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Gegenstand der hier vorgestellten Arbeit ist die quantitative Untersuchung des Einflusses von Software-Fehlern auf angeordnete und überwachte Fahrzeugrückrufe mithilfe maschineller Lernmethoden. Der Anteil von immer komplexerer Software in Kraftfahrzeugen nimmt seit Jahren stets zu. Damit steigt auch der Anteil an Software, die einen erheblichen Einfluss auf die Fahrzeugsicherheit hat – aber steigen damit auch die von Software verursachten Rückrufe proportional dazu an? Ziel der vorliegenden Arbeit ist es, genau diese Frage zu untersuchen und den genauen Einfluss zu quantifizieren. Dazu werden Daten aus internationalen Rückrufdatenbanken herangezogen und näher untersucht. Aufgrund der großen Datenmenge werden geeignete Algorithmen des maschinellen Lernens ausgewählt und mit deren Hilfe die Daten aufbereitet und analysiert.
Securing software is one of the most important parts in modern software development.
Fuzzing has become one of the most popular methods to automatically test software.
Most fuzzing approaches need the target software to be recompiled which presupposes
source code to be available. When no source code is available, black box fuzzers are
used. In modern software, states play a big role in its functioning. A black box fuzzer
can come to its limits quick when operating on a stateful target with no knowledge.
The use of a state machine in a fuzzer can make the fuzzer more effective.
This thesis introduces a state machine estimation tool for black box systems. An
approach to estimate the state machine with state-of-the-art algorithms over a defined
interface is proposed. Fuzzing will be used to find more inputs and states of the target
to make a more complete state machine. The implemented approach is evaluated on
two stateful targets LightFTP and BFTPD. With a set of pre-known inputs, the
tool was able to correctly estimate the state machines of the targets and the fuzzing
method proved to be successful in finding more states and inputs. Multiple fuzzing
techniques and automata learning algorithms were benchmarked to find the most
successful combination.
Latency and sampling compensation in mixed-reality-in-the-loop simulations of production systems
(2023)
Facetten der Nachhaltigkeit
(2023)
Acceptance of e-motorcycles
(2023)
Accelerated Life Cycle Analysis of Lithium-Ion-Batteries under Different Fast-charging Algorithms
(2023)
HElmar-LiMo 2040
(2023)
Acceptance of E-Motorcycles
(2023)
Qualitätssicherung 4.0
(2023)
Die Bachelorarbeit befasst sich mit den Gründen für den Ausstieg aus dem Pflegeberuf oder der Reduzierung der wöchentlichen Arbeitszeit und wie diesen mit gesundheitsförderlichen Maßnhamen entgegengewirkt werden kann. Die identifizierten Hauptgründe sind berufsbedingte Erkrankungen oder das erhöhte Risiko zu erkranken, Vereinbarkeit von Beruf und Privatleben sowie fehlender Respekt gegenüber Person und Beruf. Daraus wurden drei Kategorien gebildet, an denen BGF angesetzt werden sollte. Diese sind Maßnahmen zur Förderung der Gesundheit, Maßnahmen zur Gestaltung des Dienstplans und des Ausfallmanagements sowie Maßnahmen zur Förderung der Anerkennung. Es wurden verschiedene Maßnahmen für diese drei Kategorien erarbeitet.
Musterhafte Software
(2023)
Estimation of uncertainties in sample results and their impact on Reliability Demonstration Tests
(2023)
Nutrition and Hydration
(2023)
High‑cell‑density cultivation of Vibrio natriegens in a low‑chloride chemically defined medium
(2023)
Grundsätzlich verspricht die Verwendung eines Cross-Plattform-Entwicklungsframeworks eine erhebliche Arbeits- und Zeitersparnis für Anwendungsentwickler. Sowohl Code als auch Assets müssen nur einmalig erstellt werden, es können aber mehrere Zielsysteme bedient werden (write-once run-anywhere). Auch Tests müssen nur einmal geschrieben werden. Die vorliegende Arbeit untersucht, wie gut dieses Versprechen von .NET MAUI, dem Nachfolger von Xamarin, erfüllt wird und vergleicht dazu die native Entwicklung für iOS mit Swift und SwiftUI.
Das Konzept „StudierES- Personalisierte Strategien für erfolgreiches Studieren“ zeichnet sich durch das Thematisieren von Arbeits- und Lernstrategien zum erfolgreichen Studieren, die Anleitung und Begleitung von strukturierten Reflexionsprozessen mittels Bildungsportfolio sowie die Angebote flexibler Lernräume, den Kompetenzmosaiken, zur Aneignung und Vertiefung von Kompetenzen im wissenschaftlichen Arbeiten sowie den erforderlichen digitalen Kompetenzen. Die Evaluationsergebnisse im Entwicklungs- und Forschungsprozess geben Hinweise für die Weiterentwicklung von Studium und Lehre und können somit zu veränderten Kommunikations- und Kooperationsstrukturen in der Hochschule beitragen.
Ziel ist es, die Qualität von Lehre und Studium durch die Integration von Arbeits- und Lernstrategien im Studium bei gleichzeitiger Implementierung von strukturierten Reflexionsprozessen mit Lernprozessbegleitung schrittweise zu verbessern. Zur Förderung der Eigenverantwortung von Studierenden bedarf es zusätzlich dem Bewusstwerden von Anforderungen im Studium und die Aneignung von adäquaten Kompetenzen in flexiblen Lernräumen. Im Entwicklungsprozess wurde erkennbar, dass die Förderung digitaler Kompetenzen für ein lernwirksames und erfolgreiches Studium eine Erweiterung der Bildungsziele notwendig macht. Umfangreiche Ergebnisse aus den Perspektiven der Studierenden und den Lehrenden und im Entwicklungsprozess von StudiereES zeigen konkrete Hinweise, Chancen und Grenzen zu innovativen Entwicklungen in Studium und Lehre auf.
Als Fazit des Entwicklungs- und Forschungsprozesses zu StudierES mit Transfer in Lehre und Studium zeigt das Modell „Architektur für erfolgreiches Lehren und Studieren“ die Komplexität und die Vielfalt der Gestaltungsmöglichkeiten der aufeinander abzustimmenden Ziele, Methoden, Medien und Materialien in Lehre und Studium auf.
Online-Studium aus Perspektive der Studierenden - Impulse für das Studentische Gesundheitsmanagement
(2023)
Photovoice as a participatory method: impacts on the individual, community and societal levels
(2023)
Kupplungsanordnung
(2023)