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Die vorliegende Arbeit befasst sich mit der Anwendung und Optimierung globaler Beleuchtung in dreidimensionalen Szenen. Dabei wird nicht nur die direkte Beleuchtung in Abhängigkeit einer oder mehrerer Lichtquellen, sondern auch indirekte Beleuchtung durch umliegende Objekte berücksichtigt. Schwerpunkt dieser Arbeit ist es, die Ergebnisse eines globalen Beleuchtungsverfahrens durch die Implementation unter OpenGL 4.4 zu verbessern. Dies geschieht mithilfe einer Voxelisierung der Szene. Durch eine Traversierung der entstehenden Voxel-Struktur werden zusätzliche Informationen der Szene entnommen, was zu einer realistisch wirkenden globalen Beleuchtung beiträgt.
In einem ersten Schritt wurden Feldbeobachtungen durchgeführt um die räumliche und zeitliche Habitatbindung von Kleinkrebsen und Mückenlarven zu erforschen. Larven der Mückenart Ae.vexans entwickelten sich synchron mit der Kleinkrebsordnung Cyclopoida innerhalb einer Woche nach Entstehung eines Gewässers. Larven der Mückenart Cx.pipiens besiedeln dieselben Gewässer wie Cladocera, wobei letztere zeitlich verzögert auftraten. Das zeitliche Auftreten der Arten wurde durch die Biotopstruktur beeinflusst. Schilfbiotope beschleunigten die Entwicklung von Kleinkrebsen, wohingegen Gewässer auf Wiesenflächen schneller von Mückenlarven besiedelt wurden. In einem zweiten Schritt wurde untersucht, auf welche Weise Mückenlarven von Kleinkrebsen beeinflusst werden. In einem Mikrokosmen-Experiment zeigte sich, dass Kleinkrebse sowohl die Eiablage der Mückenart Cx.pipiens vermindern als auch die Entwicklung der Mückenlarven beeinträchtigen. Artgemeinschaften mit hoher Artdiversität, bestehend aus verschiedenen räuberischen und filtrierenden Kleinkrebsen, reduzierten Mückenpopulationen effektiver als Artgemeinschaften mit geringer Artdiversität. Die Anwesenheit diverse Krebsgemeinschaften bewirkte zudem, dass Bti bereits in geringerer Dosierung einen Effekt erzielte und Cx.pipiens Larven längere Zeit benötigten, um ein Gewässer nach der Behandlung durch Bti wieder zu besiedeln. In einem letzten Schritt wurde der kombinierte Einsatz von Bti und Kleinkrebsen unter Freilandbedingungen erprobt. Die Kombination aus Bti und Kleinkrebsen reduzierte die Anzahl der Mückenlarven (Cx.pipiens) über den gesamten Beobachtungszeitraum hinweg. Die alleinige Ausbringung von Bti bewirkte nur eine kurzfristige Reduktion der Mückenlarve, während die Ausbringung von Kleinkrebsen keinen Effekt erzielte. Die Anwesenheit der Mückenlarven verhinderte eine ausreichende Vermehrung der Kleinkrebse, während im kombinierten Ansatz die Mückenlarven kurzzeitig durch das Bti eliminiert wurden, was die Entwicklung der eingesetzten Kleinkrebse begünstigte. Zusammenfassend konnte gezeigt werden, dass sowohl räuberische als auch filtrierende Kleinkrebse einen starken negativen Effekt auf Mückenlarven ausüben. Allerdings muss ein Zeitraum von ca. 2 Wochen überbrückt werden, bis sich eine ausreichend starke Artgemeinschaft aus Kleinkrebsen etabliert hat. Der Einsatz von Kleinkrebsen in Kombination mit dem Insektizid Bti erweist sich als vielversprechend und könnte in Zukunft dazu beitragen, Mücken effektiv und nachhaltig zu kontrollieren.
