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In der vorliegenden Arbeit geht es darum, herauszufinden, ob es möglich ist, die Heldenreise nach Joseph Campbell, auf Erklärvideos anzuwenden. Dabei wer-den die verschiedenen Formen des Storytellings analysiert, sowie erörtert, was ein gutes Erklärvideo ausmacht. Die Heldenreise wird weiter analysiert, um festzustellen, inwieweit die Heldenreise als Blaupause benutzt werden kann. Auf Basis dieser Blaupause wird ein Erklärvideo im Lernbereich erstellt und mit Hilfe einer Umfrage ausgewertet, ob es sinnvoll ist, diese Vorlage zu nutzen.
Die Vorbereitung eines Rennwagens für eine Fahrt ist aufwändig. Daher soll ein 3d Modell des Formula Student Rennwagens ’elCobra’ in die Simulationsplattform Assetto Corsa integriert werden, um einfache Manöver virtuell nachstellen zu können. Am Schluss wird ein Fragebogen aufgestellt, auf dessen Basis das Modell und die Materialien des Fahrzeugs nach unterschiedlichen Kriterien evaluiert, und Mitglieder des Technikum Mittweida Motorsport damit befragt werden.
In dieser Arbeit wird eine Vorgehensweise für die Erstellung von Grafiken zur Nachempfindung eines 2D Cartoon Looks mithilfe von 3D-Daten vorgestellt und evaluiert. Dafür werden vorerst essenzielle Definitionen in Bezug auf Stil geklärt, wichtige Stilelemente identifiziert, erläutert und in einer 3D-Umgebung praktisch umgesetzt. Es wird dabei eine tatsächliche Nachbildung von Spielelementen durchgeführt, um diese schlussendlich bewerten zu können.
Drought is one of the most common and dangerous threats plants have to face, costing the global agricultural sector billions of dollars every year and leading to the loss of tons of harvest. Until people drastically reduce their consumption of animal products or cellular agriculture comes of age, more and more crops will need to be produced to sustain the ever growing human population. Even then, as more areas on earth are becoming prone to drought due to climate change, we may still have to find or breed plant varieties more suitable to grow and prosper in these changing environments.
Plants respond to drought stress with a complex interplay of hormones, transcription factors, and many other functional or regulatory proteins and mapping out this web of agents is no trivial task. In the last two to three decades or so, machine learning has become immensely popular and is increasingly used to find patterns in situations that are too complex for the human mind to overlook. Even though much of the hype is focused on the latest developments in deep learning, relatively simple methods often yield superior results, especially when data is limited and expensive to gather.
This Master Thesis, conducted at the IPK in Gatersleben, develops an approach for shedding light on the phenotypic and transcriptomic processes that occur when a plant is subjected to stress. It centers around a random forest feature selection algorithm and although it is used here to illuminate drought stress response in Arabidopsis thaliana, it can be applied to all kinds of stresses in all kinds of plants.
There are multiple ways to gain information about an individual and its health status, but an increasingly popular field in medicine has become the analysis of human breath, which carries a lot of information about metabolic processes within the individuals body. The information in exhaled breath consists of volatile (organic) compounds (VOCs). These VOCs are products of metabolic processes within the individuals body, thus might be an indicator for diseases disturbing those processes. The compounds are to be detected by mass-spectrometric (MS) or ion-mobility spectrometric (IMS) techniques, making the analysis of these compounds not only bounded to exhaled breath. The resulting data is spectral data, capturing concentrations of the VOCs indirectly through intensities. However, a number of about 3000 VOCs [1] could already be determined in human exhaled breath. The number of research paper about VOC-analysis and detection had risen nearly constantly over the last decade 1. Furthermore, the technique to identify VOCs could also be used to capture biomarker from alien species within the individuals body. Extracting VOCs from an individual can be done by non- or minimal invasive techniques. However, the manual identification of VOCs and biomarkers related to a certain disease or infection is not feasible due to the complexity of the sample and often unknown metabolic products, thus automized techniques are needed. [1–4] To establish breath analysis as a diagnosis tool, machine learning methodes could be used. Machine learning has become a popular and common technique when dealing with medical data, due to the rapid analysis. Taking this advantage, breath analysis using machine learning could become the model of choice for diagnosis, keeping in mind that conventional methodes are laboratory based and thus when trying detect bacterial infection need sometimes several days to identify the organism. [5]
