@masterthesis{Schuster2018,
  type      = {Bachelor Thesis},
  author    = {Schuster, Julia},
  title     = {Hat der {\"o}ffentlich-rechtliche Rundfunk in Anbetracht sich wandelnder Mediennutzung noch Zugriff auf die Zielgruppe der 14- bis 29-J{\"a}hrigen? : eine Analyse am Fallbeispiel des Bayerischen Rundfunks},
  year      = {2018},
  abstract  = {Die vorliegende Bachelorarbeit besch{\"a}ftigt sich mit dem Problem des {\"o}ffentlichrechtlichen Rundfunks in Deutschland, die junge Zielgruppe der 14- bis 29-J{\"a}hrigen aufgrund der sich wandelnden Mediennutzung noch mit ihren Inhalten zu erreichen. Ziel der Arbeit ist es, anhand von aktuellen Studien aus der Medienforschung sowie der Durchf{\"u}hrung von zwei Experteninterviews herauszufinden, wie intensiv 14- bis 29-J{\"a}hrige {\"o}ffentlich-rechtliche Angebote nutzen und inwiefern die bisher getroffenen Maßnahmen dem drohenden Generationenabriss entgegenzutreten, Wirkung zeigen. Der Bayerische Rundfunk wird im Rahmen dieser Arbeit als Fallbeispiel herangezogen. Aus diesem Grund hat die Verfasserin den stellvertretenden Leiter der Abteilung Unternehmensanalyse und Medienforschung sowie den Programmchef des Jugendangebots vom Bayerischen Rundfunk als Experten befragt. Die Ergebnisse dieser Arbeit zeigen, dass die {\"o}ffentlich-rechtlichen Rundfunkveranstalter - auch mithilfe von neuen Verbreitungsmethoden im Internet - die Zielgruppe der 14- bis 29-J{\"a}hrigen nach wie vor regelm{\"a}ßig erreichen. Somit ist die gesetzliche Auftragserf{\"u}llung des {\"o}ffentlichrechtlichen Rundfunks weiterhin gew{\"a}hrleistet. Die Verfasserin hat zudem festgestellt, dass es dem {\"o}ffentlich-rechtlichen Rundfunk durch das Internet sogar besser gelingt, explizit auf die Bed{\"u}rfnisse junger Menschen einzugehen.},
  subject      = {{\"O}ffentlich-rechtlicher H{\"o}rfunk},
  language  = {de}
}
@misc{Schuster2012,
  type      = {Master Thesis},
  author    = {Schuster, Julia},
  title     = {Random Graph Models and their Application to Biological Networks},
  url       = {http://nbn-resolving.de/urn:nbn:de:bsz:mit1-opus-33330},
  school      = {Hochschule Mittweida},
  year      = {2012},
  abstract  = {Diese Masterarbeit besch{\"a}ftigt sich mit verschiedenen Modellen von Zufallsgraphen f{\"u}r biologische Netzwerke. Nach einer kurzen Einf{\"u}hrung, in der ben{\"o}tigte graphentheoretische Begriffe sowie Anwendungsbeispiele der Graphentheorie erl{\"a}utert werden, erfolgt die Vorstellung von drei einfachen Zufallsgraphenmodellen: das Erd \&\#733; os-R{\´e}nyi-Modell, das Gilbert-Modell und das p1-Modell. Außerdem werden in diesem Kapitel zwei spezielle Zufallsgraphenmodelle, zum einen die Exponential Random Graph Models und zum anderen die Small-World Models, ausf{\"u}hrlich dargestellt. Anschließend werden alle Modelle f{\"u}r ein konkretes biologisches Netzwerk, das Protein-Protein-Interaktions-Netzwerk des Bakteriums Escherichia coli, auf ihre Anwendbarkeit {\"u}berpr{\"u}ft und diesbez{\"u}glich bewertet.},
  subject      = {Zufallsgraph},
  language  = {de}
}
@masterthesis{Schuster2010,
  type      = {Bachelor Thesis},
  author    = {Schuster, Julia},
  title     = {Untersuchung von Optimierungsverfahren der ein- und multikriteriellen Optimierung mit diskreten Parametern f{\"u}r Anwendungen in der Antriebsstrangauslegung},
  url       = {http://nbn-resolving.de/urn:nbn:de:bsz:mit1-opus-10374},
  school      = {Hochschule Mittweida},
  year      = {2010},
  abstract  = {Da bei technischen Optimierungsaufgaben oft diskrete Parameter wie St{\"u}ckzahlen oder die Anzahl der Z{\"a}hne eines Zahnrades, welche nur ganzzahlige Werte annehmen k{\"o}nnen, eine Rolle spielen, k{\"o}nnen Optimierungsverfahren, welche f{\"u}r stetige Parameter entwickelt wurden, nicht ohne Weiteres f{\"u}r diese Aufgaben eingesetzt werden. Das Ziel dieser Arbeit ist es, eine Diskretisierung ausgew{\"a}hlter Optimierungsverfahren zu entwickeln und diese programmtechnisch umzusetzen. Anschließend sollen die diskretisierten Verfahren auf ihre Einsetzbarkeit getestet und die Ergebnisse miteinander verglichen werden, so dass eine Empfehlung zur Anwendung der Optimierungsverfahren gegeben werden kann.},
  subject      = {Mehrkriterielle Optimierung},
  language  = {de}
}