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Entwicklung eines Sequenz-Evolutionsmodells der Influenza A : Neuraminidase auf Grundlage von evolutionary couplings Analysen und interpretierbaren Modellen des maschinellen Lernens
Influenza A viruses are responsible for the outbreak of epidemics as well as pandemics worldwide. The surface protein neuraminidase of this virus is responsible, among other things, for the release of virions from the cell and is thus of interest in pharmacological research. The aim of this work is to gain knowledge about evolutionary changes in sequences of influenza A neuraminidase through different methods. First, EVcouplings is used with the goal of identifying evolutionary couplings within the protein sequences, but this analysis was unsuccessful. This is probably due to the great sequence length of neuraminidase. Second, the natural vector method will be used for sequence embedding purposes, in hopes to visualize sequential progression of the virus protein over time. Last, interpretable machine learning methods will be applied to examine if the data is classifiable by the different years and to gain information if the extracted information conform to the results from the EVcouplings analysis. Additionally to using the class label year, other labels such as groups or subtypes are used in classification with varying results. For balanced classes the machine learning models performed adequately, but this was not the case for imbalanced data. Groups and subtypes can be classified with a high accuracy, which was not the case for the years, continents or hosts. To identify the minimal number of features necessary for linear separation of neuraminidase group 1 subtypes, a logistic regression was performed at last, resulting in the identification of 15 combinations of nine amino acid frequencies. Since the sequence embedding as well as the machine learning methods did not show neuraminidase evolution over time, further research is necessary, for example with focus on one subtype with balanced data.Influenza A Viren sind weltweit für den Ausbruch von Epidemien und Pandemien verantwortlich. Das Oberflächenprotein Neuraminidase dieses Virus ist u.A. für die Freisetzung der Virionen aus der Zelle verantwortlich und somit Bestandteil pharmakologischer Forschungen. Ziel dieser Arbeit ist es, durch verschiedene Methoden Erkenntnisse über evolutionäre Veränderungen in Sequenzen der Influenza A Neuraminidase zu gewinnen. Zunächst wird EVcouplings mit dem Ziel eingesetzt, evolutionary couplings innerhalb der Proteinsequenzen zu identifizieren, jedoch war diese Analyse nicht erfolgreich. Dies ist wahrscheinlich auf die Sequenzlänge der Neuraminidase zurückzuführen. Zweitens wird die natural vectors Methode auf die Proteinsequenzen angewendet, in der Hoffnung, die sequenzielle Entwicklung des Virusproteins im Laufe der Zeit zu visualisieren. Schließlich werden interpretierbare Methoden des maschinellen Lernens angewandt, um zu untersuchen, ob die Daten nach den verschiedenen Jahren klassifiziert werden können und um Informationen darüber zu gewinnen, ob die extrahierten Informationen mit den Ergebnissen der EVcouplings-Analyse übereinstimmen. Neben der Verwendung der Jahre als Klassenlabel werden auch andere Labels wie Gruppen oder Subtypen bei der Klassifizierung verwendet, mit unterschiedlichen Ergebnissen. Bei balancierten Klassen erzielten die maschinellen Lernmodelle gute Ergebnisse, bei imbalancierten Daten war dies jedoch nicht der Fall. Gruppen und Subtypen können mit einer hohen Genauigkeit klassifiziert werden, was bei den Jahren, Kontinenten oder Wirten nicht zutraf. Um die minimale Anzahl von Merkmalen zu ermitteln, die für eine lineare Trennung der Subtypen der Neuraminidasegruppe 1 erforderlich sind, wurde anschließend eine logistische Regression durchgeführt, die zur Identifizierung von 15 Kombinationen aus neun Aminosäurehäufigkeiten führte. Da die Visualisierung der natural vectors als auch die Methoden des maschinellen Lernens keine Evolution der Neuraminidase im Laufe der Zeit aufzeigten, sind weitere Untersuchungen notwendig, zum Beispiel mit Fokus auf einen Subtyp mit gleichgewichtetem Datensatz
