C Mathematical and Quantitative Methods
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Das Ziel der vorliegenden Bachelorarbeit war es, Technologietrends von Enterprise-Resource-Planning (ERP) Systemen zu definieren und anhand eines modernen Produktes vorzustellen. Ein ERP-System unterstützt Unternehmen in der Organisation und Durchführung von sämtlichen Geschäftsprozessen. Zur Untersuchung der wünschenswerten Eigenschaften eines ERP-Systems wurden anhand von Literaturarbeit Anforderungen definiert. Dabei wurde deutlich, dass die Verarbeitung von sämtlichen Geschäftsdaten in Echtzeit einen hohen Stellenwert hat. Hierfür bietet das ERP-System S/4HANA mit verschieden Technologien eine Lösung auf dem Datenbanksystem an. So zeigt ein direkter Performancevergleich zwischen den Datenbanksystemen von S/4HANA und einem aktuellen Konkurrenzprodukt, dass das Verarbeiten von großen Datenmengen in kürzester Zeit möglich ist. Diese Arbeit ist an Fachkreise der Wirtschaftsinformatik und Personengruppen mit Interesse an ERP und Datenbanken Systemen gerichtet.
Diese Arbeit wertet Leistellendaten von zwei Landkreisen aus und untersucht dabei, welche Veränderung hinsichtlich der mittleren Anzahl und Dauer von Rettungsdiensteinsätzen im Zeitraum der COVID-19-Pandemie aufgeteilt nach Stunden- und Tageskategorien besteht. Anschließend werden die Veränderungen von Anzahl und Dauer beider Landkreise verglichen, um diese auf Unterschiede zu prüfen. Da in der aktuellen Literatur unzureichend dargelegt ist, wie Veränderungen des Einsatzanzahl oder -dauer im Rettungsdienst zwischen Kreisen sowie über die Tage und Tagesstunden verteilt sind, trägt diese Untersuchung dazu bei diese Forschungslücke zu schließen. Die statistische Auswertung der Leitstellendaten umfasst mehrere Schritte, sodass zuerst eine Aufbereitung durchgeführt wird, bevor die mittlere Einsatzanzahl und -dauer für vier Zeiträume sowie die prozentuale Veränderung zwischen einem Zeitraum vor und drei Zeiträumen während der Pandemie ermittelt werden. Im Anschluss wird die Veränderung mittels Kruskal-Wallis-Test beziehungsweise Varianzanalyse nach Welch auf Signifikanz überprüft. Abschließend erfolgt ein qualitativer Vergleich zwischen den Kreisen. Die Untersuchung zeigt, dass hinsichtlich Einsatzanzahl und -dauer zu allen drei Zeitraumen in der Pandemie Zu- und Abnahmen auftreten. Die Anzahl nimmt zum ersten Zeitraum in beiden Kreisen überwiegend ab, sowie zum vierten Zeitraum mehrheitlich zu, während zum zweiten Zeitraum im Lahn-Dill-Kreis eine häufigere Abnahme und im Main-Taunus-Kreis eine geringfügig überwiegende Zunahme vorliegt. Die Einsatzdauer unterliegt zum zweiten Zeitraum im Lahn-Dill-Kreis einer überwiegenden Zunahme und im Main-Taunus-Kreis einer überwiegenden Abnahme, während zum dritten sowie vierten Zeitraum in beiden Kreisen einer Steigerung stattfindet. Im Vergleich beider Gebietskörperschaften zeigen bei der Einsatzanzahl die Veränderungen zum zweiten und vierten Zeitraum und bei der Dauer die Veränderungen zum dritten und vierten Zeitraum mit der Mehrheit der Stundenkategorien Gemeinsamkeiten. Das Pandemiegeschehens sowie die nichtpharmazeutischen Interventionen sowie deren Folgen stellen Faktoren für die Veränderung von Einsatzanzahl und -dauer dar. Die geografische Lage sowie die lokale Ausgestaltung von Rettungsdienst und Krankentransport begründen, zusätzlich zu den oben genannten Aspekten, Unterschiede zwischen den Kreisen.
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.
REST became the go to approach when it comes to large scale distributed systems on, or outside the World Wide Web. This paper aims to give a brief overview of what REST is and what its main draws and benefits are. Secondly, I will showcase the implementation of REST using HTTP and why this approach became as popular as it is today. Based on my research I concluded that REST’s advantages in scalability, coupling, performance and its seamless integration with HTTP enabled it to rightfully overtake classic RPC based approaches.
