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This thesis explores and examines the effectiveness and efficacy of traditional machine learning (ML), advanced neural networks (NN) and state-of-the-art deep learning (DL) models for identifying mental distress indicators from the social media discourses based on Reddit and Twitter as they are immensely used by teenagers. Different NLP vectorization techniques like TF-IDF, Word2Vec, GloVe, and BERT embeddings are employed with ML models such as Decision Tree (DT), Random Forest (RF), Logistic Regression (LR) and Support Vector Machine (SVM) followed by NN models such as Convolutional Neural Network (CNN), Recurrent Neural Network (RNN) and Long Short-Term Memory (LSTM) to methodically analyse their impact as feature representation of models. DL models such as BERT, DistilBERT, MentalRoBERTa and MentalBERT are end-to-end fine tuned for classification task. This thesis also compares different text preprocessing techniques such as tokenization, stopword removal and lemmatization to assess their impact on model performance. Systematic experiments with different configuration of vectorization and preprocessing techniques in accordance with different model types and categories have been implemented to find the most effective configurations and to gauge the strengths, limitations, and capability to detect and interpret the mental distress indicators from the text. The results analysis reveals that MentalBERT DL model significantly outperformed all other model types and categories due to its specific pretraining on mental data as well as rigorous end-to-end fine tuning gave it an edge for detecting nuanced linguistic mental distress indicators from the complex contextual textual corpus. This insights from the results acknowledges the ML and NLP technologies high potential for developing complex AI systems for its intervention in the domain of mental health analysis. This thesis lays the foundation and directs the future work demonstrating the need for collaborative approach of different domain experts as well as to explore next generational large language models to develop robust and clinically approved mental health AI systems.
Diese Arbeit betrachtet die Online-Aufmerksamkeit gegenüber Forschern und deren Forschungsthemen. Die enthaltenen Studien vergleichen die Aufmerksamkeitsdynamiken gegenüber Gewinnern wichtiger Forschungspreise mit Forschern die keinen Preis erhalten haben. Web-Signale wie Wikipedia Seitenaufrufe, Editierungen von Wikipedia-Artikeln und Google Trends wurden als Proxy für Online-Aufmerksamkeit verwendet. Dabei wurde herausgefunden, dass Wikipedia-Artikel über die Forschungsthemen von Gewinnern zeitnahe zum Artikel über den Gewinner erstellt wurden. Eine mögliche Erklärung hierfür könnte sein, dass die Forschungsthemen in einer engeren Beziehung zu den Gewinnern stehen. Dies würde die These unterstützen, dass Gewinner ihr Forschungsgebiet eingeführt haben. Zusätzlich wuchs die Online-Aufmerksamkeit gegenüber den Forschungsthemen von Gewinnern nach dem Tag an dem der Artikel über den Forscher erstellt wurde. Daraus kann abgeleitet werden, dass Themen von Gewinnern beliebter sind als die Themen von Forschern die keinen Preis erhalten haben. Des Weiteren wurde gezeigt, dass Gewinner des Nobelpreises vor der Verkündung weniger Online-Aufmerksamkeit erhalten als die Liste von Nominierten basierend auf den Thomson Reuters Citation Laureates. Ferner sank die Beliebtheit gegenüber der Preisträger schneller als gegenüber Forschern die keinen Preis erhalten haben. Zuletzt wurde demonstriert, dass eine Vorhersage der Gewinner basierend auf Aufmerksamkeitsdynamiken gegenüber Forschern problematisch ist.
Die Medizinische Visualisierung komplexer Gefäßbäume hat das Potential den klinischen Alltag in der Gefäßchirurgie zu erleichtern.
Dazu sind exakte, hochaufgelöste Darstellungen und echtzeitfähige Berechnungsmethoden notwendig. Bekannte Ansätze aus den Bereichen der direkten (z.B. Raycasting) und indirekten
(z.B. Marching Cubes) Volumenvisualisierung sind nicht in der Lage alle Anforderungen zufriedenstellend zu erfüllen. Verbesserte
Ergebnisse können mit hybriden Methoden erzielt werden, die unterschiedliche Visualisierungsverfahren kombinieren.
