Informatik
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Algorithms and data structures constitute the theoretical foundations of computer science and are an integral part of any classical computer science curriculum. Due to their high level of abstraction, the understanding of algorithms is of crucial concern to the vast majority of novice students. To facilitate the understanding and teaching of algorithms, a new research field termed "algorithm visualisation" evolved in the early 1980's. This field is concerned with innovating techniques and concepts for the development of effective algorithm visualisations for teaching, study, and research purposes. Due to the large number of requirements that high-quality algorithm visualisations need to meet, developing and deploying effective algorithm visualisations from scratch is often deemed to be an arduous, time-consuming task, which necessitates high-level skills in didactics, design, programming and evaluation. A substantial part of this thesis is devoted to the problems and solutions related to the automation of three-dimensional visual simulation of algorithms. The scientific contribution of the research presented in this work lies in addressing three concerns: - Identifying and investigating the issues related to the full automation of visual simulations. - Developing an automation-based approach to minimising the effort required for creating effective visual simulations. - Designing and implementing a rich environment for the visualisation of arbitrary algorithms and data structures in 3D. The presented research in this thesis is of considerable interest to (1) researchers anxious to facilitate the development process of algorithm visualisations, (2) educators concerned with adopting algorithm visualisations as a teaching aid and (3) students interested in developing their own algorithm animations.
Diese Arbeit beschäftigt sich mit der konkreten Erzeugung von 2-3D Visualisierung. Im Fokus steht der notwendige Prozess zur Erzeugung von Computergrafik.
Da die Computergrafik heut zu Tage wichtiger Bestandteil vieler Aufgabengebiete ist, sollte deren Nutzung auch allen Menschen zugänglich sein. In den vergangen Jahren blieb dies meist nur Leuten aus den Fachgebieten vorbehalten, aufgrund der Komplexität und des notwendigen „Know-how“ über die Thematik. Mittlerweile gilt diese Tatsache als überholt. Viele Erneuerung im Bereich von Hardware und Software haben es ermöglicht, dass selbst ungeübte Anwender in der Lage sind, ansehnliche 3D Grafiken an ihren PCs bei der Arbeit oder zu Hause zu erzeugen. Dies soll ebenfalls das Ziel dieser Arbeit sein. Dazu wird in eine Applikation erstellt die die Visualisierung von graphischen Primitiven unter der Verwendug von Microsofts DirectX leicht und schnell ermöglichen soll. Als Basis dient ein Rendering-Framework, welches auf einheitliches Schnittstellenkonzept setzt, um die strikte Trennung zwischen Anwender- und Fachwissen zu vollziehen.
Weitere Schwerpunkte dieser Arbeit liegen im Bereich der Modellierung von graphischen Primtiven und der Nutzung von Shadern. Dazu wird in der Modellierung der Import von archivierten Modellen umgesetzt. Die Nutzung von Shadern soll soweit vereinfacht werden, dass Anwender auf Shader beleibig zugreifen können. Dies soll durch eine Verknüpfung zwischen Shadern und Modellen erfolgen, die ebenfalls im Bereich der Modellierung erfolgt.
Poster presentation: Introduction The ability of neurons to emit different firing patterns is considered relevant for neuronal information processing. In dopaminergic neurons, prominent patterns include highly regular pacemakers with separate spikes and stereotyped intervals, processes with repetitive bursts and partial regularity, and irregular spike trains with nonstationary properties. In order to model and quantify these processes and the variability of their patterns with respect to pharmacological and cellular properties, we aim to describe the two dimensions of burstiness and regularity in a single model framework. Methods We present a stochastic spike train model in which the degree of burstiness and the regularity of the oscillation are described independently and with two simple parameters. In this model, a background oscillation with independent and normally distributed intervals gives rise to Poissonian spike packets with a Gaussian firing intensity. The variability of inter-burst intervals and the average number of spikes in each burst indicate regularity and burstiness, respectively. These parameters can be estimated by fitting the model to the autocorrelograms. This allows to assign every spike train a position in the two-dimensional space described by regularity and burstiness and thus, to investigate the dependence of the firing patterns on different experimental conditions. Finally, burst detection in single spike trains is possible within the model because the parameter estimates determine the appropriate bandwidth that should be used for burst identification. Results and Discussion We applied the model to a sample data set obtained from dopaminergic substantia nigra and ventral tegmental area neurons recorded extracellularly in vivo and studied differences between the firing activity of dopaminergic neurons in wildtype and K-ATP channel knock-out mice. The model is able to represent a variety of discharge patterns and to describe changes induced pharmacologically. It provides a simple and objective classification scheme for the observed spike trains into pacemaker, irregular and bursty processes. In addition to the simple classification, changes in the parameters can be studied quantitatively, also including the properties related to bursting behavior. Interestingly, the proposed algorithm for burst detection may be applicable also to spike trains with nonstationary firing rates if the remaining parameters are unaffected. Thus, the proposed model and its burst detection algorithm can be useful for the description and investigation of neuronal firing patterns and their variability with cellular and experimental conditions.
