Die 10 zuletzt veröffentlichten Dokumente
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.
This project is focused on the generation of hardware independent code for PLCs and the comparison for energy consumption patterns of hydraulic and electric drive unit. This works is dedicated to MLC (mould level control) in a continuous casting machine, which is used to cast steel slabs continuously. The code generation is done with the help of the PLC coder which is present in the software Simulink. The programming is done entirely in MATLAB. The application of the generated code is tested on the Siemens S7-1500 PLC. For executing the code and the development of the HMI (human machine
interface) Siemens software TIA Portal V15 has been used. Moreover, for further analysis of signals and testing the code, a PDA or process data acquisition system, IBA system is used. For energy analysis also the IBA system is used.
Worldwide there is a big need for affordable livingspace. Globalization leads to a connection of development and ideas in the field of building. Open Source communities could improve and accelerate this development. The potential of theses communities lies in the connection of different diciplines. Especially for building projects with a small budget and a willingness to participate in the work process open source do-it-yourself constructions are a great opportunity to help cover the need of affordable work and living space. Renewable materials such as wood offer great potential here. New, standardised technologies make a decentralised production possible.
This paper summarizes the findings on marketing automation and suitable tools, especially for companies in the Start-Up and early development phases.
It is based on Nadine Männel's bachelor thesis, which was supervised by Prof. Dr. Monika Engelen from October to December 2018. In addition to researching the basic theory of Start-Ups and Marketing Automation, 12 tools were analysed for their usability in Start-Ups.
The core content of this paper is both to create an understanding of marketing automa-tion and to derive concrete recommendations for applicable tools for marketing automation.
Die TH Köln hat sich in ihrer Transferstrategie 2025 zur Förderung von Existenzgründungen und Entrepreneurship Education positioniert. Für diese Positionierung ist es bedeutsam, den Status Quo der derzeitigen Start-up-Kultur an der TH Köln zu ermitteln. Die vorliegende Studie geht insbesondere den folgenden Fragen nach: Wie viele Studierende sind bereits selbstständig? Wie viele haben Interesse an dem Thema Existenzgründung? Welche Angebote, die die TH Köln bereits zur Verfügung stellt, sind bekannt und welche zusätzlichen Angebote werden gewünscht? Fühlen sich die Studierenden ausreichend informiert und welche Anregungen haben sie zur Etablierung und Förderung der Start-up-Kultur an der TH Köln?
Entrepreneurship im Kontext der Hochschulausbildung gewinnt immer mehr an Bedeutung und muss nachdrücklich im Hochschulalltag adressiert werden, um eine zukunftsfähige, unternehmerische Hochschule Gestalt annehmen zu lassen. Die Einbindung aller Stakeholder in einen Prozess der Bildung von gemeinsamen, transparenten Netzwerken, Fokussierung von Interdisziplinarität und Vermittlung von unternehmerischer Handlungskompetenz sind Eckpfeiler, um die Vision einer unternehmerisch denkenden und handelnden Hochschule Wirklichkeit werden zu lassen. Aufbauend auf der empirischen Erhebung zu Entrepreneurship & Start-up-Kultur an der TH Köln, erfolgte im Wintersemester 2017/18 eine weiterführende Erhebung hinsichtlich der bereits selbstständig tätigen Studierenden der TH Köln. Ziel der Umfrage ist die Untersuchung der Gründungsarten der Studierenden sowie die Erhebung von Informationen zu Finanzierungsarten, Hürden, Gründungsklima und gezielte Unterstützungsmöglichkeiten durch die TH Köln, um die Start-up-Kultur an der TH Köln weiter zu stärken.
Die Blockchain ist nicht nur im Bereich der Finanzwelt angekommen, auch andere Branchen versuchen sich an ihrer Anwendung. In diesem Artikel werden Konzepte und Modelle von Blockchain-Anwendungen außerhalb des Finanzbereichs vorgestellt, indem die zugehörigen Veröffentlichungen referiert und diskutiert werden. Die Anwendungsbereiche variieren aktuell über den Schutz persönlicher Daten bis zur Sicherung und Überwachung von Nahrungsmittelproduktionsketten.
