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- Spieltheorie , Resilienz , Förderung (1)
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- Strafverfahren (1)
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- Strahlentherapie (1)
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- Technische Akustik (1)
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- Unternehmen , Gesundheitsvorsorge , Gesundheitsförderung (1)
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As new sensors are added to VR headsets, more data can be collected. This introduces a new potential threat to user privacy. We focused on the feasibility of extracting personal information from eye-tracking. To achieve this, we designed a preliminary user study focusing on the pupil response to audio stimuli. We used a variation of machine learning models to test the collected data to determine the feasibility of obtaining information such as the age or gender of the participant. Several of the experiments show promise for obtaining this information. We were able to extract with reasonable certainty whether caffeine was consumed and the gender of the participant. This demonstrates the unknown threat that embedded sensors pose to users. A further studies are planned to verify the results.
Die vorliegende Masterarbeit handelt von der Customer Experience in Sonderausstellungen am Beispiel der Sonderausstellung „MOVE! Verkehr macht Stadt“ des Verkehrsmuseums Dresden. Dabei steht die Customer Experience und die daraus resultierende Kundenzufriedenheit im Mittelpunkt der empirischen Untersuchung. Das Ziel der Forschung ist es aufzuzeigen, inwiefern die Gestaltung, die Inhalte, sowie die digitalen und interaktiven Elemente der Sonderausstellung die Customer Experience, die daraus resultierende Kundenzufriedenheit, sowie die Wiederbesuchsabsicht und die Weiterempfehlungsabsicht der Besuchenden beeinflussen. Anschließend werden auf Basis der Ergebnisse der empirischen Untersuchung Handlungsempfehlungen für weitere temporäre Ausstellungen im Verkehrsmuseum abgeleitet.
Forschungsfrage: „Wie rekonstruieren Therapeuten ihre eigene Medienerfahrung und inwieweit beeinflusst diese die Behandlung von Kindern und Jugendlichen mit medienbezogenen Störungen?
Die qualitative Studie untersucht das Verhältnis von tiefenpsychologischen KiJu-Therapeuten zu digitalen Medien. Sie befasst sich mit der Frage, welche Erfahrungen und prozesshaften medienbiographischen Bedingungen in einem Zusammenhang mit dem Medieneinsatz in der Behandlungspraxis stehen. Anhand dreier Narrative über die eigene Mediensozialisation, samt den persönlichen und berufsbezogenen Erfahrungen mit digitalen Medien, werden erworbene Überzeugungen zu digitalen Medien identifiziert und unterschiedliche Nutzungsweisen in der Praxis aufgezeigt.
Die Auswertung von Kurznachrichten, die auf mobilen Endgeräten gespeichert sind, nimmt bei strafrechtlichen Ermittlungen immer mehr an Bedeutung zu. Häufig sind Ermittler hierbei mit umfassenden Nachrichtenmengen konfrontiert. Um einen Überblick zu erhalten, wäre eine kompakte Zusammenfassung der zahlreichen Nachrichten hilfreich. Eine Möglichkeit diese automatisiert zu erhalten, stellt die Themenmodellierung dar. Diese ist allerdings bei forensischen Kommunikationsdaten mit besonderen Herausforderungen verbunden. Zu diesen zählt die Tatsache, dass der Ermittler oft eine Erwartungshaltung an die Themen hat, wobei die für ihn interessanten Themen häufig nur zu einem geringen Anteil in den Daten vertreten sind. Um ihn bei dem Finden von Beweisen zu diesen Themen zu unterstützen, wurden zwei Methoden der halbüberwachten Themenmodellierung und Erweiterungen basierend auf Word Embeddings und paradigmatischen Relationen miteinander verglichen. Insbesondere für umgangssprachliche Kurznachrichten ist die Evaluierung der Themenmodellierung als schwierig anzusehen, da bisherige Studien gezeigt haben, dass gängige quantitative Evaluierungsmaße bei diesen nicht unbedingt die tatsächliche Interpretierbarkeit der Themen widerspiegeln. Daher bestand ein weiteres Ziel der Arbeit darin zu untersuchen, inwieweit die Ergebnisse einer regelmäßig angewendeten automatischen Evaluierungsmethode durch eine Nutzerstudie wiedergegeben werden. Insgesamt konnte festgestellt werden, dass nach der quantitativen Evaluierung die halbüberwachte Themenmodellierung unter Einbeziehung von paradigmatischen Relationen als besonders erfolgversprechend angesehen werden kann, während nach der Nutzerstudie vor allem die Word Embeddings die Ergebnisse der halbüberwachten Themenmodellierung verbessern konnten. Des Weiteren zeigte sich, dass keine Korrelation zwischen den Resultaten der automatischen Evaluierung und der Nutzerstudie vorlag.
