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Wikipedia is the biggest, free online encyclopaedia that can be expanded by any-one. For the users, who create content on a specific Wikipedia language edition, a social network exists. In this social network users are categorised into different roles. These are normal users, administrators and functional bots. Within the networks, a user can post reviews, suggestions or send simple messages to the "talk page" of another user. Each language in the Wikipedia domain has this type of social network.
In this thesis characteristics of the three different roles are analysed in order to learn how they function in one language network of Wikipedia and apply them to another Wikipedia network to identify bots. Timestamps from created posts are analysed to reveal noticeable characteristics referring to continuous messages, message rates and irregular behaviour of a user are discovered. Through this process we show that there exist differences between the roles for the mentioned characteristics.
The purpose of this thesis is to explore the sentiment distributions of Wikipedia concepts.
We analyse the sentiment of the entire English Wikipedia corpus, which includes 5,669,867 articles and 1,906,375 talks, by using a lexicon-based method with four different lexicons.
Also, we explore the sentiment distributions from a time perspective using the sentiment scores obtained from our selected corpus. The results obtained have been compared not only between articles and talks but also among four lexicons: OL, MPQA, LIWC, and ANEW.
Our findings show that among the four lexicons, MPQA has the highest sensitivity and ANEW has the lowest sensitivity to emotional expressions. Wikipedia articles show more sentiments than talks according to OL, MPQA, and LIWC, whereas Wikipedia talks show more sentiments than articles according to ANEW. Besides, the sentiment has a trend regarding time series, and each lexicon has its own bias regarding text describing different things.
Moreover, our research provides three interactive widgets for visualising sentiment distributions for Wikipedia concepts regarding the time and geolocation attributes of concepts.
This thesis addresses the automated identification and localization of a time-varying number of objects in a stream of sensor data. The problem is challenging due to its combinatorial nature: If the number of objects is unknown, the number of possible object trajectories grows exponentially with the number of observations. Random finite sets are a relatively new theory that has been developed to derive at principled and efficient approximations. It is based around set-valued random variables that contain an unknown number of elements which appear in arbitrary order and are themselves random. While extensively studied in theory, random finite sets have not yet become a leading paradigm in practical computer vision and robotics applications. This thesis explores random finite sets in visual tracking applications. The first method developed in this thesis combines set-valued recursive filtering with global optimization. The problem is approached in a min-cost flow network formulation, which has become a standard inference framework for multiple object tracking due to its efficiency and optimality. A main limitation of this formulation is a restriction to unary and pairwise cost terms. This circumstance makes integration of higher-order motion models challenging. The method developed in this thesis approaches this limitation by application of a Probability Hypothesis Density filter. The Probability Hypothesis Density filter was the first practically implemented state estimator based on random finite sets. It circumvents the combinatorial nature of data association itself by propagation of an object density measure that can be computed efficiently, without maintaining explicit trajectory hypotheses. In this work, the filter recursion is used to augment measurements with an additional hidden kinematic state to be used for construction of more informed flow network cost terms, e.g., based on linear motion models. The method is evaluated on public benchmarks where a considerate improvement is achieved compared to network flow formulations that are based on static features alone, such as distance between detections and appearance similarity. A second part of this thesis focuses on the related task of detecting and tracking a single robot operator in crowded environments. Different from the conventional multiple object tracking scenario, the tracked individual can leave the scene and later reappear after a longer period of absence. Therefore, a re-identification component is required that picks up the track on reentrance. Based on random finite sets, the Bernoulli filter is an optimal Bayes filter that provides a natural representation for this type of problem. In this work, it is shown how the Bernoulli filter can be combined with a Probability Hypothesis Density filter to track operator and non-operators simultaneously. The method is evaluated on a publicly available multiple object tracking dataset as well as on custom sequences that are specific to the targeted application. Experiments show reliable tracking in crowded scenes and robust re-identification after long term occlusion. Finally, a third part of this thesis focuses on appearance modeling as an essential aspect of any method that is applied to visual object tracking scenarios. Therefore, a feature representation that is robust to pose variations and changing lighting conditions is learned offline, before the actual tracking application. This thesis proposes a joint classification and metric learning objective where a deep convolutional neural network is trained to identify the individuals in the training set. At test time, the final classification layer can be stripped from the network and appearance similarity can be queried using cosine distance in representation space. This framework represents an alternative to direct metric learning objectives that have required sophisticated pair or triplet sampling strategies in the past. The method is evaluated on two large scale person re-identification datasets where competitive results are achieved overall. In particular, the proposed method better generalizes to the test set compared to a network trained with the well-established triplet loss.
