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Course of studies
Die vorliegende Bachelor-Thesis beschäftigt sich mit der Täuschung auf maschinellem Lernen basierender Schadsoftwareerkennung unter realitätsnahen Bedingungen.
Neben der detaillierten Betrachtung des Forschungsgegenstandes werden hierfür, die vom aktuellen Forschungsstand hervorgebrachten Angriffe, hinsichtlich des Effektivitätskriteriums der Über- tragbarkeit auf zum Angriffszeitpunkt unbekannte Modelle, evaluiert und ein speziell für diese Bedingungen konzipierter, iterativer Ensemble-Ansatz zur Generierung von übertragbaren Adversarial Examples vorgestellt.
Die aus den Untersuchungen stammenden Ergebnissen zeigen, dass die Leistung herkömmlicher Verfahren, unter wirklichkeitsnahen Bedingungen oder im Einsatz gegen kommerzielle Produkte, stark abnimmt. Weitere Erkenntnisse der Forschung umfassen den Ausschluss eines linearen Zusammenhanges zwischen verfügbarem Wissen und Evasionserfolg, die Steigerung der Übertragbarkeit durch Zunahme der Ensemblegröße sowie die Einsatzfähigkeit der entwickelten Methodik gegen kommerzielle Antivirus Produkte.
Die Inhalte der vorliegenden Thesis verfolgen dabei einen rein edukatorischen Ansatz, der durch das Aufdecken von sicherheitsrelevanten Schwachstellen als Handlungsimpuls für Betreiber kommerzieller Antivirus-Lösungen dienen und nicht zum Begehen von Straftaten animieren soll.
Diese Arbeit behandelt mehrere Konzepte zur Leistungsbewertung von eingebetteten und Echtzeitsystemen. Das Ermitteln von oberen Zeitschranken, insbesondere der schlechtesten Ausführungszeit, lässt sich durch Verwendung von Zeitanalysen realisieren, wobei zwischen statischen und messbasierten Zeitanalysemethoden unterschieden wird. Für die Gesamtbewertung des Systems ist Benchmarking eine geeignete Methode, um wichtige Zeitparameter zu messen und diese ggf. in den Vergleich mit anderen Systemen zu setzen. Der Einsatz von Simulationen zur eistungsbewertung erweist sich als besonders sinnvoll, wenn die Kosten eines Fehlers unakzeptabel hoch sind oder die Validierung mit der Realkomponente unpraktikabel ist und somit Qualitätsmaßnahmen durch fr¨uhzeitige Validierung
benötigt werden.
Die additive Fertigung von Bauteilen aus Kunststoff bietet einige Vorteile gegenüber der klassischen Fertigung durch Spritzguss. Da das Herstellungsverfahren jedoch einen großen Einfluss auf die mechanischen Eigenschaften eines Bauteiles hat, wird in dieser Untersuchung das anisotrope Verhalten von Polyamid, das durch FDM verarbeitet wird, analysiert und dem Spritzguss gegenübergestellt. Des Weiteren wird auf der Grundlage der Ermittlung von Materialkennwerten im Zugversuch ein FEM-Modell aufgebaut. Dadurch wird eine Möglichkeit zur Vorhersage der Verformungen von anisotropen, additiv gefertigten Bauteilen geschaffen.
This research examines whether a company's popularity is a determining factor for its attractiveness among employees. For this purpose, two groups of subjects were asked to rate the attractiveness of an identical job advertisement. The only difference between the groups was that one group was led to believe that it was the job advertisement of a well-known company, whereas the other group was presented with the advertisement of a rather unknown, but in terms of activity and prestige comparable company. The results suggest that the familiarity of the company does indeed influence popularity to a significant degree. Implications of this finding are also further explored.
Das Ziel des vorliegenden Forschungsprojektes war es, eine kostengünstige, aber effektive und flexible Automatisierungsmaßnahme für Fräsbauteile einzurichten. Dadurch sollte der Mitarbeiter entlastet und für anderweitige Tätigkeiten eingesetzt werden, um durch diesen Aspekt zeitgleich Kosten einzusparen. Zudem musste die Lösung für zukünftige Optimierungen und Veränderungen an der Maschine ausgelegt sein. Durchgeführt wurde das Forschungsprojekt an einer 3-Achs CNC-Fräsmaschine (Chiron Mill 2000). Die Automatisierung bezieht sich auf die Entnahme von unterschiedlich langen Werkstücken (76 bis 400 mm), deren Abtransport aus dem Maschinenumfeld sowie das Nachschieben des Rohmaterials. Um eine zielgerechte Lösung zu finden, wurden Methoden wie der morphologische Kasten herangezogen. Es entstand eine einfach handhabbare und kosteneffiziente Lösung mit einem Transportband, einem pneumatisch beaufschlagten Spindelgreifer und einem profilgenauen, konstruiertem auf den Greifer montierbaren Fingerpaar. Mit dem Forschungsprojekt wurde eine deutliche Steigerung der Eingriffszeit durch einen Mitarbeiter ermöglicht, wobei aber die Prozesszeit für einen Zyklus angestiegen ist. Zudem konnten die Kosten für die Produktion der Bauteile deutlich gesenkt werden. Durch die Automatisierungslösung konnte der Werker von monotonen Arbeitsgängen befreit und für stärker wertschöpfende Tätigkeiten gewonnen werden.
