Refine
Year of publication
- 2018 (10) (remove)
Document type
- Bachelor Thesis (4)
- Conference Proceeding (2)
- Master's Thesis (2)
- Article (peer-reviewed) (1)
- Working Paper (1)
Language
- German (10) (remove)
Has full text
- Yes (10) (remove)
Keywords
- Asynchronmotor (1)
- Bankenbranche (1)
- Benutzeroberfläche (1)
- Blockchain (1)
- Brückenschaltung (1)
- Datendichte (1)
- Datenquelle (1)
- Direct Torque Control (1)
- Elektromobilität (1)
- Fitnessbranche (1)
Course of studies
Mathematik 2 für MEB/MM
(2018)
Vektorrechnung: Darstellung von Vektoren, Komponenten, Einheitsvektor, Addition, Subtraktion, Projektion, Skalarprodukt, Kreuzprodukt, Geraden, Ebenen Lineare Algebra: Darstellung, Rechnen mit Matrizen und Vektoren, Drehmatrix, lineare Gleichungssysteme (Eliminationsverfahren GAUSS oder GAUSS-JORDAN, inverse Matrix, über- und unterbestimmte Systeme), Determinanten (Rang einer Matrix, SARRUSsche Regel, CRAMERsche Regel), Eigenwerte und Eigenvektoren einer quadratischen Matrix
Fourier-Reihen: (Fourier-Reihe, reell, komplex, beliebige Periode, punktweise Funktion), Wellen (zeitliche und räumliche Ausbreitung von Wellen, Amplitude, Frequenz, Phase)
Differentialrechnung für Funktionen von mehreren Variablen: graphische Darstellung, skalare und Vektorfelder, partielle Ableitung, Differenzial, Gradient, Kettenregeln, Fehlerfortpflanzung
Integralrechnung für Funktionen von mehreren Variablen: konstante Grenzen, Produktzerlegung, Koordinatensysteme, Polarkoordinaten, Zylinderkoordinaten, Kugelkoordinaten, Trägheitsmomente, variable Grenzen
Gewöhnliche Differentialgleichungen: Klassifikation, Anfangswerte bzw. Randbedingungen, Trennung der Veränderlichen, Variation der Konstanten, DGL mit konstanten Koeffizienten, e-Ansatz, homogene, inhomogene DGL, charakteristische Gleichung, inhomogener Lösungen, Systeme linearer DGL Laplace-Transformation: Eigenschaften, Lösung einer DGL, Korrespondenztabellen, Partialbruchzerlegung, Rücktransformation, Übertragungsfunktion
Übungsbeispiele, Beispielklausur
Applications for the Internet of Things are becoming increasingly popular. Due to the large amount of available context data, such applications can be used effectively in many domains. By interlinking these data and analyzing them, it is possible to gather a lot of knowledge about a user. Therefore, these applications pose a threat to privacy. In this paper, we illustrate this threat by looking at a real-world application scenario. Current state of the art focuses on privacy mechanisms either for Smart Things or for big data processing systems. However, our studies show that for a comprehensive privacy protection a holistic view on these applications is required. Therefore, we describe how to combine two promising privacy approaches from both categories, namely AVARE and PATRON. Evaluation results confirm the thereby achieved synergy effects.
Die vorliegende Masterarbeit analysiert die Problematiken effektiver grafischer Repräsentationen in digitalen Informationssystemen, die mit besonders hoherund dynamischer Datendichte und Datenquellen einhergehen. Anschließend an die Analyse der Problematiken erarbeitet der Autor dieser Forschungsarbeit ein konzeptuelles Modell zur Bewältigung der geschilderten Problematiken, auf Basis von semantisch beschriebenen, wiederverwendbaren grafischen Visualisierungselementen und den ebenfalls semantisch beschriebenen in die Visualisierung zu überführenden Daten. Besonders hervorzuhebende Erkenntnisse dieser Masterarbeit sind die Identifikation von Qualitätskriterien zur Zielführung einer effektiven Visualisierung gemäß der visuellenWahrnehmung des menschlichen kognitiven Systems, die Notwendigkeit zur Erweiterung der Vokabularmenge der schema.org-Ontologie zur Anwendung der identifizieren Qualitätskriterien und das Auffinden geeigneter Visualisierungselemente sowie das Zuordnen der Daten zu entsprechenden Visualisierungselementen über den Aufbau und Vergleich einer Baumstruktur für sowohl die Daten als auch die der Visualisierungselemente. Diese Forschungsarbeit ist von besonderer Relevanz für Entscheider, Projektmanager und Softwareentwickler, die digitale Informationssysteme mit einer hohen Anzahl an heterogenen Datensätzen und Datenquellen entwickeln.
