Offenburg University of Applied Sciences
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Entwicklung eines CBT-Labors zur Einführung in serverseitige Programmierung mit Node.js
No full textIn der vorliegenden Bachelorarbeit wird ein CBT-Modul zur serverseitigen Entwicklung mit Node.js erstellt. Dabei werden spezifische Lehrkonzepte und Kriterien berücksichtigt, um ein erfolgreiches Lernergebnis zu erzielen
Single-cell operando SOC and SOH diagnosis in a 24 V lithium iron phosphate battery with a voltage-controlled model
Get PDFBatteries typically consist of multiple individual cells connected in series. Here we demonstrate single-cell state of charge (SOC) and state of health (SOH) diagnosis in a 24 V class lithium-ion battery. To this goal, we introduce and apply a novel, highly efficient algorithm based on a voltage-controlled model (VCM). The battery, consisting of eight single cells, is cycled over a duration of five months under a simple cycling protocol between 20 % and 100 % SOC. The cell-to-cell standard deviations obtained with the novel algorithm were 1.25 SOC-% and 1.07 SOH-% at beginning of cycling. A cell-averaged capacity loss of 9.9 % after five months cycling was observed. While the accuracy of single-cell SOC estimation was limited (probably owed to the flat voltage characteristics of the lithium iron phosphate, LFP, chemistry investigated here), single-cell SOH estimation showed a high accuracy (2.09 SOH-% mean absolute error compared to laboratory reference tests). Because the algorithm does not require observers, filters, or neural networks, it is computationally very efficient (three seconds analysis time for the complete data set consisting of eight cells with approx. 780.000 measurement points per cell)
Policy approaches to stimulate exports: The case of Georgia
Get PDFThis report examines exporters’ challenges and possible solutions for public intervention to promote foreign trade. Based on fieldwork conducted in Georgia, we explore which policy approaches can help to stimulate Georgian exports further. Our outcomes show that exporters face substantial barriers such as navigating complex trade regulations, lack of knowledge about target markets, trade finance gaps, as well as new export promotion programs (EPPs) in competitor countries. Other upper-middle-income countries can learn from our results that exporters can significantly benefit from a comprehensive export promotion strategy combined with an ecosystem-based “team” approach. EPPs related to awareness and capacity building in Georgia should be part of this strategy, focusing on challenges such as a lack of knowledge about trade practices and international business skills. Other EPPs must help to mitigate related market failures, as information gathering is costly, and firms have no incentive to share this information with competitors. Furthermore, targeted marketing support and customer matchmaking can answer Georgian exporters’ challenges, such as lack of market access and low sector visibility. Our results also show that public intervention through financial support and risk mitigation is essential for firms with an international orientation. The high-quality, rich outcomes provide significant value for other upper-middle-income countries by exploring the example of Georgia’s contemporary circumstances in an in-depth manner based on extensive interviews and document analysis. Limitations include that our work primarily relies on qualitative data and further research could involve a quantitative study with a diverse range of sectors
A Comprehensive Survey of Isocontouring Methods: Applications, Limitations and Perspectives
Get PDFThis paper provides a comprehensive overview of approaches to the determination of isocontours and isosurfaces from given data sets. Different algorithms are reported in the literature for this purpose, which originate from various application areas, such as computer graphics or medical imaging procedures. In all these applications, the challenge is to extract surfaces with a specific isovalue from a given characteristic, so called isosurfaces. These different application areas have given rise to solution approaches that all solve the problem of isocontouring in their own way. Based on the literature, the following four dominant methods can be identified: the marching cubes algorithms, the tessellation-based algorithms, the surface nets algorithms and the ray tracing algorithms. With regard to their application, it can be seen that the methods are mainly used in the fields of medical imaging, computer graphics and the visualization of simulation results. In our work, we provide a broad and compact overview of the common methods that are currently used in terms of isocontouring with respect to certain criteria and their individual limitations. In this context, we discuss the individual methods and identify possible future research directions in the field of isocontouring
Social Media in der Medienbranche
No full textSocial Media hat für Unternehmen der Medienbranche mehrere Dimensionen. Es sind Wettbewerbsmedien im Kampf um Marktanteile im Nutzer- und Werbemarkt, aber auch neue Kommunikationskanäle und Umfelder für die Entwicklung und Vermarktung neuer eigener Social-Media-Produkte. Entsprechend ist die Integration der Möglichkeiten sozialer Medien in die strategische Planung von Medienunternehmen seit der Jahrtausendwende mehr und mehr zum Erfolgsfaktor geworden; ein Thema, das in die digitale Transformationsstrategie eingebettet werden muss
Hybrid Inverse Kinematics for a 7-DOF Manipulator Handling Joint Limits and Workspace Constraints
