Restaurant-OnLine

Aquesta és una aplicació de comerç electrònic que, encara que no inclou la possibilitat de realitzar el pagament en línia, ofereix una alternativa a la realització de comandes a establiments de restauració. S'ha utilitzat l'arquitectura J2EE.

Tesitel botiga online

El projecte realitzat tracta sobre el desenvolupament i la posada en marxa d'una botiga online on es podran publicitar i vendre productes que distribueix l'empresa Tesitel.

Estudi i comparativa dels principalswebs de banca online.

Aquest treball tracta d¿establir les bases del que caldria esperar d¿un web bancari des del punt de vistade la Interacció Humana amb els Ordinadors (IHO), i analitzar els portals dels principals bancs queoperen per Internet a l¿estat espanyol.

Projecte Botiga Online

Implantació d¿una botiga online de llibres, modernitzant la nostra actual. Ambaquest nou espai, es pretén oferir un producte atractiu per a qualsevol client, que li permetrà realitzar laseva compra des de qualsevol part del mon

Plataforma de distribució online de continguts multimèdia

Aplicació, anomenada MediaStore, queimplementa un servei de distribució de continguts multimèdia mitjançant estàndards web. Aquest projecte es desenvolupa en el marc de les tecnologies J2EE, les quals aprofita per oferir, per una banda, un aplicatiu de gestió de continguts, i per l¿altra, un portal públic que simula unabotiga virtual senzilla.

Data management as a part of performance management: Case study about production reporting development project

Because of the increased availability of different kind of business intelligence technologies and tools it can be easy to fall in illusion that new technologies will automatically solve the problems of data management and reporting of the company. The management is not only about management of technology but also the management of processes and people. This thesis is focusing more into traditional data management and performance management of production processes which both can be seen as a requirement for long lasting development. Also some of the operative BI solutions are considered in the ideal state of reporting system. The objectives of this study are to examine what requirements effective performance management of production processes have for data management and reporting of the company and to see how they are effecting on the efficiency of it. The research is executed as a theoretical literary research about the subjects and as a qualitative case study about reporting development project of Finnsugar Ltd. The case study is examined through theoretical frameworks and by the active participant observation. To get a better picture about the ideal state of reporting system simple investment calculations are performed. According to the results of the research, requirements for effective performance management of production processes are automation in the collection of data, integration of operative databases, usage of efficient data management technologies like ETL (Extract, Transform, Load) processes, data warehouse (DW) and Online Analytical Processing (OLAP) and efficient management of processes, data and roles.

Path Analysis of Online Users Using Clickstream Da-ta: Case Online Magazine Website

This paper explores behavioral patterns of web users on an online magazine web-site. The goal of the study is to first find and visualize user paths within the data generated during collection, and to identify some generic behavioral typologies of user behavior. To form a theoretical foundation for processing data and identifying behavioral ar-chetypes, the study relies on established consumer behavior literature to propose typologies of behavior. For data processing, the study utilizes methodologies of ap-plied cluster analysis and sequential path analysis. Utilizing a dataset of click stream data generated from the real-life clicks of 250 ran-domly selected website visitors over a period of six weeks. Based on the data collect-ed, an exploratory method is followed in order to find and visualize generally occur-ring paths of users on the website. Six distinct behavioral typologies were recog-nized, with the dominant user consuming mainly blog content, as opposed to editori-al content. Most importantly, it was observed that approximately 80% of clicks were of the blog content category, meaning that the majority of web traffic occurring in the site takes place in content other than the desired editorial content pages. The out-come of the study is a set of managerial recommendations for each identified behavioral archetype.

Adaptive Real-time Anomaly-based Intrusion Detection using Data Mining and Machine Learning Techniques