Das Internet der Dinge (IoT) ist ein Konzept, bestehend aus vernetzten physischen Objekten, welche in die virtuelle Welt integriert werden um aktive Teilnehmer von Geschäfts- und Alltagsprozessen zu werden (Uckelmann, Harrison and Michahelles, 2011; Shrouf, Ordieres and Miragliotta, 2014). Es wird erwartet, dass dieses Konzept einen großen Einfluss auf Unternehmen haben wird (Council, Nic and Intelligence, 2008). Geschäftsmodelle kleiner und mittelständischer Unternehmen (KMU) sind bedroht, sollten sie den sich abzeichnenden Trend nutzen (Sommer, 2015). Daher ist das Ziel dieser Arbeit, eine exemplarische Implementierung von vernetzten Geräten in einem kleinen Unternehmen um seine Vorteile darzustellen.
Diese Arbeit verwendet Design Science Research (DSR) um einen Prototyp zu entwickeln, der auf dem Anwendungsfall einer Holzwerkstatt aufbaut. Der Prototyp besteht aus einem physischen Sensor und einer Webapplikation, welche von dem kleinen Unternehmen zur Verbesserung seiner Prozesse genutzt werden kann. Die Arbeit dokumentiert den iterativen Entwicklungsprozess der Prototypen von Grund auf zu nutzbarer Hard- und Software.
Der Hauptbeitrag dieser Arbeit ist die beispielhafte Anwendung und Nutzung von IoT in einem kleinen Unternehmen.
This Master Thesis is an exploratory research to determine whether it is feasible to construct a subjectivity lexicon using Wikipedia. The key hypothesis is that that all quotes in Wikipedia are subjective and all regular text are objective. The degree of subjectivity of a word, also known as ''Quote Score'' is determined based on the ratio of word frequency in quotations to its frequency outside quotations. The proportion of words in the English Wikipedia which are within quotations is found to be much smaller as compared to those which are not in quotes, resulting in a right-skewed distribution and low mean value of Quote Scores.
The methodology used to generate the subjectivity lexicon from text corpus in English Wikipedia is designed in such a way that it can be scaled and reused to produce similar subjectivity lexica of other languages. This is achieved by abstaining from domain and language-specific methods, apart from using only readily-available English dictionary packages to detect and exclude stopwords and non-English words in the Wikipedia text corpus.
The subjectivity lexicon generated from English Wikipedia is compared against other lexica; namely MPQA and SentiWordNet. It is found that words which are strongly subjective tend to have high Quote Scores in the subjectivity lexicon generated from English Wikipedia. There is a large observable difference between distribution of Quote Scores for words classified as strongly subjective versus distribution of Quote Scores for words classified as weakly subjective and objective. However, weakly subjective and objective words cannot be differentiated clearly based on Quote Score. In addition to that, a questionnaire is commissioned as an exploratory approach to investigate whether subjectivity lexicon generated from Wikipedia could be used to extend the coverage of words of existing lexica.
Fresh water resources like rivers and reservoirs are exposed to a drastically changing world. In order to safeguard these lentic ecosystems, they need stronger protection in times of global change and population growth. In the last years, the exploitation pressure on drinking water reservoirs has increased steadily worldwide. Besides securing the demands of safe drinking water supply, international laws especially in Europe (EU Water Framework Directive) stipulate to minimize the impact of dams on downstream rivers. In this study we investigate the potential of a smart withdrawal strategy at Grosse Dhuenn Reservoir to improve the temperature and discharge regime downstream without jeopardizing drinking water production. Our aim is to improve the existing withdrawal strategy for operating the reservoir in a sustainable way in terms of water quality and quantity. First, we set-up and calibrated a 1D numerical model for Grosse Dhuenn Reservoir with the open-source community model “General Lake Model” (GLM) together with its water quality module “Aquatic Ecodynamics” library (AED2). The reservoir model reproduced water temperatures and hypolimnetic dissolved oxygen concentrations accurately over a 5 year period. Second, we extended the model source code with a selective withdrawal functionality (adaptive offtake) and added operational rules for a realistic reservoir management. Now the model is able to autonomously determine the best withdrawal height according to the temperature and flow requirements of the downstream river and the raw water quality objectives. Criteria for the determination of the withdrawal regime are selective withdrawal, development of stratification and oxygen content in the deep hypolimnion. This functionality is not available in current reservoir models, where withdrawal heights are generally provided a priori to the model and kept fixed during the simulation. Third, we ran scenario simulations identifying an improved reservoir withdrawal strategy to balance the demands for downstream river and raw water supply. Therefore we aimed at finding an optimal parallel withdrawal ratio between cold hypolimnetic water and warm epilimnetic or metalimnetic water in order to provide a pre-defined temperature in the downstream river. The reservoir model and the proposed withdrawal strategy provide a simple and efficient tool to optimize reservoir management in a multi-objective view for mastering future reservoir management challenges.
