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Das Ziel dieser Masterarbeit ist, dass der Roboter Lisa komplexe Befehle verarbeiten und Information aus einem Kommando extrahieren kann, die benötigt werden, um eine komplexe Aufgabe als eine Sequenz von kleineren Aufgaben auszuführen. Um dieses Ziel zu erreichen wird das Bild, das Lisa von ihrer Umgebung hat, mit semantischen Informationen angereichert. Diese Informationen werden in ihre Karte eingefügt werden. Es wird angenommen, dass der komplexe Befehl bereits geparst worden ist. Deshalb ist die Verarbeitung des Inputs, um daraus einen geparsten Befehl zu erstellen, kein Teil dieser Masterarbeit. Die Karten, die Lisa aufbaut, werden mit semantischen Anmerkungen annotiert. Zu diesen Anmerkungen gehört jede Art von Informationen, die nützlich zur Ausführung allgemeiner Aufgaben sein könnte. Das kann zumBeispiel eine hierarchische Klassifizierungen von Orten, Objekten und Flächen sein. Die Abarbeitung des Befehls mit den zugehörigen Informationen über die Umgebung wird eine Sequenz von Aufgaben auslösen. Diese Aufgaben sind die bereits implementierten Fähigkeiten von Lisa, wie zum Beispiel Objekterkennung oder Navigation. Das Ziel dieser Masterarbeit ist aber nicht nur, die vorhandenen Aufgaben zu nutzen, sondern auch das Hinzufügen von neuen Aufgaben zu erleichtern.
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.
Die Personendetektion spielt eine wichtige Rolle in der Interaktion zwischen Mensch und Maschine. Immer mehr Roboter werden in menschlichen Umgebungen eingesetzt und sollen auf das Verhalten von Personen reagieren. Um das zu ermöglichen, muss ein Roboter zunächst in der Lage sein, die Person als solche zu erkennen. Diese Arbeit stellt ein System zur Detektion von Personen und ihrer Hände mittels einer RGBD-Kamera vor. Um eine Person zu erkennen werden zu Beginn modellbasierte Hypothesen über mögliche Personenpositionen aufgestellt. Anhand des Kopfes und Oberkörpers werden neu entwickelte Merkmale extrahiert, welche auf dem Relief und der Breite von Kopf und Schultern einer Person basieren. Durch die Klassifikation der Merkmale mit Hilfe einer Support Vector Machine (SVM) werden die Hypothesen überprüft und somit gültige Personenpositionen ermittelt. Dabei werden sowohl stehende, wie auch sitzende Personen anhand ihres sichtbaren Oberkörpers in verschiedenen Posen detektiert. Darüber hinaus wird ermittelt, ob die Person dem Sensor zugewandt oder abgewandt ist. Bei einer zugewandten Person werden zusätzlich, mit Hilfe der Farbinformation und der Entfernung zwischen Hand und Körper, die Positionen der Hände der Person bestimmt. Diese Information kann dann im nächsten Schritt zur Gestenerkennung genutzt werden.
Wir präsentieren die konzeptuellen und technologischen Grundlagen einer verteilten natürlich sprachlichen Suchmaschine, die einen graph-basierten Ansatz zum Parsen einer Anfrage verwendet. Das Parsing-Modell, das in dieser Arbeit entwickelt wird, generiert eine semantische Repräsentation einer natürlich sprachlichen Anfrage in einem 3-stufigen, übergangsbasierten Verfahren, das auf probabilistischen Patterns basiert. Die semantische Repräsentation einer natürlich sprachlichen Anfrage wird in Form eines Graphen dargestellt, der Entitäten als Knoten und deren Relationen als Kanten repräsentiert. Die präsentierte Systemarchitektur stellt das Konzept einer natürlich sprachlichen Suchmaschine vor, die sowohl in Bezug auf die einbezogenen Vokabulare, die zum Parsen der Syntax und der Semantik einer eingegebenen Anfrage verwendet werden, als auch in Bezug auf die Wissensquellen, die zur Gewinnung von Suchergebnissen konsultiert werden, unabhängig ist. Diese Funktionalität wird durch die Modularisierung der Systemkomponenten erreicht, die externe Daten durch flexible Module anspricht, welche zur Laufzeit modifiziert werden können. Wir evaluieren die Leistung des Systems indem wir die Genauigkeit des syntaktischen Parsers, die Präzision der gewonnenen Suchergebnisse sowie die Geschwindigkeit des Prototyps testen.
