000 Allgemeines, Informatik, Informationswissenschaft
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Bildungseinrichtungen haben zunehmende Bedarfe für professionelle digitale Kommunikation. Bei der Auswahl geeigneter Kommunikationstools besteht Bedarf für geeignete Informationen als Entscheidungsgrundlage. Insbesondere Messenger-Kommunikation ist stark im privaten Alltag der Personen integriert. Während Bedarfe für umfangreiche datensichere Kommunikation in bildungsrelevanten Kontexten steigen, mangelt es an Konzepten für datengeschützte (Karaboga et al. 2014; Digitalcourage e.V. o.J.) und Privatsphäre wahrende Unterstützung von Bildungsprozessen durch Software, an verpflichtender Ausbildung für Fachkräfte (Zorn, Tillmann und Kaminski 2014; Imort und Niesyto 2014), sowie an verlässlicher Information für praktikable Software-Alternativen. Der Beitrag skizziert die besonderen Anforderungen von Bildungseinrichtungen bei der Auswahl geeigneter Software am Beispiel von Messenger-Kommunikation. Aus diesen Anforderungen werden Kriterien für benötigte Informationen als Entscheidungsgrundlage für die Softwareauswahl in drei Kategorien vorgestellt: Datenschutz/Privatsphäre, Barrierefreiheit/Barrierearmut, Praktikabilität.
Da bislang keine Kriterien und Good-Practice-Vorschläge vorlagen, wurde eine Studie zur Eruierung der Eigenschaften potenziell geeigneter Messenger-Software erstellt. Hierfür wurden zunächst notwendige Kriterien zu den drei genannten Kategorien definiert und im Anschluss deutsche und bekannte internationale Messenger auf die Datenschutz-Kriterien hin geprüft. Aufgrund der Ergebnisse zur Konformität mit der Datenschutz-Grundverordnung der EU (DSGVO) als Einschlusskriterium wurden die in Frage kommenden Messenger einem Praxistest unterzogen. Dabei wurden teilweise iterativ weitere praxisrelevante Kriterien der Praktikabilität entwickelt.
Neben institutionsinternen Messengern konnten unter den frei erhältlichen anbieterabhängigen Messengern sechs Dienste identifiziert werden, die zumindest bei Nutzenden über 16 Jahren DSGVO-konform genutzt werden können. Zum Zeitpunkt der Veröffentlichung sind dies nur noch fünf: Threema, Wire, SID, Ginlo,Chiffry. Des Weiteren erscheinen anbieterunabhängige Messenger-Systeme, die den internationalen Standard für den Austausch von Chatnachrichten (XMPP) einhalten, als eine sinnvolle Möglichkeit für Bildungseinrichtungen. Hier kann ein eigenes oder beauftragtes Server-Hosting (im Verbund) möglich werden und es lässt sich bei einem IT-Dienstleister eine ntsprechende Vereinbarung zur Auftragsdatenverarbeitung abschließen.
Für den Projektkontext IDiT – nämlich die berufliche Bildung für angehende Kaufleute für Büromanagement an Berufsschulen und an Berufsförderungswerken – werden die Entscheidungen für die Nutzung von „Wire“ und „Threema Work“ erläutert und begründet. Die zugrundeliegenden Überlegungen sind zwar auf den Projektkontext (Anwendung im Berufsförderungswerk Köln) zugeschnitten, aber verallgemeinerbar.
Objectives FHIR (Fast Healthcare Interoperability Resources) is an emerging Stan¬dard for improving interoperability in the domain of health care. Besides offering features for achieving syntactical, semantical and organizational interoperability, it also specifies a RESTful API for searching purposes. The main objective of the following thesis revolves around investigating open challenges and limitations of the so-called FHIR Search Framework.
Methods A variety of operations for searching in FHIR resources, including all search interactions, definitions of search parameters, search parameter types and advanced search concepts are described. Over the course of the thesis, a quality model based on ISO 25010 is established. It serves as the foundation for determining if the FHIR Search Framework is well-suited to cover the Information needs of its users. An analysis of completeness involving the measures defined in the quality model forms the main contribution. The primary discussion of the research questions is concluded by proposing a graph model for determining reachability between FHIR resources, essentially mirroring the chaining and reverse chaining functionality. Using well-known classes for expressiveness in graphs, the thesis assess to which degree a graph search can be formulated with the currently defined capabilities.
Results From a functional perspective the FHIR Search Framework can be considered well-suited. Practical limitations should be minimal, grounded on the fact that extensive coverage of the lowest expressiveness classes, RPQs and 2RPQs, can be achieved. Severe gaps where identified only in the support of C(2)RPQs and Data Path Queries. Additionally, ideas for improving non-functional aspects are introduced to support developers in learning the Standard and testing their implementations.
Conclusion The evaluation of the FHIR Search Framework showed promising re¬sults in terms of functional completeness. Yet, the Standard is still evolving, and certain parts of the Search API are neither well-known nor implemented widely. A discussion is to be held if the specification should cover more sophisticated aspects that result from the gaps which were identified.
