opus htw (Hochschule für Technik und Wirtschaft Berlin)
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Evaluating the smart readiness of buildings using Building Information Modelling
No full textThe purpose of this study was to develop and test a quantitative methodology for assessing the smartness of buildings by integrating the SRI framework and BIM. The primary research question was whether a BIM-based assessment is feasible and effective in evaluating building smartness. Two more questions were formulated to investigate what information is necessary in the BIM model to facilitate the assessment process and how BIM can improve transparency in SRI assessments. The results indicate that a BIM-based SRI assessment is feasible, but further development of the methodology is required to optimize the process. The lack of data in the BIM model was identified as a significant limitation of the assessment's effectiveness. Native property sets for system description should be avoided, and rather modelers should adhere to the IFC scheme. Future research should refine the methodology and test it on complete BIM models to validate the findings. A specific ontology is recommended to ensure that the necessary data is provided in BIM models for accurate SRI assessments. Furthermore, the study explored the feasibility of integrating smart mobility services into the existing SRI scheme, and the findings suggest that such integration can enhance the smartness of buildings and improve user well-being and comfort. Sharing performance data with building management systems, elevators, and escalators can enhance people flow and address building user needs
Modeling and pricing cyber insurance
No full textThe paper provides a comprehensive overview of modeling and pricing cyber insurance and includes clear and easily understandable explanations of the underlying mathematical concepts. We distinguish three main types of cyber risks: idiosyncratic, systematic, and systemic cyber risks. While for idiosyncratic and systematic cyber risks, classical actuarial and financial mathematics appear to be well-suited, systemic cyber risks require more sophisticated approaches that capture both network and strategic interactions. In the context of pricing cyber insurance policies, issues of interdependence arise for both systematic and systemic cyber risks; classical actuarial valuation needs to be extended to include more complex methods, such as concepts of risk-neutral valuation and (set-valued) monetary risk measures
Segmentorientierte Analyse von Leihkonzepten des Bekleidungsmarktes
No full textZiel dieser Masterarbeit ist es, Unterschiede zwischen Bekleidungssegmenten in Hinblick auf Leihkonzepte aufzudecken. Zur Ermittlung der Unterschiede werden die Leihkonzepte einerseits hinsichtlich ihrer Gestaltung und andererseits hinsichtlich ihrer Chancen und Herausforderungen untersucht. Um die Gestaltung von Leihkonzepten zu vergleichen, wird eine Marktrecherche über Google Search durchgeführt. Die Unterschiede hinsichtlich der Chancen und Herausforderungen werden mittels einer Literaturrecherche und einer Expertenumfrage erarbeitet. Mittels der gewählten Methoden können Unterschiede zwischen den Segmenten aufgezeigt werden, jedoch können diese Differenzen nicht präzise voneinander abgegrenzt werden
Assessing the Socio-economic Impact of Rural Road Projects in Nicaragua: A Study of the Road Integration Program II
No full textThis thesis focuses on rural roads in Nicaragua, specifically examining the socio-economic impact of the Road Integration Program II between 2017 and 2022. In addition to contributing to the suggested areas for research in the literature on rural roads, this study complements the existing evaluation of the program, which primarily focused on short-term economic indicators. The research approach employed in this thesis includes a case study of the Road Integration Program II, utilizing secondary data sources and analyzing it using a before-and-after and with-and-without approach between intervened and nonintervened municipalities. The findings from this research provide evidence that the program has had a positive impact on formal employment. However, the impact on health is only evident on one of the two roads, while there is no significant impact on school enrollment rates, with a decrease observed in the ratio of girls to boys in secondary school on one of the roads. Consequently, the main conclusions drawn from this study highlight that rural roads, while offering substantial socio-economic benefits, require additional policies to be effective. The author presents policy recommendations regarding the promotion of the transport sector, tourism, and agriculture, investments in human capital, gender mainstreaming, and improvements in data collection
Anwendung und Analyse ausgewählter Cluster-Algorithmen auf Grundlage eines Fallbeispiels
No full textDie stetig wachsende Vielfalt, Größe und Komplexität moderner Datensätze stellt eine Herausforderung dar, da herkömmliche manuelle Analysemethoden an ihre Grenzen stoßen. Infolgedessen gewinnen maschinelle Segmentierungsmethoden, insbesondere Verfahren des Unüberwachten Maschinellen Lernens, zunehmend an Bedeutung. Diese Ansätze ermöglichen es, Strukturen in den Daten zu identifizieren und Datenpunkte sinnvoll zu aggregieren, ohne auf vordefinierte Kategorien oder Klassifikationsmerkmale angewiesen zu sein. Die vorliegende Arbeit demonstriert anhand eines spezifischen Fallbeispiels mit Spielerdaten aus dem Fifa-Spiel verschiedene Segmentierungsansätze. Dabei wurden umfangreiche Tests durchgeführt, die Ergebnisse bewertet und interpretiert. Für die Analyse wurden drei bekannte Segmentierungsalgorithmen verwendet: k-Means, DBSCAN und die Hierarchische Segmentierung mit jeweiliger Hyperparameteroptimierung.
