005 Computerprogrammierung, Programme, Daten
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There are already several tools available to generate traffic demand for the microscopic simulation suite SUMO. This paper focuses on setting up a simulation scenario for the peak hour in a small conurbation when there are vehicle counts available for the major streets. We describe tools which are part of SUMO or available as open source and compare their results with the real traffic counts as well as with the outcome of countless demand generation.
The assessment of dietary carotenoids via blood measurements has been widely used as a marker for fruit and vegetable consumption. In the present study, modern, non-invasive approaches to assess dietary carotenoids, such as skin measurements and an app-based short dietary record (ASDR), were compared with conventional methods such as plasma status and handwritten 3-day dietary records. In an 8-week observational study, 21 healthy participants aged 50–65 years recorded their daily consumption of carotenoid-rich fruits and vegetables via a specially developed ASDR. Anthropometry, blood samplings and assessment of skin carotenoids via Raman and reflection spectroscopy were performed at baseline, after four weeks and at the end of the study. App-based intake data showed good correlations with plasma α-carotene (r = 0.74, p < 0.0001), β-carotene (r = 0.71, p < 0.0001), and total plasma carotenoids (r = 0.65, p < 0.0001); weak correlations with plasma lutein/zeaxanthin and β-cryptoxanthin (both r = 0.34, p < 0.05); and no correlation with plasma lycopene. Skin measurements via reflection and Raman spectroscopy correlated well with total plasma carotenoids (r = 0.81 and 0.72, respectively; both p < 0.0001), α-carotene (r = 0.75–0.62, p < 0.0001), and β-carotene (r = 0.79–0.71, p < 0.0001); moderately with plasma lutein/zeaxanthin (both r = 0.51, p < 0.0001); weakly with plasma β-cryptoxanthin (r = 0.40–0.31, p < 0.05); and showed no correlation with plasma lycopene. Skin measurements could provide a more convenient and noninvasive approach of estimating a person’s fruit and vegetable consumption compared to traditional methods, especially in studies that do not intend blood sampling. ASDR records might function as a suitable, convenient tool for dietary assessment in nutritional intervention studies.
In dieser Bachelorarbeit wurde ein Entwicklerboard – die „DevBox“ – als Erweiterung des Tischroboters „ROS-E“ konzipiert, um die Erprobung und Entwicklung neuer Hardware des Roboters zu vereinfachen und zu beschleunigen. Zudem soll die DevBox den Zugang zu ROS-E für Neueinsteiger und für die Lehre erleichtern.
Es wurden diverse Anforderungen an die DevBox bezüglich der Hardware und Software auf Grundlage von Anwendungsfällen der Entwickler von ROS-E aufgestellt. Das resultierende Konzept umfasst ein Modell für den Bau einer DevBox, welches auch eigens entwickelte Leiterplatten für eine bessere Ergonomie bei der Entwicklung enthält. Die konzipierte Software der DevBox beschreibt Lösungen für die Anbindung diverser Hardwareschnittstellen wie GPIO, I2C und SPI und von Smart Home Geräten via EnOcean, ZigBee und Z-Wave über die DevBox und wie diese mit dem Roboter ROS-E verwendet werden können.
Anhand eines ersten Hardwareprototypen der DevBox konnten grundlegende Funktionen der Software implementiert und erfolgreich getestet werden. In weiteren Schritten soll die DevBox gebaut und für die Weiterentwicklung von ROS-E eingesetzt und finalisiert werden.
Führungskräfte und Mitarbeitende sehen sich stolz als Team mit hoher Identifikation und engen Bindungen in ihrem kleinen und mittelgroßen Unternehmen. Doch wie sieht es mit der Informationssicherheit (information security) und dem entsprechenden Bewusstsein (awareness) in deutschen KMU aus? Diese tiefenpsychologische Grundlagenstudie verdeutlicht den Ist-Stand und will gleichzeitig mit ihren Empfehlungen einen Mehrwert für KMU aufzeigen.