Große Mengen qualitativer Daten machen die Verwendung computergestützter Verfahren bei deren Analyse unvermeidlich. In dieser Thesis werden Text Mining als disziplinübergreifender Ansatz, sowie die in den empirischen Sozialwissenschaften üblichen Methoden zur Analyse von schriftlichen Äußerungen vorgestellt. Auf Basis dessen wird ein Prozess der Extraktion von Konzeptnetzwerken aus Texten skizziert, und die Möglichkeiten des Einsatzes von Verfahren zur Verarbeitung natürlicher Sprachen aufgezeigt. Der Kern dieses Prozesses ist die Textverarbeitung, zu deren Durchführung Softwarelösungen die sowohl manuelles als auch automatisiertes Arbeiten unterstützen, notwendig sind. Die Anforderungen an diese Werkzeuge werden unter Berücksichtigung des initiierenden Projektes GLODERS, welches sich der Erforschung von Schutzgelderpressung durchführenden Gruppierungen als Teil des globalen Finanzsystems widmet, beschrieben, und deren Erfüllung durch die zwei hervorstechendsten Kandidaten dargelegt. Die Lücke zwischen Theorie und Praxis wird durch die prototypische Anwendung der Methode unter Einbeziehung der beiden Lösungen an einem dem Projekt entspringenden Datensatz geschlossen.
Im Rahmen des "Design Thinking"-Prozesses kommen unterschiedliche Varianten kreativitätsfördernder Techniken zum Einsatz. Aufgrund der zunehmenden Globalisierung ergeben sich immer häufiger Kollaborationen, bei denen sich die jeweiligen Projektteilnehmer an verteilten Standorten befinden. Somit erweist sich die Digitalisierung des Design-Prozesses als durchaus erstrebenswert. Ziel der hier vorliegenden Untersuchung ist daher die Erstellung eines Bewertungsschemas, welches die Eignung digitaler Kreativitätstechniken in Bezug auf das "Entrepreneurial Design Thinking" misst. Des Weiteren soll geprüft werden, inwiefern sich der Einsatz von e-Learning-Systemen in Kombination mit der Verwendung digitaler Kreativitätstechniken eignet. Diese Prüfung soll am Beispiel der e-Learning Software "WebCT" konkretisiert werden. Hieraus ergibt sich die folgende Fragestellung: Welche digitalen Kreativitätstechniken eignen sich für die Anwendung im Bereich des "Entrepreneurial Design Thinkings" unter Einsatz der e-Learning Plattform "WebCT"? Zunächst wird eine Literaturanalyse bezüglich des "Entrepreneurial Design Thinkings", der klassische und digitale Kreativitätstechniken sowie des Arbeitens in Gruppen, was auch das Content Management, e-Learning-Systeme und die Plattform "WebCT" beinhaltet, durchgeführt. Im Anschluss daran wird eine qualitative Untersuchung durchgeführt. Auf Basis bereits bestehender Literatur, soll ein Bewertungsschema erstellt werden, welches misst, welche der behandelten digitalen Kreativitätstechniken für den Einsatz im "Entrepreneurial Design Thinking" am besten geeignet ist. Darauf aufbauend erfolgt die Verknüpfung des digitalisierten "Design Thinking"-Prozesses mit der e-Learning Plattform "WebCT". Abschließend wird diskutiert, in wie fern diese Zusammenführung als sinnvoll erachtet werden kann.
Die Erkennung von Fußgängern in digitalen Bildern ist von großem Interesse in der Entwicklung autonomer Systeme und der Interaktion von Computern mit ihrer Umgebung. Die Herausforderungen an ein solches System sind hoch, da die optische Erscheinung von Fußgängern stark variiert und die Umgebung unstrukturiert ist. In dieser Masterarbeit wird ein Standardverfahren aus der Forschung implementiert und erweitert. Dabei ist eine neue Erkenntnis, dass das Merkmal der Color Self-Similarity durch Vorberechnungen um den Faktor 4 beschleunigt werden kann. Das komplette Erkennungsystem wird in dieser Masterarbeit beschrieben und evaluiert, und der Source-Code unter einer Open Source Lizenz veröffσentlicht.
