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Die vorliegende Bachelorarbeit beschäftigt sich mit der Entwicklung eines innovativen Lernassistenten namens MentorAI, der auf Chatbot-Technologie und fortschrittlichen Sprachmodellen basiert. Das Hauptziel besteht darin, eine leistungsstarke Anwendung zu schaffen, die umfassende Unterstützung für Studierende während ihres Lernprozesses bietet.
Die Motivation für dieses Projekt gründet sich in der zunehmenden Relevanz von Chatbots in der digitalen Welt. MentorAI, als Chatbot-basierte Sprachmodell-Anwendung, strebt danach, den Lernprozess zu optimieren, indem er effiziente und individuelle Unterstützung bietet. Dieser Lernassistent fungiert als Schlüsselkomponente für die Erklärung komplexer Lerninhalte, die Beantwortung von Fragen und die Schaffung einer interaktiven Lernerfahrung.
Die methodische Herangehensweise umfasst die theoretischen Grundlagen von künstlicher Intelligenz (KI), Verarbeitung natürlicher Sprache, Transformer und Sprachmodelle, insbesondere ChatGPT, und Chatbots. Nach dieser Einführung wird LangChain erläutert, gefolgt von der Implementierung von MentorAI. Die Ergebnisse dieser Arbeit verdeutlichen, dass MentorAI als Lernassistent einen bedeutenden Meilenstein darstellt. Der KI-Assistent kann präzise und nützliche Antworten liefern, Rechenaufgaben lösen und Aufgaben systematisch bearbeiten, was auf die Effektivität der aktuellen Parametereinstellungen hinweist. Diese Arbeit betont die Potenziale von Chatbot-Technologien im Bildungskontext und deren Fähigkeit, den Lernprozess zu optimieren, individualisierte Informationsvermittlung
zu ermöglichen und ein verbessertes Lernerlebnis für Studierende zu schaffen.
OpenStreetMap (OSM) is a large open database for geographic data created and maintained by volunteers. OSM's main data use is rendering an extremely detailed map of the world. Data quality is an important issue for applications like routing of pedestrians to public transport facilities. In this report we describe different schemes for mapping bus stops in OSM and we provide statistics on usage of those schemes, the good ones and the not so good ones.
Background: Proctoring represents a cornerstone in the acquisition of state‐of‐the‐art cardiovascular interventions. Yet, travel restrictions and containment measures during the COVID‐19 pandemic limited on‐site proctoring for training and expert support in interventional cardiology.
Methods and Results: We established a teleproctoring setup for training in a novel patent foramen ovale closure device system (NobleStitch EL, HeartStitch Inc, Fountain Valley, CA) at our institution using web‐based real‐time bidirectional audiovisual communication. A total of 6 patients with prior paradoxical embolic stroke and a right‐to‐left shunt of grade 2 or 3 were treated under remote proctorship after 3 cases were performed successfully under on‐site proctorship. No major device/procedure‐related adverse events occurred, and none of the patients had a residual right‐to‐left shunt of grade 1 or higher after the procedure. Additionally, we sought to provide an overview of current evidence available for teleproctoring in interventional cardiology. Literature review was performed identifying 6 previous reports on teleproctoring for cardiovascular interventions, most of which were related to the current COVID‐19 pandemic. In all reports, teleproctoring was carried out in similar settings with comparable setups; no major adverse events were reported.
Conclusions: Teleproctoring may represent a feasible and safe tool for location‐independent and cost‐effective training in a novel patent foramen ovale closure device system. Future prospective trials comparing teleproctoring with traditional on‐site proctoring are warranted.
Auf digitalen Märkten besteht, wer die zugrundeliegenden digitalen, unternehmensbezogenen oder akteursübergreifenden institutionellen Arrangements versteht und aktiv gestaltet. Dazu werden ausgereifte, von Forschung und Praxis diskutierte und gemeinsam weiter entwickelte Methoden zum Design digitaler Plattformen, Geschäftsmodelle und Service-Ökosysteme benötigt. Einen gemeinschaftlichen Aufschlag hierzu macht der folgende Artikel. Er entstand aus einem offenen Aufruf in der Wirtschaftsinformatik-Community – über Mailing-Listen und soziale Medien. Im Ergebnis führen sieben Forschergruppen (oder einzelne Forscher und Forscherinnen) ihre aktuellen Erkenntnisse zu diesem Thema zusammen.
Ziel dieser Arbeit war es, den Umgang mit einer großen Anzahl von Softwareschwachstellen, konkret Common Vulnerabilities and Exposures (CVEs) zu erleichtern. Dazu wurden drei Ansätze untersucht: die Entwicklung eines eigenen Vulnerability Management Systems (VMS), die Untersuchung von Filtermöglichkeiten für CVEs und die Identifizierung von Attributen zur Priorisierung von Schwachstellen. Das eigens entwickelte VMS, der CVE-Tracker, ermöglicht die effiziente Verwaltung und Organisation der über 1300 gefundenen CVEs, insbesondere im Hinblick auf Mehrfachvorkommen in verschiedenen Software-Releases sowie die automatische Abfrage der CVEs von der National Vulnerability Database (NVD).
Als Ergebnis konnten wichtige Erkenntnisse gewonnen werden, die bei der Implementierung eines VMS berücksichtigt werden müssen. Die Untersuchung von verschiedenen Anfragetypen zum Filtern der CVEs gibt einen detaillierten Einblick in das Verhalten der CVE-API der NVD. Es konnte ein Anfragetyp identifiziert werden, der für den Einsatz in VMS geeignet ist. Im letzten Ansatz wurden Attribute für eine mögliche Priorisierung von CVEs identifiziert, darunter CVSS-Scores, Common Weakness Enumeration (CWE) und Social Media Analysen. Insgesamt wurden sieben Attribute gefunden, die, wenn sie richtig verstanden werden, zu einer guten Priorisierung beitragen können.
Die Arbeit verdeutlicht die Herausforderungen bei der Verwaltung der Sicherheit einer Software mit großen Mengen an CVEs und bietet eine Grundlage für zukünftige Forschung. Mögliche Erweiterungen umfassen den Einsatz von künstlicher Intelligenz für eine präzisere Filterung, die Einbeziehung weiterer Schwachstellendatenbanken und die Vertiefung der Analyse von Social-Media-Plattformen für eine umfassendere Bewertung der Relevanz von CVEs.
Diese Arbeit beschäftigt sich mit theoretischen und praktischen Ansätzen, um eine Java-Anwendung im browser anzuzeigen. Dabei werden einige Möglichkeiten der Datenübertragung zwischen client und server erklärt und theoretische Ansätze zur Eigenentwicklung präsentiert (mit Code-Beispielen). Außerdem werden Anwendungen vorgestellt, die die Überführung in eine Webanwendung automatisch durchführen. Diese werden für die Nutzung mit einer JavaFX-basierten Anwendung näher untersucht, wobei nur eine von drei Anwendungen (JPro) tatsächlich weitergehend untersucht werden kann. Dabei werden Probleme im Zusammenhang mit der Nutzung von JPro diagnostiziert und Lösungsvorschläge abgegeben, wie diese Probleme behoben werden können. Letztendlich wird eine Empfehlung abgegeben, welche der theoretischen Ansätze bzw. der vorgestellten Anwendung am Besten geeignet ist, um die Portierung einer
Anwendung in eine Webanwendung durchzuführen.