004 Informatik
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Im Rahmen der wissenschaftlichen Vertiefung soll auf Basis der vorhandenen Ansätze das IT-Risikomanagement evaluiert werden. Hierbei soll die Frage, inwiefern das IT-Risikomanagement dem Unternehmen eine Hilfestellung bieten kann, geklärt und anschließend anhand von zwei Fallbeispielen dargestellt werden.
Database Management Systems (DBMS) need to handle large updatable datasets in on-line transaction processing (OLTP) workloads. Most modern DBMS provide snapshots of data in multi-version concurrency control (MVCC) transaction management scheme. Each transaction operates on a snapshot of the database, which is calculated from a set of tuple versions. High parallelism and resource-efficient append-only data placement on secondary storage is enabled. One major issue in indexing tuple versions on modern hardware technologies is the high write amplification for tree-indexes.
Partitioned B-Trees (PBT) [5] is based on the structure of the ubiquitous B+ Tree [8]. They achieve a near optimal write amplification and beneficial sequential writes on secondary storage. Yet they have not been implemented in a MVCC enabled DBMS to date.
In this paper we present the implementation of PBTs in PostgreSQL extended with SIAS. Compared to PostgreSQL’s B+–Trees PBTs have 50% better transaction throughput under TPC-C and a 30% improvement to standard PostgreSQL with Heap-Only Tuples.
The complexity of supply chains increases, especially due to the geographical spread of supplier and customer networks. In the connected and automated supply chains of the industry 4.0, even more nodes are incorporated in supply chains. This paper discusses the possible improvement of process quality in the industry 4.0 through the different blockchain and distributed ledger technologies. We derived hypotheses from a literature review and asked German blockchain experts from the industry to validate and discuss the hypotheses. We find that the different blockchain technologies and consensus algorithms have different strength with regard to quality improvement. One central finding is that IOTA, developed especially for the IoT and deemed the ’next evolutionary step’ is scalable and hence may increase the process efficiency, but at the same time is more vulnerable than other blockchain implementations, which again may reduce the overall process quality.
With the capability of employing virtually unlimited compute resources, the cloud evolved into an attractive execution environment for applications from the High Performance Computing (HPC) domain. By means of elastic scaling, compute resources can be provisioned and decommissioned at runtime. This gives rise to a new concept in HPC: Elasticity of parallel computations. However, it is still an open research question to which extent HPC applications can benefit from elastic scaling and how to leverage elasticity of parallel computations. In this paper, we discuss how to address these challenges for HPC applications with dynamic task parallelism and present TASKWORK, a cloud-aware runtime system based on our findings. TASKWORK enables the implementation of elastic HPC applications by means of higher level development frameworks and solves corresponding coordination problems based on Apache ZooKeeper. For evaluation purposes, we discuss a development framework for parallel branch-and-bound based on TASKWORK, show how to implement an elastic HPC application, and report on measurements with respect to parallel efficiency and elastic scaling.
Mittlerweile ist der Einsatz von technischen Hilfsmitteln zu Analysezwecken im Sport fester Bestandteil im Trainingsalltag von Trainern und Athleten. In nahezu jeder Sportart werden Videoaufzeichnungen genutzt, um die Bewegungsausführung zu dokumentieren und zu analysieren. Allerdings reichen Aufnahmen von einem statischen Standort oftmals nicht mehr aus. An dieser Stelle kann Virtual Reality (VR) eine Lösung dieses Problems bieten. Durch VR kann der aufgezeichneten Szene eine weitere Ebene hinzugefügt und die Bewegungsabläufe neu und detaillierter bewertet werden. Um Bewegungen in einer virtuellen Umgebung abzubilden, müssen diese mittels Motion Capturing (MoCap) aufgezeichnet werden. Ziel dieser Arbeit ist es, herauszufinden, ob das MoCap System Perception Neuron in der Lage ist, Bewegungen in hoher Geschwindigkeit zu erfassen.
In den letzten Jahren beschäftigten sich Forscher und Automobilhersteller mit den Voraussetzungen für die Einführung von autonomem Fahren. Für Innovationen und Geschäftsmodelle im Bereich der intelligenten Mobilität, aber auch innerhalb der digitalen Wertschöpfungskette, spielen generell Zuverlässigkeit und Qualität der digitalen Datenübertragung eine entscheidende Rolle. Bevor das autonome Fahren vollständig eingeführt wird, muss man feststellen, welche Anforderungen an die digitale Infrastruktur beachtet werden müssen, gleichzeitig muss die Bedrohungslandschaft für autonomes Fahren analysiert werden.
Die folgende Arbeit beschäftigt sich damit, die Anforderungen und Gefahren zu analysieren und allgemeine Handlungsempfehlungen vorzuschlagen.
