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This work treats with the segmentation of 2D environment Laser data, captured by an Autonomous Mobile Indoor Robot. It is part of the data processing, which is necessary to navigate a mobile robot error free in its environment. The whole process can generally be described by data capturing, data processing and navigation. In this project the data processing deals with data, captured by a Laser-Sensor, which provides two dimensional data by a series of distance measurements i.e. point-measurements of the environment. These point series have to be filtered and processed into a more convenient representation to provide a virtual environment map, which can be used of the robot for an error free navigation. This project provides different solutions of the same problem: the conversion from distance points to model segments which should represent the real world environment as close as possible. The advantages and disadvantages of each of the different Segmentation-Algorithms will be shown as well as a comparison taking into account the Computational Time and the Robustness of the results.
The target of this thesis is the introduction of a client management system (CMS) at Haaland Internet Productions (HiP), a web design and hosting company in Burbank, California, USA. The company needs a system to track orders and improve workflow. HiP needs a system which not only tracks orders, but also stores all client information in a database. This client information can be used for a variety of marketing and contact reasons. It is an important and integral part of HiP's client relationship management (CRM). The lack of a cohesive CMS at HiP caused many fundamental business problems, such as lost orders, missed billing statements, and over/under billing. The research done during the investigation and analysis of the company and their needs should lead to a global system which totally fulfils the needs of HiP. This global system could be in the form of an off-the-shelf product with some customizations, or a completely new, in-house system. Either solution will have respective pros and cons; the goal is to reach a decision that best fits HiP's needs and situation. The following is a concise version of the project. Particular emphasis is placed upon the single steps which made up the decision process, as well as the practiced techniques, methods, and their applications.
Forecasting is crucial for both system planning and operations in the energy sector. With increasing penetration of renewable energy sources, increasing fluctuations in the power generation need to be taken into account. Probabilistic load forecasting is a young, but emerging research topic focusing on the prediction of future uncertainties. However, the majority of publications so far focus on techniques like quantile regression, ensemble, or scenario-based methods, which generate discrete quantiles or sets of possible load curves. The conditioned probability distribution remains unknown and can only be estimated when the output is post-processed using a statistical method like kernel density estimation.
Instead, the proposed probabilistic deep learning model uses a cascade of transformation functions, known as normalizing flow, to model the conditioned density function from a smart meter dataset containing electricity demand information for over 4,000 buildings in Ireland. Since the whole probability density function is tractable, the parameters of the model can be obtained by minimizing the negative loglikelihood through the state of the art gradient descent. This leads to the model with the best representation of the data distribution.
Two different deep learning models have been compared, a simple three-layer fully connected neural network and a more advanced convolutional neural network for sequential data processing inspired by the WaveNet architecture. These models have been used to parametrize three different probabilistic models, a simple normal distribution, a Gaussian mixture model, and the normalizing flow model. The prediction horizon is set to one day with a resolution of 30 minutes, hence the models predict 48 conditioned probability distributions.
The normalizing flow model outperforms the two other variants for both architectures and proves its ability to capture the complex structures and dependencies causing the variations in the data. Understanding the stochastic nature of the task in such detail makes the methodology applicable for other use cases apart from forecasting. It is shown how it can be used to detect anomalies in the power grid or generate synthetic scenarios for grid planning.
Interpretability and uncertainty modeling are important key factors for medical applications. Moreover, data in medicine are often available as a combination of unstructured data like images and structured predictors like patient’s metadata. While deep learning models are state-of-the-art for image classification, the models are often referred to as ’black-box’, caused by the lack of interpretability. Moreover, DL models are often yielding point predictions and are too confident about the parameter estimation and outcome predictions.