Die zunehmende Vernetzung der Informations- und Kommunikationssysteme führt zu einer weiteren Erhöhung der Komplexität und damit auch zu einer weiteren Zunahme von Sicherheitslücken. Klassische Schutzmechanismen wie Firewall-Systeme und Anti-Malware-Lösungen bieten schon lange keinen Schutz mehr vor Eindringversuchen in IT-Infrastrukturen. Als ein sehr wirkungsvolles Instrument zum Schutz gegenüber Cyber-Attacken haben sich hierbei die Intrusion Detection Systeme (IDS) etabliert. Solche Systeme sammeln und analysieren Informationen von Netzwerkkomponenten und Rechnern, um ungewöhnliches Verhalten und Sicherheitsverletzungen automatisiert festzustellen. Während signatur-basierte Ansätze nur bereits bekannte Angriffsmuster detektieren können, sind anomalie-basierte IDS auch in der Lage, neue bisher unbekannte Angriffe (Zero-Day-Attacks) frühzeitig zu erkennen. Das Kernproblem von Intrusion Detection Systeme besteht jedoch in der optimalen Verarbeitung der gewaltigen Netzdaten und der Entwicklung eines in Echtzeit arbeitenden adaptiven Erkennungsmodells. Um diese Herausforderungen lösen zu können, stellt diese Dissertation ein Framework bereit, das aus zwei Hauptteilen besteht. Der erste Teil, OptiFilter genannt, verwendet ein dynamisches "Queuing Concept", um die zahlreich anfallenden Netzdaten weiter zu verarbeiten, baut fortlaufend Netzverbindungen auf, und exportiert strukturierte Input-Daten für das IDS. Den zweiten Teil stellt ein adaptiver Klassifikator dar, der ein Klassifikator-Modell basierend auf "Enhanced Growing Hierarchical Self Organizing Map" (EGHSOM), ein Modell für Netzwerk Normalzustand (NNB) und ein "Update Model" umfasst. In dem OptiFilter werden Tcpdump und SNMP traps benutzt, um die Netzwerkpakete und Hostereignisse fortlaufend zu aggregieren. Diese aggregierten Netzwerkpackete und Hostereignisse werden weiter analysiert und in Verbindungsvektoren umgewandelt. Zur Verbesserung der Erkennungsrate des adaptiven Klassifikators wird das künstliche neuronale Netz GHSOM intensiv untersucht und wesentlich weiterentwickelt. In dieser Dissertation werden unterschiedliche Ansätze vorgeschlagen und diskutiert. So wird eine classification-confidence margin threshold definiert, um die unbekannten bösartigen Verbindungen aufzudecken, die Stabilität der Wachstumstopologie durch neuartige Ansätze für die Initialisierung der Gewichtvektoren und durch die Stärkung der Winner Neuronen erhöht, und ein selbst-adaptives Verfahren eingeführt, um das Modell ständig aktualisieren zu können. Darüber hinaus besteht die Hauptaufgabe des NNB-Modells in der weiteren Untersuchung der erkannten unbekannten Verbindungen von der EGHSOM und der Überprüfung, ob sie normal sind. Jedoch, ändern sich die Netzverkehrsdaten wegen des Concept drif Phänomens ständig, was in Echtzeit zur Erzeugung nicht stationärer Netzdaten führt. Dieses Phänomen wird von dem Update-Modell besser kontrolliert. Das EGHSOM-Modell kann die neuen Anomalien effektiv erkennen und das NNB-Model passt die Änderungen in Netzdaten optimal an. Bei den experimentellen Untersuchungen hat das Framework erfolgversprechende Ergebnisse gezeigt. Im ersten Experiment wurde das Framework in Offline-Betriebsmodus evaluiert. Der OptiFilter wurde mit offline-, synthetischen- und realistischen Daten ausgewertet. Der adaptive Klassifikator wurde mit dem 10-Fold Cross Validation Verfahren evaluiert, um dessen Genauigkeit abzuschätzen. Im zweiten Experiment wurde das Framework auf einer 1 bis 10 GB Netzwerkstrecke installiert und im Online-Betriebsmodus in Echtzeit ausgewertet. Der OptiFilter hat erfolgreich die gewaltige Menge von Netzdaten in die strukturierten Verbindungsvektoren umgewandelt und der adaptive Klassifikator hat sie präzise klassifiziert. Die Vergleichsstudie zwischen dem entwickelten Framework und anderen bekannten IDS-Ansätzen zeigt, dass der vorgeschlagene IDSFramework alle anderen Ansätze übertrifft. Dies lässt sich auf folgende Kernpunkte zurückführen: Bearbeitung der gesammelten Netzdaten, Erreichung der besten Performanz (wie die Gesamtgenauigkeit), Detektieren unbekannter Verbindungen und Entwicklung des in Echtzeit arbeitenden Erkennungsmodells von Eindringversuchen.

