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Die Studie befasst sich mit der Bildungsaspiration, der Wertevermittlung und -tradierung iranischstämmiger Familien in Deutschland. Ziel ist es, zu ermitteln, worauf die familiäre Bildungsaspiration zurückzuführen ist. Im Fokus der Fallstudie stehen drei Familien, die nach der Islamischen Revolution von 1979 aus ihrem Herkunftsland nach Deutschland immigriert sind. Es handelt sich um eine zweigenerationenperspektivische Befragung innerhalb einer Familie. Dies bedeutet, dass innerhalb einer Familie Einzelinterviews mit jeweils einer Person aus der Eltern- und Kindergeneration durchgeführt wurden. So werden gemeinsam erlebte Situationen, wie z.B. Flucht oder Teilhabe am deutschen Bildungssystem, oder Begriffe, wie z.B. Bildung oder Bildungserfolg, aus der jeweiligen Perspektive geschildert bzw. definiert. Darüber hinaus geben die Befragten Auskünfte über die Großelterngeneration, sodass das gesamte Datenmaterial Angaben über drei Generationen umfasst. Dieser qualitativen Exploration geht eine bundesweite Befragung voraus an der 70 Personen iranischer Herkunft teilnahmen. Weiterhin zeichnet sich die Arbeit durch einen ressourcenorientierten Forschungsansatz aus. Die erhobenen Daten geben Antwort auf die zentralen Fragen:
Auf welche Ursachen lässt sich Bildungsaspiration von immigrierten, iranischstämmigen Familien in Deutschland zurückführen?
Welche Rolle spielen die Sprachen des Herkunfts- und Einwanderungslandes in der Wertetradierung? In der Studie werden die individuellen Bildungsgeschichten der Befragten in den wissenschaftlichen Diskurs zur Bildungsaspiration, Bildungs-, Migrations- und Mehrsprachigkeitsforschung eingefügt. Hierbei wird ein interdisziplinäres und somit multiperspektivisches Theoriekonstrukt zugrunde gelegt, welches sich durch einen geschichts-, länder- und generationsübergreifenden Forschungsansatz auszeichnet. Ein zentrales Ergebnis ist, dass ein Verständnis für geschichtliche Entwicklungen im Herkunftsland erforderlich ist, um das Bildungsverhalten im iranischstämmigen Familienkontext nachzuvollziehen. Erst durch Kontextualisierung von individuellen und gesellschaftlichen Dimensionen kann nachvollzogen werden, warum im Falle dieser Minderheitengruppe geringes ökonomisches Kapital, das infolge von beruflichen Brüchen der Eltern nach ihrer Flucht im Einwanderungsland entstanden ist, keine negativen Auswirkungen auf die Entwicklung des kulturellen Kapitals der Folgegenerationen hat. Folglich zeigt die Studie, dass im Falle der interviewten Familien gängige Erklärungsmodelle, wie die Korrelation vom geringem ökonomischen Kapital und geringem kulturellen Kapital, nicht zutreffen. Vielmehr wird kulturelles Kapital von Generation zu Generation tradiert. Ein weiteres Ergebnis der Studie ist das erarbeitete Dreiebenen-Modell. Es umfasst geschichtlich-gesellschaftliche, politische sowie familiäre Entwicklungen und Einstellungen auf der Mikro-, Meso- und Makroebene. Damit ist eine Grundlage geschaffen, um das Tradierungsverhalten anderer Zuwanderungsgruppen zu erklären.
Zusätzlich zum Rendern wird die Rechenleistung moderner Grafikkarten immer häufiger auch für allgemeine Berechnungen (GPGPU) genutzt. Für die Umsetzung stehen verschiedene Möglichkeiten zur Verfügung, die von der Verwendung der Renderingpipeline bis zu eigenständigen Schnittstellen reichen. In dieser Arbeit werden mit Render-To-Texture, Transform Feedback, Compute Shader und OpenCL vier verschiedene GPGPU-Methoden untersucht. Anhand von Partikelsystemen werden sie hinsichtlich der benötigten Berechnungszeit, der GPU-Auslastung, Lines of Code und Portierbarkeit miteinander verglichen. Dazu wurden sowohl das N-Körper Problem, Smoothed Particle Hydrodynamics und ein Partikelschwarm als Partikelsysteme umgesetzt. Es konnte gezeigt werden, dass insbesondere OpenCL und Compute Shader sehr gute Ergebnisse liefern.
Aufgrund des branchenweiten Bedarfs den Konkurrenzkampf zu umgehen, entwickelten Kim und Mauborgne die Blue Ocean Strategy, um neue Märkte zu ergründen. Diese bezeichnen sie als einzigartig. Da jedoch weitere Strategien zur Ergründung neuer Märkte existieren, ist es das Ziel dieser Arbeit herauszufinden, anhand welcher Charakterisierungsmerkmale die Blue Ocean Strategy als einzigartig angesehen werden kann.
Die Strategie von Kim und Mauborgne soll daher mit Schumpeters schöpferischen Zerstörung, Ansoffs Diversifikationsstrategie, Porters Nischenstrategie und Druckers Innovationsstrategien verglichen werden. Für den Vergleich werden die Charakterisierungsmerkmale herangezogen, nach denen Kim und Mauborgne die Blue Ocean Strategy als einzigartig beurteilen. Auf Basis dieser Kriterien wird ein Metamodell entwickelt, mit dessen Hilfe die Untersuchung durchgeführt wird.
