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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.
Digital transformation is a prevailing trend in the world, especially in dynamic Asia. Vietnam has recorded remarkable changes in the economy as domestic enterprises have made new strides in the digital transformation process. MB Bank, one of the prestigious financial groups in Vietnam, also takes advantage of digital transformation to have the opportunity to break through to become a large-scale technology enterprise with many factors such as improving customer experience, increasing customer base and increasing customer satisfaction. enhance competitiveness, build trust and loyalty for customers. However, in the process of converting MB, there are also many challenges that require banks to have appropriate policies to handle. It can be said that MB Bank is a typical case study of digital transformation in the banking sector in Vietnam.
Challenges of Implementing Innovation Strategies at Large Organizations: A case of Lotte Group
(2023)
For many decades, one of the most important focuses of research has been on determining whether or not there is a correlation between the size of an organization and its level of innovation. Unlike small companies, large companies often have well-established structure that are hard to change and change managements seems to be much more difficult especially related to innovation. Nevertheless, there are many examples to prove the opposites. Some large organization like Apple, Amazon... always show great innovation efforts and keep changing in a much positive way. Therefore, the aim of this thesis is to discuss of how large organization can be able to implement innovation when having much drawbacks compare to SMEs. Through the use of a qualitative research approach, researcher was able to explore essential information on the innovation strategies that large companies are using in order to innovate and how they could overcome existing challenges by studying the working process of Lotte Group – one of the biggest companies in Korea.
FinTech is deemed to be an underexplored phenomenon even in academic and real environments. Among (1) “Sustainable FinTech” – the application of information technology as innovation in established financial services providers’ business operation; and (2) “Disruptive FinTech” – the provision of financial products and services by non-incumbents which in most cases are information technology entrepreneurs, the former receives more attention. In order to contribute to Disruptive FinTech category, the thesis strive to examine Entrepreneurial Strategy framework applied for technology players taking part in Vietnam financial market.
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.
Willingness to pay and willingness to accept on a two-sided platform - The use case of DoBeeDo
(2019)
It is widely known that especially for technology-based start-ups, entrepreneurs need to set up the boundaries of the business and define the product/service to offer in order to minimize the risk of failure. The goal of this thesis is to not only emphasize the importance of the business model development and evaluation but also show an example customer validation process for an emerging start-up named DoBeeDo, which is a mobile app operating on a two-sided market. During the process of customer validation a survey has been conducted to evaluate the interest of the target groups as well as the fit of their expectations using the Willingness to Pay and Willingness to Accept measures. The paper includes an analysis and evaluation of the gathered results and assesses whether the execution of the Customer Development Model can be continued.
In recent years head mounted displays (HMD) and their abilities to create virtual realities comparable with the real world moved more into the focus of press coverage and consumers. The reason for this lies in constant improvements in available computing power, miniaturisation of components as well as the constantly shrinking power consumption. These trends originate in the general technical progress driven by advancements made in smartphone sector. This gives more people than ever access to the required components to create these virtual realities. However at the same time there is only limited research which uses the current generation of HMDs especially when comparing the virtual and real world against each other. The approach of this thesis is to look into the process of navigating both real and virtual spaces while using modern hardware and software. One of the key areas are the spatial and peripheral perception without which it would be difficult to navigate a given space. The influence of prior real and virtual experiences on these will be another key aspect. The final area of focus is the influence on the emotional state and how it compares to the real world. To research these influences a experiment using the Oculus Rift DK2 HMD will be held in which subjects will be guided through a real space as well as a virtual model of it. Data will be gather in a quantitative manner by using surveys. Finally, the findings will be discussed based on a statistical evaluation. During these tests the different perception of distances and room size will the compared and how they change based on the current reality. Furthermore, the influence of prior spatial activities both in the real and the virtual world will looked into. Lastly, it will be checked how real these virtual worlds are and if they are sufficiently sophisticated to trigger the same emotional responses as the real world.