Multi-modal fingerprinting for multimedia assets: optimisation of media security protection in online distribution environments

Since the advent of the internet in every day life in the 1990s, the barriers to producing, distributing and consuming multimedia data such as videos, music, ebooks, etc. have steadily been lowered for most computer users so that almost everyone with internet access can join the online communities who both produce, consume and of course also share media artefacts. Along with this trend, the violation of personal data privacy and copyright has increased with illegal file sharing being rampant across many online communities particularly for certain music genres and amongst the younger age groups. This has had a devastating effect on the traditional media distribution market; in most cases leaving the distribution companies and the content owner with huge financial losses. To prove that a copyright violation has occurred one can deploy fingerprinting mechanisms to uniquely identify the property. However this is currently based on only uni-modal approaches. In this paper we describe some of the design challenges and architectural approaches to multi-modal fingerprinting currently being examined for evaluation studies within a PhD research programme on optimisation of multi-modal fingerprinting architectures. Accordingly we outline the available modalities that are being integrated through this research programme which aims to establish the optimal architecture for multi-modal media security protection over the internet as the online distribution environment for both legal and illegal distribution of media products.

Design of a unified data with business rules storage model for OLTP and OLAP systems

This paper reviews the literature concerning the practice of using Online Analytical Processing (OLAP) systems to recall information stored by Online Transactional Processing (OLTP) systems. Such a review provides a basis for discussion on the need for the information that are recalled through OLAP systems to maintain the contexts of transactions with the data captured by the respective OLTP system. The paper observes an industry trend involving the use of OLTP systems to process information into data, which are then stored in databases without the business rules that were used to process information and data stored in OLTP databases without associated business rules. This includes the necessitation of a practice, whereby, sets of business rules are used to extract, cleanse, transform and load data from disparate OLTP systems into OLAP databases to support the requirements for complex reporting and analytics. These sets of business rules are usually not the same as business rules used to capture data in particular OLTP systems. The paper argues that, differences between the business rules used to interpret these same data sets, risk gaps in semantics between information captured by OLTP systems and information recalled through OLAP systems. Literature concerning the modeling of business transaction information as facts with context as part of the modelling of information systems were reviewed to identify design trends that are contributing to the design quality of OLTP and OLAP systems. The paper then argues that; the quality of OLTP and OLAP systems design has a critical dependency on the capture of facts with associated context, encoding facts with contexts into data with business rules, storage and sourcing of data with business rules, decoding data with business rules into the facts with the context and recall of facts with associated contexts. The paper proposes UBIRQ, a design model to aid the co-design of data with business rules storage for OLTP and OLAP purposes. The proposed design model provides the opportunity for the implementation and use of multi-purpose databases, and business rules stores for OLTP and OLAP systems. Such implementations would enable the use of OLTP systems to record and store data with executions of business rules, which will allow for the use of OLTP and OLAP systems to query data with business rules used to capture the data. Thereby ensuring information recalled via OLAP systems preserves the contexts of transactions as per the data captured by the respective OLTP system.

Processing coordinate subject-verb agreement in L1 and L2 Greek

The present study examines the processing of subject-verb (SV) number agreement with coordinate subjects in pre-verbal and post-verbal positions in Greek. Greek is a language with morphological number marked on nominal and verbal elements. Coordinate SV agreement, however, is special in Greek as it is sensitive to the coordinate subject's position: when pre-verbal, the verb is marked for plural while when post-verbal the verb can be in the singular. We conducted two experiments, an acceptability judgment task with adult monolinguals as a pre-study (Experiment 1) and a self-paced reading task as the main study (Experiment 2) in order to obtain acceptance as well as processing data. Forty adult monolingual speakers of Greek participated in Experiment 1 and a hundred and forty one in Experiment 2. Seventy one children participated in Experiment 2: 30 Albanian-Greek sequential bilingual children and 41 Greek monolingual children aged 10–12 years. The adult data in Experiment 1 establish the difference in acceptability between singular VPs in SV and VS constructions reaffirming our hypothesis. Meanwhile, the adult data in Experiment 2 show that plural verbs accelerate processing regardless of subject position. The child online data show that sequential bilingual children have longer reading times (RTs) compared to the age-matched monolingual control group. However, both child groups follow a similar processing pattern in both pre-verbal and post-verbal constructions showing longer RTs immediately after a singular verb when the subject was pre-verbal indicating a grammaticality effect. In the post-verbal coordinate subject sentences, both child groups showed longer RTs on the first subject following the plural verb due to the temporary number mismatch between the verb and the first subject. This effect was resolved in monolingual children but was still present at the end of the sentence for bilingual children indicating difficulties to reanalyze and integrate information. Taken together, these findings demonstrate that (a) 10–12 year-old sequential bilingual children are sensitive to number agreement in SV coordinate constructions parsing sentences in the same way as monolingual children even though their vocabulary abilities are lower than that of age-matched monolingual peers and (b) bilinguals are slower in processing overall.

