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Sustainability sponsorship in football : Opportunities, risks and benefits for actors and other stakeholders
No full textDie vorliegende Bachelorarbeit befasst sich mit den Chancen und Risiken des Nachhaltigkeitssponsorings im Profifußball in Bezug auf unterschiedliche Akteure und Stakeholder. Dabei steht eine theoretisch fundierte Einordnung des Themas durch die Analyse der zentralen Erfolgsfaktoren sowie Zielkonflikte aus der Perspektive von Vereinen und Sponsoren im Mittelpunkt. Ausgangslage hierfür ist die zunehmende gesellschaftliche Erwartung an Organisationen, auch soziale und ökologische Verantwortung im Kontext des Profisports zu übernehmen. Theoretisch stützt sich die Arbeit auf zentrale Konzepte wie die Stakeholder-Theorie, Legitimitätstheorie und den Shared-Value-Ansatz. Ergebnisse der Arbeit sind, die aus der Analyse hervorgehenden Erfolgsfaktoren als theoretisches Konzept und die daraus abgeleiteten Handlungsempfehlungen für die verschiedenen Stakeholder
Evaluation of methods for the creation of virtual enemies for multiplayer card games using the example of Illimat
No full textDie Entwicklung von Kartenspielen erfreut sich seit Jahren erneut einer großen Beliebtheit. Doch eine Vielzahl dieser Spiele erhalten nie eine digitale Variante, weniger davon noch eine mit einer Art Computergegner. Doch diese bieten sich nicht nur aus Sicht der Spieler an um das Spielen im Alleingang zu ermöglichen, sondern können auch wichtige Einblicke in die Statistik und Spielweise geben indem Daten während des Spielens erfasst werden. In Anbetracht dieser Vorteile werden in dieser Arbeit gängige Methoden zur Erstellung solcher Computergegner am Beispiel von Illimat analysiert. Dies benötigt die Umsetzung eines digitalen Klons des Spiels, als auch letztendlich einen virtuellen Gegner der das Spiel intelligent zu spielen vermag
Investigation of Electrical Properties of Samples at Low and High Frequencies
Full text linkDiese Masterarbeit untersucht die elektrischen Eigenschaften verschiedener Materialien, darunter Aluminium, kupferkaschiertes Aluminium und graphenbeschichtete Materialien, unter Gleichstrom- (DC) und Wechselstrom- (AC) Bedingungen. Der Schwerpunkt liegt auf der Widerstandsänderung im Frequenzbereich von 0 Hz bis 1 MHz sowie auf der Hochfrequenzleistung (1 MHz- 3 GHz) dieser Materialien als Innenleiter in Übertragungsleitungen. Zur Durchführung der Messungen wurde die Vierleitermethode zur Analyse des Wider-stands bei Gleichstrom verwendet, während ein LCR-8201 zur Charakterisierung der Proben im Nieder- bis Mittelfrequenzbereich eingesetzt wurde. Hochfrequenzmessungen erfolgten mithilfe eines Vektornetzwerkanalysators (VNA). Die experimentellen Ergebnisse zeigen signifikante Unterschiede im Widerstandsverhalten in den verschiedenen Frequenzbereichen. Insbesondere das kupferkaschierte Aluminium zeigte eine überlegene Leitfähigkeit und geringere Verluste, während die Graphenbeschichtung vielversprechende Eigenschaften für Hochfrequenzanwendungen aufwies. Diese Ergebnisse tragen zu einem besseren Verständnis der Materialeigenschaften im Hinblick auf das Design von Übertragungsleitungen bei und zeigen den Einfluss der Frequenz auf die elektrische Leistung.This master's thesis investigates the electrical properties of various materials, including aluminum, copper-clad aluminum, and graphene-coated materials, under direct current (DC) and alternating current (AC) conditions. The focus is on the change in resistance across a frequency range from 0 Hz to 1 MHz, as well as the high-frequency performance (1 MHz to 3 GHz) of these materials when used as inner conductors