The content aggregator platform Reddit has established itself as one of the most popular websites in the world. However, scientific research on Reddit is hindered as Reddit allows (and even encourages) user anonymity, i.e., user profiles do not contain personal information such as the gender. Inferring the gender of users in large-scale could enable the analysis of gender-specific areas of interest, reactions to events, and behavioral patterns. In this direction, this thesis suggests a machine learning approach of estimating the gender of Reddit users. By exploiting specific conventions in parts of the website, we obtain a ground truth for more than 190 million comments of labeled users. This data is then used to train machine learning classifiers to use them to gain insights about the gender balance of particular subreddits and the platform in general. By comparing a variety of different approaches for classification algorithm, we find that character-level convolutional neural network achieves performance with an 82.3% F1 score on a task of predicting a gender of a user based on his/her comments. The score surpasses 85% mark for frequent users with more than 50 comments. Furthermore, we discover that female users are less active on Reddit platform, they write fewer comments and post in fewer subreddits on average, when compared to male users.
The term “Software Chrestomaty” is defined as a collection of software systems meant to be useful in learning about or gaining insight into software languages, software technologies, software concepts, programming, and software engineering. 101companies software chrestomathy is a community project with the attributes of a Research 2.0 infrastructure for various stakeholders in software languages and technology communities. The core of 101companies combines a semantic wiki and confederated open source repositories. We designed and developed an integrated ontology-based knowledge base about software languages and technologies. The knowledge is created by the community of contributors and supported with a running example and structured documentation. The complete ecosystem is exposed by using Linked Data principles and equipped with the additional metadata about individual artifacts. Within the context of software chrestomathy we explored a new type of software architecture – linguistic architecture that is targeted on the language and technology relationships within a software product and based on the megamodels. Our approach to documentation of the software systems is highly structured and makes use of the concepts of the newly developed megamodeling language MegaL. We “connect” an emerging ontology with the megamodeling artifacts to raise the cognitive value of the linguistic architecture.
Social Entrepreneurship ist eine Form des Unternehmertums, die einen sozialen Auftrag mit einem wettbewerbsfähigen Leistungsversprechen verbindet. Insbesondere fördert Social Entrepreneurship eine gerechtere Gesellschaft, indem es soziale Fragen anspricht und versucht, eine nachhaltige Wirkung durch eine soziale Mission und nicht durch reine Gewinnmaximierung zu erzielen. Das Thema Social Entrepreneurship hat sich auf viele verschiedene Forschungsrichtungen ausgeweitet. Der Fokus darauf, zu verstehen, wie und warum Unternehmer denken und handeln, bleibt eine wichtige Rechtfertigung für die zukünftige Forschung. Dennoch steckt die theoretische Auseinandersetzung mit diesem Phänomen noch in den Kinderschuhen. Sociale Entrepreneurship-Forschung ist nach wie vor weitgehend Phänomen getrieben. Insbesondere die Forschung zur sozialunternehmerischen Absicht befindet sich in einem frühen Stadium und es fehlt an quantitativer Forschung. Daher wird in dieser Arbeit vorgeschlagen, diese Notwendigkeit zu adressieren. Damit verfolgt die Dissertation zwei Ziele: (1) ein Modell für soziale unternehmerische Intentionen im Allgemeinen zu entwickeln und (2) das Modell durch eine empirische Studie zu testen. Auf der Grundlage dieser Ziele, sind die beiden leitenden Forschungsfragen: (1) Welche Faktoren beeinflussen die Absicht einer Person ein Social Entrepreneur zu werden? (2) Welche Beziehungen bestehen zwischen diesen Faktoren?
Um diese beiden Forschungsfragen zu beantworten, erscheint ein Forschungsdesign zielführend, das eine Kombination aus Literaturrecherche und empirischer Studie darstellt. Die Literaturrecherche basiert auf einem umfassenden Angebot an Büchern, Artikeln und Forschungsarbeiten, die in führenden akademischen Zeitschriften und Konferenzberichten in verschiedenen Disziplinen wie Entrepreneurship, Social Entrepreneurship Education, Management, Sozialpsychologie und Sozialökonomie veröffentlicht wurden. Die empirische Studie umfasst eine Befragung von 600 Studierenden im letzten Studienjahr an vier Universitäten in drei Regionen Vietnams: Hanoi, Da Nang und Ho Chi Minh. Die Daten werden mit SPSS-AMOS Version 24 unter Verwendung von Screening-Daten, Maßstabsentwicklung, explorativer und konfirmativer Faktorenanalyse analysiert. Die Dissertation findet heraus, dass Entrepreneurship Experience/Extra-curricular Activity, Role Model, Social Entrepreneurial Self-Efficacy und Social Entrepreneurial Outcome Expectation sich direkt und positiv auf die Absicht der vietnamesischen Studierenden auswirken, Social Entrepreneurs zu sein. Entrepreneurship Education beeinflusst auch die Social Entrepreneurial Intention, aber nicht direkt, sondern indirekt über Social Entrepreneurial Self-Efficacy und Social Entrepreneurial Outcome Expectation. Ebenso hat Perceived Support keinen direkten Bezug zu Social Entrepreneurial Intention, zeigt aber eine indirekte Verbindung über den Mediator Social Entrepreneurial Outcome Expectation. Darüber hinaus bringt die Dissertation neue Einblicke in die Social Entrepreneurship-Literatur und liefert wichtige Implikationen für die Praxis. Einschränkungen und zukünftige Richtungen sind auch in der Dissertation enthalten.