GDP 4.0 transfer to SGP 3.0 for SCIAMACHY no2 column processing: Verification with SDOAS / GDOAS prototype algorithms and delta-validation with NDACC / UV-visible network data

Until mid 2006, SCIAMACHY data processors for the operational retrieval of nitrogen dioxide (NO2) column data were based on the historical version 2 of the GOME Data Processor (GDP). On top of known problems inherent to GDP 2, ground-based validations of SCIAMACHY NO2 data revealed issues specific to SCIAMACHY, like a large cloud-dependent offset occurring at Northern latitudes. In 2006, the GDOAS prototype algorithm of the improved GDP version 4 was transferred to the off-line SCIAMACHY Ground Processor (SGP) version 3.0. In parallel, the calibration of SCIAMACHY radiometric data was upgraded. Before operational switch-on of SGP 3.0 and public release of upgraded SCIAMACHY NO2 data, we have investigated the accuracy of the algorithm transfer: (a) by checking the consistency of SGP 3.0 with prototype algorithms; and (b) by comparing SGP 3.0 NO2 data with ground-based observations reported by the WMO/GAW NDACC network of UV-visible DOAS/SAOZ spectrometers. This delta-validation study concludes that SGP 3.0 is a significant improvement with respect to the previous processor IPF 5.04. For three particular SCIAMACHY states, the study reveals unexplained features in the slant columns and air mass factors, although the quantitative impact on SGP 3.0 vertical columns is not significant.

Chemische und physikalische Charakterisierung von Aerosolpartikeln aus besonderen anthropogenen Emissionsquellen : ein integrativer Ansatz mittels online (HR-ToF-AMS)- und komplementärer offline (ATR-FTIR-Spektroskopie)-Analytik

