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In this thesis, an evaluation of the determination of the total carbon in ferroalloys, with a focus on ferrochromium, via infrared absorption after combustion in an induction furnace is conducted. The experiments were performed over a period of 4 months with the goal of setting a robust calibration for carbon detection in ferroalloys. Ferrochromium ranging from 0,01 % to 9,03 % carbon was used as a reference material for the calibration. It was tested by using independent certified reference materials of ferrochromium but also additional ferroalloys like ferro-manganese, -silicon, - niobium, -titanium and -vanadium for the validation process. The statistical calculations were performed using the NORDTEST standards to ensure reliable results. Additionally, the drift of the machine and the detection and quantification limits were investigated. It revealed that the drift had to be applied daily, and that the quantification limit of the detector in the CS-analyzer is around 0,012 % carbon. As a result of the statistical calculations, it appeared that the measurement uncertainty is carbon percentage dependent. This led to the creation of a function that can estimate the measurement uncertainty dependent on the carbon percentage for future analysis.
Subsequential testing proved the emission of reasonable results for all tested materials, validating that the set calibration can be applied to those materials without further refinement of the calibration method.
Despite the remarkable achievements of large transformer-based pre-trained models like BERT, GPT in several Natural Language Processing (NLP) tasks including Sentiment Analysis (SA), challenges are still present for subdued source languages like Nepali. Nepali language is written in Devanagari script, has complex grammatical structure and diverse linguistic features. Due to the absence of balanced datasets, and computational resources for Nepali, achieving optimal result with the latest architecture remains challenging. For this reason, publicly available NLP modelsfor Nepali are very less, making research in this area difficult. This paper attempts to addressthis gap through the use of pre-trained transformer models specially tailored for Nepali from Hugging Face including BERT, DistilBERT, ALBERT, and DeBERTa for sentiment analysis in Nepali tweets on relatively balanced datasets. The models are trained on large Nepali datasets and optimized for NLP tasks involving Devanagari scripts. To evaluate the model’s performance, various tokenization strategies are investigated in order to capitalize on transformer-based embedding with the SoftMax function and confusion matrix. The outcomes of models are compared using the same datasets. The study’s results shows that DistilBERT achieved the highest accuracy rate of 88% in Nepali sentiment analysis tasks, followed by BERT and DeBERTa at 83% and 80%, respectively. However, ALBERT showed a low accuracy of 70%. The result of this approach shares valuable viewpoints for the field of sentiment analysis in diverse linguistic contexts.
The popularity of using transformer-based models like Bidirectional Encoder Representations from Transformers (BERT) for various Natural Language Processing (NLP) tasks is increasing rapidly. Unfortunately, the research is very limited for low-resource languages like Nepali. This study examines the utilisation of pre-trained BERT-based NERNepal for Named Entity Recognition (NER) tasks in Nepali text. The main goal is to investigate the efficiency of the NERNepal model, which has been pre-trained and fine-tuned on Nepali corpus data for NER. This research provides new insights by evaluating the NERNepal model on two distinct datasets. It addresses unique linguistic challenges specific to Nepali. The study also offers a detailed analysis of the model's strengths and weaknesses. By focusing on diverse datasets, this study shows how adaptable the model is and how its performance varies. These aspects have not been explored extensively before. The EverestNER dataset is one of the largest human-annotated datasets in Nepal so far, and the Nepali_NER dataset is also BIO-annotated for the NER task, which helped to compare the model’s prediction. The performance was better on the Nepali_NER dataset in comparison with another selected dataset. The EverestNER dataset contained many complex words for ORG connected with many tokens for a single entity with different contextual meanings and different annotations for the same word in different tokens as per context. Because of this, it created more confusion for the prediction, especially for the ORG entity. It had a similar issue with another dataset as well, but the label annotation was better in comparison. Furthermore, the research tries to clarify the difficulties and constraints related to utilising pre-trained BERT models for NER in low-resource languages such as Nepali. The study focuses on research areas on the efficacy of the model and its performance on two different datasets. Post-training with the EverestNER train dataset was attempted, but due to computational resource limitations, only a maximum of 3 epochs was possible, which did not improve the evaluation. It also has implications for enhancing language processing tools for Nepali. The results show the ability of a pre-trained BERT-based model to improve NER skills for Nepali text. However, further study is required to overcome the current obstacles to identifying complex words. The availability of high computational resources and the possibility of combining other NER approaches with a transformer-based model could increase the performance and robustness of the model.
