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Land of High Hopes
(2019)
We are living in the era of sophisticated, state-of-the-art technology, artificial intelligence, accelerating data sciences at ultimate speed and sheer unlimited possibilities. We are able to shoot unmanned rockets equipped with vehicles into the orbit. We can afford to spend fortunes on research and development. However, and that leaves me bloodcurdling and furious, we haven´t managed yet to settle at least some of the most pressing global humanitarian needs: access to food, water, electricity, education and healthcare. So how can we be proud of any achievements? What does make us proud anyway?! ...
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.
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.
Machine Learning – eine Disziplin der IT, die in letzter Zeit immens an Traktion gewonnen hat. Durch die verzeichneten Entwicklungen, wie z.B. autonomes Fahren, ChatGPT und noch vielen mehr, haben sich in zahlreichen Sparten neue Perspektiven eröffnet. Die vorliegende Arbeit untersucht die Einsatzmöglichkeiten von Machine Learning in der Retourenmanagement Domäne, welche bislang noch wenig erforscht wurden. Gerade der boomende Online-Handel und die daraus resultierende Masse an Retouren verdeutlichen die Notwendigkeit einer Intervention mit dem Ziel, Retouren, die sowohl den Unternehmen als auch der Umwelt schaden, zu minimieren. Ob klassische Ansätze wie logistische Regression und lineare Diskriminanzanalyse oder state-of-the-art Methoden wie neuronale Netzwerke, Entscheidungsbäume, Ensemble Machine Learning, Graphen, etc. – Machine Learning bietet der Wirtschaft viele Werkzeuge, die für die Lösung des Retourenproblems eingesetzt werden können. Die Auswahl der Methoden hängt von dem Ziel und den verfügbaren Daten ab, aber die schiere Anzahl der Möglichkeiten verdeutlicht, dass mehrere Wege für die Reduzierung von Retouren eingeschlagen werden können. Abhängig von Know-How und technischen Voraussetzungen können auch einfachere Methoden, die keine allzu hohe Rechenleistung bzw. wenig Expertise benötigen, den Unternehmen äußerst nützliche Resultate liefern. Die vorliegende Arbeit versucht den aktuellen wissenschaftlichen Status-Quo darzustellen, um dadurch die den Online-Händlern verfügbaren Möglichkeiten aufzuzeigen.
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.
Diese Seminararbeit beleuchtet das Thema Online-Tracking und seine Auswirkungen auf die Privatsphäre und den Datenschutz. Es wird untersucht, wer mit welchen Zielen digitale Spuren hinterlässt, insbesondere im E-Commerce. Die Rolle von Unternehmen im Tracking-Prozess und der Einsatz verschiedener Technologien wie Cookies und Cross-Device-Tracking werden diskutiert. Darüber hinaus werden Handlungsoptionen für Nutzer und ethische Aspekte, einschließlich der Einhaltung der DSGVO, diskutiert. Ziel der Arbeit ist es, ein Bewusstsein für die Komplexität und die ethischen Herausforderungen des Trackings zu schaffen und Wege zum Schutz der Nutzerdaten aufzuzeigen.
The task of the Center for Language Research is to provide content-based English language instruction for students of computer science and engineering. As such, we find ourselves at the confluence of many of the streams currently running through the English Language Teaching profession, including English for Science and Technology (EST), English for Academic Purposes (EAP), English for Specific Purposes (ESP), Computer-assisted language learning (CALL), content-based instruction, and multimedia applications in foreign language pedagogy. This paper describes our initial attempts to construct a number of World Wide Web pages where students will be able to study EST, EAP, and computer science topics on their own in a multimedia environment.
In dieser Arbeit wird ein umfassender Überblick über die Entwicklung und die gegenwärtige Bedeutung von Anonymität im Internet, einschließlich des Dark Nets, gegeben. Durch die Analyse verschiedener wissenschaftlicher Arbeiten beleuchten wir die vielschichtigen Aspekte und Auswirkungen der Anonymität im Web. Wir diskutieren technische Mittel zur Wahrung der Anonymität, wie den Tor- Browser und VPNs, und betrachten die sozialen Implikationen von Anonymität auf individueller, gruppenspezifischer und politischer Ebene. Besonderes Augenmerk liegt auf den positiven und negativen Folgen von Anonymität, insbesondere in Bezug auf Datenschutz, Meinungsfreiheit und Cyberkriminalität. Unsere Analyse verdeutlicht, dass Anonymität im Internet ein komplexes Phänomen ist, das je nach Nutzung positive und negative Effekte haben kann. Diese Arbeit schließt mit einem Ausblick auf zukünftige Forschungsrichtungen ab, unterstreicht die Notwendigkeit einer ausgewogenen Betrachtung und diskutiert die Herausforderungen bei der Bekämpfung von Cyberkriminalität im Dark Web, während gleichzeitig die Privatsphäre und Sicherheit der Nutzer geschützt werden.