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Due to the global phenomenon of climate change the region of Mara Siana is projected to increasingly face extreme weather events that particularly comprise prolonged droughts and
heavier rainfalls. To be able to adequately adapt to these changing circumstances and maintain their livelihoods communities need to build respective capacities. As the main objective, this research aims at determining landowners’ climate change adaptative capacity (CCAC) across different villages in Mara Siana. Accordingly, a semi-quantitative approach was carried out including qualitative interviews and the subsequent quantitative calculation of CCAC based on a multidimensional indicator set and a respective coding
system. In addition to predominantly positive results of socio-cultural characteristics and the quality of natural resources, this work reveals clear weaknesses and potential for improvement in the areas of income security and financial stability, the expansion and resilience of infrastructure, and the relationship between communities and local authorities. Moreover, differences in capacity results are not only identified between the investigated villages as well as between individual households but also systemic disadvantage in capacity building affecting female landowners and community members can be indicated from the obtained interview data. Therefore, this research gives concrete recommendations for the implementation and verification of suitable adaptive measures that are particularly tailored for the improvement of low-performance indicators while following a gendertransformative approach and thus hold the potential to increase CCAC in the long-term.
Elaeis guineensis Jacq. or oil palm is a native species of West Africa. Its oils, extracted from the fruit mesocarp and the kernel are widely used in the food industry, industrial applications, and bioenergy production. Due to its versatility, profitability and growing demand, the global oil palm agroindustry raises concerns regarding deforestation, effects in biodiversity, contamination and related to social issues such as labor conditions, poverty, and social conflicts. In Mexico, the establishment and subsequent growth of the oil palm industry was promoted by past government policies and financial support. In Chiapas the current main producer of the country, the expansion can be also attributed to oil palm resilience to floods, hurricanes, and the economic profitability.
The objective of this study is to evaluate the sustainability status of the oil palm production system within Acapetahua and Villa Comaltitlán Municipalities by analyzing the indicators of sustainability. To achieve this, the Evaluation Framework for Natural Resource Management Systems (MESMIS), was adapted to measure the attributes status of productivity, stability, reliability, resilience, self-management, equity, and adaptability, of the different dimensions of sustainability (environmental, social, political, and economic).
It was identified that MESMIS is an appropriate framework to study oil palm system in Acapetahua and Villa Comaltitlán municipalities. The methodology allowed the identification of critical points, and relevant indicators that include land use and vegetation cover changes, oil palm cashflow, good agricultural practices, farmers´ training, level of participation and farmers´ well-being. As a result, it was identified that vegetation and land use changes were principally from pastures land and previous oil palm plantations, and a positive profitability in the last two years. Soil and water conservation practices are implemented, and farmers have received different trainings principally from social mills, but other good agricultural practices and awareness of social problems should be improved, while the social participation evaluation showed a weak status of the political dimension.
Due to its location at the south-west coast of Ireland County (Co.) Cork is frequently affected by post tropical cyclones (PTCs). There have been several records of these post hurricanes in the past with the last severe PTC being Hurricane Ophelia in 2017. It caused severe disruption in the whole country, especially in Co. Cork with several thousand people without water, power and mobile service for up to 10 days and thousands of uprooted trees which blocked roads. PTCs, like Ophelia, will become more frequent under climate change conditions due to warmer sea surface temperatures and decreased vertical wind shear. Hence, hurricanes can reach northern latitudes more easily and have a higher chance of making landfall in Co. Cork. This thesis assesses the risk perception towards natural hazards (NHs) and the perception of the risk communication of hurricane Ophelia by the citizens of Co. Cork and suggests improvements in communication based on the people’s perception. This was achieved by conducting a standardised survey to analyse the perception. The risk communication chain, its content and media involved were evaluated with interviews with professionals involved in risk management in Ireland. Improvement suggestions were extracted of the survey and the expert interviews as well and have been ranked by the participating experts according to their importance. The people of Co. Cork are not overly concerned about being affected by NHs. The three hazards they feel threatened by most, after Ophelia hit the country, are storms, river floodings and hurricanes. Before Ophelia made landfall, they only ranked hurricanes in the 8th place (out of 8). Ergo, after experiencing Ophelia people are much more aware of hurricane risk in Ireland. People were very satisfied with the information they received during Ophelia. The improvements they wished for are: 1) information on how to deal with and how to prepare for impacts of the storm, 2) the impacts that can be expected locally and 3) information where to go to in case of severe impact to property. These are mostly in line with the improvements the experts ranked as most important for Cork. Experts voted the suggestion to include information on behavioural advice into risk communication before the NH hits and advice on how to organise for impacts afterwards as their number one priority. Their second rank is to have education and training for the citizens in Cork. On third place they voted for a change to impact forecasting. Even there are no central buildings or shelters available in Co. Cork, this improvement suggestion was only voted on rank 13 by the experts (out of 14). Having a participatory approach in risk communication can overcome the discrepancies between the wishes of the population and the ones of the experts and would lead to a better understanding of all stakeholders involved in risk communication and can reduce vulnerability of the people in Co. Cork to the impacts of NHs. The implementation of these activities would be in line with best practice examples and would support the guidelines of the Irish Framework for Major Emergency Management.
