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Institut
Uniprisma Ausg. 2005
(2015)
Simulation von Schnee
(2015)
Physik-Simulationen erlauben die Erstellung dynamischer Szenen auf dem Rechner. Sie lassen die Computergrafik lebendig werden und finden unter anderem Anwendung in Film, Spiel und Ingenieurswesen. Durch GPGPU-Techniken kann diese Arbeit erstmals auf der Grafikkarte stattfinden. Die dynamische Simulation von Schnee ist ein Gebiet, das aufgrund seiner physikalischen Komplexität noch wenig erforscht ist. Die Materie-Punkt-Methode ist das erste Modell, dass in der Lage ist die Dynamik und verschiedenen Arten von Schnee darzustellen.
Die hybride Nutzung von Lagrange-Partikeln und einem kartesischen Euler-Gitter ermöglichen das Lösen der partiellen Differentialgleichungen. Die Partikel werden dazu auf die Gitterknoten transformiert. Durch Anwendung der Finite-Elemente-Methode auf das Gitter können Gradienten zur Aktualisierung der Geschwindigkeit berechnet werden. Die Geschwindigkeiten werden dann auf die Partikel zurückgewichtet, um diese in der Simulation voranschreiten zu lassen. Gepaart mit einem spezifischen Materialmodell wird die dynamische Natur von Schnee erlangt. Diese schließt Kollision und Bruch mit ein.
Diese Bachelorarbeit verbindet die kürzlich erschienenen GPGPU-Techniken von OpenGL mit der Materie-Punkt-Methode, um die verschiedenen Schneearten dynamisch, visuell ansprechend und effizient zu simulieren
Die vorliegende Arbeit stellt eine Rigid-Body Physik-Engine vor, deren Schwerpunkt auf der Kollisionserkennung per GPU liegt. Die steigende Performanz und Zugänglichkeit moderner Grafikkarten sorgt dafür, dass sich diese auch für Algorithmen nutzen lassen, die nicht nur zur Bilderzeugung gedacht sind. Dieser Vorteil wird genutzt, um eine effiziente auf Partikeln basierende Kollisionserkennung zu implementieren. Mit Hilfe einer Testumgebung wird dann der Performance-Unterschied zwischen CPU und GPU dargestellt.
Thematik dieser Arbeit ist das dreidimensionale Image-Warping für diffuse und reflektierende Oberflächen. Das Warpingverfahren für den reflektierenden Fall gibt es erst seit 2014. Bei diesem neuen Algorithmus treten Artefakte auf, sobald ein Bild für einen alternativen Blickwinkel auf eine sehr unebene Fläche berechnet werden soll.
In dieser Arbeit wird der Weg von einem Raytracer, der die Eingabetexturen erzeugt, über das Warpingverfahren für beide Arten der Oberflächen, bis zur Optimierung des Reflective-Warping-Verfahrens erarbeitet. Schließlich werden die Ergebnisse der Optimierung bewertet und in den aktuellen sowie zukünftigen Stand der Technik eingeordnet.
Nutzung von Big Data im Marketing : theoretische Grundlagen, Anwendungsfelder und Best-Practices
(2015)
Die zunehmende Digitalisierung des Alltags und die damit verbundene omnipräsente Datengenerierung bieten für Unternehmen und insbesondere Marketingabteilungen die Chance, Informationen in bisher ungekannter Fülle über ihre Kunden und Produkte zu erhalten. Die Gewinnung solcher Informationen aus riesigen Datenmengen, die durch neue Technologien ermöglicht wird, hat sich dabei unter dem Begriff Big Data etabliert.
Die vorliegende Arbeit analysiert diese Entwicklung im Hinblick auf das Potenzial für die unternehmerische Disziplin des Marketings. Dazu werden die theoretischen Grundlagen des Einsatzes von Big Data im Marketing identifiziert und daraus Anwendungsfelder und Best-Practice-Lösungen abgeleitet. Die Untersuchung basiert auf einer Literaturanalyse zu dem Thema Big Data Marketing, welche neben verschiedenen Studien und Befragungen auch Expertenmeinungen und Zukunftsprognosen einschließt. Die Literatur wird dabei zunächst auf die theoretischen Grundlagen des Konstrukts Big Data analysiert.
Anschließend wird die Eignung von Big Data Lösungen für den Einsatz in Unternehmen geprüft, bevor die Anwendung im Bereich des Marketings konkretisiert und analysiert wird. Es wurde dabei festgestellt, dass anhand der theoretischen Aspekte von Big Data eine starke Eignung für den Einsatz im Rahmen des Marketings besteht. Diese zeichnet sich vor allem durch die detaillierten Informationen über Verhaltensmuster von Kunden und ihre Kaufentscheidungen aus. Weiterhin wurden potenzielle Anwendungsfelder identifiziert, welche besonders im Bereich der Kundenorientierung und der Marktforschung liegen. Im Hinblick auf Best-Practice-Lösungen konnte ein grober Leitfaden für die Integration von Big Data in die Unternehmensorganisation entwickelt werden. Abschließend wurde festgehalten, dass das Thema Big Data eine hohe Relevanz für das Marketing aufweist und dies in der Zukunft maßgeblich mitbestimmen wird.
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