Vergangene Ereignisse haben gezeigt, dass es trotz gesetzlicher Vorgaben und technischer Regeln, welche die Notstromversorgung von Krankenhäusern bestimmen, zu Vorfällen mit menschlichen Verlusten als Folge von Stromausfällen kam. Deshalb befasst sich diese Masterthesis mit der Entwicklung einer Bewertungsmethode für die Notfallplanung von deutschen Krankenhäusern im Bereich der Energieversorgung unter Berücksichtigung von technischen und organisatorischen Anforderungen. Sie soll in der Krankenhausalarm- und Einsatzplanung Anwendung finden.
Das Ziel ist es, eine Methode zu entwickeln, welche von Anwender:innen mit unterschiedlicher Ausprägung der Fachexpertise in der Krankenhausalarm- und Einsatzplanung sowie Risikoanalyse genutzt werden kann. Über zwei Scoping Reviews für die Krankenhausalarm- und Einsatzplanung sowie zur Energieversorgung von Krankenhäusern werden bestehende Vorgaben und Konzepte sowie Anforderungen an die Methode ermittelt. Basierend auf diesen Informationen wird ein gestuftes Bewertungsmodell vorgeschlagen. Es setzt sich aus einer Synthese eines Verfahrens des Bundesamts für Bevölkerungsschutz und Katastrophenhilfe zur Vulnerabilitätsanalyse mit Methoden der multikriteriellen Entscheidungsunterstützung (Satisfizierungsverfahren und Analytic Network Process) zusammen. Anhand einer exemplarischen Durchführung erfolgte eine empirische Validierung. Des Weiteren wurden der Praxisbezug und die Anwendbarkeit mit Expert:innen-Gesprächen untersucht.
Als Ergebnis kann festgehalten werden, dass sich das gestufte Bewertungsmodell als Planungsmodell für die Bewertung der Energienotversorgung von Krankenhäusern eignet. Es ist in eine Einsteiger-, Fortgeschrittenen- und Expertenstufe unterteilt, um für alle Anwender:innen unabhängig von ihrer Fachexpertise nutzbar zu sein. Es sind weitere Arbeiten unter enger Einbindung von Krankenhausbetreibenden erforderlich, um anhand des Modells priorisierte Checklisten mit allgemeinen technischen und organisatorischen Anforderungen für die Fortgeschrittenenstufe zu entwickeln. Durch die exemplarische Durchführung hat sich herausgestellt, dass das gestufte Bewertungsmodell zudem zur Identifizierung von Abhängigkeiten und Kritikalität des untersuchten Systems genutzt werden kann.
Als Herausforderung stellte sich die Übertragung des Analytic Network Process zu einem Bewertungs- und Priorisierungssystem der technischen und organisatorischen Anforderungen in Verbindung mit der Vulnerabilität heraus. Die Anwendungsgrenzen werden durch die Stufung des Bewertungsmodells gering gehalten. Es sind jedoch weitere Arbeiten, wie die Erstellung eines Leitfadens, notwendig, um die praktische Umsetzung zu ermöglichen.
Das Ziel der vorliegenden Masterthesis ist es, einen Überblick der verschiedenen Datenbanktypen und Leistungsanalysen zu geben. Die vergleichende Literaturstudie beschäftigt sich mit einem jungen Forschungsfeld und betrachtet insbesondere nichtrelationale NoSQL-Datenbanken, welche in den letzten Jahren immer beliebter geworden sind und einige Vorteile gegenüber relationalen Datenbanken aufweisen. Doch was können die konkreten Datenbankimplementierungen bei unterschiedliche Datenmodellen leisten und welcher Testaufbau bietet sich bei welchen Einsatzanforderungen an? Zu Anfang definiert diese Arbeit Kriterien zur Bewertung von Leistung und untersucht experimentelle Vorgehensweise verschiedener Forscher. Ein wichtiger Fokus liegt darauf, die Vergleichbarkeit der Messmethoden und Ergebnisse einzuschätzen und zu gewährleisten. Neben dem methodischen Vorgehen wird mit dem YCSB-Framework ein wichtiges Werkzeug besprochen, mit dem Leistungsmessungen in NoSQL-Datenbanken implementiert werden können.