Architektur für ein Qualitätsmanagementsystem zur Verbesserung der Relevanz von Suchergebnissen
(2023)
Die Suchfunktion ist in vielen Softwareprodukten eine wichtige Komponente, die häufig zur Navigation in der Anwendung dient. Gerade, wenn große Datenmengen bereitgestellt werden, wie es bei Streamingdiensten (Netflix, Spotify) oder bei E-Commerce-Plattformen (Amazon, Zalando) der Fall ist, ist es wichtig, dass die Suchergebnisse für den Nutzer relevant sind. Eine für den Nutzer effektive Navigation mit der Suchfunktion ist nur möglich, wenn die Suchergebnisse eine ausreichend große Relevanz für den Nutzer bieten. Die Organisationen, welche die oben genannten Dienste betreiben, versuchen daher, die Relevanz ihrer Suchergebnisse zu optimieren. Eine Optimierung auf Relevanz ist zwar für eine spezielle Suche einfach, jedoch können dabei häufig Seiteneffekte auftreten, welche die Relevanz über alle Suchen verschlechtern. In einem E-Commerce-Shop kann das Einfiihren des Synonyms „Birne -> Glühbirne" dafür sorgen, dass Nutzer, die Gliihbirnen kaufen wollen und nach „Birne" suchen nun auch Gliihbirnen finden. Falls Nutzer aber das Obst Birne kaufen möchten, sind die Ergebnisse für diese Gruppe irrelevant. Bei einer Optimierung der Relevanz über alle Suchen können Qualitätsmanagementsysteme unterstützen. Ein Qualitätsmanagementsystem fiir die Relevanz von Suchergebnissen muss nicht nur fachliche und technische, sondern auch organisatorische Anforderungen beachten, um die Optimierungspotenziale vollständig auszuschöpfen. Diese Arbeit erläutert diese Anforderungen und stellt eine Architektur für ein Qualitätsmanagementsystem vor. Die Architektur wird hinsichtlich der Erfüllung der erläuterten Anforderungen analysiert. Desweiteren werden die Vor- und Nachteile fiir die jeweiligen Architekturentscheidungen unter Betrachtung der Anforderungen diskutiert. Das Ziel der Arbeit ist es, die Architektur entsprechend zu erläutern, sodass eine Organisation diese für sich angepasst implementieren kann.
As a customer, it can be frustrating to face an empty shelf in a store. The market does not always realize that a product has been out of stock for a while, as the item is still listed as in stock in the inventory management system. To address this issue, a camera should be used to check for Out-of-Stock (OOS) situations.
This master thesis evaluates different model configurations of Artificial Neural Networks (ANNs) to determine which one best detects OOS situations in the market using images. To create a dataset, 2,712 photos were taken in six stores. The photos clearly show whether there is a gap on the shelf or if the product is in stock. Based on the pre-trained VGG16 model from Keras, two fully connected layers were implemented, with 36 different ANNs differing in the optimization method and activation function pairings. In total, 216 models were generated in this thesis to investigate the effects of three different optimization methods combined with twelve different activation function pairings. An almost balanced ratio of OOS and in-stock data was used to generate these models.
The evaluation of the generated OOS models shows that the FTRL optimization method achieved the least favorable results and is therefore not suitable for this application. Model configurations using the Adam or SGD optimization methods achieve much better results. Of the top six model configurations, five use the Adam optimization method and one uses SGD. They all achieved an accuracy of at least 93% and were able to predict the Recall for the OOS class with at least 91%.
