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Diese Bachelorarbeit erforscht eine Methode zur 3D-Objekterkennung und Posenschätzung, basierend auf dem Punkte-Paare-Eigenschaften-Verfahren (PPE) von Drost et. al. [Dro+10]. Die Methoden der Posenschätzung haben sich in den letzten Jahre zwar deutlich verbessert, stellen jedoch weiterhin ein zentrales Problem im Bereich der Computervisualistik dar. Im Rahmen dieser Arbeit wurde ein Programm implementiert, welches Punktewolkenszenen als Ausgangspunkt erhält und daraus eine Objekterkennung und Posenschätzung durchführt. Das Programm deckt alle Schritte eines Objekterkennungsprogramm ab, indem es 3D-Modelle von Objekten verarbeitet, um deren PPE zu extrahieren. Diese Eigenschaften werden gruppiert und in einer Tabelle gespeichert. Anhand des Auswahlverfahrens, bei dem die Übereinstimmung der Eigenschaften überprüft wird, können potenzielle Posen des Objekts ermittelt werden. Die Posen mit der größten Übereinstimmung werden miteinander verglichen, um ähnliche Posen zu gruppieren. Die Gruppen mit der höchsten Übereinstimmung werden erneut überprüft, sodass am Ende nur eine Pose ausgewählt wird. Das Programm wurde anhand von Real– und Simulationsdaten Daten getestet. Die erhaltenen Ergebnisse wurden anschließend analysiert und evaluiert.
Zusammenfassung
Die vorliegende Arbeit befasst sich mit der Frage, welche Erfolgsfaktoren für das Social Media Marketing gelten. Untersucht werden hierfür deutsche Startup- Unternehmen. Die Untersuchung erfolgt anhand von zehn semistrukturierten Experteninterviews, die mittels einer qualitativen Inhaltsanalyse ausgewertet werden. Die Ergebnisse zeigen, dass es vielfältige Erfolgsfaktoren gibt und Unternehmen bei der Umsetzung von Social Media Marekting Maßnahmen in vielen Bereichen unterschiedlich vorgehen. Als wichtige Erfolgsfaktoren gelten dabei eine passgenaue unternehmensspezifische Social Media Strategie mit einer klaren Zielformulierung, eine Integration des Social Media Marketings in die Unternehmensstrategie, Offenheit gegenüber neuen Social Media Trends, Glaubwürdigkeit und Reputation, eine Beachtung des Datenschutzes, der richtige Umgang mit Kritik, die Nutzung von Social Media als Marktforschungsinstrument und eine langfristige Social Media Strategie. Die Aussagekraft der Ergebnisse ist jedoch nicht überzubewerten, da es sich hierbei um eine qualitative Studie mit einer geringen Reichweite handelt und nur einzelne Fälle untersucht. Weitere Forschungen zu den Erfolgsfaktoren könnten anhand von quantitativen Studien oder Gruppendiskussionen erfolgen, bei denen Experten oder User bzw. Kunden befragt werden. Eine weitere Möglichkeit bietet sich durch die qualitative Untersuchung des User-generated-contents.
Künstliche Intelligenz (KI) hat sich in den letzten Jahren in der Gesellschaft stark ver-breitet und auch in Unternehmen einen zunehmenden Einsatz gefunden. Bekannt für den Einsatz sind meistens große internationale Konzerne, welche eine führende Position in den Märkten einnehmen. Um Deutschland als KI-Standort zu stärken, hat deshalb die Bundesregierung 2018 beschlossen, mit 5 Milliarden Euro deutsche Unternehmen in der Verwendung von KI zu fördern. Stand September 2021 wurden von diesen allerdings nur 346 Millionen abgerufen, wodurch sich die Frage stellt, wie besonders kleine und mittlere Unternehmen (KMUs) in Deutschland mit dem Thema KI umgehen.
Ziel dieser Arbeit ist es deshalb, die Perspektive der KMUs auf Akzeptanzkriterien, Hindernisse und Potenziale des Einsatzes von KI zu untersuchen. Um die Forschungs-fragen zu beantworten, wurde eine qualitative Interviewstudie mit fünf KMUs durchge-führt, welche im Anschluss mit dem Ansatz der qualitativen Inhaltsanalyse nach May-ring ausgewertet wurde.
Die Arbeit zeigt, dass Unternehmen ein großes Interesse am Thema KI haben und sich der Einsatz immer weiter verbreitet. KMUs sehen viel Potenzial durch den Einsatz der neuen Technologie, sehen aber noch einige Hindernisse, die es zu überwinden gilt.
