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Die vorliegende Arbeit beschäftigt sich mit der durch Big Data ausgelösten Problematik der Informationsverarbeitung für Unternehmen und Endverbraucher. Es wird der Frage nachgegangen, unter welchen Bedingungen Big Data für Unternahmen einen Mehrwert erzeugen kann und welche Maßnahmen dafür getroffen werden müssen. Ebenfalls behandelt wird die Informationsflut und deren Bewältigung, sowohl im Bezug auf Unternehmenskommunikation, als auch im Bezug auf Informationsbeschaffung und computer-vermittelte Kommunikation seitens des Endverbrauchers. Die Fragestellungen werden auf der Basis von Fachliteratur und aktuellen Studien diskutiert. Im Ergebnis wird deutlich, dass die zunehmende Informationsflut für beide behandelten Parteien durch neue Herangehensweisen zur gezielten Kommunikation von Botschaften zu bewältigen ist. Hierzu werden semantische und symbolische Herangehensweisen skizziert und diskutiert, sowie bestehende Kommunikationsformen analysiert und potenzielle Änderungen diskutiert.
Die folgende Arbeit bezieht sich auf die Werke von Hermann Helbig und Dewald und Freiling. Es soll die Verbindung zwischen einem Objekt, definiert nach Helbig, und einer Spur im kriminalistischen Sinne aufzeigen. Es wird zudem eine neue Repräsentation des Weges einer Spur von dessen Sicherung hin zu der Assoziation mit dem Objekt, das die Spur verursacht hat, entwickelt. Ein Objekt als semantische Entität mit dessen Eigenschaften als Charakterisierung soll in einen Zusammenhang mit kriminalistischen Untersuchungen, wie Klassifizierung und Individualisierung, durch eine Ontologie gebracht werden. Beginnend mit physischen Spuren stellt sich die Frage, ob sich die Darstellung auch auf digitale Spuren übertragen lässt. Eine neue Grafik, die sowohl für physische als auch für digitale Suren funktioniert, soll erzielen werden.
Diese Arbeit beschäftigt sich mit dem Erstellen semantischer Encodings von Bilddaten. Um diese Kodierungen aus den Daten zu extrahieren, wird ein künstliches neuronales Netzwerk auf
Videobild Interpolation trainiert. Die daraus erlernten Encodings sollen anschließend auf ihre Anwendbarkeit in einer anderen Aufgabe der KI gestützten Bildverarbeitung, der Extraktion von Landmarken auf Menschen, getestet werden.