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Dieses Projekt erforscht die Möglichkeit, den Verdünnungsgrad des SARS-CoV-2-Virus in Patientenproben mithilfe von maschinellem Lernen vorherzusagen. Dabei werden Rohdaten analysiert, die durch MinION-Sequenzierung und Amplifikation mittels des ARTIC-Protokolls gewonnen wurden. Im Fokus steht eine explorative Analyse, bei der eine Vielzahl von Techniken zum Einsatz kommt, darunter Datenbereinigung, Feature Engineering und Korrelationsanalyse.
Das Ziel der Arbeit besteht darin, zu ermitteln, ob der durch CT-Werte indirekt gekennzeichnete Verdünnungsgrad aus den Sequenzierungsdaten abgeleitet werden kann, um ein tieferes Verständnis der Datenstruktur und ihrer möglichen Bedeutung zu erlangen.
Non-Profit-Organisationen übernehmen immer wichtigere Funktionen im Dienste der Gesellschaft. Sie erbringen Leistungen, die durch gewinnorientierte Unternehmen oder staatliche Institutionen nicht oder nicht im ausreichenden Umfang zu Verfügung gestellt werden. Ein großer Anteil dieser Organisationen finanziert sich in erheblichem Umfang aus Spenden.
Die aktuellen Softwares zur Visualisierung von Bekleidung verwenden das „Mass Spring System“ zur Simulation des textilen Faltenwurfs. Seine Algorithmen berücksichtigen die physikalischen Eigenschaften des Textils wie Dehnung, Biegesteifigkeit, Schersteifigkeit, Dicke und Masse des Materials mit orthogonalen Eigenschaften. Die Anisotropie des Materials wird jedoch nicht berücksichtigt. Das Ziel dieser Arbeit ist, geeignete Parameter vorzuschlagen, deren Implementierung zur Verbesserung der 3D-Simulation von Bekleidung unter Berücksichtigung der Materialanisotropie beitragen. Grundlage des experimentellen Ansatzes dieser Arbeit ist die Untersuchung der Richtungsabhängigkeit, die sog. „Anisotropie“, des Verformungsverhaltens von Textilien und deren Einfluss auf die Konturform einer drapierten Fläche. Zu diesem Zweck wird das Prüfverfahren für das Drapier Verhalten nach Cusick modifiziert. Hinsichtlich der Flächenkonstruktion fokussiert sich die Arbeit auf Gewebe und die drei grundlegenden Gewebearten: Leinwandbindung, Köperbindung und Atlasbindung. Basierend auf den Ergebnissen dieser Tests kann die Methode in Zukunft auch auf Maschenware angewendet werden. In dieser Arbeit wurden signifikante Unterschiede zwischen den Konturen der Diagonalen 1 und 2 festgestellt, d. h. die echten Schräglagen, die einen Winkel von 45 Grad zwischen der Kette (Grad 0 und 180) und dem Schuss (Grad 90 und 270) haben. In dieser Arbeit Diagonal 1 entspricht 45 Grad Linie und Diagonal 2 die 135 Grad Linie. Zudem ging aus den Untersuchungen hervor, dass das Fehlen von Kettfäden die Kontur von Drapierten Flächen in allen Fällen unabhängig von der Art der Bindung beeinflusst. Der Einfluss der lokalen Anisotropie und der inneren Kräfte auf die Konturform wurde ebenfalls festgestellt. Es wurde festgestellt, dass die Festlegung von Parametern, die die Kontur beschreiben und in die Simulation einfließen sollen, mit Schwierigkeiten verbunden ist.
Als Designer ist man zu Beginn eines Projektes Vieles gleichzeitig: Als Kulturwissenschaftler, Soziologe, Ingenieur, Biologe, Materialforscher oder Philosoph schlüpft man in verschiedene Rollen, lässt sich von ihren Einflüssen inspirieren und fügt dann einzelne Fragmente zu einer Gesamtheit zusammen. Dieser Blick von Außen auf multidimensionale Themengebiete kann helfen, Antworten oder Visionen zu formulieren, die über den eigentlichen Sachkontext hinausgehen.
Ähnlich verhält es sich mit der Borkenkäfer-Thematik, die aufgrund ihrer Brisanz und Komplexität längst nicht nur ein Thema der Forstwirtschaft geblieben ist.
Anhand des Borkenkäfers möchte ich untersuchen: Wie ist unser Verhältnis zur Natur und zu Umwelt? Und was können wir vom Borkenkäfer über das Zusammenleben mit anderen Spezies lernen?
Ich möchte dabei eine kritische Distanz zur vorherrschenden negativen medialen Darstellung des Borkenkäfers einnehmen und durch Exkurse in die Humanökologie unseren Blickwinkel auf die Natur erweitern.
Diese Arbeit dient daher eher als Vorbereitung, als eine Art Analyse des Status Quo, um im Anschluss daran zu fragen: Wie könnte es weitergehen?