Lernplattformen sind E-Learning-Systeme, deren Kernfunktionalität die Verwaltung und Verteilung von Lernmaterialien über das World Wide Web ist. In dieser Arbeit wurde untersucht, wie durch Aufzeichnung (Tracking), Auswertung und Visualisierung von Lernaktivitäten in Lernplattformen eine Verbesserung der Lernqualität erreicht werden kann. Der Ansatzpunkt dafür war, Informationen zu Lernaktivitäten in geeigneter Weise Lehrenden und Lernenden zu präsentieren, so dass diese Rückschlüsse ziehen können, um Lernprozesse eigenständig zu optimieren. Viele Lernplattformen verfolgen bereits diesen Ansatz und verfügen deshalb über entsprechende Funktionalität.
Es mussten zwei wesentliche Fragen beantwortet werden:
1. Was müssen Lernende und Lehrende über erfolgte Lernaktivitäten wissen?
2. Wie werden Lernaktivitäten in geeigneter Weise präsentiert?
Diese Fragen wurden durch Betrachtung existierender Lernplattformen (State of the Art) sowie Befragung von Experten in Form von Interviews beantwortet. Zur Beantwortung der 2. Frage wurden außerdem allgemeine Grundlagen der Auswertung und Visualisierung von Daten verwendet sowie (zu einem geringen Teil) Auswertungs- und Visualisierungsverfahren von Systemen, die keine Lernplattformen sind. Besondere Aufmerksamkeit wurde auch dem
Datenschutz gewidmet.
Beruhend auf den gewonnenen Erkenntnissen wurde dann ein Konzept für ein Auswertungs-/Visualisierungssystem entwickelt das in verschiedenen Punkten eine Verbesserung des State of the Art darstellt.
Teile des Konzepts wurden schließlich für das webbasierte Softwaresystem LernBar, das über einen Großteil der Funktionalität einer Lernplattform verfügt, prototypisch implementiert. Durch die Implementierung soll es ermöglicht werden, das Konzept im praktischen Einsatz zu evaluieren, was im Rahmen dieser Arbeit nicht möglich war.
Zur genomweiten Genexpressionsanalyse werden Microarray-Experimente verwendet. Ziel dieser Arbeit ist es, Methoden zur Präprozessierung von Microarrays der Firma Affymetrix zu evaluieren und die VSN-Methode für Experimente mit weniger als 1000 Zellen zu verbessern. Bei dieser Technologie wird die Expression jedes Gens durch mehrere Probessets gemessen. Jedes Probeset besteht aus einem Perfect-Match (PM) und einem dazugehörigen Mismatch (MM). Der Expressionswert pro Gen wird durch ein vierstufiges Verfahren aus den einzelnen Probe-Werten berechnet: Hintergrundkorrektur, Normalisierung, PM-Adjustierung und Aggregation. Für jeden dieser Schritte existieren mehrere Algorithmen. Dazu dienten die im affy-Paket des Bioconductor implementierten Methoden MAS5, RMA, VSN und die Methode sRMA von Cope et al. [Cope et al., 2006] in Kombination mit der Methode VSN von Huber et al. [Huber et al., 2002]. Den ersten Teil dieser Arbeit bildet die Reanalyse der Datensätze von Küppers et al. [Küppers et al., 2003] und Piccaluga et al. [Piccaluga et al., 2007] mit der VSN-Methode. Dabei konnte gezeigt werden, dass die VSN-Methode gegenüber Klein et al. [Klein et al., 2001] Vorteile zeigt. Bei beiden Datensätzen wurden zusätzliche Gene gefunden, die für die Pathogenese der jeweiligen Tumorarten wichtig sein können. Einige der zusätzlich gefunden Gene wurden durch andere wissenschaftliche Arbeiten bestätigt. Die Gene, die bisher in keinem Zusammenhang mit der untersuchten Tumorart stehen, sind eine Möglichkeit für die weitere Forschung. Vor allem der Zytokine/Zytokine Signalweg wurde bei beiden Reanalysen als überrepräsentiert erkannt. Da für einige Microarray-Experimente die Anzahl der Zellen und damit die Menge an mRNA nur begrenzt zur Verfügung stehen, müssen die Laborarbeit und die statistischen Analysen angepasst werden. Hierzu werden fünf Methoden für die Präprozessierung untersucht, um zu evaluieren, welche Methode geeignet ist, derartige Expressionsdaten zu verrechnen. Auf Basis eines Testdatensatzes der bereits zur Etablierung