Ziel dieser Arbeit ist die Entwicklung von Verfahren zur realistischen augmentierten Bildsynthese auf Basis von 3D-Photo-Collections. 3D-Photo-Collections sind aus Einzelfotos automatisch erzeugte Repräsentationen einer realen Szene und geben diese als Menge von Bildern mit bekannten Kameraposen sowie einer groben punktbasierten Modellierung der Szenengeometrie wieder. Es wird eine fotorealistische augmentierte Bildsynthese von realen und virtuellen Anteilen in Echtzeit angestrebt, wobei die reale Szene durch 3DPhoto-Collections beschrieben wird. Um dieses Ziel zu erreichen, werden drei Problemfelder bearbeitet.
Da die Fotos unter Umständen in verschiedenen geräteabhängigen RGB Farbräumen liegen, ist eine Farbcharakterisierung der 3D-Photo-Collections notwendig, um korrekte, der menschlichen Wahrnehmung entsprechende Farbinformationen zu erhalten. Das hierzu entwickelte Verfahren transformiert alle Bilder automatisch in einen gemeinsamen Farbraum und vereinfacht so die Farbcharakterisierung von 3D-Photo-Collections.
Als Hauptproblem der augmentierten Bildsynthese muss die Umgebungsbeleuchtung der realen Szene bekannt sein, um eingefügte virtuelle Anteile konsistent zu den realen Anteilen zu beleuchten. Hierfür wurden zwei neue Verfahren zur Rekonstruktion der Umgebungsbeleuchtung aus den Bildern der 3D-Photo-Collection entwickelt.
Um eine Bildsynthese für beliebige Ansichten auf die Szene durchzuführen, wurde ein neues Verfahren zur bildbasierten Darstellung entwickelt, welches neue Ansichten auf die 3D-Photo-Collection unter direkter Verwendung der Punktwolke erzeugt. Dieser Ansatz erzeugt neue Ansichten in Echtzeit und erlaubt somit eine freie Navigation.
Insgesamt konnte mit den entwickelten Methoden gezeigt werden, dass 3D-Photo-Collections für Augmented-Reality eine geeignete Repräsentation von realen Anteilen sind und eine realistische Synthese mit virtuellen Anteilen durchgeführt werden kann.
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.
Objekterkennung ist ein gut erforschtes Gebiet bei bildbasiertem Rechnersehenrnund eine Vielzahl an Methoden wurden entwickelt. In letzter Zeit haben sich dabei Ansätze verbreitet, die auf dem Implicit Shape Model-Konzept basieren. Dabei werden Objekte zunächst in grundlegende visuelle Bestandteile aufgetrennt, die um örtliche Informationen erweitert werden. Das so generierte Objektmodell wird dann in der Objekterkennung genutzt, um unbekannte Objekte zu erkennen. Seit dem Aufkommen von erschwinglichen Tiefenkameras wie der Microsoft Kinect wurde jedoch die Objekterkennung mittels 3D-Punktwolken von zunehmender Bedeutung. Im Rahmen des Robotersehens in Innenräumen wird ein Verfahren entwickelt, welches auf vorhandenen Ansätze aufbaut und damit die Implicit Shape Model basierte Objekterkennung für die Verarbeitung von 3D-Punktwolken erweitert.
Diese Arbeit versucht zu klären, ob der richtige Zeitpunkt für eine innovative Veränderung eines Geschäftsmodells ermittelt werden kann. Wenn ja, gilt es herauszufinden, wann dieser Zeitpunkt eintritt.
In einer kurzen Einführung sind die Problemstellung und die Ziele dieses Themas zusammengefasst und die Vorgehensweise der Literaturrecherche, sowie deren Bearbeitung beschrieben.
Es folgen die drei Hauptkapitel, welche inhaltlich aufeinander aufbauen. In dem Kapitel zwei sind Geschäftsmodelle thematisiert. Hier sind zunächst aus verschiedenen Quellen Definitionen des Begriffs "Business Model" herausgearbeitet, damit ein allgemeines Verständnis der Bedeutung eines Geschäftsmodells gewährleistet ist. Diese Definitionen sind durch das von Chesbrough und Rosenbloom (2002) praktische Beispiel der Nutzung eines Geschäftsmodells des Unternehmens Xerox Corporation gestützt. Im nächsten Schritt gilt es Typen von Business Models zu identifizieren. Als Quelle dient hierfür Weill et al (2005).
