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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.
In Zeiten leistungsfähiger Computersimulation stellen raumakustische Modellmessungen noch immer einen wichtigen Bestandteil der akustischen Auslegung von Räumen dar. Einen besonderen Stellenwert hat die raumakustische Modellmessung hierbei bei der Beurteilung hochkomplexer Raumgeometrien, welche selbst modernste Simulationsprogramme an ihre Leistungsgrenze bringen können. Die Modellmessung bietet hierbei jedoch besondere Herausforderungen – zwar lassen sich die Messfrequenzen gemäß der Modellgesetze an den Modellmaßstab anpassen, der Einfluss der Luftabsorption hingegen lässt sich nicht einfach skalieren. Um auch im raumakustischen Modell verwertbare Messungen durchführen zu können, muss der zu hohe Anteil an Luftabsorption kompensiert werden. Im Rahmen dieser Arbeit wird dazu ein MATLAB-basiertes Digitalfilter zur Korrektur der Luftabsorption entwickelt. Die Arbeit geht dabei ebenso auf die physikalischen Grundlagen der Luftabsorption, wie auf die Eigenschaften der digitalen Signalverarbeitung, die zur Entwicklung des Digitalfilters nötig sind, ein. Bevor die Leistungsfähigkeit des Filters anhand einer Modellmessung bestätigt werden kann, wird eine Übersicht über die im Modell erfassbaren Parameter, sowie über die Modellmesstechnik im Allgemeinen und den Bau eines raumakustischen Modells im Besonderen, gegeben
Nach dem aktuellen Stand der Technik werden Bau-Schalldämm-Maße gemäß DIN EN ISO 16283-1 meist mittels stochastischen Anregungssignalen wie rosa Rauschen über die Ermittlung von Sende- und Empfangspegel bestimmt. Für hochschalldämmende Bauteile wie sie im Studiobau häufig vorkommen, stößt dieses Verfahren jedoch an seine Grenzen. In DIN EN ISO 18233 wird ein alternatives Messverfahren zur Bestimmung der Schallübertragung zwischen zwei Räumen basierend auf Sinus-Sweeps beschrieben. Welche Möglichkeiten dieses Verfahren für die Bestimmung der Luftschalldämmung hochschalldämmender Bauteile bietet, wird in dieser Arbeit genauer untersucht. Das Swept-Sine-Verfahren wurde dafür mithilfe von mehreren MATLAB-Skripten implementiert und an hochschalldämmenden Bauteilen wie einer zweischalige Leichtbauwand mit getrenntem elastisch gelagertem Ständerwerk sowie unterschiedlichen Raum-in-Raum-Konstruktionen angewendet.
Diese Masterarbeit prüft forensische Ansätze zur Analyse von Mesh-Netzwerken am Beispiel eines Meshtastic®-Netzes. Hierzu wurden Daten des Funknetzwerkes extern, sowie durch Aufzeichnung des internen Nachrichtenverkehrs erhoben. Mit diesen Daten konnte die Existenz des Netzwerkes nachgewiesen, dessen Teilnehmer identifiziert, sowie deren geographische Positionen offengelegt werden. Darüber hinaus konnte die Netzwerkstruktur partiell rekonstruiert und der Nachrichteninhalt protokolliert werden. Schließlich konnten Maßnahmen identifiziert werden, sich einer Analyse zu entziehen, was einerseits Perspektiven der Sicherheitsintensivierung offenbart und andererseits fortführende forensische Untersuchungen bedingt.
Bewertung des baulichen Mehraufwandes zur Bewertung der ,,Bundesförderung für effiziente Gebäude"
(2023)
Die vorliegende Arbeit befasst sich mit den unterschiedlichen Anforderungen an einer Kernsanierung, die von dem Gebäudeenergiegesetz (GEG) und der Bundesförderung für effiziente Gebäude (BEG) vorgegeben werden. Es werden unterschiedliche Sanierungskonzepte erstellt und deren Einfluss auf die Reduzierung der Treibhausgasemissionen im Gebäudesektor untersucht. Der bauliche Mehraufwand, der getätigt werden muss um den Anforderungen der BEG zu entsprechen, wird nach Erstellung der Sanierungskonzepte wirtschaftlich bewertet.
As the cryptocurrency ecosystem rapidly grows, interoperability has become increasingly crucial, enabling assets and data to interact seamlessly across multiple chains. This work describes the concept and implementation of a trustless connection between the Bitcoin Lightning Network and EVM-compatible blockchains, allowing the transfer of assets between the two ecosystems. Establishing such a connection can significantly contribute to the growth of both ecosystems as they can benefit from each other’s advantages and emerge new pos- sibilities.
Die hier vorliegende Arbeit beschäftigt sich mit den methodischen Abläufen des Kriminalitätsphänomens Caller ID Spoofing, dessen technische Hintergründe, sowie der Detektion und den sich daraus ergebenden Maßnahmen der Abwehr seitens der Betroffenen. Dabei soll im theoretischen Teil sowohl auf das Phänomen des Caller ID Spoofing an sich und dessen Einordnung in den Deliktbereich Cybercrime als auch auf die technischen Hintergründe bei der Verschleierung der eigenen Telefon-Identität eingegangen werden. Des Weiteren wird der Faktor Mensch als Schwachstelle von IT-Systemen beleuchtet. Der methodische Teil der Arbeit legt den Fokus auf die Entwicklung effektiver Lösungen zur Erkennung und Abwehr von Caller ID Spoofing, sowohl aus technischer als auch aus soziologischer Sicht. Während für ersteres bereits eine Vielzahl von wissenschaftlichen Ansätzen existieren, soll sich bei zweiteren auf den Begriff der Security Awareness konzentriert werden.