Diese Arbeit beschäftigt sich mit der Frage, ob und inwiefern es möglich ist, das Griffgeschehen anhand sichergestellter Spuren digital zu rekonstruieren. Um die Frage zu beantworten, wird sich neben der Anatomie der Hand auch mit den Ansprüchen der Photogrammetrie sowie der Erstellung und Weiterverarbeitung von 3D-Modellen beschäftigt. Das Ziel besteht zum einen darin, mittels photogrammetrischer Aufnahmen, ein 3DModell von dem Spurenträger sowie dem Spurenverursacher zu erstellen. Die Hand soll hierbei ausgestreckt sein. Zum anderen soll mit den entstandenen Modellen der Griff wiederhergestellt werden, in dem das Handmodell in Blender bewegt werden soll. Es stellte sich heraus, dass sich die vorgestellten Methoden zur Erstellung eines Handmodells nicht eigneten, um der Fragestellung dieser Arbeit nachzugehen. Der Hauptgrund besteht darin, dass die Hand, anders als die Tasse, kein Objekt ist und somit nicht auf den Drehteller abgestellt werden kann. Anders als bei Objekten, konnten die Photogrammetrischen Aufnahmen folglich ausschließlich händisch aufgenommen werden. Zudem erwiesen sich die Aufnahmen der ausgestreckten Hand als schwierig. Besondere Probleme bereitete hierbei das Stillhalten der Hand aufgrund der unnatürlichen Pose und der Dauer der Bildaufnahmen. Insgesamt dienen die Ergebnisse dieser Arbeit als Grundlage für weitere Forschungsthemen im Bereich Photogrammetrie sowie der Rekonstruktion des Griffgeschehens.
Hinsichtlich des verändernden Stoffwechsels stellen Kiesel- und Grünalgen eine interessante und gut nutzbare, wenn auch lose und schwer definierbare Gruppierung innerhalb der biologischen Systematik dar: Ihr Potenzial, die Eigenschaften von Pflanzen (dank Photosynthese) und Mikroorganismen (in ihrer jeweiligen Größe und ihrem bedingt heterotrophen Stoffwechsel) zu kombinieren, ist bisher unübertroffen und eröffnet Möglichkeiten u. a. für die Bereiche der Abwasserbehandlung und die Kultivierung von Mikroalgen in Abwassermedien. Obwohl ihre Eignung für wirtschaftliche Zwecke ihr volles Potenzial noch nicht vollständig erreicht hat, scheint der Weg dorthin sicherlich diese Richtung einzuschlagen – mit der Biotechnologie als ein sich ständig weiterentwickelndes Fachgebiet, ist die Verwendung von Algen
für bestimmte Zwecke an die bisherigen Erkenntnisse und den daraus resultierenden Möglichkeiten gebunden. In diesem Versuch wurden insgesamt vier Mikroalgen, drei Grünalgen (C. vulgaris, A. obliquus und C. reinhardtii) und eine Kieselalge (N. pelliculosa), auf ihr Wachstumsverhalten in unterschiedlich konzentrierten Abwassermedien, von 20 % bis 100 % in 20 %-Schritten, getestet. In Bezug auf die erzielten Ergebnisse scheint der vielversprechendste Kandidat für diese Zwecke C. reinhardtii zu sein, welcher das schnellste Wachstum innerhalb der Inkubationszeit von 3 Tagen erreicht hatte und die meisten Nährstoffe aus dem Abwassermedium entfernte. In geringeren Abwasserkonzentrationen kam es stattdessen zum starken Wachstum von A. obliquus, womit dieser Organismus eine Alternative zu geringer belasteten Medien (hinsichtlich der Nährstoffe, als auch der Keimbelastung) darstellt. Außerdem wurden je 5 L A. obliquus und C. vulgaris Inokula in einem größeren Aquarium mit ca. 50 L Abwasser inkubiert unter strengeren Parameterbedingungen und höheren
Kontaminationsrisiko. Dennoch konnte auch hier innerhalb von fünf Tagen ein Abbau von ca. 99,40 % des Phosphats auf 0,055 mg/L erreicht werden, innerhalb einer Woche bzw. sieben Tagen von 99,92 % auf 0,007 mg/L ortho-Phosphat. Ob diese Organismen auch weiterhin eine wichtige Rolle in zukünftigen Technologien für die Abwasserreinigung spielen, hängt von weiteren Studien auf diesem Gebiet ab sowie neuen Innovationen bezüglich der wirtschaftlichen Nutzbarkeit für Unternehmen, welche durch Investitionen den weiteren Ausbau sowie die Forschung im Gebiet der
Algennutzung fördern.
