TY - RPRT A1 - Ansgar Scherp, A1 - Thomas Franz, A1 - Carsten Saathoff, A1 - Steffen Staab, T1 - A Model of Events based on a Foundational Ontology T2 - Arbeitsberichte aus dem Bereich Informatik Y1 - 2009 UR - http://www.uni-koblenz.de/fb4reports/2009/2009_02_Arbeitsberichte.pdf SN - 1864-0850 PB - Universität Koblenz-Landau CY - Koblenz ER - TY - RPRT A1 - Duckardt, Alina T1 - Anwendung von Learning Analytics in Schule und Hochschule KW - Hg_TCR KW - Ethik KW - Datenschutz KW - Höhere Bildung KW - Learning Analytics Y1 - 2022 U6 - http://nbn-resolving.de/urn/resolver.pl?urn:nbn:de:hbz:due62-opus-36521 VL - Arbeitspapier des Lehrgebiets Datenbanken und E-Business, Nr. 1/2022 CY - Düsseldorf ER - TY - RPRT A1 - Kubiak, Simon T1 - Datenbanken der Personen des Holocaust T1 - Biographic databases of the Holocaust N2 - Kern dieser Arbeit ist die Recherche nach Datenbanken mit Personen des Holocaust. Die bei der Recherche gefundenen Datenbanken werden kategorisiert und vorgestellt. Es wird aufgeschlüsselt, welche und wie viele Daten diese enthalten, wie diese Daten dargestellt oder visualisiert werden und mit welchen Kriterien eine Datenbank zu einer bestimmten Person durchsucht werden kann. Im Hinblick auf eine Anreicherung der Personen-Datenbank des Erinnerungsortes der Hochschule Düsseldorf mit zusätzlichen Informationen aus anderen Datenbanken werden Erfahrungen zu diesem Thema vorgestellt. Auf Grundlage dieser Erfahrungen wird evaluiert wie Datenbanken mit der des Erinnerungsortes verknüpft werden können. Zuletzt werden didaktische Konzepte der Holocaustvermittlung vorgestellt, die insbesondere auf das Verhältnis "Individuum zu Vielen" eingehen. N2 - The core of this work is the search for further databases with persons of the Holocaust. The databases found during the research are categorized and presented. It is broken down which and how many data they contain, how these data are presented or visualized and with which criteria a database on a particular person can be searched. With regard to enriching the database of persons of the Place of Remembrance with additional information from other databases, experiences on this topic are presented. On the basis of these experiences, we will evaluate how databases can be linked to the memorial. Finally, didactic concepts of Holocaust mediation will be presented, especially with regard to the relationship between the individual and the many. KW - Datenbank KW - database KW - Holocaust KW - Biografie KW - biography KW - Hg_TCR Y1 - 2021 U6 - http://nbn-resolving.de/urn/resolver.pl?urn:nbn:de:hbz:due62-opus-24501 VL - Arbeitspapier des Lehrgebiets Datenbanken und E-Business, Nr. 1/2021 PB - Hochschule Düsseldorf CY - Düsseldorf ER - TY - RPRT A1 - Jackszis, Arabella T1 - Diskriminierung im Machine Learning und Erklärbarkeit von Algorithmen T1 - Discrimination in machine learning and explainability of algorithms N2 - Künstliche Intelligenz und Machine Learning sind hochaktuelle Themen in der Informatik. Fortschrittliche Technologien und Vorgehensweisen schaffen neue Einsatzfelder für Anwendungen, die Verhaltensweisen des Menschen erlernen und nachahmen. Dieses innovative Vorgehen birgt jedoch einige Gefahren. Das menschliche Verhalten ist nicht immer objektiv und korrekt. Oft beherrschen Vorurteile das Treffen menschlicher Entscheidungen, sodass Personen diskriminiert werden. Es besteht das Risiko, dass Maschinen diese Verhaltensweise übernehmen. Hinzu kommt die fehlende Erklärbarkeit der Algorithmen. Je nach Modell ist nicht eindeutig, nach welchen Prinzipien eine Entscheidung