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The volume of program source code created, reused, and maintained worldwide is rapidly increasing, yet code comprehension remains a limiting productivity factor. For developers and maintainers, well known common software design patterns and the abstractions they offer can help support program comprehension. However, manual pattern documentation techniques in code and code-related assets such as comments, documents, or models are not necessarily consistent or dependable and are cost-prohibitive. To address this situation, we propose the Hybrid Design Pattern Detection (HyDPD), a generalized approach for detecting patterns that is programming-language-agnostic and combines graph analysis (GA) and Machine Learning (ML) to automate the detection of design patterns via source code analysis. Our realization demonstrates its feasibility. An evaluation compared each technique and their combination for three common patterns across a set of 75 single pattern Java and C# public sample pattern projects. The GA component was also used to detect the 23 Gang of Four design patterns across 258 sample C# and Java projects as well as in a large Java project. Performance and scalability were measured. The results show the advantages and potential of a hybrid approach for combining GA with artificial neural networks (ANN) for automated design pattern detection, providing compensating advantages such as reduced false negatives and improved F1 scores.
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
(2014)
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.
Um den Unterricht abwechslungsreicher zu gestalten und die Effizienz des Lernens nachhaltig zu erhöhen, werden im Unterricht aktivierende Lehrmethoden eingesetzt. Diese sprechen mehrere Wahrnehmungskanäle an, durch die das Wissen von Lernenden aufgenommen und verarbeitet wird, wodurch die Erinnerbarkeit des Lehrstoffs erhöht wird. Die vorliegende Bachelorthesis setzt sich nun damit auseinander, welche Methoden in der augenoptischen Ausbildung eingesetzt werden können, um die Lernenden bei der Wissensaneignung zu unterstützen.
Aus einem vielfältigen Methodenpool werden hierzu diejenigen Methoden erläutert, die sich optimal für eine Verwendung im augenoptischen Unterricht eignen. Des Weiteren finden sich Erklärungen und Anwendungsbeispiele für die lebendige Wissensvermittlung mittels moderner Medien, wie zum Beispiel Tablets, Smartphones und Multi-Touch-Geräten. Der Schwerpunkt dieser Arbeit liegt auf der Verwendung von Apps und Hypervideos in der Ausbildung im Bereich Augenoptik beziehungsweise Optometrie. Es soll aufgezeigt werden, wie wichtig der Einsatz aktivierender Lehrmethoden im Unterricht ist und welche Vorteile diese für Lehrende und Lernende mit sich bringen. Hierfür werden allgemeine Anwendungsbeispiele aus der Literatur aufgezeigt, sowie durch eigens hergestellte, auf die Optometrie und Augenoptik abgestimmte aktivierende Elemente Anregungen und Anwendungsbeispiele für den augenoptischen Unterricht gegeben. Darüber hinaus wird ein Ausblick auf die zukünftige Entwicklung lebendiger Unterrichtsmethoden in der Augenoptik aufgezeigt.
Dabei ergibt sich, dass die Einbettung lebendiger Wissensvermittlung in den Unterricht unter anderem eine Zeitersparnis für Lehrende und Lernende darstellt und dem Unterricht Spaß und Abwechslungsreichtum verleiht, wodurch die Lernatmosphäre und die Motivation der Lernenden erhöht wird. Außerdem werden durch aktivierende Lehrmethoden neben den fachlichen Kenntnissen Schlüsselkompetenzen wie die Teamfähigkeit, das Zeitmanagement und die
Problemlösefähigkeit vermittelt, wodurch sich das Lernen mittels dieser Methoden als vielfältiger erweist.
SARS-CoV-2 bestimmt maßgeblich unseren Alltag. Seit einiger Zeit ständiger Wegbegleiter im öffentlichen Raum und teilweise auch modisches Accessoire: Der Mund-Nasenschutz. Im Rahmen einer Mixed-Method-Studie geht das Aalener Institut für Unternehmensführung (AAUF) der privaten Nutzung von Mund-Nasenschutz im öffentlichen Raum (Einzelhandel und ÖPNV) auf den Grund. Dafür wurden im Zeitraum vom 25.05.2020 bis 13.06.2020 insgesamt 2.393 Personen in einer Online-Erhebung befragt und die gewonnenen Erkenntnisse um persönliche Interviews (433 Probanden) und Beobachtungen (691 Probanden) vor diversen Supermärkten und Einkaufszentren im süddeutschen Raum ergänzt. Dieser Forschungsbericht enthält die Ergebnisse der während des Zeitraums vom 02.06.2020 bis 06.06.2020 durchgeführten Interviews.
SARS-CoV-2 bestimmt maßgeblich unseren Alltag. Seit einiger Zeit ständiger
Wegbegleiter im öffentlichen Raum und teilweise auch modisches Accessoire: Der
Mund-Nasenschutz. In einer aktuellen Mixed-Method-Studie geht Institut für Unternehmensführung (AAUF) der Hochschule Aalen der privaten Nutzung von Mund-
Nasenschutz im öffentlichen Raum (Einzelhandel und ÖPNV) auf den Grund. Dafür wurden im Zeitraum vom 25.05.2020 bis 13.06.2020 insgesamt 2.393 Personen in
einer Online-Erhebung befragt und die gewonnenen Erkenntnisse um Beobachtungen (691 Probanden) vor diversen Supermärkten und Einkaufszentren im süddeutschen Raum und persönliche Interviews (433 Probanden) ergänzt.