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Gegenstand der hier vorgestellten Arbeit ist die Betrachtung und der Vergleich von Datenbanksystemen und deren Einsatzbereich in Verbindung mit Echtzeitdatenströmen in Mobile Cloud Computing Architekturen.
Nach Erläuterung der Funktionsweise von Datenbanken und deren Eigenschaften werden die Unterschiede zwischen den traditionellen relationalen und den echtzeitfähigen Datenbanken untersucht.
Daraufhin wird ein Vergleich von verschiedenen echtzeitfähigen Datenbanken, wie RethinkDB und Google Firebase Realtime Database, durch Gegenüberstellung von Features, der Query-Language und der Realtime-Fähigkeit angefertigt.
Die parallel zur Arbeit entwickelte Mobile-App basiert auf dem RemoteUI-System mit Anbindung an die NoSQL-Datenbank RethinkDB. Durch die Nutzung von Mobile Cloud Computing können rechenintensive Aufgaben wie die Verarbeitung von großen Mengen von Sensordaten durch einen leistungsstarken externen Server durchgeführt werden, um Rechen- und Akkuleistung des mobilen Endgeräts einzusparen.
Als Echtzeitdatenströme werden GPS-Positionsdaten eines Smartphones genutzt, die per Mobile-App über eine REST-API an den Server gesendet werden. Diese werden dort von der Datenbank verarbeitet und für andere Nutzer der App wieder visuell verfügbar gemacht. Hierbei spielt vor allem die Verarbeitung auf dem Server eine bedeutende Rolle.
Die Nachfrage an Videospielen ist in den letzten Jahren stark gestiegen,
während weniger als die Hälfte der Entwickler angeben, dass
Barrierefreiheitsmaßnahmen in aktuellen Projekten integriert werden.
Werkzeuge und Richtlinien sind hilfreich bei der Implementierung von
barrierefreien Videospielen. Weitere Referenzen werden jedoch benötigt, um
auf die Barrierefreiheit aufmerksam zu machen.
Diese Arbeit ermittelt die Auswirkungen eines Serious Games auf blinde und
sehende Spieler. Schwerpunkt ist die Implementierung von Maßnahmen für
blinde Spieler. Anhand einer Analyse von ausgezeichneten Videospielen und
Filterung der Xbox Accessibility Guidelines, wurde „Sensory“ entwickelt. Das
Spiel wurde durch eine Benutzerstudie mit 11 Teilnehmern validiert. Während
der Benutzerstudie wurde das Spiel getestet und dadurch wurden Usability-
Probleme entdeckt. Anhand der Benutzerstudie konnte der Spielspaß und
Lerneffekt bestätigt werden.
Die Auswertung der Studie zeigt, dass Geräusche und Vibrationen den
Spielspaß für blinde Spieler positiv beeinflussen. Die Steuerung und fehlenden
Einstellungen wirken sich negativ aus. Außerdem erhalten sehende Spieler
einen Einblick in die barrierefreie Entwicklung von Videospielen und dadurch
wird die Empathie für Barrierefreiheit gesteigert.
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.
Today’s digital cameras use a mosaic of red, green, and blue color filters to capture images in three color channels on a single sensor plane. This thesis investigates the use of convolutional neural networks (CNNs) for demosaicing – the process of reconstructing full-color images from raw mosaic sensor data. While there are existing CNNs for demosaicing raw images from the well-established regular Bayer color filter array (CFA), this thesis focuses on how they perform on alternative non-regular sampling patterns that produce less aliasing artifacts, namely the stochastic Gaussian- and the RandomQuarter sampling pattern (Backes and Fröhlich, 2020).
A basic UNet (Ronneberger et al., 2015) and the spatially adaptive SANet (T. Zhang et al., 2022) are implemented in a supervised training pipeline based on the PixelShift200 image dataset (Qian et al., 2021) to investigate their suitability for the irregular demosaicing task. The experiments indicate that the basic UNet encounters difficulties in restoring the missing color values, whereas the spatially adaptive convolutional layers help in processing the irregularly sampled raw images.
In addition, this thesis enhances SANet effectiveness by employing an alternative residual branch based on a CFA-normalized Gaussian filter, as well as a tileable modification to the Gaussian CFA pattern. The modified SANet is shown to outperform the conventional dFSR algorithm (Backes & Fröhlich, 2020) in terms of peak signal to noise ratio (PSNR) and structural similarity index measure (SSIM).
Privacy in Social Networks
(2016)
Online Social Networks (OSNs) are heavily used today and despite of all privacy concerns found a way into our daily life. After showing how heavy data collection is a violation of the user's privacy, this thesis establishes mandatory and optional requirements for a Privacy orientated Online Social Network (POSN). It evaluates twelve existing POSNs in general and in regard to those requirements. The paper will find that none of these POSNs are able to fulfill the requirements and therefore proposes features and patterns as a reference architecture.
Behinderte Personen können durch digitale Angebote vorhandene Barrieren ausglei-chen und Zugang zu neuen Bereichen erhalten. Hierbei ist es wichtig, dass möglichst viele Personen gleichberechtigt auf die Angebote ohne neue Barrieren zugreifen. Dies spiegelt sich auch in Gesetzen und Richtlinien für Informationsangebote öffentlicher Stel-len und ab 2025 auch für bestimmte private Unternehmen wider.
Für die Überprüfung der Barrierefreiheit von Websites können Automatische Monitoring Systeme (AMS) eingesetzt werden, die Websites immer wieder automatisch nach Barri-eren durchsuchen. Gegenstand dieser Bachelorarbeit ist ein Vergleich von drei AMS: Pa11y, ARC Monitoring und Siteimprove.
