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Institut
- Institut für Computervisualistik (46) (entfernen)
Künstliche neuronale Netze sind ein beliebtes Forschungsgebiet der künst-
lichen Intelligenz. Die zunehmende Größe und Komplexität der riesigen
Modelle bringt gewisse Probleme mit sich. Die mangelnde Transparenz
der inneren Abläufe eines neuronalen Netzes macht es schwierig, effiziente
Architekturen für verschiedene Aufgaben auszuwählen. Es erweist sich als
herausfordernd, diese Probleme zu lösen. Mit einem Mangel an aufschluss-
reichen Darstellungen neuronaler Netze verfestigt sich dieser Zustand. Vor
dem Hintergrund dieser Schwierigkeiten wird eine neuartige Visualisie-
rungstechnik in 3D vorgestellt. Eigenschaften für trainierte neuronale Net-
ze werden unter Verwendung etablierter Methoden aus dem Bereich der
Optimierung neuronaler Netze berechnet. Die Batch-Normalisierung wird
mit Fine-tuning und Feature Extraction verwendet, um den Einfluss der Be-
standteile eines neuronalen Netzes abzuschätzen. Eine Kombination dieser
Einflussgrößen mit verschiedenen Methoden wie Edge-bundling, Raytra-
cing, 3D-Impostor und einer speziellen Transparenztechnik führt zu einem
3D-Modell, das ein neuronales Netz darstellt. Die Validität der ermittelten
Einflusswerte wird demonstriert und das Potential der entwickelten Visua-
lisierung untersucht.
Soziale Netzwerke spielen im Alltagsleben der Schülerinnen und Schüler eine entscheidende Rolle. Im Rahmen der vorliegenden Masterarbeit wurde ein Konzept für die Anzeige von Profilvorschlägen innerhalb des sozialen Netzwerks „InstaHub“, welches ein speziell für den Informatikunterricht programmiertes Werkzeug zum Thema „Datenbanken“ darstellt, entwickelt. Als Hürde stellte sich dabei dar, dass von den etablierten sozialen Netzwerken nur wenig bis gar keine Informationen über die Berechnung von Profil- oder Freundschaftsvorschlägen preisgegeben werden. Daher wurde zunächst das Wesen von Beziehungen zwischen Menschen in nicht-internetbasierten und in internetbasierten sozialen Netzwerken sowie die Gründe für Beziehungen zwischen Menschen in diesen Netzwerken dargelegt. Anhand der Beobachtung von Vorschlägen in anderen sozialen Netzwerken sowie der in InstaHub gespeicherten Nutzerdaten wurde ein Algorithmus für Profilvorschläge in InstaHub entworfen und mitsamt einer passenden Visualisierung entsprechend implementiert. Den zweiten Teil der Arbeit bildete eine Unterrichtseinheit für die Sekundarstufe II mit dem Thema Gefahren der Erzeugung und Verarbeitung von personenbezogenen Daten. In der Unterrichtseinheit dienen die Profilvorschläge in InstaHub, die auf von InstaHub über dessen Nutzer gesammelten Daten aufbauen, als Einstieg in die Thematik. Anschließend wird der Fokus von sozialen Netzwerken auf andere Online-Dienste erweitert und auf die Verarbeitung und Weitergabe dieser Daten eingegangen.
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.
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.
Konstituenten-Parsing versucht, syntaktische Struktur aus einem Satz zu extrahieren. Diese Parsing-Systeme sind in vielen maschinellen Sprachverarbeitungsanwendungen hilfreich, wie z.B. bei der Grammatikprüfung, der Beantwortung von Fragen und der Informationsextraktion. In dieser Masterarbeit geht es um die Implementierung eines Konstituentenparsers für die deutsche Sprache mit Hilfe von neuronalen Netzen. In der Vergangenheit wurden wiederkehrende neuronale Netze beim Aufbau eines Parsers und auch bei vielen maschinellen Sprachverarbeitungsanwendungen verwendet. Dabei werden Module des neuronalen Netzes mit Selbstaufmerksamkeit intensivgenutzt, um Sätze effektiv zu verstehen. Bei mehrschichtigen Selbstaufmerksamkeitsnetzwerken erreicht das konstituierende
Parsen 93,68% F1-Scoret. Dies wird noch weiter verbessert, indem sowohl Zeichen- als auch Worteinbettungen als Darstellung des Inputs verwendet werden. Ein F1-Score von 94,10% wurde am besten durch den Konstituenten-Parser erreicht, der nur den bereitgestellten Datensatz verwendet. Mit Hilfe externer Datensätze wie der deutschen Wikipedia werden vortrainierte ELMo-Modelle zusammen mit Selbstbeobachtungsnetzwerken verwendet, die einen F1-Score von 95,87% erreichen.
