004 Datenverarbeitung; Informatik
Refine
Year of publication
Document Type
- Article (251)
- Doctoral Thesis (147)
- Working Paper (122)
- Conference Proceeding (53)
- Bachelor Thesis (50)
- Diploma Thesis (47)
- Preprint (43)
- Part of a Book (42)
- Contribution to a Periodical (38)
- diplomthesis (31)
Is part of the Bibliography
- no (891)
Keywords
- Lambda-Kalkül (21)
- Inklusion (13)
- Formale Semantik (11)
- Barrierefreiheit (10)
- Digitalisierung (10)
- Operationale Semantik (9)
- data science (9)
- lambda calculus (9)
- machine learning (9)
- Computerlinguistik (8)
Institute
- Informatik (469)
- Informatik und Mathematik (101)
- Präsidium (73)
- Frankfurt Institute for Advanced Studies (FIAS) (51)
- Medizin (51)
- Wirtschaftswissenschaften (44)
- Physik (34)
- Hochschulrechenzentrum (24)
- studiumdigitale (24)
- Extern (12)
We investigate the applicability of the well-known multilevel Monte Carlo (MLMC) method to the class of density-driven flow problems, in particular the problem of salinisation of coastal aquifers. As a test case, we solve the uncertain Henry saltwater intrusion problem. Unknown porosity, permeability and recharge parameters are modelled by using random fields. The classical deterministic Henry problem is non-linear and time-dependent, and can easily take several hours of computing time. Uncertain settings require the solution of multiple realisations of the deterministic problem, and the total computational cost increases drastically. Instead of computing of hundreds random realisations, typically the mean value and the variance are computed. The standard methods such as the Monte Carlo or surrogate-based methods are a good choice, but they compute all stochastic realisations on the same, often, very fine mesh. They also do not balance the stochastic and discretisation errors. These facts motivated us to apply the MLMC method. We demonstrate that by solving the Henry problem on multi-level spatial and temporal meshes, the MLMC method reduces the overall computational and storage costs. To reduce the computing cost further, parallelization is performed in both physical and stochastic spaces. To solve each deterministic scenario, we run the parallel multigrid solver ug4 in a black-box fashion.
The ubiquitin (Ub) code denotes the complex Ub architectures, including Ub chains of different length, linkage-type and linkage combinations, which enable ubiquitination to control a wide range of protein fates. Although many linkage-specific interactors have been described, how interactors are able to decode more complex architectures is not fully understood. We conducted a Ub interactor screen, in humans and yeast, using Ub chains of varying length, as well as, homotypic and heterotypic branched chains of the two most abundant linkage types – K48- and K63-linked Ub. We identified some of the first K48/K63 branch-specific Ub interactors, including histone ADP-ribosyltransferase PARP10/ARTD10, E3 ligase UBR4 and huntingtin-interacting protein HIP1. Furthermore, we revealed the importance of chain length by identifying interactors with a preference for Ub3 over Ub2 chains, including Ub-directed endoprotease DDI2, autophagy receptor CCDC50 and p97-adaptor FAF1. Crucially, we compared datasets collected using two common DUB inhibitors – Chloroacetamide and N-ethylmaleimide. This revealed inhibitor-dependent interactors, highlighting the importance of inhibitor consideration during pulldown studies. This dataset is a key resource for understanding how the Ub code is read.
Residual connections have been proposed as an architecture-based inductive bias to mitigate the problem of exploding and vanishing gradients and increased task performance in both feed-forward and recurrent networks (RNNs) when trained with the backpropagation algorithm. Yet, little is known about how residual connections in RNNs influence their dynamics and fading memory properties. Here, we introduce weakly coupled residual recurrent networks (WCRNNs) in which residual connections result in well-defined Lyapunov exponents and allow for studying properties of fading memory. We investigate how the residual connections of WCRNNs influence their performance, network dynamics, and memory properties on a set of benchmark tasks. We show that several distinct forms of residual connections yield effective inductive biases that result in increased network expressivity. In particular, those are residual connections that (i) result in network dynamics at the proximity of the edge of chaos, (ii) allow networks to capitalize on characteristic spectral properties of the data, and (iii) result in heterogeneous memory properties. In addition, we demonstrate how our results can be extended to non-linear residuals and introduce a weakly coupled residual initialization scheme that can be used for Elman RNNs.
Metahumans ist ein innovatives Framework für die Unreal Engine, das hochgradig realistische digitale Charaktere zur Verfügung stellt. Metahumans zeichnen sich durch eine vollständige Control Rig aus, die es Entwicklern ermöglicht, vorgefertigte Animationen zu nutzen und sie nach Bedarf anzupassen und zu erweitern.
