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Durch die zunehmende Nutzung mobiler Endgeräte fallen im alltäglichen Leben zahlreiche personenbezogene Daten an. Zu diesen Daten gehören unter anderem auch GPS-Positionen, die von handelsüblichen Smartphones erhoben werden. Besonders Android-Geräte sammeln eine große Menge an Positionsdaten, die für verschiedene Wissenschafts-Domänen, wie beispielsweise Medizin oder Forensik, eine Rolle spielen. Für verschiedene Anwendungsfälle kann eine Aggregation der einzelnen GPS-Positionen zu Orten und verbindenden Strecken relevant sein.
Ziel der Arbeit ist die Entwicklung eines Algorithmus zur Aggregation von GPS-Standorten zu Orten, deren Besuchen und Verbindungen. Nach Implementierung des Algorithmus wurde dieser in eine Java-Applikation eingebettet, die unter anderem der Visualisierung der erzielten Ergebnisse dient. Für die Evaluation des Algorithmus wurden über einen Zeitraum von zwei Monaten Standortdaten mit Hilfe eines Android-Smartphones erhoben, welche unter Verwendung des implementierten Algorithmus ausgewertet wurden. Die Evaluation resultierte in einem Parameterset, welches sich für die Auswertung des vorliegenden Testdatensatzes als geeignet herausstellte. Das Ergebnis der Arbeit ist ein funktionstüchtiger Algorithmus, der vielfältige Anwendungsmöglichkeiten aufweist und dessen Erweiterung ein hohes Potenzial für Folgeprojekte bietet.
A relatively new research field of neurosciences, called Connectomics, aims to achieve a full understanding and mapping of neural circuits and fine neuronal structures of the nervous system in a variety of organisms. This detailed information will provide insight in how our brain is influenced by different genetic and psychiatric diseases, how memory traces are stored and ageing influences our brain structure. It is beyond question that new methods for data acquisition will produce large amounts of neuronal image data. This data will exceed the zetabyte range and is impossible to annotate manually for visualization and analysis. Nowadays, machine learning algorithms and specially deep convolutional neuronal networks are heavily used in medical imaging and computer vision, which brings the opportunity of designing fully automated pipelines for image analysis. This work presents a new automated workflow based on three major parts including image processing using consecutive deep convolutional networks, a pixel-grouping step called connected components and 3D visualization via neuroglancer to achieve a dense three dimensional reconstruction of neurons from EM image data.
Die vorliegende Masterarbeit befasst sich mit der Thematik der vergleichenden Untersuchung zur Ausprägung sehnenspezifischer Marker in Scaffold- versus Sphäroid-basierten Tissue Engineering Konstrukten. Dafür sollten humane aus dem Knochenmark stammende mesenchymale Stammzellen verwendet und tenogen differenziert werden und auf einem Kollagen-Scaffold oder als Sphäroid im Kollagen-Hydrogel kultiviert werden. Aussagen über eine mögliche Differenzierung sollten durch mikroskopische Untersuchungen und durch qPCR ermittelt werden.
Die Bildung von Sphäroiden sollte durch die Kultivierung im Hanging-Drop mit der Kultivierung in Mikrotiterplatten mit zellabweisender Oberfläche vergleichend untersucht werden. Dafür wurden neben mikroskopischen Untersuchungen, Färbemethoden und Gefriermikrotomschnitte herangezogen.
Als Positivkontrolle wurden humane Tenozyten (Sehnenzellen) verwendet.
Die vorliegende Arbeit befasst sich mit dem Datenschutz allgemein und der DSGVO im Konkreten als Herausforderung für Unternehmen.
Die Einhaltung rechtlicher Vorschriften, vertraglicher Bestimmungen, externer sowie interner Regelwerke, im Begriff Compliance zusammengefasst, ist ein wichtiges Unternehmensziel. Die DSGVO, die am 25.05.2018 in
Kraft trat, bringt für Betriebe einige zu beachtende Änderungen mit sich, so beispielsweise die Rechenschaftspflicht des Verantwortlichen und die verschärften Sanktionen bei Verstößen.