Diese Arbeit verbindet die Geschäftstätigkeit von Winzern im Weinbau mit einer innovativen technologischen Anwendung des Internet of Things. Die Arbeit des Winzers kann dadurch unterstützt und bereichert werden – bis hin zu einer bisher nicht möglichen Bewirtschaftungsoptimierung, insbesondere bei einer Überwachung einzelner Lagen bis hin zum einzelnen Rebstock. Exemplarisch werden Temperatur-, Luftfeuchtigkeit- und Bodenfeuchtigkeit-Daten gemessen, übertragen, gespeichert und bereitgestellt. Durch ein modulares Design des Systems können heute verfügbare Sensoren und gleichartige Niedervolt-Sensoren, die künftig entwickelt werden, sofort eingesetzt werden.
Durch IoT-Geräte im Weinberg erhält der Winzer eine neue Qualität der Genauigkeit der Vorhersage auf Basis aktueller Zustandsdaten seines Weinbergs. Zusätzlich kann er bei unvorhergesehenen Wetterbedingungen sofort eingreifen. Die sofortige Nutzbarkeit der Daten wird durch eine Cloud Infrastruktur möglich gemacht. Dabei wird eine offene Service-Infrastruktur genutzt. Im Gegensatz zu anderen bisher veröffentlichten kommerziellen Ansätzen ist dabei die beschriebene Lösung quelloffen.
Als eigenständiger Bestandteil der Arbeit wurde ein physikalischer Prototyp zur Messung relevanter Parameter im Weinberg neu entworfen und bis zur Erfüllung der gesetzten Spezifikationen entwickelt. Die skizzierten Merkmale und Anforderungen an eine funktionierende Datensammlung und ein autonom übertragendes IoT-Gerät wurden entwickelt, beschrieben und die Erfüllung durch das Prototypgerät demonstriert. Durch Literaturrecherche und unterstützende, orientierende Interviews von Winzern wurden die Theorie und die praktische Anwendung synchronisiert und qualifiziert.
Für die Entwicklung des Prototyps wurden die allgemeinen Prinzipien der Entwicklung eines elektronischen Geräts befolgt, insbesondere die Entwicklungsregeln von Design Science Research und die Prinzipien des Quality Function Deployment. Als ein Merkmal des Prototyps wurden einige Prinzipien wie die Wiederverwendung von bewährten Konstruktionen und die Materialpreise der Bausteine des Prototypen wurden ebenfalls in Betracht gezogen (z. B. Gehäuse; Arduino; PCB). Teilezahl-Reduktionsprinzipien, Dekomplexierung und vereinfachte Montage, Prüfung und Vor-Ort-Service wurden in den Entwicklungsprozess durch den modularen Aufbau der funktionellen Weinberg- Gerätekomponenten integriert, wie es der Ansatz des innovativen Schaltschrankbau- System Modular-3 beschreibt.
Das Software-Architekturkonzept basiert auf einer dreischichtigen Architektur inklusive der TTN-Infrastruktur. Das Frontend ist als Rich-Web-Client realisiert, als ein WordPress- Plugin. WordPress wurde aufgrund der weiten Verbreitung über das gesamte Internet und der Einfachheit in der Bedienung ausgewählt, was eine schnelle und einfache Benutzereinweisung ermöglicht. Relevante Qualitätsprobleme wurden im Hinblick auf exemplarische Funktionalität, Erweiterbarkeit, Erfüllung von Anforderungen, Verwendbarkeit und Haltbarkeit des Gerätes und der Software getestet und diskutiert.
Der Prototyp wurde mit Erfolg im Labor und im Einsatzgebiet unter verschiedenen Bedingungen charakterisiert und getestet, um eine Messung und Analyse der Erfüllung aller Anforderungen durch die geplante und realisierte elektronische Konstruktion und Anordnung des Prototypen, zu ermöglichen.
