@masterthesis{Yamac,
  type      = {Bachelor Thesis},
  author    = {Yamac, Metin},
  title     = {Die Nutzung von Oracle Integration Cloud als iPaaS - L{\"o}sung f{\"u}r eine hybride Integration},
  url       = {http://nbn-resolving.de/urn:nbn:de:hbz:832-epub4-12528},
  school      = {Hochschulbibliothek der Technischen Hochschule K{\"o}ln},
  pages     = {85},
  abstract  = {Cloud Computing hat sich hinsichtlich der Digitalisierung zu einer Basistechnologie entwickelt. Das Marktvolumen der Cloud-Technologie ist in den vergangenen Jahren kontinuierlich gestiegen. Hybride IT-Umgebungen mit Cloud- und On-Premise Anwendungen werden von den Unternehmen zunehmend bevorzugt. Eines der gr{\"o}ßten H{\"u}rden von hybriden Architekturen ist derzeit die Integration von heterogenen Umgebungen, die immer mehr und mehr an Bedeutung gewinnt. Zudem wird mit dem vermehrten Einsatz von Cloud-Services die IT-Infrastruktur der Unternehmen immer komplexer. Mithilfe von hybriden Integrationsplattformen kann diese Herausforderung erfolgreich bew{\"a}ltigt werden. Die vorliegende Ausarbeitung gibt den Unternehmen einen Leitfaden, welche die hybride Integration mithilfe von cloudbasierten Integrationsplattformen meistern k{\"o}nnen.},
  subject      = {Informatik},
  language  = {de}
}
@masterthesis{Maclachlan,
  type      = {Bachelor Thesis},
  author    = {Maclachlan, Alasdair},
  title     = {Vergleich verschiedener Lernmethoden neuronaler Netze bei der Analyse von „Social Media" Inhalten},
  url       = {http://nbn-resolving.de/urn:nbn:de:hbz:832-epub4-12518},
  school      = {Hochschulbibliothek der Technischen Hochschule K{\"o}ln},
  pages     = {58},
  abstract  = {The goal of this bachelor thesis was the comparison of different learning methods in neural networks. The methods were applied to detect hate posts on social media plat-forms like twitter. To achieve this, a supervised Recurrent Neural Network and a self-supervised Word2Vec model were implemented. The results of both implementations show the importance of choosing the correct dataset and a learning method generating significant results. The problems of both implementations were identified and formulated into possible solutions to achieve more accurate predictions in future. This thesis is of high interest for students and developers in the area of sentiment analysis.},
  subject      = {Informatik},
  language  = {de}
}