Zusätzlich muss durch sie als Verordnung, aufgrund ihrer Vorrangstellung gegenüber nationalen Gesetzen, auch die Anwendbarkeit einiger bestehender Regelungen in Frage gestellt werden.
Ziel dieser Arbeit die Bereitstellung von Sensordaten sowie dessen Auswertung und Weitergabe an Aktoren. Die Bereitstellung dieser Daten soll mittels Datenbank-Abfragen und einer nachrichtenorientierten Infrastruktur bereitgestellt werden. Nach dieser erfolgreichen Implementierung soll ein Datenformat sowie -standard erörtert werden.
Nur auf der Grundlage homogener Daten kann eine effektive Nutzung dieser Daten er-reicht und ein sinnvolles Zusammenarbeiten verschiedener Institute sichergestellt werden.
Prototype-based classification methods like Generalized Matrix Learning Vector Quantization (GMLVQ) are simple and easy to implement. An appropriate choice of the activation function plays an important role in the performance of (deep) multilayer perceptrons (MLP) that rely on a non-linearity for classification and regression learning. In this thesis, successful candidates of non-linear activation functions are investigated which are known for MLPs for application in GMLVQ to realize a non-linear mapping. The influence of the non-linear activation functions on the performance of the model with respect to accuracy, convergence rate are analyzed and experimental results are documented.
Cryptorchidism describes a disease, in which one or both testes do not descend into the scrotum properly. With a prevalence of up to 10%, cryptorchidism is one of the most common birth defects of the male genital tract. Despite its associated health risks and accompanying economic damage, resulting from surgery and losses in breeding, studies on canine cryptorchidism and its causes are relatively rare. In this study a relational database for genetic causes of cryptorchidism was established and used as a basis for the identification of candidate genes. Associated regions were analysed by nanopore sequencing with the goal to identify genetic variants correlated with cryptorchidism in German Sheep Poodle.
In today’s market, the process of dealing with textual data for internal and external processes has become increasingly important and more complex for certain companies. In this context,the thesis aims to support the process of analysis of similarities among textual documents by analyzing relationships among them. The proposed analysis process includes discovering similarities among these financial documents as well as possible patterns. The proposal is based on the exploitation and extension of already existing approaches as well as on their combination with well-known clustering analysis techniques. Moreover, a software tool has been implemented for the evaluation of the proposed approach, and experimented on the EDGAR filings, on the basis of qualitative criteria.
In the practice of software engineering, project managers often face the problem of software project management.
It is related to resource constrained project scheduling
problem. In software project scheduling, main resources are considered to be the employees with some skill set and required amount of salary. The main purpose of software
project scheduling is to assign tasks of a project to the available employees such that the total cost and duration of the project are minimized, while keeping in check that
the constraints of software project scheduling are fulfilled. Software project scheduling (SPSP) has complex combined optimization issues and its search space increases exponentially when number of tasks and employees are increased, this makes software project scheduling problem (SPSP) a NP-Hard problem. The goal of software project scheduling problem is to minimize total cost and duration of project which makes it multi-objective problem. Many algorithms are proposed up till now that claim to give near optimal results for NP-Hard problems, but only few are there that gives feasible set of solutions for software project scheduling problem, but still we want to get more efficient algorithm to get feasible and efficient results.
Nowadays, most of the problems are being solved by using nature inspired algorithms because these algorithms provide the behavior of exploration and exploitation. For solving
software project scheduling (SPSP) some of these nature inspired algorithms have been used e.g. genetic algorithms, Ant Colony Optimization algorithm (ACO), Firefly etc.
Nature inspired algorithms like particle swarm optimization, genetic algorithms and Ant Colony Optimization algorithm provides more promising result than naive and greedy algorithms. However there is always a quest and room for more improvement. The main purpose of this research is to use bat algorithm to get efficient results and solutions for software project scheduling problem. In this work modified bat algorithm is implemented where a different approach of random walk is used. The contributions of this thesis are to: (1) To adapt and apply modified multi-objective bat algorithm for solving software project scheduling (SPSP) efficiently, (2) to adapt and apply other nature inspired algorithms like genetic algorithms for solving software project scheduling (SPSP) and (3) to compare and analyze the results obtained by applied nature inspired algorithms and provide the conclusion.