No full textA manipulator with a human-like range of motion combined with adequate control strategies can increase the autonomy of humanoid robots. If we look at the motion patterns of human beings during manipulation, we see that they often combine trunk and manipulator motion to grasp objects lying outside the workspace of the manipulator itself. In this work, we introduce an approach for a hybrid inverse kinematics algorithm with a focus on avoiding joint and workspace limitations. We combine a fully analytical inverse kinematics algorithm for a redundant 7-DOF manipulator with the inverse kinematics of the robot’s trunk. To handle the workspace limitations, if a desired pose lies outside the workspace, we combine the robot’s trunk motion with the manipulator motion. We demonstrate the performance of our approach with the humanoid robot Sweaty, playing fully autonomously a chess game against a human while picking up chess pieces lying outside the workspace of its manipulator by a combined trunk and manipulator motion
Implementation and Evaluation of an Assisting Fuzzer Harness Generation Tool for AUTOSAR Code
No full textThe digitalization in vehicles tends to add more connectivity such as over-the-air (OTA) updates. To achieve this digitization, each ECU (Electronic Control Unit) becomes smarter and needs to support more and more different externally available protocols such as TLS, which increases the attack surface for attackers. To ensure the security of a vehicle, fuzzing has proven to be an effective method to discover memory-related security vulnerabilities. Fuzzing the software run- ning on a ECU is not an easy task and requires a harness written by a human. The author needs a deep understanding of the specific service and protocol, which is time consuming. To reduce the time needed by a harness author, this thesis aims to develop FuzzAUTO, the first assistant harness generation tool targeting the AUTOSAR (AUTomotive Open System ARchitecture) BSW (Basic Software) to support manual harness generation
Entwicklung einer Smartphone-App zur Ansteuerung eines Smartlock mit UWB-Technologie
No full textIn einer digitalisierten Welt wird das Smartphone zunehmend multifunktional eingesetzt. Auch Anwendungen für eine eindeutige Identifikation wie bei Banking-Apps sind bereits verfügbar, weshalb das Smartphone auch als Ersatz des klassischen Schlüssels genutzt werden kann.
Ziel der Thesis ist es, genau das unter Beweis zu stellen. Im Rahmen der Arbeit soll eine mobile Applikation in Android Studio für ein Google Pixel 7 Pro entwickelt werden, die mit einem Türschloss interagieren und dieses ansteuern kann. Eine Besonderheit dieses Systems besteht in der präzisen Positionsbestimmung mithilfe der Ultra-Wideband Technologie. Diese wird genutzt, um die Position des Smartphones zum Türschloss genau zu bestimmen und festzulegen, ab welcher Position das Schloss auf die Interaktion des Smartphones reagieren soll.
Die im Rahmen der Thesis entwickelte App hat das Ziel erfüllt. Sie fungiert als Demo-App für ein funktionierendes Tür-System, bei dem die Positionsbestimmung mit Ultra-Wideband umgesetzt wurde. Ebenfalls wurde der Datenaustausch mit mehreren Sicherheitsmechanismen wie einem AES-Algorithmus, einem Running Counter oder einem Hash-Wert umgesetzt.
Dennoch muss erwähnt werden, dass das Ziel, den Datenaustausch ebenfalls mit Ultra-Wideband zu implementieren, nicht gelungen ist. Hierfür wird in der bestehenden App Bluetooth Low Energy genutzt.
Im Laufe der Arbeit hat sich gezeigt, dass Ultra-Wideband im Zusammenhang mit dem angedachten Tür-System zur Positionsbestimmung geeignet ist. Es konnte eine hohe Präzision mit einer Aktualisierungsrate von mehreren Ranging-Ergebnissen pro Sekunde erreicht werden.
Allerdings ist ein abgeschlossenes Konzept, das ausschließlich auf Ultra-Wideband basiert, bislang nicht möglich. Ebenfalls erschweren fehlende Standards die Implementierung. Hier mangelt es an einer Vereinheitlichung.
Auch besteht Potenzial zur Entwicklung von Konzepten für die Umsetzung des Datenaustauschs über Ultra-Wideband in mobilen Applikationen. Somit wäre es möglich, Ultra-Wideband als alleinige Technologie für solche Systeme zu nutzen.
Abschließend zeigt diese Arbeit jedoch, dass Positionsbestimmung mit Ultra-Wideband im in der Thesis untersuchten Konzept möglich ist und die Technologie für eine Indoorpositionierung in Kombination mit einem smarten Türschloss genutzt werden kann. Die herausragende Präzision in Echtzeit kann in diesem Prototyp verdeutlicht werden und als ein funktionierendes System als Grundlage für zukünftige Arbeiten genutzt werden
Cross-Cloud-Atomarität mittels eines 2-Phasen-Commit-Protokolls
No full textImmer mehr Unternehmen setzen auf eine Cross-Cloud-Strategie, die es Unternehmen ermöglicht, ihre Anwendungen und Daten über mehrere Cloud-Plattformen hinweg effizient zu verwalten und zu betreiben. Konsistenz und Atomarität zwischen den Cloud-Plattformen zu wahren, stellt eine große Herausforderung dar. Hierzu wird in dieser Arbeit eine Lösung vorgestellt, um Cross-Cloud-Atomarität zu erreichen, welche auf Basis des 2-Phasen-Commit-Protokolls (2PC) beruht. In diesem Zusammenhang wird die Funktionsweise des 2PC-Protokolls erörtert und Erweiterungen sowie Alternativen zum Protokoll kurz angesprochen. Zusätzlich werden alternative Lösungsansätze diskutiert, die für die Erzielung von Cross-Cloud-Atomarität in Betracht gezogen werden können. Dadurch wird ein umfassender Einblick in das Thema sowie mögliche Lösungsansätze für diese Herausforderung gewährt
Garbage in, Garbage out: How does ambiguity in data affect state-of-the-art pedestrian detection?