Die entwickelte Lösung kann als Grundlage für eine zukünftige Anwendung und Entwicklung in diesem speziellen Anwendungsfall und ähnlichen Technologien dienen. Ein Ausblick möglicher zukünftiger Arbeiten und Anwendungen schließt diese Arbeit ab.
Ästuare sind charakterisiert durch einen longitudinalen Salinitätsgradienten. Der Salzgehalt ist einer der wichtigsten Umweltparameter, der die Verteilung der Arten bestimmt. Heute werden Grenzen von Salinitätszonen vor allem mit Hilfe des Venedig-Systems und durch eine von Bulger et al. (1993) entwickelte Methode festgelegt. Beide Systeme wurden in homoio¬halinen Ge¬wäs¬sern entwickelt und die Einteilung in Zonen erfolgt anhand der Verteilung von Arten in Abhängigkeit vom mittleren Salzgehalt. Sie werden jedoch auch regelmäßig in poikilohalinen Systemen angewendet. Ich habe, basierend auf Langzeitdaten von Salinität und Makrozoobenthos (MZB), untersucht, ob die beiden Methoden im poikilohalinen Elbeästuar (Deutschland) anwendbar sind. Meine Ergebnisse zeigten, dass die Variabilität der Salinität und nicht die mittlere Salinität für die Verteilung der Arten in den mittleren Bereichen des Ästuars bestimmend ist. Folglich ist die Anwendung von keinem der beiden getesteten Verfahren in poikilohalinen Gewässern sinnvoll. Ich empfehle die Anwendung von Clusteranalyseverfahren zur Festlegung signifikant unterschiedlicher Salinitätszonen in poikilohalinen Systemen.
In vielen Ästuaren bildet sich eine Zone maximaler Trübung (ZmT), in der suspendiertes Material durch Zirkulationsprozesse akkumuliert. Im Elbeästuar ist diese Zone deckungsgleich mit der Zone höchster Salinitätsvariabilität und weist zudem den höchsten organischen Anteil im Sediment sowie hohe Sedimentationsraten und organische Belastungen auf. Die Stress-Gradienten-Hypothese besagt, dass unter starkem äußerem Druck wie diesem, Populationen oft unter der Kapazitätsgrenze bleiben und Konkurrenz nur von geringer Bedeutung ist. Ich habe mittels stabiler Isotopenanalyse getestet, ob Nahrungskonkurrenz in der ZmT des Elbeästuars für die häufigsten Makroinvertebraten relevant ist. Innerhalb eines Ernährungstyps zeigten die artspezifischen Isotopennischen keine oder nur eine geringe Überlappung. Folglich ist Konkurrenz um Nahrung in der ZmT nur von untergeordneter Bedeutung. Ursachen für getrennte Isotopennischen waren vor allem bedingt durch Unterschiede in Habitat (Korngröße) und Migrationsverhalten der Makroinvertebraten.
Ästuare gehören heute auf Grund anthropogener Einflüsse zu den am stärksten gefährdeten Gewässern. Das Ausmaß der Veränderungen in deren Artengemeinschaften während des letzten Jahrhunderts ist jedoch weitgehend unbekannt. Ich habe anhand historischer und aktueller Daten (1889, 1985, 1986, 2006) taxonomische und funktionale Veränderungen des MZB im Elbeästuar untersucht. Taxonomische Unterschiede zwischen den Untersuchungsjahren waren vor allem auf das Verschwinden von Arten und Auftreten anderer Arten (turnover) zurückzuführen. Funktionale Unterschiede entstanden hauptsächlich dadurch, dass Arten mit bestimmten Traits (Morphologie, Reproduktion, Entwicklung, Ernährung, Habitat) verschwanden, ohne dass diese Arten von anderen Arten mit gleichen Traits ersetzt wurden (nestedness). Artenzahl und funktioneller Reichtum waren 1985 und 1986 am niedrigsten. In den Jahren 1889 und 2006 waren sie am höchsten und nahezu gleich. Dies impliziert, dass die vom MZB im Ästuar von 1889 bereitgestellten Ökosystemfunktionen im Jahr 2006, jedoch unter veränderter taxonomischer Zusammensetzung, wieder vorhanden waren. Meine Ergebnisse verdeutlichen die hohe Relevanz von funktionaler Redundanz und funktionalem Reichtum für die Resilienz und Stabilität von Ökosystemen.
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.
Topic Models sind ein beliebtes Werkzeug um Themen in großen Textkorpora zu identifizieren. Diese Textkorpora enthalten oft versteckte Meta-Gruppen. Das Größenverhältnis zwischen diesen Gruppen variiert meist stark. Die Präsenz dieser Gruppen wird in der Praxis oft ignoriert. Diese Masterarbeit erforscht daher, ob diese Gruppen Einfluss auf ein Topic Model haben.