getroffen wird. Das erschwert das Aufdecken von Diskriminierung und senkt die Vertrauenswürdigkeit des Systems. In dieser Arbeit werden Ursachen für Diskriminierung und fehlende Transparenz, sowie Lösungsmethoden erarbeitet. Dabei wird erörtert, inwieweit die beiden Themen aufeinander einspielen und gemeinsam zur Qualität der Software beitragen. N2 - Artificial Intelligence and Machine Learning are matters of high interest in Information Technology. Advanced technologies and approaches are creating new areas of use for applications that study and imitate human behavior. At the same time, this innovative approach poses new dangers. Human behavior is not always objective and correct. Prejudice often dominates human decisions and therefore leads to discrimination. There is a risk that machines adopt this behavior. On top of this, algorithms are often not explainable. Depending on the model, the principles that are relevant for the decision are not clear. This makes it harder to detect discrimination and reduces the trustworthiness of a system. In this paper, causes of bias in Machine Learning and the lack of transparency, as well as methods to eliminate these problems, are elaborated. It works out the interaction between the two issues and how they contribute to the quality of the software. KW - Diskriminierung KW - Discrimination KW - Fairness KW - Erklärbarkeit KW - Nachvollziehbarkeit KW - Transparenz KW - Machine Learning KW - explainability KW - transparency KW - artificial intelligence KW - machine learning KW - traceability KW - Künstliche Intelligenz KW - Hg_TCR Y1 - 2021 U6 - http://nbn-resolving.de/urn/resolver.pl?urn:nbn:de:hbz:due62-opus-25075 VL - Arbeitspapier des Lehrgebiets Datenbanken und E-Business, Nr. 2/2021 CY - Düsseldorf ER - TY - RPRT A1 - Franz, Thomas A1 - Scherp, Ansgar A1 - Staab, Steffen T1 - Does a Semantic Desktop Facilitate Your Daily Tasks? T2 - Arbeitsberichte aus dem Bereich Informatik Y1 - 2008 U6 - http://nbn-resolving.de/urn/resolver.pl?urn:nbn:de:kola-2564 UR - https://nbn-resolving.org/urn:nbn:de:kola-2564 SN - 1864-0850 PB - Universität Koblenz-Landau CY - Koblenz ER - TY - RPRT A1 - Lenffer, Lynn Nari A1 - Rakow, Thomas C. T1 - Entwicklung eines interaktiven Informations-Kiosks N2 - Der Informations-Kiosk bietet Studierenden Informationen über aktuelle und offene Projekte und Abschlussarbeiten, Veranstaltungen sowie Live-Daten zum Mensaangebot, Nahverkehr oder dem Wetter. Für diese Anwendung werden die Anforderungs- und die Risikoanalyse, die Gestaltung und die technische Realisierung gemäß den Phasen der Softwareentwicklung beschrieben. Der Kiosk wird mit einem CMS implementiert und durch einen Webserver im Labor zur Nutzung bereitgestellt. Es wird gezeigt, dass die Entwicklung alle Basis- und Leistungsanforderungen erfüllt und auf Grundlage der entwickelten Architektur des Continuous Software Development Entwicklung und Betrieb integriert. KW - interaktiver Informations-Kiosk KW - Hg_TCR KW - Continuous Software Development KW - semi-öffentlicher Raum KW - Online-Marketing Y1 - 2018 U6 - http://nbn-resolving.de/urn/resolver.pl?urn:nbn:de:hbz:due62-opus-15801 PB - Hochschule Düsseldorf CY - Düsseldorf ER - TY - RPRT A1 - Vogel, Peter T1 - Investieren unter Nebenbedingungen - Teil 2: Erweiterung der Statistik auf Haltefristen größer als ein Tag T2 - Trading N2 - Der zweite Teil der Schriftenreihe entwickelt die in Teil 1 begonnenen Überlegungen über das Investieren in Wertpapiere eines Marktes weiter. Es wendet sich an Fachleute der Finanzmathematik und besitzt Relevanz für Fondsmanager