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In dieser Arbeit wird eine Unterrichtsreihe beschrieben, welche aus den drei Bereichen „mathematische Relationen“, „Datenbanken in Sozialen Netzwerken“ und „Datenschutz“ zusammengesetzt ist. Zu jedem Bereich wird ein eigener Unterrichtsentwurf präsentiert.
Außerdem wurde im Rahmen der vorliegenden Arbeit ein Programm zur Visualisierung der Relationen des Sozialen Netzwerks Instahub entworfen, welches im Anschluss an die Beschreibung der Unterrichtsreihe aufgeführt wird.
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.
As a result of the technical progress, processes have to be adjusted. On the one hand, the digital transformation is absolutely necessary for every organization to operate efficient and sustainable, on the other hand whose accomplishment is a tremendous challenge. The huge amount of personal data, which accrue in this context, is an additional difficulty.
Against the background of the General Data Protection Regulation (GDPR), this thesis focuses on process management and ways of optimizing processes in a Human Resources Department. Beside the analysis of already existing structures and workflows, data management and especially the handling of personal data in an application process are examined. Both topics, the process management and the data protection are vitally important by itself, but it is necessary to implement the requirements of data protection within the appropriate position of a corresponding process. Relating to this, the thesis deals with the research question of what barriers may occur by a sustainable process integration and to which extend the GDPR prevent an unobstructed workflow within the Human Resources Department of the Handwerkskammer Koblenz. Additionally, answering the question of which subprocesses are convenient for a process automation is highly significant.
In scope of these questions Business Process Management is the solution. By means of the graphical representation standard, Business Process Model and Notation, a process model with the relevant activities, documents and responsibilities of the recruitment process is designed. Based on a target-actual comparison it becomes apparent, that standardized process steps with less exceptions and a large amount of information are basically convenient for automation respectively partial automation. After the different phases of the recruitment process are documented in detail, a Workflow-Management-System can ex-port the transformed models, so the involved employees just have to carry out a task list with assigned exercises. Against the background of the data protection regulations, access rights and maturities can be determined. Subsequently only authorized employees have admission to the personal data of applicants. Because of impending sanctions by violation against the GDPR, the implementation of the relevant legal foundations within the recruitment process is necessary and appropriate. Relating to the defined research questions, it appears that in principle not every activity is appropriate for a process automation. Especially unpredictable and on a wide range of factors depending subprocesses are unsuitable. Additionally, media discontinuities and redundant data input are obstacles to an enduring process integration. Nevertheless, a coherent consideration of the topics of business process management and the data protection regulations is required.
Konstituenten-Parsing versucht, syntaktische Struktur aus einem Satz zu extrahieren. Diese Parsing-Systeme sind in vielen maschinellen Sprachverarbeitungsanwendungen hilfreich, wie z.B. bei der Grammatikprüfung, der Beantwortung von Fragen und der Informationsextraktion. In dieser Masterarbeit geht es um die Implementierung eines Konstituentenparsers für die deutsche Sprache mit Hilfe von neuronalen Netzen. In der Vergangenheit wurden wiederkehrende neuronale Netze beim Aufbau eines Parsers und auch bei vielen maschinellen Sprachverarbeitungsanwendungen verwendet. Dabei werden Module des neuronalen Netzes mit Selbstaufmerksamkeit intensivgenutzt, um Sätze effektiv zu verstehen. Bei mehrschichtigen Selbstaufmerksamkeitsnetzwerken erreicht das konstituierende
Parsen 93,68% F1-Scoret. Dies wird noch weiter verbessert, indem sowohl Zeichen- als auch Worteinbettungen als Darstellung des Inputs verwendet werden. Ein F1-Score von 94,10% wurde am besten durch den Konstituenten-Parser erreicht, der nur den bereitgestellten Datensatz verwendet. Mit Hilfe externer Datensätze wie der deutschen Wikipedia werden vortrainierte ELMo-Modelle zusammen mit Selbstbeobachtungsnetzwerken verwendet, die einen F1-Score von 95,87% erreichen.
Since the invention of U-net architecture in 2015, convolutional networks based on its encoder-decoder approach significantly improved results in image analysis challenges. It has been proven that such architectures can also be successfully applied in different domains by winning numerous championships in recent years. Also, the transfer learning technique created an opportunity to push state-of-the-art benchmarks to a higher level. Using this approach is beneficial for the medical domain, as collecting datasets is generally a difficult and expensive process.
