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Fehler in der Anforderungsanalyse führen häufig zu Misserfolgen in der Entwicklung von Softwaresystemen. Seit einiger Zeit wird versucht, diesem Problem durch Requirements- Engineering zu begegnen. Durch die frühe Beteiligung aller Stakeholder an der Entwicklung eines Systems sowie eine strukturierte Vorgehensweise zur Ermittlung und Analyse von Anforderungen an ein zu erstellendes System hat es als erster Schritt in der Entwicklung von Softwaresystemen zunehmend an Bedeutung gewonnen. Die steigende Komplexität moderner Softwaresysteme bringt jedoch eine gewaltige Menge an Informationen mit sich, die während der Analyse erfasst und verwaltet werden müssen. Dieser Informationsflut ist ohne Unterstützung durch entsprechende Software kaum beizukommen. Vor allem in größeren, räumlich verteilten Projekten wäre ein effektives Requirements-Engineering sonst kaum möglich. Es gibt inzwischen eine Vielzahl von Tools, die das Requirements-Engineering unterstützen. Diese Tools sind bereits seit geraumer Zeit im Einsatz und setzen in ihren aktuellsten Versionen die wichtigsten Konzepte des Requirements-Engineering um. Im Rahmen dieser Arbeit werden einige dieser Tools im Hinblick auf Funktionsumfang und Verzeichnisstruktur untersucht. Besonderes Interesse galt der Verwaltung von Anforderungen und deren Abhängigkeiten untereinander. Die gewonnenen Erkenntnisse werden anschließend in ein Referenzmodell integriert.
This Master Thesis is an exploratory research to determine whether it is feasible to construct a subjectivity lexicon using Wikipedia. The key hypothesis is that that all quotes in Wikipedia are subjective and all regular text are objective. The degree of subjectivity of a word, also known as ''Quote Score'' is determined based on the ratio of word frequency in quotations to its frequency outside quotations. The proportion of words in the English Wikipedia which are within quotations is found to be much smaller as compared to those which are not in quotes, resulting in a right-skewed distribution and low mean value of Quote Scores.
The methodology used to generate the subjectivity lexicon from text corpus in English Wikipedia is designed in such a way that it can be scaled and reused to produce similar subjectivity lexica of other languages. This is achieved by abstaining from domain and language-specific methods, apart from using only readily-available English dictionary packages to detect and exclude stopwords and non-English words in the Wikipedia text corpus.
The subjectivity lexicon generated from English Wikipedia is compared against other lexica; namely MPQA and SentiWordNet. It is found that words which are strongly subjective tend to have high Quote Scores in the subjectivity lexicon generated from English Wikipedia. There is a large observable difference between distribution of Quote Scores for words classified as strongly subjective versus distribution of Quote Scores for words classified as weakly subjective and objective. However, weakly subjective and objective words cannot be differentiated clearly based on Quote Score. In addition to that, a questionnaire is commissioned as an exploratory approach to investigate whether subjectivity lexicon generated from Wikipedia could be used to extend the coverage of words of existing lexica.
In der Masterthesis von Benjamin Waldmann mit dem Titel „Flusskrebse in Deutschland – Aktueller Stand der Verbreitung heimischer und invasiver gebietsfremder Flusskrebse in Deutschland; Überblick über die erfolgten Schutzmaßnahmen und den damit verbundenen Erfahrungen; Vernetzung der Akteure im Flusskrebsschutz“ wurden erstmals für alle heimischen wie gebietsfremden Flusskrebsarten (Zehnfußkrebse) Verbreitungskarten für Deutschland vorgelegt. Grundlage der Arbeit waren umfangreiche Recherchen und Abfragen zur Verbreitung der Arten in den Bundesländern bei den zuständigen Behörden, Institutionen, Artexperten und Privatpersonen. Die Rohdaten wurden qualitätsgesichert und in einem Geoinformationssystem aufbereitet und dargestellt, so dass daraus bundesweite Verbreitungskarten für jede Art in einem zehn Kilometerraster (UTM-Gitter im Bezugssystem ETRS89) erstellt werden konnten. Darüber hinaus wurden, ebenfalls auf Basis umfangreicher Recherchen und Abfragen, die unterschiedlichen Möglichkeiten für Schutzmaßnahmen für heimische Flusskrebspopulationen aufgezeigt, bewertet und daraus Empfehlungen abgeleitet. Besonderes Augenmerk wurde dabei auf das Management invasiver gebietsfremder Flusskrebsarten sowie der Umgang mit der Tierseuche Krebspest (Aphanomyces astaci) gelegt. Abschließend wurden Empfehlungen zur Vernetzung der Akteure im Flusskrebsschutz gegeben sowie die Ansprechpartner:innen in den einzelnen Bundesländern aufgeführt.