und Privatanleger. Alle Überlegungen basieren auf Nebenbedingungen zur Festlegung des Umfangs an Neuinvestitionen, welche von Investitionsparametern abhängen. Ein weiterer Investitionsparameter ist die Haltefrist, die angibt, wie lange eine eingegangene Investition "gehalten wird", bevor sie beendet wird. Die im zweiten Teil weiter entwickelte Theorie lässt sich wie folgt kennzeichnen: - Sie ist frei von Annahmen über den Kursverlauf der Wertpapiere. Es wird daher nicht versucht, ein realistisches Modell für Kursbewegungen aufzustellen. - Es wird eine endliche Menge von Wertpapieren gehandelt. - Die Investition in ein Wertpapier setzt voraus, dass eine Kaufbedingung erfüllt ist. Nach Ablauf der Haltefrist wird die Investition beendet. - Der Handelsverlauf wird durch elementare rekursive Gleichungen beschrieben, welche durch zwei exogene Größen "angeregt" werden: Die Anzahl der Wertpapiere an jedem Handelstag, für die die Kaufbedingung erfüllt ist und der Gewinn, der sich aus dem Verkauf der Wertpapiere nach Ablauf der Haltefrist ergibt. Die Auswertung dieser Gleichungen für den gesamten Handelszeitraum liefert den Handelserfolg am Ende des Handelns. - Das Investieren in Wertpapiere wird idealisiert, um den Handelserfolg in Abhängigkeit von den exogenen Größen und Investitionsparametern darstellen zu können, ohne die rekursiven Gleichungen auswerten zu müssen. Dies erfolgt durch das sogenannte ideale Handelssystem. Der Handelserfolg des idealen Handelssystems erweitert die statistische Beschreibung aus Teil 1 auf Haltefristen größer als ein Tag. Da durch die Idealisierung die Kausalität verletzt wird, kann das ideale Handelssystem für den Wertpapierhandel nicht implementiert werden. Es ist jedoch simulierbar und quantitativ leichter zugänglich. Die Auswirkung der Verletzung der Kausalität auf den Handelsverlauf und den Handelserfolg wird experimentell und theoretisch in Abhängigkeit von Investitionsparametern detailliert untersucht. T3 - Trading - 2 KW - Investieren unter Nebenbedingungen KW - Ideales Handelssystem KW - investing under constraints KW - ideal trading system KW - moving average KW - return continuation Y1 - 2018 U6 - http://nbn-resolving.de/urn/resolver.pl?urn:nbn:de:hbz:due62-opus-11903 UR - https://opus4.kobv.de/opus4-hs-duesseldorf/1501 SN - 2567-2347 N1 - Zu dieser Publikation gehören Forschungsdaten - siehe Related URL IS - 2 PB - Hochschule Düsseldorf CY - Düsseldorf ER - TY - RPRT A1 - Vogel, Peter T1 - Investieren unter Nebenbedingungen - Teil 3: Erweiterung der Statistik N2 - Der dritte Teil der Schriftenreihe entwickelt die statistische Beschreibung für das Investieren in Wertpapiere weiter, welche in den ersten beiden Teilen begonnen wurde. Die dort eingeführten Statistikgrößen betreffen Gewinnfaktoren bzw. Renditen und den Investitionsgrad. Die neuen Statistikgrößen beinhalten ein Maß für Chance, Risiko, Volatilität sowie Handelskosten. Alle Statistikgrößen hängen von mehreren Investitionsparametern ab, u. a. der Haltefrist, die angibt, wie lange eine eingegangene Investition gehalten wird. Es wird wieder eine endliche Menge von Wertpapieren gehandelt und die Investition in ein Wertpapier setzt voraus, dass eine Kaufbedingung erfüllt ist. Experimentelle Ergebnisse für einen Markt mit historischen Kursdaten sowie für einen Markt mit Random Walks belegen die Stärke der erweiterten Statistik. N2 - In the third part of the series, the statistics in the first two parts for investing in securities is further developed. The statistical quantities introduced thus far are gain factors/returns and the