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.
In dieser Arbeit soll eine Motorsteuerung für einen 3-Phasen-Asynchronmotor mit Kurzschlussläufer realisiert werden. Dabei soll der Motor in einem Gleichstromnetzwerk mit einer Spannung von 325V betrieben werden. Drehzahl und Drehrichtung des Motors sollen variabel sein. Der Motor wird dabei bei konstantem Lastdrehmoment betrieben. Des Weiteren soll die Steuerung eine Drehzahl des Motors von bis zu 25000 1/min ermöglichen.
Die Arbeit behandelt dabei einführend die Funktionsweise des Asynchronmotors und leitet ein mathematisches Modell ab, das anschließend für die Erstellung des Steueralgorithmus verwendet wird. Bei der Realisierung der Schaltung wird u.a. die Problematik mit parasitären Induktivitäten und der Umgang mit motorinduzierten Spannungsspitzen behandelt. Realisiert wird die Motorsteuerung als Umrichterschaltung. Dabei finden ausschließlich N-Kanal-MOSFETs Verwendung. Für die Ansteuerung der MOSFETs kommen Gate-Treiber-ICs mit Bootstrap-Kondensatoren zum Einsatz. Angesteuert wird der Motor über einen STM32-Board. Der implementierte Steueralgorithmus realisiert dabei eine Grundfrequenztaktung. Über diesen Aufbau der Motorsteuerung können die Anforderungen erfüllt werden.
Die Distributed-Ledger-Technology, die Blockchain und Smart Contracts sind derzeit eines der am meisten diskutierten Themen in der Bankenbranche. Es wird viel erforscht im Hinblick auf Potentiale, Anwendungsgebiete und Risiken bezüglich der Nutzung dieser Technologien. Diese Arbeit soll eine Übersicht über den aktuellen Stand in der Branche geben und welche Chancen sich hier-durch ergeben könnten. Auch wird analysiert, welche Auswirkungen Smart Contracts auf die Branche haben könnten. Auch schon deren Entwicklung stellt die Branche vor neue Herausforderungen im Bezug auf Prozesse in der Bank, in der Kollaboration mit Partnern und mit Kunden.
Mit dem Fitnessboom in Deutschland profitiert auch die Nahrungsergänzungsmittelindustrie. Auf Social-Media-Kanälen wie Instagram wird immer sichtbarer wie Influencer der Fitnessbranche mit Produktplatzierungen für Nahrungsergänzungsmittel werben. Diese Arbeit untersucht das neue Marketingphänomen des Influencer Marketings bezogen auf die Nahrungsergänzungsmittelindustrie der Fitnessbranche in Deutschland. Für die Untersuchung wurde eine persönliche Befragung von Fitnessstudiobesuchern durchgeführt. Die Ergebnisse der Studie zeigen, dass das Influencer Marketing eine Rolle für den Erfolg von Herstellern der Nahrungsergänzungsmittelindustrie haben kann und diese neue Marketingdisziplin voller Potenzial steckt.
Die Frage ob das Elektroauto mittelfristig den Verbrenner in Deutschland ablösen wird beschäftigt momentan Politik und Medien. Aktuell stellen Elektroautos trotz staatlicher Förderung noch ein Nischenprodukt am deutschen Pkw-Markt dar. Die vorliegende Arbeit untersucht innerhalb einer ausführlichen Marktanalyse von Sekundärdaten ob und gegebenenfalls wann Elektroautos in Deutschland den Massenmarkt ansprechen werden. Hierzu wird der deutsche Pkw-Markt mithilfe von Modellen der Diffusionsforschung untersucht. Ziel der Diffusionsforschung ist es, die Verbreitung einer Innovation am Markt im Zeitverlauf zu beschreiben und zu erklären. Es wird dabei herausgearbeitet: welche Käufer Elektroautos momentan ansprechen, welche Faktoren erfüllt sein müssen, dass sich Elektroautos am Massenmarkt in Deutschland durchsetzen können und welche Faktoren den Verlauf der Verbreitung von Elektroautos in Deutsch¬land in Zukunft beeinflussen werden. Aus Basis der gewonnen Erkenntnisse wird schließlich eine Prognose zur zukünftigen Verbreitung von Elektroautos in Deutschland erstellt.