Filtern
Erscheinungsjahr
Dokumenttyp
- Dissertation (469)
- Ausgabe (Heft) zu einer Zeitschrift (352)
- Bachelorarbeit (275)
- Diplomarbeit (196)
- Masterarbeit (189)
- Studienarbeit (138)
- Wissenschaftlicher Artikel (14)
- Konferenzveröffentlichung (12)
- Sonstiges (8)
- Bericht (8)
- Buch (Monographie) (5)
- Habilitation (5)
- (1)
- Vorlesung (1)
- Preprint (1)
Sprache
- Deutsch (1134)
- Englisch (533)
- Mehrsprachig (4)
- Spanisch (2)
- (1)
Schlagworte
- Vorlesungsverzeichnis (55)
- Bildverarbeitung (16)
- Augmented Reality (15)
- Simulation (12)
- Computergraphik (10)
- Computersimulation (10)
- Pestizid (10)
- Robotik (10)
- Computergrafik (9)
- Computervisualistik (9)
Institut
- Institut für Computervisualistik (336)
- Fachbereich 4 (298)
- Zentrale Einrichtungen (174)
- Institut für Wirtschafts- und Verwaltungsinformatik (147)
- Institut für Informatik (143)
- Institut für Management (116)
- Fachbereich 7 (99)
- Institute for Web Science and Technologies (56)
- Institut für Softwaretechnik (54)
- Fachbereich 8 (47)
Innovation verhilft einem nach Fortschritt strebenden Unternehmen zu sehr schnellen Wachstum. Sie eröffnet dem Unternehmen die Möglichkeit der Konkurrenz immer einen Schritt voraus zu sein und somit neue Kundengruppen für sich zu gewinnen. Allgemein stehen Unternehmen vor der Wahl zwischen einem offenen und einem geschlossenen Innovationsprozess. In dieser Ausarbeitung versuchen wir auf den offenen Innovationsprozess einzugehen und vor allem auf die Informations- und Innovationssysteme, die diesen Prozess unterstützen. Natürlich ergeben sich sowohl Vor- als auch Nachteile, wenn es dazu kommt für einen schnelleren und besseren Fortschritt als Unternehmen seine Innovationsprozesse offen zu legen. Daher werden wir einige Beispiele aus der Unternehmenswelt untersuchen und diese unter dem Aspekt des offenen Innovationsprozesses analysieren. Dabei zeichnen sich natürlich immer Unternehmen ab, die mit der Unterstützung von Informationssystemen einen erfolgreichen offenen Innovationsprozess meistern konnten und andere Unternehmen, bei denen das Konzept des offenen Innovationsprozess nicht geglückt ist.
Die Nachhaltigkeitsberichterstattung kann als ein zentrales Element einer konsequenten Unternehmensstrategie zur Umsetzung der gesellschaftlichen Verantwortung (Corporate Social Responsibility) angesehen werden. Um die Unternehmen bei dieser Aufgabe zu unterstützen stellt die Global Reporting Initiative (GRI) mit ihren G4 Leitlinien einen Orientierungsrahmen bereit, dessen Anwendung sich allerdings für Klein und Mittelunternehmen sehr komplex gestaltet. Ein branchenspezifisches Sector Supplement für den Weinbau existiert derzeit noch nicht.
Ziel der vorliegenden Arbeit ist es, diese Forschungslücke durch die Entwicklung weinbauspezifischer Nachhaltigkeitsaspekte und Indikatoren zu schließen, um den Betrieben eine selbstständige GRI-konforme Berichterstattung zu ermöglichen.
Der Prozess zur Identifikation wesentlicher Nachhaltigkeitsaspekte und -indikatoren erfolgt mittels Erhebungs- und Auswertungsmethoden der qualitativen Sozialforschung in Form
von Workshops, betrieblichen Vorortanalysen und Experteninterviews.
Parallel dazu erfolgt eine umfassende Analyse der weinbaulichen Wertschöpfungskette in Form einer Internet- und Literaturrecherche. Diese umfasst vorrangig die ökologischen Nachhaltigkeitsaspekte als diejenigen Bestandteile weinbaulicher Tätigkeiten, die sich sowohl positiv als auch negativ auf die Umwelt auswirken können. Anschließend erfolgt die zentrale Priorisierung der identifizieren Handlungsfelder und Nachhaltigkeitsthemen durch die Stakeholder. Zur Visualisierung der bewerteten Handlungsfelder dient das Instrument der Wesentlichkeitsanalyse.