Commonsense reasoning can be seen as a process of identifying dependencies amongst events and actions. Understanding the circumstances surrounding these events requires background knowledge with sufficient breadth to cover a wide variety of domains. In the recent decades, there has been a lot of work in extracting commonsense knowledge, a number of these projects provide their collected data as semantic networks such as ConceptNet and CausalNet. In this thesis, we attempt to undertake the Choice Of Plausible Alternatives (COPA) challenge, a problem set with 1000 questions written in multiple-choice format with a premise and two alternative choices for each question. Our approach differs from previous work by using shortest paths between concepts in a causal graph with the edge weight as causality metric. We use CausalNet as primary network and implement a few design choices to explore the strengths and drawbacks of this approach, and propose an extension using ConceptNet by leveraging its commonsense knowledge base.
Thesis is devoted to the topic of challenges and solutions for human resources management (HRM) in international organizations. The aim is to investigate methodological approaches to assessment of HRM challenges and solutions, and to apply them on practice, to develop ways of improvement of HRM of a particular enterprise. The practical research question investigated is “Is the Ongoing Professional Development – Strategic HRM (OPD-SHRM) model a better solution for HRM system of PrJSC “Philip Morris Ukraine”?”
To achieve the aim of this work and to answer the research question, we have studied theoretical approaches to explaining and assessing HRM in section 1, analyzed HRM system of an international enterprise in section 2, and then synthesized theory and practice to find intersection points in section 3.
Research findings indicate that the main challenge of HRM is to balance between individual and organizational interests. Implementation of OPD-SHRM is one of the solutions. Switching focus from satisfaction towards success will bring both tangible and intangible benefits for individuals and organization. In case of PrJSC “Philip Morris Ukraine”, the maximum forecasted increase is 330% in net profit, 350% in labor productivity, and 26% in Employee Development and Engagement Index.
Advanced Auditing of Inconsistencies in Declarative Process Models using Clustering Algorithms
(2021)
Um einen konformen Geschäftsprozess einer Organisation zu haben, ist es unerlässlich, eine konsistente Entscheidungsprozess sicherzustellen. Das Maß für die Überprüfung, ob ein Prozess konsistent ist oder nicht, hängt von den Geschäftsregeln eines Prozesses ab. Wenn der Prozess diesen Geschäftsregeln entspricht, ist der Prozess konform und effizient. Für große Prozesse ist dies eine ziemliche Herausforderung. Eine Inkonsistenz in einem Prozess kann sehr schnell zu einem nicht funktionierenden Prozess führen. Diese Arbeit präsentiert einen neuartigen Auditing-Ansatz für den Umgang mit Inkonsistenzen aus einer Post-Execution-Perspektive. Das Tool identifiziert die Laufzeitinkonsistenzen und visualisiert diese in Heatmaps. Diese Diagramme sollen Modellierern dabei helfen, die problematischsten Einschränkungen zu beobachten und die richtigen Umbauentscheidungen zu treffen. Die mit vielen Variablen unterstützten Modellierer können im Tool so eingestellt werden, dass eine andere Darstellung von Heatmaps angezeigt wird, die dabei hilft, alle Perspektiven des Problems zu erfassen. Die Heatmap sortiert und zeigt die Inkonsistenzmuster zur Laufzeit, sodass der Modellierer entscheiden kann, welche Einschränkungen sehr problematisch sind und eine Neumodellierung angehen sollten. Das Tool kann in angemessener Laufzeit auf reale Datensätze angewendet werden.