Im Rahmen dieser Arbeit wurde ein hybrides Renderingsystem zur Darstellung von Blutgefäßen entwickelt, das die Bildqualität durch Integration einer Marching Cubes Oberfläche in ein Raycasting–System optimiert, dabei Detailstrukturen erhält und ausreichende Performanz zur Interaktion bietet. Die Ergebnissezeigen die verbesserte Plastizität und Genauigkeit der Darstellung.Anhand von Experten– und Laienbefragungen konnte der Nutzen des Systems vor allem für die Patientenaufklärung nachgewiesen werden. Die Erschließung zusätzlicher Anwendungsgebiete ist durch die Weiterentwicklung des Renderers möglich.
In der Betriebswirtschaft wird das Steuern von Preis und Kapazität einer be- stimmten Ware oder Dienstleistung als Yield oder Revenue Management bezeich- net. Im wesentlichen geht es darum, die vorhandenen knappen Gütter ertrags- bzw. erlösmaximal zu vermarkten. Dies wird zum einen durch Erstellen von Pro- gnosen über das zukünftige Kundenverhalten, zum anderen durch den Einsatz verschiedener Ertragsmaximierungstechniken, wie z.B. Preisdifferenzierung oder Überbuchung, erreicht. So lassen sich die Zahlungsbereitschaften verschiedener Nachfragegruppen optimal abschöpfen, der Auslastungsgrad erhöhen und somit der Ertrag optimieren. Das Yield-Management entstand nach der Deregulierung des amerikanischen Luft- verkehrsmarktes im Jahre 1978, als zahlreiche Fluggesellschaften den etablierten Airlines Konkurenz machten. Sie zielten mit ihren günstigen Preisen vor allem auf Freizeitreisende und konnten so erhebliche Marktanteile gewinnen. Im Zuge des Preiskampfes entwickelten Fluggesellschaften verschiedene Techniken zur Steuerung der Preise und Kapazitäten um ihre Erlöse zu maximieren. So konnte z.B. American Airlines trotzt schlechterer Kostenstruktur viele Wettbewerber vom Markt drängen, als sie 1985 zum ersten mal das neue Konzept vollständig eingesetzt haben. Vergl. (vergl. uRK05, Kap. A). Im folgenden haben andere Branchen, wie Autovermieter und Hoteliers, die Kon- zepte des Yield-Managements adoptiert und erfolgreich eingesetzt. Die Mechanis- men der Nachfrageprognosen und Optimierung der Produktsegmente, Kontingente und Preise sind stets die gleichen. Es ädern sich lediglich die branchenspezifischen Parameter sowie Optimierungsziele. Im Rahmen dieser Diplomarbeit werden die möglichen Einsatzgebiete des Yield- Managements untersucht. Es wird der Versuch unternommen ein allgemeingültiges Model zur Steuerung von Preis und Kapazität von Dienstleistungen oder Pro- dukten zu entwickeln. Das Model wird dann am speziellen Beispiel der Touris- musbranche, insbesondere der Produkte eines Reiseveranstalters, in einem Yield- Management-Modul des Reiseveranstaltersystems TourPaX implementiert.