des Laborprozesses diente werden Expressionswerte durch empirische Verteilung, Gammaverteilung und ein linear gemischtes Modell simuliert. Die Simulation lässt sich in vier Schritte einteilen: Wahl der Verteilung, Simulation der Expressionsmatrix, Simulation der differentiellen Expression, Sortierung der Probes innerhalb des Probesets. Anschließend werden die fünf Präprozessierungsmethoden mit diesen simulierten Expressionsdaten auf ihre Sensitivität und Spezifität untersucht. Während sich bei den empirisch und gammaverteilt simulierten Expressionsdaten kein eindeutiges Ergebnis abzeichnet, hat sVSN bei den Daten aus dem linear gemischten Modell die größte Sensitivität und die größte Spezifität. Der in dieser Arbeit entwickelte sVSN-Algorithmus wurde zum ersten Mal angewendet und bewertet. Abschließend wird ein Teildatensatz von Brune et al. verwendet und hinsichtlich der fünf Präprozessierungsmethoden untersucht. Die Ergebnisse der sVSN-Methode wird im Detail weiter verfolgt. Die zusätzlich gefunden Gene können durch bereits veröffentlichte Arbeiten bestätigt werden. Letztendlich zeigt sich, dass neuere statistische Methoden (wie das im Rahmen dieser Arbeit entwickelte sVSN) bei der Analyse von Affymetrix Microarrays einen Vorteil bringen. Die sVSN und sRMA Methoden zeigen Vorteile, da die Probes nach der Normalisierung gewichtet werden, bevor diese aggregiert werden. Die MAS5-Methode schneidet am schlechtesten ab und sollte bei geringen Zellmengen nicht eingesetzt werden. Für die Analyse mit geringer Menge an mRNA müssen weitere Untersuchungen vorgenommen werden, um eine geeignete statistische Methode für die Analyse der Expressionsdaten zu finden.
Shader zur Bildbearbeitung
(2009)
In den letzten Jahren haben Grafikkarten eine starke Veränderung erfahren. Anfangs war lediglich die Darstellung vorberechneter Primitive möglich, mittlerweile lassen sich Vertex- und Pixelshader komplett frei programmieren. Die Spezialisierung auf den Rendervorgang hat die GPUs (Graphics Processing Units) zu massiv-parallelen Prozessoren wachsen lassen, die unter optimaler Ausnutzung ein Vielfaches der Rechenleistung aktueller CPUs erreichen. Die programmierbaren Shader haben Grafikkarten in der letzten Zeit vermehrt als weiteren Prozessor für General Purpose-Programmierung werden lassen.
Aktuelle Bildbearbeitungsprogramme zeigen, dass sich die Tendenz Richtung GPU bewegt, so wird sich auch in dieser Arbeit die enorme Rechenleistung der GPU für die Bildbearbeitung zu nutzen gemacht. Bildfilter lassen sich als Pixelshader realisieren und ermöglichen so die Ausführung direkt auf der GPU. Das vorgestellte Framework SForge wurde mit dem Ziel entwickelt, zu einem bestehenden Framework kompatibel zu sein. Als bestehendes Framework wurde auf AForge zurückgegriffen. Mit SForge können bestehende und eigene Bildfilter direkt auf der GPU ausgeführt werden, aber auch die Konvertierung von Farbräumen und Farbsystemen wurden realisiert. Das Framework arbeitet floatbasierend. Somit können auch HDR-Daten verarbeitet werden, um beispielsweise Tonemapping anzuwenden. Filter mit Parametern lassen sich über einen optionalen Dialog interaktiv ändern und modifizieren das Resultat in Echtzeit.
Poster presentation: Introduction Dopaminergic neurons in the midbrain show a variety of firing patterns, ranging from very regular firing pacemaker cells to bursty and irregular neurons. The effects of different experimental conditions (like pharmacological treatment or genetical manipulations) on these neuronal discharge patterns may be subtle. Applying a stochastic model is a quantitative approach to reveal these changes. ...
Konzeption und Implementierung einer Kommunikation zwischen Second Life und Web 2.0 Anwendungen
(2009)
Im Rahmen dieser Arbeit haben wir ein Konzept und einen Prototypen zur Kommunikation zwischen Second Life und Web 2.0 entwickelt.
