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In this paper, we compare two approaches for exploring large,rnhierarchical data spaces of social media data on mobile devicesrnusing facets. While the first approach arranges thernfacets in a 3x3 grid, the second approach makes use of arnscrollable list of facets for exploring the data. We have conductedrna between-group experiment of the two approachesrnwith 24 subjects (20 male, 4 female) executing the same set ofrntasks of typical mobile users" information needs. The resultsrnshow that the grid-based approach requires significantly morernclicks, but subjects need less time for completing the tasks.rnFurthermore, it shows that the additional clicks do not hamperrnthe subjects" satisfaction. Thus, the results suggest thatrnthe grid-based approach is a better choice for faceted searchrnon touchscreen mobile devices. To the best of our knowledge,rnsuch a summative evaluation of different approaches for facetedrnsearch on mobile devices has not been done so far.
Augmented Reality bedeutet eine reale Umgebung mit, meistens grafischen, virtuellen Inhalten zu erweitern. Oft sind dabei die virtuellen Inhalte der Szene jedoch nur ein Overlay und interagieren nicht mit den realen Bestandteilen der Szene. Daraus ergibt sich ein Authentizitätsproblem für Augmented Reatliy Anwendungen. Diese Arbeit betrachtet Augmented Reality in einer speziellen Umgebung, mit deren Hilfe eine authentischere Darstellung möglich ist. Ziel dieserArbeitwar die Erstellung eines Systems, das Zeichnungen durch Techniken der Augmented Reality mit virtuellen Inhalten erweitert. Durch das Anlegen einer Repräsentation soll es der Anwendung dabei möglich sein die virtuellen Szeneelementemit der Zeichnung interagieren zu lassen. Dazu wurden verschiedene Methoden aus den Bereichen des Pose Tracking und der Sketch Recognition disktutiert und für die Implementierung in einem prototypischen System ausgewählt. Als Zielhardware fungiert ein Android Smartphone. Kontext der Zeichnungen ist eine Dungeon Karte, wie sie in Rollenspielen vorkommt. Die virtuellen Inhalte nehmen dabei die Form von Bewohnern des Dungeons an, welche von einer Agentensimulation verwaltet werden. Die Agentensimulation ist Gegenstand einer eigenen Diplomarbeit [18]. Für das Pose Tracking wurde ARToolkitPlus eingesetzt, ein optisches Tracking System, das auf Basis von Markern arbeitet. Die Sketch Recognition ist dafür zuständig die Inhalte der Zeichnung zu erkennen und zu interpretieren. Dafür wurde ein eigener Ansatz implementiert der Techniken aus verschiedenen Sketch Recognition Systemen kombiniert. Die Evaluation konzentriert sich auf die technischen Aspekte des Systems, die für eine authentische Erweiterung der Zeichnung mit virtuellen Inhalten wichtig sind.
Aktuell stehen nur wenige Informationen über die Verbreitung von Cloud Computing in deutschen Hochschulen zur Verfügung. Ein besseres Verständnis vom Stand der Technik in diesem Bereich würde die Modernisierung der Hochschulen in Deutschland und die Entwicklung von geeigneteren Cloud Produkten und neuen Geschäftsmodellen für diese Nische ermöglichen. Zu diesem Zweck wird eine Literaturrecherche über Cloud Computing und IT-Verbreitung und eine empirische Untersuchung mit einem Online-Fragebogen an Hochschulen in Deutschland durchgeführt, um den aktuellen Stand von Cloud Computing an deutschen Hochschulen zu untersuchen.
Ebenso fragt die Untersuchung nach den Chancen und Risiken, die die Mitarbeiterinnen und Mitarbeiter von Hochschulrechenzentren bei der Nutzung von Cloud Computing sehen. Im Anschluss daran werden Experten aus Universitäten und Unternehmen interviewt, um die gesammelten Informationen vom Online-Fragebogen und während der Forschung zu erweitern. Die erwarteten Ergebnisse werden dazu dienen, um eine Empfehlung für Hochschulen in Deutschland zu verfassen, ob sie Cloud Technologien schon benutzen sollen oder nicht. Darüber hinaus wird eine Liste mit kritischen Leitfragen vorgestellt, die vor der Migration zum Cloud Computing berücksichtig werden sollte.
In this paper, we demonstrate by means of two examples how to work with probability propagation nets (PPNs). The fiirst, which comes from the book by Peng and Reggia [1], is a small example of medical diagnosis. The second one comes from [2]. It is an example of operational risk and is to show how the evidence flow in PPNs gives hints to reduce high losses. In terms of Bayesian networks, both examples contain cycles which are resolved by the conditioning technique [3].
In der heutigen Robotik-Forschung soll hauptsächlich die Interaktion von autonomen, mobilen Robotern mit vorher nicht bekannten Umgebungen ermöglicht werden. Eines der grundlegendsten Probleme, das in diesem Kontext gelöst werden muss, ist die Frage, wo der Roboter ist und wie seine Umgebung in unmittelbarer Nähe, aber auch an bereits besuchten Orten aussieht " das sogenannte SLAM Problem.
In dieser Arbeit wird ein GraphSLAM System vorgestellt, das einen graphbasierten Lösungsansatz für dieses Problem darstellt. Ein solches System besteht aus einem Frontend und einem Backend. Das Frontend hat die Aufgabe, aus den Sensordaten einen Graphen zu konstruieren, der die relative Lage der Messungen zueinander widerspiegelt. Da sich Messungen widersprechen können, ist ein solcher Graph im Allgemeinen inkonsistent. Das Backend hat nun die Aufgabe, diesen Graphen zu optimieren, d. h. eine Konfiguration der Knoten zu bestimmen, die sich nur minimal widerspricht. Knoten repräsentieren Roboterposen, die aufgrund der enthaltenen Rotationen sog. Mannigfaltigkeiten sind und keinen gewöhnlichen Vektorraum bilden. Dies wird in der Arbeit konsequent berücksichtigt, was zu einem sehr effizienten und eleganten Optimierungsverfahren führt.