Since the invention of U-net architecture in 2015, convolutional networks based on its encoder-decoder approach significantly improved results in image analysis challenges. It has been proven that such architectures can also be successfully applied in different domains by winning numerous championships in recent years. Also, the transfer learning technique created an opportunity to push state-of-the-art benchmarks to a higher level. Using this approach is beneficial for the medical domain, as collecting datasets is generally a difficult and expensive process.
In this thesis, we address the task of semantic segmentation with Deep Learning and make three main contributions and release experimental results that have practical value for medical imaging.
First, we evaluate the performance of four neural network architectures on the dataset of the cervical spine MRI scans. Second, we use transfer learning from models trained on the Imagenet dataset and compare it to randomly initialized networks. Third, we evaluate models trained on the bias field corrected and raw MRI data. All code to reproduce results is publicly available online.
Die Material Point Method (MPM) hat sich in der Computergrafik als äußerst fähige Simulationsmethode erwiesen, die in der Lage ist ansonsten schwierig zu animierende Materialien zu modellieren [1, 2]. Abgesehen von der Simulation einzelner Materialien stellt die Simulation mehrerer Materialien und ihrer Interaktion weitere Herausforderungen bereit. Dies ist Thema dieser Arbeit. Es wird gezeigt, dass die MPM durch die Fähigkeit Eigenkollisionen implizit handzuhaben ebenfalls in der Lage ist Kollisionen zwischen Objekten verschiedenster Materialien zu beschreiben, selbst, wenn verschiedene Materialmodelle eingesetzt werden. Dies wird dann um die Interaktion poröser Materialien wie in [3] erweitert, was ebenfalls gut mit der MPM integriert. Außerdem wird gezeigt das MPM auf Basis eines einzelnen Gitters als Untermenge dieses Mehrgitterverfahrens betrachtet werden kann, sodass man das gleiche Verhalten auch mit mehreren Gittern modellieren kann. Die poröse Interaktion wird auf beliebige Materialien erweitert, einschließlich eines frei formulierbaren Materialinteraktionsterms. Das Resultat ist ein flexibles, benutzersteuerbares Framework das unabhängig vom Materialmodell ist. Zusätzlich wird eine einfache GPU-Implementation der MPM vorgestellt, die die Rasterisierungspipeline benutzt um Schreibkonflikte aufzulösen. Anders als andere Implementationen wie [4] ist die vorgestellte Implementation kompatibel mit einer Breite an Hardware.
Tracking ist ein zentraler Bestandteil vieler moderner technischer Anwendungen, insbesondere in den Bereichen autonome Systeme und Augmented Reality. Für Tracking gibt es viele unterschiedliche Ansätze. Ein erst seit kurzem verfolgter ist die Verwendung von Neuronalen Netzen. Im Rahmen dieser Masterarbeit wird eine eine Anwendung erstellt, welche für das Tracking ein Neuronales Netz verwendet. Dazu gehört ebenfalls die Erstellung von Trainingsdaten, sowie die Erstellung des Neuronalen Netzes und dessen Training.
Anschließend wird die Verwendung von Neuronalen Netzen für Tracking analysiert und ausgewertet. Hierunter fallen verschiedene Aspekte. Es wird für eine unterschiedliche Anzahl an Freiheitsgraden geprüft wie gut das Tracking funktioniert und wie viel Performance dieser Ansatz kostet. Des Weiteren wird die Menge der benötigten Trainingsdaten untersucht, der Einfluss der Architektur des Netzwerks und wie wichtig das Vorhandensein von Tiefendaten für die Funktion des Trackings ist. Dies soll einen Einblick ermöglichen wie relevant dieser Ansatz für den Einsatz in zukünftigen Produkten sein könnte.
Soll die Inneneinrichtung eines Raums geplant werden, stehen verschiedene
Programme für Computer, Smartphones oder Head-Mounted Displays
zur Verfügung. Problematisch ist hierbei der Transfer der Planung in die
reale Umgebung. Deshalb wird ein Ansatz mit Augmented Reality entwickelt,
durch den die Planung des Raums unter realen Umständen veranschaulicht
wird. Möchten mehrere Personen ihre Ideen beitragen, erfordern
herkömmliche Systeme die Zusammenarbeit an einem Endgerät. Ziel dieser
Masterarbeit ist es, eine kollaborative Anwendung zur Raumplanung
in Augmented Reality zu konzipieren und zu entwickeln. Die Umsetzung
erfolgt in Unity mit ARCore und C#.
