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Institut
Remote Rendering ist eine Möglichkeit aufwändige Grafik von leistungsstarker Hardware für leistungsschwächere Endgeräte bereitzustellen. Durch den Transfer der Daten über ein Netzwerk entsteht eine Verzögerung, welche die Interaktivität einschränkt. Ein Verfahren, um Befehle an eine virtuelle Kamera auf dem Endgerät direkt umzusetzen, wird 3D-Warping genannt. Das Verfahren erzeugt jedoch Bildartefakte. In dieser Arbeit werden verschiedene Ansätze für Remote Rendering Setups aufgezeigt. Zusätzlich werden die auftretenden Artefakte des Warpings und Methoden zur Verbesserung des Verfahrens beschrieben. Es werden eigene Implementationen und Verbesserungen vorgestellt und untersucht.
Die vorliegende Arbeit beschäftigt sich mit den Unterstützungsmöglichkeiten des stationären Vertriebs mithilfe aktueller mobiler Anwendungen. Das Internet hat bereits dafür gesorgt, dass der Handelsmarkt dynamischer und die Bedingungen für den langjährigen stationären Vertrieb anspruchsvoller geworden sind. Online-Händler bieten aufgrund kleinerer Kostenstrukturen Preise an, bei denen der stationäre Point of Sale nur schwerlich mithalten kann. Zudem steigert sich die Akzeptanz Online-Kaufabschlüsse umzusetzen, weil sich Serviceleistungen der e-Shops verbessert haben und digitale Transaktionen für moderne Konsumenten immer attraktiver werden. Heute haben Smartphones und Tablets die Digitalisierung unserer Gesellschaft auf ein ganz neues Niveau katapultiert. Durch den Einzug des mobilen Internets haben sich die Effekte, die das stationäre Internet bereits hervorbrachte, intensiviert. Die Frage die sich dabei stellt ist: Wie sehr werden sich die Wettbewerbsbedingungen für den stationären Vertrieb verändern? Dabei verfolgt die Arbeit das Ziel aktuelle mobile Dienste, ihre Funktionalitäten und Praxisanwendungen zusammenzutragen und in geeigneter Form in den Vertriebsprozess zu integrieren. Dadurch soll die Erkenntnis gewonnen werden, ob der Einzug des mobilen Internets nicht doch als ein Vorteil für den stationären Vertrieb angesehen werden darf.
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.
Ziel dieser Ausarbeitung ist es, das Wippe-Experiment gemäß dem Aufbau innerhalb der AG Echtzeitsysteme unter Leitung von Professor Dr. Dieter Zöbel mithilfe eines LEGO Mindstorms NXT Education-Bausatzes funktionsfähig nachzubauen und das Vorgehen zu dokumentieren. Der dabei entstehende Programmcode soll didaktisch aufbereitet und eine Bauanleitung zur Verfügung gestellt werden. Dies soll gewährleisten, dass Schülerinnen und Schüler auch ohne direkten Zugang zu einer Hochschule oder ähnlichem Institut den Versuchsaufbau Wippe möglichst unkompliziert im Klassenraum erleben können.
In der Literatur sind Projekte als geeignetes Mittel zur Implementierung von Strategien im Unternehmen anerkannt. Ähnlich wie bei einem Projekt handelt es sich bei der Implementierung von Strategien um zeitlich befristete Aufgaben, die in der Regel eine hohe Komplexität und Neuartigkeit aufweisen. Aufgrund dessen werden heutzutage strategische Vorhaben in Form von Projekten umgesetzt. Somit haben Projekte eine hohe Bedeutung für die strategische Entwicklung von Unternehmen. Um diese strategische Entwicklung sichern zu können, muss ein permanentes Lenkungssystem für strategische Projekte im Unternehmen implementiert werden " das Projektportfoliomanagement. Aufgrund der Komplexität und Neuartigkeit strategischer Projekte ist das Projektportfoliomanagement ein hoch komplexes Lenkungssystem mit vielen Subprozessen, die mit hohen Kosten und Zeitaufwand verbunden sind. Diese Masterarbeit beschäftigt sich mit der Optimierung des Projektportfoliomanagements anhand der Lean-Philosophie. Letztere ist eine Sammlung von Prinzipien und Methoden, die für die Verschlankung der Produktion in der Automobilindustrie entwickelt wurde. Der Einsatz der Lean-Prinzipien brachte eine derartige Steigerung der Effizienz und Effektivität bei der Automobilherstellung, dass diese Prinzipien auch in anderen Branchen und Funktionsbereichen eigesetzt werden. Nun soll das Potential der Lean-Philosophie für die Optimierung des Projektportfoliomanagements untersucht werden.