Auf dieser Basis erfolgt die Entwicklung eines Handlungsleitfadens zur Erstellung von Nachhaltigkeitsberichten in der Weinwirtschaft. Hiermit erlangen Weingüter die praktische Kompetenz ein eigenes Nachhaltigkeitsreporting anzugehen.
Im Rahmen der Arbeit wurde auch ein elektronisches Tool entwickelt, das den Betrieben die Möglichkeit eröffnet, betriebliche Umweltaspekte zu erfassen und zu bewerten. Gleichzeitig wird den Anwendern damit die Generierung eines überbetrieblichen Vergleichs der Umweltleistung ermöglicht (Benchmarking).
Eine weitere Forschungsfrage der vorliegenden Arbeit beschäftigt sich mit der Biodiversitätserfassung und -bewertung für Rebland. Hintergrund sind die bisher nur geringen Funde auf der durch das Bundesamt für Naturschutz festgelegten Kennartenlisten bzw. den HNV-Stichprobenflächen (High nature value farmland-Indikator) für Rebland.
Hierzu wurde mittels Geoinformationssystemen das Artenvorkommen in rheinland-pfälzischen Weinanbaugebieten analysiert und 30 Pflanzenarten als Indikatorarten für den Weinbau abgeleitet. Ergänzend wurden weinbergstypische, geschützte Tierarten als „Bonusarten“ identifiziert. Die Indikatorarten werden den Winzern als ein Instrument zur eigenständigen Erfassung der Biodiversität in den Weinbergen dienen und im Rahmen einer Nachhaltigkeitsberichterstattung herangezogen werden können.
Die Arbeit beschäftigt sich mit der für Router und Kleingeräte entwickelten Linux-Distribution OpenWrt. Im ersten Teil der Arbeit wird die Erstellung von Softwarepaketen für OpenWrt erläutert und eine Anzeige- und Konfigurationskomponente für die Dateien des Quagga RIP-Daemons für die Benutzeroberfläche LuCI erstellt. Im zweiten Teil wird der Aufbau eines Testnetzwerkes mit OpenWrt Routern dokumentiert, sowie die Anbindung an VNUML-virtualisierte Netzwerke.
Gentechnisch veränderte Pflanzen werden seit etwa 25 Jahren kommerziell angebaut. Besonders häufig werden Bt-Pflanzen verwendet, die Gene des Bakteriums Bacillus thuringiensis (Bt) enthalten und Cry-Proteine produzieren. Die Risikobewertung konzentrierte sich lange auf die terrestrische Umwelt. Erst mit der Veröffentlichung von Rosi-Marshall et al. im Jahr 2007 rückten mögliche Auswirkungen auf die aquatische Umwelt in den Fokus. In dem ersten Teil dieser Dissertation wurde die vorhandene Literatur zu lower-tier Effektstudien und Studien über den Verbleib ausgewertet, die die Auswirkungen von GV-Pflanzen auf die aquatische Umwelt untersuchen. Es zeigen sich potentielle Effekte auf aquatische Organismen. Einige Studien wiesen außerdem den Eintrag von GV-Pflanzenmaterial in die aquatische Umwelt sowie das Herauswaschen der Toxine in das Wasser nach.
Im zweiten Teil der Dissertation wird die Wirkung des Cry1Ab-Toxins auf zwei Arten an Köcherfliegenlarven (Chaetopterryx spec., Sericostoma spec.) untersucht. Trichopteren sind phylogenetisch nah verwandt mit Lepidopteren, die häufig die Zielorganismen von Cry-Toxinen sind. Um mehrere Konzentrationen verabreichen zu können wurde eine neue Spiking-Methode eingesetzt, bei der gelöstes Cry1Ab-Toxin auf Blätter der Schwarzerle (Alnus glutinosa) aufgetragen wird. Effekte zeigten sich ins Besondere bei sublethalen Endpunkten. Der Lipidgehalt der Chaetopteryx spec. Larven war nach zwölf Wochen geringer mit zunehmender Cry1Ab Konzentration. Die Verringerung des Lipidgehalts könnte auf eine Erhöhung des Energiebedarfs für Reparaturmechanismen hindeuten. Bei Sericostoma spec. zeigte sich nach sechs Wochen eine Verlangsamung der Larvalentwicklung in der höchsten Cry1Ab Konzentration, was zu einer späteren Emergenz und damit zu Auswirkungen auf die Nahrungskette führen könnte.