Im Rahmen dieser Diplomarbeit wird ein Konzept und ein Prototyp zur Kommunikation zwischen Second Life und Web 2.0-Anwendungen entwickelt. In der Übung zur Veranstaltung "Einführung in das Projektmanagement" wurden Meetings in Second Life abgehalten. Dabei haben die Studierenden im Rahmen der Übung Protokolle erstellt, die sie im Internet veröffentlichten. Die Protokollierung musste immer manuell durchgeführt werden und war dadurch fehleranfällig und nicht ausfallsicher. Hier entstand der Wunsch, die Protokollierung zu automatisieren und somit den administrativen Aufwand zu reduzieren.
Im Kapitel 2 werden die Grundlagen behandelt, die für das Verständnis der Arbeit notwendig sind. Hierbei werden Second Life, sowie Blog und Wiki als Repräsentanten von Web 2.0 vorgestellt. Außerdem wird eine klare Abgrenzung zwischen diesen Technologien aufgezeigt.
Die Analyse dieser Diplomarbeit umfaÿt unter anderem die verschiedenen Möglichkeiten der Übertragung der Informationen zwischen Second Life und den Web 2.0-Anwendungen.
Im Konzept ist die Gesamtarchitektur zur Kommunikation zwischen Second Life und den Web 2.0 Anwendungen enthalten. Die Hauptsystemkomponenten, die dafür notwendig sind, stellen eine Ansammlung aus Second Life Skripten, dem HTTP Supervisor und den Wiki Bot Skripten dar. Die Second Life und die Wiki Bot Skripten sind eine Ansammlung von Unterprogrammen, die jeweils auf eine Aufgabe spezialisiert sind. Die genaue Erklärung wird im Kapitel 4 Aufgrund der Unterschiede der Web 2.0 Anwendungen wurde ein Bot eingesetzt, der eine Web 2.0 Anwendung bedient. Der HTTP Supervisor dient der Vermittlung dient der Vermittlung der Daten zwischen Second Life und der Web 2.0 Anwendung. Auÿerdem speichert er die Daten in temporäre Dateien. Der Second Life Teil des Programms dient der Steuerung des gesamten Systes.
Durch die prototypische Umsetzung ist die Durchführbarkeit bewiesen, die Daten aus Second Life herauszuführen und im MediaWiki zu speichern.
Diese Diplomarbeit hatte das Ziel ein Konzept zu erstellen, welches es ermöglicht, interessante und weniger interessante Artikel innerhalb eines Wikis zu erkennen und diese Informationen in verständlicher Form zur Recherche visuell bereitzustellen.
Dabei sollte das Konzept möglichst offen sein, so dass theoretisch jedes Wiki an die Visualisierung hätte angebunden werden können. Hier lag bereits das erste Problem, zum Zeitpunkt der Arbeit existieren bereits mehr als 100 unterschiedliche Wikis mit unterschiedlichen Architekturen. Wegen der Unterschiede der jeweiligen Wikisysteme entschloss man sich daher zwei Konzepte zu erarbeiten, ein allgemeines, welches wie in der gestellten Zielsetzung, das Einbinden jedes Wikis ermöglicht und ein Spezialfall, der die Vorteile einer API nutzt. Der Spezialfall wurde in ähnlicher Form in einer Implementierung umgesetzt.
Zu Beginn der Diplomarbeit mussten die unterschiedlichen Möglichkeiten der Extraktion von Informationen aus einem Wiki untersucht werden. Es hatte sich ziemlich früh herausgestellt das Links, Backlinks sowie Kategorien wichtige Indikatoren zur Bewertung eines Artikels darstellen. Damit die Bewertung der Informationen nicht nur alleine auf der Struktur eines Wikis beruht, wurde ein Thesaurus zur unterstützenden Bewertung miteinbezogen. Dieser lieferte durchgehend gute Ergebnisse, wobei - wie erwartet - der Thesaurus sehr schnell an seine Grenzen gekommen war, insbesondere wenn man die Anzahl der Artikel eines großen Wikis mit der Anzahl der Wörter die im Thesaurus gespeichert sind vergleicht.
Die extrahierten und gewichteten Informationen wurden im zweiten Schritt visualisiert, dabei hatte sich der Radial-Graph als eine gute Lösung zur Darstellung der Informationen herausgestellt. Neben einem Graphen mit gewichteten Knoten wurden in der Visualisierung unterschiedliche Ansichten der extrahierten Daten bereitgestellt: eine Autorenansicht, die zum gesuchten Artikel die Autoren darstellt, eine semantische Ansicht, die Wortbeziehungen veranschaulicht sowie eine Artikelansicht, die den Nutzer neben den gewichteten Artikeln auch wie gewohnt in einer Wiki lesen lässt.