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The Revive Turbo Cleaner is a cleaning fluid which removes carbon deposits from inside petrol or diesel engine systems. It is distributed internationally through wholesalers and sales agents to workshops and private car owners. After the acquisition of Revive Automotive Solutions Ltd by Bartec Auto ID Ltd in summer 2016, the new owners decided to further develop the brand and to move into the promising German automotive aftermarket, as the Cleaner had shown good sales figures in the home market UK and in a number of international markets. This paper examines environmental factors influencing the German marketplace, analyses Revive’s actual customer segments including consumers and business clients, provides profiles of its competitors and substituting technologies, regards the characteristics of the specific industry and defines the product’s qualities in order to draw a conclusion on the appropriate Marketing Mix to employ for the German market. In advance to the analytical work, the paper critically considers the range of theoretical frameworks used for the analysis, namely PESTEL, Porter’s Five Forces Analysis, the SWOT Analysis and the Marketing Mix in order to define and update original concepts as wells as adapt them to the research requirements.
In this paper, different factors influencing the perceived data security (PDS) of online shoppers are analyzed. For this purpose, the authors first conduct a literature review and later analyze the results of an empirical study, by applying a regression analyses. Based on the findings of this research, the paper identified the frequency of gathering information on the topic of data security and the experience of being hacked as factors with a significant negative impact on PDS. In addition, a well perceived benefit and, in special cases, an e-Commerce business’ brand can positively influence PDS of customers. In conclusion, the paper delivers insights into the perceptions of data security and delivers some suggestions on how a company could improve the PDS of their customers.
Beginning in the mid 2007’s the US financial market started to slide into the “worst financial crisis since the Great Depression of the early 1930’s” (Thakor, 2015: p.156). The domino effect of several events and occasions were leading first to a countrywide recession in the USA then later spreading globally. In the following this term paper will deal with the main causes and effects of 2008 financial crisis. Unlike other topics in literature there is no consensus about the question of guilt in this sense. Among economists there are different approaches to explain the main causes of the financial crisis.
Im Rahmen dieser Bachelorarbeit wird untersucht, ob kulturelle Faktoren einen Einfluss auf das Verhältnis zwischen in Deutschland lebenden türkischstämmigen Anwälten und Mandanten haben. Hierzu wird die ethnische Identität von Deutsch-Türken im Zusammenhang mit Generationsunterschieden untersucht. Zudem werden Akkulturationsmodelle, Kommunikationstheorien sowie Ziele und Möglichkeiten des ethnischen Marketings definiert.
Durch Anwendung qualitativer und quantitativer Forschungsmethoden werden jeweils aus Anwalts- und Mandantensicht die ethnische Identität sowie die für die Präferenz eines türkischstämmigen Anwalts relevanten Faktoren einzelner Einwanderergenerationen ermittelt.
Die Ergebnisse zeigen, dass die Anwalts-Mandanten-Beziehung stark von kulturellen Aspekten beeinflusst wird und dass Änderungen im anwaltlichen Ethno-Marketing notwendig sind, da diese nicht von türkischstämmigen Mandanten wahrgenommen werden.
Creating Interactive Experiences together with People with Dementia – an Inclusive Design Story
(2017)
Rising globalization and digitization resulted in crises for the fashion industry. High competition and the interconnectedness of the consumers rule the market and put it under pressure. Owing to the growing power consumers possess, the requirements towards the fashion players are increasing. Customer experience is frequently discussed these days by academics as well as practitioners and emphasized as a competitive advantage. Yet, it is difficult to measure and to track its consequences.
Since customer experience is elusive and no industry specific measurement scale is defined, at first this work aims to identify relevant touch points of customer experience in the fashion industry by dint of a focused interview. The further objective of this paper is to enhance the comprehension of the touch points’ effects or rather the relationship of customer experience with brand loyalty. This is approached by a questionnaire based on the preceding qualitative analysis and the resulting model. This model defines the customer experience touch points as the independent variables while brand loyalty is examined as the dependent variable. The conducted linear regression analysis reveals a moderate effect of customer experience on brand loyalty and the touch points concerning the products as most relevant in this relationship. Additionally, the digitization aspect is addressed by the examination of the relationship in the offline and online channels separately. With respect to this, the present study recognizes that the extent of the customer experience’s impact on brand loyalty and the significant touch points vary across channels to a certain degree.
Football is unambiguously the national sport in Germany. No other sport attracts more people and has the power to connect more people of different ages, nationality or status. In football everyone is equal at least for 90 minutes. Having one favourite football club means having an emotional connection to it with celebrating the wins and suffering when the team loses. The German Bundesliga in particular is a magnet for fans coming into the stadium.
