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Next Word Prediction beschreibt die Aufgabe, das Wort vorzuschlagen, welches ein Nutzer mit der höchsten Wahrscheinlichkeit als Nächstes eingeben wird. Momentane Ansätze basieren auf der Analyse sogenannter Corpora (große Textdateien) durch empirischen Methoden. Die resultierende Wahrscheinlichkeitsverteilungen über die vorkommenden Wortsequenzen werden als Language Models bezeichnet und zur Vorhersage des wahrscheinlichsten Wortes genutzt. Verbreitete Language Models basieren auf n-gram Sequenzen und Smoohting Algorithmen wie beispielsweise dem modifizierten Kneser-Ney Smoothing zur Anpassung der Wahrscheinlichkeit von ungesehenen Sequenzen. Vorherige Untersuchungen haben gezeigt, dass das Einfügen von Platzhaltern in solche n-gram Sequenzen zu besseren Ergebnissen führen kann, da dadurch die Berechnung von seltenen und ungesehenen Sequenzen weiter verbessert wird. Das Ziel dieser Arbeit ist die Formalisierung und Implementierung dieses neuen Ansatzes, wobei zusätzlich das modifizierte Kneser-Ney Smoothing eingesetzt werden soll.
In dieser Arbeit präsentieren wir Methoden zum Schätzen von Kamerabewegungen einer RGB-D-Kamera in sechs Freiheitsgraden und dem Erstellen von 3D-Karten. Als erstes werden die RGB- und Tiefendaten registriert und synchronisiert. Nach der Vorverarbeitung extrahieren wir FAST-Merkmale in zwei aufeinander folgenden Bildern. Daraus wird eine Korrespondenzmenge erstellt und Ausreißer werden herausgefiltert. Anschließend projizieren wir die Korrespondenzmenge in 3D, um die Bewegung aus 3D-3D-Korrespondezen mittels Least-Squares zu bestimmen. Weiterhin präsentieren wir Methoden, um 3D-Karten aus Bewegungsschätzungen und RGB-D-Daten zu erstellen. Dafür benutzen wir das OctoMap-Framework und erstellen wahlweise auch inkrementelle Karten aus Punktewolken. Anschließend evaluieren wir das System mit dem weit verbreiteten RGB-D-Benchmark.
This work describes a novel software tool for visualizing anatomical segmentations of medical images. It was developed as part of a bachelor's thesis project, with a view to supporting research into automatic anatomical brain image segmentation. The tool builds on a widely-used visualization approach for 3D image volumes, where sections in orthogonal directions are rendered on screen as 2D images. It implements novel display modes that solve common problems with conventional viewer programs. In particular, it features a double-contour display mode to aid the user's spatial orientation in the image, as well as modes for comparing two competing segmentation labels pertaining to one and the same anatomical region. The tool was developed as an extension to an existing open-source software suite for medical image processing. The visualization modes are, however, suitable for implementation in the context of other viewer programs that follow a similar rendering approach.
The modified code can be found here: soundray.org/mm-segmentation-visualization.tar.gz.
Die in den letzten Jahren fortschreitende Digitalisierung hat zur Ausbreitung und Popularisierung von Internet of Things (IoT) Technologie beigetragen (Mattern and Floerkemeier, 2010; Evans, 2013). Darüber hinaus wurde die Gesundheitsdomäne als eine der am stärksten aktiven IoT Bereiche identifiziert (Steele and Clarke, 2013). Die vorliegende Bachelorarbeit gibt einen Überblick über IoT gestützte Gamification und entwickelt ein Framework welches IoT und Gamification im Kontext einer Versicherung kombiniert. Beim Untersuchen von Gamification wurde ein konzeptuelles Modell entwickelt welches insbesondere die Rolle von IoT in einem solchen Ansatz verdeutlicht. Diesbezüglich wurde festgestellt, dass IoT bei der Aufgabenstellung Anwendung findet und diese zum einen in einem großen Rahmen ermöglicht sowie innovative und komplexere Aufgaben erlaubt. In diesem Zusammenhang wurden besonders die Vorteile und Notwendigkeit von tragbaren IoT Geräten erläutert. Eine Stakeholder Analyse beschäftigte sich mit den Vorteilen, welche durch IoT und Gamification erreicht werden können. Hierbei konnten zwei daraus erwachsende Paradigmenwechsel, für Versicherung und Versicherungsnehmer, identifiziert werden. Basierend auf den zuvor gewonnenen Erkenntnissen der Untersuchung der Gamification Ansätze und der Stakeholder Analyse wurde ein IoT gestütztes Gamification Framework entwickelt. Das Framework weißt einen Level-basierten Aufbau auf, welcher den Benutzer entlang des Entwurfsprozess leiten soll. Sowohl das erstellen, als auch das analysieren eines bestehenden Ansatzes ist mit dem Framework möglich. Darüber hinaus wurde das Framework anhand von Pokémon Go instanziiert um mögliche Mängel zu identifizieren und zu erklären. Die vorliegende Bachelorarbeit liefert eine Grundlage auf deren Basis umfassendere kontextbezogene Forschung betrieben werden kann
This thesis is providing an overview over the current topics and influences of mobile components on Enterprise Content Management (ECM). With a literature review the core topics of enterprise mobility and ECM have been identified and projected on the context of using mobile Apps within the environment of ECM. An analysis of three ECM systems and their mobile software lead to an understanding of the functionalities and capabilities mobile systems are providing in the ECM environment. These findings lead to a better un- derstanding for the usage of mobile Enterprise Content Management and is preparation. The thesis focuses the most important topics, which need to be considered for the usage and adoption of mobile Apps in ECM.