Die mit einer Beschallungsanlage im Raum erreichbare akustische Verstärkung einer Beschallungsanlage wird durch die Rückwirkung des Lautsprechers auf das Mikrofon begrenzt. Der Untersuchungsgegenstand dieser Arbeit ist die Vorhersage des am Hörerort maximal erreichbaren Verstärkungsmaßes. Es werden bestehende Methoden erläutert und ein möglichst exaktes Vorhersagenverfahren elaboriert. Zur Synthese der dafür erforderlichen Raumimpulsantworten kommt sowohl die geometrische Schallfeldsimulation als auch die Finite-Elemente-Methode (FEM) zum Einsatz. In diesem Zusammenhang werden auch unterschiedliche Methoden zur Gewinnung der Randbedingungen thematisiert. In Abhängigkeit der Randbedingungen werden insbesondere mit der gute Approximationen der gemessenen Übertragungsfunktionen erreicht. Das Verfahren wird anhand konkreter Fallbeispiele durch Vergleich mit zwei der bestehenden deterministischen Methoden sowie mit erfassten Messwerten geprüft. Das angewendete Messverfahren wird detailliert beschrieben. Die Prädiktion wird ferner qualitativ anhand des Einflusses der Mikrofoncharakteristik, der Mikrofonposition sowie der äquivalenten Absorptionsfläche bewertet. Im Ergebnis liefert die Simulation realitätsnahe, jedoch nicht messgenaue Ergebnisse. Eine verlässliche Vorhersage normativ geforderter Verstärkungsmaße ist mit dem Verfahren nicht möglich. Dennoch übertrifft die numerische Simulation die rechnerisch deterministische Prädiktion in ihrer Detaillierung und damit der Interpretierbarkeit.
Die Masterarbeit befasst sich mit akuten, potenziell traumatisierenden Ereignissen im Tätigkeitsfeld der Eingliederungshilfe und betrachtet Möglichkeiten durch eine Krisenintervention psychosoziale Belastungsfolgen zu reduzieren.
Untersucht wird dies am Beispiel des Fachbereichs Teilhabe und Inklusion der Diakonie Leipzig e.V.. Eine Konzeption für ein internes Kriseninterventionsteam soll dadurch entwickelt werden.
Der Schwerpunkt der Arbeit liegt dabei auf einer intensiven Literaturrecherche, durch diese das Phänomen mit seinen Folgen erklärt und Handlungsmöglichkeiten aufgezeigt werden.
Daneben wurden Expert:inneninterviews mit Mitarbeiter:innen, Führungskräften und Klient:innen durchgeführt. Diese sollen anhand des ausgewählten Unternehmens das Auftreten des Phänomens verdeutlichen und ergründen welche speziellen Maßnahmen erforderlich sind, um die Etablierung eines internen Kriseninterventionsteams an die Bedarfe der Befragten anzupassen. Schlussendlich soll der abgeleitete konzeptionelle Rahmen auch auf andere Einrichtungen der Eingliederungshilfe übertragbar sein.
In dieser Arbeit wird der Einfluss ultrakurzer Laserpulse auf die Dynamik thermodynamischer Zustandsgrößen in dünnen Gold- und Aluminiumschichten numerisch simuliert. Dazu wird zunächst ein Advektions-Diffusions-Modell in Euler-Koordinaten untersucht, welches eine Kopplung der hydrodynamischen Eulergleichungen mit einem Zwei-Temperatur-Modell darstellt. Anschließend wird ein äquivalentes Modell in Lagrange-Koordinaten entwickelt und die daraus berechneten Simulationen mit den Ergebnissen des Modells in Euler-Koordinaten verglichen. Um die thermodynamischen Materialeigenschaften von Aluminium und Gold zu modellieren, werden Zustandsgleichungen für beide Materialien entwickelt und in das Advektions-Diffusion-Modell integriert. Diese Zustandsgleichungen sind für die verschiedenen stabilen und metastabilen Aggregatzustände von Aluminium und Gold gültig.
In dieser Arbeit werden das Parameterbasierte Verfahren StyleFlow und das semantische System StyleClip untersucht um das StyleGan zu kontrollieren. Dabei sollen die gewählten Attribute bestmöglich editiert werden und sich dabei möglichst wenig gegenseitig beeinflussen. Zusätzlich Experimente auf realen Daten zeigen, dass durch die Invertierung in den Raum des StyleGan Fehler in den Attributen auftreten und bei der Editierung vermehrt Artefakte auftreten. In weiteren Untersuchungen werden die beiden Systeme genutzt, um zum einem Veränderungen entsprechend dem realen Verhalten durchzuführen und zum anderem eine Attributverteilung von Identitäten auf eine andere zu Übertragen. Dabei wird auch die Bildqualität allgemein und für eine Gesichtserkennung untersucht. Mit den untersuchten Systemen sind diese Operationen zu einem gewissen Maß möglich, dabei fällt die Bewertung aufgrund relativer Metriken schwierig.