Refine
Document type
- Contribution to a Periodical (79) (remove)
Has full text
- Yes (79) (remove)
Keywords
- Apache Kafka (2)
- Machine learning (2)
- Smart home (2)
- ADAS (1)
- API (1)
- Acid (1)
- Akka Cluster (1)
- Analysis (1)
- Approximationsalgorithmen (1)
- Artificial intelligence (1)
- Assistive technology (1)
- Augumented Reality (1)
- Autonomes Fahren (1)
- Autonomous vehicles (1)
- Average-Case (1)
- Benchmarks (1)
- Biosensoren (1)
- CEP (1)
- CSAF (1)
- Cabin monitoring (1)
- Caching (1)
- Card games (1)
- Cego (1)
- Chirurgie (1)
- ClickHouse (1)
- Clustererkennung (1)
- Codeoptimierungen (1)
- Complex event processing (1)
- Complier (1)
- Computer-Aided Software Engineering (CASE) (1)
- Context awareness (1)
- Couchbase (1)
- DOF (1)
- Datenströme (1)
- DefectDojo (1)
- Degrees of freedom (1)
- Dementia (1)
- Depth map (1)
- Document-oriented database (1)
- Document-oriented functionality (1)
- Driver monitoring systems (1)
- Echtzeitsysteme (1)
- Eingebettete Systeme (1)
- Embedded systems (1)
- Energy management (1)
- Event stream processing (1)
- Fahrerassistenzsystem (1)
- Federated learning (1)
- Fehlertoleranz (1)
- Fernoperation (1)
- FlinkCEP (1)
- Framework (1)
- GQL (1)
- Gossip Protokoll (1)
- Graph analytics (1)
- Graph database (1)
- Innenraumüberwachung (1)
- Integration (1)
- Intelligente Werkzeuge (1)
- IoT (1)
- Komplexitätstheorie (1)
- Konsistenz (1)
- Kostenbasierte Abfrageoptimierer (1)
- Krankenmodus (1)
- Krankentransport (1)
- Künstliche Intelligenz (1)
- Laufzeitkomplexität (1)
- Leistungsbewertung (1)
- Maschinelles Lernen (1)
- Maschinelles Lernen in Datenbanken (1)
- Matter (1)
- Middleware (1)
- Mongodb (1)
- Multimodale Umgebungswahrnehmung (1)
- Netzwerkpartitionen (1)
- Objekterkennung (1)
- Optimization (1)
- P-NP-Problem (1)
- Path semantics (1)
- Plötzliches Unvermögen (1)
- Point-cloud (1)
- Programmiersprachen (1)
- Proof of Concept (1)
- Prävention (1)
- Query-Optimierer (1)
- ROS 2 (1)
- Reconfigurable systems (1)
- Reinforcement Learning (1)
- Reinforcement learning (1)
- Reminiscence therapy (1)
- Remote-Surgery (1)
- Robot programming methods (1)
- Robots (1)
- Schwachstellenmanagement (1)
- Sensor fusion (1)
- Simulation (1)
- Smart Glasses (1)
- Smart cars (1)
- Stereo camera (1)
- Stream processing (1)
- Sudden sickness (1)
- Syntaxgerichtete Übersetzung (1)
- Time-of-flight (1)
- Trends (1)
- Validierung (1)
- Verfügbarkeit (1)
- Verteilte Systeme (1)
- Visualisierung (1)
- Vitaldaten (1)
- Vitaldaten-Überwachung (1)
- WCET (1)
- Werkzeugunterstützung (1)
- Wikipedia (1)
- Wireless communication (1)
- Worst-case optimal join (1)
- ZigBee (1)
- da Vinci (1)
- eCall-System (1)
Course of studies
Die Anforderungen an eingebettete Systeme steigen. Immer mehr Anwendungen mit steigender Komplexität sollen darauf ausgeführt werden, ohne dass der Energiebedarf zu stark zunimmt. Nur durch bessere Hardware lässt sich diese Herausforderung allerdings nicht bewältigen. In dieser Arbeit werden verschiedene Ansätze zur Optimierung eingebetteter Systeme betrachtet. Es werden Optimierungen der Software und der Einsatz rekonfigurierbarer Systeme vorgestellt. Außerdem werden Techniken zur Optimierung des Speichersystems erläutert. Dieses hat einen besonders hohen Anteil am Energieverbrauch eines eingebetteten Systems
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%.