Vereine, wie zum Beispiel die Pfadfinder, stützen sich auf die Arbeit ihrer ehrenamtlichen Mitglieder, welche eine Vielzahl von Aufgaben zu erledigen haben. Oftmals kommt es in den Reihen der Mitglieder zu plötzlichen Änderungen in den Organisationsteams und Ämtern, wobei Planungsschritte verloren gehen und Unerfahrenheit bezüglich der Planung besteht. Da die speziellen Anforderungen durch bereits existierende Tools nicht abgedeckt werden, wird zur Unterstützung von Vereinen in Bezug auf die genannte Problematik in dieser Arbeit ScOuT, ein Planungstool für die Organisationsverwaltung, konzipiert und entwickelt. Der Schwerpunkt lag darauf verschiedene geeignete Richtlinien und heuristische Methoden zu identifizieren und zu verwenden, um eine gebrauchstaugliche Benutzeroberfläche erstellen zu können. Das entwickelte Produkt wurde im Rahmen der Arbeit empirisch durch eine Benutzerumfrage bezüglich der Gebrauchstauglichkeit ausgewertet. Das Ergebnis dieser Studie zeigt, dass bereits ein hohes Maß des angestrebten Ziels durch den Einbezug der Richtlinien und Methoden erreicht werden konnte.
Daraus lässt sich im großen Kontext schließen, dass mithilfe von benutzerspezifischen Konzeptideen und der Anwendung geeigneter Richtlinien und Methoden eine zielführende Grundlage für eine gebrauchstaugliche Anwendung zur Unterstützung von Vereinen erstellt werden kann.
Simulationen in der Computergraphik haben das Ziel, die Realität so genau wie möglich in einer Szene einzufangen. Dafür werden intern und extern wirkende Kräfte berechnet, aus denen Beschleunigungen berechnet werden. Mit diesen werden letztendlich die Positionen von Geometrien oder Partikeln verändert.
Position Based Dynaimcs arbeitet direkt auf den Positionen. Durch Constraints wird eine Menge von Regeln aufgestellt, die zu jedem Zeitpunkt in der Simulation gelten sollen. Ist dies nicht der Fall, so werden die Positionen so verändert, dass sie den Constraints entsprechen. In dieser Arbeit wird ein PBD-Framework implementiert, in dem Solide und Fluide simuliert werden. Die Constraints werden durch ein Gauss-Seidel-Lösungsverfahren und ein Gauss-Jakobi-Lösungsverfahren gelöst. Die Berechnungen finden dabei komplett auf der GPU statt. Die Ergebnisse sind physikalisch plausible Simulationen, die in Echtzeit laufen.
Stylized image triangulation
(2019)
Die stilisierte Triangulierung ist ein beliebtes Stilmittel bei der Abstraktion von Bildern. Ergebnisse sind auf Covern von Magazinen zu finden oder als Kunstwerk zu kaufen. Eingesetzt wird diese Stilisierung auch bei mobilen Anwendungen oder gar bei Programmen, die sich ausschließlich mit der automatisierten Triangulation befassen.
Diese Arbeit basiert auf einer Veröffentlichung, die die adaptive dynamische Triangulierung als Optimierungsproblem versteht und damit, hinsichtlich der visuellen und technischen Qualität, neue Ergebnisse erzielt. Ziel dieser Arbeit ist es, dieses Verfahren möglichst vielen Nutzern zugänglich zu machen. Dazu wird eine mobile Anwendung - Mesh - entworfen und umgesetzt. Ein Host-Client System wird entwickelt, um die ressourcenbedürftige Berechnung nicht auf dem mobilen Endgerät ausführen zu müssen. Im Zuge dessen wird das Verfahren für die CPU portiert und zusätzlich ein Webserver entwickelt, der die Kommunikation zwischen dem Triangulierungsverfahren und der mobilen Anwendung herstellt. Die App «Mesh» bietet die Möglichkeit, ein beliebiges Bild zu dem Server zu senden, das nach der Bearbeitung heruntergeladen werden kann.
