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In dieser Arbeit werden einige bekannte Spam Klassiffzierungsmethoden, welche für viele Anwendungen schon im Einsatz sind, kurz erläutert, um sie in einem neuen Szenario zu analysieren. In diesem Szenario wird nicht wie bei E-Mails üblich davon ausgegangen, dass die Nachrichten unbegrenzter Länge sein können, sondern dass es sich hierbei um Nachrichten begrenzter Länge handelt. Auch die Darstellungsform und der vermutliche Inhalt solcher Nachrichten werden aus einem speziellen Kontext heraus betrachtet. So wird davon ausgegangen, dass die Nachrichten auf einem Ticker eines Bildschirmes zu sehen sind, welcher in einer Universität angebracht ist. Somit werden die Nachrichteninhalte sich eher auf das universitäre Umfeld beziehen, wobei angenommen wird, dass die Nachrichteninhalte nur von einer abgeschlossenen Gruppe von Personen eingestellt werden. Nach der Erzeugung einiger Spam- und Hamnachrichten, die auf die Kriterien des Szenarios zutreσfn, werden Klassiffzierungsmethoden evaluiert. Am Ende der Analyse folgt eine Diskussion über die Verwendbarkeit jener Methoden in diesem Szenario. Abgeschlossen wird diese Untersuchung von einem Programm, welches die entsprechenden Methoden zur Klassifizierung implementiert.
In der vorliegenden Studienarbeit wird eine OpenGL-Applikation vorgestellt, die Geometrie-Shader in einem Feedback-Loop einsetzt, um auf der GPU Geometrie zu erzeugen. Dargelegt werden die erforderlichen Grundlagen Geometrie-Shader und Transform Feedback betreffend, die Umsetzung der Anwendung und die eingesetzten GLSL-Shader.
In dieser Arbeit wurden insgesamt fünf verwandte, aber variante Definitionen der Hermite-Normalform vorgestellt, angefangen bei der ursprünglichen Version von Charles Hermite. Anschließend wurden vier Basisalgorithmen zur Berechnung der Hermite-Normalform ganzzahliger Matrizen im Detail und anhand von vollständigen Beispielen präsentiert. Hierbei wurde vor allem Wert darauf gelegt, linear-algebraische Grundlagen wie beispielsweise die Verwendung von Permutationsmatrizen für unimodulare Spaltenoperationen verständlich zu vermitteln.
Im Rahmen der Glaukomdiagnostik sind Größe und Position des Sehnervkopfes wichtige Parameter zur Klassifikation des Auges. Das Finden und exakte Markieren der Papille ist ein subjektiver Vorgang und kann von Arzt zu Arzt stark variieren. Ziel der Arbeit ist die Entwicklung eines automatischen Verfahrens zur Detektion der Papille. Zunächst wird der medizinische Hintergrund erläutert (Aufbau des Auges, Glaukom) und das bildgebende Verfahren, der Heidelberg Retina Tomograph, dargestellt. Nach einer Diskussion bisheriger Ansätze zur Detektion der Papille wird ein eigenes Verfahren entwickelt und detailliert beschrieben. Für bei der Implementation aufgetretene Probleme werden Ansätze zur Optimierung vorgeschlagen.