Smart Glasses sind Brillen mit einem integrierten Computer, welche dem Träger visuell Informationen in das Sichtfeld einfügen und mithilfe von Eyetracking, Gesten- und Sprachsteuerung bedient werden können. Smart Glasses werden bereits heutzutage in vielen verschiedenen Branchen wie Beispielsweise in der Logistik, Bauwirtschaft und Flugzeugwartung eingesetzt, um verschiedene Problemstellungen der Arbeiter zu vereinfachen beziehungsweise diese komplett zu lösen. In der Bauwirtschaft werden diese Beispielsweise benutzt, um Leitungen hinter Wänden und unter den Böden zu visualisieren, um diese beim Bohren nicht zu treffen. Aufgrund der variablen Einsatzmöglichkeiten gewinnen diese auch im medizinischen Kontext immer mehr an Bedeutung. Dieses Paper zeigt auf, wie aktuelle und zukünftige Smart Glasses Technologien in Zukunft im Chirurgischen Kontext eingesetzt werden können, um den Operationsprozess optimieren zu können.
Compared to relational databases, graph database systems provide a novel way of processing and analyzing highly interconnected data. Due to their unique properties, graph databases embody an interesting area of research in academic circles. For this reason, this work is fundamentally concerned with examining the state of the industry and current challenges. In this regard, we revisit the basic concepts and highlight the tremendous heterogeneity of available systems using the example of differing path semantics. Based on this insight, we explore algorithmic advancements for graph query processing regarding path finding and worst-case optimal joins. Subsequently, we discuss issues regarding performance and support for graph analytics. Finally, we provide an overview of GQL, a joint standardization effort towards unification of property graph databases.
Akka Cluster
(2021)
Akka Cluster ist ein Framework, das die Entwicklung verteilter Systeme ermöglicht. In dieser Arbeit wird der Funktionsumfang von Akka Cluster untersucht, ein Teilbereich des Frameworks Akka. Gegenstand der Analyse ist ein einfacher, mit Akka aufgesetzter Cluster, um anschließend Funktionen wie Singletons, Sharding, verteilte Daten und Mechanismen zur Fehlertoleranz zu untersuchen. Dabei wird auch versucht, unter die Abstraktionsschicht zu schauen, die Akka Cluster bietet. Dies gibt unter anderem ein klareres Bild, wie umfangreich die Entwicklung verteilter Systeme ist. Durch Monitoring soll anschließend ein Überblick über einen Cluster gegeben werden, welcher über eine REST-Schnittstelle auch anderweitig verwaltet werden kann.
Vernetzte Systeme in Fahrzeugen dienen vor allem
der Erhöhung der Sicherheit, Effizienz und dem Komfort im Straßenverkehr sowie der Reduzierung der Umweltbelastung. Ein Beispiel hierfür bietet das sogenannte eCall-System, welches seit März 2018 in allen Neuwägen verpflichtend verbaut werden muss. Dabei setzt das System nach einem Verkehrsunfall einen automatisierten Notruf ab, bei welchem Daten zum Standort, zur Uhrzeit, zur Fahrtrichtung sowie zur Fahrzeugbeschreibung übermittelt werden. Anhand der dadurch resultierenden Erhöhung der Reaktionszeit der Einsatzkräfte um 40 Prozent bis 50 Prozent, können sowohl Menschenleben gerettet als auch eine schnellere Behandlung an Verletzten durchgeführt werden. Trotz der schnelleren Reaktionszeiten ist die Anzahl an verletzten und getöteten Personen im Straßenverkehr annäherungsweise konstant geblieben. Daher stellt sich zunehmend die Frage, ob bestimmte Arten von Verkehrsunfällen, wie z.B. Unfälle
aufgrund von Alkoholeinfluss oder Sekundenschlaf, mit Unfallpräventionssystemen verhindert werden können. Hierzu stellt dieses Paper ein Konzept in Form eines UseCase- und Aktivitätsdiagrammes dar, bei welchem die Überwachung der Vitaldaten mit Hilfe von Biosensoren in das bereits existierende e-Call-System integriert wird. Dabei werden zu Beginn dieses Papers die theoretischen Grundlagen erläutert. Im Anschluss daran werden psychische und physische Faktoren im Straßenverkehr sowie die Messung dieser mit Hilfe von Vitaldaten aufgezeigt. Daraufhin wird das Prinzip des Gehörgangsensor erörtert,der als Grundlage zur Bearbeitung des Konzeptes dient. Nachfolgend wird das Konzept aufgezeigt und erläutert. Am Ende dieses Papers werden die wesentlichen Ergebnisse in prägnanter Form dargestellt und im Anschluss kritisch hinterfragt.