Moderne Smartphones wie das iPhone sind die ersten massentauglichen mobilen Geräte, auf denen Augmented-Reality-Anwendungen genutzt werden können. Mit der zunehmenden Verbreitung solcher Smartphones prognostizieren Analysten nun ein rasantes Wachstum für den Augmented-Reality-Markt. Im Rahmen der vorliegenden Masterarbeit wird Augmented Reality (kurz AR) unter dem Gesichtspunkt des Kundennutzens von content-basierten Anwendungen in Printprodukten untersucht. Es wird insbesondere darauf eingegangen, wie es Verlagen gelingt, einen Mehrwert für ihre Kunden zu generieren und ihre gedruckten Produkte dadurch attraktiver zu gestalten. Zu diesem Zweck werden in einem selbst entwickelten Kundennutzenmodell verschiedene Branchensegmente analysiert und mit passenden Anwendungsbeispielen illustriert. Außerdem werden im letzten Teil der Arbeit die Kunden dazu befragt, wie sie selbst den Zusatznutzen von Augmented-Reality-Anwendungen einschätzen und ob sie bereit sind, für den Mehrwert zu bezahlen.

Nowadays more and more companies use agile software development to build software in short release cycles. Monolithic applications are split into microservices, which can independently be maintained and deployed by agile teams. Modern platforms like Docker support this process. Docker offers services to containerize such services and orchestrate them in a container cluster. A software supply chain is the umbrella term for the process of developing, automated building and testing, as well as deploying a complete application. By combining a software supply chain and Docker, those processes can be automated in standardized environments. Since Docker is a young technology and software supply chains are critical processes in organizations, security needs to be reviewed. In this work a software supply chain based on Docker is built and a threat modeling process is used to assess its security. The main components are modeled and threats are identified using STRIDE. Afterwards risks are calculated and methods to secure the software supply chain based on security objectives confidentiality, integrity and availability are discussed. As a result, some components require special treatments in security context since they have a high residual risk of being targeted by an attacker. This work can be used as basis to build and secure the main components of a software supply chain. However additional components such as logging, monitoring as well as integration into existing business processes need to be reviewed.

The capabilities of Artificial Intelligence (AI) are utilized increasingly in today‘s world. The autonomous and adaptive characteristics allow applications to be more effective and efficient. A certain subfield of Artificial Intelligence, Machine Learning, is enabling services to be tailored to a user‘s specific needs. This could prove to be useful in an information-heavy field such as Statistics. As design research from SPSS Statistics, a legacy statistical application, has indicated, statistics beginners struggle to tackle the challenge of preparing a statistical research study. They turn to several sources of information in an attempt to find help and answers but are not always successful. This leads to them being unconfident before they have even started to execute the statistical study. The adaptive features of Artificial Intelligence could help support students in this case, if designed according to established principles. This thesis investigated the question whether an AI-powered solution could elevate the users‘ confidence in statistical research studies. In order to find the answer, a prototype with exemplary User Experience was designed and implemented. Preceding research determined the domain and market offer. User research was conducted to ensure a human-centered outcome. The prototype was evaluated with real test users and the results answered the question in the affirmative.

Moderne Programme bewältigen immer komplexere und leistungsfordernde Aufgaben. Mit diesem Anstieg geht jedoch ein höherer Bedarf an Hardware-Ressourcen einher, insbesondere an höheren Prozessorkapazitäten. Diesem Trend wurde mit einer konstanten Erhöhung der Taktraten von Prozessoren begegnet. Doch seit 2005 wurde dieser Trend aufgrund von physikalischen Grenzen gebremst. Stattdessen installieren Prozessorhersteller nun mehrere Prozessorkerne mit geringerer Taktrate auf einem Prozessor. Dies führt auch zu neuen Programmiertechniken, die Programme auf mehreren Prozessorkernen verteilen. Sie stellen einen sicheren Datenzugriff, deterministische Ausführung und Leistungsverbesserungen sicher. Ursprünglich mussten Programmierer diese Techniken manuell programmieren, heute existieren Technologien, die eine solche Verwaltung automatisch durchführen. In dieser Thesis werden verschiedene High-Level Programmiertechniken anhand einer Beispielanwendung hinsichtlich ihrer Leistung, Ressourcenverwaltung und Bedienbarkeit verglichen. Die Beispielanwendung soll eine tatsächlich einsetzbare Anwendung repräsentieren, die grundlegende Probleme, wie voneinander unabhängige und abhängige Berechnungsschritte aufweist, weshalb eine Physiksimulation gewählt wurde. Die Parallelisierung wurde mit Goroutinen, Java Parallel Streams, Thread Pools und C++ async-Funktionen in ihrer jeweiligen Programmiersprache realisiert. Um die verschiedenen Parallelisierungstechniken zu vergleichen, wurden mehrere Merkmale der parallelen Implementierungen gemessen und mit einer sequentiellen Referenzimplementierung verglichen. Um die Leistung der Techniken zu messen, wurden die Ausführungszeiten der verschieden Simulationen gemessen und analysiert. Die Ressourcenverwaltung wurde anhand der Prozessorauslastung der verschiedenen Implementierungen verglichen. Um die Bedienbarkeit der verschiedenen Parallelisierungstechniken gegenüberzustellen, wurde die Anzahl der Quelltextzeilen ermittelt und in Relation gesetzt. Die Analyse dieser Daten zeigt die Unterschiede der Parallelisierungstechniken. Während die Implementierung unter Nutzung von Java Parallel Streams hohe Prozessorauslastung, und, verglichen mit den anderen Techniken, einen hohen Beschleunigungsfaktor sowie geringe Komplexität aufweist, kann die Implementierung mit Hilfe von C++ async-Funktion nicht mehrere Prozessorkerne auslasten und damit nicht die Vorteile von Parallelisierung ausnutzen. Die hohe Komplexität der Implementierung mit Goroutinen zahlt sich durch vergleichsweise geringe Ausführungszeiten trotz niedriger Prozessorauslastung aus.

By now GPUs have become powerful general purpose processors that found their way not only into desktop systems but also supercomputers. To use GPUs efficiently one needs to understand their basic architecture and their limitations. We take a look at how GPUs evolved and how they differ from CPUs to gain a deeper understanding of the workloads well suited for GPUs.