Get PDFThis thesis investigates the critical role of data quality in computer vision, particularly in the realm of pedestrian detection. The proliferation of deep learning methods has emphasised the importance of large datasets for model training, while the quality of these datasets is equally crucial. Ambiguity in annotations, arising from factors like mislabelling, inaccurate bounding box geometry and annotator disagreements, poses significant challenges to the reliability and robustness of the pedestrian detection models and their evaluation. This work aims to explore the effects of ambiguous data on model performance with a focus on identifying and separating ambiguous instances, employing an ambiguity measure utilizing annotator estimations of object visibility and identity. Through accurate experimentation and analysis, trade-offs between data cleanliness and representativeness, noise removal and retention of valuable data emerged, elucidating their impact on performance metrics like the log average miss-rate, recall and precision. Furthermore, a strong correlation between ambiguity and occlusion was discovered with higher ambiguity corresponding to greater occlusion prevalence. The EuroCity Persons dataset served as the primary dataset, revealing a significant proportion of ambiguous instances with approximately 8.6% ambiguity in the training dataset and 7.3% in the validation set. Results demonstrated that removing ambiguous data improves the log average miss-rate, particularly by reducing the false positive detections. Augmentation of the training data with samples from neighbouring classes enhanced the recall but diminished precision. Error correction of wrong false positives and false negatives significantly impacts model evaluation results, as evidenced by shifts in the ECP leaderboard rankings. By systematically addressing ambiguity, this thesis lays the foundation for enhancing the reliability of computer vision systems in real-world applications, motivating the prioritisation of developing robust strategies to identify, quantify and address ambiguity.In dieser Bachelorarbeit wird die kritische Rolle der Datenqualität auf dem Gebiet von Computer Vision untersucht, insbesondere im Bereich der Fußgängererkennung. Die Verwendung von Deep-Learning-Methoden hat die Bedeutung umfangreicher Datensätze für das Training von Modellen hervorgehoben, wobei die Qualität dieser Datensätze von entscheidender Bedeutung ist. Die Mehrdeutigkeit von Annotationen, die durch Faktoren wie falsches Labeling, ungenaue Bounding-Box Geometrie und Unstimmigkeiten zwischen den Annotatoren entsteht, stellt eine große Herausforderung für die Zuverlässigkeit und Robustheit der Fußgängererkennungsmodelle und deren Evaluation dar. Diese Arbeit zielt darauf ab, die Auswirkungen mehrdeutiger Daten auf die Modellleistung zu untersuchen, wobei der Schwerpunkt auf der Identifizierung und Abtrennung mehrdeutiger Instanzen liegt, wozu ein Mehrdeutigkeitsmaß verwendet wird, das die Schätzungen von Annotatoren bezüglich der Objektsichtbarkeit und -identität nutzt. Durch präzise Experimente und Analysen konnten Kompromisse zwischen der Datenreinheit und Repräsentativität der Daten, der Entfernung von mehrdeutigen Daten und der Beibehaltung wertvoller Daten gefunden werden, die sich auf Leistungskennzahlen wie die Log Average Miss-Rate, den Recall und die Precision auswirken. Darüber hinaus wurde eine starke Korrelation zwischen Mehrdeutigkeit und Okklusion festgestellt, wobei eine höhere Mehrdeutigkeit mit einer größeren Okklusionsprävalenz einhergeht. Der EuroCity Persons Datensatz diente als primärer Datensatz, der mit etwa 8,6% mehrdeutigen Instanzen im Trainingsdatensatz und 7,3% in den Validierungsdaten einen erheblichen Anteil mehrdeutiger Daten aufwies. Die Ergebnisse zeigten, dass das Entfernen mehrdeutiger Daten die Log Average Miss-Rate verbessert, insbesondere durch die Verringerung von False Positives. Eine Erweiterung der Trainingsdaten mit Beispielen aus benachbarten Klassen verbesserte den Recall, verringerte aber die Precision. Die Fehlerkorrektur von falschen False Positives und False Negatives wirkt sich erheblich auf die Ergebnisse der Modellevaluation aus, wie Veränderungen in der ECP-Rangliste zeigten. Durch den systematischen Umgang mit Mehrdeutigkeit legt diese Arbeit den Grundstein für die Verbesserung der Zuverlässigkeit von Bildverarbeitungssystemen in realen Anwendungen und motiviert dazu, robuste Strategien zur Identifizierung, Quantifizierung und Behandlung von Mehrdeutigkeit zu entwickeln