Der Vergleich zeigt, dass die Konzepte von Schumpeter, Ansoff, Porter und Drucker in einigen Kriterien der Blue Ocean Strategy ähneln. Keine der Strategien verhält sich jedoch in allen Punkten so wie das Konzept von Kim und Mauborgne. Während die Blue Ocean Strategy ein Differenzierung und Senkung der Kosten anstrebt, orientieren sich die meisten Konzepte entweder an einer Differenzierung oder an einer Kostenreduktion. Auch die Betretung des neuen Marktes wird unterschiedlich interpretiert. Während die Blue Ocean Strategy auf einen Markt abzielt, der unergründet ist und somit keinen Wettbewerb vorweist, werden bei den anderen Strategien oft bestehende Märkte als neu interpretiert, auf denen das Unternehmen bisher nicht agiert hat. Dies schließt die vorherige Existenz der Märkte jedoch nicht aus.
Auf Basis der durch den Vergleich gezogenen Erkenntnisse, kann somit die Blue Ocean Strategy als einzigartig bezeichnet werden.
The aim of this paper is to identify and understand the risks and issues companies are experiencing from the business use of social media and to develop a framework for describing and categorising those social media risks. The goal is to contribute to the evolving theorisation of social media risk and to provide a foundation for the further development of social media risk management strategies and processes. The study findings identify thirty risk types organised into five categories (technical, human, content, compliance and reputational). A risk-chain is used to illustrate the complex interrelated, multi-stakeholder nature of these risks and directions for future work are identified.
The way information is presented to users in online community platforms has an influence on the way the users create new information. This is the case, for instance, in question-answering fora, crowdsourcing platforms or other social computation settings. To better understand the effects of presentation policies on user activity, we introduce a generative model of user behaviour in this paper. Running simulations based on this user behaviour we demonstrate the ability of the model to evoke macro phenomena comparable to the ones observed on real world data.
Modeling and publishing Linked Open Data (LOD) involves the choice of which vocabulary to use. This choice is far from trivial and poses a challenge to a Linked Data engineer. It covers the search for appropriate vocabulary terms, making decisions regarding the number of vocabularies to consider in the design process, as well as the way of selecting and combining vocabularies. Until today, there is no study that investigates the different strategies of reusing vocabularies for LOD modeling and publishing. In this paper, we present the results of a survey with 79 participants that examines the most preferred vocabulary reuse strategies of LOD modeling. Participants of our survey are LOD publishers and practitioners. Their task was to assess different vocabulary reuse strategies and explain their ranking decision. We found significant differences between the modeling strategies that range from reusing popular vocabularies, minimizing the number of vocabularies, and staying within one domain vocabulary. A very interesting insight is that the popularity in the meaning of how frequent a vocabulary is used in a data source is more important than how often individual classes and properties arernused in the LOD cloud. Overall, the results of this survey help in understanding the strategies how data engineers reuse vocabularies, and theyrnmay also be used to develop future vocabulary engineering tools.
Remote rendering services offer the possibility to stream high quality images to lower powered devices. Due to the transmission of data the interactivity of applications is afflicted with a delay. A method to reduce delay of the camera manipulation on the client is called 3d-warping. This method causes artifacts. In this thesis different approaches of remote rendering setups will be shown. The artifacts and improvements of the warping method will be described. Methods to reduce the artifacts will be implemented and analyzed.
Next word prediction is the task of suggesting the most probable word a user will type next. Current approaches are based on the empirical analysis of corpora (large text files) resulting in probability distributions over the different sequences that occur in the corpus. The resulting language models are then used for predicting the most likely next word. State-of-the-art language models are based on n-grams and use smoothing algorithms like modified Kneser-Ney smoothing in order to reduce the data sparsity by adjusting the probability distribution of unseen sequences. Previous research has shown that building word pairs with different distances by inserting wildcard words into the sequences can result in better predictions by further reducing data sparsity. The aim of this thesis is to formalize this novel approach and implement it by also including modified Kneser-Ney smoothing.
3D-models are getting more important in many areas such as multimedia applications, robotics or film industries. Of particular interest is the creation of 3D-models from a series of monocular images. This is because the cameras that are required for this purpose are becoming cheaper, smaller and more sophisticated at the same time. Increasingly often, suitable cameras are already integrated in devices like smartphones, tablet PCs or cars for example. Hence, there is a great potential for applications of this reconstruction technique.
This thesis is based on the use of a series of images that were taken with arncalibrated camera. The first step is to extract point correspondences from this image series making use of the well-known SURF- and A-KAZE-features. Starting from the point correspondences, it is possible to reconstruct a 3D-Modell with different algorithms that consists of a point cloud and camera poses. To reduce errors in the 3D-model, this thesis especially focuses on explaining the bundle adjustment algorithm, which is being used for a non-linear error minimization of a cost function.
The thesis also introduces the application for the 3D-reconstruction and the visualization of the results, that was developed in the course of this thesis.
The implemented system is evaluated based on statistics and the newly aquiredrnknowledge is presented. The thesis concludes with a summary of its results, and a number of ideas for potential future applications and developments.