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Dieses Praxisprojekt befasst sich mit dem offenen Nachrichten-Protokoll MQTT und wie dieses in dem Heimautomatisierungsprogramm openHAB implementiert werden kann. Dabei wird zunächst auf die verschiedenen Funktionalitäten von MQTT eingegangen. Im Folgenden wird das Programm openHAB näher erläutert und Schritt für Schritt erklärt, wie die Implementierung durchgeführt wird. Zum Schluss wird gezeigt, wie mit Hilfe von MQTT der Zugriff auf die Android App von Nutzerwelten erfolgt.
Diese Projektarbeit befasst sich mit der ERP Open Source Software iDempiere. Sie richtet sich vorwiegend an Studenten aus dem Bereich Informationstechnik und soll als eine Art Guide dienen. Der Leser wird Schritt für Schritt in die Benutzung von iDempiere herangeführt und bekommt anschließend einen ersten Einblick in die Entwicklung des auf OSGi basierenden iDempiere. Dabei werden Themen wie das Einrichten der Eclipse-Entwicklungsumgebung mit Buckminster und Mercurial sowie das Einrichten der PostgreSQL Datenbank aufgegriffen.
In diesem Projekt wird eine mögliche Kombination von Android und OSGi als Grundlage einer mobilen Plattform für AAL Anwendungen betrachet. Im ersten Teil werden die Grundlagen der Android Programmierung erläutert. Darauf folgt ein kurzer Überblick über die verwendeten OSGi Dienste. Zum Schluß wird als mögliche Anwendung eine Implementierung zum Überwachen und Steuern von Wohnungstüren gezeigt, die im Rahmen des AAL Projekts zum Einsatz kommen könnte.
Diese Arbeit beschreibt sehr eindeutig die Definitionen von Armut. Bestandteil dieser Ausarbeitung ist, wie sich die Armut besonders in Stadtteilen mit besonderem Erneuerungsbedarf auf die Arbeit mit Jugendlichen auswirkt. Hierfür wurden zwei Einrichtungen der offenen Jugendarbeit aus Stadtteilen mit besonderem Erneuerungsbedarf untersucht. Zum einen ist dies eine Einrichtung in Düsseldorf-Wersten und zum anderen eine Einrichtung in Magdeburg-Buckau. Was diese Einrichtungen verbindet, ist die Tatsache das sich beide Einrichtungen in Landeshauptstädten der BRD befinden.
Qualitätsmanagement
(2004)
Dieses Projekt befasst sich mit der Entwicklung einer Android-Software zur Steuerung von Geräten und Sensoren im Umfeld einer Ambient Assisted Living - Plattform. Ein durchgehend im Hintergrund betriebenes OSGi-Framework ermöglicht dabei die bidirektionale Kommunikation zwischen dem Smartphone / Tablet und den AAL-Geräten. Die Projektarbeit gibt einen Einblick in die Android-Programmierung, beschreibt die Anpassung eines OSGi-Frameworks an neue Software-Design-Richtlinien und dokumentiert detailliert die Konzeption und Realisierung einer Anwendung, welche die gewünschten Anforderungen erfüllt.
Das Landeskrebsregister (LKR) Nordrhein-Westfalen (NRW) erfasst Daten zu Krebserkrankungen von Patienten von Ärzten, Krankenhäusern, Pathologien und Meldeämtern aus ganz NRW um diese auszuwerten. Für die Auswertung müssen Daten, die den gleichen Patienten betreffen, zusammen- geführt werden. Zur Verknüpfung gibt es einen automatischen Record-Linkage Algorithmus, der aber bei ca. 5% aller Meldungen eine manuelle Entscheidung erfordert.
Um den Aufwand der manuellen Nachbearbeitung zu reduzieren, soll der Vorgang durch ein künstliches neuronales Netz automatisiert werden. Das künstliches neuronales Netz (KNN) soll mit dem LKR NRW vorliegenden Daten zu manuellen Entscheidungen trainiert werden. Dafür müssen die Daten vor der Verwendung umfangreich aufbereitet werden.
Das Ziel der Arbeit ist die Aufarbeitung und Aktualisierung eines vorliegenden Konzepts und die Implementierung eines Prototypen des Verfahrens. Der Prototyp soll in der Programmiersprache Java umgesetzt werden.
Die folgende Arbeit beginnt mit einer kurzen Einleitung über die Krankheit Krebs, das LKR NRW und KNN. Danach erläutere ich die Methodik, die sich mit und die Implementierung des Themas. In der Methodik erkläre ich was KNN sind und schneide ihre Funktionsweise an. Außerdem erkläre ich wie die Bereitstellung der Daten erfolgt und wie diese für das neuronale Netz verständlich aufbereitet werden. Zur Implementierung werde ich beschreiben was für eine Entwicklungsumgebung verwendet
wurde um das Projekt umzusetzen und wie das Programm umgesetzt wurde. Die Erklärung der Umsetzung besteht aus Unified Modeling Language (UML)-Diagrammen für die Datenaufbereitung und Code-Ausschnitte für die Konfiguration und Schnittstellen des KNN.
Das KNN konnte inklusive Datenaufbereitung erstellt werden und klassifiziert 94,4% der Fälle korrekt. Auf Grundlage dieser Arbeit kann das Projekt nachgebaut werden.