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This thesis aims to provides a comprehensive and systematic approach towards the strategic analysis of Electric Vehicles Industry in India. The research explores the ways how the external business environment or macro and operational environment affecting and shaping the EV Industry in India at present. The research starts with providing a general description of Electric Vehicles followed by the quantitative method of analysis to analyses the external or macro environment of EV Industry in India by using PESTEL analysis and operational business environment level analysis of EV Industry in India by using Porter Five Force Analysis. The author identifies how present market situation of EV Industry looks like in India and what strategies that need to be implemented by EV manufacturer for its future expansion in the India. In conclusion the author anticipates the tremendous effort by Government of India working together with several public and private stakeholder to push the electric mobility solution throughout the country by creating several policies, fiscal & non fiscal based incentives, and awareness towards electric mobility. The findings show that EV will help India to climate mitigation strategies to lower down GHG emission from increasing road transportation in India, energy security, a local pollution free environment and an advanced shared mobility transportation for growing urban population in India. The commercial potential of the EV industry in the near future seems enormous in India as the entire value chain associated with it in developing stage and looking forward to conquering the demand of a billion plus size growing population of young India.
In this thesis, new methods for text classification are examined and compared to the current software of the DNB. Due to technical changes in the area machine learning in recent years, improvements in text classification have been achieved. The objective is to improve the subject groups allocation of the DNB and to allow a hierarchical classification based on the DDC system. The decision was made on the HDLTex tool, as the structure of the DNB data set and the DDC system, which supports a hierarchical classification, are perfectly designed for it. The use of RNN networks on both hierarchical levels improved the current software situation. Furthermore, the approach was examined, if a combination of the predictions of the two hierarchies levels leads to an additional improvement, which, however, produced a negative result. Both beginners and experts find themselves as readers of this master's thesis in the target group again.
In dieser Arbeit werden neue Verfahren zur Textklassifizierung untersucht und der aktuellen Software der DNB gegenübergestellt. Durch technische Veränderungen im Bereich Machine Learning in den letzten Jahren, konnten Verbesserungen in der Textklassifizierung erzielt werden. Dabei soll die Sachgruppenvergabe der DNB verbessert und anhand des DDC Systems eine hierarchische Klassifizierung ermöglicht werden. Die Entscheidung fiel auf das HDLTex Tool, da die Struktur des Datensatzes der DNB und das DDC System, welche eine hierarchische Klassifizierung unterstützt, perfekt darauf ausgelegt sind. Durch die Nutzung von RNN Netzen auf beiden Hierarchieebenen konnte eine Verbesserung zu der aktuellen Software erzielt werden. Weiterhin wurde der Ansatz untersucht, ob eine Kombinierung der Vorhersagen der beiden Hierarchieebenen zu einer aufbauenden Verbesserung führt, welches jedoch ein negatives Ergebnis hervorbrachte. Sowohl Anfänger als auch Experten finden sich als Leser dieser Masterarbeit in der Zielgruppe wieder.
Studierende und Lehrende als Kunden wissenschaftlicher Bibliotheken sind im digitalen Zeitalter aufgrund virtueller Angebote nicht mehr wie früher auf physische Bibliotheken angewiesen. Die Tendenz zu „entmaterialisierten Bibliotheken“, stellt komplexe Anforderungen an das Bibliotheksmanagement, mit dem Ziel, die E-Medien als umfassende Services für ihre Zielgruppen sichtbar darzustellen. Ausgehend von diesem Fokus soll das E-Medien-Portfolio der Bibliotheken der Hochschule Furtwangen konsequent an den Bedarfen ihrer Kernzielgruppen ausgerichtet werden. „E-Medien-Service nach Maß“ bedeutet eine komplexe Herausforderung und ist zugleich eine strategische Aufgabe des Bibliotheksmanagements, im Kontext von Studium und Lehre sowie dem Qualitätsmanagement der Hochschule.
Die Arbeit stellt dazu eine qualitative Studie vor, die im Wintersemester 2014/2015 am Campus Tuttlingen durchgeführt wurde. Sie erläutert Hintergrund und Zielsetzung der Untersuchungsfrage, beschreibt die angewandte Methode und das Untersuchungsdesign.
Ziel der Studie war, Nutzungsaspekte und Bedarfe der Zielgruppen Professoren und Studierende der Fakultät Industrial Technologies festzustellen. Darüber hinaus wurde ermittelt, inwieweit das E-Medien-Angebot der Bibliotheken bekannt ist und welche Möglichkeiten bestehen, es besser sichtbar zu machen. Die Ergebnisse aus der Studie wurden in Empfehlungen zur Optimierung des E-Medien-Portfolios zusammengefasst.
Darauf basierend kann ein strategisches Konzept entwickelt werden, welches durch die Untersuchung der Bedarfe und unter Beachtung der Relevanzsysteme ihrer Zielgruppen erfolgreich vom Bibliotheksmanagement eingeleitet werden kann.
Die digitale Transformation stellt das Supply Chain Management vor große Herausforderungen. Es muss Antworten und Lösungen finden, um in einem global vernetzten Marktumfeld die Wettbewerbsfähigkeit der Supply Chain sicherzustellen. Das Konzept der Blockchain und der Smart Contracts versprechen großes Potenzial. Gerade im Bereich der Prozessautomatisierung und der Kostensenkung, durch das Entfallen bisher notwendiger Clearingstellen. Allerdings stellt sich auch immer die Frage nach der Datensicherheit und Schutz vor unbefugter Manipulation. Ziel dieser Arbeit ist es Anwendungsmöglichkeiten und Potenziale einer Blockchain und Smart Contracts im Supply Chain Management zu identifizieren und zu beschreiben