On the other side with statistical regression models, it is possible to obtain interpretable predictor effects and capture parameter and model uncertainty based on the Bayesian approach. In this thesis, a publicly available melanoma dataset, consisting of skin lesions and patient’s age, is used to predict the melanoma types by using a semi-structured model, while interpretable components and model uncertainty is quantified. For Bayesian models, transformation model-based variational inference (TM-VI) method is used to determine the posterior distribution of the parameter. Several model constellations consisting of patient’s age and/or skin lesion were implemented and evaluated. Predictive performance was shown to be best by using a combined model of image and patient’s age, while providing the interpretable posterior distribution of the regression coefficient is possible. In addition, integrating uncertainty in image and tabular parts results in larger variability of the outputs corresponding to high uncertainty of the single model components.
This diploma thesis is devoted to the design and analysis of a radar signal enabling an object classification capability in surveillance radar systems based on high-resolution radar range profiles. It picks up the research results from Kastinger (2006), who investigated classification algorithms for high-resolution radar range profiles, and Meier (2007), who programmed a MATLAB toolbox for the evaluation of radar signals. A classical, brief, introduction to radar fundamentals is given (Chapter 1) as well as the motivation for this thesis and certain basic parameters used. After high-resolution radar range profiles are discussed with special focus on surveillance radar systems (Chapter 2), the results of Kastinger (2006) are picked up (Chapter 3) as far as necessary for the following chapters of this thesis. Following the chapters on radar basics, high-resolution radar range profiles and classification, basic and advanced radar signals are discussed and analysed, especially their range resolution and sidelobe levels (Chapter 4). This includes linear frequency-modulated pulses and nonlinear frequency-modulated pulses as well as phase-coded pulses, coherent trains of identical pulses, and stepped-frequency waveforms. Their analysis is based on Meier's MATLAB toolbox. In Chapter 5 we will bring up additional points that have to be considered in radar system design for implementing a classification capability, before this thesis ends with an overall conclusion (Chapter 6).
Logopädische Lernsoftware
(2003)
In den letzen Jahren konnte ein wachsendes Interesse an Lernsoftware im logopä-dischen Einsatzbereich verzeichnet werden. Dieses Interesse zeigte sich nicht nur auf Seite der logopädischen Fachpraxen sondern auch in den Grundschulen. Auf Grund dessen ist die Lernsoftware auf dem besten Wege, sich neben den traditionellen Lern- und Übungsmaterialien am Markt zu etablieren. Auf Grund der Vielfalt an Sprachstörungen wird ein System benötigt, das indivi-duell, je nach Bedürfnis des Klienten, konfiguriert werden kann. Die vorliegende Arbeit beschäftigt sich mit dem Entwurf und der Weiterentwick-lung der logopädischen Lernsoftware Detektiv Langohr, damit dieses Produkt den Anforderungen und Wünschen des Klientel so gerecht wie möglich wird. Auf Basis einer durchgeführten Marktanalyse wurden konkrete Anforderungen an ein solches System spezifiziert und im Anschluss in ein Projekt umgesetzt. Um dem Leser einen besseren Einblick in die Welt der Logopädie verschaffen zu können, wurde eine allgemeine Einführung in die Sprachtherapie dem Analyse- und Um-setzungsteil vorangestellt.
Ein Wandel weg von der linearen und hin zu einer Kreislaufwirtschaft, wie man ihn bereits in verschiedenen Bereichen erkennen kann, hat positive Auswirkungen auf das Klima und die Umwelt. Die Baubranche könnte durch ihre hohe Ressourcen- und Energieintensität ein wichtiger Beitrag zur Klima- und Umweltschonung durch Kreislaufpraktiken leisten. Im Fokus sollte nicht mehr nur eine effiziente Gebäudehülle stehen, sondern eine ganzheitliche Nachhaltigkeitsbetrachtung.
Aufgrund mangelnden Bewusstseins, fehlender rechtlicher Rahmenbedingungen, Organisationen, Softwaretools und fehlender Anreize durch Förderungen oder Geschäftsmodelle kann und wird eine ganzheitliche Kreislaufwirtschaft derzeit noch nicht in der Baubranche umgesetzt. Ein weiterer bedeutsamer Grund sind fehlende Materialpässe und deren Umsetzungsmöglichkeiten in der Praxis.
