TY - GEN A1 - Nonhoff, Jürgen T1 - Einführung Hardware/Software PC-Propädeutikum N2 - Vorlesungsskript PC-Propädeutikum zu Office Produkten, WORD, EXCEL, ACCESS, Powerpoint, HTML KW - Hardware KW - Front-End KW - Office Y1 - 2003 U6 - http://dx.doi.org/10.25974/fhms-16 PB - FH Münster ER - TY - BOOK A1 - Sandker, Holger A1 - Nonhoff, Jürgen T1 - Going Online mit Sicherheit T1 - Going Online with Security N2 - Die Literatur rund um das Thema Datenverschlüsselung und PGP ist knapp und meist rein auf das Thema Verschlüsselung oder auf die alte PGP-Version 2.6.3 beschränkt. Dieses Buch stellt daher eine Verbindung her zwischen den PGP zugrunde liegenden Verschlüsselungsverfahren und der Anwendung der aktuellen PGP Version 5.5. Es richtet sich in erster Linie an Anwender, die PGP erstmals in betrieblicher Umgebung einsetzen möchten. N2 - This book describes the public key encryption methodes. It also describes the way, how pgp can be used in an enterprise. KW - Public-Key-Kryptosystem KW - RSA-Verschlüsselung KW - Chiffrierung KW - E-Mail KW - PGP KW - Elektronische Unterschrift KW - Public-Key System KW - digital signature Y1 - 1999 U6 - http://nbn-resolving.de/urn/resolver.pl?urn:nbn:de:hbz:836-opus-267 PB - FH Münster ER - TY - RPRT A1 - Lohmann, Niklas A1 - Kligge, Marcus A1 - Theile, Jannis ED - Grewe, Claus T1 - Abschlussbericht FEP WS 2023/2024 N2 - Der Abschlussbericht fasst die im Wintersemester 2023/2024 erzielten Ergebnisse des Forschungs- und Entwicklungsprojektes im Studiengang Master of Science Wirtschaftsinformatik an der FH Münster zusammen. Das Forschungsprojekt befasste sich mit der Fragestellung, wie sich hochperformanter Code in systemfernen Programmiersprachen wie Java oder JavaScript integrieren lässt, um die vorhandene Hardwareleistung moderner CPUs und GPUs besser ausnutzen zu können. Derzeitig wird hierzu sowohl im Umfeld der Java-Plattform als auch in einer Working Group des World Wide Web Consortiums an Vorschlägen zur verbesserten SIMD-Integration gearbeitet. Im Forschungprojekt wurden diese Vorschläge aufgegriffen und hinichtlich des resultierenden Programmieraufwandes und der erzielbaren Leistungssteigerung qualitativ und quantitativ bewertet. Für JavaScript-basierte Browseranwendungen standen die Schnittstellen WebGPU und WebGL im Mittelpunkt, im Java-Umfeld wurden die drei Schnittstellen Foreign Functions & Memory API, Java Vector API und Java Native Interface (JNI) miteinander verglichen und bewertet. KW - Java KW - JavaScript KW - SIMD Y1 - 2024 U6 - http://nbn-resolving.de/urn/resolver.pl?urn:nbn:de:hbz:836-opus-179028 PB - FH Münster ER - TY - RPRT A1 - Thiel, Christian A1 - Brown, Christopher A1 - Hellenkamp, Mario A1 - Spancken, Marius ED - Grewe, Claus T1 - Kryptowährungen und Smart Contracts N2 - Der Abschlussbericht fasst die Ergebnisse des Forschungs- und Entwicklungsprojektes 2015/2016 im Studiengang Master of Science Wirtschaftsinformatik (FH Münster) zur Themenstellung "Kryptowährungen und Smart Contracts" zusammen. Das Projekt analysierte die Einsatzzwecke, Potenziale und Architekturen von Blockchain-Anwendungen. Des Weiteren wurden verschiedene Fragestellungen zum Nutzen der Blockchain-Technologie in modernen Geschäftsprozessen und zu den technischen Herausforderungen mittels der Entwicklung zweier Prototypen