Vergleich maschineller Lernalgorithmen in Anwendung auf die 3D-Gestenerkennung per Leap Motion
(2017)
Die Gestensteuerung ermöglicht eine intuitive sowie natürliche Interaktion zwischen Mensch und Maschine. Um die Bewegungen des Nutzers im dreidimensionalen Raum erkennen und klassifizieren zu können, sind Sensoren nötig, deren Signale es gilt zu verarbeiten. Diese Verarbeitung geschieht mittlerweile überwiegend durch Algorithmen des maschinellen Lernens, welche mit Hilfe von eingelernten Daten selbstständig Vorhersagen über neue Eingabesignale treffen können.
In dieser Arbeit werden die Eigenschaften und die damit zusammenhängende Erkennungsgenauigkeit solcher Algorithmen untersucht und verglichen. Dabei sollen die Support Vector Machine und das neuronale Netz berücksichtigt werden, welche mit Hilfe der Open Source Bibliotheken TensorFlow und scikit-learn implementiert wurden. Als Untersuchungsgegenstand dienen die Positionskoordinaten von insgesamt 350 dynamischen Gesten. Diese wurden mit dem Tiefenensor Leap Motion mittels einer eigens entwickelten Software aufgezeichnet und entsprechend vorverarbeitet. Auf diese Software, sowie den Prozess der Datensammlung, der Vorverarbeitung und letztendlich der Klassifizierung wird in der Arbeit ausführlicher eingegangen.
Die durchgeführten Tests zeigen, dass beide Algorithmen in der Lage waren eine Erkennungsgenauigkeit von bis zu 93,40% zu erreichen. Die Support Vector Machine schnitt durchschnittlich mit 87,15%, gegenüber dem neuronalen Netz mit 80,47%, besser ab.
Diese Interventionsstudie untersucht die Auswirkungen eines Outdoor-Wildwassertrainings auf die Fähigkeiten des strategischen Planen und Denkens von Studenten an der Hochschule Furtwangen. Bei diesem Outdoor-Training handelt es sich um eine Wahlpflichtfach-Veranstaltung, die unter dem Titel „White Water Management – learning Management in a new way“ angeboten wird. Die Veranstaltung stellt eine Methode dar, in welcher die theoretischen Inhalte zum strategischen Planen und Denken den Studenten vorgestellt und im Anschluss auf dem Wasser in einem Kajak praktisch erprobt werden. Um einen Lernerfolg beurteilen zu können, wurden sowohl teilnehmende Studenten an dem Training sowie eine Kontrollgruppe, nicht-teilnehmenden Studenten, mittels eines standardisierten Fragebogens zu einem Zeitpunkt vor und nach dem Training befragt. Die Auswertungen der Daten zeigten größere subjektiv eingeschätzte Lernerfolge seitens der teilnehmenden Studenten im Vergleich zur Kontrollgruppe.
Der SmartCrawler ist ein auf Java basierendes Programm, das von dem Unternehmen PAMA Technologies GmbH verwendet wird, um Bilder aus dem Internet zu laden. Diese Bilder werden im Anschluss daran benutzt, um bestimmte Personen oder Gegenstände wiederzuerkennen. Beim Herunterladen der Bilder, kommt es zu verschiedenen Fehlern, deren Ursache untersucht wurde. Daraufhin sind die Fehlerursachen benannt und der Zusammenhang erklärt worden. Die beschriebenen Fehler beim Herunterladen der Bilder, müssen behoben werden, um ein Modell zur Wiedererkennung bestmöglich zu trainieren.
In meiner Arbeit sollen der SmartCrawler-Prozess verbessert und Tools für weitere Aufgabenfelder untersucht sowie getestet werden. Ziel ist, Fehlerquellen des SmartCrawler zu identifizieren und mit geeigneten Vorschlägen zu beheben. Im Anschluss werden verschiedene Technologien in Bezug auf Gesichtserkennung, Bildbeschreibung und Machine-Learning- Tools getestet. Sie werden anhand von Beispielen zur Einsatzmöglichkeit von Gesichtserkennung und Bildbeschreibung dargestellt. Im Verlauf der Arbeit wird auch das Machine-Learning-Tool vorgestellt und exemplarisch hinterlegt. Da es sich hier um eine praktische Arbeit handelt, werden verschiedene Tools auf ihre Leistungen getestet und bewertet. Als Ergebnis wird dem Leser ein resultierender Workflow präsentiert. Der Workflow enthält den SmartCrawler-Prozess und das anschließende Training eines Modells mit CNTK.
Ein weiteres Ziel ist, dem Leser Möglichkeiten zu bieten, auf dieser Arbeit aufzubauen. Es soll für den Leser möglich sein, die richtige Anwendung für seine Bedürfnisse zu finden und eventuell eigene Projekte auf Basis dieser Arbeit zu erstellen. Weiterhin kann auch der Einsatz von CNTK vom Leser in eigenen Bereichen geprüft werden.