Bücher von Maximilian Linner

Academic Paper from the year 2021 in the subject Economics - Finance, grade: 1.3, Edinburgh Napier University, language: English, abstract: This assessment is based on Andrew Sorkin¿s press article ¿Bitcoin¿s Climate Problem¿ and will critically evaluate the significance of Bitcoin in the world wide finance sector and how even possible positive impacts on the environment can occur.This assessment provides an overview of the current challenges for Bitcoin in terms of energy consumption and electronic waste. On the other hand, it takes into account assumptions that energy for Bitcoin mining comes from renewable energy sources. It also explains research gaps that were not collected in Sorkin¿s article and this critical review. Finally, Sorkin¿s press article is assessed and an outlook is given.

Academic Paper from the year 2021 in the subject Business economics - Offline Marketing and Online Marketing, grade: 1.3, Edinburgh Napier University (Business School), language: English, abstract: This assessment is based on L.P. Baltes¿ statement that digital marketing requires the existence of content marketing and that the success or failure of a company¿s online communication depends largely on the quality of the content marketing. This assessment gives an overview of different definitions of content marketing, the beginnings of marketing, and the main differences between traditional and digital marketing. Furthermore, an assessment of the quality of content marketing taking intoaccount different types of content marketing, quality measurements, and the analysis of quality content was created and presented using the example of Coca Cola. Coca Cola was critically evaluated, if and how L.P. Baltes¿ statement can be confirmed or not.

Studienarbeit aus dem Jahr 2020 im Fachbereich Informatik - Sonstiges, Note: 1,1, Hochschule München, Veranstaltung: Datenbanken, Sprache: Deutsch, Abstract: Transfer Learning schafft es durch vortrainierte Modelle komplexe neuronale Zusammenhänge abzubilden. Aus einem bereits fertig trainierten Korpus können Ergebnisse auf neue Themengebiete übertragen werden. Anfangs wurde diese Technologie hauptsächlich zur Bildanalyse eingesetzt, doch in den letzten Jahren gewann Transfer Learning auch im Bereich der Textverarbeitung immer mehr an Bedeutung. Das Ziel dieser Forschungsarbeit ist es, eine detaillierte Vermittlung des aktuellen Stands der Wissenschaft zu liefern. Hierbei wird neben einem grundlegenden Überblick über künstliche neuronale Netzwerke zunächst ein Verständnis für Transfer Learning vermittelt, in dem die Einsatzgebiete, Herausforderungen und Risiken unterschiedlicher Transfer Learning Strategien aufgezeigt werden. Insbesondere wird die spezielle Anwendung BERT ausführlich evaluiert und nicht nur deren Entwicklung, sondern auch die Funktionsweise erörtert. BERT, Bidirectional Encoder Representations from Transformers, wurde 2018 von Google veröffentlicht und gilt als Fundament für eine neue Art der Textverarbeitung. Damit BERT im Kontext der Textanalyse eine objektive Einordnung erfährt, werden differenzierte Modelle wie Doc2Vec und GloVe unter die Lupe genommen, um zusätzliche Blickwinkel auf Transfer Learning zu erschließen. Diese einzelnen Modelle können mit Hilfe von Benchmark-Methoden untereinander verglichen werden. Dabei werden neben dem General Language Understanding Evaluation (GLUE) Benchmark, ebenfalls Analyseaufgaben, wie SQuAD und SWAG erläutert und die einzelnen Modelle auf deren Rangliste miteinander in Konkurrenz gesetzt. Diese Benchmark-Methoden sind ein Zusammenschluss von einzelnen Ressourcen, die zum trainieren, analysieren und bewerten von Systemen zum Verständnis natürlicher Sprachen, wie BERT, dienen. Abgerundet wird die Studienarbeit mit einem Ausblick in die Zukunft in der klar Stellung bezogen werden kann, dass Transfer Learning auch in den nächsten Jahren einen hohen Stellenwert im Bereich der Verbesserung und Verbreitung von KI einnimmt. Abschließend wird eine neue Technologie erwähnt, die eventuell die das Zusammenspiel mit Transfer Learning revolutionieren könnte.

Studienarbeit aus dem Jahr 2018 im Fachbereich Informatik - Wirtschaftsinformatik, Note: 1,0, Hochschule München, Sprache: Deutsch, Abstract: Diese Arbeit gibt einen Überblick über die Funktionsweise der Blockchain-Technologie. Am Beispiel von WhatsApp und Bitcoin werden Chancen und Risiken aufgezeigt. Die Blockchain-Technologie ist generell eine neue Technologie, deshalb hat sich bisher noch keine einheitliche Definition durchgesetzt. Der Blockchain ist ein sogenanntes "distributed Ledger" ¿ eine Datenbank, welche (finanzielle) Transaktionen beinhaltet und dezentral über alle Computer läuft, welche die jeweilige Blockchain Software installiert haben.Alle Transaktionen, welche gemacht wurden, werden von einem teilnehmenden Knoten (z.B. Computer) im Netzwerk der Blockchain Software durchgeführt und werden wegen Datenintegrität anschließend an alle anderen Knoten weitergegeben. Bei bestimmten Intervallen, z.B. ungefähr zehn Minuten im Fall von Bitcoin, wird eine Teilmenge von allen schwebenden Transaktionen zusammengefasst und in einem neuen Block linear und chronologisch umgewandelt. Im Falle, dass nicht alle Transaktionen in einem neuen Block passen, bevorzugen Miner Transaktionen mit einem höheren Transaktionswert. Der neue Block beinhaltet die Referenz des Bezeichners von dem letzten hinzugefügten Block und seines eigenen, damit der nächste Block sich auf dem vorherigen beziehen kann.