betrachtet. Der erste Prototyp realisiert eine eigene Blockchain, in der verschiedene Angriffsszenarien durchgespielt werden können. Der zweite Prototyp realisiert eine Clearinghouse-Anwendung in Form einer verteilten Smart-Contract-Implementierung (in Ethereum). Der Bericht vermittelt einen Überblick über Ansätze, Strukturen, interne Abläufe und Rahmenbedingungen aktueller Blockchain-Implementierungen. Die erzielten Ergebnisse verdeutlichen neben dem Nutzen auch die Besonderheiten und Einschränkungen der Blockchain-Technologie. KW - Wirtschaftsinformatik KW - Bitcoin KW - Vertrag KW - Smart Contracts KW - Ethereum KW - Kryptowährungen KW - Clearinghouse-Anwendung Y1 - 2016 U6 - http://nbn-resolving.de/urn/resolver.pl?urn:nbn:de:hbz:836-opus-9206 PB - FH Münster ER - TY - RPRT A1 - Andres, Christopher A1 - Herkenhoff, Thomas A1 - Wallersheim, Moritz A1 - Woywod, Thorsten A1 - Wörtler, Florian ED - Grewe, Claus T1 - IoT trifft Blockchain - Abschlussbericht zum Forschungs- und Entwicklungsprojekt 2017/2018 N2 - Der Abschlussbericht fasst die Ergebnisse des Forschungs- und Entwicklungsprojektes 2017/2018 im Studiengang Master of Science Wirtschaftsinformatik (FH Münster) zur Themenstellung "IoT trifft Blockchain" zusammen. Ausgehend von der entwickelten Vision eines „digitalen Scheckheftes“, das die Nutzungsdaten von Fahrzeugen und industriellen Anlagen fälschungssicher erfasst und diese für cloud-basierte Analysen bereitstellt, wurden folgende Fragestellungen betrachtet: - Wie lassen sich personenbezogene Daten in einer öffentlichen Blockchain ablegen und Zugriffsrechte hierauf individuell steuern? - Wie lassen sich Firmware-Updates für IoT-Geräte durch den Einsatz einer Blockchain und eines dezentralen Dateisystems besser schützen? - Welcher Ansatz eignet sich, um erfasste Maschinendaten redundant in verteil-ten Edge Devices zu sichern? - Welche Vor- und Nachteile hat die Inhouse-Verarbeitung gegenüber einer externen IoT-Cloud-Lösung? Wie lassen sich Inhouse-Lösungen in die Angebote von Cloud-Anbietern migrieren? - Welche Möglichkeiten zur Integration und Verarbeitung von IoT-Daten bieten die IoT-Plattformen Amazon Web Services und Microsoft Azure? Wie grenzen sich diese voneinander ab? Die Ergebnisse der Untersuchungen wurden in Form von eigenständigen Beiträgen verfasst und in diesem Abschlussbericht zusammengetragen. KW - Blockchain KW - Internet der Dinge KW - Blockchain KW - Ethereum KW - IoT KW - Cloud KW - Firmware Update Y1 - 2018 U6 - http://nbn-resolving.de/urn/resolver.pl?urn:nbn:de:hbz:836-opus-12037 ER - TY - RPRT A1 - Föcking, Jan A1 - Brösterhaus, Jonas A1 - Niehüsener, Marcel A1 - Buchkremer, Kai-Luka A1 - Potthoff, Lennart A1 - Farwick, Andre ED - Grewe, Claus T1 - Abschlussbericht FEP 2022 N2 - Der Abschlussbericht fasst die im Sommersemester 2022 erzielten Ergebnisse des Forschungs- und Entwicklungsprojektes im Studiengang Master of Science Wirtschaftsinformatik an der FH Münster zusammen. Das Forschungsprojekt gliederte sich in drei thematische Blöcke. Der erste Block betrachtete den aktuell aufkommenden Ansatz, WebAssembly-Anwendungen in serverseitigen Umgebungen auszuführen. Die vielfältigen Leistungsfaktoren, z. B. mögliche Quellsprachen, Werkzeuge und Plattformen, wurde in systematischen Messungen hinsichtlich ihres Einflusses und der