Im Rahmen dieser wissenschaftlichen Arbeit wird die Anwendung von Metahumans in der virtuellen Umgebung der Unreal Engine 5 untersucht. Das Hauptziel besteht darin, die Fähigkeit eines Metahumans zu untersuchen, mittels eines herkömmlichen Virtual Reality Headsets mithilfe von Motion Tracking gesteuert und animiert zu werden. Dabei wird speziell auf die Verwendung von Inverse Kinematics als Methode zur Erzeugung möglichst natürlicher Bewegungsabläufe eingegangen. Zusätzlich wird angestrebt, die Interaktion zwischen verschiedenen Metahuman-Avataren in einer Online-Sitzung zu ermöglichen.
Um den Einfluss auf das Immersionserlebnis der Benutzerinnen und Benutzer zu analysieren, werden Probandinnen und Probanden eingeladen, ihre Nutzererfahrungen zu evaluieren. Zu diesem Zweck werden zwei vergleichbare Level erstellt: eines in der Unreal Engine mit Metahumans und das andere in Unity mit den Meta Avataren von Oculus.
Diese wissenschaftliche Untersuchung zielt darauf ab, ein umfassendes Verständnis für die Leistungsfähigkeit von Metahumans zu erlangen, insbesondere im Vergleich zu anderen Avatar-Systemen.
Studying the neural basis of human dynamic visual perception requires extensive experimental data to evaluate the large swathes of functionally diverse brain neural networks driven by perceiving visual events. Here, we introduce the BOLD Moments Dataset (BMD), a repository of whole-brain fMRI responses to over 1,000 short (3s) naturalistic video clips of visual events across ten human subjects. We use the videos’ extensive metadata to show how the brain represents word- and sentence-level descriptions of visual events and identify correlates of video memorability scores extending into the parietal cortex. Furthermore, we reveal a match in hierarchical processing between cortical regions of interest and video-computable deep neural networks, and we showcase that BMD successfully captures temporal dynamics of visual events at second resolution. With its rich metadata, BMD offers new perspectives and accelerates research on the human brain basis of visual event perception.
ChatGPT, der Prototyp eines Chatbot, von dem amerikanischen Unternehmen OpenAI entwickelt, ist im Augenblick in aller Munde. Gefragt wird auch: Stellt diese Software eine Herausforderung für den Bildungsbereich dar, werden künftig damit Haus- und Abschlussarbeiten erstellt? Prof. Uwe Walz, Professor für VWL, insbesondere Industrieökonomie an der Goethe-Universität, hat den Chatbot bereits im laufenden Wintersemester mit Studierenden analysiert.
Der Sammelband "Digitale Barrierefreiheit in der Bildung weiter denken: Innovative Impulse aus Praxis, Technik und Didaktik", der von #DigiBar, dem "Netzwerk digitale Barrierefreiheit an hessischen Hochschulen", herausgegeben wird, geht der Frage nach, welchen Status Quo, welche Herausforderungen sowie praktischen und theoretischen Lösungsansätze das Thema digitale Barrierefreiheit in der Bildung aufzeigt. Die Beiträge des vorliegenden Sammelbandes tragen diesem Forschungsdesiderat Rechnung. Die von "studiumdigitale" (Goethe-Universität Frankfurt) in Kooperation mit BliZ, dem Zentrum für blinde und sehbehinderte Studierende (THM - Technischen Hochschule Mittelhessen) herausgegebene Veröffentlichung richtet sich an Lehrende, Hochschulangehörige, Entscheidungsträger*innen, Webadmins, Tutor*innen, soziale Träger*innen und Interessierte. Die Beiträge beleuchten das Titelthema in all seinen Facetten: Von Modellprojekten über Fallstudien und technische Lösungsszenarien bis hin zur Vermittlung praktischer Informationen und zu Szenarien der Barrierefreiheit im multimedialen Raum sind hier Grundlagenforschung, Best-Practice-Beispiele und technische Lösungen in einem Band vereint. Selbstverständlich ist die digitale Veröffentlichung in barrierefreier Form, um ein Vorbild für weitere derartige Veröffentlichungen zu sein. Helfen auch Sie mit, Barrieren in der Bildungswelt abzubauen und Teilhabe zu ermöglichen.
Es geht um Werbung, Betrug oder die Optimierung von Geschäftsmodellen: Verbraucherdaten sind ein kostbares Gut, das Kreditgeber und Versicherer genauso interessiert wie Händler und Kriminelle. Kai Rannenberg, Professor für Mobile Business & Multilateral Security an der Goethe-Universität, forscht zur Cybersicherheit. Dirk Frank hat mit dem Wirtschaftsinformatiker über Datenschutz, Hackerangriffe und das Auto als »Handy auf Rädern« gesprochen.