Keywords: Named Entity Recognition, Natural Language Processing, BERT, low resources language
Durch den aktuellen Fachkräftemangel stehen Unternehmen vor der Herausforderung, sich von der Konkurrenz abzuheben und ihre Attraktivität zu steigern, um Mitarbeitende für ihr Unternehmen zu gewinnen. Schließlich stellen diese einen entscheidenden Faktor für den eigenen Unternehmenserfolg dar. Dies wirft die Frage auf, wie intensiv sich Unternehmen mit einer wertschätzenden Unternehmensführung auseinandersetzen und welche Auswirkung diese auf das Commitment, also die Bindung der Mitarbeitenden an ihre Organisation, nehmen. Und gibt es Unterschiede im Commitment je nach Organisationstyp? Da die Zusammenhänge aktuell Forschungslücken aufweisen und durch die Zeiten des Krisenmanagements immer bedeutender werden, ist das Ziel der vorliegenden Arbeit, Wertschätzung in Unternehmen zu differenzieren und den Einfluss der Wertschätzung durch Vorgesetzte auf die drei Komponenten des Commitmens nach Meyer & Allen (1991) sowie auf das organisationale Commitment zu erfassen. Ferner wird der Einfluss des Organisationstypen (öffentlicher Dienst vs. Privatwirtschaft) auf das organisationale Commitment beleuchtet und die entstehende Wechselwirkung mit der Ausprägung der Wertschätzung betrachtet. Hierfür wurde eine Querschnittstudie mit Studienteilnehmenden durchgeführt, die einer*m Vorgesetzten unterstehen und im öffentlichen oder privaten Sektor beschäftigt sind. Es konnte ein Datensatz von N = 178 verzeichnet werden. Die Ergebnisse des ersten gerichteten t-Tests zeigen, dass hohe Werte in der Wertschätzung signifikant mit hohen Werten im affektiven Commitment einhergehen. Gleichzeitig zeigen zwei weitere, ungerichtete t-Tests keine signifikanten Unterschiede hinsichtlich der Ausprägung der Wertschätzung – weder auf das normative noch auf das kalkulatorische Commitment. Ferner wurde eine Varianzanalyse (ANOVA) im 2x2 Design berechnet. Die Ergebnisse zeigen, dass es einen signifikanten Unterschied in der Ausprägung der Wertschätzung hinsichtlich des organisationalen Commitments gibt. Zudem wurde festgestellt, dass die Unterscheidung des Organisationstypen keinen signifikanten Einfluss auf das organisationale Commitment darstellt und dass das organisationale Commitment in den beiden Organisationstypen nicht signifikant von der Ausprägung der Wertschätzung beeinflusst wird. Die Studie setzt an Forschungslücken an und zeigt wichtige Implikationen und Anregungen für zukünftige Studien auf.
Die vorliegende Arbeit untersucht die Entwicklung von der Virtualisierung hin zur Containerisierung der IT"=Infrastruktur in der öffentlichen Verwaltung. Dabei werden insbesondere die Aspekte der Cybersicherheit und der Geschäftskontinuität beleuchtet. Die Untersuchung umfasst die Grundlagen der Virtualisierung und Containerisierung, inklusive ihrer Architektur und Isolationsmechanismen. Des Weiteren werden die Sicherheitsrisiken und "=vorteile beider Ansätze analysiert, insbesondere im Hinblick auf Container"=Ausbruchsszenarien und das Schwachstellen"=Lifecycle"=Management. Ein besonderer Schwerpunkt liegt auf der Aufteilung der Containerisierung in verschiedene Gruppen, einschließlich Container Runtime, Container Image und Orchestrierung, um eine differenzierte Betrachtung der Sicherheits"= und Effizienzpotenziale zu ermöglichen. Auf Basis dieser Erkenntnisse wird ein konkreter Architekturvorschlag präsentiert, der Empfehlungen für die sichere Orchestrierung und Verwaltung von Containern beinhaltet. Ziel der Arbeit ist es, aufzuzeigen, wie moderne Container"=Technologien wie Docker und Kubernetes eine sichere, skalierbare und kosteneffiziente Plattform für öffentliche Verwaltungen bieten können.
