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Augmented Reality bedeutet eine reale Umgebung mit, meistens grafischen, virtuellen Inhalten zu erweitern. Oft sind dabei die virtuellen Inhalte der Szene jedoch nur ein Overlay und interagieren nicht mit den realen Bestandteilen der Szene. Daraus ergibt sich ein Authentizitätsproblem für Augmented Reatliy Anwendungen. Diese Arbeit betrachtet Augmented Reality in einer speziellen Umgebung, mit deren Hilfe eine authentischere Darstellung möglich ist. Ziel dieserArbeitwar die Erstellung eines Systems, das Zeichnungen durch Techniken der Augmented Reality mit virtuellen Inhalten erweitert. Durch das Anlegen einer Repräsentation soll es der Anwendung dabei möglich sein die virtuellen Szeneelementemit der Zeichnung interagieren zu lassen. Dazu wurden verschiedene Methoden aus den Bereichen des Pose Tracking und der Sketch Recognition disktutiert und für die Implementierung in einem prototypischen System ausgewählt. Als Zielhardware fungiert ein Android Smartphone. Kontext der Zeichnungen ist eine Dungeon Karte, wie sie in Rollenspielen vorkommt. Die virtuellen Inhalte nehmen dabei die Form von Bewohnern des Dungeons an, welche von einer Agentensimulation verwaltet werden. Die Agentensimulation ist Gegenstand einer eigenen Diplomarbeit [18]. Für das Pose Tracking wurde ARToolkitPlus eingesetzt, ein optisches Tracking System, das auf Basis von Markern arbeitet. Die Sketch Recognition ist dafür zuständig die Inhalte der Zeichnung zu erkennen und zu interpretieren. Dafür wurde ein eigener Ansatz implementiert der Techniken aus verschiedenen Sketch Recognition Systemen kombiniert. Die Evaluation konzentriert sich auf die technischen Aspekte des Systems, die für eine authentische Erweiterung der Zeichnung mit virtuellen Inhalten wichtig sind.
The goal of this Bachelor thesis is to implement and evaluate the "Simulating of Collective Misbelief"-model into the NetLogo programming language. Therefore, the model requirements have to be specified and implemented into the NetLogo environment. Further tool-related re-quirements have to be specified to enable the model to work in NetLogo. After implementation several simulations will be conducted to answer the research question stated above.
In dieser Arbeit wird der Nutzen von GPGPU (Allzweckberechnungen auf Grafikprozessoren) zur robusten Deskription von natürlichen, markanten Bildmerkmalen mit Hilfe der Grafikprozessoren mobiler Geräte bewertet. Dazu wurde der SURF-Deskriptor [4] mit OpenGL ES 2.0/GLSL ES 1.0 implementiert und dessen Performanz auf verschiedenen mobilen Geräten ausgiebig evaluiert. Diese Implementation ist um ein Vielfaches schneller als eine vergleichbare CPU-Variante auf dem gleichen Gerät. Die Ergebnisse belegen die Tauglichkeit moderner, mobiler Grafikbeschleuniger für GPGPU-Aufgaben, besonders für die Erkennungsphase von NFT-Systemen (Tracking mit natürlichen, markanten Bildmerkmalen), die in Augmented-Reality-Anwendungen genutzt werden. Die nötigen Anpassungen am Algorithmus des SURF-Deskriptors, um diesen effizient auf mobilen GPUs nutzen zu können, werden dargelegt. Weiterhin wird ein Ausblick auf ein GPGPU-gestütztes Tracking-Verfahren gegeben.
Aktuell stehen nur wenige Informationen über die Verbreitung von Cloud Computing in deutschen Hochschulen zur Verfügung. Ein besseres Verständnis vom Stand der Technik in diesem Bereich würde die Modernisierung der Hochschulen in Deutschland und die Entwicklung von geeigneteren Cloud Produkten und neuen Geschäftsmodellen für diese Nische ermöglichen. Zu diesem Zweck wird eine Literaturrecherche über Cloud Computing und IT-Verbreitung und eine empirische Untersuchung mit einem Online-Fragebogen an Hochschulen in Deutschland durchgeführt, um den aktuellen Stand von Cloud Computing an deutschen Hochschulen zu untersuchen.