Tractography on HARDI data
(2011)
Diffusionsgewichtete Bildgebung ist eine wichtige Modalität in der klinischen Praxis. Sie stellt gegenwärtig die einzige Möglichkeit dar, nicht invasiv und in vivo Einblicke in das menschliche Gehirn zu erhalten. Die Einsatzgebiete dieser Technik sind sehr vielseitig. Sie wird zur Untersuchung des Gehirns, seiner Struktur, seiner Entwicklung und der Funktionsweisenseiner verschiedenen Areale einsetzt. Weiterhin spielt diese Modalität eine wichtige Rolle bei der Operationsplanung am Gehirn und der Untersuchung von Schlaganfall, Alzheimer und Multipler Sklerose. Diese Arbeit gibt eine kurze Einführung in die Bildgebungmittels MRT und geht auf die Entstehung diffusionsgewichtete Bilder ein. Darauf aufbauend wird der Diffusionstensor, die am meisten verbreitete Datenrepräsentation in der Diffusionsbildgebung, vorgestellt. Da die Repräsentation der Diffusion als Diffusionstensor erhebliche Einschränkungen darstellt, werden neue Methoden zur Datenrepräsentation vorgestellt und diskutiert. Diese neuen Methoden werden unter dem Begriff HARDI (Diffusionsbildgebung mit hoher Winkelauflösung, von engl. high angular resolution diffusion imaging) zusammengefasst. Weiterhin wird eine ausführliche Einführung in das Thema der Traktografie, der Rekonstruktion von Nervenbahnen im Gehirn, gegeben. Basierend auf diesem theoretischenWissen werden etablierte Algorithmen der Traktografie von Diffusionstensor- auf HARDI-Daten überführt. Dadurch wird die Rekonstruktion derNervenbahnen entscheidend verbessert. Es wird eine vollständig neue Methode vorgestellt, die in der Lage ist, Nervenbahnen sowohl auf einem Phantomdatensatz, als auch auf einem vom Menschen stammenden Gehirndatensatz zu rekonstruieren. Weiterhin wird ein neuartiger globaler Ansatz vorgestellt, um Voxel anhand ihrer Diffusionseigenschaften zu klassifizieren.
Point Rendering
(2021)
In dieser Arbeit werden Verfahren zum Rendern von Punktdaten vorgestellt und miteinander verglichen. Die Verfahren lassen sich in zwei Kategorien unterteilen. Zum einen werden visuelle Verfahren behandelt, welche sich mit der reinen Darstellung von Punktprimitiven befassen. Hauptproblem ist dabei die Darstellung von Oberflächen, da Punktdaten im Gegensatz zu traditionellen Dreiecksnetzen keine Nachbarschaftsinformationen beinhalten. Zum anderen werden beschleunigende Datenstrukturen dargelegt, welche die echtzeitfähige Darstellung von großen Punktwolken ermöglichen. Punktwolken weisen häufig eine hohe Datenmenge auf, da diese meist durch 3D-Scanningverfahren wie z.B. Laserscanning und Photogrammetrie generiert werden.
Obwohl E-Partizipation immer mehr an Bedeutung gewinnt, werden Sicherheitsrisiken und -anforderungen bisher nur oberflächlich betrachtet. Diese Masterarbeit soll einen Beitrag zur Sicherheit und zum Datenschutz von E-Partizipationsanwendungen leisten. Dabei befasst sich die Arbeit mit dem Nutzer von elektronischen Beteiligungsformen. Da dieser im E-Partizipationsprozess seine persönlichen Daten bereitstellt, müssen Vertrauenswürdigkeit, Vertraulichkeit, Transparenz, Verfügbarkeit und Rechtssicherheit zwischen öffentlicher Verwaltung und Nutzer geschaffen werden. Eine der wichtigsten Maßnahmen hierbei ist es, einen möglichst hohen Sicherheits- und Datenschutzstandard in der Informations- und Kommunikationstechnologie durch die Verwaltung zu gewährleisten und dem Bürger Sicherheit im Umgang mit E-Partizipationsanwendungen zu geben. Die Masterarbeit untersucht verschiedene E-Partizipationsangebote der Bereiche Bürgerhaushalte, E-Konsultationen, Parteiwebseiten und E-Petitionen und beleuchtet zunächst, welchen Einfluss sicherheitskritische E-Partizipationssysteme auf das politische System haben können. Anschließend wird der derzeitige Sicherheitsstandard der E-Partizipationsangebote erfasst. Hierzu wird ein Analyse-Framework verwendet, das für E-Partizipation relevante Sicherheits- und Datenschutzaspekte betrachtet. Darauf aufbauend werden Sicherheitslevels für verschiedenen Typen von E-Partizipationsanwendungen abgeleitet und Empfehlungen für die Gestaltung von E-Partizipation gegeben. Auf Grundlage dessen werden Handlungsempfehlungen gegeben, die helfen können, E-Partizipationsanwendungen zukünftig sicherer zu gestalten. Weiterhin werden zukünftige Technologien vorgestellt, die das Potential haben, die Sicherheit bei der Nutzung von Systemen zur elektronischen Bürgerbeteiligung zu erhöhen.
