Die Preisträger und Siegerthemen 2017
Wahrscheinlichkeitsverteilungen einfacher bestimmen
Frank Heimerzheim (Hochschule Bonn-Rhein-Sieg) stellt in seiner Bachelorarbeit „Statistische Analyse von Unternehmensdaten unter besonderer Berücksichtigung von Heavy-tailed-Verteilungen“ ein erweitertes Datenanalyse-Tool vor. Dank eines ergänzenden Moduls, für das der Preisträger eine eigene Maßzahl für die Abweichung von Verteilungen (Pareto-Kennzahl) entwickelt hat, können auch Anwender mit relativ geringen mathematisch-statistischen Kenntnissen wertvolle Einsichten gewinnen. So sehen sie, welche Wahrscheinlichkeitsverteilungen den analysierten Daten zu Grunde liegen, und können daraus zum Beispiel versicherungsmathematische Schlussfolgerungen ziehen.
Mit Algorithmen getarnte Malware aufspüren
Lorenz Liebler (Hochschule Darmstadt) untersucht in seiner Masterarbeit „Detecting Malware with Approximate Matching in RAM“, ob sich Approximate Matching zum Aufspüren von Schadsoftware im Hauptspeicher eignet. Der Hintergrund: Speicherbasierte Malware lässt traditionelle und Signatur-basierte Detektionsverfahren ins Leere laufen. Denn der konstante Code der Schadsoftware zeigt sich erst, wenn er in den Arbeitsspeicher geladen und ausgeführt wird. Der entscheidende Vorteil von Approximate Matching: Die Analyse der Speicherseiten zur Laufzeit ermöglicht es, die Schadsoftware kurz vor ihrer Ausführung in einer möglichst unverschleierten Form vorzufinden.
Dynamische 3D-Oberflächen hochpräzise erfassen und wie in echt nachbilden
Thomas Neumann (TU Braunschweig) stellt in seiner Dissertation „Reconstruction, Analysis, and Editing of dynamically deforming 3D-Surfaces“ neuartige Verfahren vor. Zum einen zur verlässlichen und exakten Erfassung dynamischer 3D-Oberflächen – z.B. sich in Bewegung befindliche Kleidung oder anspannende Muskeln – aus Mehrkamera-Aufnahmen für Computergrafik-Anwendungen. Desweiteren präsentiert er Verfahren und Werkzeuge zur datengetriebenen Modellierung und Animation. Diese ermöglichen es, anatomisch-realistische Deformationseffekte zu erzeugen oder umfangreiche Datensätze zu verarbeiten (z.B. von Ganzkörperbewegungen).
Informatikpreis des Fachbereichstags Informatik (FBTI)
Der FBTI repräsentiert über 60 Informatik-Fachbereiche und -Fakultäten an deutschen Hochschulen für Angewandte Wissenschaften (HAW) mit insgesamt über 250 Studiengängen, ca. 1.000 Professoren und mehr als 30.000 Studierenden. Um den Informatikpreis können sich Absolventen der HAW mit ihren Abschlussarbeiten bewerben. Angenommen werden Diplom-, Bachelor- oder Masterarbeiten sowie Dissertationen, die in einem kooperativen Promotionsverfahren erstellt wurden. Das Ziel des bundesweiten Wettbewerbs ist es, junge Menschen zu einem besonderen Engagement im Studium und bei ihren Abschlussarbeiten zu motivieren.
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