Ziel dieser Arbeit ist es, die Lücke zwischen den Anforderungen an Materialpässe und deren Umsetzung in der Praxis, speziell für WeberHaus und somit den Holz-Fertighausbau, frühzeitig zu schließen. Durch Experteninterviews werden der Ist-Zustand des Material- und Informationsflusses beschrieben und gleichzeitig die Themen Kreislaufwirtschaft, Rückverfolgung und Materialpässe mit den Mitarbeitern diskutiert und nähergebracht. Aus dem Ist- Zustand des Material- und Informationsflusses werden Möglichkeiten einer Umsetzung in Form von zwei Varianten für Materialpässe geliefert, welche die zuvor festgelegten Anforderungen erfüllen.
Zur Beschreibung des Materialflusses hat es sich als sinnvoll erwiesen, eine Einteilung des gesamten Unternehmens auf Gebäude- und Elementebene vorzunehmen. Der Informationsfluss wird für den Materialpass hauptsächlich durch die vorhandenen Softwaresysteme Bentley, Dietrich´s, SAP und WeKo bestimmt. Um die Anforderungen, die an die Materialpässe gestellt werden, bestmöglich und mit geringem Aufwand erfüllen zu können, stellt sich BIM in Kombination mit der Plattform Madaster als sinnvolles Instrument heraus. Hierzu sind jedoch aufwendige Fachmodelle oder ein Koordinationsmodell nötig, welche von WeberHaus noch nicht vollständig realisiert werden. Als Übergangslösung bietet sich ein Materialpass auf Elementebene an, der durch diese Betrachtung standardisiert und ergänzt werden kann. Eine Ergänzung dieser Variante durch QR-Codes bietet zusätzlich eine direkte Verknüpfung von Informationen mit Bauteilen.
An der HTWG Konstanz können Studenten ihre Termine Online-Kalendersystem myDay organisieren. Der Kalender verfügt über eine eigene Datenbank zur persistenten Terminhaltung und ist über ein Webinterface bedienbar. Dieser Kalender wurde um nützliche Web Services erweitert, die externen Applikationen den Zugriff auf das Kalendersystem ermöglichen. Beispielhaft wird dies mit dem Personal Information Manager Outlook 2002 von Microsoft gezeigt. Die entwickelten Web Services bieten verschiedene Möglichkeiten der Termin- und Aufgabenverwaltung. Die Implementierung der Web Services wurde mit Hilfe eines Adapter-Konzeptes realisiert, welches auch in einer Enterprise Application Integration - Anbindung verwendung finden könnte.
Zur Verringerung der Kosten und des Aufwands zur Installation, Update und Wartung von Workstations in einem industriellen Umfeld, sollte ein System zur zentralen, hardwareunabhängigen und vollautomatischen Installation dieser Workstations eingeführt werden. Hierzu mussten zuerst einmal die Möglichkeiten für eine vollautomatische Installation der verschiedenen Betriebssysteme und Anwendungen betrachtet werden. Nach dem Aufbau der Hardware folgte daraufhin die Installation des Deployment Systems der Firma OnTechnology (OnCommand). Im Anschluss daran wurden die Skripte für die Betriebssystem- und Anwendungsinstallation erstellt. Diese Skripte wurden anschließend zur besseren Handhabung zu Profilen zusammengefasst. Im nächsten Schritt wurden bestehende Clients in das System integriert. Daraufhin wurde das Sicherheitskonzept des Systems betrachtet, mit dem die Möglichkeit besteht bestimmten Benutzern nur bestimmte Rechte zu vergeben. In weiteren Teilen der Diplomarbeit werden die bisherigen Probleme bei der Firma und das erhoffte Ziel, die Möglichkeiten des Systems, sowie die Probleme bei der Umsetzung beziehungsweise des Systems, dargestellt und im Fazit zusammengefasst.