Leistungsfähigkeit miteinander verglichen. Im zweiten Themenblock standen jeweils zwei Programmiersprachen im Mittelpunkt. So wurden die Programmiersprachen Rust und Go hinsichtlich der Unterstützung von Nebenläufigkeit anhand des Beispiels eines prototypischen Webservers analysiert und gegenübergestellt. Weitere Leistungsdaten wurden für die Sprachen Rust und Python hinsichtlich der Verarbeitung von Graphalgorithmen erhoben und verglichen. Der dritte Themenblock befasste sich mit Kommunikationsaspekten in Service-Mesh-Architekturen. Hier wurden verschiedene Circuit-Breaker-Implementierungen sowie unterschiedliche Proxy-Ansätze zur Steuerung des Nachrichtenverkehrs gegenübergestellt und bewertet. KW - WebAssembly KW - Programmiersprache KW - Service Mesh Y1 - 2022 U6 - http://nbn-resolving.de/urn/resolver.pl?urn:nbn:de:hbz:836-opus-155230 ER - TY - JOUR A1 - Bücker, Michael A1 - Hoti, Kreshnik A1 - Rose, Olaf T1 - Artificial intelligence to assist decision-making on pharmacotherapy: A feasibility study JF - Exploratory Research in Clinical and Social Pharmacy N2 - Background Artificial intelligence (AI) has the capability to analyze vast amounts of data and has been applied in various healthcare sectors. However, its effectiveness in aiding pharmacotherapy decision-making remains uncertain due to the intricate, patient-specific, and dynamic nature of this field. Objective This study sought to investigate the potential of AI in guiding pharmacotherapy decisions using clinical data such as diagnoses, laboratory results, and vital signs obtained from routine patient care. Methods Data of a previous study on medication therapy optimization was updated and adapted for the purpose of this study. Analysis was conducted using R software along with the tidymodels extension packages. The dataset was split into 74% for training and 26% for testing. Decision trees were selected as the primary model due to their simplicity, transparency, and interpretability. To prevent overfitting, bootstrapping techniques were employed, and hyperparameters were fine-tuned. Performance metrics such as areas under the curve and accuracies were computed. Results The study cohort comprised 101 elderly patients with multiple diagnoses and complex medication regimens. The AI model demonstrated prediction accuracies ranging from 38% to 100% for various cardiovascular drug classes. Laboratory data and vital signs could not be interpreted, as the effect and dependence were unclear for the model. The study revealed that the issue of AI lag time in responding to sudden changes could be addressed by manually adjusting decision trees, a task not feasible with neural networks. Conclusion In conclusion, the AI model exhibited promise in recommending appropriate medications for individual patients. While the study identified several obstacles during model development, most were successfully resolved. Future AI studies need to include the drug effect, not only the drug, if laboratory data is part of the decision. This could assist with interpreting their potential relationship. Human oversight and intervention remain essential for an AI-driven pharmacotherapy decision support system to ensure safe and effective patient care. KW - Artificial intelligence, Pharmacotherapy, Medication review, Cardiology, Clinical