in transmission lines. To conduct the measurements, the four-wire method was used to analyze resistance under direct current, while an LCR-8201 was employed to characterize the samples in the low- to mid-frequency range. High-frequency measurements were performed using a vector network analyzer (VNA). The experimental results reveal significant differences in resistance behavior across the various frequency ranges. In particular, copper-clad aluminum demonstrated superior conductivity and lower losses, while the graphene coating exhibited promising properties for high-frequency applications. These findings contribute to a better understanding of the material properties with respect to transmission line design and illustrate the influence of frequency on electrical performance
Reproduzierende Kernel-Hilberträume und der Satz von Moore und Aronszajn
Full text linkThe theory of Reproducing Kernel Hilbert Spaces (RKHS) has been a cornerstone of modern functional analysis and machine learning, offering a mathematically rich framework in which inner products, convergence and pointwise evaluation come together within a unified analytic setting. This thesis explores the concept of RKHS with a focus on Moore-Aronszajn Theorem which states; if we start with a non-empty set and define a special kind of function between pairs
of elements in that set - a function that always gives nonnegative results in a certain technical sense and is symmetric - then there is a unique Hilbert space of functions associated with that set. This Hilbert space, known as RKHS, has a very important feature: it allows us to recover the value of any function in the space at a specific point simply by taking an inner product with a special function that is determined by the original function we started with. That special function
is called a reproducing kernel and it encodes the entire structure of the space.
In addition to our contribution to the proof of the theorem, we aim to bridge the abstract theory of kernels with the rigorous framework of functional analysis, thereby making the construction of RKHS more intuitive and structurally coherent for mathematical audiences
Customer Experience : an investigation of the determinants of consumer decision-making behavior in the context of digital change
Full text linkIm Zeitalter der Digitalisierung verändert sich das Konsumverhalten insbesondere im Hinblick auf unterschiedliche Generationen fundamental. Diese Arbeit untersucht, wie digitale Touchpoints entlang der Customer Journey das Kaufverhalten der Generation Millennials, Generation Z und Generation Alpha beeinflussen. Aufbauend auf einer literaturbasierten Analyse werden zentrale Unterschiede und Gemeinsamkeiten im Mediennutzungsverhalten, den Erwartungen an digitale Kommunikation sowie im Umgang mit Technologien wie Künstlicher Intelligenz (KI), Augmented Reality (AR) und Gamification herausgearbeitet. Die Relevanz personalisierter Inhalte, dem Stellenwert von Datenschutz und dem Potenzial von Storytelling als Marketinginstrument werden ebenfalls beleuchtet. Die Ergebnisse zeigen, dass eine zielgruppenspezifische, technikaffine und werteorientierte Ansprache entscheidend für eine erfolgreiche digitale Markenkommunikation ist. Abschließend werden praxisnahe Handlungsempfehlungen für Unternehmen abgeleitet, um langfristige Kundenbindung und Markentreue zu fördern
Planning, execution and evaluation of anaerobic digestion experiments in continuously operated laboratory reactors
Full text linkDie Bachelorarbeit untersucht den Einsatz syntropher Mikroorganismen als molekularbiologischen Marker zur Prozessüberwachung und -steuerung von Biogasfermentern.