Um den Einfluss zu testen, wird LDA auf Samples mit unterschiedlichen Gruppengrößen trainiert. Die Samples werden von Textkorpora mit großen Gruppenunterschieden (d.h. Sprachunterschieden) und kleinen Gruppenunterschieden (d.h. Unterschiede in der politische Orientierung) generiert. Die Leistungsfähigkeit von LDA wird per "Perplexity" evaluiert.
Der Einfluss von Gruppen auf die generelle Leistungsfähigkeit von Topic Models hängt von verschiedenen Faktoren der Gruppen ab, z.B. der Vorhersagbarkeit der Sprache generell. Die Leistungsfähigkeit der Topic Models für die einzelnen Gruppen wird von der Variation der relativen Gruppengrößen beeinflusst. Allerdings ist der Effekt für alle Datensätze verschieden.
LDA kann die Gruppen intern unterscheiden, wenn die Unterschiede der Gruppen groß genug sind (z.B. Sprachunterschiede). Der Anteil der Topics, die explizit für eine Gruppe gelernt werden, ist jedoch unterproportional zu dem Anteil der Gruppe im Trainingskorpus. Dieser Effekt verstärkt sich für kleinere Minderheiten.
Die zentrale Fragestellung dieser Arbeit ist die nach den Effekten unterrichtlicher Faktoren und deren Zusammenspiel auf den Schülerleistungszuwach im Fach Englisch in Vietnam unter Berücksichtigung von Kontextfaktoren. Daneben geht es um methodische Fragestellungen, insbesondere um die Bedeutung der Auswahl eines Skalierungsmodells.
Die verwendeten Daten wurden im Rahmen eines Forschungsprojekts in Vietnam im Schuljahr 2006/2007 erhoben. Neben einem Messwiederholungsdesign mit zwei Messzeitpunkten am Anfang und am Ende des Schuljahres wurde eine Videostudie in der Mitte des Schuljahres durchgeführt. Bei jedem Messzeitpunkt wurden die adaptierten Englisch Tests (C-Test und Hörverstehenstest) und die Fragebögen aus der Studie Deutsch Englisch Schülerleistungen International (DESI) in Deutschland eingesetzt. Zur Gewinnung verhaltensnaher Indikatoren des Unterrichts wurden die Videoaufzeichnungen transkribiert und von trainierten Experten niedrig-inferent kodiert und hoch-inferent geratet. Zur Skalierung der Schülerleistungen wurden mehrere Skalierungsmodelle ausgewählt. Zur Skalierung der Schülerleistung anhand des C-Tests mit einer Testlet-Struktur wurden zwei unidimensionale und zwei Testletmodelle eingesetzt. Um Schülerleistungen anhand des Hörverstehenstests kamen das Raschmodell, das 2PL und das 3PL Modell zum Einsatz. Die Schülerleistungsschätzungen von beiden Messzeitpunkten wurden mithilfe eines gemeinsamen Skalierungsmodells skaliert und miteinander verlinkt. Anschließend wurden die Plausible Values gezogen. Zur Modellierung des Zusammenhangs zwischen den Unterrichtsfaktoren und dem Schülerleistungszuwachs wurden sowohl lineare als auch komplexere Unterrichtseffekte (nicht-linear, additiv, multiplikativ) berücksichtigt. Die anfängliche Leistung und der sozioökonomische Status der Schülerinnen und Schüler werden als Kontextfaktoren betrachtet. Die Analyseverfahren der Wahl waren OLS-Regressionen sowie regularisierten Regressionsmodelle mit lasso (least absolute shrinkage and selection operators).
Die Ergebnisse zeigen hinsichtlich wichtiger fächerübergreifender Merkmale einerseits ein positives Bild der Qualität des Englischunterrichts, aus Sicht der englischen Fachdidaktik jedoch eine mangelde Unterrichtsqualität. Die bedeutsamsten Unterrichtsfaktoren des Schülerleistungszuwachses im C-Test sind Aspekte der Motivierungsqualität sowie der Unterrichtssprache. Für den Zuwachs beim Hörverstehenstest spielten Aspekte der Unterrichtssprache sowie die relative Häufigkeit von Wiederholungsfragen eine wichtige Rolle. Die Hypothesen zu den Unterrichtseffekten wurden durchweg bestätigt. Trotz der Ähnlichkeiten zwischen Schülerleistungsschätzungen anhand verschiedener Skalierungsmodelle hingen die Ergebnisse hinsichtlich der Effekte von Unterrichtsmerkmalen auf den Leistungszuwachs erheblich vom Skalierungsmodell ab.