Die Nutzung von Online-Videos nimmt immer weiter zu und eröffnet neuen Akteuren den Eintritt in diesen, sich entwickelnden Markt. Mediencluster können diesen Trend nutzen, indem sie versuchen, einige dieser neuen Akteure anzuziehen. Gleichwohl ist die Standortentscheidung von Online-Video-Produzenten bisher kaum untersucht. Um mögliche Webvideo-Cluster zu identifizieren, die Struktur der Branche zu untersuchen und Faktoren für die Standortentscheidung aufzudecken, wurden 2.130 Webvideo-Unternehmen, die deutsch- oder englischsprachige Videos auf YouTube, Facebook, Instagram oder Twitch in Deutschland distribuieren, erfasst und befragt. Die meisten Webvideo-Unternehmen haben ihren Sitz in Berlin, Köln, Hamburg oder München. 60 Prozent der Unternehmen agieren als Einzelunternehmer/in (bzw. als Privatperson) und ein Großteil arbeitet kostendeckend bzw. mit einem Gewinnüberschuss. Die räumliche Nähe zur Kreativ- und Medienwirtschaft und die Verfügbarkeit medientechnischer Mitarbeiter am Standort sowie ein urbanes Umfeld und eine gute Infrastruktur sind die wichtigsten Standortfaktoren für die Webvideo-Unternehmen.
Virtual Reality (VR), Augmented Reality (AR) und Mixed Reality (MR) stoßen als innovative Technologien inzwischen auf breites öffentliches Interesse. Unter dem neuen Oberbegriff Cross Reality (XR) erreichen Anwendungen von VR, AR als auch MR dabei zusehends eine größere Zielgruppe – sowohl im B2B als auch im B2C-Segment. XR-Technologie ist nicht mehr nur Spezialisten vorbehalten, sondern hält Einzug in Industrie, Kreation und Entertainment: mit 360-Grad-Videos und VR-Games, beim Produktdesign, als Hilfe bei Orientierung im Raum, für Trainingssimulationen und virtuelle Konferenzen. Die Struktur und Entwicklung dieser noch jungen, sich dynamisch entwickelnden Branche untersucht diese Studie. Die XR-Branche in NRW besteht aus 134 Akteuren. Die meisten Unternehmen haben Ihren Sitz in Köln und die wichtigsten Zielbranchen sind Medien/Information/Kommunikation und das Verarbeitende Gewerbe. In der Branche herrscht eine positive Stimmung und eine schnelle Internetverbindung sowie die Verfügbarkeit von technischen Mitarbeitern sind die wichtigsten Standortfaktoren.
Heutzutage ist das Internet, wie die sozialen Netzwerke ein fester Bestandteil unserer So nutzen Unternehmen in dem Kommunikationszeitalter die Netzwerke um in diesen Plattformen mit den Nutzern zu kommunizieren. Hierbei ist das Ziel dieser Bachelorarbeit zu untersuchen in wie weit man eine Erweiterung entwickeln kann um diese Ziele zu erreichen.
Dabei soll im Rahmen dieser Arbeit eine prototypische Implementierung stattfinden, um die Entwicklung eines Multichannel Social Media Marketingtools basierend auf Atlassian Produkten zu ermöglichen.
Die Arbeit gibt zunächst einen Überblick der wichtigsten Grundlagen. Danach wird mit einer Analyse die Anforderungen an den Prototypen erhebt und ausgewertet , sowie eine Marktanalyse durchgeführt. Darauf folgt die Konzeption, wie die Implementierung des Prototyps, was im Anschluss mit einem Test für die Gebrauchstauglichkeit ergänzt wird.
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.
Vergleich von verteilten Datenbanksystemen hinsichtlich ihrer Clusterbildung und Skalierbarkeit
(2017)
Die vorliegende Ausarbeitung geht der Frage nach, wie sich die Datenbankmanagementsysteme MariaDB, MongoDB und Cassandra hinsichtlich ihres Clusteraufbaus,
sowie den damit verbundenen Möglichkeiten der Skalierbarkeit unterscheiden. Dazu werden zunächst Grundlagen zum Aufbau von verteilten Datenbanksystemen, zu den verschiedenen Transaktionskonzepten, sowie zu den möglicherweise auftretenden Probleme vermittelt. Anschließend werden die drei Systeme im Detail untersucht und herausgearbeitet, wie sie genau funktionieren und in welchen Punkten sie sich von einander unterscheiden. Als Abschluss wird ein Fazit gezogen, welches System in verteilten Computerumgebungen
am geeignetsten ist, insofern ein klarer Sieger hervorgeht.
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.
Das eLearning Datenbank Portal der Fachhochschule Köln unterstützt Studierende im Fach Datenbanken und Informationssysteme mit umfangreichen E-Learning-Tools (http://edb.gm.fh-koeln.de). Die Diplomarbeit „Konzeption und Realisierung eines Statistiktools auf Basis von JSP und DOJO“ beschäftigt sich mit der Entwicklung eines Statistiktools, das die Nutzung des eLearning Portals durch die Studenten auswertet und die Nutzungsdaten als Diagramme auf einer Benutzeroberfläche einfach und übersichtlich dargestellt, damit diese von Lehrenden überprüft werden können. Der theoretische Teil der Diplomarbeit ist in zwei Abschnitte aufgeteilt. Der erste Abschnitt beschreibt die Grundlagen von Java Server Pages und die JavaScript-Bibliothek Dojo Toolkit. Es werden deren Eigenschaften und praktische Anwendung ausführlich erläutert. Der zweite Abschnitt befasst sich mit der Entwicklung eines Konzepts zum Statistiktool. Es stehen die Analyse der Nutzungsdaten und der Vergleich zwischen Oracle Application Express (APEX) und Dojo zur Erstellung von Diagrammen in Vordergrund. Im praktischen Teil der Diplomarbeit wird das Konzept umgesetzt und die Implementierung des Statistiktools als JSP-Anwendung mit der Verwendung von Dojo beschrieben.
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