Texture-based text detection in digital images using wavelet features and support vector machines
(2010)
In dieser Bachelorarbeit wird ein neues texturbasiertes Verfahren zur Detektion von Texten in digitalen Bildern vorgestellt. Das Verfahren kann im wesentlichen in zwei Hauptaufgaben unterteilt werden, in Detektion von Textblöcken und Detektion von einzelnen Wörtern, wobei die einzelnen Wörter aus den detektierten Textblöcken extrahiert werden. Im Groben agiert das entwickelte Verfahren mit mehreren Support Vector Machines, die mit Hilfe von waveletbasierten Merkmalen mögliche Textregionen eines Bildes zu wirklichen Textregionen klassiffzieren. Die möglichen Textregionen werden dabei durch unterschiedlich ausgerichtete Kantenprojektionen bestimmt. Das Resultat des Verfahrens sind X/Y Koordinaten, Breite und Höhe von rechteckigen Regionen eines Bildes, die einzelne Wörter enthalten. Dieses Wissen kann weiterverarbeitet werden, beispielsweise durch eine Texterkennungssoftware, um an die wichtigen und sehr nützlichen Textinformationrneines Bildes zu gelangen.
Im Rahmen dieser Bachelorarbeit wurde ein Back-Office für die elektronische Version des Europäischen Schadensberichtes erstellt. Es wurde bereits in anderen Arbeiten ein mobiler Client, welcher auf einem Windows Mobile Handy läuft, sowie ein Polizei Client erstellt. Diese greifen auf das Back-Office zu, um Daten, wie z.B. die Autodaten (Automarke, der Typ, das Baujahr und Bilder eines 3D-Modells des Autos) zu einem bestimmten Kennzeichen oder die Personendaten des jeweiligen Autobesitzers zu erhalten. Der mobile Client sendet zudem die Unfallakte an das Back-Office, damit die Daten über einen Unfall in diesem abgespeichert und weiter bearbeitet werden können. Ziel der Arbeit war es ein erweiterbares, modulares System zu entwickeln, welches später um weitere Module ergänzt werden kann, um neue Funktionen bereitstellen zu können. Diese Module können jeweils beliebige Daten in einer Datenbank abspeichern und diese von der Datenbank auch wieder abfragen, sowie verändern, ohne dass das relationale Schema der Datenbank verändert werden muss.
Die automatische Identifikation von Experten in einer speziellen technologischen Domäne, wie einer Bibliothek, Framework oder generellen Technologie, schafft einen großen Mehrwert in der gemeinsamen Entwicklung von Softwareprojekten. Daher soll in dieser Arbeit ein Vorgehen sowie ein Programm zur automatischen Identifikation von Experten entwickelt werden, die gewissen Skills besitzen. Hierbei wird speziell das Django-Framework betrachtet. Jedoch kann durch hinzufügen von weiteren Regeln unser Tool leicht auf andere Technologien angepasst werden. Abschließend wird eine case study auf ein Open Source Projekt durchgeführt.
