Informatik
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Metahumans ist ein innovatives Framework für die Unreal Engine, das hochgradig realistische digitale Charaktere zur Verfügung stellt. Metahumans zeichnen sich durch eine vollständige Control Rig aus, die es Entwicklern ermöglicht, vorgefertigte Animationen zu nutzen und sie nach Bedarf anzupassen und zu erweitern.
Im Rahmen dieser wissenschaftlichen Arbeit wird die Anwendung von Metahumans in der virtuellen Umgebung der Unreal Engine 5 untersucht. Das Hauptziel besteht darin, die Fähigkeit eines Metahumans zu untersuchen, mittels eines herkömmlichen Virtual Reality Headsets mithilfe von Motion Tracking gesteuert und animiert zu werden. Dabei wird speziell auf die Verwendung von Inverse Kinematics als Methode zur Erzeugung möglichst natürlicher Bewegungsabläufe eingegangen. Zusätzlich wird angestrebt, die Interaktion zwischen verschiedenen Metahuman-Avataren in einer Online-Sitzung zu ermöglichen.
Um den Einfluss auf das Immersionserlebnis der Benutzerinnen und Benutzer zu analysieren, werden Probandinnen und Probanden eingeladen, ihre Nutzererfahrungen zu evaluieren. Zu diesem Zweck werden zwei vergleichbare Level erstellt: eines in der Unreal Engine mit Metahumans und das andere in Unity mit den Meta Avataren von Oculus.
Diese wissenschaftliche Untersuchung zielt darauf ab, ein umfassendes Verständnis für die Leistungsfähigkeit von Metahumans zu erlangen, insbesondere im Vergleich zu anderen Avatar-Systemen.
Large language models have become widely available to the general public, especially due to ChatGPT's release. Consequently, the AI community has invested much effort into recreating language models of the same caliber as ChatGPT, since the latter is still a technical blackbox. This thesis aims to contribute to that cause by proposing R.O.B.E.R.T., a Robotic Operating Buddy for Efficiency, Research and Teaching. In doing so, it presents a first implementation of a lightweight environment which produces tailor-made, instruction-following language models with a heavy focus on conversational capabilities that instruct themselves into a given domain-context. Within this environment, the generation of datasets, the fine-tuning process and finally the inference of a unique R.O.B.E.R.T. instance are all carried out as part of an automated pipeline.
Im Fachbereich der Computerlinguistik ist die automatische Generierung von Szenen aus, in natürlicher Sprache verfassten, Text seit bereits vielen Jahrzehnten ein wichtiger Bestandteil der Forschung, welche in der "Kunst", "Lehre" und "Robotik" Verwendung finden. Mit Hilfe von neuen Technologien im Bereich der Künstlichen Intelligenzen (KI), werden neue Entwicklungen möglich, welche diese Generierungen vereinfachen, allerdings auch undurchsichtige interne vom Modell getroffene Entscheidungen fördern.
Ziel der vorgeschlagenen Lösung „ARES: Annotation von Relationen und Eigenschaften zur Szenengenerierung“ ist es, ein modulares System zu entwerfen, wobei einzelne Prozesse für den Benutzer verständlich bleiben. Außerdem sollen Möglichkeiten geboten werden, neue Entitäten und Relationen, welche über die Textanalyse bereitgestellt werden, auch in die Szenengenerierung im dreidimensionalen Raum einzupflegen, ohne dass hierfür Code zwingend notwendig wird.
Der Fokus liegt auf der syntaktisch korrekten Darstellung der Elemente im Raum. Dagegen lässt sich die semantische Korrektheit durch weitere manuelle Anpassungen, welche für spätere Generierungen gespeichert werden erhöhen. Letztlich soll die Menge der zur Darstellung benötigten Annotationen möglichst gering bleiben und neue szenenbezogene Annotationen durch die implementierten Annotationstools hinzugefügt werden.
In der Arbeit wird das Certainty-Tool, eine Erweiterung für den Unity-basierten Teil des Stolperwege Projektes, vorgestellt. Dieses verfolgt die Idee des VAnnotatoR weiter und erlaubt die Visualisierung von informationeller Ungewissheit der im Stolperwege-Praktikum digital rekonstruierten Gebäude. Dabei inkorporiert das Tool das Konzept hinter BIM (Building Information Modelling), eine neuartige Methode der Planung in der AEC-Branche, welches ein Selbstbewusstsein von Informationen für Teile eines Gebäudes ermöglicht. Dabei werden im Certainty-Tool Stufen der informationellen Ungewissheit entwickelt und diese auf Teile des Gebäudes zugewiesen. Das Tool wird anhand einer digitalen Rekonstruktion des zerstörten Rothschild-Palais vorgestellt. Des Weiteren wurde eine Evaluation basierend auf der Usability Metric for User Experience durchgeführt und weiterführende Entwicklungen und Verbesserungen des Tools diskutiert.
In dieser Arbeit werden 4,6 Millionen englische Tweets, welche das Keyword „Bitcoin“ enthalten, analysiert und der Zusammenhang zwischen dem Sentiment der Tweets und den Renditen des Bitcoin untersucht. Zur Bestimmung der Sentiment-Klassen werden Text-Klassifizierer mit verschiedenen Ansätzen, darunter auch auf Convolutional Neural Networks und Transformern basierende Modelle, in diesem Kontext evaluiert und optimiert. Es wird außerdem ein Meta-Modell konstruiert, welches beim Problem der Sentiment-Klassifikation von Tweets in drei Klassen {Positiv, Negativ, Neutral} in der betrachteten Domäne besser abschneidet, als die anderen begutachteten Modelle. Bezüglich des Zusammenhangs wird im Speziellen auch der Einfluss von Merkmalen der Tweets und ihrer Verfassern anhand der Distanzkorrelation untersucht.