investment degree. The new statistical quantities provide a measure of chance, risk, volatility, and trading costs. All statistical quantities depend on investment parameters including the holding period, defining how long a new investment will be hold. A finite set of securites is traded again and new investments in a security assumes a buy condition. Experimental results for a market with historical price data and for a market containing random walks demonstrate the very strength of the extended statistics. T3 - Trading - 3 KW - Chance KW - Risiko KW - Volatilität KW - Handelskosten KW - Momentum-Strategie KW - Mean-Reversion-Effekt KW - risk KW - volatility KW - trading costs KW - momentum strategy KW - mean reversion effect Y1 - 2019 U6 - http://nbn-resolving.de/urn/resolver.pl?urn:nbn:de:hbz:due62-opus-20373 UR - https://opus4.kobv.de/opus4-hs-duesseldorf/1501 SN - 2567-2347 PB - Hochschule Düsseldorf CY - Düsseldorf ER - TY - RPRT A1 - Vogel, Peter T1 - Investieren unter Nebenbedingungen - Teil 4: Ergänzung zu Teil 3 N2 - Der vierte Teil der Schriftenreihe "Trading" präsentiert eine statistische Auswertung von Kursdaten bei einer Haltefrist von einem Handelstag. Die Statistik beinhaltet Gewinnfaktor bzw. Rendite und Investitionsgrad aus Teil 1 sowie Volatilität, Chance, Risiko und Handelskosten, welche in Teil 3 eingeführt wurden. Kaufbedingungen werden wie in Teil 1 mit Hilfe des Kursverhältnisses an zwei aufeinander folgenden Handelstagen gebildet. Die Auswertung für den Markt FEBRDUSA_1 historischer Kursdaten liefert eine in sich schlüssige Beschreibung des Einflussfaktors Kaufbedingung auf die künftige Kursentwicklung. Den größten Gewinn liefert eine Mean Reversion-Strategie, bei der die Chance deutlich über dem Risiko liegt. Da die Statistik die Begrenzung eingegangener Neuinvestitionen berücksichtigt, werden Übertreibungen vermieden, die einer arithmetischen Mittelwertbildung anhaften. Die statische Auswertung für einen mit Random Walks gebildeten Markt bestätigt, dass für diesen Fall keine Abhängigkeit von der Kaufbedingung besteht. N2 - The fourth part of the series "Trading" presents experimental findings of price data statistics for a holding period of one day. The statistics include gain factor, return and investment ratio of part 1 as well as volatility, chance, risk and trading costs of part 3. Buy conditions are defined by means of the price relationship for two subsequent trading days, as in part 1. The experimental findings for the market FEBRDUSA_1 of historical price data provides a coherent description of the influence of the buy condition on future prices. The maximum return is provided by a buy condition describing a price slump. Since the statistics incorporates the limited amount of new investments, exaggeration due to arithmetic averaging is avoided. The experimental findings for a market of random walks confirm that there is no dependence on the buy condition in this case. T3 - Trading - 4 KW - Chance KW - Risiko KW - Volatilität KW - Mean-Reversion-Strategie KW - Random Walks KW - chance KW - risk KW - volatility KW - trading costs Y1 - 2020 U6 - http://nbn-resolving.de/urn/resolver.pl?urn:nbn:de:hbz:due62-opus-21206 SN - 2567-2347 PB - Hochschule Düsseldorf CY - Düsseldorf ER - TY - RPRT A1 - Vogel, Peter A1 - Blättermann, Patrick T1 - Investieren unter Nebenbedingungen - Teil 5: Auswahl von Aktien, Datenqualität und Statistik-Ergebnisse T3 - Trading - 5 KW - Trading Y1 - 2021 U6 - http://nbn-resolving.de/urn/resolver.pl?urn:nbn:de:hbz:due62-opus-28848 SN - 2567-2347 CY - Düsseldorf ER -