Der letzte Abschnitt von Kapitel zwei beschäftigt sich mit den sechs Dimensionen eines Geschäftsmodells nach Bieger und Reinhold (2011). Diese sechs Dimensionen spielen zum Ende dieser Arbeit eine Rolle als Kriterien für die Analyse heutiger Literatur zum Timing von Geschäftsmodellen.
Kapitel drei ist gleichzeitig Teil zwei der drei Hauptkapitel. Hier liegt der Fokus auf Innovationen. Der Begriff Innovation ist zunächst definiert und seine Wichtigkeit dargestellt, bevor verschiedene Arten von Innovationen beschrieben werden. Die einzelnen Innovationsarten leiten sich aus den Differenzierungskriterien nach Vahs und Brem (2013) ab. Um auch an dieser Stelle die Realität aus Unternehmenssicht näherzubringen, sind Fragestellungen aufgeführt, welche ein Geschäftsführer sich stellen sollte, wenn er sein Geschäftsmodell verändern möchte oder muss. Literaturgrundlage dieser Fragestellungen ist ein Artikel von Zott und Amit aus dem Jahr 2010.
Nach der umfassenden Klärung des Begriffs Innovation und kurzer Hilfestellung für Geschäftsführer folgt eine Beschreibung zweier Methoden, um Geschäftsmodelle innovativ zu verändern. Die erste Methode ist die Nutzung des St. Galler Business Model Navigators nach Gassmann, Frankenberger und Csik (2013). Der St. Galler Business Model Navigator wurde an der Universität St. Gallen in der Schweiz von dem Institut für Technologiemanagement entwickelt.
Die zweite beschriebene Methode für Business Model Innovation ist das Business Model Canvas Tool nach Osterwalder und Pigneur (2010), welches auf die sogenannten "nine building blocks" aufbaut.
Das letzte Hauptkapitel dieser Arbeit bezieht sich auf dessen zentrale Fragestellung mit dem Stichwort Timing. Hier wird mit einem praktischen Beispiel von Timing von technologischen Innovationen begonnen, der IBM Mainframe Case, analysiert von Mahajan und Muller (1996). Danach folgt eine kurze Zusammenfassung des Standes in der heutigen Literatur zum Thema Timing. Im nächsten Schritt ist ein eigener Beitrag zum Thema "Business Model Innovation Timing" geschrieben, weswegen sich Literaturangaben in diesem Abschnitt auf dem Minimum halten.
Diese Bachelorarbeit schließt ab mit der eigenen Analyse von heutiger Literatur zum Timing von Geschäftsmodellen. Ergebnis dieser Analyse ist eine Tabelle mit einer 20 x 7 Matrix, wo der Inhalt zwanzig ausgewählter Quellen den sechs Dimensionen eines Geschäftsmodells aus Kapitel zwei, sowie dem Kriterium Timing zugeordnet ist. So entsteht ein Überblick darüber, über welche Kriterien in der Literatur mehr oder weniger geschrieben wurde. Diese Analyse und Zuordnung ist ausgewertet, indem die Quellen mit dem Kriterium Timing genauer betrachtet werden, um die zentrale Fragestellung dieser Arbeit zu beantworten zu versuchen.
Ein kurzes Fazit rundet die Bachelorarbeit ab.
In der vorliegenden Arbeit wurde untersucht, ob bei Müttern, die an einer stationären Rehabilitations- bzw. Vorsorgemaßnahme für Mütter, Väter und Kinder teilnehmen, positive Ressourcenveränderungen und zwei unterschiedliche Arten von Eingangsbelastungen die allgemeine Lebenszufriedenheit bzw. die Zufriedenheit mit der Gesundheit am Ende der Maßnahme beeinflussen. Ressourcen wurden hierbei in Form der erziehungsbezogenen Selbstwirksamkeit operationalisiert, Eingangsbelastungen in Form von erziehungsbezogenen Stressoren und Depressivität. Ausgehend von der Theorie der Ressourcenerhaltung wurde postuliert, dass Ressourcenzugewinne mit Eingangsbelastungen in ihrem Effekt auf die Zufriedenheit interagieren. Bei Patientinnen mit höheren Belastungen zu Maßnahmenbeginn sollten Ressourcenzugewinne im Verhältnis einen größeren Einfluss auf die Zufriedenheit haben als bei Patientinnen mit geringeren Belastungen.