Um bei Winkelmessungen zu geringen Kosten nicht in der Anzahl der Umdrehung beschränkt zu sein, wird eine Neuentwicklung eines Low-Budget Drehgebers in diesem Projekt verfolgt. Die Anforderungen sind hierbei Herstellkosten im einstelligen Bereich, eine Auflösung von ca. 0,1° und der Drehgeber soll auf Arduino-Basis betrieben werden. Ziel dieser Arbeit ist es mit Hilfe von Simulationen die Grenzen des Systems festzulegen, mit diesen Erkenntnissen einen Prototyp zu erstellen und diesen anschließend mit einem Messgerät zu validieren.
Zur Stabilisierung der Konjunktur im Zuge der Covid-19-Krise hat die Bundesregierung Deutschlands mit der vom 01. Juli bis 31. Dezember 2020 eingeführten temporären Mehrwertsteuersenkung auf ein noch neuartiges konjunkturpolitisches Instrument zurückgegriffen. Dieses ist zentraler Teil eines mit 130 Milliarden dotierten Konjunkturpakets.
Ziel dieser Arbeit ist, die Wirksamkeit zentraler Elemente der Konjunkturpolitik anhand der damit verbundenen Anforderungen zu untersuchen und die Mehrwertsteuersenkung in diesem Kontext auf ihre Eignung zur Konjunkturstimulierung zu überprüfen. Zur empirischen Untersuchung wurden Experteninterviews mit Wirtschaftswissenschaftlern und betroffenen Verbänden durchgeführt. Die ersten richtungsweisenden Erkenntnisse aus den Interviews, Praxisbeispielen und bestehender Theorie zeigen, dass die Mehrwertsteuersenkung zwar zeitnah und temporär umgesetzt werden konnte, jedoch als wenig zielgerichtet und effektiv zu bewerten ist. Der von der Bundesregierung erhoffte Konjunktureffekt ist als gering zu beurteilen und kam Krisengewinnern stärker zu Gute als besonders betroffenen Branchen. Im Kontext der pandemiebedingten Krise wird zudem die grundsätzliche Wirksamkeit nachfrageorientierter Maßnahmen sowie die praktische Handhabung und zeitliche Koordinierung der Mehrwertsteuersenkung kritisch hinterfragt.
Recommender Systems
(2021)
Empfehlungssysteme sind aus dem modernen Web nicht wegzudenken. Für Unternehmen können mit relevanten Empfehlungen enorme Summen an Geschäftswert generiert werden. Für Benutzer wird dabei ein personalisiertes Erlebnis auf der Plattform geboten. In dieser Arbeit werden zunächst die Herausforderungen an Empfehlungssysteme sowie die unterschiedlichen Arten von Algorithmen umrissen. In einem Proof-of-Concept (PoC)werden zwei verfügbare Lösungen – Amazon Personalize und
LibRec – untersucht und bewertet. Grundlage des PoC ist ein offline Wikipedia-Modell, welches eine ausgewählte Untermenge von Artikeln aus unterschiedlichen Kategorien in einem zusammenhängenden Graphen abbildet. Zur Generierung von Daten für das Empfehlungssystem wird der Graph von simulierten Benutzern zufällig durchlaufen. Jeder Nutzer bekommt dabei pro Sitzung eine Lieblingskategorie. Artikel aus dieser Kategorie werden sehr gut bewertet, im Graph weit entfernte Artikel bekommen in dieser Sitzung schlechtere Bewertungen. Das Empfehlungssystem soll die Zugehörigkeit der Artikel zu den Kategorien reproduzieren, ohne explizite Kenntnis der Kategorien zu haben. Als Bewertungskriterium werden für jeden Artikel die besten fünf Empfehlungen des jeweiligen Empfehlungssystems betrachtet. Als Metrik dient dabei der Prozentsatz, wie viele der Empfehlungen zur selben Kategorie gehören, wie der Artikel, für den die Empfehlungen gegeben werden. Amazon Personalize erreicht mit diesem Test eine Präzision von über 95%, LibRec erreicht dabei bis zu 73%.