Im Rahmen dieser Masterarbeit wird ein umfassender Überblick über die Vielfalt der Sicherheitsmodelle gegeben, indem ausgewählte Sicherheitsmodelle beschrieben, klassifiziert und miteinander verglichen werden.
Sicherheitsmodelle beschreiben in einer abstrakten Weise die sicherheitsrelevanten
Komponenten und Zusammenhänge eines Systems. Mit den Sicherheitsmodellen können komplexe Sachverhalte veranschaulicht und analysiert werden.
Da Sicherheitsmodelle unterschiedliche Sicherheitsaspekte behandeln, beschäftigt
sich diese Arbeit mit der Ausarbeitung eines Klassifizierungsschemas, welches
die strukturelle und konzeptuelle Besonderheiten der Modelle in Bezug auf die zugrundeliegenden Sicherheitsaspekte beschreibt. Im Rahmen des Klassifizierungsschemas werden die drei grundlegenden Modellklassen gebildet: Zugriffskontrollmodelle, Informationsflussmodelle und Transaktionsmodelle.
Sicherheitsmodelle werden in einem direkten und indirekten Vergleich gegenüber gestellt. Im letzten Fall werden sie einer oder mehrerer Modellklassen des Klassifizierungsschemas zugeordnet. Diese Klassifizierung erlaubt, Aussagen über die betrachteten Sicherheitsaspekte und die strukturellen bzw. konzeptuellen Besonderheiten eines Sicherheitsmodells in Bezug auf die anderen Sicherheitsmodelle
zu machen.
Beim direkten Vergleich werden anhand der ausgewählten Kriterien die Eigenschaften
und Aspekte der Sicherheitsmodelle orthogonal zu den Modellklassen
betrachtet.
Auswirkung der Einführung eines Mindestlohns auf den Arbeitsmarkt, anhand eines Simulationsmodells
(2012)
Die Diskussion zum Thema Mindestlohn ist ein stets aktuelles und findet zur Jahreswende 2011/2012, in der diese Arbeit entstanden ist, von der Politik und Wirtschaft besonders viel Aufmerksamkeit. Die Aktualität dieses Themas und ihre Dynamik werden besonders darin bemerkbar, dass bei der Untersuchung der deutschen Literatur zu diesem Thema viele der Aussagen und Thesen nicht mehr zutreffen. Das eingangs aufgeführte Zitat von der amtierenden Bundesministerin für Arbeit und Soziales, Ursula von der Leyen, bringt zum Ausdruck, dass mittlerweile in der Politik ein Konsens darüber existiert, dass vollzeitbeschäftigte Arbeitnehmer in der Lage sein müssen, ihren Lebensunterhalt aus ihrem Einkommen zu sichern. Dies stellt für die christlich-demokratische Regierungspartei einen Dogmenwechsel dar. Während die CDU in den letzten Jahrzehnten auf die Tarifbindung gesetzt und einen Mindestlohn kategorisch abgelehnt hat, geht sie nun dazu über, Lohnuntergrenzen für alle Branchen zum Ziel ihrer Regierungsarbeit zu machen. Dies ist in starkem Maße darauf zurückzuführen, dass auf dem Arbeitsmarkt in den letzten Jahren die Lohnspreizung, die traditionell in Deutschland niedrig war, eine stark divergente Entwicklung genommen hat.