Die Wahl des Fifa-Spielerdatensatzes ermöglicht es, die Segmentierungstechniken in einem bekannten Kontext zu betrachten und die Ergebnisse mit den vorhandenen Kenntnissen über Fußball und Spielerfähigkeiten zu interpretieren. Dieser praxisnahe Ansatz fördert das Verständnis und die Anwendbarkeit von Segmentierungsmethoden und trägt zur Erweiterung des Wissens in diesem Bereich bei. Es konnte gezeigt werden, dass die Segmentierung ein methodisch sinnvolles Werkzeug
ist, das in der Realität stark von verfügbaren Daten und Expertenwissen zur
korrekten Ergebnisnachvollziehbarkeit abhängig ist
Measuring Physical Properties of Electrospun Nanofiber Mats for Different Biomedical Applications
No full textElectrospun nanofiber mats are nowadays often used for biotechnological and biomedical applications, such as wound healing or tissue engineering. While most studies concentrate on their chemical and biochemical properties, the physical properties are often measured without long explanations regarding the chosen methods. Here, we give an overview of typical measurements of topological features such as porosity, pore size, fiber diameter and orientation, hydrophobic/hydrophilic properties and water uptake, mechanical and electrical properties as well as water vapor and air permeability. Besides describing typically used methods with potential modifications, we suggest some low-cost methods as alternatives in cases where special equipment is not available
Generative Adversarial Networks for Image Synthesis in Production
No full textIn the past few years, machine learning and deep learning have brought revolutionary changes to industrial production but have limitations, such as the need for higher-quality large datasets. However, the industrial production datasets can be small and imbalanced, which makes them challenging to work with. Generative adversarial networks (GANs) offer a promising way to solve the issues mentioned above and are potent models for data augmentation. This thesis investigates how to generate meaningful samples for augmenting the datasets using StyleGAN2-DiffAugment and DCGAN. Then the performance of various configurations, with or without conventional augmentation methods when training the classification model MobileNetV2 on the industrial production dataset GC10-DET, is compared. As a result, GANs are proven to be successful in augmenting the industrial dataset with significant performance gain, but the gain will converge when adding more synthesis images. StyleGAN2-DiffAugment outperforms DCGAN in producing high-quality and diverse images. However, the computation cost was higher, with a slight gain in classification performance. The solution implementation is available at https://www.kaggle.com/tuanthanht/code.In den letzten Jahren haben maschinelles Lernen und Deep Learning revolutionäre Veränderungen in der industriellen Produktion mit sich gebracht, die mit Einschränkungen verbunden sind, z. B. dem Bedarf an großen Datensätzen mit hoher Qualität. Die Datensätze für die industrielle Produktion können jedoch klein und unausgewogen sein, was die Arbeit mit ihnen erschwert. Generative adversarische Netzwerke (GANs) bieten eine vielversprechende Möglichkeit, die oben genannten Probleme zu lösen und sind leistungsstarke Modelle zur Datenaugmentierung. In dieser Arbeit wird untersucht, wie mit StyleGAN2-DiffAugment und DCGAN aussagekräftige Stichproben für die Augmentierung der Datensätze erzeugt werden können. Anschließend wird die Leistung verschiedener Konfigurationen mit und ohne konventionelle Augmentierungsmethoden beim Training des Klassifikationsmodells MobileNetV2 auf dem industriellen Produktionsdatensatz GC10-DET verglichen. Das Ergebnis zeigt, dass sich GANs als erfolgreich bei der Augmentierung des industriellen Datensatzes mit signifikantem Leistungsgewinn erweisen, wobei der Gewinn konvergiert, wenn mehr Synthesebilder hinzugefügt werden. StyleGAN2-DiffAugment übertrifft DCGAN bei der Erzeugung hochwertiger und vielfältiger Bilder. Allerdings waren die Berechnungskosten höher, während die Klassifizierungsleistung leicht zunahm
Adaptive segmentierte lineare Regression
No full text"Das Ziel dieser Arbeit ist es, den Begriff der segmentierten linearen Regression formal einzuführen und eine Methodik zu liefern, jene für beliebige Daten adaptiv umzusetzen. Die Herausforderung besteht darin, die optimale Aufteilung einer Datenmenge für die stückweise lineare Modellierung zu finden. Im Vordergrund steht dabei der Optimierungsprozess mit einem genetischen Algorithmus. Weiterhin beschäftigen wir uns damit, wie Modelle hinsichtlich ihrer Genauigkeit und Komplexität verglichen werden können, um das final beste Modell zu finden. Wir werden die gesamte Theorie in Python implementieren und auf reale physikalisch-chemische Stichproben anwenden.
Analyzing Reasons for Export Upgrading Divergence between North African Countries: A case study of Egypt and Morocco
No full textAs Morocco's automotive sector has become the top producer and exporter in Africa and the Middle East, Egypt's industry has been continuously shrinking. Despite both countries having similar policies and a similar industry kickstart in the sixties and seventies, their paths have diverged since the beginning of the 21st century. This study analyzes the reasons behind this divergence, finding that inappropriate policy design, lack of collaborative institutions, passive FDI, untailored incentives scheme, failure to enhance the industry’s ecosystem, inability to promote workforce knowledge and capabilities, and unstable political and business environment are the main reasons for
this divergence. Currently, Egypt is trying to revive the industry by forming new laws and associations. Thus, looking at the Moroccan experience may help automotive stakeholders and governments in Egypt and African countries to set and design policies for the industry's resurgence
Exploring automated decisionmaking in generative applications
No full textZiel der Thesis war es, zu erkunden, inwieweit Entscheidungsprozesse bei generativen Algorithmen unter Zuhilfenahme von maschinellem Lernen automatisiert werden können und wie die Interaktion mit solchen Systemen intuitiv und greifbar gestaltet werden kann. Als praktische Auseinandersetzung entstand eine interaktive Installation: »Inter« ist der Versuch, mithilfe von maschinellem Lernen viele dieser Eindrücke zusammenzubringen. Dabei sucht eine Maschine nach Mustern in den Eingaben von Betrachtenden und formt so stetig ihr eigenes Verständnis von Wahrheit