Speichern von grafischen Daten für NFTs auf der Blockchain
In dieser Forschungsarbeit wird ein Überblick darüber gegeben, wie Grafikdaten eines NFT auf der Blockchain gespeichert werden können. Es werden verschiedene Ansätze untersucht und vorhandene Projekte analysiert. Dabei werden vor allem die Aspekte Sicherheit, Ressourcen und Anwendbarkeit betrachtet. Mithilfe einer Testumgebung werden die recherchierte Ansätze vergleichbar, wobei sich in der Arbeit auf skalierbare Vektorgrafiken (SVG) konzentriert wird. Letztendlich zeigt sich, dass es für simple SVG sinnvoll ist, ihren Code als String oder auch in Base64 codiert im NFT selbst abzulegen. Für komplexere Grafiken wird ein Ansatz mit einem Smart Contract empfohlen, um die Kosten pro NFT zu reduzieren. Die Vorgehensweise, die Grafikdaten durch eine Funktion wiederherzustellen, eignet sich außerdem auch für Ansätze, die nicht auf Vektor Grafiken bauen. Es zeigt sich, dass durch einen gewissen Mehraufwand durchaus NFT und Grafikdaten auf der Blockchain abgelegt werden können und kein Risiko durch die Trennung zwischen On- und Off-Chain eingegangen werden muss
Social media forensics relevance : opportunities and perspectives of collecting picture and video content from social media platforms for crime investigation
Die vorliegende Arbeit betrachtet die Möglichkeiten zur Sicherung von Foto- und Videobeiträgen aus sozialen Netzwerken, um diese im Rahmen der Strafverfolgung als Beweismittel nutzbar zu machen. Vier ausgewählte Sicherungsmethoden werden in einem Sicherungsversuch angewendet und im Anschluss miteinander verglichen. Schließlich wird aus den so ermittelten positiven Eigenschaften der Methoden eine hypothetische optimale Methode formuliert, welche für eine zukünftige Anwendung implementiert werden könnte
Content Marketing in the sports fashion industry on the example of Nike : Development of success stories of social storytelling
Immer mehr Personen nutzen Social Media Plattformen, um sich von ihrem Alltag abzulenken und auch, um mit Freunden in Kontakt zu bleiben. Durch die Steigerung der Nutzerzahlen steigen jedoch auch die täglich geposteten Beiträge. Um herauszustechen gilt es für Unternehmen ihren Content den Nutzerinnen und Nutzern anzupassen. Mithilfe von Social Storytelling können Botschaften in Geschichten verpackt an die Zielgruppe gebracht werden
Committing of Cybercrime
Die vorliegende Arbeit befasst sich mit dem Cybercrime-Phänomen Phishing. Durch die Analyse von echten Delikten im Bereich des Phishings wird betrachtet, inwieweit das Phänomen durch das Strafgesetzbuch erfasst wird. Dafür wird sich an Paragrafen orientiert, die aus der Cybercrime-Konvention hervorgegangen sind, beziehungsweise durch diese geändert wurden und dem Bereich Cybercrime im engeren Sinn zugeordnet werden können. Neben einer Definition des Begriffes Cybercrime werden eine begriffliche Einordnung des Phänomens Phishing vorgenommen und die Grundzüge dieses aufgezeigt. Anschließend wird mithilfe der Delikte erörtert, welche Tatbestandsmerkmale der einzelnen Paragrafen sich bei den Delikten detektieren lassen und inwieweit die Begehungsweise Einfluss auf die detektierbaren Tatbestandsmerkmale hat. Bei der Erörterung wird auch auf den Begriff Daten eingegangen und welche Definition diesem innerhalb der betrachten Paragrafen zugrunde liegt
Armut macht Kinder krank - Aufwachsen in prekären Lebenslagen : der Einfluss von Armut auf den Gesundheitszustand von Kindern
Der Schwerpunkt der Arbeit liegt darin, anhand einer intensiven Literaturrecherche, die Armutsbetroffenheit von Kindern unter dem Aspekt ihrer Gesundheit zu betrachten. Es wird der Frage nachgegangen, inwiefern sich Armut auf die Gesundheit von Kindern in Deutschland auswirkt und wie Armutsprävention sowie Gesundheitsförderung stattfinden. Es ist von Bedeutung, (Kinder-)Armut zu definieren und den Gesundheitsbegriff beziehungsweise gesundheitliche und (- soziale) Ungleichheit zu beleuchten, um im späteren Verlauf der Bachelorarbeit auf die beeinflussenden Faktoren einzugehen. Anhand dieser Faktoren wird sich auf die Auswirkungen auf den Gesundheitszustand spezialisiert. Im Anschluss soll untersucht werden, wie Armutsprävention sowie Gesundheitsförderung stattfinden. Die Handlungsmöglichkeiten/ Unterstützungsmaßnahmen der Sozialen Arbeiten bilden den Schluss
