Damit die Online-Werbung eines Unternehmens in Form von Werbebannern dem hohen Werbedruck der Konkurrenz gewachsen ist und den Empfänger trotz hoher Reizüberflutung erreicht, ist ein Umdenken in der Umsetzung und Aussteuerung von Online-Werbung erforderlich. Eine Integration der individuellen Bedürfnisse der einzelnen Rezipienten in die Gestaltung von Werbebannern und die zielgenaue Ansprache „zum richtigen Zeitpunkt am richtigen Ort“ sind wichtige Erfolgsfaktoren. Aus diesem Grund wird im ersten Teil der vorliegenden Arbeit die Frage behandelt, wie Online-Werbebanner eines Unternehmens individuell und möglichst programmatisch an die Verhaltensweisen und die Bedürfnisse der Zielgruppen angepasst werden können. Ein bedeutender Aspekt ist dabei, den potenziellen Kunden im richtigen Moment zu erreichen, da sich die Bedürfnisse und Reaktionen in den einzelnen Phasen der Customer Journey, die der Käufer vor der eigentlichen Kaufentscheidung durchläuft, maßgeblich unterscheiden. Der zweite Teil der Arbeit widmet sich der Bedeutung der neuronalen Aspekte, die bei einer optimalen Gestaltung und Platzierung von Online-Werbebannern zu berücksichtigen sind, damit diese beim Internet-Nutzer eine erhöhte Aufmerksamkeit erlangen und bewusst wahrgenommen werden. Experteninterviews tragen dazu bei, die Wirksamkeit und den Umsetzungsgrad der Methoden und Prozesse des Real Targeting bei der Online-Bannerwerbung zu bewerten.

Durch die steigende Leistungsfähigkeit von Prozessoren und Datenübertragungstechniken hat die Entwicklung und Anwendung von künstlicher Intelligenz, exemplarisch das maschinelle Lernen (engl. Machine Learning – ML) und die Methode des Deep Learning, in den letzten Jahren stark an Bedeutung gewonnen. Hierbei stellt sich die Frage, wie diese Technologien in einem weiteren zukunftsträchtigen Entwicklungsfeld, zum Beispiel bei der Entwicklung moderner Mobilitätskonzepte und hochautomatisierter/autonomer Fahrzeuge, eingesetzt werden können. Potentielle Möglichkeiten der Anwendung von AI im Entwicklungsprozess eines hochautomatisierten Fahrzeugs werden vorgestellt, aber auch die entscheidenden Herausforderungen diskutiert. Darüber hinaus wird der Unterschied zwischen verschiedenen Ansätzen ausgeführt. Dazu werden sowohl Randbedingungen als auch Herausforderungen mit Hilfe eines einfachen Beispiels aus dem täglichen Verkehrsgeschehen veranschaulicht.

Die vorliegende Studie befasst sich mit der gepulsten elektrochemischen Abscheidung von Schichten aus Eisenhexacyanidoferrat (Berliner Blau) auf einem Substrat aus Au/Cr/Si. Das Ziel bestand darin, die chemische Zusammensetzung und Morphologie der erzeugten Schichten zu charakterisieren. Zu diesem Zweck wurden verschiedene Analysemethoden eingesetzt, um Erkenntnisse über Morphologie, Elementzusammensetzung und chemische Zusammensetzung der untersuchten Materialien zu erhalten, sowie Unterschiede im Vergleich zu einer potentiostatischen Abscheidung zu ermitteln. Die untersuchten Proben weisen bei unterschiedlichen Pulsparametern keine signifikanten Veränderungen der chemischen Zusammensetzung auf, unterscheiden sich jedoch in Morphologie und Bedeckungsgrad.