D. Software
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Eine gängige Form der Qualitätskontrolle von Quellcode sind Code Reviews. Der Fokus von Code Reviews liegt allerdings oft auf syntaktischer Analyse, wodurch weniger Zeit für eine semantische Überprüfung bleibt und zusätzliche Kosten verursacht werden. Code Reviews lassen sich zwar teilweise durch "Linter" automatisieren, dennoch können sie nur syntaktische Fehlermuster identifizieren, welche vorher definiert wurden. Zudem kann ein Linter nur darauf hinweisen, dass möglicherweise ein Fehler vorliegt, da die Fehler nicht durch logische Inferenz ermittelt werden. Die vorliegende Arbeit prüft, ob ein Deep Learning Modell den regelbasierten Ansatz von Lintern ablösen und die semantische Ebene erschließen kann. Dazu wurde eine Stichprobe von Java Methoden zusammengestellt und im Anschluss mit einem Supervised Learning Ansatz binär klassifiziert. Da die Analyse von Quellcode der Textanalyse stark ähnelt wird ein gängiger Ansatz für Textklassifikation verwendet. Dadurch kann gezeigt werden, dass eine Präzision von 85% bei der Erkennung von Quellcodeproblemen durch Deep Learning möglich ist.
With Google’s Flutter framework continuing to grow in popularity for companies and developers alike, the need for an understanding of how to utilize the framework in a large-scale context has become more relevant than ever. The purpose of this thesis is to document the crucial steps most development teams using Flutter in a large-scale application will face. Additionally, a fully documented, large-scale reference application was generated so that other developers may use it as an aid when creating their own Flutter projects on a similar scale. Multiple steps were taken to ensure that optimal solutions were chosen for each aspect of the development process. For each of those aspects, a wide range of possible solutions were explored, compared and analysed. Finally, one of the possible solutions was chosen based on a wide range of scientific papers and community-generated sources. Additionally, an interview with an expert in the field was conducted to further validate those decisions. After the application was fully implemented, ten crucial aspects of the development process were identified. Those ten aspects are now explained in detail in this thesis. Ultimately, the knowledge provided by this thesis can act as a map for peers using Flutter in a large-scale context and help them overcome the crossroads they will most likely come to face.
Neben den großen Anbietern digitaler Comics mit elektronischem Kopierschutz (DRM) haben sich auch Anbieter für DRM-freie Comics etabliert. Als Open Source-Alternative zu den Plattformen Ersterer wurde im Rahmen des Praxisprojekts die Software ComicLib als Web-App zur Verwaltung digitaler Comicsammlungen geschaffen. Diese ermöglicht die gemeinsame Verwaltung DRM-geschützter sowie -freier Comics. Letz-tere sind außerdem im Webbrowser lesbar. Die im Rahmen dieser Arbeit entstandene And-roid-App soll eine Open Source-Alternative zu den mobilen Apps der Plattformen der gro-ßen Anbieter sein und ComicLib um eine mobile App zur Offline-Nutzung der Comics erwei-tern. Der erste Prototyp wird im Nachgang des Projekts weiter getestet und verbessert, be-vor die erste stabile Version veröffentlicht wird.
Entwicklung einer freien Software zur Verwaltung von digitalen Comics auf Basis von Web Technologien
(2019)
Mit dem Aufkommen von E-Books sind auch Comics im digitalen Zeitalter angekommen. Digitale Comicsammlungen bestehen meistens aus Dateien unterschiedlicher, teils proprietärer Dateiformate. Da Comics in proprietären Formaten nur in den Anwendungen der Hersteller geöffnet werden können, gestaltet sich die gemeinsame Verwaltung aller Comics einer Sammlung schwierig. Da die Verwaltung der Comics bei diesen Herstellern zentralisiert auf deren Servern erfolgt, ist das Lesen von Comics bei diesen über deren Apps standortunabhängig möglich. Diesen Vorteil bieten Comics in nicht-proprietären Formaten nicht. Für den maximalen Komfort muss man sich also für einen einzelnen Anbieter entscheiden und eine Fragmentierung der eigenen Comicsammlung über mehrere Anbieter hinweg vermeiden. Diese Probleme soll dieses Projekt lösen und dazu mit ComicLib eine freie Software zur zentralen Verwaltung und Bereitstellung digitaler Comicsammlungen schaffen. Da ein Öffnen der proprietären Dateien nicht möglich ist, soll die Beschaffung von Informationen zu Comics, Serien und Verlagen über den Zugriff auf die ComicVine API1 von Gamespot2 erfolgen. Bei Comics in nicht-proprietären Dateiformaten soll das Lesen direkt in der Software möglich sein, bei den proprietären Formaten soll die Datei stattdessen nur zum Download bereitgestellt werden. Eine eigene Programmierschnittstelle soll die Erweiterung von ComicLib um mobile Apps ermöglichen. Die Implementation als Webanwendung soll eine Nutzung der Comicverwaltung auf Computern, Tablets und Smartphones ermöglichen.