As the data ratio between OOS and in-stock data did not correspond to reality in the previously generated models, the in-stock images were augmented. Including the augmented images, new OOS models were generated for the top six model configurations. The results of these OOS models show no convergences. This suggests that more epochs in the training phase lead to better results. However, the results of the OOS model using the Adam optimization method and the Sigmoid and ReLU activation functions stand out positively. It achieved the best result with an accuracy of 97.91% and a Recall of the OOS class of 87.82%.
Overall, several OOS models have the potential to increase both market sales and customer satisfaction. In a future study, the OOS models should be installed in the market to evaluate their performance under real conditions. The resulting insights can be used for continuous optimization of the model.
Aim: European cities are facing heighten hydrological risks as a result of climate change at the same time as ecological degradation has reduced the environmental capacity to absorb and regulate such fluctuations. Climate forecasts predict more intense convective rainfall and winter flood events in the Wupper Basin in Germany, against a background trend of reduced mean rainfall during the summer months. On 14 July 2021 intense convective rainfall fell at points across Western Germany and led to flash floods in the Wupper Basin, many sites were inundated and the Wupper and Dhünn rivers rose to new record highs. Green-blue infrastructure offers strategies to reduce the impacts of hazards at the same time as providing a range of co-benefits. A study was undertaken to find which green-blue interventions will be most effective at reducing the impacts of hydrometeorological hazards for a study area in the west of the Wupper basin. Furthermore, as landscape features are highly influential in hydrology, the study sought to establish which sites within the landscape can provide maximum results from green-blue interventions, with a minimum of change to current land uses.
Region: Europe, peri-urban and rural, undulating, low mountainous landscapes
Methods: Literature findings on observed and projected climate data are summarised and long-term rainfall data from the study area is analysed to confirm rainfall trends. A state-of-the-art review is conducted and summarised to form a toolbox of potential interventions. The most recent hazardous hydrometeorological event is analysed to inform the locational priorities of potential interventions. Landscape features that have the most influence on basin hydrology are identified from the literature. These sites are paired with green-blue interventions that are shown to have the highest potential impact on interception, infiltration, runoff and flooding. A series of spatial analyses are carried out to produce maps detailing location and intervention with high potential to reduce the impact of hydrometeorological hazards in the study area. All of the evidence gathered from the literature analysis is combined in an implementation guide for green-blue interventions in the Wupper Basin.
Results: The hazards caused by the hydrometeorological extremes of flooding and drought are addressed or minimised through the green-blue interventions that increase interception and infiltration and reduce runoff and flooding. Priority locations are identified as the riparian zone with slope ≤15%, hilltop, lower slope and toe slope, all locations with a slope ≥30% and areas with a high topographic wetness index (TWI). A series of spatial analyses were carried out and suggestions made including potential locations for retention or detention areas and ponds, sites for revegetation and potential locations for implementation of shelterbelts/hedgerows, buffer strips, conservation tillage or strip tillage, reduced mowing intensity or frequency and biochar additions. An implementation guide is created that provides a summary of the highest potential green-blue interventions and landscape locations, and a description of the mechanisms involved in addressing the hydrometeorological hazards.
Keywords: Green-blue interventions, hydrometeorological hazard reduction, Wupper Basin hydrology
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.
Die nachfolgende Masterarbeit untersucht die Nutzung von DeepFake-Anwendungen bei Personen mit einer Fazialisparese. Dabei handelt es sich um eine Lähmung des Gesichtnervs, wodurch die betroffenden Menschen keine bzw. keine vollständige Mimik im Gesicht haben. Es wird hierbei getestet, ob mithilfe von DeepFake eine möglichst realistische Mimik generiert werden kann. Für die Untersuchung werden zunächst sowohl die theoretischen Grundlagen als auch verschiedene potenzielle Anwendungen vorgestellt. Mithilfe der vorgestellten Anwendungen wird anschließend ein Versuch durchgeführt, in dem die künstliche Intelligenz mit Bildmaterial von Proband:innen trainiert und anschließend manipuliert wird. Die aus dem Versuch resultierenden Ergebnisse werden danach durch eine Umfrage mit Bildern, welche eine originale Mimik zeigen, verglichen. Dadurch soll überprüft werden, wie realistisch die manipulierten Bild- und Videomaterialien sind oder ob die künstliche Intelligenz an eine mögliche Grenze stößt. Abschließend werden weitere Forschungsansätze und Anwendungsmöglichkeiten vorgestellt, in welchem die betrachtete künstliche Intelligenz genutzt werden kann.