Zur Erkennung vorhandener Usability-Probleme führen Usability-Experten Nutzerstudien durch. Eine etablierte Methode ist das Aufzeichnen von Blickverhalten
mit einem Eye-Tracker. Diese Studien erfordern allerdings einen hohen Aufwand für die Auswertung der Ergebnisse. Eine automatisierte Erkennung von guter und schlechter Usability in aufgezeichneten Nutzerdaten kann den Usability-Experten bei der Eye-Tracking-Auswertung unterstützen und den Aufwand reduzieren. Das Ziel der vorliegenden Arbeit ist die Identifizierung geeigneter Eye-Tracking-Metriken, die mit der Qualität der Usability korrelieren. Dazu wird die Forschungsfrage beantwortet:
Welche Eye-Tracking-Metriken korrelieren mit der Qualität der Bedienung eines Web-Formulars? Zur Beantwortung wurde eine quantitative A/B- Nutzerstudie mit Eye-Tracking durchgeführt und das Blickverhalten von 30 Probanden während der Bearbeitung eines Web Formulars aufgezeichnet.
Das Web-Formular wurde so gestaltet, dass jede Web-Formularseite als gute und schlechte Variante nach bekannten Usability-Richtlinien vorlag. Die Ergebnisse bestätigen einen signifikanten Zusammenhang der Eye-Tracking-Metrik "Anzahl der Besuche einer AOI" mit der Qualität der Bedienung eines Web-Formulars. Die Eye-Tracking-Metriken "Anzahl der Fixationen innerhalb einer AOI" und "Dauer der Fixationen innerhalb einer AOI" korrelieren ebenfalls mit der Qualität der Usability. Für die "Zeit der ersten Fixation innerhalb einer AOI" konnte keine Korrelation bestätigt werden.
In der Computergrafik stellte die Berechnung von Reflexionen lange ein
Problem dar. Doch mit der ständigen Weiterentwicklung der Hardware
und Vorstellung neuer Verfahren ist eine realitätsnahe,
echtzeitfähige(durchschnittlich 60 FPS) Berechnung von Reflexionen möglich. In der folgenden Ausarbeitung werden verschiedene Reflexionsverfahren vorgestellt. Alle mathematischen und physikalischen Grundlagen werden gegeben, um die Algorithmen nachvollziehen zu können. Da eine Reflexion immer das Abtasten eines reflektierten Vektors bedeutet, werden zwei verschiedene Abtastungsverfahren für blickabhängige Reflexionen vorgestellt und anschließend implementiert. Zuletzt werden die Verfahren auf Basis von Qualität und Performance gegenübergestellt.
Die Digitalisierung bedingt den technologischen Wandel der heutigen Gesellschaft und Unternehmensstrukturen. Dabei müssen sich Firmen jeder Größe, den daraus resultierenden Veränderungen stellen. Die Komplexität der Innovationen wächst stetig an. Immer mehr Informationen und Wissen werden benötigt, um eine Basis für Erneue-rungen zu bilden. Verschiedene Fähigkeiten, wie hochqualifiziertes Personal, materielle Ressourcen oder der richtige Umgang mit diesen Informationen, bilden die Grundlage für Weiterentwicklungen. Für große Unternehmen ist das oftmals kein Problem, für kleine und mittlere Unternehmen (KMU) stellen sie jedoch eine Herausforderung dar. Dadurch bleiben mögliche Potenziale ungenutzt, die den Firmenalltag optimieren könnten.
Herausforderungen hierbei sind unterschiedliche interne und externe Barrieren. Beispielhaft sind die mangelnde IT-Expertise und eine fehlende Innovationskultur zu nennen. Somit ist es immens wichtig, den KMU die Vorteile eines solchen Innovationsprozesses, im Rahmen der Digitalisierung, aufzuzeigen. Vorteile wie Kostenersparnis, eine Verbesserung der IT-Infrastruktur oder die Optimierung ihrer Geschäftsprozesse sollen den KMU bewusst werden.
Es bedarf an Handlungsempfehlungen und somit einem roten Faden, wie die Thematik, auch mithilfe der Unterstützung des Informationsmanagements, angegangen werden kann. So beinhaltet das Informationsmanagement, ein strategisches Management für externe und interne Informationen, sowie die Auswahl der passenden IT-Infrastruktur und die darin eingebetteten Informationssysteme. Ergänzend für den Digitalisierungsprozess wirken aber auch dynamische Managementfähigkeiten und ausreichende IT-Expertise.
Dies wird anhand der Literaturanalyse, folgend den Prinzipien von Webster und Watson (2002), deutlich. Prozessunterstützend dienen hierbei die Konzeptmappe zur Darstellung der Schlüsselbegriffe und die Konzeptmatrix zur Darstellung der wichtigsten Werke der Bachelorarbeit. Hierauf beruht die Argumentation der Bachelorarbeit.
In dieser Arbeit wird die Konzeption, Implementierung und Evaluierung einer Augmented Reality-App beschrieben. Diese wurde mit dem Ziel entwickelt, Objekte im realen Raum mit virtuellen Hilfsmitteln auszumessen, sodass diese Anwendung einen Holzgliedermaßstab ersetzen kann. Hinzu kommt die praktische Speicherung der Messwerte. Angefertigt wurde die App mit der Unity Engine und programmiert in C#.
