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Die Kommunikation via Chat konnte sich in den letzten Jahren neben Kommunikationsmedien wie E-Mail und Telefon in vielen Bereichen des alltäglichen Lebens etablieren. Textbasierter Chat weist jedoch, im Vergleich zu Face-to-Face-Kommunikation, gewisse mediale Einschränkungen auf. Nonverbale Signale wie Gestik und Mimik können, in Ermangelung eines visuellen Kanals, nicht direkt übertragen werden. Trotzdem findet auch im Chat ein Austausch nonverbaler Informationen statt, wie beispielsweise der Einsatz von Emoticons oder Pausen in Gesprächen. Verhaltensweisen bei nonverbaler Kommunikation enthalten Hinweise bezüglich der sozialen Beziehung der Gesprächspartner. Derartige nonverbale Signale können aus Chat-Protokollen extrahiert und analysiert werden. In dieser Arbeit beschäftigen wir uns mit der Analyse nonverbaler Daten aus Chat-Protokollen. Ziel ist die Einschätzung der Stärke einer sozialen Beziehung anhand eines multidimensionalen Analyse-Modells.
An empirical evaluation of using the Swift language as the underlying technology of RESTful APIs
(2016)
The purpose of the current thesis is to determine the appropriateness of using the Swift language as the underlying technology for the development of RESTful APIs in a Linux environment. The current paper describes the process of designing, implementing and testing individual RESTful API components based on Node.js, PHP, Python and Swift and seeks to determine whether Swift is a viable alternative.
The thesis begins by defining a methodology for implementing and testing individual RESTful API components based on Node.js, PHP, Python and Swift. It then proceeds to detail the implementation and testing processes, following with an analytic discussion regarding the advantages and drawbacks of using the Swift language as the underlying technology for RESTful APIs and server-side Linux-based applications in general.
Based on the implementation process and on the results of the previously mentioned evaluation phase, it can be stated that the Swift language is not yet ready to be used in a production environment. However, its rapid evolution and potential for surpassing its competitors in the foreseeable future make it an ideal candidate for implementing RESTful APIs to be used in development environments.
Diese Arbeit untersucht verschiedene Ansätze, Daten im Google Cloud Firestore zu strukturieren und deren Auswirkungen auf Kosten, Performance sowie Codequalität. Zunächst folgt eine Aufbereitung des aktuellen Stands der Forschung. Darauf folgt die experimentelle Methodik. Hier dient eine prototypische Implementierung der Szenarien als Grundlage. Im Zuge des Experiments werden in unterschiedlichen Disziplinen Daten erhoben und im Anschluss ausgewertet, um empfehlenswerte Lösungen für definierte Anwendungsfälle zu benennen. Am Ende gibt die Arbeit ein kurzes Fazit zu den gewonnenen Erkenntnissen sowie einen Ausblick auf weitere Optimierungspotenziale ab.
The amount of data produced and stored in multiple types of distributed data sources is growing steadily. A crucial factor that determines whether data can be analyzed efficiently is the use of adequate visualizations. Almost simultaneously with the ongoing availability of data numerous types of visualization techniques have emerged. Since ordinary business intelligence users typically lack expert visualization knowledge, the selection and creation of visualizations can be a very time- and knowledge-consuming task. To encounter these problems an architecture that aims at supporting ordinary BI users in the selection of adequate visualizations is developed in this thesis. The basic idea is to automatically provide visualization recommendations based on the concrete BI scenario and formalized visualization knowledge. Ontologies that formalize all relevant knowledge play an important role in the developed architecture and are the key to make the knowledge machine-processable.