The content aggregator platform Reddit has established itself as one of the most popular websites in the world. However, scientific research on Reddit is hindered as Reddit allows (and even encourages) user anonymity, i.e., user profiles do not contain personal information such as the gender. Inferring the gender of users in large-scale could enable the analysis of gender-specific areas of interest, reactions to events, and behavioral patterns. In this direction, this thesis suggests a machine learning approach of estimating the gender of Reddit users. By exploiting specific conventions in parts of the website, we obtain a ground truth for more than 190 million comments of labeled users. This data is then used to train machine learning classifiers to use them to gain insights about the gender balance of particular subreddits and the platform in general. By comparing a variety of different approaches for classification algorithm, we find that character-level convolutional neural network achieves performance with an 82.3% F1 score on a task of predicting a gender of a user based on his/her comments. The score surpasses 85% mark for frequent users with more than 50 comments. Furthermore, we discover that female users are less active on Reddit platform, they write fewer comments and post in fewer subreddits on average, when compared to male users.
Neben den theoretischen Grundkonzepten der automatisierten Fließtextanalyse, die das Fundament dieser Arbeit bilden, soll ein Überblick in den derzeitigen Forschungsstand bei der Analyse von Twitter-Nachrichten gegeben werden. Hierzu werden verschiedene Forschungsergebnisse der, derzeit verfügbaren wissenschaftlichen Literatur erläutert, miteinander verglichen und kritisch hinterfragt. Deren Ergebnisse und Vorgehensweisen sollen in unsere eigene Forschung mit eingehen, soweit sie sinnvoll erscheinen. Ziel ist es hierbei, den derzeitigen Forschungsstand möglichst gut zu nutzen.
Ein weiteres Ziel ist es, dem Leser einen Überblick über verschiedene maschinelle Datenanalysemethoden zur Erkennung von Meinungen zu geben. Dies ist notwendig, um die Bedeutung der im späteren Verlauf der Arbeit eingesetzten Analysemethoden in ihrem wissenschaftlichen Kontext besser verstehen zu können. Da diese Methoden auf verschiedene Arten durchgeführt werden können, werden verschiedene Analysemethoden vorgestellt und miteinander verglichen. Hierdurch soll die Machbarkeit der folgenden Meinungsauswertung bewiesen werden. Um eine hinreichende Genauigkeit bei der folgenden Untersuchung zu gewährleisten, wird auf ein bereits bestehendes und evaluiertes Framework zurückgegriffen. Dieses ist als API 1 verfügbar und wird daher zusätzlich behandelt. Der Kern Inhalt dieser Arbeit wird sich der Analyse von Twitternachrichten mit den Methoden des Opinion Mining widmen.
Es soll untersucht werden, ob sich Korrelationen zwischen der Meinungsausprägung von Twitternachrichten und dem Börsenkurs eines Unternehmens finden lassen. Es soll dabei die Stimmungslage der Firma Google Inc. über einen Zeitraum von einem Monat untersucht und die dadurch gefunden Erkenntnisse mit dem Börsenkurs des Unternehmens verglichen werden. Ziel ist es, die Erkenntnisse von (Sprenger & Welpe, 2010) und (Taytal & Komaragiri, 2009) auf diesem Gebiet zu überprüfen und weitere Fragestellungen zu beantworten.
Since the invention of U-net architecture in 2015, convolutional networks based on its encoder-decoder approach significantly improved results in image analysis challenges. It has been proven that such architectures can also be successfully applied in different domains by winning numerous championships in recent years. Also, the transfer learning technique created an opportunity to push state-of-the-art benchmarks to a higher level. Using this approach is beneficial for the medical domain, as collecting datasets is generally a difficult and expensive process.
In this thesis, we address the task of semantic segmentation with Deep Learning and make three main contributions and release experimental results that have practical value for medical imaging.
First, we evaluate the performance of four neural network architectures on the dataset of the cervical spine MRI scans. Second, we use transfer learning from models trained on the Imagenet dataset and compare it to randomly initialized networks. Third, we evaluate models trained on the bias field corrected and raw MRI data. All code to reproduce results is publicly available online.