Schwerpunkte dieser Arbeit sind die Benutzerfreundlichkeit der App, sowie die Eignung von AR Foundation für das Ausmessungstool.
Die Anwendung wird auf die genannten Kriterien im Rahmen eines Nutzertests in einer abschließenden Evaluation bewertet.
Als Ergebnis ließ sich festhalten, dass sich die AR-App noch im Prototyp-Stadium befindet, aber im Allgemeinen schon als benutzerfreundlich gilt. Kleinere Änderungen sollen und müssen noch vorgenommen werden, um auch den Umgang mit dem AR-Tool zu vereinfachen.
Social-Media Plattformen wie Twitter oder Reddit bieten Nutzern nahezu ohne Beschränkungen die Möglichkeit, ihre Meinungen über aktuelle Ereignisse zu veröffentlichen, diese mit anderen zu teilen und darüber zu diskutieren. Während die Mehrheit der Nutzer diese Plattformen nur als reines Diskussionsportal verwenden, gibt es jedoch Nutzergruppen, welche aktiv und gezielt versuchen, diese veröffentlichten Meinungen in ihrem Sinne zu beeinflussen bzw. zu manipulieren. Durch wiederholtes Verbreiten von bearbeiteten Fake-News oder stark polarisierenden Meinungen im gesamten politischen Spektrum können andere Nutzer beeinflusst, manipuliert und unter Umständen zum Träger von Hassreden und extremen politischen Positionen werden. Viele dieser Nutzergruppen sind vor allem in englischsprachigen Portalen anzutreffen, in denen sie sich überwiegend als Muttersprachler ausgeben. In dieser Arbeit stellen wir eine Methode vor, englische Muttersprachler und Nicht-Muttersprachler, die Englisch als Fremdsprache verwenden, anhand von ausgewählten englischen Social Media Texten zu unterscheiden. Dazu implementieren wir textmerkmalbasierte Modelle, welche für traditionelle Machine-Learning Prozesse und neuartigen AutoML-Pipelines zur Klassifizierung von Texten verwendet werden. Wir klassifizieren dabei Sprachfamilie, Muttersprache und Ursprung eines beliebigen englischen Textes. Die Modelle werden an einem bestehenden Datensatz von Reddit, welcher hauptsächlich aus englischen Texten von europäischen Nutzern besteht, und einem neu erstellten Twitter Datensatz, der Tweets von aktuellen Themen in verschiedenen Ländern enthält, angewandt. Wir evaluieren dabei vergleichsweise die erhaltenen Resultate unserer Pipeline zu traditionellen Maschinenlernprozessen zur Texterkennung anhand von Präzision, Genauigkeit und F1-Maßen der Vorhersagen. Wir vergleichen zudem die Ergebnisse auf Unterschiede der Sprachnutzung auf den unterschiedlichen Plattformen sowie den ausgewählten Themenbereichen. Dabei erzielen wir eine hohe Vorhersagewahrscheinlichkeit für alle gewählten Kategorien des erstellten Twitter Datensatzes und stellen unter anderem eine hohe Abweichung in Bezug auf die durchschnittliche Textlänge insbesondere bei Nutzern aus dem baltoslawischen Sprachraum fest.
In Anbetracht der wachsenden Zahl an gesetzlichen Regelungen, die Unternehmen betreffen, sollte ihnen die Möglichkeit geboten werden ihr Compliance Management durch Softwareunterstützung mithilfe von Regulationsmustern umzusetzen. Damit sie eine unternehmensinterne Effizienzsteigerung durchführen oder auf neue gesetzliche Regelungen schnell reagieren können, existieren Regulationsmuster, die Prozessfragmente strukturell und inhaltlich beschreiben. Derzeit existieren einige Forschungsbeiträge, die unterschiedliche Compliance Pattern diskutieren. Jedoch existiert zurzeit kein Katalog, der eine Liste von Regulationsmustern bereitstellt, die für Unternehmen von Bedeutung sind (Delfmann and Hübers, 2015). Die vorliegende Bachelorarbeit klassifiziert 80 Forschungsbeiträge hinsichtlich deren unterschiedlichen Ansätze von Compliance Pattern und stellt diese in einem Klassifikationszusammenhang dar. Zusätzlich werden die unternehmerischen Vorteile durch den Einsatz von Regulationsmuster dargelegt. Dafür wurde eine systematische Literaturanalyse vollzogen. Diese zeigt, dass vermehrt auf graphenbasierte Regulationsmuster in Kombination mit dem Überprüfungszeitpunkt während des Prozessdesigns zurückgegriffen wird. Im Anhang wird außerdem ein Katalog von 32 Compliance Pattern bereitgestellt, die in den analysierten Forschungsbeiträgen erfasst wurden.