Es sollte eine Simulationsumgebung mit einem Straßennetz und eine KDNA, die Autos auf diesem Straßennetz kontrolliert, implementiert werden. Für die Simulation wurde eine einfache graphische Darstellung entwickelt auf der eine variable Anzahl Autos auf einem vorprogrammierten Straßennetz fahren. Eine KDNA steuert diese Autos über Kontrolle von Gas-, Bremse- und Steuerradpositionen, wobei Geschwindigkeits- und Richtungskontrolle unabhängig stattfinden. Bei der Analyse der KDNA für mehrere Autos traten Leistungsprobleme auf, deren Quelle genauer untersucht wurde. Die Last wurde primär durch die Kommunikation zur Verwaltung der KDNA-Tasks im AHS erzeugt.
Das Ziel dieser Arbeit ist, einen Text automatisch darauf zu untersuchen, ob er Gebäude beschreibt, und diese gegebenenfalls zu visualisieren. Zu diesem Zweck wurde ein Prototyp entwickelt, der mithilfe von NLP-Software auf Basis einer UIMA-Pipeline einen Text auf Gebäudedaten untersucht und diese anschließend als 3D-Modelle auf einer Karte visualisiert. Um die Güte des Projekts zu bestimmen wurde eine Evaluation durchgeführt, in der die Aufgabe darin bestand, Paragraphen ihren zugehörigen 3D-Modellen zuzuordnen. Die Ergebnisse wiesen eine Erkennungsrate von 88.67\% auf. Jedoch wurden auch Schwächen im Standardisierungsverfahren der Parameter und in der einseitigen Art zu Visualisieren aufgezeigt. Zum Schluss wird vorgestellt, wie diese Schwachstellen mithilfe eines ontologischen Modells behoben werden können und wie mit dem Projekt weiterverfahren werden kann.
Gegenstand der hier vorgestellten Arbeit ist eine Applikation für die virtuelle Realität (VR), die in der Lage ist, die Struktur eines beliebigen Textes als begehbare, interaktive Stadt zu visualisieren. Darüber hinaus bietet das Programm eine besondere Textsuche an, die so in anderen konventionellen Textverarbeitungsprogrammen nicht vorzufinden ist. Dank der strukturellen Analyse und der Verwendung einiger außergewöhnlicher Analysetools des TextImager [2], ermöglicht text2City nicht nur die Suche nach bestimmten Textmustern, sondern zum Beispiel auch die Bestimmung der Textebene (Wort, Satz, Absatz, etc.) und einiges mehr. Ein weiteres Feature ist die Kommunikationsverbindung zwischen dem TextAnnotator-Service [1] und text2City, die dem Benutzer die Möglichkeit zum Annotieren bietet, aber auch von anderen Personen durchgeführte Annotationen sofort sichtbar machen kann. Für die Ausführung des Programms ist eine der beiden VRBrillen, Oculus Rift oder HTC Vive, ein für VR geeigneter PC, sowie die Software Unity nötig.
Spam detection in wikis
(2012)
Wikis haben durch ihre kollaborativen Eigenschaften maßgeblich an der Entstehung des Web 2.0 beigetragen: Durch die Zusammenarbeit vieler Benutzer ist es möglich geworden, große Mengen an Daten aufzubereiten und strukturiert zusammenzustellen. So ist ein Datenschatz angewachsen, der wertvoll für die maschinelle Verarbeitung von Text ist: Mittels der Techniken des TextMining lassen sich aus Wikis viele Informationen extrahieren. Dazu ist es zunächst sinnvoll, deren Inhalte herunterzuladen und lokal zu speichern.
Zum Editieren von Seiten existieren häufig keine Zugangsbeschränkungen. So wird die genannte Akkumulation von Informationen ermöglicht, da sich viele Benutzer beteiligen können. Jedoch birgt dies die Gefahr, dass Wikis durch Spam verunreinigt werden: Zur Verwendung als Wissensbasis ist dies hinderlich.
Gängige Anti-Spam-Maßnahmen finden online statt und setzen unter anderem auf die Überwachung durch die Nutzer oder den Einsatz von Blacklists für Weblinks. Im Gegensatz dazu wird im Rahmen dieser Arbeit folgender Ansatz gewählt: Ein lokal gespeichertes Wiki wird einer Bestandsaufnahme unterzogen und in seiner Gesamtheit untersucht. Es werden ausschließlich die Inhalte der Seiten berücksichtigt. Die Spam-Erkennung beruht auf einer Kombination von Entscheidungsregeln sowie der Berücksichtigung von Wortwahrscheinlichkeiten. Dadurch konnten gute Ergebnisse erzielt werden.
To accommodate the growth of the software industry, programming languages are getting increasingly easy to use. The latest trend in the simplification of the software development process is the usage of visual programming environments. To make visual programming effective, the graph-like representation of the source code must be clearly arranged. This thesis details some of the difficulties in automatic layout generation and proposes an interface as well as two different implementations of automatic layout generators to integrate into the VWorkflows visual programming framework.