Despite the inception of new technologies at a breakneck pace, many analytics projects fail mainly due to the use of incompatible development methodologies. As big data analytics projects are different from software development projects, the methodologies used in software development projects could not be applied in the same fashion to analytics projects. The traditional agile project management approaches to the projects do not consider the complexities involved in the analytics. In this thesis, the challenges involved in generalizing the application of agile methodologies will be evaluated, and some suitable agile frameworks which are more compatible with the analytics project will be explored and recommended. The standard practices and approaches which are currently applied in the industry for analytics projects will be discussed concerning enablers and success factors for agile adaption. In the end, after the comprehensive discussion and analysis of the problem and complexities, a framework will be recommended that copes best with the discussed challenges and complexities and is generally well suited for the most data-intensive analytics projects.
Durch die Verbreitung von Smartphones und der damit einhergehenden, erhöhten Aufmerksamkeit für Augmented Reality Anwendungen, ist es spannend einen wirklichen Mehrwert durch eine solche Anwendung zu generieren. Es ist wichtig, die Grundfunktionen eines Computers mit den möglichen Vorteilen einer AR-Anwendung zu einer hilfreichen App zu verbinden. Es muss die Rechenkraft eines Computers mit hilfreichen, virtuellen Informationen in der realen Welt sinnvoll angereichert werden. Wichtig ist zudem, dass eine einfache Bedienung und schneller Umgang mit einer solchen Anwendung gewährleistet sein.
Ein Poker-Assistent kann all diese Stärken des Computers und einer AR-Anwendung einsetzen. Die schwierige Wahrscheinlichkeitsberechnung von Gewinnchancen sowie die schnelle automatisierte Kartenerfassung sollen hierbei im Vordergrund stehen.
AR-Anwendungen auf Smartphones bilden den Grundstein für ein zukünftiges AR-bestimmtes Leben. In diesem Kontext soll eine der Kernfragen dieser Masterarbeit die Frage nach dem wirklichen Mehrwert für Nutzer dieser App im Vergleich zu nicht unterstützten Spielern sein. Wobei auch geklärt werden soll, ob dieses Anwendungsbeispiel eine sinnvolle AR-Unterstützung benötigt und wie, im Hinblick auf die Zukunft und zukünftige Technologien, eine sinnvolle AR-Unterstützung aussehen sollte.
Particle Swarm Optimization ist ein Optimierungsverfahren, das auf der Simulation von Schwärmen basiert.
In dieser Arbeit wird ein modifizierter Algorithmus, der durch Khan et al. 2010 eingeführt wurde, zur Schätzung der lokalen Kamerapose in 6DOF verwendet. Die Poseschätzung basiert auf kontinuierlichen Farb-und Tiefendaten, die durch einen RGB-D Sensor zur Verfügung gestellt werden. Daten werden von unterschiedlichen Posen aufgenommen und als gemeinsames Model registriert. Die Genauigkeit und Berechnungsdauer der Implementierung wird mit aktuellen Algorithmen verglichen und in unterschiedlichen Konfigurationen evaluiert.
Unterschiedliche Quellen (Print-Medien, Fernsehberichte u. Ä.) berichten immer wieder davon, dass es mit der Datenschutzkompetenz bei Kindern und Jugendlichen schlecht bestellt ist. Daher ist dem Thema Datenschutz im Informatikunterricht eine besondere Bedeutung zuzuschreiben.
Im Rahmen der Dissertation von Herrn Hug wird ein Datenschutzkompetenzmodell [Quelle INFOS17] entwickelt, anhand dessen die Datenschutzkompetenz von Schülerinnen und Schülern im Altern von 10 bis 13 Jahren gemessen werden kann.
Im Rahmen dieser Masterarbeit werden existierende Unterrichtsmaterialien zum Thema Datenschutz gesammelt und dazu eine Unterrichtsreihe entwickelt. Hierbei werden auch eigene Zugänge aufzeigt, um ein kohärentes und abgeschlossenes Projekt zu entwerfen, bei dem aktuelle Gefahren für Schülerinnen und Schüler aufgezeigt werden. Ziel ist es, dass die Schülerinnen und Schüler dazu befähigt werden, ihr Verhalten bezüglich Datenschutz besser einzuschätzen und verantwortungsvoller mit ihren persönlichen Daten umzugehen. Im Rahmen eines Feldversuches in einer 6. Klasse eines Gymnasiums wurde die Unterrichtsreihe erprobt.