Qualitätssicherung in der sozialen Arbeit : das Themenfeld Kompetenzsicherung in der Beratung
Die Masterarbeit widmet sich der Umsetzung von Qualitätsstandards in der Beratungspraxis. Dafür wird in einem theoretischen Teil erläutert, was unter Qualität verstanden, und wie der Begriff zwischen den involvierten Akteuren in der Sozialen Arbeit verhandelt wird. Da besonders die Ebenen der Kompetenzsicherung in der Beratung beleuchtet wird, werden ergänzend die besonderen Merkmale der Beratung in der Sozialen Arbeit vorgestellt und die für die Beratung benötigten Kompetenzen erörtert. Mittels der Auswertung von empirischem Material, das durch Telefoninterviews erhoben wurde, wurde eine Überprüfung der Implementierung von Qualitätsstandards vorgenommen. Die dadurch nachgewiesenen Schwierigkeiten bei der Kompetenzsicherung werden diskutiert
54 years "Aktenzeichen XY... ungelöst" . the reasons for its continuing success on German television
In der vorliegenden Arbeit wird die Sendung „Aktenzeichen XY…ungelöst“ im deutschen Fernsehen analysiert. Im Fokus des Forschungsinteresses steht dabei die Entwicklung der Sendung über die letzten 54 Jahre. Anhand der literaturbasierten Analyse nach Mikos, Hickethier und Pinseler wird ermittelt, welche Faktoren zum anhaltenden Erfolg von „Aktenzeichen XY…ungelöst“ im deutschen Fernsehen beigetragen haben. Mittels der Analyse einzelner Folgen sowie der Befragung der Geschäfts- und Redaktionsleitung der Produktionsfirma Securitel GmbH, werden die Erfolgsfaktoren und Kontexte der Sendung beleuchtet. Die Arbeit identifiziert dabei sieben primäre Erfolgsfaktoren. Diese setzten sich zusammen aus dem Konzept, der Darstellungsweise, der Einbringung von Zuschauenden, der Struktur, der Transparenz, der Reichweite, der Aktualität und der Kreativität der Sendung
The Rise of Low Code : a Guide for the Implementation of Low Code in German Companies
In dieser Masterthesis wird die Thematik eines Einführungsprojekts für No Code/ Low Code-Plattform behandelt. Die Zielstellung der Arbeit ist die Entwicklung eines Leitfadens für die Einführung von No Code/ Low Code-Projekten. Zur Realisierung dieses Forschungsziels wurden 8 problem-zentrierte Experteninterviews geführt. Diese Interviews wurden nach der Verschriftlichung mittels der qualitativen Inhaltsanalyse nach Kuckartz ausgewertet. Im speziellen wurde hier die strukturierende qualitative Inhaltsanalyse angewendet.
Die Evaluation der Ergebnisse hat aufgezeigt, dass die meisten Experten während der aktiven Phase der Einführung einer solchen Plattform eine Form des agilen Vorgehens bevorzugen. Als überraschend hat sich herausgestellt, dass die Vorbereitung des Projekts einen großen Teil der Implementierung einnimmt und oft vernachlässigt wird. Aus diesen Erkenntnissen haben sich zwei mögliche Vorgehensweisen herausgestellt. Die eine ist ein 2-Projektdesign, bei dem ein Vorbereitungsprojekt agil oder klassisch durchgeführt wird. Das zweite Projekt begleitet danach die aktive Phase der Einführung in einer agilen Vorgehensweise.
Die zweite mögliche Vorgehensweise ist ein hybrides Vorgehen, welches in einem Wasserfallrahmen stattfindet. In beiden Fällen wird die aktive Implementierungsphase als agiles Vorgehen durchgeführt
Anwendung von MVCNN-Verfahren auf synthetisch generierte 3D-OCT-Abbildungen der menschlichen Netzhaut
Ziel dieser Arbeit ist das Evaluieren der Klassifikationsfähigkeit eines MVCNN-Verfahrens am Teilproblem der Klassifikation von prozedural generierten, idealisierten Darstellungen von OCT-Scans. Zu diesem Zweck wird ein Tool für das Erstellen ¨solcher Szenen entwickelt sowie ein Algorithmus zur Volumenberechnung von sich überschneidenden Meshes, welcher für das automatische Labeling dieser Szenen verwendet wird