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Es wird ein Augmented-Reality Ansatz zur Erforschung modularer OSGi-Softwaresysteme präsentiert. Der Prototyp wird unter der Verwendung der Microsoft HoloLens implementiert. Module, wie Komponenten und Packages, werden in einer virtuellen Stadt dargestellt. Dieser Ansatz ermöglicht es dem Anwender, die Software-Architektur mittels intuitiver Navigation zu erkunden: Spracheingabe, Blickpunkt- und Gestenkontrolle. Eine multifunktionale Benutzeroberfläche wird vorgestellt, die für verschiedene Zielgruppen adaptiert werden kann. Viele veröffentlichte Visualisierungen weisen keine klare Zielgruppendefinition auf. Das Konzept kann leicht auf andere Darstellungsformen, wie beispielsweise der Inselmetapher übertragen werden. Erste Ergebnisse einer Evaluierung, die mittels kleiner strukturierter Interviews gewonnen werden konnten, werden präsentiert. Die Probanden mussten vier Programm-verständnis Aufgaben lösen und ihren Aufwand, sowie ihre Arbeitsbelastung einschätzen. Die Ergebnisse bilden eine gute Grundlage für weitere Forschung im Bereich der Software- Visualisierung in Augmented Reality.
Das Ziel der vorliegenden Masterarbeit ist es, einen Einführungskurs in die Computervisualistik mit dem Schwerpunkt Computergrafik zu konzeptionieren und zu prototypisieren. Der Kurs sollte Grundlagen der Computergrafik vermitteln und dabei Bezüge zu anderen Veranstaltungen des Studiums herstellen, um Motivation und Verständnis für die komplexen Zusammenhänge der Studieninhalte in der Computervisualistik zu schaffen. Der aktuelle Studiengangplan weist hier bislang ein erkennbares Defizit auf. Für den Einführungskurs wurden prototypische Lerneinheiten auf Grundlage der didaktischen Methode der Moderation und unter Verwendung von Unity entwickelt. Konzept und Prototypen wurden an Probanden ohne informationstechnischen Hintergrund evaluiert. Die Ergebnisse zeigten, dass Unity eine geeignete Oberfläche für die Vermittlung der Informationen bietet. Diese stieß auf Akzeptanz und konnte leichte Zugänglichkeit bei den Probanden aufweisen, obwohl die Lerneinheiten selbst kleinere Schwächen aufwiesen. Im Anschluss an die erste Evaluationsphase wurde eine qualitative Umfrage mit Alumini der Computervisualistik durchgeführt. Die Ergebnisse bestätigten den Bedarf nach einer einführenden Veranstaltung zur Orientierung und zur Förderung von Motivation und Verständnis für die breiten Themengebiete der Computervisualistik.
Topic Models sind ein beliebtes Werkzeug um Themen in großen Textkorpora zu identifizieren. Diese Textkorpora enthalten oft versteckte Meta-Gruppen. Das Größenverhältnis zwischen diesen Gruppen variiert meist stark. Die Präsenz dieser Gruppen wird in der Praxis oft ignoriert. Diese Masterarbeit erforscht daher, ob diese Gruppen Einfluss auf ein Topic Model haben.
Um den Einfluss zu testen, wird LDA auf Samples mit unterschiedlichen Gruppengrößen trainiert. Die Samples werden von Textkorpora mit großen Gruppenunterschieden (d.h. Sprachunterschieden) und kleinen Gruppenunterschieden (d.h. Unterschiede in der politische Orientierung) generiert. Die Leistungsfähigkeit von LDA wird per "Perplexity" evaluiert.
Der Einfluss von Gruppen auf die generelle Leistungsfähigkeit von Topic Models hängt von verschiedenen Faktoren der Gruppen ab, z.B. der Vorhersagbarkeit der Sprache generell. Die Leistungsfähigkeit der Topic Models für die einzelnen Gruppen wird von der Variation der relativen Gruppengrößen beeinflusst. Allerdings ist der Effekt für alle Datensätze verschieden.
LDA kann die Gruppen intern unterscheiden, wenn die Unterschiede der Gruppen groß genug sind (z.B. Sprachunterschiede). Der Anteil der Topics, die explizit für eine Gruppe gelernt werden, ist jedoch unterproportional zu dem Anteil der Gruppe im Trainingskorpus. Dieser Effekt verstärkt sich für kleinere Minderheiten.
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.
In dieser Forschungsarbeit wird eine Methode zur anwendungsbasierten Verknüpfung von Anforde-rungen und Enterprise Collaboration Softwarekompenten vorgestellt. Basierend auf dem etablierten IRESS Modell wird dabei ein praxistaugliches Mappingschema entwickelt, welches Use Cases über Kol-laborationsszenarien, Collaborative Features und Softwarekomponenten mit ECS verbindet. Somit las-sen sich Anforderungen von Unterhemen in Form von Use Cases und Kollaborationsszenarien model-lieren und anschließend über das Mappingschema mit konkreten ECS verbinden. Zusätzlich wird eine Methodik zur Identifikation von in Softwarekomponenten enthaltenen Collaborative Features vorge-stellt und exemplarisch angewandt.