Ein Forschungsaspekt der Arbeit thematisiert die Optimierung des Verfahrens. Dafür wird der Gradientenabstieg, der die Energieminimierung durchführt, anhand verschiedener Ansätze untersucht. Die Einschränkung der Schrittmöglichkeiten, diagonale Schrittrichtungen und eine dynamische Neupositionierung werden getestet. Es zeigt sich, dass sich bei diagonaler Schrittrichtung, anstatt horizontaler und vertikaler, keine Verbesserung verzeichnen lässt. Die Einschränkung der Schrittrichtung, dass ein Punkt seine vorherige Position nicht erneut einnehmen kann, verursacht einen Verlust an optischer Qualität. Jedoch wird der globale angestrebte Approximationsfehler in kürzerer Zeit erreicht. Die vektorbasierte Variante der flexiblen Schrittrichtung resultiert mit längerer Berechnungszeit in qualitativ hochwertigeren Ergebnissen, sodass ästhetischere Resultate erzielt werden.
Ein weiterer Bestandteil dieser Arbeit setzt sich mit der Imitation eines Kunststils auseinander. Die Werke von Josh Bryan dienen als Inspiration. Mittels eines GLSL-Shaders soll durch die Verwendung von Pseudozufälligkeit ein natürlicheres Aussehen einer schraffierten Triangulierung erreicht werden. Ergebnisse zeigen, dass der Ansatz Möglichkeiten der Verbesserung aufweist, dass jedoch eine präzisere Triangulierung für eine hochwertige Imitation notwendig ist. Als letzter Bestandteil wird ein Renderstil präsentiert, der ausgehend von einem beliebigen Ausgangspunkt, die Dreiecke der Triangulation versetzt, sodass Lücken entstehen. Durch die freie Wahl des Zentrums des Effekts, ist ein Einsatz bei Animationen denkbar.
Diese Arbeit soll das von Dietz und Oppermann entwickelte Planspiel „Datenschutz 2.0“ an den heutigen Alltag der Schüler anpassen, die Benutzung in der Sekundarstufe II ermöglichen und die technischen und gesetzlichen Problematiken des Planspiels beheben. Das mit dem Planspiel aufgegriffene Thema Datenschutz ist im rheinland-pfälzischen Informatik-Lehrplan für die Sekundarstufe II verankert. Hier wird der Begriff Datenschutz in der Reihe „Datenerhebung unter dem Aspekt Datenschutz beurteilen“ genannt. Jedoch werden in dem Planspiel keine Daten erhoben, sondern die selbst hinterlassenen Datenspuren untersucht. Diese Form des Datenschutzes ist im Grundkurs in der vorgeschlagenen Reihe „Datensicherheit unter der Berücksichtigung kryptologischer Verfahren erklären und beachten“ unter dem Thema Kommunikation in Rechnernetzen zu finden. Im Leistungskurs steht die Datensicherheit in gleichbenannter Reihe und Thema und in der Reihe „Datenerhebung unter dem Aspekt Datenschutz beurteilen“ im Thema Wechselwirkung zwischen Informatiksysteme, Individuum und Gesellschaft.
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.
Mit dem Erscheinen moderner Virtual Reality (VR) Headsets auf dem Verbrauchermarkt, gab es den bisher größten Aufschwung in der Geschichte der VR Technologie. Damit einhergehend rücken aber auch die Problematiken aktueller VR Hardware immer mehr in den Vordergrund. Insbesondere die Steuerung in VR war schon immer ein komplexes Thema.
Eine mögliche Lösung bietet die Leap Motion: Ein Hand-Tracking Gerät, welches ursprünglich für den Desktop-Einsatz entwickelt wurde, aber mit dem letzten größeren Softwareupdate an üblichen VR Headsets angebracht werden kann. Dieses Gerät ermöglicht ein sehr genaues Tracking beider Hände und aller Finger. Damit ist es möglich, diese vollständig in der VR Welt zu replizieren und zur Steuerung zu verwenden.
Ziel dieser Arbeit ist es, virtuelle Benutzeroberflächen zu entwerfen, die mit der Leap Motion bedient werden können. Dies soll eine natürliche Interaktion zwischen dem Benutzer und der VR-Umgebung ermöglichen. Danach werden mit Hilfe einer Demoanwendung Probanden-Tests durchgeführt, um ihre Leistung zu bewerten und mit herkömmlichen VR-Reglern zu vergleichen.
Unterschiedliche Quellen (Print-Medien, Fernsehberichte u. Ä.) berichten immer wieder davon, dass es mit der Datenschutzkompetenz bei Kindern und Jugendlichen schlecht bestellt ist. Daher ist dem Thema Datenschutz im Informatikunterricht eine besondere Bedeutung zuzuschreiben.