Die Entwicklung der echtzeitfähigen Computergrafik ermöglicht mittlerweile immer realistischere Bilder und die Hardware kann dafür optimal ausgenutzt werden, wodurch immer glaubwürdigere Lichtverhältnisse simuliert werden können. Eine große Anzahl von Algorithmen, effizient implementiert auf der Grafikkarte (GPU, auch Grafikprozessor)), sind fähig komplexe Lichtsituationen zu simulieren. Effekternwie Schatten, Lichtbrechung und Lichtreflexion können mittlerweile glaubwürdig erzeugt werden. Besonders durch Reflexionen wird der Realismus der Darstellung erhöht, da sie glänzende Materialien, wie z.B. gebürstete Metalle, nasse Oberflächen, insbesondere Pfützen oder polierte Böden, natürlich erscheinen lassen. Dabei geben sie einen Eindruck der Materialeigenschaften, wie Rauheit oder Reflexionsgrad.rnAußerdem können Reflexionen vom Blickpunkt abhängen: Eine verregnete Straße zum Beispiel würde Licht, abhängig von der Entfernung des Betrachters reflektieren und verwaschene Lichtreflexe erzeugen. Je weiter der Betrachter von der Lichtquelle entfernt ist, desto gestreckter erscheinen diese. Ziel dieser Bachelorarbeit ist, eine Übersicht über existierende Render-Techniken für Reflexionen zu geben, um den aktuellen Stand der Technik abzubilden. Reflexion entsteht durch den Einfall von Licht auf Oberflächen, die dieses in eine andere Richtung zurückwerfen. Um dieses Phänomen zu verstehen, wird eine Auffassung von Licht benötigt. Kapitel 2.1 beschreibt daher ein physikalisches Modell von Licht, gefolgt von Kapitel 2.2, das anhand von Beispielen ästhetisch wirkender Reflexionseffekte aus der realenrnWelt und den Medien die Motivation dieser Arbeit darlegt. In Kapitel 3 soll die generelle Vorgehensweise beim Rendern von Reflexionen deutlich gemacht werden. Danach wird in Kapitel 4 eine grobe Übersicht über existierende Ansätze gegeben. In Abschnitt 5 werden dann drei wesentliche Algorithmen vorgestellt, die zur Zeit oft in Spiel- und Grafikengines verwendet werden: Screen Space Reflections (SSR), Parallax-corrected cube mapping (PCCM) und Billboard Reflections (BBR). Diese drei Ansätze wurden zusammen in einem Framework implementiert. Dieses wird in Kapitel 5 vorgestellt und erklärt, gefolgt von detaillierten Beschreibungen der drei Techniken. Nachdem ihre Funktionsweise erklärt wurde, werden die Ansätze analysiert und auf ihre visuelle Qualität sowie ihre Echtzeitfähigkeit getestet. Abschließend werden die einzelnen Verfahren miteinander verglichen, um ihre Vor- und Nachteile zu untersuchen. Außerdem werden die gewonnenen Erfahrungen beschrieben und Verbesserungsansätze vorgeschlagen. Danach wird ein kurzer Ausblick zur voraussichtlichen Entwicklung von Render-Techniken spekularer Effekte gegeben.
Unternehmen versuchen, Knowledge Management (KM) zu nutzen, um mehr Effizienz und Effektivität im Unternehmen zu erreichen. Das Hauptproblem besteht darin, dass die meisten dieser KM Projekte nicht oder nur selten auf nachhaltigen Analysen oder etablierten Theorien über KM basieren. Oft besteht eine große Kluft zwischen den Erwartungen und dem tatsächlichen Ergebnis solcher KM Initiativen. Die zu beantwortende Forschungsfrage lautet also: Welche Herausforderungen ergeben sich in KM Projekten, welche KM Anforderungen können daraus abgeleitet werden und welche Empfehlungen unterstützen das Ziel, die Anforderungen an KM zu erfüllen? Als theoretische Grundlage wird eine Reihe von KM Frameworks untersucht. Anschließend werden KM Herausforderungen aus der Literatur analysiert und mit Best-Practice-Beispielen aus Case-Studies werden Handlungsempfehlungen für diese Herausforderungen gegeben. Das Hauptergebnis dieser Arbeit ist eine Best Practice-Guideline, die es Chief Knowledge Officers (CKOs) und KM Projektmanagern ermöglicht, die in dieser Arbeit genannten Herausforderungen genau zu untersuchen und eine geeignete Methode zu finden, diese Herausforderung optimal zu meistern. Diese Guideline zeigt, dass KM auf vielfältige Weise positiv und negativ beeinflusst werden kann. Knowledge Management (KM) in einem Unternehmen zu meistern ein großes und weitreichendes Unterfangen ist und das Technologie bzw. Information Technology (IT) nur ein Teil des großen Ganzen ist.