Ebenso fragt die Untersuchung nach den Chancen und Risiken, die die Mitarbeiterinnen und Mitarbeiter von Hochschulrechenzentren bei der Nutzung von Cloud Computing sehen. Im Anschluss daran werden Experten aus Universitäten und Unternehmen interviewt, um die gesammelten Informationen vom Online-Fragebogen und während der Forschung zu erweitern. Die erwarteten Ergebnisse werden dazu dienen, um eine Empfehlung für Hochschulen in Deutschland zu verfassen, ob sie Cloud Technologien schon benutzen sollen oder nicht. Darüber hinaus wird eine Liste mit kritischen Leitfragen vorgestellt, die vor der Migration zum Cloud Computing berücksichtig werden sollte.
A taxonomic revision of the genus Pteris in tropical Africa revealed 26 species. An identification key to the species is provided. Morphological characters were used to prepare a cladistic analysis of the relevant taxa. Each species was evaluated concerning the IUCN red list status. Only Pteris mkomaziensis was considered as Near Threatened, and all other species only as Least Concern. An inventory of the ferns of Kakamega Forest / Kenya and Budongo Forest / Uganda revealed 85 species in Kakamega and 66 species in Budongo. Life form spectra were analysed and the ferns were studied for their value for bioindication.
Wildschweine gehören zu den meist verbreiteten Huftieren der Welt. Die Wildschweinpopulation in Deutschland stieg in den letzten drei Jahrzehnten deutlich an. Heutzutage führt deren hohe Dichte zu Schäden auf landwirtschaftlichen Flächen und spielt eine wichtige Rolle bei der Ausbreitung von Krankheiten. Für ein effektives Wildschwein Management sind Informationen über absolute Populationszahlen von höchster Bedeutung. Es existieren verschiedene traditionelle Methoden wie z.B. die direkte Beobachtung der Tiere, das Zählen ihrer Losungen oder die Auswertung der Statistiken zu Jagderträgen, die nur relative Schätzungen oder Populationstrends liefern. Absolute Populationszahlen könnte der Fang-Markier-Wiederfang Ansatz hervorbringen. Nichtsdestotrotz ist das Fangen von Wildschweinen schwer zu realisieren und kostenaufwendig in Bezug auf die hierzu benötigten Arbeitskräfte und den Feldarbeitsaufwand.
Weiterhin sind die Fangwahrscheinlichkeiten heterogen aufgrund der Verhaltensvariabilitaet der Individuen, die durch Alter, Geschlecht und Erfahrung der Tiere bedingt ist. Nicht-invasive genetische Verfahren sind vielversprechender gegenüber den traditionellen Methoden der Populationsgrößenschätzung speziell für Wildschweine. Denn zum Einen reduzieren diese Methoden den Stressfaktor der Tiere und senken Fangfehler und zum Anderen erhöhen sie die Zahl indirekter Beobachtungen. Kot eignet sich sehr gut als DNS-Quelle für die Wildschwein Genotypisierung, da dieser eine nahezu gleiche Erfassungswahrscheinlichkeit für alle Tiere gewährleistet. Nichtsdestotrotz bringt das Arbeiten mit Kot Schwierigkeiten mit sich, die sich in in einer geringen DNS Qualität und Quantität oder Genotypisierungsfehlern äußern. Das Hauptziel der vorliegenden Arbeit war die Entwicklung einer zuverlässigen, kostengünstigen, reproduzierbaren und praktikablen Methode zur Genotypisierung von Wildschweinen. Diese Methode sollte einen zuverlässigen Genotypendatensatz liefern, der aus der Genotypisierung gesammelter Kotproben stammte. Individuelle Identifikation bildet die Basis für einen anzuwendenden Fang-Markierung-Wiederfang Ansatz. Da es bisher keine vergleichbaren Untersuchungen zu Populationsschätzungen von Wildscheinen gibt, fehlen Referenzdaten zum nicht-invasiven Ansatz. Daher wurden verschiedene Versuche zur Reduzierung und Quantifizierung der Genotypisierungsfehlerraten (GFR) getestet, verglichen und evaluiert. Um die Amplifizierungsrate zu erhöhen wurden Hälterungs- und DNS-Isolationsverfahre optimiert. Ein Schritt für Schritt Ansatz zur Bestimmung der minimal erforderlichen Anzahl von Mikrosatelliten Marker wurde entwickelt, welcher einen Test mit nahverwandten Individuen (Mütter und deren Föten) beinhaltete, um sogar diese voneinander zu unterscheiden. Ein so genanntes Multitube-Verfahren wurden angewendet um die GFR zu reduzieren. Die Quantifizierung von GFR aus erhobenen Datensätzen wurde evaluiert indem verschiedene Methoden zur GFR-Bestimmung getestet und miteinander verglichen wurden, hierbei ergaben sich GFR zwischen 0% bis 54%. Als Konsequenz dessen wurden die Kriterien für das Multitube-Verfahren verschärft, indem die Anzahl der Wiederholungen von homozygoten Proben erhöht wurde. Eine zusätzliche Validierung in Form eines Blindtests wurde etabliert, um die Zuverlässigkeit der Genotypisierung und Fehlerkorrekturen zu bekräftigen.