Objekterkennung ist ein gut erforschtes Gebiet bei bildbasiertem Rechnersehenrnund eine Vielzahl an Methoden wurden entwickelt. In letzter Zeit haben sich dabei Ansätze verbreitet, die auf dem Implicit Shape Model-Konzept basieren. Dabei werden Objekte zunächst in grundlegende visuelle Bestandteile aufgetrennt, die um örtliche Informationen erweitert werden. Das so generierte Objektmodell wird dann in der Objekterkennung genutzt, um unbekannte Objekte zu erkennen. Seit dem Aufkommen von erschwinglichen Tiefenkameras wie der Microsoft Kinect wurde jedoch die Objekterkennung mittels 3D-Punktwolken von zunehmender Bedeutung. Im Rahmen des Robotersehens in Innenräumen wird ein Verfahren entwickelt, welches auf vorhandenen Ansätze aufbaut und damit die Implicit Shape Model basierte Objekterkennung für die Verarbeitung von 3D-Punktwolken erweitert.
Die Mitralklappe ist eine der vier Herzklappen des Menschen und in der linken Herzkammer zu finden. Ihre Funktion ist es, den Blutfluss vom linken Atrium zum linken Ventrikel zu regeln. Pathologien können zu eingeschränker Funktionalität der Klappe führen, sodass Blut zurück ins Atrium fließen kann. Patienten, die von einer Fehlfunktion betroffen sind, leiden möglicherweise an Erschöpfung und Schmerzen in der Brust. Die Funktionalität kann chirurgisch wiederhergestellt werden, was meist ein langer und anstrengender Eingriff ist. Eine gründliche Planung ist daher nötig, um eine sichere und effektive Operation zu garantieren. Dies kann durch prä-operative Segmentierungen der Mitralklappe unterstützt werden. Eine post-operative Analyse kann den Erfolg eines Eingriffs feststellen. Diese Arbeit wird bestehende und neue Ideen zu einem neuen Ansatz kombinieren, der zur (semi-)automatischen Erstellung solcher Mitralmodelle dienen kann. Der manuelle Anteil garantiert ein Modell hoher Qualität, während der automatische Teil dazu beiträgt, wertvolle Arbeitszeit zu sparen.
Die Hauptbeiträge des automatischen Algorithmus sind eine ungefähre semantische Trennung der beiden Mitralsegel und ein Optimierungsprozess, der in der Lage ist, eine Koaptations-Linie und -Fläche zwischen den Segeln zu finden. Die Methode kann eine vollautomatische Segmentierung der Mitralsegel durchführen, wenn der Annulusring bereits gegeben ist. Die Zwischenschritte dieses Vorgangs werden in eine manuelle Segmentierungsmethode integriert, so dass ein Benutzer den Gesamtprozess beeinflussen kann. Die Qualität der generierten Mitralmodelle wird durch das Vergleichen mit vollständig manuell erstellten Modellen gemessen. Dies wird zeigen, dass übliche Methoden zur Bestimmung der Qualität einer Segmentierung zu allgemein gefasst sind und nicht ausreichen, um die echte Qualität eines Modells widerspiegeln zu können. Folglich führt diese Arbeit Messungen ein, die in der Lage sind, eine Segmentierung der Mitralklappe detailliert und unter Betracht anatomischer Landmarken bewerten zu können. Neben der intra-operativen Unterstützung eines Chirurgen liefert eine segmentierte Mitralklappe weitere Vorteile. Die Möglichkeit, die Anatomie einer Klappe patientenspezifisch aufzunehmen und objektiv zu bewerten, könnte als Grundlage für zukünftige medizinische Forschung in diesem Bereich dienen. Die Automatisierung erlaubt dabei das Bearbeiten großer Datenmengen mit reduzierter Abhängigkeit von Experten. Desweiteren könnten Simulationsmethoden, welche ein segmentiertes Modell als Eingabe nutzen, das Ergebnis einer Operation vorhersagen.