Die präzise globale Lokalisierung von mobilen Endgeräten in Innenräumen ist eine Aufgabe, die noch nicht vollständig gelöst ist. Für die relative Ortung in Relation zu bestimmten Referenzpositionen gibt es bereits einige Lösungen, allerdings können die geografischen Koordinaten innerhalb von Gebäuden bisher nicht genau bestimmt werden.
In dieser Arbeit wurde eine Android-Anwendung entwickelt, die genaue globale Ortung in Gebäuden ermöglicht. Dafür muss mit der Anwendung zunächst ein Gebäudeteil abgelaufen und dabei ausgemappt werden, welcher dann folgenden Nutzern über einen Server zur Verfügung steht.
Augmented Reality und die ARCore Cloud Anchor API werden zur genauen Positionierung innerhalb eines Gebäudeplanes verwendet, während mit der ARCore Geospatial API eine globale Referenz zu einem erstellten Gebäudeplan hinzugefügt wird, anhand dessen für jeden Punkt einer Karte die genauen geografischen Koordinaten berechnet werden können.
Die Evaluation der implementierten Anwendung und der zugrundeliegenden Technologien zeigt sehr vielversprechende Ergebnisse im Bereich der Genauigkeit und Zuverlässigkeit. Dabei liegen die größten Limitationen bei dem potenziellen relativen Drift des SLAM-Trackings beim Erstellen eines Gebäudeplanes sowie bei möglichen auftretenden Ungenauigkeiten beim Lokalisieren anhand der Cloud Anchor.
Identifikation von Lebensmitteln in Fotos von Mahlzeiten - Hybride Ansätze mit Bild- und Rezeptdaten
(2023)
Die automatisierte Prognose von Zutaten einer Speise ist trotz zahlreicher Erfolge in
Deep Learning noch immer ein schwieriges Problem. Daher soll in dieser Abschlussarbeit
in Zusammenarbeit mit dem Bundesinstitut für Risikobewertung untersucht werden,
wie das automatisierte Erkennen von Zutaten in Fotos von Speisen verbessert werden
kann. Denn mit einer genauen Prognose der Zutaten kann das Bundesinstitut für Risikobewertung
in einer eigenen, weiteren Abschätzung bestimmen, wieviele Schadstoffe in
einer Speise enthalten sind.
In der hier vorgestellten Arbeit werden daher verschiedene Ansätze zur automatisierten
Bestimmung der Zutaten einer Speise experimentell untersucht, wie etwa Deep Learning
Modelle mit Single- und Multi-Task-Architekturen, das Ausnutzen von Häufigkeitsverteilungen
in Rezeptdaten zur Prognoseverbesserung oder dieWirkung verschieden strukturierter
Datenmengen auf das Gesamtergebnis. Ziel ist, eine möglichst genaue Prognose
der Inhaltsstoffe eines Gerichtes zu erreichen.
Kapitel 1 beschreibt die theoretischen Grundlagen und die geschichtliche Entwicklung
hin zum Deep Learning und grenzt verwendete Fachbegriffe gegeneinander ab.
Kapitel 2 fasst die Ergebnisse einer Literaturrecherche zusammen. Es werden Arbeiten
zu Single-Task-, Multi-Task- und multimodalen Ansätzen beschrieben und deren Ergebnisse
dargestellt.
In Kapitel 3 werden eigene Experimente und dabei verwendete Datenmengen beschrieben
sowie die Ergebnisse übersichtlich zusammengefasst. Eine Zusammenfassung der
Arbeit findet sich in Kapitel 4. Darin heißt es, dass die hier durchgeführten Experimente
die Schwierigkeit des Problems der automatisierten Erkennung von Zutaten bestätigen.
Ein vielversprechender Ansatz zur Lösung des Problems konnte nicht identifiziert werden.
Erkundet werden Innovationen und ihre Akzeptanz, sowie die mögliche Inspiration, die sie in Individuen erwecken können.
Das Forschungsgebiet ist der Verkehr in Städten.
Dessen Verbesserung oder Optimierung in Richtung erhöhter Sicherheit aller Verkehrsteilnehmer und einer besseren Lebensqualität, sowie die damit einhergehenden positiven Klimafaktoren sind der Fokus des, in dieser Arbeit diskutierten Konzepts. Zunächst wird die aktuelle Lage des Verkehrs in Städten anhand von einem Mapping bestimmt.
Darauf folgt die Erläuterung von des Interventionskonzepts und einem kurzen Ausblick auf die Vision, die mit dem Interventionskonzept durchgeführt werden kann. Anschließend wird die Wichtigkeit von Innovationsakzeptanz erklärt und wie die allgemeine Innovationsakzeptanz gefördert werden kann. Der Verkehr wird in diesem Konzept als ein wichtiges Medium verwendet, welches im Alltag eine dauerhaft präsente Position besitzt und dadurch auch einen konstanten Berührungspunkt mit Innovationen bilden kann. Zuletzt werden die beiden Visionen des Konzepts von einem Verkehrsmodell, mit Fokus auf der Last Mile, als inspirierende Innovation vorgestellt. Sowohl ein neues Fahrzeug, als auch eine neue Art der Wegteilung und -führung werden dargestellt.