Anschließend wird ein Konzept für eine Webapplikation entworfen, welches das vorgestellte Mapping automatisiert durchführt, und somit nach Eingabe der Anforderungen in Form vom Use Cases oder Kol-laborationsszenarien, die ECS ausgibt, die eben diese Anforderungen unterstützen.
Raytracing mit Vulkan
(2018)
Der Schwerpunkt der vorliegenden Bachelorarbeit war die Entwicklung eines einfachen Raytracerprogrammes unter der Verwendung der Vulkan API, und das Einschätzen des Mehraufwandes im Vergleich zum Performancegewinn. Das Programm wird in dieser Arbeit vorgestellt. Die Vulkan Komponente des Programms wird detailliert erklärt. Anschließend wird das Programm mit einem, unter der Verwendung von OpenGL geschriebenen, ähnlichen Raytracerprogramm verglichen. Beide Programme verwenden dabei den gleichen Raytracer, der im Fragmentshader implementiert ist. Der Test ergibt, dass der mithilfe von Vulkan geschriebene Raytracer deutlich langsamer ist, als das zum Vergleich dienende OpenGL Programm.
In Agrarlandschaften zählen Laufkäfer zu den weit verbreiteten Fressfeinden verschiedener Schädlinge, wie etwa von Nacktschnecken. Einflüsse von naturnahen Randstrukturen auf Laufkäfer und deren Potenzial zur natürlichen Schädlingsbekämpfung sind bekannt.
Der Einfluss von naturnahen Randstrukturen wurde auf randstrukturbewohnende Laufkäfer und Schnecken untersucht (Kapitel 2). Die Mehrzahl an Laufkäfern sowie Deroceras reticulatum präferierten Krautsäume, wohingegen Arion spp. vor allem in Gehölzen vorkam. Steigende Abundanzen von räuberischen Laufkäferarten und abnehmende Zahlen von Arion spp., gefördert durch einen hohen Anteil an Randstrukturen, lassen auf ein erhöhtes Potenzial zur Schneckenbekämpfung in strukturreichen Landschaften schließen.
Der Einfluss von naturnahen Randstrukturen wurde auf räuberische Laufkäfer und Schnecken in 18 Weizenfeldern getestet (Kapitel 3). Der Artenreichtum an karnivoren Laufkäfern stieg zusammen mit dem Anteil an Randstrukturen in der Landschaft, wobei deren Abundanz von kleinräumigen Effekten unbeeinflusst blieb. Die beiden Schädlinge zeigten unterschiedliche Muster, wobei Dichten von Arion spp. an Gehölzen in strukturarmen Landschaften am höchsten waren. D. reticulatum wurde weder durch lokale noch von großräumigen Effekten beeinflusst, was auf ihre Anpassung an Agrarlandschaften zurückzuführen ist. Die Ergebnisse lassen auf eine gesteigerte Kontrolle von Arion spp. durch Laufkäfer in strukturreichen Gebieten schließen.
Effekte von Randstrukturen und Bewirtschaftung wurden auf die Verteilung von Laufkäfern in 18 Kürbisfeldern getestet (Kapitel 4). Der Artenreichtum stieg mit Nähe zu den Randstrukturen, wobei Laufkäferabundanzen je nach Habitattyp unterschiedlich beeinflusst wurden. Die Bewirtschaftungsart hatte keinen Einfluss auf Laufkäfer und Landschaftsheterogenität beeinflusste nur Laufkäfer in ökologisch bewirtschafteten Feldern.
Prädationsexperimente von Schnecken und deren Eiern durch drei Laufkäferarten wurden im Labor in Einzel- und Zweierkonstellationen durchgeführt (Kapitel 5). Je nach Art wurden synergistische und additive Effekte gemessen. Generell erhöhen naturnahe Randstrukturen das Potenzial zur Schneckenbekämpfung durch Laufkäfer, was vor allem für Schnecken der Gattung Arion zählt. Es ist wichtig, einen bestimmten Anteil an naturnahen Randstrukturen in Agrarlandschaften bereitzustellen, da sie als Rückzugs-, Eiablage- und Überwinterungsorte fungieren und komplementäre Nahrungsressourcen bereitstellen.
The purpose of this thesis is to explore the sentiment distributions of Wikipedia concepts.
We analyse the sentiment of the entire English Wikipedia corpus, which includes 5,669,867 articles and 1,906,375 talks, by using a lexicon-based method with four different lexicons.
Also, we explore the sentiment distributions from a time perspective using the sentiment scores obtained from our selected corpus. The results obtained have been compared not only between articles and talks but also among four lexicons: OL, MPQA, LIWC, and ANEW.
Our findings show that among the four lexicons, MPQA has the highest sensitivity and ANEW has the lowest sensitivity to emotional expressions. Wikipedia articles show more sentiments than talks according to OL, MPQA, and LIWC, whereas Wikipedia talks show more sentiments than articles according to ANEW. Besides, the sentiment has a trend regarding time series, and each lexicon has its own bias regarding text describing different things.
Moreover, our research provides three interactive widgets for visualising sentiment distributions for Wikipedia concepts regarding the time and geolocation attributes of concepts.