Im Rahmen der Dissertation von Herrn Hug wird ein Datenschutzkompetenzmodell [Quelle INFOS17] entwickelt, anhand dessen die Datenschutzkompetenz von Schülerinnen und Schülern im Altern von 10 bis 13 Jahren gemessen werden kann.
Im Rahmen dieser Masterarbeit werden existierende Unterrichtsmaterialien zum Thema Datenschutz gesammelt und dazu eine Unterrichtsreihe entwickelt. Hierbei werden auch eigene Zugänge aufzeigt, um ein kohärentes und abgeschlossenes Projekt zu entwerfen, bei dem aktuelle Gefahren für Schülerinnen und Schüler aufgezeigt werden. Ziel ist es, dass die Schülerinnen und Schüler dazu befähigt werden, ihr Verhalten bezüglich Datenschutz besser einzuschätzen und verantwortungsvoller mit ihren persönlichen Daten umzugehen. Im Rahmen eines Feldversuches in einer 6. Klasse eines Gymnasiums wurde die Unterrichtsreihe erprobt.
Im Rahmen dieser Masterarbeit wird das Prinzip des hybriden Ray Tracing, einer Kombination einer Rasterisierungs-Pipeline mit Ray Tracing-Verfahren für einzelne Effekte, vorgestellt und eine Anwendung implementiert, welche innerhalb einer hybriden Ray Tracing-Pipeline Schatten, Umgebungsverdeckung
und Reflexionen berechnet und diese Effekte mit der direkten Beleuchtung kombiniert.
Das hybride Ray Tracing basiert auf der Idee, die Performance und Flexibilität von Rasterisierungs-Pipelines mit Ray Tracing zu kombinieren, um die Limitation der Rasterisierung, nicht auf die gesamte Umgebungsgeometrie an jedem Punkt zugreifen zu können, aufzuheben.
Im Rahmen der Implementation wird in die verwendete RTX-API sowie die Grafikschnittstelle Vulkan eingeführt und diese anhand der Implementation erklärt. Auf Grundlage der Ergebnisse und der Erkenntnisse bei der Nutzung der API wird diese, ihre Einsatzzwecke und Ausgereiftheit belangend, eingeschätzt.
In dieser Arbeit wird eine Unterrichtsreihe beschrieben, welche aus den drei Bereichen „mathematische Relationen“, „Datenbanken in Sozialen Netzwerken“ und „Datenschutz“ zusammengesetzt ist. Zu jedem Bereich wird ein eigener Unterrichtsentwurf präsentiert.
Außerdem wurde im Rahmen der vorliegenden Arbeit ein Programm zur Visualisierung der Relationen des Sozialen Netzwerks Instahub entworfen, welches im Anschluss an die Beschreibung der Unterrichtsreihe aufgeführt wird.
Die vorliegende Masterarbeit thematisiert die Evaluation einer sprachgesteuerten Lösung in der Produktion mit multimodaler Eingabe. Dabei wurden die Usability und die Benut-zerfreundlichkeit eines gewählten Sprachdialogsystems bewertet. Die Bewertung wurde mit Hilfe von Benutzertests und eines modifizierten SASSI-Fragebogens durchgeführt. Weiterhin wurden auch technische Kriterien, wie die Wortfehlerrate und die Out-of-grammar Rate zur Hilfe gezogen. Für den Versuch wurden zwei verschiedene Szenarien aus einer realen Produktionsum-gebung definiert. Dabei sollten die Teilnehmer verschiedene Aufgaben mit Hilfe des Testsystems erledigen. Die Interaktion mit dem Sprachdialogsystem fand anhand von ge-sprochenen Befehlen statt, welche durch eine Grammatik definiert wurden. Die Sprach-kommandos wurden durch die Zuhilfenahme eines WLAN-Headsets an das Sprachsys-tem übertragen. Während des Versuchs wurden Aussagen der Teilnehmer protokolliert und die technischen Kriterien notiert.
Das Ergebnis der Evaluation verdeutlicht, dass das Sprachdialogsystem eine hohe Quali-tät bezüglich Usability und Benutzerfreundlichkeit aufweist. Dabei sind die Wortfehler-rate und die Out-of-grammar Rate sehr niedrig ausgefallen und das System wurde von den Benutzern deutlich positiv bewertet. Nichtsdestotrotz wurden einige Kritikpunkte ge-nannt, die zu einer Verbesserung des Systems beitragen können.