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Bei moderner Software kommt es auf verschiedene Faktoren an. Der erste für den Anwender zunächst sichtbare Faktor ist die Bedienungsfreundlichkeit des Produktes. Der zweite wichtige Faktor ist die Verwendbarkeit des Produktes auf verschiedenen Hardwareplattformen. Dies ist vor allem für Programme wichtig, die sich an einen großen Kundenkreis richten, da man nicht davon ausgehen kann, oder sollte, dass überall das gleiche Betriebssystem eingesetzt wird. Des weiteren wird so auch ein Umstieg auf ein anderes System erleichtert. Für das Softwarehaus selber ist die Wartbarkeit des Produktes von entscheidender Bedeutung. Objektorientierte Programmierung bietet hier durch Vererbungstechniken, Datenkapselung und ähnlichem die besten Voraussetzungen. Auch der Einsatz von Entwurfsmustern, also lange bewährten Konzepten objektorientierter Entwicklung, ist hier von Vorteil. Eine Datenbankanbindung ist für fast jede kommerzielle Software notwendig. Hierbei ist es auch von Vorteil sich nicht an eine spezielle Datenbank zu binden. Ein Mittel hierzu ist es die Datenbanksprache SQL und offene Datenbanktreiber wie etwa ODBC zu benutzen. Bei vielen Programmen ist es auch von Vorteil, wenn sie von Anfang an als verteilte Systeme entworfen werden. Verteilte Systeme haben den Vorteil, dass jedes Modul an einem anderen Ort sein kann und entweder über eine ständige oder aber auch eine temporäre Internetverbindung miteinander synchronisiert werden können. In dieser Arbeit werde ich anhand eines Praxisbeispieles beschreiben, wie man all diese Faktoren in ein Softwareprodukt unterbringt, und wie die Entwicklung aussieht.
Vergleich verschiedener Lernmethoden neuronaler Netze bei der Analyse von „Social Media“ Inhalten
(2018)
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.
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 größten Hürden 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 bewältigt werden. Die vorliegende Ausarbeitung gibt den Unternehmen einen Leitfaden, welche die hybride Integration mithilfe von cloudbasierten Integrationsplattformen meistern können.