Die Gesundheitseffekte von Aerosolpartikeln werden stark von ihren chemischen und physikalischen Eigenschaften und somit den jeweiligen Bildungsprozessen und Quellencharakteristika beeinflusst. Während die Hauptquellen der anthropogenen Partikelemissionen gut untersucht sind, stellen die spezifischen Emissionsmuster zahlreicher kleiner Aerosolquellen, welche lokal und temporär zu einer signifikanten Verschlechterung der Luftqualität beitragen können, ein Forschungsdesiderat dar.rnIn der vorliegenden Arbeit werden in kombinierten Labor- und Feldmessungen durch ein integratives Analysekonzept mittels online (HR-ToF-AMS ) und filterbasierter offline (ATR-FTIR-Spektroskopie ) Messverfahren die weitgehend unbekannten physikalischen und chemischen Eigenschaften der Emissionen besonderer anthropogener Aerosolquellen untersucht. Neben einem Fußballstadion als komplexe Mischung verschiedener Aerosolquellen wie Frittieren und Grillen, Zigarettenrauchen und Pyrotechnik werden die Emissionen durch Feuerwerkskörper, landwirtschaftliche Intensivtierhaltung (Legehennen), Tief- und Straßenbauarbeiten sowie abwasserbürtige Aerosolpartikel in die Studie mit eingebunden. Die primären Partikelemissionen der untersuchten Quellen sind vorrangig durch kleine Partikelgrößen (dp < 1 µm) und somit eine hohe Lungengängigkeit gekennzeichnet. Dagegen zeigen die Aerosolpartikel im Stall der landwirtschaftlichen Intensivtierhaltung sowie die Emissionen durch die Tiefbauarbeiten einen hohen Masseanteil von Partikeln dp > 1 µm. Der Fokus der Untersuchung liegt auf der chemischen Charakterisierung der organischen Partikelbestandteile, welche für viele Quellen die NR-PM1-Emissionen dominieren. Dabei zeigen sich wichtige quellenspezifische Unterschiede in der Zusammensetzung der organischen Aerosolfraktion. Die beim Abbrand von pyrotechnischen Gegenständen freigesetzten sowie die abwasserbürtigen Aerosolpartikel enthalten dagegen hohe relative Gehalte anorganischer Substanzen. Auch können in einigen spezifischen Emissionen Metallverbindungen in den AMS-Massenspektren nachgewiesen werden. Über die Charakterisierung der Emissionsmuster und -dynamiken hinaus werden für einige verschiedenfarbige Rauchpatronen sowie die Emissionen im Stall der Intensivtierhaltung Emissionsfaktoren bestimmt, die zur quantitativen Bilanzierung herangezogen werden können. In einem weiteren Schritt werden anhand der empirischen Daten die analytischen Limitierungen der Aerosolmassenspektrometrie wie die Interferenz organischer Fragmentionen durch (Hydrogen-)Carbonate und mögliche Auswertestrategien zur Überwindung dieser Grenzen vorgestellt und diskutiert.rnEine umfangreiche Methodenentwicklung zur Verbesserung der analytischen Aussagekraft von organischen AMS-Massenspektren zeigt, dass für bestimmte Partikeltypen einzelne Fragmentionen in den AMS-Massenspektren signifikant mit ausgewählten funktionellen Molekülgruppen der FTIR-Absorptionsspektren korrelieren. Bedingt durch ihre fehlende Spezifität ist eine allgemeingültige Interpretation von AMS-Fragmentionen als Marker für verschiedene funktionelle Gruppen nicht zulässig und häufig nur durch die Ergebnisse der komplementären FTIR-Spektroskopie möglich. Des Weiteren wurde die Verdampfung und Ionisation ausgewählter Metallverbindungen im AMS analysiert. Die Arbeit verdeutlicht, dass eine qualitative und quantitative Auswertung dieser Substanzen nicht ohne Weiteres möglich ist. Die Gründe hierfür liegen in einer fehlenden Reproduzierbarkeit des Verdampfungs- und Ionisationsprozesses aufgrund von Matrixeffekten sowie der in Abhängigkeit vorangegangener Analysen (Verdampferhistorie) in der Ionisationskammer und auf dem Verdampfer statt-findenden chemischen Reaktionen.rnDie Erkenntnisse der Arbeit erlauben eine Priorisierung der untersuchten anthropogenen Quellen nach bestimmten Messparametern und stellen für deren Partikelemissionen den Ausgangpunkt einer Risikobewertung von atmosphärischen Folgeprozessen sowie potentiell negativen Auswirkungen auf die menschliche Gesundheit dar. rn

EXTRACTION OF PICTORIAL ENERGY INFORMATION FROM CAMPUS UNMETERED BUILDINGS USING IMAGE PROCESSING TECHNIQUES

In recent years, advanced metering infrastructure (AMI) has been the main research focus due to the traditional power grid has been restricted to meet development requirements. There has been an ongoing effort to increase the number of AMI devices that provide real-time data readings to improve system observability. Deployed AMI across distribution secondary networks provides load and consumption information for individual households which can improve grid management. Significant upgrade costs associated with retrofitting existing meters with network-capable sensing can be made more economical by using image processing methods to extract usage information from images of the existing meters. This thesis presents a new solution that uses online data exchange of power consumption information to a cloud server without modifying the existing electromechanical analog meters. In this framework, application of a systematic approach to extract energy data from images replaces the manual reading process. One case study illustrates the digital imaging approach is compared to the averages determined by visual readings over a one-month period.

Advanced interpretation of subsidence in Murcia (SE Spain) using A-DInSAR data – modelling and validation

Subsidence is a natural hazard that affects wide areas in the world causing important economic costs annually. This phenomenon has occurred in the metropolitan area of Murcia City (SE Spain) as a result of groundwater overexploitation. In this work aquifer system subsidence is investigated using an advanced differential SAR interferometry remote sensing technique (A-DInSAR) called Stable Point Network (SPN). The SPN derived displacement results, mainly the velocity displacement maps and the time series of the displacement, reveal that in the period 2004–2008 the rate of subsidence in Murcia metropolitan area doubled with respect to the previous period from 1995 to 2005. The acceleration of the deformation phenomenon is explained by the drought period started in 2006. The comparison of the temporal evolution of the displacements measured with the extensometers and the SPN technique shows an average absolute error of 3.9±3.8 mm. Finally, results from a finite element model developed to simulate the recorded time history subsidence from known water table height changes compares well with the SPN displacement time series estimations. This result demonstrates the potential of A-DInSAR techniques to validate subsidence prediction models as an alternative to using instrumental ground based techniques for validation.