Die Lebensversicherer in Deutschland als institutionelle Investoren haben eine erhebliche Verantwortung für die Absicherung der Menschen im Alter. Aufgrund des anhaltenden schwierigen Zinsumfeldes stehen sie jedoch unter enormen Druck, ihre Leistungsversprechen langfristig einzuhalten zu können.
Der Gesetzgeber führte daher 2011 die Zinszusatzreserve (ZZR) ein, um im Rahmen der sinkenden Kapitalmarktzinsen eine moderate Form der Nachreservierung zu schaffen.
Als die ZZR eingeführt wurde, war allerdings nicht absehbar, dass sich das Niedrigzinsumfeld auf eine so lange Zeit erstrecken würde, wie es nun der Fall ist.
Die bisherige Systematik der ZZR führte in den letzten Jahren zu einem erheblichen Ausmaß und damit verbunden zu einer enormen Belastung für die Lebensversicherer. Bei einer Beibehaltung des Verfahrens könnte sich die ZZR nach Schätzungen der Assekurata Rating Agentur bis zum Jahr 2025 auf beachtliche 200 Milliarden Euro belaufen. Dies würde bedeuten, dass sich der Gesamtaufwand zur Dotierung der ZZR im Vergleich zum Geschäftsjahr 2017 noch verdreifachen würde.
Daher beschäftigt sich die vorliegende Arbeit mit einer Neukalibrierung der ZZR und einer damit verbundenen völlig neuen Berechnungsmethodik.
Die "Methode 2M", die von der Deutschen Aktuarvereinigung e. V. (DAV) entwickelt wurde, wird als möglicher Lösungsweg zur Entlastung der Lebensversicherer detailliert beschrieben und analysiert. Mithilfe aktuarieller Berechnungen werden dabei insbesondere die quantitativen Auswirkungen der Methode 2M im Hinblick auf verschiedene Zinsszenarien bis zum Jahr 2030 aufgezeigt und eine kritische Beurteilung vorgenommen, ob die neue Berechnungsmethodik den gewünschten Erfolg erzielt.
A test tool for Langton's ant-based algorithms is created. Among other things, it can create test files for the NIST-Statistical-Test-Suite. The test tool is used to investigate the invertibility, ring formation and randomness of 7 created models which are extensions of Langton’s ant. The models are examined to possibly use them as pseudo-random generator (PRG) or block cipher. All models use memories which are based on tori. This property is central, because this is how rings are formed in the first place and in addition the behavior of all models at the physical boundaries of the memory is clearly defined in this way. The different models have special properties which are also investigated. These include variable color sets, discrete convolution, multidimensionality, and the use of multiple ants, which are arranged fractal hierarchically and influence each other. The extensions convolution, multidimensional scalable and multidimensional scalable fractal ant colony are presented here for the first time. It is shown that well-chosen color sets and high-dimensional tori are particularly well suited as a basis for Langton's ant based PRGs. In addition, it is shown that a block cipher can be generated on this basis.
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.
This bachelor thesis addresses the issue of how school resilience can be measured and assessed quantitatively. Schools as social infrastructures have a significant value for society. Yet, on a global scale, they, and therefore the respective community as well, are continuously endangered by a variety of threats such as natural disasters or violence and mental abuse affecting students, parents and school staff. However, these threats differ greatly depending on climatic and geographical conditions as well as on the socio-cultural context of the corresponding community. To strengthen school resilience against potential threats and to ensure education continuity despite the occurrence of these disruptions, a methodology is developed to measure and assess school resilience in conjunction with its specific circumstances. Initially, qualitative and quantitative (composite) indicators are identified and categorised with the help of a Systematic Literature Review and Mayring's Qualitative Content Analysis. These are subsequently developed into a Comprehensive Index for School Resilience (CISR). Building on this, a pre-existing assessment methodology, which uses Likert-Scales arranged in questionnaires to assign quantitative values to the composite indicators, is adapted to operationalise the CISR and by an exemplary application at Europaschule Troisdorf, the methodology is adapted to the socio-cultural conditions in Germany using an expert’s operational and contextual knowledge. The results obtained show that the methodologies and techniques described in current international research can, after an appropriate adaptation, successfully be applied to schools in Germany as well. Nevertheless, by identifying research limitations and errors as well as potential improvements, it is evident that further research and development is needed to provide stakeholders with a decision-making tool to strengthen the resilience of schools in the future, such as an exhaustive supplement to the CISR or the integration of more precise quantification methodologies and techniques.