Institut für Programmstrukturen und Datenorganisation

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Fr, 05.05.2017 Herr Mario Schlereth (Masterthesis) ID: 100279
Entwicklung eines Dialogagenten für dialogbasierte Programmierung
Betreuer: Sebastian Weigelt
Kurzfassung:
Um die naturliche Sprache als gangigstes Kommunikationsmittel des Menschen auch fur die Programmierung einsetzen zu konnen, wurde die Rahmenarchitektur PARSE erstellt. Diese versucht aus eingesprochenen Instruktionen ausfuhrbaren Quellcode zu generieren. Da das Verstandnis naturlicher Sprache eine komplexe Aufgabe darstellt, gelingt es PARSE in der Regel nicht, eine Nutzeraussage komplett zu verstehen. In solchen Fallen soll, mit Hilfe des in dieser Arbeit erstellten Dialogagenten, der Nutzer nach dessen Intention gefragt werden, um mit der Antwort die Probleme zu korrigieren. Hierzu behandelt der Dialogagent Fehler des Spracherkenners, des Koreferenzau osers und des Bedinungsanalysierers. Fur die Erweiterbarkeit des Dialogagenten auf weitere Fehlerklassen liegt dessen wichtigster Komponente, dem Dialogmanager, das Entwurfsmuster Zustandigkeitskette zugrunde. Die Evaluation hat gezeigt, dass der Dialogagent zwischen 22 und 55 Prozent der Probleme des Spracherkenners beseitigen kann, abhangig von den Englischkenntnissen der Nutzer und den zugrundeliegenden Problemen. Koreferenzen konnen in der Halfte der Falle korrekt aufgelost werden.
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Herr Timur Saglam (Bachelorthesis) ID: 100286
Automatic Integration of Ecore Functionality into Java Code
Betreuer: Michael Langhammer
Kurzfassung:
wird nachgeliefert
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Herr Kalin Katev (Masterthesis) ID: 100291
Code Optimization for Parallelizing Compilers
Betreuer: Marc Aurel Kiefer
Kurzfassung:
todo
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Fr, 12.05.2017 Herr David Monschein (Bachelorthesis) ID: 100295
Mobile Application Monitoring -- Privacy and Performance Diagnosis
Betreuer: Robert Heinrich
Kurzfassung:
Heutzutage wird von komplexen Softwaresystemen verlangt, dass sie einwandfrei funktionieren, ansonsten ist es schlichtweg nicht moeglich, konkurrenzfaehig zu bleiben. Die Relevanz von mobilen Applikationen in der Industrie waechst staendig. Mobile Anwendungen werden von vielen Menschen taeglich genutzt. Die Entwicklung von mobilen Applikationen unterliegt anderen Restriktionen als herkoemmliche Software und stellt neue Herausforderungen. Die Netzwerkgeschwindigkeit von mobilen Geraeten ist haeufig limitiert und droht dadurch zum Bottleneck zu werden. Es existieren bereits Ansaetze, um die Performance von mobilen Anwendungen zu untersuchen. Jedoch gibt es keine ausgearbeiteten Konzepte, die das Erkennen von Privacy-Problemen adressieren. In dieser Bachelorarbeit wurde ein Ansatz entworfen und umgesetzt, der die Erkennung von Privacy- und Performanceproblemen im Kontext von mobilen Applikationen ermoeglicht. Dieser Ansatz basiert auf etablierten Monitoring- und Analysestrategien (Kieker, inspectIT, iObserve, PCM). Ausserdem wurde die Qualitaet des entwickelten Konzeptes hinsichtlich des Overheads und der Funktionalitaet evaluiert.
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Fr, 19.05.2017 Frau Ihlas Basha (Vortrag) ID: 100284
Bericht über Betriebspraktikum bei der SAP
Betreuerin: Jutta Mülle
Kurzfassung:
TODO
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Herr Chrishan Perera (Masterthesis) ID: 100297
Improving Trace Recovery Results with Architecture Models
Betreuer: Robert Heinrich
Kurzfassung:
Softwaresysteme in der realen Welt muessen stetig weiter entwickelt werden, um neu auftretende Anforderungen zu erfuellen. Mithilfe von Requirements Traceability kann identifiziert werden, welche Teile eines Softwaresystems betroffen sind. Jedoch ist die Wartung der Verfolgbarkeit mit hohen Kosten verbunden. Um die Wartungskosten zu vermeiden, kann mit wenig Kosten einmalig semi-automatisches Trace-Recovery angewendet werden. Der Nachteil daran ist, dass das Ergebnis von geringer Qualitaet ist. Zusaetzlich die Architektur des Softwaresystem in der Trace-Recovery zu verwenden, kann zu einer Verbesserung des Ergebnisses fuehren. Um die Qualitaet des Ergebnisses zu verbessern, wird in dieser Arbeit ein Ansatz entwickelt und evaluiert, der Architekturmodelle verwendet.
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