Die Masterarbeit konzentriert sich auf die Untersuchung und Analyse des Projekts Ukraine Digital, das einen wichtigen Schritt zur Unterstützung der Bildung und Entwicklung des intellektuellen Potenzials der Jugend in der Ukraine darstellt. Die Arbeit untersucht die Ergebnisse und Auswirkungen des Projekts auf das ukrainische Bildungssystem, einschließlich der finanziellen Aspekte, der strategischen Ausrichtung und der Zusammenarbeit zwischen Universitäten. Sie untersucht auch die Dynamik der Veränderungen, die im Laufe von zwei Jahren im Projekt stattgefunden haben, und zeigt Möglichkeiten für die weitere Entwicklung und Verstärkung seiner Auswirkungen in der Zukunft auf.
Diese Arbeit präsentiert ein Protokoll für vertrauliche Transaktionen auf Ethereum, das auf einer kontenbasierten Struktur und Paillier-Verschlüsselung basiert. Die Integration von Non-Interactive Zero-Knowledge Range Proofs (NIZKRP) verbessert die Sicherheit. Die Implementierung und Tests auf Ethereum zeigen vergleichbare Transaktionskosten (Sicherheitsparameter 40) im Vergleich zu Protokollen mit Bulletproofs. Bei einem Sicherheitsparameter von 128 (NIZKRP-Empfehlung) ist das Protokoll jedoch nicht anwendbar. Die Arbeit betont die Effizienz und Wettbewerbsfähigkeit, hebt jedoch die Herausforderung bei höheren Sicherheitsparametern hervor. Das Protokoll bildet eine solide Grundlage, erfordert jedoch weitere Optimierungen für breitere Anwendbarkeit.
Nach einer Umfrage zum Thema Jugendbeteiligung im Mai 2022 in der Gemeinde Frohburg, werde ich vertiefende Interviews vornehmen. Die Umfrage haben wir im Rahmen eines Seminares in einer Studierendengruppe durchgeführt. Ich habe das Verständnis von Jugendbeteiligung untersucht. Bei den Interviews werden zentrale Akteur*innen befragt, die im Prozess der Jugendbeteiligung mitwirken.
Die Masterarbeit befasst sich mit der Beteiligung von Menschen mit Behinderung bei politischen Entscheidungsprozessen in der Stadt Chemnitz. Der Autor dieser Arbeit, der seit über zehn Jahren in der Stadt Chemnitz bei einem freigemeinnützigen Träger beschäftigt ist und mit Menschen mit Behinderung für deren Belange aktiv ist, möchte herausfinden, inwieweit Diese an Beteiligungsprozessen partizipieren können. Dafür sprach er mit Politik, Verwaltung, Interessenvertreter:innen von Menschen mit Behinderung und professionell im Feld Tätigen. Ein weiterer Fokus lag darauf, ob sich bei den Vertreter:innen der Stadt ein Bewusstsein identifizieren lassen würde, für die Wichtigkeit der Expertise von Menschen mit Behinderung bei der Weiterentwicklung der Stadt Chemnitz.
This thesis investigates the efficacy of four machine learning algorithms, namely linear regression, decision tree, random forest and neural network in the task of lead scoring. Specifically, the study evaluates the performance of these algorithms using datasets without sampling and with random under-sampling and over-sampling using SMOTE. The performance of each algorithm is measure using various performance metrics, including accuracy, AUC-ROC, specificity, sensitivity, precision, recall, F1 score, and G-mean. The results indicate that models trained on the dataset without sampling achieved higher accuracy than those trained on the dataset with either random under-sampling or random over-sampling using SMOTE. However, the neural network demonstrated remarkable results on each dataset compared to the other algorithms. These findings provide valuable insights into the effectiveness of machine learning algorithms for lead scoring tasks, particularly when using different sampling techniques. The findings of this study can aid lead management practices in selecting the most suitable algorithm and sampling technique for their needs. Furthermore, the study contributes to the literature by providing a comprehensive evaluation of the performance of machine learning algorithms for lead scoring tasks. This thesis has practical implications for businesses looking to improve their lead management practices, and future research could extend the analysis to other machine learning algorithms or more extensive datasets.