TY - THES A1 - Pramanik, Lukas T1 - Digitale Selbstwirksamkeit als Schlüssel zur Arbeitszufriedenheit im demographischen Wandel. Der Mediierende Effekt digitaler Selbstwirksamkeit auf die Beziehung zwischen Alter und Arbeitszufriedenheit. N2 - Die kontinuierliche Digitalisierung der Arbeitswelt führt zu immer schnelllebigeren und komplexeren Arbeitsumfeldern, welche auf der effektiven Nutzung von Informations- und Kommunikationstechnologien (IKT) beruhen. Arbeitsfelder transformieren und verdichten sich mit rasanter Geschwindigkeit. Parallel steigt das durchschnittliche Alter der arbeitnehmenden Population und die Arbeitszufriedenheit sinkt. Besonders betroffen sind Erwachsene gehobenen Alters. Da die Arbeitszufriedenheit als starker Prädiktor für die physische- und psychische Gesundheit der Arbeitnehmenden wirkt, ist es notwendig zu verstehen, welche Konstrukte auf die Arbeitszufriedenheit wirken. Die vorliegende Studie betrachtet daher die mediierende Wirkung der digitalen Selbstwirksamkeit auf die Beziehung zwischen Alter und Arbeitszufriedenheit. Es wurde eine online-Befragung mit 124 Arbeitnehmenden im Alter von 17-63 Jahren durchgeführt. Es wurde erwartet, dass steigendes Alter in einer negativen Beziehung zu Arbeitszufriedenheit und digitaler Selbstwirksamkeit steht. Zusätzlich wurde angenommen, dass digitale Selbstwirksamkeit positiv auf Arbeitszufriedenheit wirkt. Es wurde eine indirekte Mediation, mit einer negativen Wirkung von Alter auf Digitale Selbstwirksamkeit und einer positiven Wirkung von digitaler Selbstwirksamkeit auf Arbeitszufriedenheit identifiziert. Die Wirkung der Geschlechtsidentifikation als Störvariable konnte ausgeschlossen werden. Praktische und theoretische Implikationen werden diskutiert. KW - Digitale Selbstwirksamkeit KW - Digitalisierung KW - Demographie Wandel KW - Arbeitszufriedenheit Y1 - 2023 U6 - http://nbn-resolving.de/urn/resolver.pl?urn:nbn:de:hbz:1383-opus4-17339 ER - TY - THES A1 - Akmal, Ali T1 - Development and control of G32 smart gas burner system N2 - Household appliances such as ovens and washing machines are essential in every household, to make it safe for potential users, the machine must be tested under extreme conditions to prove that even in case of malfunction no danger is posed, such tests are carried out after successfully building a system that is stable in essence. This research aims to develop a smart gas burning system built on reliable and secure communication channels bounded with the implemented protocol specifications. A close study of each protocol specifications as well as a bit-by-bit investigation is therefore performed, moreover, a full timing analysis of communicated data is also carried out to ensure validity and integrity of the data transmitted. It was found that logic analysis plays a very important role in constructing data frames that are accurate to the smallest time unit possible, such analysis was not possible using an old model oscilloscope, after successful construction, transmitting a predefined sequence of data successfully initiated the communication channel between all system components. With the implemented safety and security features, the system is safe to use, however, this does not make it ready for end users, this is merely a proof of concept that such system can be made smart. The results show that the microcontroller module implemented is very capable of giving the user the ability to control the system manually with attached knobs and wirelessly through the Access point server. Y1 - 2023 ER - TY - THES A1 - Gooren, Lutz T1 - Künstliche Intelligenz in einer Geodateninfrastruktur N2 - Künstliche Intelligenz in Form von neuronalen Netzen wird in der öffentlichen Verwaltung bislang wenig eingesetzt. Im Zuge der Digitalisierung im Bereich der öffentlichen Verwaltung müssen bestehende Datensätze, welche nicht- oder schwer maschinenlesbar sind, über offene Schnittstellen und Datenstandards bereitgestellt werden. Schätzungsweise 80 % der erfassten Daten sind in der öffentlichen Verwaltung nicht- oder schwer maschinenlesbar. In dieser Arbeit soll geprüft werden, ob ein künstliches neuronales Netz, welches auf der ImageNet Datenbank basiert und durch weitere Beispiele trainiert worden ist, bestehende (nicht-maschinenlesbare) Datensätze in Tabellenform aus dem Bereich der Geoinformatik erkennen und in einer passenden Datei mit offenem Datenstandard (teil-)automatisiert speichern kann, um diese für den Einsatz in einer offenen urbanen Datenplattform vorzubereiten. Zudem werden Optimierungsvorschläge für eine Verbesserung des neuronalen Netzes genannt und umgesetzt. Im Laufe der Arbeit ergibt sich, dass das trainierte Modell für den praktischen Einsatz nicht ausreichend genau funktioniert, aber eine gute Basis für weitere Optimierungen liefert, etwa durch eine Vergrößerung des Trainingsdatensatzes, welche die Anforderung einer Steigerung der Rechenleistung voraussetzt. KW - Geodateninfrastruktur KW - Digitalisierung KW - Künstliche Intelligenz KW - Computer Vision KW - Tabellenerkennung Y1 - 2023 U6 - http://nbn-resolving.de/urn/resolver.pl?urn:nbn:de:hbz:1383-opus4-17005 ER - TY - THES A1 - Afzal, Umair T1 - AI-Driven Comic Generation: Exploring the Creative Potential of Generative AI in Digital Storytelling N2 - Creative sectors have accepted AI into their industry for establishing modern methods of generating digital content. This study introduces a novel AI-based framework based on AI technology, using GANs along with Stable Diffusion models to automate comic