Kleine und mittelständische Unternehmen stehen durch den permanenten Wandel unserer Wirtschaft [Baumann & Schulte, 2002, S. 5] immer größeren Herausforderungen gegenüber, die sie bewältigen müssen [Bullinger & Buck, 2007]. Um diesen Herausforderungen zu begegnen, muss die Organisation der Geschäftsprozesse innerhalb des Unternehmens effektiv und effizient erfolgen, damit ein möglichst hohes Maß an Transparenz erreicht werden kann.
Um eine effektivere und effizientere Unternehmenssteuerung zu gewährleisten und damit den Unternehmer entlasten zu können, sowie Transparenz zu schaffen, muss der Einsatz von zielgerichteten Methoden zur Schaffung von Kompetenzen im Bereich Prozessmanagement gerade in kleinen und mittelständischen Handwerksunternehmen im Vordergrund stehen. Diese haben aber auf Grund ihrer geringen Größe meist nicht das Know-how und die Ressourcen, sich neben den operativen Aufgaben mit den neuen Strategien der Betriebsführung zu beschäftigen [Kuiper, et al., 2012, S. 107].
Eine Möglichkeit Transparenz zu schaffen liegt in der Erhebung von Kennzahlen. In dieser Arbeit werden verschiedene Kennzahlensysteme betrachtet und ihre Eignung für den Einsatz in kleinen und mittelständischen Unternehmen anhand von definierten Kriterien verglichen. Das Ergebnis dieses Vergleiches zeigt, dass die in der Literatur identifizierten Kennzahlensysteme für kleine und mittelständische Unternehmen nicht deren Anforderungen entsprechen. Die Systeme liefern darüber hinaus nur wenige konkrete Methoden, wie Kennzahlen in KMU erhoben werden können.
Im Zuge dieser Arbeit werden auch kleine und mittelständische Handwerksunternehmen nach deren Nutzung und Wissen in Bezug auf Kennzahlen befragt. Das Ergebnis dieser Befragung zeigt, dass in den meisten Unternehmen nur sehr wenig Wissen in diesem Bereich vorhanden ist.
Auf Grundlage der Ergebnisse der vergleichenden Analyse bestehender Kennzahlensysteme aus dem ersten Teil dieser Arbeit und der Analyse der Unternehmensbefragung, wird im letzten Teil dieser Arbeit ein Vorschlag für ein prozessorientiertes Kennzahlensystem entwickelt und vorgestellt. Dieser Vorschlag für ein Kennzahlensystem ist insbesondere auf die Bedürfnisse von kleinen und mittelständischen Handwerksunternehmen ausgerichtet. Aber auch mit diesem System können nicht alle Schwierigkeiten die kleine und mittelständische Unternehmen bei der Arbeit mit Kennzahlen haben, eliminiert werden. Das System gibt eine strukturierte Vorgehensweise vor, und erläutert konkrete Maßnahmen, die zur Überwindung von Barrieren bei der effektiven Arbeit mit Kennzahlen, durchgeführt werden können.
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.
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.
Zusätzlich zum Rendern wird die Rechenleistung moderner Grafikkarten immer häufiger auch für allgemeine Berechnungen (GPGPU) genutzt. Für die Umsetzung stehen verschiedene Möglichkeiten zur Verfügung, die von der Verwendung der Renderingpipeline bis zu eigenständigen Schnittstellen reichen. In dieser Arbeit werden mit Render-To-Texture, Transform Feedback, Compute Shader und OpenCL vier verschiedene GPGPU-Methoden untersucht. Anhand von Partikelsystemen werden sie hinsichtlich der benötigten Berechnungszeit, der GPU-Auslastung, Lines of Code und Portierbarkeit miteinander verglichen. Dazu wurden sowohl das N-Körper Problem, Smoothed Particle Hydrodynamics und ein Partikelschwarm als Partikelsysteme umgesetzt. Es konnte gezeigt werden, dass insbesondere OpenCL und Compute Shader sehr gute Ergebnisse liefern.
In der vorliegenden Arbeit wird eine prototypische Anwendung für die Logopädie entworfen, die als therapeutisches Werkzeug dient, mit dem die Artikulation deutscher Laute und der Schluckvorgang simuliert werden können. Besonderer Fokus liegt dabei auf der dreidimensionalen Visualisierung der anatomischen Modelle der oro-pharyngolaryngealen Region, die vom Logopäden interaktiv bedient werden kann. Unter Berücksichtigung therapeutischer Anforderungen wird die Frage untersucht, ob eine solche Anwendung im Therapie-Alltag eingesetzt werden und einen Mehrwert zu den üblichen Hilfsmittel der Sprechtherapie bieten kann.