decision support system, Pharmacy practice Y1 - 2024 U6 - http://nbn-resolving.de/urn/resolver.pl?urn:nbn:de:hbz:836-opus-181429 UR - https://www.sciencedirect.com/science/article/pii/S266727662400088X SN - 2667-2766 VL - 15 SP - 100491 EP - 100491 ER - TY - BOOK A1 - Albrecht, Carmen-Maria A1 - Blömker, Jan A1 - Klütz, Anna-Marie T1 - Ernsting’s family Fashion-Retail-Studie: Eine Bestandsaufnahme des Modeeinkaufs- und -konsumverhaltens in Pandemiezeiten N2 - Die Ernsting‘s family Fashion-Retail-Studie analysiert das Kaufverhalten deutscher Verbraucher*innen in der Modebranche. Neben der Darstellung des Status quo sollen über mehrere Erhebungszeitpunkte zukünftig Veränderungen in den Kauf- und Konsumgewohnheiten erfasst werden. Zusätzlich wird ein aktuelles Thema in einer Deep-Dive-Studie vertieft. Neben den Themen Nachhaltigkeit und innovative Technologien im Handel befasst sich die erste Ausgabe der Fashion-Retail-Studie mit den Auswirkungen der Coronavirus-Pandemie auf das Einkaufs- und Konsumverhalten der Verbraucher*innen. Die Deep-Dive-Studie untersucht zudem, wie Kund*innen das Verkaufspersonal mit Mund-Nasen-Bedeckungen wahrnehmen. KW - Fashion KW - Fashion Retailing KW - Modebranche KW - Konsumverhalten KW - Pandemie Y1 - 2021 U6 - http://nbn-resolving.de/urn/resolver.pl?urn:nbn:de:101:1-2021072808423118897309 SN - 978-3-947263-26-4 PB - FH Münster University of Applied Sciences CY - Münster ER - TY - BOOK A1 - Albrecht, Carmen-Maria A1 - Klütz, Anna-Marie A1 - Blömker, Jan T1 - Ernsting’s family Fashion-Retail-Studie: Entwicklungen im Modeeinkaufs- und -konsumverhalten in Zeiten zunehmender technologischer Vernetzung und geopolitischer Krisen N2 - Die Ernsting’s family Fashion-Retail-Studie analysiert das Kaufverhalten deutscher Verbraucher*innen in der Modebranche. Neben der Darstellung des Status quo werden über mehrere Erhebungszeitpunkte Veränderungen in den Kauf- und Konsumgewohnheiten erfasst. Zusätzlich wird ein aktuelles Thema in einer Deep-Dive-Studie vertieft. Vor dem Hintergrund geopolitischer Krisen und steigender Inflation betrachtet die zweite Ausgabe Veränderungen im Kauf- und Konsumverhalten, im Umgang mit Nachhaltigkeit und in den Reaktionen auf den zunehmenden Einfluss neuer Technologien unter deutschen Verbraucher*innen in der Modebranche. Zudem untersucht die Deep-Dive-Studie, ob psychografische Merkmale von Konsument*innen ihr individuelles Shoppingverhalten über die Customer Journey hinweg beeinflussen. KW - Fashion KW - Fashion Retailing KW - Konsumverhalten KW - Modebranche KW - Krisen Y1 - 2022 U6 - http://nbn-resolving.de/urn/resolver.pl?urn:nbn:de:hbz:836-opus-154033 SN - 978-3-947263-33-2 PB - FH Münster University of Applied Sciences CY - Münster ER - TY - RPRT A1 - Wesbuer, Annika A1 - Baumgarten, Julia A1 - Kurzhals, Louis T1 - Blockchain in der Hochschulbildung im Agrar- und Ernährungssektor: forschungsbasierter Leitfaden für die Blockchain-Ausbildung im Agrar- und Lebensmittelsektor mit Empfehlungen für pädagogische Strategien für die Blockchain-Ausbildung im Agrar- und Lebensmittelsektor KW - Blockchain KW - Lehre KW - Agrarwissenschaften KW - Ländervergleich Y1 - 2024 U6 - http://nbn-resolving.de/urn/resolver.pl?urn:nbn:de:hbz:836-opus-181651 UR - https://blockchainforagrifood.eu/status-quo-of-blockchain-de/ ER -