Ziel ist es, die Frühdiagnose von Prozessstörungen bei der anaeroben Vergärung biogener Abfallstoffe und Nebenprodukte zu verbessern, da die dabei verwendeten Substrate aufgrund ihrer stark schwankenden Zusammensetzung häufig zu Belastungsspitzen und instabilen Prozessen führen. Dafür werden gezielt Stresszustände durch Variation der Raumbelastung und Substratwechsel in Laborreaktoren herbeigeführt. Mithilfe molekularbiologischer Methoden werden diese genauer untersucht und die Eignung des Biomarkers im Vergleich zu etablierten Parametern wie dem FOS/TAC-Verhältnis bewertet
Development of a controlling software and technical evaluation of a photogrammetry cave system for creating 3d models of humans
Full text linkDas Ziel dieser Arbeit ist die Bestimmung und Zusammenfassung der Anforderungen an das Bildmaterial für eine photogrammetrische Menschmodellerstellung und die Entwicklung bzw. Nutzung von Methoden zur technischen Evaluation eines photogrammetrischen Scansystems für Menschmodelle in Bezug auf diese Anforderungen. Weiterhin ist die Entwicklung einer Steuerungssoftware für diese sogenannte Photogrammetrie-Cave Ziel dieser Arbeit. Dazu wird die Forschungsfrage gestellt, ob diese Photogrammetrie-Cave bezüglich der baulichen Eigenschaften des Menschmodellscanners und der technischen Eigenschaften der verwendeten Komponenten für eine photogrammetrische Modellerstellung im Kontext der forensischen Fallarbeit geeignet ist. Als spezifisches Beispiel für eine Methode der forensischen Fallarbeit wird die von dem Forensic Science Investigation Lab in Kooperation mit der Polizeidirektion Göttingen und der Deutschen Hochschule der Polizei entwickelte COMBI-Methode als Grundlage verwendet. Dazu wird ein Fokus auf Evaluationen bezüglich der Synchronität der Auslösung der Kameras, der wahrgenommenen Farbtreue der resultierenden Bilder, des Fokusbereiches und der Linsenverzeichnung der Kameraobjektive sowie der Position und Winkel der Kameras innerhalb der Photogrammetrie-Cave. Die Auswertung dieser Evaluationen zeigt, dass die Photogrammetrie-Cave noch Mängel bezüglich der Synchronität der Auslösezeitpunkte, der wahrgenommenen Farbechtheit und den Fokuseinstellungen aufweist. Weiterhin wurde eine Linsenverzeichnung in den Bildern festgestellt und Einschränkungen für die maximal aufnehmbare Körperhöhe erkannt. Die Positionen der Kameras und ihre Bildbereiche erlauben eine vollständige Aufnahme entsprechend der festgelegten Anforderungen. Weiterhin wurde die Entwicklung einer Software zur Steuerung der Photogrammetrie-Cave erfolgreich durchgeführt
Lernen aus Struktur : eine vergleichende Analyse der Change-Output-Klassifikation und deren Anwendung im Bitcoin-Adressclustering mittels Graph Neural Networks und klassischer Methoden des maschinellen Lernens
Full text linkDas Clustern von Bitcoin-Adressen stellt eine zentrale Herausforderung in der Blockchain-Analyse dar, da es die Identifikation zusammengehöriger Adressen zu einem Eigentümer ermöglicht. Ein entscheidender Schritt in diesem Prozess ist die verlässliche Erkennung von Change-Adressen innerhalb von Transaktionen, da diese wichtige Signale für den Aufbau korrekter Cluster liefern. Diese Arbeit untersucht die Wirksamkeit von Graph Neural Networks (GNNs) für die Klassifikation solcher Change-Outputs in Bitcoin-Transaktionen. Hierzu wurden Transaktionsdaten zu heterogenen, bipartiten Graphen vorverarbeitet und mit auf GraphSAGE basierenden Modellen trainiert. Verschiedene Architekturvarianten und Hyperparameter wurden systematisch evaluiert. Die Ergebnisse zeigen, dass ein zweischichtiges GNN den geringsten Loss erzielt, während tiefere Modelle ein ausgewogeneres Verhältnis zwischen Präzision und Recall erreichten. Aufbauend auf der finalen Konfiguration wurden zusätzliche Experimente durchgeführt, bei denen ausschließlich topologische Informationen isoliert wurden. Selbst unter dieser Einschränkung konnte die Genauigkeit gesteigert werden, was darauf hinweist, dass die Transaktionstoologie selbst bedeutungsvolle prädiktive Signale enthält. Insgesamt bestätigen die Ergebnisse, dass GNNs einen vielversprechenden Ansatz zur Klassifikation von Change-Adressen darstellen und das Bitcoin-Address-Clustering verbessern können, wodurch ein Beitrag zu robusteren Blockchain-Analysen in Forschung und Praxis geleistet wird.Bitcoin address clustering is a central challenge in blockchain analysis, as it enables the identification of common ownership across addresses. A key step in