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Prozedurale Synthese, das Erzeugen von Computerspielinhalten durch die Verwendung von pseudo-zufälligen Algorithmen, ist ein Themenbereich mit wachsendem Interesse in wirtschaftlichen und akademischen Kreisen, verdankt sowohl durch ihre Eignung zur Senkung von Entwicklungszeit und -kosten als auch durch die Möglichkeit, prozedurale Synthese zur Erzeugung von interessanten und einmaligen Spielwelten einzusetzen. Obwohl viele aktuelle Computerspiele prozedural generierte Inhalte verwenden, gebrauchen nur wenige diese Methoden zur Erzeugung realistischer Weltraum-Spielumgebungen, und die Umsetzbarkeit der Anwendung prozeduraler Synthese zur Entwicklung eines solchen Spiels wurde untersucht. Aktuelle Modelle aus der Forschung wurden verwendet, um eine in Echtzeit laufende astronomische Simulation in Python zu entwickeln, welche Stern- und Planetenobjekte in einer fiktiven Galaxie prozedural erzeugt, die als Spielwelt eines einfachen 2DWeltraumspiels dient, in welchem der Spieler nach intelligentem Leben suchen muss.
The development of a game engine is considered a non-trivial problem. [3] The architecture of such simulation software must be able to manage large amounts of simulation objects in real-time while dealing with “crosscutting concerns” [3,p. 36] between subsystems. The use of object oriented paradigms to model simulation objects in class hierarchies has been reported as incompatible with constantly changing demands during game development [2, p. 9], resulting in anti-patterns and eventual, messy refactoring.[13]
Alternative architectures using data oriented paradigms revolving around object composition and aggregation have been proposed as a result. [13, 9, 1, 11]
This thesis describes the development of such an architecture with the explicit goals to be simple, inherently compatible with data oriented design, and to make reasoning about performance characteristics possible. Concepts are formally defined to help analyze the problem and evaluate results. A functional implementation of the architecture is presented together with use cases common to simulation software.
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.
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.
Hinsichtlich der rapide anwachsenden Menge an jährlich produzierten Daten und der wachsenden Akzeptanz des Enterprise 2.0, müssen sich Unternehmen immer stärker mit dem Management ihrer Daten befassen. Inhalt, der unkoordiniert erstellt und abgelegt wird, kann zu Datensilos führen (Williams & Hardy 2011, S.57), welche lange Suchzeiten, unzugängliche Daten und in der Konsequenz monetäre Verluste hervorrufen können. Das "sich ausdehnende digitale Universum" zwingt Unternehmen zur Entwicklung neuer Archivierungslösungen und Records Management Richtlinien (Gantz et al. 2007, S.13). Enterprise Content Management (ECM) ist das Untersuchungsfeld, welches sich mit diesen Anforderungen beschäftigt. Es ist im wissenschaftlichen Kontext des Enterprise Information Management angesiedelt. Ziel dieser Bachelor-Arbeit ist es, herauszufinden in welchem Umfang aktuelle Enterprise Content Management Systeme (ECMS) diese neuen Anforderungen, vor allem die Archivierung von Daten aus dem Enterprise 2.0, unterstützen. Zu diesem Zweck wurden drei Szenarien erstellt, mit deren Hilfe zwei verschiedene Arten von ECMS (ein Open Source - und ein proprietäres System), ausgewählt auf Grundlage einer kurzen Marktübersicht, evaluiert werden sollen. Die Anwendung der Szenarien zeigt, dass sich die Software Anbieter über die Probleme der Industrie im Klaren sind: beide Programme stellen Funktionen zur Archivierung von Daten aus online Teamarbeit sowie Möglichkeiten zum Records Management zur Verfügung. Aber die Integration beider Funktionalitäten ist nicht oder nur unvollständig gelöst. An dieser Stelle werden neue Fragen - wie z.B. "Welche im Enterprise 2.0 anfallenden Daten besitzen die Wichtigkeit, als "Business Record" gespeichert zu werden?" - aufgeworfen und müssen in zukünftiger Forschung betrachtet werden.
How entrepreneurs become successful with their business ideas has been a topic of discussion within entrepreneurial research circles for many years. Business success has been related to psychological characteristics and many research findings have explained how people become entrepreneurs and furthermore, how they find success in regards to their business ventures. People always wanted to know what defines an entrepreneur and more importantly, what is needed to become a successful entrepreneur. Curious minds began to search for the recipe for success. Personality Traits have been researched for years, leading to the discovery of many diverse and distinct forms which are still recognized today. Researchers compared the Behavioral Approach or the analysis of demographical characteristics to success.
This raises the question of what an entrepreneur needs to become successful which is made more difficult due to the fact that entrepreneurship and who an entrepreneur is can be difficult do define exactly. Entrepreneurs are diverse and distinct individuals that each possess their own characteristics, behavior and reasons for starting a business. Many people assume that it is just someone who starts their own business. While partially correct, this only scratches the surface of what it is to be an entrepreneur.
This thesis answers the following three research questions: 1. Which personality traits were found in the almost sixty years of researching? 2. What triggers do entrepreneurs need for starting a new business? 3. Which factor makes the entrepreneur successful with their business idea? Also, reading the thesis, one may gain a better understanding of what entrepreneurship is, what defines an entrepreneur and what one needs to become a successful entrepreneur.