Die vorliegende Bachelorarbeit befasst sich mit dem Thema, ob sich Errungenschaften, auf Video on Demand Portalen, positiv auf die Langzeitbindung der Kunden auswirken können. Diesbezüglich werden in dieser Bachelorarbeit Erfolgsfaktoren von Gamification ausgearbeitet. Aus diesen, wird gemeinsam mit den Grundlagen von Video on Demand und der Verhaltenstherapie ein Konzept entwickelt, dass ein erfolgreiches Einsetzen von Achievements auf Video on Demand Plattformen ermöglichen soll. Das Konzept wird dabei durch eine Umfrage von Video on Demand Konsumenten gestützt.
Active Learning (AL) ist eine besondere Trainingsstrategie im überwachten maschinellen Lernen, mit dem Ziel die Accuracy eines Klassifikators zu verbessern, indem ein Klassifikator mit nur wenig gelabelten, aber dafür hoch informativen Datenpunkten (DP) gelernt wird. In der medizinischen Forschung liegen oftmals nur wenig gelabelte DP vor. AL kann eine sinnvolle Strategie sein, um die Kosten und den Aufwand für das Labeln ungelabelter DP zu senken. Mit Pool-Based AL wurden bisher die größten Erfolge verzeichnet. In der vorliegenden Arbeit wurden zwei biologische, binäre Klassifikationsprobleme mit Uncertainty Sampling Pool-Based AL und Query by Bagging Comitee Pool-Based AL untersucht. Der Generalized Learning Vector Quantization (GLVQ) und ein Multilayer Perzeptron (MLP) wurden als Klassifikatoren verwendet. Anhand eines linear trennbaren und eines nicht linear trennbaren Datensatzes wurden die Auswirkungen der Anzahl an gelabelten DP, mit welcher die Klassifikatoren zu Beginn trainiert wurden, auf die Accuracy untersucht. Die AL-Accuracy näherte sich für das anfängliche Training der Klassifikatoren mit 10 % gelabelten DP bereits stark an die Accuracy im klassischen maschinellen Lernen an und war teilweise sogar größer. In einem weiteren Experiment wurden daher die Klassifikatoren anfänglich mit nur 1 % gelabelten DP trainiert. Es wurde die Auswirkung der Anzahl nachgelabelter DP, mit welcher die Klassifikatoren nachtrainiert wurden, auf die Accuracy untersucht. Für den linear trennbaren Datensatz war die Anwendung von AL mit dem GLVQ und 10 nachgelabelten DP sowie mit dem MLP und 50 nachgelabelten DP erfolgreich. Bei dem nicht linear trennbaren Datensatz wurde mit dem MLP zumindest eine Tendenz, dass AL die Accuracy verbessert, festgestellt. Jedoch reichten 50 nachgelabelte DP nicht aus.
The games industry has significantly grown over the last 30 years. Projects are getting bigger and more expensive, making it essential to plan, structure and track them more efficiently.
The growth of projects has increased the administrative workload for producers, project managers and leads, as they have to monitor and control the progress of the project in order to keep a permanent overview of the project. This is often accompanied by a lack of insight into the project and basic communication within the team. Therefore, the goal of this thesis is to enhance conventional project management methods with process structures that occur frequently in game development.
This thesis initially elaborates on what project management in the game industry actually is: Here, methods are considered, especially agile methods and progress tracking prac-tices, which were created for software development and have become a standard in game development. Subsequently, an example is used to demonstrate how process management can function within the development of video games. Based on this, the ideal is depicted, which is implemented and used in a tool at the German games studio KING Art GmbH. This ideal is compared with expert interviews in order to verify its gen-eral validity in the industry.
By integrating process structures, the administrative effort can be reduced, communica-tion within game development can be simplified, while the current project status can be permanently presented. This benefits both project management and leads, as well as the entire team. Further application tests of this theory would have to be organized to check scalability and to draw comparisons to other applications.