this process is the reliable detection of change addresses within transactions, since they provide essential signals for constructing accurate clusters. This thesis investigates the effectiveness of graph neural networks (GNNs) for the classification of change outputs in Bitcoin transactions. To this end, transaction data were preprocessed into heterogeneous bipartite graphs and trained using convolutional models based on GraphSAGE layers. Multiple architectural variations and hyperparameter settings were systematically evaluated. The results demonstrate that a two-layer GNN achieved the lowers loss, whereas deeper models provided a more balanced trade-off between precision and recall. Building on the final configuration, additional experiments were conducted that isolated purely topological information. Even under this restriction, the model exhibited an increase in accuracy, indicating that transaction topology itself carries meaningful predictive signals. Overall, the findings confirm that GNNs are a viable approach for change address classification and highlight their potential to enhance the accuracy of Bitcoin address clustering, thereby contributing to more robust blockchain analytics in research and practice
Strategic Use of Bitcoin Mining in Companies : Analysis of Economic Potentials for Companies Utilizing Renewable Energy Sources
Full text linkDiese Masterarbeit analysiert die strategische Nutzung von Bitcoin-Mining für Unternehmen in Deutschland unter besonderer Berücksichtigung der technischen und wirtschaftlichen Rahmenbedingungen des deutschen Strommarktes. Im Mittelpunkt steht die Frage, wie sich Bitcoin-Mining in bestehende Marktstrukturen integrieren lässt, um als flexibler Lastabnehmer zur Netzstabilität und zur effizienten Nutzung erneuerbarer Energien beizutragen. Zur Fundierung der Ergebnisse wurde in Zusammenarbeit mit der Deutschen Telekom das Pilotprojekt „Digitale Monetäre Photosynthese“ umgesetzt. Die im Rahmen des Projekts erhobenen und ausgewerteten Daten ermöglichen es, konkrete Potenziale und Handlungsempfehlungen für die Integration von Bitcoin-Mining in den deutschen Energiemarkt abzuleiten
Entwicklung eines Manage-mentsystems in der Sportwettenbranche
Full text linkDiese Masterarbeit widmet sich der Untersuchung moderner Managementsysteme in der Sportwettenbranche am Beispiel von RealBet (1XBET Ka-zakhstan). Ziel der Arbeiten ist es, die Effizienz bestehender Managementpraktiken zu bewerten, Schwachstellen im System zu identifizieren und konkrete Empfehlungen zu deren Beseitigung zu entwickeln.
Im theoretischen Teil werden klassische und moderne Managementtheorien, Organisationsstrukturen sowie Leistungsindikatoren von Managementsystemen systematisiert. Darauf aufbauend wird im empirischen Teil eine umfassende Analyse des RealBet-Unternehmens durchgeführt, die PESTEL- und SWOT-Analysen sowie eine Mitarbeiterbefragung umfasst.
Die Ergebnisse zeigen, dass RealBet über eine solide Marktposition und Innovationsfähigkeit verfügt, jedoch durch unzureichende interne Kommunikation, eingeschränkte Transparenz von Karrierewegen und mangelnde Automatisierung von Geschäftsprozessen belastet ist. Zu den vorgeschlagenen Lösungen gehören die Verbesserung der internen Kommunikations- und Motivationsmechanismen sowie die Entwicklung einer gamifizierten Plattform zur Steigerung des Kunden- und Mitarbeiterengagements.This master's thesis is devoted to the investigation of modern mana-ment sys-tems in the sports betting industry using the example of RealBet (1XBET Ka-zakhstan). The aim of the work is to assess the efficiency of existing manage-ment practices, identify weaknesses in the system and develop concrete rec-ommendations for their elimination.
In the theoretical part, classical and modern management theories, organiza-tional structures, as well as performance indicators of management systems are systematized. Based on this, a comprehensive analysis of the RealBet company is carried out in the empirical part, including PESTEL and SWOT analyses as well as an employee survey.
The results show that RealBet has a solid market position and innovation capa-bility, but is burdened by insufficient internal communication, limited transparen-cy of career paths and a lack of automation in business processes. The pro-posed solutions include the improvement of internal communication and motiva-tion mechanisms as well as the development of a gamified platform to increase customer and employee engagement