development. This study looks at juxtaposing narrative outlining through text with automated visual generation toward an integrated system that produces adaptable comic panels with appropriate visual structure. The research methodology that the project has followed can be built on three cornerstones: advanced GAN schemes for text generation and pre-processing, followed by image synthesis through Stable Diffusion. A specially developed algorithm for speech bubbles determined the optimal placement of that text, so it would function well and maintain a semblance of beauty. By iteratively refining and tuning the model, this system was evaluated. Initial observations regarding visual coherence and narrative alignment were hopeful, but further tests using quantitative metrics-for instance, FID for images and BLEU for text, as well as broader user feedback-would be needed to validate the efficacy of the model entirely. The impediments were, however, GAN mode collapse, irregular speech-bubble layout, and inconsistent artistic styles. Further research would uncover the potential role of AI systems in easing the comic generation process for creators, educators, and designers of digital content to enhance accessibility and efficiency. This method shows promising applicability in various domains like automated narratives, customizable comics, and educational material. Further along the way, the scientists plan to improve panel storytelling, create an intuitive interface, and expand the dataset to include more artistic styles. Such enhancements could maximize the gain from automated comic conception. KW - AI-driven comics KW - Generative Adversarial Networks KW - Stable Diffusion KW - Automated storytelling KW - Speech bubble optimization KW - Image synthesis KW - Digital content creation. Y1 - 2025 U6 - http://nbn-resolving.de/urn/resolver.pl?urn:nbn:de:hbz:1383-opus4-22581 ER - TY - THES A1 - Süyrüge, Eyüp T1 - Vergleich von FPGA und Mikrocontroller für die Echtzeitverarbeitung von Audiosignalen zur Richtungserkennung mittels FFT und TDOA einschließlich LED-basierter Visualisierung N2 - Das Ziel dieser Arbeit ist es, ein praxisnahes System zur Echtzeitverarbeitung von Audiosignalen mit dem Fokus auf der Richtungsbestimmung von Schallquellen zu entwickeln. Als Hardwareplattformen werden dafür ein Field Programmable Gate Array (FPGA) und ein Mikrocontroller (MCU) eingesetzt. Dabei konzentriert sich die Arbeit auf die Untersuchung der beiden Plattformen, wobei die Leistungsfähigkeit, Genauigkeit und Ressourceneffizienz verglichen werden. Zu diesem Zweck werden Algorithmen der Signalverarbeitung, besonders die Fast Fourier Transform (FFT) und die Time Difference of Arrival (TDOA), implementiert und ausgewertet. KW - FPGA KW - Mikrocontroller KW - Echtzeitverarbeitung KW - Audiosignale KW - FFT KW - TDOA Y1 - 2026 U6 - http://nbn-resolving.de/urn/resolver.pl?urn:nbn:de:hbz:1383-opus4-23229 ER - TY - THES A1 - Müsch, Yannick T1 - Kolmogorov-Arnold-Transformer: Untersuchung hybrider KAN-Transformer-Architekturen im Hinblick auf Skalierung, Effizienz und Interpretierbarkeit N2 - Transformers have become the de-facto standard architecture in Machine Learning, particularly in Natural Language Processing. However, they are computationally expensive to train, with approximately two-thirds of non-embedding parameters residing in Multi-Layer Perceptrons (MLPs). Liu et al. (2024) revisited the long-disregarded Kolmogorov-Arnold representation theorem and demonstrated promising results in specific domains such as symbolic regression and PDE solving. Whether Kolmogorov-Arnold Networks (KANs) generalize to other domains, particularly NLP, remains an open research question. This work systematically evaluates five architecture configurations: MLP baseline, MLP with B-Spline activation, KAN with B-Spline, KAN with Mean aggregation, and Group-Rational KAN (GR-KAN) - across three model sizes (15M, 41M, 124M parameters). Experiments are conducted on text classification (“AG News”) and language modeling (“FineWeb”) tasks. Identical components (attention, embeddings) isolate performance differences to the feed-forward topology. Statistical validity is ensured through multiple random seeds and parameter-matched comparisons. KAN-based architectures achieve performance parity with MLPs on classification tasks (±0.5 percentage points accuracy). However, they consistently underperform on language modeling, with perplexity increases of +7 to +28 points. Training efficiency overhead ranges from 1.5–2.0× for KANs, while GR-KAN approaches baseline speed. Notably, KANs exhibit significantly higher sparsity (≈ 90% vs. ≈ 40%), enabling compression factors of 1.4–1.6× with minimal performance degradation. The MLP+B-Spline control condition reveals that performance deficits stem from KAN topology rather than activation functions. KANs present a viable alternative for discriminative NLP tasks but do not outperform MLPs for generative language modeling. The postulated interpretability advantage through learnable activation functions could not be empirically confirmed - learned functions degenerate to quasi-linear transformations. Future research should explore alternative basis functions and selective hybridization strategies. KW - Kolmogorov-Arnold Networks KW - Transformer KW - hybrid architectures KW - naturallanguage processing KW - language modeling KW - interpretability KW - scaling KW - sparsity KW - B-splines Y1 - 2025 U6 - http://nbn-resolving.de/urn/resolver.pl?urn:nbn:de:hbz:1383-opus4-23376 ER -