Ein weiterer Grund ist die abnehmende Rolle der Tarifbindung der letzten Jahre. Die Folge dieser Entwicklungen ist, dass 1,2 Millionen Menschen, somit vier Prozent der Beschäftigten, für Löhne unter fünf Euro. Weitere 2,2 Millionen Menschen arbeiten für Stundenlöhne unter sechs Euro, 3,7 Millionen Menschen verdienen unter sieben Euro und 5,1 Millionen Menschen arbeiten für Löhne unter acht Die Frage inwieweit ein Leben in Würde unter diesen Voraussetzungen möglich ist, beschäftigt große Teile der Gesellschaft. Denn damit sind das Volumen und die Lohnhöhe des Niedriglohnsektors auf ein Niveau gesunken, welche gesellschaftlich und politisch nicht mehr einfach zu vertreten sind. Zur Abwendung dieser Entwicklung wird das wirtschaftspolitische Instrument Mindestlohn, als probates Mittel, häufig in die Diskussion gebracht. So haben in der Vergangenheit viele Staaten den Mindestlohn auf unterschiedliche Art eingesetzt. Die Einführung eines flächendeckenden Mindestlohns in der Bundesrepublik wird vor allem mit den folgenden Zielen befürwortet.
Der Mindestlohn soll zum einen gewährleisten, dass Vollzeitbeschäftigte ein Einkommen erzielen, dass mindestens ihrem soziokulturellen Existenzminimum entspricht. Andererseits soll die Einführung des Mindestlohns die Notwendigkeit des Aufstockens mit dem Arbeitslosengeld II hemmen und somit die öffentlichen Kassen entlasten. Die Gegner des Mindestlohns lehnen die Einführung eines flächendeckenden allgemeinverbindlichen Mindestlohns, vor allem aufgrund arbeitsmarkttheoretischer Überlegungen, kategorisch ab. Diese vertreten die Ansicht, dass die Mechanismen des Arbeitsmarktes eine selbstregulierende Wirkung besitzen und ergänzt um die Tarifautonomie ausreichend geregelt sind. Eine drohende Vernichtung bestehender Arbeitsplätze und eine ausbleibende Schaffung neuer Arbeitsplätze werden als Folge der Einführung von Mindestlohn weiterhin argumentiert.
Hinzu kommt, dass in der Theorie je nach Denkschule und Position eine entgegengesetzte Auswirkung auf den Arbeitsmarkt prognostiziert werden kann. Vor dem Hintergrund der aktuellen Debatte untersucht die vorliegende Arbeit die Auswirkung der Einführung eines Mindestlohns. Um eine objektive Wertung für die vorliegende Problemstellung zu finden, wird mit Hilfe von Netlogo die computergestützte agentenbasierte Simulation benutzt. Anhand eines fiktiven Marktes mit fiktiven Akteuren/"Agenten" wird der Versuch unternommen, eine modellhafte Darstellung des Arbeitsmarktes abzubilden. Insbesondere soll untersucht werden, inwieweit die Einführung eines Mindestlohns, branchenspezifisch oder flächendeckend, den Beschäftigungsgrad und die Höhe der Löhne beeinflusst.
Um Altsysteme beim sogenannten Software-Reengineering an neue Anforderungen mittels Computerunterstützung anpassen zu können, wird eine effiziente Repräsentation der vorliegenden und im Laufe des Prozesses anfallenden Daten und Informationen benötigt. Als geeignete Repräsentationsform haben sich TGraphen herausgestellt, da sowohl Knoten als auch gerichtete Kanten typisiert sind und über Attribute verfügen können. Darüber hinaus besteht eine globale Anordnung aller Elemente des Graphen sowie eine Reihenfolge der Inzidenzen jedes Knoten. In dieser Arbeit wurde die "Extractor Description Language" (EDL) entwickelt, um die Syntax der Eingabedaten zu beschreiben und mittels frei definierbarer semantischer Aktionen einen TGraphen aufzubauen. Im Gegensatz zu klassischen Parsergeneratoren wie ANTLR werden mehrdeutige Grammatiken, Modularisierung, Inselgrammatiken und Symboltabellen-Stacks von EDL unterstützt, wodurch die Erstellung der Syntaxbeschreibung vereinfacht wird. Nach der Erhebung der Anforderungen an EDL, werden zunächst die existierenden Parsergeneratoren daraufhin untersucht, welcher zur Realisierung der Anforderungen am geeignetsten ist.
Im Anschluss wird die Syntax sowie die Semantik von EDL beschrieben und unter Nutzung des geeigneten Parsergenerators implementiert. Anhand von zwei mittels EDL generierten exemplarischen Extraktoren für XML und Java wird der zeitliche Aufwand zum Verarbeiten der Eingabe gemessen.