Die Analyse von Log-Dateien als Spezialfall des Text Mining dient in der Regel dazu Laufzeitfehler oder Angriffe auf ein Systems nachzuvollziehen. Gegen erkannte Fehlerzustände können Maßnahmen ergriffen werden, um diese zu vermeiden. Muster in semi-strukturierten Log-Dateien aus dynamischen Umgebungen zu erkennen ist komplex und erfordert einen mehrstufigen Prozess. Zur Analyse werden die Log-Dateien in einen strukturierten Event-Log (event log) überführt. Diese Arbeit bietet dem Anwender ein Werkzeug, um häufige (frequent) oder seltene (rare) Ereignisse (events), sowie temporale Muster (temporal patterns) in den Daten zu erkennen. Dazu werden verschiedene Techniken des Data-Minig miteinander verbunden. Zentrales Element ist dieser Arbeit das Clustering. Es wird untersucht, ob durch Neuronale Netze mittels unüberwachtem Lernen (Autoencoder) geeignete Repräsentationen (embeddings) von Ereignissen erstellt werden können, um syntaktisch und semantisch ähnliche Instanzen zusammenzufassen. Dies dient zur Klassifikation von Ereignissen, Erkennung von Ausreißern (outlier detection), sowie zur Inferenz einer nachvollziehbaren visuellen Repräsentation (Regular Expressions; Pattern Expressions). Um verborgene Muster in den Daten zu finden werden diese mittels sequenzieller Mustererkennung (Sequential Pattern Mining) und dem auffinden von Episoden (Episode Mining) in einem zweiten Analyseschritt untersucht. Durch das Pattern Mining können alle enthaltenen Muster im einem Event-Log gefunden werden. Der enorme Suchraum erfordert effiziente Algorithmen, um in angemessener Zeit Ergebnisse zu erzielen. Das Clustering dient daher ebenfalls zur Reduktion (pruning) des Suchraums für das Pattern Mining. Um die Menge der Ergebnisse einzuschränken werden verschiedene Strategien auf ihre praktische Tauglichkeit hin untersucht, um neue Erkenntnisse zu erlangen. Zum einen die Mustererkennung mittels verschiedener Kriterien (Constrained Pattern Mining) und zum anderen durch die Nützlichkeit (High Utility Pattern Mining) von Mustern. Interessante temporale Muster können auf anderen Log-Dateien angewendet werden, um diese auf das Vorkommen dieser Muster zu untersuchen.
Die vorliegende Bachelorarbeit erforscht, inwiefern sich eine Analyse des Projektes BibChatDe, eines bibliothekarischen Twitterchats, und der im Zuge dessen diskutierten Themen als Grundlage für die Konzeption bibliothekarischer Weiterbildung eignet. Nach einer Beschreibung der Funktionen von Twitter und der Eigenschaften von Twitterchats wird durch eine Analyse der Beteiligung festgestellt, dass das Projekt BibChatDe nach einem Jahr Laufzeit als Erfolg gewertet werden kann. Hinsichtlich der Nachhaltigkeit besteht Optimierungspotenzial, daher werden Handlungsoptionen zur Verbesserung der Nachhaltigkeit aufgezeigt. Nach Erläuterung der Anforderungen an Weiterbildungsinhalte und - formate werden die diskutierten Themen des BibChatDe anhand eines Kategorienschemas analysiert. Das Ergebnis zeigt, dass eine Themenanalyse nur bedingt Anhaltspunkte für die Konzeption bibliothekarischer Weiterbildung liefert. Auf Grundlage der Themenanalyse zusammen mit den Anforderungen an Weiterbildungsinhalte und -formate werden Konzepte für ein digitales Fortbildungsangebot auf Twitter und eine Präsenzveranstaltung erarbeitet.
Statistische Analyse ausgewählter sozioökonomischer Daten in Bezug auf Krankenhausaufenthalte
(2018)
In der vorliegenden Arbeit werden Zusammenhänge zwischen bestimmten sozioökonomischen Merkmalen und Krankenhausaufenthalten behandelt. Hierzu wird zunächst anhand von Sekundärliteratur gezeigt, welche gesundheitsbeinflussenden Faktoren in Deutschland relevant sind und was häufige Ursachen für Krankheiten bzw. Krankenhausaufenthalte sind. Im Zuge dessen wird außerdem kurz auf die Tarifmerkmale der privaten Krankenversicherung sowie auf deren Einfluss auf die Prämienkalkulation eingegangen.
Daraufhin werden Daten des Sozio-oekonomischen Panels (SOEP) des Deutschen Instituts für Wirtschaftsforschung untersucht. Dabei werden einerseits einzelne Merkmale und deren Entwicklung im Laufe der Jahre sowie die Verteilung ausgewählter Merkmale auf bestimmte Personengruppen beobachtet. Andererseits werden auch Korrelationen zwischen bestimmten Merkmalen und Hospitalisierungswahrscheinlichkeiten untersucht.
Den Schwerpunkt dieser Arbeit stellen zwei Klassifikationsmethoden, die lineare und die logitische Regressionsanalyse, dar. Zu diesen werden mathematische Grundlagen dargelegt, um sie daraufhin mithilfe des Programms R auf zuvor selektierte Datensätze anzuwenden. Dadurch werden jeweils Hospitalisierungswahrscheinlichkeiten ermittelt. Abschließend wird ein Bezug zur Versicherungswirtschaft hergestellt und unter anderem untersucht, ob solch eine statistische Analyse für einen Versicherer infrage kommt und welche Herausforderungen und Chancen dies mit sich bringt.