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Unternehmensführung
(2019)
Dieses Buch führt Sie systematisch und leicht verständlich in das Thema Unternehmensführung ein. Es konzentriert sich bewusst auf die wichtigsten Fragen des Handelns als verantwortlicher Manager in der Unternehmensführung bzw. in der Bereichs- oder Abteilungsverantwortung. Dabei werden ausgewählte Probleme aus dem Management entwickelt und anschließend anhand von Praxisbeispielen erläutert.
Traffic sign recognition is an important component of many advanced driving assistance systems, and it is required for full autonomous driving. Computational performance is usually the bottleneck in using large scale neural networks for this purpose. SqueezeNet is a good candidate for efficient image classification of traffic signs, but in our experiments it does not reach high accuracy, and we believe this is due to lack of data, requiring data augmentation. Generative adversarial networks can learn the high dimensional distribution of empirical data, allowing the generation of new data points. In this paper we apply pix2pix GANs architecture to generate new traffic sign images and evaluate the use of these images in data augmentation. We were motivated to use pix2pix to translate symbolic sign images to real ones due to the mode collapse in Conditional GANs. Through our experiments we found that data augmentation using GAN can increase classification accuracy for circular traffic signs from 92.1% to 94.0%, and for triangular traffic signs from 93.8% to 95.3%, producing an overall improvement of 2%. However some traditional augmentation techniques can outperform GAN data augmentation, for example contrast variation in circular traffic signs (95.5%) and displacement on triangular traffic signs (96.7 %). Our negative results shows that while GANs can be naively used for data augmentation, they are not always the best choice, depending on the problem and variability in the data.
BonaRes (Modul A): Überwindung der Bodenmüdigkeit mithilfe eines integrierten Ansatzes - ORDIAmur
(2019)
Geschäftsprozess-Management
(2019)
Das Deutsche Zentrum für Luft- und Raumfahrt (DLR) führt viele Forschungen und Studien im Bereich der Luft- und Raumfahrt durch. Dabei spielen die Studien für die Gesundheit und Medizin auch eine sehr wichtige Rolle bei der DLR. Zu diesem Zweck führt die DLR die Artificial Gravity bed rest study (AGBRESA) im Auftrag der European Space Agency (esa) und in Kooperation der NASA durch. In dieser Studie werden die negativen Auswirkungen der Schwerelosigkeit auf dem Menschen im Weltall simuliert. Dabei werden Experimente durchgeführt, um die negative Auswirkungen entgegenzuwirken. Die Ergebnisse der Experimente werden in der DLR digital, aber auch auf Papier dokumentiert. In diesem Master-Projekt habe ich nun die Aufgabe, die Papierprotokolle für den Bereich der Blutabnahme und der Labordokumentation in eine digitale Form zu ersetzen.
Datenmodellierung
(2019)
Andreas Gadatsch schließt mit dem vorliegenden essential eine Lücke in einführenden Werken zur Datenmodellierung. Diese Modelle gehören zum Basiswissen in Einführungsveranstaltungen zur Wirtschaftsinformatik für Betriebswirte. Die Literatur dazu ist für diese Zielgruppe häufig zu speziell, da sie sich eher an Informatiker richtet. Der Autor bietet hier nun einen kompakten Einstieg in die klassische CHEN-Notation anhand eines durchgängigen Fallbeispiels, auf der viele neue Modellierungsansätze aufbauen. Die zweite Auflage enthält einige formale Korrekturen und Ergänzungen (z. B. Rekursive Relationen).