Abschließend wurde ein strikter und praktikabler Verfahrenvorschlag entwickelt, beginnend beim Sammeln der Kotproben und endend mit dem Erhalt eines zuverlässigen Datensatzes mit Genotypen einzelner Proben.
Die Ergebnisse der hier präsentierten Methode aus zwei Beprobungen 2006 und 2007 in einem 4000 ha großen Areal im Pfälzer Wald führte zu ungenauen Schätzungen mit hohen Konfidenzintervallen (KI). So lag die geschätzte Populationsgrösse in der Beprobung 2006 bei 215 Individuen, was 156-314 (KI 95%) Individuen entspricht. Die Populationsschätzung 2007 brachte 415 Individuen hervor, was 315-561 (KI 95%) Individuen entspricht. Dies ließ auf zu niedrige Stichproben (2006 betrug n = 141, 2007 n = 326), zu wenig erfolgreich analysierte Proben (2006 n = 89, 2007 n = 156) und/ oder zu wenig Wiederfänge (2006 n = 12, 2007 n = 24) schließen. Zudem ergaben die Schätzungen sogar deutlich höhere Populationszahlen als zuvor durch Jagderträge vermutet wurde, was auf eine uneffektive Bejagungsstrategie in dem Studienareal hindeutet. Für den zukünftigen Ausblick ist es unabdingbar die Stichprobenzahl deutlich zu erhöhen um die Validität und Reliabiltät der Populationsschätzungen zu gewährleisten, da diese für das Wildmanagement und die epidemiologischen Lösungsstrategien von höchster Bedeutung sind. Nichtsdestotrotz konnte die im Rahmen dieser Arbeit entwickelte Methode zur individuellen Wildschwein Genotypisierung erfolgreich etabliert werden. Die daraus resultierenden Datensets zur Modellierung von Populationschätzungen sind zuverlässig und weisen eine ausreichend geringe reale Genotypisierungsfehlerrate auf.
The objective of this contribution is to conceptually analyze the potentials of entrepreneurial design thinking as being a rather new method for entrepreneurship education. Based on a literature review of different design thinking concepts we carve out a generic design thinking model upon we conceptually build a new model that considers entrepreneurial thinking as a valuable characteristic.
The results of our work show that the characteristics of entrepreneurial design thinking can enhance entrepreneurship education by supporting respective action fields of entrepreneurial learning. In addition we reveal that entrepreneurial design thinking offers beneficial guidelines for the design of entrepreneurship education programs.
Dualizing marked Petri nets results in tokens for transitions (t-tokens). A marked transition can strictly not be enabled, even if there are sufficient "enabling" tokens (p-tokens) on its input places. On the other hand, t-tokens can be moved by the firing of places. This permits flows of t-tokens which describe sequences of non-events. Their benefiit to simulation is the possibility to model (and observe) causes and effects of non-events, e.g. if something is broken down.
The paper deals with a specific introduction into probability propagation nets. Starting from dependency nets (which in a way can be considered the maximum information which follows from the directed graph structure of Bayesian networks), the probability propagation nets are constructed by joining a dependency net and (a slightly adapted version of) its dual net. Probability propagation nets are the Petri net version of Bayesian networks. In contrast to Bayesian networks, Petri nets are transparent and easy to operate. The high degree of transparency is due to the fact that every state in a process is visible as a marking of the Petri net. The convenient operability consists in the fact that there is no algorithm apart from the firing rule of Petri net transitions. Besides the structural importance of the Petri net duality there is a semantic matter; common sense in the form of probabilities and evidencebased likelihoods are dual to each other.
In this paper, we demonstrate by means of two examples how to work with probability propagation nets (PPNs). The fiirst, which comes from the book by Peng and Reggia [1], is a small example of medical diagnosis. The second one comes from [2]. It is an example of operational risk and is to show how the evidence flow in PPNs gives hints to reduce high losses. In terms of Bayesian networks, both examples contain cycles which are resolved by the conditioning technique [3].