Die Hypothesen wurden an einer Stichprobe von N = 1.724 Patientinnen über Strukturgleichungsmodelle geprüft. Es zeigte sich, dass erziehungsbezogene Stressoren verschiedene Facetten der allgemeinen Lebenszufriedenheit wie auch die Zufriedenheit mit der Gesundheit am Maßnahmenende negativ beeinflussten; Ressourcenzugewinne hatten niedrige positive Effekte auf die Zufriedenheitsmaße. Eine Interaktion zwischen erziehungsbezogenen Stressoren und Ressourcenzugewinnen konnte nicht belegt werden. Wurde Depressivität als Belastungsindikator einbezogen, so übte diese einen negativen Effekt auf die Zufriedenheitsmaße aus. Ressourcenzugewinne hatten in diesen Modellen wiederum nur einen sehr geringen (bis vernachlässigbaren) positiven Einfluss auf die Facetten der allgemeinen Lebenszufriedenheit bzw. der Zufriedenheit mit der Gesundheit. Auch hier konnten entgegen den Hypothesen keine Interaktionseffekte gefunden werden. Ergänzende Analysen, in denen beide Stressorenarten gleichzeitig als Prädiktoren berücksichtigt wurden, zeigten, dass Depressivität einen deutlicheren Einfluss auf die Zufriedenheitsmaße ausübte als erziehungsbezogene Stressoren (deren Effekt niedriger ausfiel); der Effekt von Ressourcenzugewinnen war sehr gering bis nicht bedeutsam.
Des Weiteren wurde untersucht, ob problem- bzw. handlungsorientierte Bewältigungsstrategien den Effekt von (positiven) Ressourcenveränderungen auf die allgemeine Lebenszufriedenheit bzw. die Zufriedenheit mit der Gesundheit vermitteln (Nebenfragestellung). Die nur teilweise signifikanten Korrelationen zwischen Coping, Ressourcenveränderungen und den Zufriedenheitsmaßen fielen sehr niedrig aus und lagen teils nahe Null. Da keine direkten Zusammenhänge zwischen Ressourcenveränderungen und den jeweiligen Zufriedenheitsmaßen gefunden wurden, waren die Voraussetzungen für eine pfadanalytische Prüfung indirekter Effekte nicht gegeben, die in den Hypothesen formulierte vermittelnde Rolle von Coping konnte daher nicht belegt werden.
Die Studienergebnisse zeigen, dass entgegen den aus der Theorie der Ressourcenerhaltung abgeleiteten Vermutungen positive Veränderungen in Ressourcen und Belastungsindikatoren nicht voneinander in ihrer Wirkung auf verschiedene Zufriedenheitsmaße abhängig sind, sondern voneinander unabhängige Effekte ausüben, welche für die erziehungsbezogene Selbstwirksamkeit jedoch nur gering ausfallen.
Data Mining im Fußball
(2014)
Data Mining ist die Anwendung verschiedener Verfahren, um nützliches Wissen automatisch aus einer großen Menge von Daten zu extrahieren. Im Fußball werden seit der Saison 2011/2012 umfangreiche Daten der Spiele der 1. und 2. Bundesliga aufgenommen und gespeichert. Hierbei werden bis zu 2000 Ereignisse pro Spiel aufgenommen.
Es stellt sich die Frage, ob Fußballvereine mithilfe von Data Mining nützliches Wissen aus diesen umfangreichen Daten extrahieren können.