Zum Schluss werden die möglichen Kommunikationsprinzipien diskutiert, mit denen eine Vision zur Nutzendengruppe geführt werden kann und wie sich die Interventionsstrategie in einem Akzeptanzszenario ausbilden würde.
In der vorliegenden Masterarbeit wird die Optimierung des Herstellungsprozesses textiler
Leiterbahnen eines bestehenden DIY - Toolkits f¨ur den Einsatz in Smart Textiles untersucht.
Das bestehende Toolkit ist als Teil des vom Bundesministerium f¨ur Bildung und
Forschung gef¨orderten Forschungsprojektes “Make Your Own Wearables” des Deutschen
Forschungszentrums f¨ur K¨unstliche Intelligenz entwickelt worden. Die Untersuchung erfolgt
durch den Einsatz der neuartigen und als nachhaltig angepriesenen Technologie des
Berliner Unternehmens “OrelTech” zur Metallisierung von Oberfl¨achen und Drucken von
Elektronik mit selbstentwickelten leitf¨ahigen Edelmetalltinten und einer Kaltplasmatechnologie.
Im theoretischen Teil wird ein ¨Uberblick ¨uber Smart Textiles, textilintegrierte Leiterbahnen
und ihre Integrationsebenen und Kontaktierungsverfahren gegeben. Als eine der
gr¨oßten Herausforderungen bei Smart Textiles wird die Waschbarkeit n¨aher betrachtet
und insbesondere der Einfluss unterschiedlicher Waschparameter analysiert. Des Weiteren
wird auf den Bereich der gedruckten Elektronik und die Technologie von OrelTech
eingegangen. Innerhalb der Arbeit wird in der Praxis untersucht, ob die textilen und gedruckten
Leiterbahnen die Herausforderung des Waschens ¨uberstehen, um ihre Leistung
und Funktionserhalt praktisch evaluieren zu k¨onnen. Die durchgef¨uhrten Waschversuche
werden in Anlehnung an die DIN EN ISO 6330 umgesetzt. Anhand von verschiedenen
Kriterien l¨asst sich abschließend die Leistung der beiden Leiterbahnarten bewerten.
Die Ergebnisabführung im Rahmen einer ertragsteuerlichen Organschaft – eine kritische Betrachtung
(2022)
Ein zentrales Element der ertragsteuerlichen Organschaft ist die Ergebnisabführung. Im Rahmen dieser Masterthesis wird nunmehr untersucht, welche rechtssystematischen Problemstellungen sich aus der Einbindung der Ergebnisabführung in das Rechtsinstitut der ertragsteuerlichen Organschaft ergeben. Es wird herausgearbeitet, in welcher Form die Ergebnisabführung in die bisherigen Rechtsnormen der ertragsteuerlichen Organschaft eingebunden ist und wie die entsprechende Einbindung ausgestaltet ist. Weiterhin wird für die identifizierten Themenfelder dargestellt, welche Kritik an der Einbindung der Ergebnisabführung sowie der hieraus resultierenden Rechtsfolgen geübt werden kann und welcher Änderungsbedarf abzuleiten ist. Hierfür erfolgt eine Auswertung der Fachliteratur im Hinblick auf die jeweiligen Themenstellungen. Die vertretenen Auffassungen werden gegenübergestellt und anhand des Wortlauts der Rechtsnormen, der Systematik des jeweiligen Gesetzes und des Gesetzeszwecks gewürdigt.
Quantum mechanical phenomena are revolutionizing classical engineering fields such as signal processing or cryptography. When randomness plays an important role, like in cryptography where random bit sequences guarantee certain levels of security, quantum mechanical phenomena allow new ways of generating random bit sequences. Such sequences have a lot of applications in the communication sector, e.g., regarding data transmission, simulation, sensors or radars, and beyond. They can be generated deterministically (e.g., by using polynomials, resulting in pseudo-random sequences) or in a non-deterministic way (e.g., by using physical noise sources like external devices or sensors, resulting in random sequences). Important characteristics of such binary sequences can be modelled by gap processes in conjunction with the probability theory. Recently, all-optical approaches have attracted a lot of research interest. In this work, an adaptation of the quantum key distribution setup is utilized for generating randomised bit sequences. The simulation results show that all-optically generated sequences very well resemble the theoretically ideal probability density characteristic. Additionally, an experimental optical setup is developed that confirms the simulation results. Furthermore, m -sequences show very promising results as well as Gold sequences. Additionally, the level of burstiness, i.e., the distribution of ones and zeros throughout the sequence, is studied for the different sequences. The results enable the finding that generator polynomials with concentrated non-zero coefficients lead to more bursty bit sequences.