Die AMS werden zuerst nach qualitativen Gesichtspunkten gegenübergestellt, wie zum Beispiel Preismodell, Hosting, unterstützte Richtlinien oder Einsatz von Gamification.
Um quantitative Ergebnisse zu erhalten, verglichen wir die Scanergebnisse einer selbst konstruierten Test-Website, die Verstöße für alle Success Criteria der Web Content Ac-cessibility Guidelines (WCAG) 2.1 enthält. Die Ergebnisse wurden nach den Evaluati-onskriterien Coverage (Abdeckung) und Correctness (Richtigkeit) ausgewertet. Coverage umfasste die Abdeckung der WCAG Success Criteria, Principles, Guidelines und der in der EN 301549 zugeordneten betroffenen Benutzendengruppen.
Um die Usability der AMS zu analysieren, wurde eine Heuristische Evaluation nach Nielsens 10 Heuristiken durchgeführt.
Pa11y hat von allen AMS die beste Coverage, jedoch die schlechteste Correctness auf-grund vieler Falsch Positive durch unspezifische Meldungen. Eine Berechnung ohne diese verschlechterte die Coverage und verbesserte die Correctness. ARC Monitoring konnte aufgrund der schlechten Usability und mittelmäßigen quantitativen Werte am we-nigsten überzeugen. Siteimprove ist das AMS mit dem größten Funktionsumfang und der besten Usability. Die quantitativen Ergebnisse sind ohne Einberechnung der Notices ähnlich gut wie die von Pa11y.
Die Coverage aller drei AMS zusammengefasst zeigt, dass sie eine manuelle Prüfung nicht ersetzen können. Die erzielten Werte zeigen selten eine Abdeckung von mehr als 50 %.
Im Zusammenhang mit dem Projekt „BGM Vital“ der Charité Universitätsmedizin Berlin, wird erforscht, mit welchen Methoden das betriebliche Gesundheitsmanagement ge-fördert werden kann.
Hierfür wurde sich im Rahmen dieser Arbeit mit der Entwicklung einer App befasst, wel-che dazu dient, die Anwender spielerisch dazu zu motivieren, sich sportlich zu betätigen. Hierbei sollen sie nicht nur ihr Bestes geben und versuchen an ihre Grenzen zu gehen, sondern es soll auch analysiert werden, ob es der Fitness App gelingen würde, den Benutzer nach einem durchgeführten Training zu einem erneuten Training mit dieser App zu motivieren.
Es wird beschrieben, wie die App entwickelt wurde. Von der Anforderungsliste über die genutzten Technologien und dem Ablauf der App, bis zu der eigentlichen Entwicklung.
Des Weiteren wird der Testablauf näher beleuchtet. Hierbei wird auf den Testaufbau, die Testpersonen, die zu absolvierenden Trainingsübungen und die Durchführung des Tests eingegangen. In einer abschließenden Diskussion wurden die Testergebnisse interpretiert und bewertet.
Die vorliegende Arbeit befasst sich mit dem Thema A/B Testing, insbesondere im Kontext der Optimierung der User Experience in Onlineshops. In einer quantitativen empirischen Untersuchung, die in Zusammenarbeit mit der DRIP AGENCY und SNOCKS durchgeführt wurde, wurden zwei A/B-Test-Methoden – Fixed-Horizon Tests und sequentielle Tests – anhand von drei spezifischen Testideen in realen Onlineshop-Szenarien angewendet und auf ihre Effektivität verglichen sowie bewertet. Die Ergebnisse zeigen signifikante Unterschiede in der Performance und liefern daraus resultierende Empfehlungen für Onlineshops. Diese Erkenntnisse bieten Unter-nehmen, die mit den beiden A/B-Test-Methoden ihre UX optimieren und dadurch ihre Conversion Rates steigern möchten, wertvolle Einblicke. Dabei wird auch die Barrierefreiheit als ein zentrales und immer relevanter werdendes Thema hervorgehoben, um sicherzustellen, dass alle Nutzer eine zugängliche und positive Shopping-Erfahrung erleben können.
Gegenstand der vorgestellten Arbeit ist die Evaluierung frei erhältlicher Performance Test Frameworks, zusätzlich in Hinblick auf deren HTTP/2 und WebSockets Unterstützung. Zur Einführung wird der allgemeine Aufbau und die Vorgehensweise von Performancetests erörtert. Hierfür werden zwei unterschiedliche Testpläne vorgestellt und miteinander verglichen. Anschließend werden die ausgewählten Frameworks auf ihre Funktionen untersucht. Zuletzt wird beispielhaft eine im Netz frei verfügbare Webanwendung mit den vorgestellten Frameworks getestet und der Ablauf derer jeweils dokumentiert.
Um ein abschließendes Fazit zu formulieren, werden die Frameworks hinsichtlich deren Feature Reichhaltigkeit, Nutzerfreundlichkeit und Aktualität bewertet.
Schlagwörter: Web Performance, Stresstests, HTTP/2, WebSocket, Webanwendung, Frameworks, Performance Programme, Evaluierung
Deep learning methods have proven highly effective for object recognition tasks, especially
in the form of artificial neural networks. In this bachelor’s thesis, a way is shown to imple-
ment a ready-to-use object recognition implementation on the NAO robotic platform using
Convolutional Neural Networks based on pretrained models. Recognition of multiple objects
at once is realized with the help of the Multibox algorithm. The implementation’s object
recognition rates are evaluated and analyzed in several tests.
Furthermore, the implementation offers a graphical user interface with several options to
adjust the recognition process and for controlling movements of the robot’s head in order
to easier acquire objects in the field of view. Additionally, a dialogue system for querying
further results is presented.