Die Studie offenbart, dass der Begriff Informationssicherheit für viele noch diffus ist und nicht selten Fachleuten und Dienstleistern zugeordnet wird. Zukünftig sollte daher die persönliche Wahrnehmung für die eigene Verantwortung für Informationssicherheit am Arbeitsplatz geschärft werden. Zudem verdeutlichen die von den Interviewten genannten relevanten Themen, dass der Awareness-Reifegrad noch deutlich ausgebaut werden kann, denn auf den ersten beiden Plätzen liegen die altbekannten Problemfelder Passwortsicherheit und Phishing-Attacken.
Damit wird deutlich, dass in KMU verstärkt für alle eine Bewusstseinsbildung (awareness raising) für Informationssicherheit stattfinden sollte. Ganzheitliche Awareness-Konzepte, wie im vom BMWi/BMWK geförderten Projekt „Awareness Labor KMU (ALARM) Informationssicherheit“ vorgesehen, oder ein Awareness-Rahmenprogramm mit dokumentierter Strategie kommen bisher in den befragten KMU nicht zum Einsatz. Aktivitäten für mehr Awareness werden bislang oft nur in Form einer reinen Wissensvermittlung verstanden – das greift zu kurz.
Der erste Report des vom Bundesministerium für Wirtschaft und Klimaschutz (BMWK) geförderten Projekts „Awareness Labor KMU (ALARM) Informationssicherheit“ zum Stand der Informationssicherheit in kleinen und mittleren Unternehmen (KMU) befasst sich mit sicherheitsrelevanten Tätigkeitsprofilen. Mit dem Ziel, anhand des Nutzungsverhaltens einzelner Tätigkeitsfelder und Personenengruppen in KMU den Sensibilisierungsbedarf für Informationssicherheit sowie relevante Themen für die Sensibilisierung zu identifizieren, wurde eine Online-Befragung in Unternehmen durchgeführt und deskriptiv ausgewertet. Die Fragen umfassen die Nutzung technischer Infrastruktur und externer Interaktionen, die Arbeitsumgebung, Sicherheitsmaßnahmen sowie Häufigkeit und Bedarf an Schulungen im Bereich Informationssicherheit. Anhand von Korrelationen zwischen Tätigkeitsfeldern, Streudiagrammen mit Nutzungscharakteristika und eines Vergleichs des Nutzungsverhaltens werden die dringende Notwendigkeit der Sensibilisierung und die erwarteten Berufsbilder weitgehend bestätigt. KMU werden digitaler, mobiler und trainingsbedürftiger. Das Ergebnis ist ein Profilbogen, dessen Bausteine „Allgemeine Grundkompetenzen“, „Produktion, Entwicklung und Vertrieb“, „Informationsverarbeitung und IT-Infrastruktur“, „Instandhaltung und Vermittlung“, „Organisations- und Assistenztätigkeiten“, „Verwaltung und Personal“ sowie „Strategie und Führung“ sich in jedem Unternehmen wiederfinden. Jede Person kann sich anhand der Bausteine ihren Trainings- und Sensibilisierungsbedarf zusammenstellen. Der Report unterstützt KMU bei der Etablierung einer nachhaltigen Sicherheitskultur, indem er praxisnahe Handlungsempfehlungen zur Entwicklung von Sensibilisierungsschulungen für Informationssicherheit gibt. Zudem bietet die Datenbasis des Reports die Möglichkeit, internationalen Forschungsfragen im Vergleich zur Ist-Situation in deutschen KMU zu untersuchen.
Die vorliegende Masterarbeit gibt einen Einblick in die Konzeption und Entwicklung einer modularen Experimentierplattform für Audioverarbeitung und automatischer Spracherkennung. Darüber hinaus wurde ein Testaufbau- und Ablauf erarbeitet mit dessen Aufnahmen objektive Bewertungen durch die Ergebnisse der Spracherkennungssoftware bezüglich der Aufnahmegüte vollzogen werden konnten. Dies wurde mit verschiedenen Audioeingabegeräten und Spracherkennungsprogrammen durchgeführt. Auf dieser Daten- und Bewertungsgrundlage kam es zur Implementierung von Signalverarbeitungsverfahren zur Aufbereitung der Audiodaten, mit dem Ziel die Erkennungsrate der automatischen Spracherkennung dadurch zu steigern.