Diese Arbeit untersucht die Verbesserung der Benutzerfreundlichkeit von Open Data-Portalen durch nutzerzentrierte Designansätze. Durch die Entwicklung eines Prototyps werden spezifische Funktionen wie intuitive Suchmechanismen, fortschrittliche Analysetools und KI-Integration, exemplarisch durch ChatGPT, evaluiert. Besonders hervorgehoben wird die Bedeutung sozialer Interaktionsmöglichkeiten, die eine Gemeinschaft rund um die Daten fördern und die Datenqualität durch Nutzerfeedback steigern. Die Evaluierungsergebnisse zeigen eine deutliche Zufriedenheitssteigerung der Nutzenden, was das Potenzial dieser Ansätze unterstreicht. Die Arbeit bildet eine Grundlage für die kontinuierliche Entwicklung und Forschung im Bereich Open Data, um deren Nutzbarkeit und den demokratischen Nutzen zu maximieren.
Die vorliegende Arbeit befasst sich mit der Untersuchung der Effektivität und Effizienz von verteiltem Fine-Tuning auf Endgeräten im Vergleich zu zentralisiertem, cloudbasiertem Machine Learning. Zu diesem Zweck wurden Experimente sowohl mit Federated Learning als auch mit Centralized Machine Learning durchgeführt. Dabei wurden verschiedene Modellarchitekturen, darunter ResNet-20 und ResNet-56, sowie unterschiedliche Parameterkonfigurationen getestet. Die Experimente wurden auf einer Testumgebung mit 21 Mac minis im Cloud Resilience Lab der Hochschule Rhein-Waal durchgeführt. Die Ergebnisse zeigen, dass der zentralisierte Ansatz im Allgemeinen eine höhere Modellgenauigkeit erreicht, während der verteilte Ansatz Vorteile im Bereich des Datenschutzes bietet. Die Analyse der Energieeffizienz ergab, dass der zentralisierte Ansatz weniger Energie verbraucht als der verteilte Ansatz.
Clean water is essential for human health and well-being. In many parts of the world, access to safe drinking water is limited, leading to various waterborne diseases. Solar water disinfection(SODIS) is a simple and cost-effective method used to purify water using sunlight, where itinactivates the pathogens and makes the water safe for consumption. This disinfection process involves filling polyethylene terephthalate (PET) bottles with water and exposing them to sunlight for a specified period. The aim of this thesis is to develop a working prototype that exploresthe automation of SODIS on a small-scale using Arduino Due, a microcontroller board that offers advanced features for automation. The prototype consists of the necessary parts to perform SODIS automatically. In conventional SODIS, it is assumed that the required SODIS criteria are met within 6 hours of a sunny day. In contrast, in the prototype microcontroller pumps the water into the PET bottle, monitors sunlight exposure for 6 hours, determines disinfection, and then pumps out the water for consumption only when the threshold values for irradiance are met. If the conditions are not met, the exposure is extended by an hour each time and checked again. The prototype automates the SODIS on a small-scale using cost-efficient components. However, the prototype lacks oxygenation capacity, and there is a possibility of entering an infinite loop if the irradiance values are not met for a long time. The prototype could be further developed with extra sensors and extensive research for advanced automation.
The recent development of generative artificial intelligence (AI) has inspired some game developers to try and integrate it into games. Anomalous behavior by generative AI or users seems undesirable and effort is being made to find ways on how to prevent anomalous responses by generative AI. However, these responses are a unique trait of generative AI and in our project, we explore strategies on how the negative effects of anomalous user and AI behavior can be mitigated, instead of trying to prevent them from appearing. We want to leverage their uniqueness as an intended game mechanic and see in what context these strategies can work. To achieve these goals, we researched already existing integrations of generative AI features in games and entertainment as well as possible connections to game mechanics and systems that are not related to AI. Based on this, we created 4 prototypes of conversational games with generative AI characters, which allowed the AI to create anomalous responses and did not limit the player freedom of what they may input. In our 36 participatory design sessions, we found that anomalous user and AI behavior can have a positive influence on the player's experience if a game's story is set up in a way that it can allow new and diverging story threads, that are created by the player and AI, to be integrated and if there are supplementary game mechanics, that allow the player to follow the intended story and complete the game.