Koordinations- und Bewusstseinsmechanismen sind in Computer-Supported Cooperative Work (CSCW) und bei traditioneller Groupware von Wichtigkeit. Die Wissenschaft ist bestrebt, deren Bedeutung bei der Nutzung von Groupware und die damit verknüpfte Zusammenarbeit von Menschen tiefgründig zu untersuchen, um ihre Anwendung und Effizienz zu beschreiben. Dabei wurde bisher noch keine Klassifizierung der Mechanismen vorgenommen, um deren Gemeinsamkeiten und Unterschiede sowie ihre Anwendung herauszuarbeiten und ihrer Bedeutung im kollaborativem Umfeld nachzugehen. Zudem fehlt die Betrachtung der Mechanismen in neuen Formen von Groupware. In der Wissenschaft als auch in der Praxis haben Enterprise Collaboration Systems (ECS), die Social Software Funktionalität beinhalten, wachsende Bedeutung. Basierend auf der Kombination von traditioneller Groupware und Social Software Komponenten beinhalten diese auch Mechanismen, die die Kollaboration vereinfachen sollen, jedoch bisher noch nicht hinreichend untersucht wurde.
Das Ziel dieser wissenschaftlichen Arbeit ist es daher, Beispiele für Koordinierungs- und Bewusstseinsmechanismen in der akademischen Literatur zu identifizieren um einen ersten Überblick über diese zu verschaffen. Aufbauend darauf ist es zudem Ziel, die Beispielmechanismen zu klassifizieren. Basierend auf einer Literaturanalyse werden Konzepte aus der Literatur übernommen und auf die ausgewählten Mechanismen angewendet um diese zu analysieren und zu klassifizieren. Dabei werden die Gemeinsamkeiten und Unterschiede der Mechanismen herauszuarbeiten und beschrieben. Um ein Verständnis für die Anwendung von Koordinations- und Bewusstseinsmechanismen zu verdeutlichen, werden einige Mechanismen exemplarisch visualisiert. Die Beispiele beziehen sich auf die verschiedenen Klassifizierungsgruppen. Die Auswahl der Mechanismen für die Visualisierung basiert auf deren signifikanten Unterschiede in ihrer Funktionalität. Anschließend werden die ausgewählten Mechanismen, die in der Literatur traditioneller Groupware identifiziert wurden, in kleinen Ausmaß in sozial integrierter ECS kon-trollier. Dabei gilt es herauszufinden, ob die Beispielmechanismen vorzufinden sind und ob neue Mechanismen identifiziert werden können. Als Praxisbeispiel von ECS mit Sozialer Software dient die kollaborative Plattform von IBM Connections. IBM Connections wird an der Universität Koblenz eingesetzt, um die Plattform „UniConnect“ zu betreiben. Anhand einer ersten Toolanalyse wird herausgearbeitet, welche von den identifizierten Beispielen an Mechanismen in IBM Connections angewendet werden. Diese Arbeit stellt erste Schritte in der Untersuchung von Koordinierungs- und Bewusstseinsmechanismen in ECS mit Social Software dar. Darüber hinaus sollen Beispiele für neue, bisher unbekannte Mechanismen herausgearbeitet werden, die im Zuge des sozialen Faktors zu kollaborativen Arbeit eingesetzt werden.
Der Beitrag soll dazu dienen, Beispiele von Koordinierungs- und Bewusstseinsmechanismen in der Literatur zu identifizieren, zu analysieren und diese zusammenbringen um einen ersten Überblick zu erhalten. Desweiten wird eine erste Klassifizierung anhand der Unterschiedlichkeiten der Mechanismen vorgenommen. Nebenbei soll der Betrag einen Anreiz für weitere Untersuchungen schaffen, Koordinierungs- und Bewusstseinsmechanismen in sozial integrierter ECS tiefer zu untersuchen.
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.