Aufgrund ihrer aktuellen Bedeutung im Zusammenhang des Internet of Things werden in der vorliegenden Arbeit Time Series Databases und Event Stores miteinander vergli-chen. Ziel ist, die Gemeinsamkeiten und Unterschiede der beiden Arten von Datenbank Management Systemen herauszustellen.
Der erste, theoretische Teil des Vergleichs erfolgt anhand der funktionalen Kriterien Speichersystem, Performance und Funktionen sowie der nicht-funktionalen Kriterien Usability und Support. Im zweiten Teil des Vergleichs wird anhand eines konkreten An-wendungsfalls untersucht, ob sich Time Series Databases und Event Stores gleicher-maßen für die Speicherung und in einem zweiten Schritt für die Abfrage von Zeitreihen-daten eignen.
Zumal der theoretische Vergleich Unterschiede zwischen einzelnen Time Series Data-bases und Event Stores in Bezug auf die betrachteten Kriterien erkennen lässt, wird für den praktischen Vergleich unter Berücksichtigung der im konkreten Anwendungsfall gegebenen Anforderungen nur die am besten geeignetste Time Series Database (In-fluxDB) und der am besten geeignetste Event Store (Event Store) ausgewählt. Der prak-tische Vergleich zeigt, dass die Zeitreihendaten im konkreten Anwendungsfall zwar in beiden Arten von Datenbank Management Systemen gespeichert werden können, die Nutzung der auf Zeitreihendaten spezialisierten Time Series Database InfluxDB jedoch offensichtliche Vorteile gegenüber dem Event Store aufweist.
Das Suchen ist eine der, wenn nicht die am häufigsten durchgeführte Tätigkeit im Internet. Täglich werden Suchmaschinen mit Problemen aus aller Welt und aller Domänen befragt, in der Hoffnung, dass das Internet eine Lösung bereitstellt. Neben dem Web der Dokumente, welches überwiegend die großen Suchmaschinenhersteller wie Google und Microsoft durchsuchen, existiert auch das weniger bekannte Web der Daten. In diesem Teil des Internets werden Daten, keine Dokumente, in einem festen Format kodiert.
Dadurch soll die Möglichkeit geschaffen werden, dass nicht nur Menschen, sondern auch Maschinen, diese Daten verarbeiten können. Die Daten enthalten untereinander Verlinkungen, weswegen man auch von Linked Data spricht. Mit der vom W3C standardisierten Abfragesprache SPARQL ist es möglich, diese Daten nach selbst definierten Kriterien abzufragen.
Diese Arbeit befasst sich mit der Entwicklung einer SPARQL Abfrage zur Ermittlung von Sehenswürdigkeiten in Köln. Anhand dieses Anwendungsbeispiels soll beschrieben werden, inwieweit Linked Data in der Lage ist, mit Problemen und Fragestellungen des Alltags umzugehen. Es wird sich zeigen, dass es grundsätzlich möglich ist, derartige Anwendungsszenarien mit Linked Data zu lösen. Ein umfassendes Suchergebnis, welches beispielsweise Reiseführer geben, konnte jedoch nicht erzielt werden. Grund dafür sind hauptsächlich, wie in dieser Arbeit dargelegt wird, inkonsistente Daten. Um diese Beobachtung aufstellen zu können, wurden präzisere Suchkriterien für Sehenswürdigkeiten spezifiziert.Weitere Auffälligkeiten, die während der Entwicklung bemerkt wurden, wurden entsprechend dokumentiert.