Die Organische Bodensubstanz (OBS) nimmt eine Schlüsselrolle in der Sequestrierung organischer Moleküle und damit in der Regulierung ihrer Mobilität in Böden ein. Sie besteht aus Molekülen, die durch supramolekulare Wechselwirkungen strukturiert sind und dynamisch auf Umweltfaktoren und andere Moleküle reagieren können. Der Einfluss von Sorbateigenschaften und supramolekularer Struktur der OBS und deren Dynamik auf Sorptionsprozesse an der OBS ist bisher nur begrenzt verstanden. Ein Beispiel für das dynamische Verhalten der OBS ist deren physikochemische Alterung, die zu Umstrukturierungen in der OBS-Matrix führt. Dieser liegt die Bildung von Wassermolekülbrücken (WaMB) zwischen funktionellen Gruppen einzelner Molekülsegmente zugrunde. Da die WaMB die Struktur der OBS und ihre Stabilität wesentlich beeinflussen, wird davon ausgegangen, dass diese zur Sequestrierung von organischen Molekülen in der OBS beitragen. Diese Hypothese wurde jedoch noch nicht experimentell überprüft. Bisheriges Wissen darüber, wie organische Moleküle die Eigenschaften von WaMB beeinflussen, basiert weitestgehend auf Computermodellierungen. Da unbekannt ist, wie Moleküle, die in die OBS eindringen, deren physikalische Phasen beeinflussen, bedürfen insbesondere die vermuteten Wechselwirkungen zwischen organischen Molekülen und aliphatischen kristallinen Phasen unbedingt einer experimentellen Überprüfung.
Dazu wurden in dieser Arbeit die folgenden Hypothesen experimentell getestet. 1) Analog zu kristallinen Phasen in synthetischen Polymeren können aliphatische Kristallite in der OBS nicht von organischen Molekülen durchdrungen werden. 2) Die Stabilität von WaMB wird durch die Fähigkeit, der sie umgebenden Moleküle mit Wassermolekülen zu interagieren, bestimmt. 3) WaMB können verhindern, dass organische Moleküle die OBS-Matrix verlassen und tragen dadurch zu ihrer physikalischen Immobilisierung bei. Um die Hypothesen 1 und 2 zu überprüfen, wurden Böden mit ausgewählten Chemikalien behandelt, deren Wechselwirkungspotenzial mit Parametern der Theorie der Linearen Solvatationsenergiebeziehung charakterisiert wurde. Die Eigenschaften der WaMB, wie thermische Stabilität und Mobilität der verknüpften OBS-Molekülsegmente, wurden mit der Dynamischen Differenzkalorimetrie (DDK) charakterisiert. Struktur und thermische Eigenschaften von aliphatischen Kristalliten wurden mithilfe von 13C-NMR-Spektroskopie und DDK untersucht. Die Dotierung von Bodenproben mit dem Modellschadstoff Phenol und Messungen zur Phenoldesorption ermöglichten es, die Parameter der Desorptionskinetik mit WaMB-Eigenschaften zu verknüpfen.
Die Ergebnisse zeigen, dass die WaMB-Stabilität wesentlich durch Moleküle mit H-Donor- und Akzeptoreigenschaften gesenkt wird. Die mit den WaMB einhergehende Starrheit der OBS-Matrix wurde hauptsächlich durch das McGowan-Volumen der interagierenden Moleküle beeinflusst, was auf einen großen Einfluss der Dispersionskräfte hindeutet. Die Desorption von Phenol folgte einer Kinetik erster Ordnung mit zwei Zeitkonstanten, die beide mit der WaMB-Stabilität korrelierten, was die Hypothese stützt, dass WaMB zur physikalischen Immobilisierung von Phenol beiträgt. Die aliphatischen Kristalliten unterlagen nach Kontakt mit ausgewählten Chemikalien strukturellen Änderungen, die zu einem amorpheren Zustand und zu einer Senkung des Schmelzpunkts und einer signifikanten Abnahme der Kristallinität in der OBS führten. Diese strukturellen Änderungen konnten sowohl von Molekülen mit spezifischen, als auch von solchen mit unspezifischen Wechselwirkungen verursacht werden. Dies zeigt, dass Moleküle mit einem breiten Spektrum an Wechselwirkungspotenzialen in aliphatische Kristallite eindringen und deren Struktur verändern können.
Am Beispiel von WaMB und aliphatischen Kristalliten wurde aus dieser Arbeit ersichtlich, dass organische Moleküle mit Bestandteilen der OBS interagieren und messbare Änderungen in deren Struktur und Eigenschaften verursachen können. Neben der Relevanz von aliphatischen Kristalliten für Sorptionsprozesse im Boden wurde gezeigt, dass die physikochemische Matrixalterung signifikant zur Immobilisierung von Schadstoffen in der OBS beiträgt.
