Fachbereich Informatik
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Objektrelationale Datenbanken und Rough Sets für die Analyse von Contextualized Attention Metadata
(2009)
Intelligente Dialogsysteme – Chatbots – werden immer häufiger als virtuelle Ansprechpartner von Unternehmen und Institutionen eingesetzt. Auf Basis einer Wissensdatenbank können Chatbots einen größeren Anteil von Kundenanfragen automatisiert beantworten. Analog ist der Einsatz von Chatbots als digitaler Ansprechpartner öffentlicher Verwaltungen denkbar. Sie könnten Bürgern helfen, sich innerhalb der behördlichen Strukturen zu orientieren und Verwaltungsleistungen effizient und effektiv in Anspruch zu nehmen.
Diese Arbeit überprüft den Einsatz eines Chatbots in der öffentlichen Verwaltung hinsichtlich der entstehenden Kosten und des erwartbaren Nutzens. Auf Basis einer umfangreichen Literaturauswertung und der prototypischen Realisierung eines Chatbots für ein Stadtportal werden dabei Herausforderungen dieser Anwendungsdomäne herausgearbeitet, konkrete Funktionsweise und Implementierungsstrategien von Chatbots erörtert und einige Erfolgsfaktoren formuliert, die den Kern einer Handlungsempfehlung für Entscheidungsträger öffentlicher Verwaltungen bilden.
Heutzutage ist die Entwicklung von Luft- und Raumfahrzeugen ein komplexer und standardisierter Prozess, der verschiedene Disziplinen der Wissenschaft und des Ingenieurwesens vereint. Die Kenntnis flugphysikalischer Eigenschaften, insbesondere Aerodynamik und Strömung, ist für den Entwurf von Luft- und Raumfahrzeugen unerlässlich. Um den Aufwand zur Berechnung dieser Eigenschaften zu verringern, wurden Methoden und Werkzeuge zur computergestützten Simulation entworfen. Diese werden in integrierten simulationsbasierten Entwicklungsprozessen zusammengefasst. Dadurch ist es beispielsweise möglich, Zeitersparnisse von bis zu mehreren Jahren, gegenüber physikalischen Tests in Windkanälen, zu erzielen [Bec08].
In der Arbeit wurde ein Steuerungsframework für die LAMA-Bibliothek (http://www.libama.org) zur Konfiguration von Lösern linearer Gleichungssysteme entwickelt. Hierzu wurde ein Parser mit der Boost.Spirit-Biblithek realisiert, der die Laufzeitinterpretation einer domänenspezifische Sprache (DSL) erlaubt. Durch die Konfigurationssprache ist es möglich, Löser ohne Einschränkungen über ihre ID zu verknüpfen, diesen Lösern Logger und logisch verknüpfte Haltekriterien zuzuordnen.
Das Optimalziel für ein Logistiklager ist eine hohe Auslastung des Transportsystems. Es stellt sich somit die Frage nach der Auswahl der Aufträge, die gleichzeitig innerhalb des Lagers abgearbeitet werden, ohne Staus, Blockaden oder Überlastungen entstehen zu lassen. Dieser Auswahlprozess wird auch als Path-Packing bezeichnet. Diese Masterthesis untersucht das Path-Packing auf graphentheoretischer Ebene und stellt verschiedene Greedy-Heuristiken, eine Optimallösung auf Basis der Linearen Programmierung sowie einen kombinierten Ansatz gegenüber. Die Ansätze werden anhand von Messzeiten und Auslastungen unterschiedlich randomisiert erstellter Testdaten ausgewertet.
Um eine Software fertigzustellen und dem Endkunden zu übergeben muss zunächst der Entwicklungsprozess durchschritten werden. Das zügige Durchlaufen dieses Entwicklungsprozesses ist besonders für den Endkunden von entscheidender Bedeutung, da die Wartezeit auf das Softwareprodukt für ihn reduziert wird. Problematisch könnte beispielsweise dabei ein modulares Vorgehen werden, wenn zunächst alle einzelnen Teilkomponenten eines Softwareproduktes entwickelt und diese daraufhin in einer anschließenden Phase, auch Integrationsphase genannt, zusammengefügt würden. Die Länge dieser Integrationsphase kann nur schwer vorausgesagt werden, so dass weder das Entwicklerteam noch der Endkunde wissen, wie lang die Fertigstellung des Produktes dauern wird. Dabei entsteht ein weiterer Nachteil. Da die Komponenten separat voneinander entwickelt werden, könnte es passieren, dass diese beim finalen Zusammenfügen nicht kompatibel sein und müssten, falls notwendig, angepasst werden. Die Folge wäre eine Verschwendung von personellen und somit auch finanziellen Ressourcen seitens des entwickelnden Unternehmens.
Ein wichtiges Themengebiet der Forschung ist die Beschleunigung von Berechnungen mittels Parallelisierung von Algorithmen. Grafikprozessoren, die für den General Purpose Computation on GPU’s (GPGPU) Betrieb geeignet sind, bieten eine aktuelle Möglichkeit der Parallelisierung. Anhand dieser Grafikkarten ist es möglich, die hohe Leistung der Grafikprozessoren zur Berechnung wissenschaftlicher Aufgabenstellungen zu nutzen. In dieser Arbeit wird ein Algorithmus zur Ausrichtung von Belichtungsreihen, die bei der High-Dynamic-Range (HDR) Fotografie genutzt werden, ausgewählt und auf der Grafikkartenarchitektur von NVIDIA parallelisiert.
Diese Arbeit soll sich mit dem Erstellen von High Dynamic Range Images beschäftigen und damit, es den Fotografen ein wenig leichter zu machen. Ein Algorithmus zum Entfernen von Bildartefakten wird ausgewählt und parallel unter Nutzung der NVIDIA CUDA API implementiert. Der dadurch erzielte Geschwindigkeitszuwachs macht dieses Verfahren tauglich für den Einsatz in Bildbearbeitungsprogrammen.