Das Ziel dieser wissenschaftlichen Arbeit ist es, verschiedene vorhandene cloud-basierte Internet of Things (IoT) Entwicklungsplattformen zu untersuchen und hier im Speziellen eine Plattform (IBM Watson IoT) anhand eines Anwendungsfallszenarios detailliert zu untersuchen. Bei IoT handelt es sich um eine aufkommende Technologie mit der Vision, die virtuelle Welt (z.B. Clouds, soziale Netzwerke) und die physikalische Welt (z.B. Geräte, Autos, Kühlschrank, Menschen, Tiere) durch die Internettechnologie miteinander zu verknüpfen. Beispielsweise kann das IoT-Konzept von “smart cities”, welche das Ziel verfolgen, die Produktivität und die Geschäftsentwicklung sowie die sozialen und kulturellen Angebote in der Stadt zu verbessern, durch die Nutzung von Sensoren, Aktuatoren, Clouds und mobilen Geräten erreicht werden (IEEE, 2015). Ein Sensor (z.B. ein Temperatursensor) in einem Gebäude (globale Welt) kann Echtzeitdaten an die IoT Cloud-Plattform (virtuelle Welt) senden, wo sie überwacht, gespeichert und analysiert werden oder eine Aktion auslösen können (z.B. das Kühlsystem in einem Gebäude anschalten, wenn die Temperatur eine bestimmte Grenze überschreitet). Obwohl IoT viele Möglichkeiten in verschiedenen Bereichen schafft (z.B. Transportwesen, Gesundheitsversorgung, verarbeitende Industrie), bringt es auch Herausforderungen mit sich, wie z.B. die Standardisierung, Interoperabilität, Skalierbarkeit, Sicherheit und Privatsphäre. In diesem Bericht werden IoT Konzepte und verwandte Schlüsselprobleme behandelt.
Der Fokus dieser wissenschaftlichen Untersuchung liegt in dem Vergleich verschiedener cloud-basierter IoT Plattformen, um die geschäftlichen Aspekte und die technischen Funktionen zu verstehen, die diese bieten. Die cloud-basierten IoT Plattformen von IBM, Google, Microsoft, PTC und Amazon wurden dabei untersucht.
Für die Ausgestaltung dieser Arbeit wurde die Design Science Research (DSR) Methode verwendet; für die Nachbildung des Echtzeit-IoT Systems wurde die IOT-A modellig Methode verwendet.
Der Vergleich verschiedener cloud-basierter IoT Entwicklungsplattformen zeigt, dass alle untersuchten Plattformen einfache IoT Funktionen bereitstellen, wie z.B. die Verbindung von IoT Geräten und der cloud-basierten IoT Plattform, das Sammeln von Daten von IoT Geräten, die Datenspeicherung und die Datenanalyse. Jedoch ist die IBM IoT Plattform den anderen Plattformen gegenüber aufgrund des integrierten Laufzeitsystems im Vorteil; dies macht sie zudem entwicklerfreundlich. Aus diesem Grund wurde die IBM Watson IoT für Bluemix für die weitere Untersuchung ihrer Einsatzmöglichkeiten ausgewählt. Das Angebot von IBM Watson IoT für Bluemix beinhalten Analytik, Risikomanagement, Verbindungs- und Informationsmanagement. Es wurde ein Anwendungsfall implementiert, um die Einsatzmöglichkeiten der IBM Watson IoT Plattform einzuschätzen. Die digitalen Artefakte (d.h. Anwendungen) wurden entwickelt, um die IoT Lösung von IBM zu bewerten. Die Ergebnisse zeigen, dass IBM eine skalierbare und entwickler- und einsetzungsfreundliche IoT Plattform bietet. Die enthaltene kognitive, kontextuelle und vorhersehbare Analytik erlaubt eine vielversprechende Funktionsweise, die Einblicke auf Basis der IoT Daten gewährt, die durch Sensoren oder andere IoT Geräte übertragen werden.
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.