Im dritten Teil der Dissertation wurde die Bewertung von Auswirkungen von GV-Pflanzen auf die aquatische Umwelt anhand von higher-tier Studien untersucht. Da higher-tier Studien bei Pestiziden bereits häufig vorkommen, wurden diese mit den bereits durchgeführten higher-tier Studien mit GV-Pflanzen verglichen. Es zeigt sich, dass es keine Standardisierung von higher-tier Studien mit GV-Pflanzen gibt, was für die Qualitätssicherung und die Vergleichbarkeit von Studien notwendig ist. Außerdem bestehen große Schwierigkeiten damit verschiedene Versuchskonzentrationen herzustellen, was für die Untersuchung einer Dosis-Wirkungsbeziehung notwendig ist.
Insgesamt zeigt sich, dass es noch erheblichen Forschungsbedarf gibt, was die Auswirkungen von GV-Pflanzen auf die aquatische Umwelt angeht. Weitere Studien sind für eine umfangreiche und aussagestarke Risikobewertung unumgänglich.
Der Zweck dieser Arbeit ist es, sich auf die kritischen Forschungsherausforderungen und -themen zu konzentrieren, die UI/UX-Designprinzipien umgeben, mit einem Schwerpunkt auf kulturübergreifenden Konzepten aus der Perspektive von E-Learning-Plattformen. Zu diesem Zweck betrachten wir zunächst die kulturellen Dimensionen auf der Grundlage des Hofstede-Rahmens mit dem Ziel, wichtige kulturelle Werte zu identifizieren. Als zweites Ziel der Forschung erleichtert eine Reihe von Kriterien, die so genannte Usability-Heuristik von Nielsen, die Erkennung von Usability Problemen bei der Gestaltung von Benutzeroberflächen (UI). Die Usability-Heuristiken umfassen zehn Variablen, die die Interaktion zwischen dem Benutzer und einem Produkt oder System beeinflussen. Wenn wir uns näher mit
diesen Themen befassen, werden wir in der Lage sein, eine Matrix mit Beziehungen zwischen der heuristischen Bewertung von Nielsen und dem kulturellen Rahmen von Geert Hofstede aufzudecken. Abschließend erörtern wir das mögliche Potenzial kultureller Werte zur Beeinflussung von Benutzeroberflächen für E-Learning-Plattformen. In der Tat gibt es einige Funktionen in E-Learning-Plattformen, die aufgrund der Kultur weniger diskutiert werden, obwohl sie sehr praktisch in die Plattformen integriert werden können.
Zusammenfassend lässt sich sagen, dass die Verwendung von rnAntivirenmittel dazu geführt hat, dass diese heute in der aquatischen Umwelt weit verbreitet sind. Es konnte zudem gezeigt werden, dass es beim Abbau von Antivirenmitteln in biologischen als auch in oxidativen Prozessen mittels Ozon zu keiner Mineralisierung sondern vielmehr zur Bildung von, teilweise stabilen, Transformations- bzw. Oxidationsprodukten kommt.
Dies eine der ersten Studien in der das Verhalten, und insbesondere die Transformation, eines Arzneimittels (Acyclovir) nahezu im gesamten Wasserkreislauf, von der biologischen Abwasserbehandlung bis zu weitergehenden oxidativen Verfahren umfassend beschrieben werden konnte. Die Ergebnisse zeigen deutlich die Bedeutung biologischer Transformationsprodukte als möglichen Vorläufer toxischer Oxidationsprodukte.