In this thesis, we address the task of semantic segmentation with Deep Learning and make three main contributions and release experimental results that have practical value for medical imaging.
First, we evaluate the performance of four neural network architectures on the dataset of the cervical spine MRI scans. Second, we use transfer learning from models trained on the Imagenet dataset and compare it to randomly initialized networks. Third, we evaluate models trained on the bias field corrected and raw MRI data. All code to reproduce results is publicly available online.
Der Industriestandard Decision Model and Notation (DMN) ermöglicht seit 2015 eine neue Art der Formalisierung von Geschäftsregeln. Hier werden Regeln in sogenannten Entscheidungstabellen modelliert, die durch Eingabespalten und Ausgabespalten definiert sind. Zudem sind Entscheidungen in graphartigen Strukturen angeordnet (DRD Ebene), die Abhängigkeiten unter diesen erzeugen. Nun können, mit gegebenen Input, Entscheidungen von geeigneten Systemen angefragt werden. Aktivierte Regeln produzieren dabei einen Output für die zukünftige Verwendung. Jedoch erzeugen Fehler während der Modellierung fehlerhafte Modelle, die sowohl in den Entscheidungstabellen als auch auf der DRD Ebene auftreten können. Nach der Design Science Research Methodology fokus\-siert diese Arbeit eine Implementierung eines Verifikationsprototyps für die Erkennung und Lösung dieser Fehler während der Modellierungsphase. Die vorgestellten Grundlagen liefern die notwendigen theoretischen Grundlagen für die Entwicklung des Tools. Diese Arbeit stellt außerdem die Architektur des Werkzeugs und die implementierten Verifikationsfähigkeiten vor. Abschließend wird der erstellte Prototyp evaluiert.
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.
„La liaison est un phénomène complexe dont la phénoménologie est encore aujourd’hui sujette à recherches et à débats. Dans la littérature classique, orthoépique ou descriptive, comme dans les recherches les plus actuelles, la liaison est considérée comme un phénomène multi-paramétrique et tous les niveaux linguistiques sont convoqués : phonologie, prosodie et syllabation, morphologie, syntaxe, lexique et sémantique, diachronie, orthographe et différentiation des styles [...] toutes les dimensions de la variation externe : variation dans le temps, dans l’espace géographique et dans l’espace social, variation dans l’espace stylistique des genres de discours“
(Eychenne/Laks 2017:1).
Dieses Zitat beschreibt die Liaison als ein sehr komplexes, von vielen Parametern beeinflusstes Phänomen. Wie gehen Lernende 1 mit einem solchen Phänomen um? Welche Liaison realisie-ren sie wie häufig? Welche Fehler treten auf? Welche Gründe gibt es für diese Fehler? Welche Auswirkungen hat ein längerer Auslandsaufenthalt des Lernenden in einem französischsprachi-gen Land auf die Produktion von Liaisons? Gibt es Unterschiede zwischen dem Erwerb der Liaison bei Kindern mit Französisch als Erstsprache (L1) und Lernenden des Französischen als Fremdsprache (L2)?
Auf all diese Fragen möchte ich im Laufe der vorliegenden Arbeit eingehen. Nach dem Zusam-mentragen einiger grundlegender Fakten über die Liaison soll daher ein Korpus mit französi-schen Sprachaufnahmen von deutschen Studierenden ausgewertet werden. Die Ergebnisse wer-den im Anschluss präsentiert und zunächst mit Resultaten von Kindern mit Französisch als L1 sowie anschließend mit Ergebnissen anderer Studien über Französischlernende verglichen.
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.
On-screen interactive presentations have got immense popularity in the domain of attentive interfaces recently. These attentive screens adapt their behavior according to the user's visual attention. This thesis aims to introduce an application that would enable these attentive interfaces to change their behavior not just according to the gaze data but also facial features and expressions. The modern era requires new ways of communications and publications for advertisement. These ads need to be more specific according to people's interests, age, and gender. When advertising, it's important to get a reaction from the user but not every user is interested in providing feedback. In such a context more, advance techniques are required that would collect user's feedback effortlessly. The main problem this thesis intends to resolve is, to apply advanced techniques of gaze and face recognition to collect data about user's reactions towards different ads being played on interactive screens. We aim to create an application that enables attentive screens to detect a person's facial features, expressions, and eye gaze. With eye gaze data we can determine the interests and with facial features, age and gender can be specified. All this information will help in optimizing the advertisements.