Kategorisierung und Bewertung plattformübergreifender Ansätze für die Auswahl eines Frameworks
(2023)
Die plattformübergreifende Entwicklung ist eine populäre Art der Anwendungsentwicklung, die in der Forschung und Industrie immer weiter an Relevanz gewinnt. Dabei wird eine Codebasis geschrieben, die auf mehreren Betriebssystemen lauffähig ist. Das Ziel dieses Ansatzes ist es unter anderem, die Zeit- und Kosteneffizienz zu optimieren. Es gibt verschiedene Ansätze der plattformübergreifenden Entwicklung. Die einzelnen Frameworks lassen sich wiederum in diese Ansätze einteilen. Durch die steigende Akzeptanz dieser Art der Entwicklung herrscht eine zu große Auswahl an Frameworks, von denen jedes eigene Stärken und Schwächen aufweist. Dies ist ein Problem, da Entwickelnde keine Übersicht und Einordnung der Frameworks für ihre individuellen Bedürfnisse haben. Um diesem Problem entgegen zu wirken, wird in dieser Arbeit ein Verfahren entwickelt, mit dem das passende Framework für die Rahmenbedingungen des jeweiligen Projekts ermittelt werden kann. Dazu werden die Frameworks Kotlin Multiplatform, Flutter, React Native und Vue.js, das zur Umsetzung einer PWA genutzt wird, für eine mobile Anwendung getestet, die auf Android und iOS Geräten laufen soll. Zusätzlich werden 44 Kriterien ermittelt, anhand derer die Frameworks bewertet werden. Mit dem resultierenden Verfahren kann sowohl eine objektive, als auch eine subjektive Auswertung der Frameworks erfolgen, um eine geeignete Auswahl zu treffen.
Smartphones und die Nutzung von mobilen Anwendungen gewinnen aufgrund der stetig voranschreitenden Digitalisierung weiter an Relevanz. Im April 2022 lag die Zahl der genutzten mobilen Endgeräte bei knapp 6 Milliarden, wobei die Hersteller Apple
und Google einen Marktanteil von knapp 99 % einnehmen. Um als Entwickler eine möglichst große Zielgruppe anzusprechen, ist es daher wichtig, die eigene Anwendung auf möglichst vielen Plattformen zur Verfugung stellen zu können. Die native Entwicklung ist einer der am meist verbreitetste Entwicklungsansatz für mobile Anwendungen. Dort werden plattformspezifische Tools sowie native Programmiersprachen verwendet. Hierbei ergeben sich allerdings diverse Herausforderungen für Entwickler entlang des gesamten Entwicklungsprozesses. Neben der nativen Entwicklung existiert der Ansatz von Cross-Plattform. Hierbei handelt es sich um einen Sammelbegriff für verschiedene Ansätze, welche das Ziel verfolgen eine Anwendung durch die Nutzung einer einheitlichen Codebasis auf mehreren Plattformen zur Verfugung zu stellen. Einer dieser Unteransätze ist
Backend-Driven UI, worin die gesamte Anwendung innerhalb eines strukturierten Datenformats beschrieben und serverseitig verwaltet wird. Der Client kann diese Daten dann dynamisch anfragen und zur Laufzeit in native UI überführen. Das Konzept von Backend-Driven UI wird bereits durch Unternehmen wie Airbnb oder SiriusXM eingesetzt, ist hier allerdings stark auf anwendungsbezogene Prozesse zugeschnitten. Es bedarf daher eines Backend-Driven UI Frameworks, welches es Entwicklern ermöglichen soll, mobile Anwendungen, ohne anwendungsspezifische Einschränkungen plattformübergreifend zu entwickeln. Im Rahmen dieser Arbeit wurde daher zunächst eine plattformunabhängige und erweiterbare Architektur eines solchen Frameworks entwickelt und in Form eines ersten Prototyps auf ihre Umsetzbarkeit geprüft. Insgesamt stellt der Prototyp eine mögliche Umsetzung von Backend-Driven UI dar und ist in der Lage erste Anwendungsszenarien abzudecken. Es konnten dennoch Bereiche ermittelt werden, welche im Zuge zukünftiger Entwicklung ausgebaut werden können. Dazu zählt unter anderem das Umsetzen von serverseitig bestimmter Anwendungslogik sowie der Umgang mit Unterschieden im plattformspezifischen Funktionsumfang.