The erosion of the closed innovation paradigm in conjunction with increasing competitive pressure has boosted the interest of both researchers and organizations in open innovation. Despite such rising interest, several companies remain reluctant to open their organizational boundaries to practice open innovation. Among the many reasons for such reservation are the pertinent complexity of transitioning toward open innovation and a lack of understanding of the procedures required for such endeavors. Hence, this thesis sets out to investigate how organizations can open their boundaries to successfully transition from closed to open innovation by analyzing the current literature on open innovation. In doing so, the transitional procedures are structured and classified into a model comprising three phases, namely unfreezing, moving, and institutionalizing of changes. Procedures of the unfreezing phase lay the foundation for a successful transition to open innovation, while procedures of the moving phase depict how the change occurs. Finally, procedures of the institutionalizing phase contribute to the sustainability of the transition by employing governance mechanisms and performance measures. Additionally, the individual procedures are characterized along with their corresponding barriers and critical success factors. As a result of this structured depiction of the transition process, a guideline is derived. This guideline includes the commonly employed actions of successful practitioners of open innovation, which may serve as a baseline for interested parties of the paradigm. With the derivation of the guideline and concise depiction of the individual transitional phases, this thesis consequently reduces the overall complexity and increases the comprehensibility of the transition and its implications for organizations.
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.
Scientific and public interest in epidemiology and mathematical modelling of disease spread has increased significantly due to the current COVID-19 pandemic. Political action is influenced by forecasts and evaluations of such models and the whole society is affected by the corresponding countermeasures for containment. But how are these models structured?
Which methods can be used to apply them to the respective regions, based on real data sets? These questions are certainly not new. Mathematical modelling in epidemiology using differential equations has been researched for quite some time now and can be carried out mainly by means of numerical computer simulations. These models are constantly being refinded and adapted to corresponding diseases. However, it should be noted that the more complex a model is, the more unknown parameters are included. A meaningful data adaptation thus becomes very diffcult. The goal of this thesis is to design applicable models using the examples of COVID-19 and dengue, to adapt them adequately to real data sets and thus to perform numerical simulations. For this purpose, first the mathematical foundations are presented and a theoretical outline of ordinary differential equations and optimization is provided. The parameter estimations shall be performed by means of adjoint functions. This procedure represents a combination of static and dynamical optimization. The objective function corresponds to a least squares method with L2 norm which depends on the searched parameters. This objective function is coupled to constraints in the form of ordinary differential equations and numerically minimized, using Pontryagin's maximum (minimum) principle and optimal control theory. In the case of dengue, due to the transmission path via mosquitoes, a model reduction of an SIRUV model to an SIR model with time-dependent transmission rate is performed by means of time-scale separation. The SIRUV model includes uninfected (U) and infected (V ) mosquito compartments in addition to the susceptible (S), infected (I) and recovered (R) human compartments, known from the SIR model. The unknwon parameters of the reduced SIR model are estimated using data sets from Colombo (Sri Lanka) and Jakarta (Indonesia). Based on this parameter estimation the predictive power of the model is checked and evaluated. In the case of Jakarta, the model is additionally provided with a mobility component between the individual city districts, based on commuter data. The transmission rates of the SIR models are also dependent on meteorological data as correlations between these and dengue outbreaks have been demonstrated in previous data analyses. For the modelling of COVID-19 we use several SEIRD models which in comparison to the SIR model also take into account the latency period and the number of deaths via exposed (E) and deaths (D) compartments. Based on these models a parameter estimation with adjoint functions is performed for the location Germany. This is possible because since the beginning of the pandemic, the cumulative number of infected persons and deaths
are published daily by Johns Hopkins University and the Robert-Koch-Institute. Here, a SEIRD model with a time delay regarding the deaths proves to be particularly suitable. In the next step, this model is used to compare the parameter estimation via adjoint functions with a Metropolis algorithm. Analytical effort, accuracy and calculation speed are taken into account. In all data fittings, one parameter each is determined to assess the estimated number of unreported cases.
The purpose of this thesis is to explore the sentiment distributions of Wikipedia concepts.
We analyse the sentiment of the entire English Wikipedia corpus, which includes 5,669,867 articles and 1,906,375 talks, by using a lexicon-based method with four different lexicons.
Also, we explore the sentiment distributions from a time perspective using the sentiment scores obtained from our selected corpus. The results obtained have been compared not only between articles and talks but also among four lexicons: OL, MPQA, LIWC, and ANEW.
Our findings show that among the four lexicons, MPQA has the highest sensitivity and ANEW has the lowest sensitivity to emotional expressions. Wikipedia articles show more sentiments than talks according to OL, MPQA, and LIWC, whereas Wikipedia talks show more sentiments than articles according to ANEW. Besides, the sentiment has a trend regarding time series, and each lexicon has its own bias regarding text describing different things.
Moreover, our research provides three interactive widgets for visualising sentiment distributions for Wikipedia concepts regarding the time and geolocation attributes of concepts.