Text-Mining auf Basis von SAP HANA am Beispiel von Social-Media-Beiträgen eines Handelsunternehmens
(2018)
Die wesentlichen Hauptthemen, die in der vorliegenden Arbeit miteinander in Zusammenhang stehen, sind die Anwendung von Verfahren im Text-Mining und die IMDB, HANA, des europäischen Softwareherstellers SAP. Hierbei soll die HANA-Technologieplattform als Basis verwendet werden, um ein Text-Mining-Anwendungsfall zu bearbeiten, die die Analyse von Social-Media-Beiträgen vorsieht.
Untersuchung des Potentials Neuronaler Netze für Regelungsprozesse am Beispiel eines Betonverteilers
(2018)
Ziel der Arbeit ist die Entwicklung eines Ansatzes zur Nutzung Neuronaler Netze für die Steuerung eines Betonverteilers. Nach der Erläuterung der Grundlagen Neurona-ler Netze wird ein Netz entworfen und ein Test anhand realistischer Testdaten durch-geführt. Nach einer ausführlichen Beschreibung des Umfelds des Anwendungsfalls (Betonverteiler), sowie der Grundlagen Neuronaler Netze, ihrer Lernverfahren und ihrer Einsatzmöglichkeiten in der Regelungstechnik erfolgt der Entwurf eines Ansatzes zur Konstruktion eines Netzes für den Betonverteiler als Anwendungsfall sowie die Beschreibung der Implementation von Simulationsmodell und neuronalem Netz.
Diese Bachelorarbeit "CloudRun - Analyse und Erweiterung" von Andreas Pahlen behandelt die Analyse der Software "CloudRun" sowie dessen Einbindung in eine Programmiersprache am Beispiel von Python.
Ziel der Analyse ist Herauszufinden, ob und in welchem Maße sich CloudRun für den produktiven Einsatz eignet, bzw. welche Änderungen nötig sind um einen sicheren und effizienten Einsatz zu ermöglichen.
Die Einbindung CloudRuns in die Programmiersprache Python dient als Beispielund Referenz zur Erstellung weiterer Frameworks und ermöglicht zugleich den Einsatz eines CloudRun-Servers für produktive Zwecke.
Die vorliegende Bachelorarbeit in Kooperation mit der Deutsche Sporthochschule Köln hat die Konzeption und Entwicklung eine Software, mit der Daten aus der Fußball-Bundeliga 2011–2012 mit Hilfe einer Heatmap erzeugt werden, zum Inhalt. Die Software soll die Torpositionen vor einem Offensivspiel zu verschiedenen Zeitpunkten des Spieles veranschaulichen.
Bei der Arbeit wurden zwei Cluster-Methoden betrachtet, nämlich die Density-Based Spatial Clustering of Applications with Noise (DBSCAN) und der Kerndichtschätzer (kernel density estimation). DBSCAN ist ein bekannter Cluster-Algorithmus und wurde mit dem Software-Tool WEKA untersucht. Es zeigte sich, dass dieses Verfahren nicht so gut für diese Aufgabenstellung geeignet ist, da einzelnen Cluster nicht so gut unterschieden werden konnten. Der Kerndichtschätzer ist dagegen ein statistisches Verfahren zur Schätzung einer Dichte, der auch in Geoinformationssystemen verwendet wird. Dieses Verfahren ist besser für die Aufgabenstellung geeignet.
Nach der Analyse der Daten im XML-Format wurde der Algorithmus Kerndichtschätzer für die Deutsche Sporthochschule Köln in detr Programmiersprache Java implementiert. Die Software untersucht die Bildung von Clustern bzw. die Torschussdichte mit der Absicht, ein Verhalten oder Muster vor einem Offensivspiel zu erkennen. Sie enthält eine sehr gute Visulisierung der verschiedenen Situationen, die zum Torschuss führten, anhand eines Fußballfeldes