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
The physical-biological interactions that affect the temporal variability of benthic oxygen fluxes were investigated to gain improved understanding of the factors that control these processes. This study, for the first time is able to resolve benthic diffusive boundary layer (DBL) dynamics using the newly developed lifetime-based laser induced fluorescence (τLIF) oxygen imaging system, which enables study of the role of small-scale fluid mechanics generated by benthic organism activity, and hence a more detailed analysis of oxygen transport mechanisms across the sediment-water interface (SWI).
The net benthic oxygen flux across the sediment-water interface is controlled by sediment oxygen uptake and oxygen transport. While the oxygen transport is largely influenced by turbulence driven by large-scale flows, sediment oxygen uptake is mainly affected by oxygen production and biological- and chemical-oxygen degradation of organic matter. Both processes can be enhanced by the presence of fauna and are intimately coupled. The benthic oxygen flux can be influenced by fauna in two ways, i.e. by modulating the availability of oxygen, which enhances the sediment oxygen uptake, and by enhancing the transport of oxygen.
In-situ and a series of laboratory measurements were conducted to estimate the short- and seasonal variability of benthic fluxes including the effects of burrow ventilation activity by tube-dwelling animals using eddy correlation (EC) and τLIF oxygen imaging techniques, respectively.
The in-situ benthic oxygen fluxes showed high variability at hourly and seasonal timescales, where statistical analysis indicated that current velocity and water depth were the most significant predictors of benthic oxygen flux at the waterside, which co-varied with the discharge, temperature, and oxygen concentration. The range of variability of seasonal fluxes corresponded to the friction velocities which were driven by large-scale flows. Application of a simplified analytical model that couples the effect of hydrodynamic forcing of the diffusive boundary layer with a temperature-dependent oxygen consumption rate within the sediment showed that friction velocity and temperature cause similar variability of the steady-state benthic oxygen flux.
The application of τLIF oxygen imaging system in bioturbation experiments enabled the investigation and discovery of insights into oxygen transport mechanisms across the sediment-water interface. Distinct oxygen structures above burrow openings were revealed, these were associated with burrow ventilation. The DBL was degraded in the presence of burrow ventilation. Advective transport generated by the energetic plumes released at burrow outlets was the dominant transport driving mechanism. The contribution of diffusive flux to the total estimated decreased with increasing larval density. For a range of larvae densities, commonly observed in ponds and lakes, sediment oxygen uptake rates increased up to 2.5-fold in the presence of tube-dwelling animals, and the oxygen transport rate exceeded chironomid respiration by up to a factor of 4.
The coupled physical-biological factors affecting net benthic oxygen flux can be represented by temperature, which is a prominent factor that accounts for both oxygen transport and sediment oxygen uptake. Low oxygen transport by flow coincided with high summer temperatures, amplified by a reduction of benthic population density and pupation. It can also, however, be offset by increased ventilation activity. In contrast, low temperature coincided with high oxygen concentrations, an abundance of larvae, and higher flow is offset by less burrow ventilation activity. Investigation of the effect of hydrodynamics on oxygen transport alone suggested that the expected increase of benthic oxygen flux under global warming can be offset by a reduction in flow velocity, which could ultimately lead to increasing carbon burial rates, and in a growing importance of anaerobic mineralization pathways with increasing emission rates of methane.
This study suggests a significant contribution of biological induced benthic oxygen flux to physical transport driven by large-scale flow-fields contributing to bottom-boundary layer turbulence.
This paper describes the robot Lisa used by team homer@UniKoblenz of the University of Koblenz Landau, Germany, for the participation at the RoboCup@Home 2017 in Nagoya, Japan. A special focus is put on novel system components and the open source contributions of our team. We have released packages for object recognition, a robot face including speech synthesis, mapping and navigation, speech recognition interface via android and a GUI. The packages are available (and new packages will be released) on
http://wiki.ros.org/agas-ros-pkg.
This paper describes the robot Lisa used by team
homer@UniKoblenz of the University of Koblenz Landau, Germany, for the participation at the RoboCup@Home 2016 in Leipzig, Germany. A special focus is put on novel system components and the open source contributions of our team. We have released packages for object recognition, a robot face including speech synthesis, mapping and navigation, speech recognition interface via android and a GUI. The packages are available (and new packages will be released) on http://wiki.ros.org/agas-ros-pkg.
Assessment of renewable energy potentials based on GIS. A case study in southwest region of Russia
(2018)
In the present thesis, the initial conditions for the development of RES potentials for the production of wind, solar and biomass energy in the Krasnodar region (southwestern region of the Russian Federation) are examined using a multi-criteria assessment methodology. For the assessment of the RES potentials at regional scale, the prosed multi-criteria methodology based on the geographic information systems (GIS) and has been complemented by the evaluation and analysis of primary and secondary data as well as economic calculations relevant related to economic feasibility of RES projects.