In der vorliegenden Arbeit wird Data Mining auf die Daten der 1. Fußballbundesliga angewendet, um den Wert bzw. die Wichtigkeit einzelner Fußballspieler für ihren Verein zu quantifizieren. Hierzu wird der derzeitige Stand der Forschung sowie die zur Verfügung stehenden Daten beschrieben. Im Weiteren werden die Klassifikation, die Regressionsanalyse sowie das Clustering auf die vorhandenen Daten angewendet. Hierbei wird auf Qualitätsmerkmale von Spielern, wie die Nominierung eines Spielers für die Nationalmannschaft oder die Note, welche Spieler für ihre Leistungen in Spielen erhalten eingegangen. Außerdem werden die Spielweisen der zur Verfügung stehenden Spieler betrachtet und die Möglichkeit der Vorhersage einer Saison mithilfe von Data Mining überprüft. Der Wert einzelner Spieler wird mithilfe der Regressionsanalyse sowie einer Kombination aus Cluster- und Regressionsanalyse ermittelt.
Obwohl nicht in allen Anwendungen ausreichende Ergebnisse erzielt werden können zeigt sich, dass Data Mining sinnvolle Anwendungsmöglichkeiten im Fußball bietet. Der Wert einzelner Spieler kann mithilfe der zwei Ansätze gemessen werden und bietet eine einfache Visualisierung der Wichtigkeit eines Spielers für seinen Verein.
3D-Modelle werden heute in vielen Bereichen wie Multimedia Anwendungen, Robotik oder der Filmindustrie immer wichtiger. Besonders interessant ist dabei die Erstellung eines 3D-Modells aus einer monokularen Bilderserie, da die hierfür nötigen Kameras immer günstiger, kleiner und ausgereifter produziert werden. Geeignetere Kameras werden in immer mehr Geräten wie Smartphones, Tablet-PCs, Autos etc. verbaut, wodurch sich ein großes Potential für die Verwendung dieser Rekonstruktionstechnik ergibt.
Als Grundlage dieser Arbeit dient eine mit einer kalibrierten Kamera aufgenommene Bilderserie. Aus dieser werden 2D-Punktkorrespondenzen, mit den verbreiteten SURF-Features oder den A-KAZE-Features gewonnen. Aufbauend auf den 2D-Punktkorrespondenzen kann aus diesen mit Hilfe verschiedener Algorithmen ein 3D-Modell in Form einer Punktwolke und Kameraposen rekonstruiert werden.
Um Fehler in dem entstandenen Modell gering zu halten, wird insbesondere aufrnden Bündelausgleich zur Fehlerminimierung eingegangen. Anschließend wird dasrnneben dieser Arbeit entstandene Programm zur 3D-Rekonstuktion und Visualisierung des 3D-Modells erläutert. Das implementierte System wird anschließend anhand von Statistiken evaluiert und die hieraus gewonnenen Erkentnisse präsentiert.
Abschließend werden die Ergebnisse dieser Arbeit zusammengefasst und einrnAusblick auf mögliche Weiterentwicklungen gegeben.
Im Laufe der letzten Jahre hat sich der typische Komplex an kritischen Erfolgsfaktoren für Unternehmen verändert, infolgedessen der Faktor Wissen eine wachsende Bedeutung erlangt hat. Insofern kann man zum heutigen Zeitpunkt von Wissen als viertem Produktionsfaktor sprechen, welcher die Faktoren Arbeit, Kapital und Boden als wichtigste Faktoren eines Unternehmens ablöst (vgl. Keller & Yeaple 2013, S. 2; Kogut & Zander 1993, S. 631). Dies liegt darin begründet, dass aktive Maßnahmen zur Unterstützung von Wissenstransfer in Unternehmen höhere Profite und Marktanteile sowie bessere Überlebensfähigkeit gegenüber Wettbewerbern ohne derartige Maßnahmen nach sich ziehen (vgl. Argote 1999, S. 28; Szulanski 1996, S. 27; Osterloh & Frey 2000, S. 538). Der hauptsächliche Vorteil von wissensbasierten Entwicklungen liegt dabei in deren Nachhaltigkeit, da aufgrund der immateriellen Struktur (vgl. Inkpen & Dinur 1998, S. 456; Spender 1996a, S. 65 f.; Spender 1996b, S. 49; Nelson & Winter 1982, S. 76 ff.) eine Nachahmung durch Wettbewerber erschwert wird (vgl. Wernerfelt 1984, S. 173; Barney 1991, S. 102).