In dieser Arbeit wird die Geschwindigkeit des Simulationscodes zur Pho-
tonenausbreitung beim IceCube-Projekt (clsim) optimiert. Der Prozess der
GPU-Code-Analyse und Leistungsoptimierung wird im Detail beschrie-
ben. Wenn beide Codes auf der gleichen Hardware ausgeführt werden,
wird ein Speedup von etwa 3x gegenüber der ursprünglichen Implemen-
tierung erreicht. Vergleicht man den unveränderten Code auf der derzeit
von IceCube verwendeten Hardware (NVIDIA GTX 1080) mit der opti-
mierten Version, die auf einer aktuellen GPU (NVIDIA A100) läuft, wird
ein Speedup von etwa 9,23x beobachtet. Alle Änderungen am Code wer-
den vorgestellt und deren Auswirkung auf die Laufzeit und Genauigkeit
der Simulation diskutiert.
Der für die Optimierung verfolgte Weg wird dann in einem Schema
verallgemeinert. Programmierer können es als Leitfaden nutzen, um große
und komplexe GPU-Programme zu optimieren. Darüber hinaus wird die
per warp job-queue, ein Entwurfsmuster für das load balancing innerhalb
eines CUDA-Thread-Blocks, im Detail besprochen.
Paketmanager für Quellcode wie zum Beispiel Cabal verwalten unter anderem die Abhängigkeiten zwischen Paketen. Softwareprojekte nutzen jedoch selten sämtliche Funktionalitäten, die ihre Abhängigkeiten bereitstellen. Das führt zur unnötigen Kompilation unbenutzter Code-Fragmente und zu vermeintlichen Versionskonflikten, wo gar keine Konflikte sind. In zwei Fallstudien zeigen wir, wie relevant diese zwei Probleme sind. Danach beschreiben wir, wie wir sie vermeiden können, indem wir Abhängigkeiten nicht zwischen ganzen Paketen, sondern zwischen einzelnen Code-Fragmenten feststellen.
Ein Gonioreflektometer ist ein Gerät zum Vermessen der Reflexionseigenschaften von Materialien. Ein solche Apparatur wird in dieser Arbeit mit handelsüblichen Bauteilen gebaut. Dafür werden drei Schrittmotoren und 809 Leuchtdioden mit einem Arduino-Mikrocontroller gesteuert. Als Reflexionsdaten werden RGB-Bilder mit einer industriellen Kamera aufgenommen. Zusätzlich wird eine Steuersoftware für verschiedene Aufnahmeprogramme sowie ein Renderer zum Anzeigen der vermessenen Materialien implementiert. Somit können komplette bidirektionale Reflektanz-Verteilungsfunktionen (BRDFs) aufgenommen und gerendert werden, wodurch selbst komplizierte anisotrope Materialeigenschaften repräsentierbar sind. Die Qualität der Ergebnisse ist aufgrund von Schattierungen zwar Artefakt-behaftet, jedoch können diese Artefakte durch entsprechende Algorithmen wie Inpainting weitestgehend behoben werden. Außerdem wurde das Gonioreflektometer auf andere Anwendungen übertragen. So sind ohne Veränderungen am Gerät auch 3D-Scans, Lichtfeldaufnahmen und Light-Staging möglich. Auch die Qualität der Ergebnisse dieser Aufnahmeverfahren entspricht den Erwartungen im positiven Sinne. Somit ist das in dieser Arbeit gebaute Gonioreflektometer im Vergleich zu anderen Publikationen eine breit anwendbare und kostengünstige Alternative.