Data visualization is an effective way to explore data. It helps people to get a valuable insight of the data by placing it in a visual context. However, choosing a good chart without prior knowledge in the area is not a trivial job. Users have to manually explore all possible visualizations and decide upon ones that reflect relevant and desired trend in the data, are insightful and easy to decode, have a clear focus and appealing appearance. To address these challenges we developed a Tool for Automatic Generation of Good viSualizations using Scoring (TAG²S²). The approach tackles the problem of identifying an appropriate metric for judging visualizations as good or bad. It consists of two modules: visualization detection: given a data-set it creates a list of combination of data attributes for scoring and visualization ranking: scores each chart and decides which ones are good or bad. For the later, an utility metric of ten criteria was developed and each visualization detected in the first module is evaluated on these criteria. Only those visualizations that received enough scores are then presented to the user. Additionally to these data parameters, the tool considers user perception regarding the choice of visual encoding when selecting a visualization. To evaluate the utility of the metric and the importance of each criteria, test cases were developed, executed and the results presented.
Unstrukturierte Textdokumente enthalten viele Informationen, die heutzutage mit automatisierten Methoden extrahiert werden können. In dieser Arbeit wird ein Framework entwickelt, mit dessen Hilfe ein Evaluationsschema zur Evaluation von Textverarbeitungstools erarbeitet wird. Das Evaluationsschema basiert auf der Modelabhängigen Softwarevaluation und der modelabhängige Teil basiert auf dem Verarbeitungsprozess, der von dem Conceptual Analysis Process abgeleitet ist. Der Conceptual Analysis Process ist im Rahmen des GLODERS Projektes entwickelt wurden. GLODERS ist ein EU-Projekt mit dem Fokus, ein IKT Modell zu entwickeln, welches helfen soll, Extortion Racket Systems besser zu verstehen. Im Rahmes des GLODERS Projektes wurden Gerichtsdokumente eines Falles in Deutschland zu Verfügungrngestellt, die in dieser Arbeit die Datengrundlage stellen. Zum Schutz involvierter Personen sind die Daten anonymisiert. Mit dem entwickelten Schema werden dann sechs verschiedene Softwarelösungen in Bezug auf die automatisierte Verarbeitungrnvon unstrukturierten Textdokumenten evaluiert.
Blockchain in Healthcare
(2020)
The underlying characteristics of blockchain can facilitate data provenance, data integrity, data security, and data management. It has the potential to transform the healthcare sector. Since the introduction of Bitcoin in the fintech industry, the blcockhain technology has been gaining a lot of traction and its purpose is not just limited to finance. This thesis highlights the inner workings of blockchain technology and its application areas with possible existing solutions. Blockchain could lay the path for a new revolution in conventional healthcare systems. We presented how individual sectors within the healthcare industry could use blockchain and what solution persists. Also, we have presented our own concept to improve the existing paper-based prescription management system which is based on Hyperledger framework. The results of this work suggest that healthcare can benefit from blockchain technology bringing in the new ways patients can be treated.
Die vorliegende Arbeit behandelt Techniken zur interakativen und physikalisch basierten Darstellung von Haaren für Computer-Generated Imagery (CGI). Dafür werden Techniken zur Simulation und Approximierung der Interaktionen von Licht mit Haar hergeleitet und vorgestellt. Des Weiteren wird beschrieben, wie Haare, trotz solch berechnungsintensiver Algorithmen, sehr interaktiv dargestellt werden können. Verfahren zur Berechnung von Schatten in Haaren sowie Ansätze zur effizienten Darstellung von Haar als transparente Geometrie werden ebenfalls vorgestellt. Einen Hauptschwerpunkt der Arbeit bildet dabei der DBK-Buffer, welcher im Rahmen dieser konzeptioniert, implementiert und evaluiert wurde. Mit Hilfe des DBK-Buffers ist es möglich tausende von transparenten Haaren sehr effizient darzustellen ohne auf Funktionalitäten der neusten Grafikkarten-Generation, oder sehr viel Videospeicher, angewiesen zu sein. Darüber hinaus wurde eine umfassende Evaluierung der beschriebenden Techniken bezüglich der visuellen Qualität, der Performanz und des Speicheraufwandes durchgeführt. Dabei wurde gezeigt, dass Haare nicht nur mit interaktiven, sondern sogar mit echtzeitfähigen Bildwiederholungsraten physikalisch basiert dargestellt werden können.