In dieser Masterarbeit soll eine Architektur für ein Künstliches Neuronales Netz erarbeitet werden, mit der mehrere Eingangskanäle eines humanoiden Roboters für eine Situationserkennung zusammengefasst werden können. Dazu werden zunächst die Grundbausteine für eine Situationserkennung am Beispiel des menschlichen Gehirns untersucht und die Erkenntnisse auf die Arbeitsweise Künstlicher Neuronales Netze übertragen.
Anschließend wird ein Konzept für eine Situationserkennung auf humanoiden Robotern erstellt. Dazu werden mögliche Situationen konstruiert und die Aufgabe der Situationserkennung so formuliert, dass sie mit einem Künstlichen Neuronalen Netz bearbeitet werden kann. Daraufhin werden mögliche Architekturen für dieses Netz verglichen und die am besten geeignetste ausgewählt.
Das erstellte Konzept soll im Rahmen dieser Arbeit auf dem Tisch-Roboter ROS-E umgesetzt werden. Dazu soll eine Trainings- und Testumgebung geplant und umgesetzt werden. Nachdem das entwickelte Künstliche Neuronale Netz trainiert und getestet wurde, wird ausgewertet, ob die ausgewählte Architektur für eine Situationserkennung auf humanoiden Robotern geeignet ist.
Logistical decision problems are a part of many courses in the field of logistics, management and operations research. It makes sense to illustrate these optimisation problems using case studies, which can be reproduced by students using suitable software. Often, solver add-ins in spreadsheets programs or general optimisation software are used, which on the one hand requires a high level of knowledge in Operations Research and on the other hand does not always allow an intuitive approach. This article describes the academic software LogisticsLab with which the distributors tie in with the idea of interactive decision support systems to systematically combine the experiences and intuitions of human decision-makers with the possibilities of computer-assisted modelling and optimisation of a wide range of logistical decisions.
Arbeitsabläufe in Bibliotheken werden seit vielen Jahren technisch unterstützt, wohingegen die Übermittlung und Verarbeitung von Bestellwünschen für den Bestandsaufbau vor ihrer Erfassung in Erwerbungssystemen bis heute auf vielfältige Art und Weise und selten systemgesteuert erfolgt. Ziel der vorliegenden Masterarbeit ist es, in der Hochschulbibliothek der Technischen Hochschule Mittelhessen den diesbezüglichen Workflow zu verbessern und die Prozesse in einem einheitlichen System zusammenzuführen.
Dazu wird zunächst der Ist-Zustand des Workflows beleuchtet und eine Marktbetrachtung durchgeführt. Anschließend werden in einer Anforderungsanalyse die notwendigen funktionalen und nicht-funktionalen Anforderungen an ein zu entwickelndes Interaktions-System ermittelt. In der Konzeption des Systems werden Datenmodellierung sowie graphische Oberfläche und Funktionsweise beschrieben und in der praktischen Umsetzung programmtechnisch realisiert.
Ergebnis ist der Prototyp eines Systems, das die Übermittlung und Verarbeitung von Bestellwünschen innerhalb einer Webanwendung integriert und die Interaktion und Kommunikation zwischen den Anwendern steuert. Abschließend wird die Umsetzung kritisch bewertet und ein Ausblick auf mögliche Weiterentwicklungen gegeben.
Diese Masterarbeit befasst sich mit der Recherche zum Thema Emotionserkennung, der Konzeption einer hybriden Emotionserkennung und der prototypischen Implementierung des Konzepts für den Tischroboter ROS-E.
Die Recherche zeigt, dass die Emotionserkennung auf Basis von verschiedenen Eingaben erfolgen kann. Es wurde sich auf die drei Eingabeströme Bild, Ton und Text konzentriert, da diese praktikabel für die Implementierung auf einen humanoiden Roboter sind. Zu jedem dieser Eingabeströme wurden Dienste, Open-Source-Software und Ansätze untersucht.
Aufgrund dieser Erkenntnisse wurde eine Anwendung entwickelt, welche ein hybride Emotionserkennung durch die Eingabe eines Textes und einer Bild-Datei durchführt. Hierzu wurden die Dienste zur Emotionserkennung von Microsoft Azure und IBM Watson genutzt. Die Anwendung wurde in Python implementiert.