Ein stark erforschtes Gebiet der Computer Vision ist die Detektion von markanten Punkten des Gesichtszuges (englisch: facial feature detection), wie der Mundwinkel oder des Kinns. Daher lassen sich eine Vielzahl von veröffentlichten Verfahren finden, die sich jedoch teils deutlich hinsichtlich der Detektionsgenauigkeit, Robustheit und Geschwindigkeit unterscheiden. So sind viele Verfahren nur bedingt echtzeitfähig oder liefern nur mit hochaufgelösten Bildquellen ein zufriedenstellendes Ergebnis. In den letzten Jahren wurden daher Verfahren entwickelt, die versuchen, diese Problematiken zu lösen. In dieser Arbeit erfolgt eine Betrachtung dreier dieser State-of-the-Art Verfahren: Constrained Local Neural Fields (CLNF), Discriminative Response Map Fitting (DRMF) und Structured Output SVM (SO SVM), sowie deren Implementierungen. Dazu erfolgt ein empirischer Vergleich hinsichtlich der Detektionsgenauigkeit.
Informatics Inside : Connect(IT) : Informatik-Konferenz an der Hochschule Reutlingen, 9. Mai 2018
(2018)
Mit der Informatics Inside 2018 findet diese Veranstaltungsform bereits zum 10. Mal statt und wir freuen uns besonders auf dieses Jubiläum. Die diesjährige Konferenz steht unter dem Motto "connect(IT)" und zeigt damit einmal mehr die zentrale Bedeutung der Informatik im Zusammenhang mit Vernetzungen und dies auf allen Ebenen. Es geht nicht nur um die technische Vernetzung von Maschinen und Services, sondern auch um die Vernetzung von Menschen untereinander und die Zusammenarbeit zwischen Mensch und Maschine. Gerade die letzten beiden Punkte spiegeln einen der Schwerpunkte des Masterstudiengangs Human-Centered Computing sehr schön wieder. Sie finden in dem vorliegenden Tagungsband Fachbeiträge aus dem medizinischen Umfeld ebenso wie vielfältige Anwendungen aus dem Fahrzeugsektor. Selbstverständlich spielt das Thema Sicherheit in vernetzten Umgebungen eine wichtige Rolle und auch dazu finden Sie einen spannenden Beitrag. Der Kulturwandel im Bereich der Softwareentwicklung ist ebenso ein Thema wie Simulationen in verschiedenen Zusammenhängen.
Die Informatics Inside ist eine wissenschaftliche Konferenz des Masterstudiengangs Human-Centered Computing und wird von den Studierenden organisiert und durchgeführt. Sie erhalten während ihres Masterstudiums die Gelegenheit, sich in einem Fachgebiet ihrer Wahl zu vertiefen. Dies kann an der Hochschule, in einem Unternehmen, einem Forschungsinstitut oder im Ausland durchgeführt werden. Gerade diese flexible Ausgestaltung der Lehrveranstaltung "Wissenschaftliche Vertiefung" führt zu vielfältigen Themenfeldern, die von den Studierenden bearbeitet werden. Neben der eigentlichen fachlichen Vertiefung spielt auch die Präsentation von wissenschaftlichen Ergebnissen eine wichtige Rolle und dies nicht nur während des Studiums. Ein gewähltes Fachgebiet so allgemeinverständlich aufzubereiten und zu vermitteln, dass es auch für Nicht-Spezialisten verständlich wird, stellt immer wieder eine besondere Herausforderung dar.
In the present tutorial we perform a cross-cut analysis of database storage management from the perspective of modern storage technologies. We argue that neither the design of modern DBMS, nor the architecture of modern storage technologies are aligned with each other. Moreover, the majority of the systems rely on a complex multi-layer and compatibility oriented storage stack. The result is needlessly suboptimal DBMS performance, inefficient utilization, or significant write amplification due to outdated abstractions and interfaces. In the present tutorial we focus on the concept of native storage, which is storage operated without intermediate abstraction layers over an open native storage interface and is directly controlled by the DBMS.
With on-demand access to compute resources, pay-per-use, and elasticity, the cloud evolved into an attractive execution environment for High Performance Computing (HPC). Whereas elasticity, which is often referred to as the most beneficial cloud-specific property, has been heavily used in the context of interactive (multi-tier) applications, elasticity-related research in the HPC domain is still in its infancy. Existing parallel computing theory as well as traditional metrics to analytically evaluate parallel systems do not comprehensively consider elasticity, i.e., the ability to control the number of processing units at runtime. To address these issues, we introduce a conceptual framework to understand elasticity in the context of parallel systems, define the term elastic parallel system, and discuss novel metrics for both elasticity control at runtime as well as the ex post performance evaluation of elastic parallel systems. Based on the conceptual framework, we provide an in depth analysis of existing research in the field to describe the state-of-the art and compile our findings into a research agenda for future research on elastic parallel systems.