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As the amount of software source code increases, manual approaches for documentation or detection of software design patterns in source code become inefficient relative to the value. Furthermore, typical automatic pattern detection tools are limited to a single programming language. To address this, our Design Pattern Detection using Machine Learning (DPDML) offers a generalized and programming language agnostic approach for automated design pattern detection based on machine learning (ML). The focus of our evaluation was on ensuring DPDML can reasonably detect one design pattern in the structural, creational, and behavioral category for two popular programming languages (Java and C#). 60 unique Java and C# code projects were used to train the artificial neural network (ANN) and 15 projects were then used to test pattern detection. The results show the feasibility and potential for pursuing an ANN approach for automated design pattern detection.
Strategy development is one of the crucial factors for a firm's performance. For it
to be developed, a strategic analysis has to be conducted first. It enables
companies to gain a deeper understanding of their internal and external
environment. In the present work, the specialty coffee market is closely analyzed through a strategic analysis. The focus of this study is the young company Tikuna, a coffee producer that aims to enter the German market. In this context, Tikuna's possible entry into the German market and the companies competitive capacities are analyzed. In order to implement the different tools of the analysis, extensive literature research, as well as one expert interview and a survey were conducted.
It was found that Tikuna possesses all characteristics to enter the German
market. However, due to the lack of a differentiation factor in Tikuna's value
proposition, its competitive capacity is limited to a short period of time. In this
sense, different recommendations are given in order to ensure long term success
in the market. The central one being that Tikuna has to use its main strength and
bring innovation to the market.
Personalisierte A-Konstanten-Optimierung zur intraokularen Berechnung einer AcrySof SA60AT der Firma Alcon. Bei Kataraktoperationen werden künstliche Linsen implantiert. Die postoperative Brechkraft des Systems Brille-Auge wird mit verschiedenen IOL-Formeln berechnet. Jede Formel enthält eine A-Konstante, welche die Intraokularlinse repräsentiert. In dieser Arbeit geht es darum, die A-Konstante einer AcrySof SA60AT speziell auf den Operateur im Augenzentrum Maus zu optimieren. Dadurch erreicht man eine personalisierte Optimierung, die eine deutliche Verbesserung der postoperativen Refraktionsergebnisse bedeutet. Dies steht im Vergleich zur ULIB (User Group for Laser Interference Biometrie), die sich auch die Optimierung von A-Konstanten zur Aufgabe gemacht hat, jedoch allgemeine, optimierte Konstanten für alle Anwender der Gruppe anbietet. Diese allgemeinen Konstanten sind deutlich besser als die vom Hersteller angegeben, spiegeln jedoch nicht die individuellen Operationsmethoden wieder. In dieser Arbeit wird gezeigt, dass personalisierte, auf den Operateur abgestimmte, Konstanten die postoperativen Ergebnisse noch weiter verbessern. In dieser Studie wurde die A-Konstante bei 50 Patientenaugen optimiert und die Ergebnisse ohne und mit Optimierung ausgewertet. Verschieden lange Augen wurden selektiert, um festzustellen, bei welchen Augen die Optimierung den größten Vorteil bringt. Im Folgenden werden die Methode und die Ergebnisse dieser Untersuchung genauer dargestellt.
Aalener Schnell Satztest
(2016)
Im Folgenden befasst sich die hier vorliegende Bachelorarbeit mit der Modifikation eines
deutschsprachigen Satztests, dem HSM-Satztest, in Anlehnung an den
angloamerikanischen Schnelltest QuickSIN™. Mit diesem daraus entwickelten „Aalener
Schnell Satztest“ (ASS) wird eine weitere Alternative zu dem OlSa und GöSa, nach den
geltenden HilfsM-RL, erzielt, welcher zugleich der Norm DIN ISO 8253-3:2009-06 gerecht
wird. Zu Beginn wurde der Umfang der 600 aufgesprochenen Sätze des HSM-Satztests
auf drei Signalwörter, bestückt aus einem Subjekt, einem Objekt und einem Adjektiv,
selektiert. Parallel dazu ist das Störsignal CCITT-Rauschen durch ein unverständliches
Sprachsignal (HSMnoise), erzeugt aus dem Sprachmaterial des HSM-Satztests, ersetzt
worden. Nach dieser Vorarbeit, wurden die 24 selektierten Sätze in einem
Signal-Rausch-Abstand (SNR) von 2 dB SNR-Schritten wieder zu einem komplett
modifizierten Satztest, genannt ASS, zusammengefügt. Die Diskriminationsfunktion des
veränderten Sprachmaterials, wurde dieser an 22 normalhörende Probanden getestet.
Gesucht war der Wert, bei dem 50 % der getesteten Worte verstanden worden sind
(L50-Wert), wobei das definierte Störgeräusch, das generierte HSMnoise, zur Anwendung
kam. Der unveränderte HSM-Satztest erreicht einen durchschnittlichen SNR von - 7,2 dB
mit einer Steilheit von 7,5 %/dB. Verglichen mit dem Aalener Schnell Satztest ergab sich
ein SNR in Höhe von - 5,3 dB mit einer Steilheit von 12,1 %/dB (Testliste 1) und
andernfalls ein SNR in Höhe von - 3,3 dB SNR mit einer Steigung von 11,2 % (Testliste 2).
Die Dauer der Durchführung lässt sich auf ein Zeitfenster, je nach Mitarbeit des
Probanden, von drei bis vier Minuten einkalkulieren. Zur Wahrung der Validität des
Aalener Schnell Satztests gilt es, im Rahmen eines aufbauenden Projekts, weitere
Satzgruppen anzuknüpfen.