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Anbindung eines PPC405 embedded CPU Core an ein MPC860-System unter dem Echtzeitbetriebssystem OSE
(2006)
Die Diplomarbeit verfolgt das Ziel, die softwareseitige Anbindung eines PPC405-Systems an das Gesamtsystem einer digitalen Funkgeräteplattform herzustellen. Über eine konzipierte Implementierung, die nach dem Einschalten des Funkgeräts gestartet wird, erfolgt die Übertragung des Betriebssystems in den zugehörigen Arbeitsspeicher des PPC405-Systems. Nach Abschluss der Initialisierungsphase kommunizieren die Anwendungsprozesse auf den beteiligten Systemen über eine transparente Erweiterung des Betriebssystems mit der jeweiligen Gegenseite. Als Übertragungsmedium für die genannte Betriebssystemerweiterung wird ein zwischen den Systemen angesiedelter Speicher genutzt, für dessen koordinierte Zugriffe eine im Rahmen der Diplomarbeit entwickelte Treiberkomponente sorgt. Durch die Anbindung des PPC405-Systems wird eine Leistungssteigerung des Gesamtsystems erwartet. Auf der Basis von Messungen wurde die Performance des somit erhaltenen Multiprozessorsystems bestimmt. Aus den Ergebnissen wurden geeignete Möglichkeiten zur Optimierung erarbeitet und umgesetzt.
Aufbau eines neuen Knowledge Networks für den Bereich "Human Resources" der Winterthur Versicherung
(2003)
Die seit Mitte des letzten Jahrhunderts geprägte Industriegesellschaft erfährt eine neue Wende. Das Zeitalter der Informations- und Wissensgesellschaft drängt sich aufgrund der Informationstechnologie (IT) in den Vordergrund. "Die Wissensgesellschaft ist keine ferne Vision. Sie ist längst Realität. Wir müssen sie nicht erfinden, sondern erfinderisch mit ihren Chancen umgehen". Im Gegensatz zur bisherigen Gesellschaft, in der die Produktion von Objekten zu möglichst geringen Kosten im Mittelpunkt stand, orientiert sich diese neue Gesellschaft mehr an der Entwicklung von neuen Ideen und neuem Wissen zur Produktion und Weiterentwicklung von Objekten. Auch die Organisationsform in Unternehmen erfuhr einen Wandel: von funktionalen zu prozessorientierten Organisationsformen. Diese prozessorientierte Organisation ist lernfähiger, da Barrieren, Abeilungsgrenzen und Hierarchieebenen leichter überwindbar geworden sind. In diesem Zusammenhang liegt die Wertschöpfung von Unternehmen darin, dass die Mitarbeiter der Unternehmung mit Geschick, Originalität und Schnelligkeit neue Probleme identifizieren, kreativ lösen und überzeugend kommunizieren. Zum wettbewerbsentscheidenden Faktor wird das Wissen, welches sich in verschiedensten Formen innerhalb des Unternehmens befindet. Dieses zu offenbaren und zu gebrauchen ist u.a. das Ziel des Knowledge Managements. Wie bei jeder Organisation empfiehlt es sich auch beim Knowledge Management, in zusammenhängenden Prozessen zu denken. Dazu müssen Unternehmen Knowledge Management als einen gestaltbaren Prozess verstehen, der sich auf alle internen Prozesse auswirkt.
In diesem Beitrag wird eine Methode des maschinellen Lernens entwickelt, die die Schlafstadienerkennung untersucht. Übliche Methoden der Schlafanalyse basieren auf der Polysomnographie (PSG). Der präsentierte Ansatz basiert auf Signalen, die ausschließlich nicht-invasiv in einer häuslichen Umgebung gemessen werden können. Bewegungs-, Herzschlags- und Atmungssignale können vergleichsweise leicht erfasst werden aber die Erkennung der Schlafstadien ist dadurch erschwert. Die Signale werden als Zeitreihenfolge strukturiert und in Epochen überführt. Die Leistungsfähigkeit von maschinellem Lernen wird der Polysomnographie gegenübergestellt und bewertet.
Objective: This paper presents an algorithm for non-invasive sleep stage identification using respiratory, heart rate and movement signals. The algorithm is part of a system suitable for long-term monitoring in a home environment, which should support experts analysing sleep. Approach: As there is a strong correlation between bio-vital signals and sleep stages, multinomial logistic regression was chosen for categorical distribution of sleep stages. Several derived parameters of three signals (respiratory, heart rate and movement) are input for the proposed method. Sleep recordings of five subjects were used for the training of a machine learning model and 30 overnight recordings collected from 30 individuals with about 27 000 epochs of 30 s intervals each were evaluated. Main results: The achieved rate of accuracy is 72% for Wake, NREM, REM (with Cohen's kappa value 0.67) and 58% for Wake, Light (N1 and N2), Deep (N3) and REM stages (Cohen's kappa is 0.50). Our approach has confirmed the potential of this method and disclosed several ways for its improvement. Significance: The results indicate that respiratory, heart rate and movement signals can be used for sleep studies with a reasonable level of accuracy. These inputs can be obtained in a non-invasive way applying it in a home environment. The proposed system introduces a convenient approach for a long-term monitoring system which could support sleep laboratories. The algorithm which was developed allows for an easy adjustment of input parameters that depend on available signals and for this reason could also be used with various hardware systems.
Wenn neue Tätigkeiten in der PVC-Abdichtlinie2 der Lackiererei bearbeitet werden müssen, ist es notwendig die gesamte Produktionslinie zu betrachten, um eine Aussage darüber machen zu können, an welchem Arbeitsplatz diese neuen Tätigkeiten bearbeitet werden können. Die Zuweisung von neuen Tätigkeiten an Arbeitsplätze wird Eintakten genannt. Ziel der Diplomarbeit war es, ein Konzept für die automatische Eintaktung von manuellen Tätigkeiten an der PVC-Abdichtlinie2 der Lackiererei zu erstellen. Anschließend sollte ein Programm entwickelt werden, womit eine automatische Eintaktung durchgeführt werden kann. Bei der Erstellung dieses Programms sollte darauf geachtet werden, dass das Programm leicht zu handhaben ist. Weiterhin sollte das Programm so gestaltet sein, dass es auch durch die ähnlich aufgebaute Abdichtlinie1 genutzt werden kann.
Der Gegenstand dieser Bachelorarbeit ist die automatisierte Extraktion von Polygonzügen anhand eines Grundrissbildes. Diese Polygonzüge sollen die Räumlichkeiten wiedergeben. In dieser Bachelorarbeit wurde daher ein Algorithmus für die Grundrissbildverarbeitung mittels Python entwickelt und implementiert. Zuerst wird ein Grundrissbild bereinigt, d. h. es werden unerwünschte Bildstrukturen verwaschen. Mithilfe des Canny-Kantendetektors werden anschließend die Kanten detektiert. Danach werden die Ecken im Grundrissbild via Harris-Eckendetektor lokalisiert. Um die Ecken sinnvoll zu verbinden, wird eine abgewandelte Form des Dijkstra Algorithmus herangezogen. Die daraus gewonnen Daten dienen zur Erstellung der Polygonzüge, welche für die Simulation von pFlow benötigt werden. Der entwickelte Algorithmus eignet sich insbesondere für klare und simple Grundrissbilder.