In this thesis the reviewing literature method developed by Wolfswinkel et al. (2011) was used to identify suitable literature and references for the main chapters. For that the five stages of the grounded-theory method for reviewing the literature were used in an iterative fashion. In step one inclusion and exclusion criterias for literature were defined. Then literature was searched matching the criterias of step one. In step three the samples were refined. Then in step four the found literature was analyzed and coded before the results of this research was presented in the following text. Many entrepreneurial personality traits were discovered and confirmed during the studies conducted over the last sixty years, these include but are not limited to Need for Achievement, Locus of Control, or risk taking propensity. Motivation is clearly the main trigger to start your own business. During the studies reasons were discovered of how and why an entrepreneur may become successful outside of posessing the right combination of traits. For example: having human, financial and social capital, an entrepreneurial behavior and the right economic conditions to start a business that will survive for more than five years.
In dieser Arbeit präsentieren wir Methoden zum Schätzen von Kamerabewegungen einer RGB-D-Kamera in sechs Freiheitsgraden und dem Erstellen von 3D-Karten. Als erstes werden die RGB- und Tiefendaten registriert und synchronisiert. Nach der Vorverarbeitung extrahieren wir FAST-Merkmale in zwei aufeinander folgenden Bildern. Daraus wird eine Korrespondenzmenge erstellt und Ausreißer werden herausgefiltert. Anschließend projizieren wir die Korrespondenzmenge in 3D, um die Bewegung aus 3D-3D-Korrespondezen mittels Least-Squares zu bestimmen. Weiterhin präsentieren wir Methoden, um 3D-Karten aus Bewegungsschätzungen und RGB-D-Daten zu erstellen. Dafür benutzen wir das OctoMap-Framework und erstellen wahlweise auch inkrementelle Karten aus Punktewolken. Anschließend evaluieren wir das System mit dem weit verbreiteten RGB-D-Benchmark.
Im Rahmen dieser Bachelorarbeit wurde ein Back-Office für die elektronische Version des Europäischen Schadensberichtes erstellt. Es wurde bereits in anderen Arbeiten ein mobiler Client, welcher auf einem Windows Mobile Handy läuft, sowie ein Polizei Client erstellt. Diese greifen auf das Back-Office zu, um Daten, wie z.B. die Autodaten (Automarke, der Typ, das Baujahr und Bilder eines 3D-Modells des Autos) zu einem bestimmten Kennzeichen oder die Personendaten des jeweiligen Autobesitzers zu erhalten. Der mobile Client sendet zudem die Unfallakte an das Back-Office, damit die Daten über einen Unfall in diesem abgespeichert und weiter bearbeitet werden können. Ziel der Arbeit war es ein erweiterbares, modulares System zu entwickeln, welches später um weitere Module ergänzt werden kann, um neue Funktionen bereitstellen zu können. Diese Module können jeweils beliebige Daten in einer Datenbank abspeichern und diese von der Datenbank auch wieder abfragen, sowie verändern, ohne dass das relationale Schema der Datenbank verändert werden muss.
In der vorliegenden Arbeit untersuche ich eine breite Spanne von Libraries, Frameworks und anderer Technologien für die Programmiersprache Haskell. Ich demonstriere verschiedene praktische Anwendungen von Haskell und trage durch Implementationen und Taxonomieeinheiten zum 101companies System bei. Dies tue ich, indem ich einen großen Teil des 101companies feature models abdecke und damit verknüpfte Definitionen von Begriffen und Technologien in dieses System einpflege. Die Implementationen zeigen, wie verschiedene Sprachkonzepte von Haskell wie ein sehr starkes Typensystem, Polymorphismus, Funktionen höherer Ordnungen und Monaden effektiv bei der Entwicklung von Informationssystemen benutzt werden können. In diesem Zusammenhang zeige ich sowohl Vorteile als auch Einschränkungen der verschiedenen Technologien auf.
Next Word Prediction beschreibt die Aufgabe, das Wort vorzuschlagen, welches ein Nutzer mit der höchsten Wahrscheinlichkeit als Nächstes eingeben wird. Momentane Ansätze basieren auf der Analyse sogenannter Corpora (große Textdateien) durch empirischen Methoden. Die resultierende Wahrscheinlichkeitsverteilungen über die vorkommenden Wortsequenzen werden als Language Models bezeichnet und zur Vorhersage des wahrscheinlichsten Wortes genutzt. Verbreitete Language Models basieren auf n-gram Sequenzen und Smoohting Algorithmen wie beispielsweise dem modifizierten Kneser-Ney Smoothing zur Anpassung der Wahrscheinlichkeit von ungesehenen Sequenzen. Vorherige Untersuchungen haben gezeigt, dass das Einfügen von Platzhaltern in solche n-gram Sequenzen zu besseren Ergebnissen führen kann, da dadurch die Berechnung von seltenen und ungesehenen Sequenzen weiter verbessert wird. Das Ziel dieser Arbeit ist die Formalisierung und Implementierung dieses neuen Ansatzes, wobei zusätzlich das modifizierte Kneser-Ney Smoothing eingesetzt werden soll.