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Das Internet als Informationsmedium ist Plattform für eine nie dagewesene Menge an Information, die für einen einzelnen Menschen nicht mehr zu überblicken ist.
Moderne Web-Suchmaschinen greifen auf die Methoden des Information Retrieval zurück um einem NutzerWerkzeuge anzubieten die zu ihrem Informationsbedürfnis relevanten Dokumente im Internet zu finden. Visualisierungen können diese Dokumentenmenge effektiver durch den Nutzer verarbeitbar machen. Eine komplexe Suchanfrage zu formulieren oder ein Suchergebnis nach bestimmten Kriterien zu filtern ist jedoch heute noch denjenigen vorbehalten die bereit sind, die erweiterten Funktionen der Suchmaschinen zu lernen.
Der in dieser Arbeit vorgestellte Ansatz möchte durch die Kombination der Visualisierung, die einen effektiven Überblick über den Suchergebnisraum gibt, mit den mächtigen Filtermöglichkeiten moderner Suchmaschinen die einfache Filterung von Suchergebnismengen durch ein Direct Maniuplation Interface ermöglichen.
Interactive Gorilla
(2010)
Beeindruckt von einer auf Annäherung reagierenden Dinosaurier-Animation des Brüsseler Naturkundemuseums, entstand die Idee einen noch komplexeren interaktiven Gorilla zu entwerfen. Der Gorilla soll dabei auf einer großen Leinwand dargestellt werden und die Besucher können mit diesem anhand ihrer Position interagieren, worauf er seine Tätigkeit und Gestik an diese anpasst.
Da keine Umsetzung, die durch gezielte Anpassungen das gewünschte Ergebnis liefern würde, vorhanden war, wurde das System im Rahmen dieser Arbeit angefertigt. Der Aufbau lässt sich dabei in drei große Module aufteilen, die auf den Ergebnissen des vorherigen Moduls arbeiten.
Zuerst wurde ein System entwickelt, mit dem es möglich ist die Besucher im Raum zu erfassen und festzustellen an welchen Positionen sie sich aufhalten. Diese Informationen werden von einer Verhaltenssimulation weiterverarbeitet. Diese ist durch einen endlichen Automaten realisiert, der auf einem Graphen operiert. Die Ergebnisse, die vom Erkennungssystem geliefert werden, sind dann dafür verantwortlich, dass sich das Verhalten entsprechend ändert. Zuletzt wird das aktuelle Verhalten des Gorillas mit Hilfe eines 3D-Modells und Animationen auf der Leinwand dargestellt.
Des weiteren sind im Rahmen dieser Arbeit zusätzliche Editoren entstanden um die Zustände des Graphen und die dadurch darzustellenden Animationen nachträglich anzupassen.
Point-Based Animation
(2011)
Die punktbasierte Animation ist ein relativ neues Gebiet im Bereich der Animation. Der Unterschied zu den weit verbreiteten polygonnetzbasierten Verfahren liegt darin, dass zwischen den einzelnen Punkten, welche die Oberfläche des zu animierenden Objekts definieren, keine Topologieinformationen vorhanden sind. Mit polygonnetzbasierten Techniken ist keine Volumensimulation möglich, da keine Volumeninformationen vorhanden sind. Die aktuellen Verfahren im punktbasierten Feld ermöglichen die Animation von Flüssigkeiten, Rauch oder Explosionseffekten. In dieser Arbeit wird eine Animation auf Grundlage eines zur Verfügung gestellten Punktmodells ausgeführt. Um zu gewährleisten, dass die Animation korrekt nach den Gesetzen der Physik arbeitet, wird eine Physikengine zu Hilfe genommen. Diese beiden Bereiche werden in dieser Arbeit miteinander verknüpft. Zunächst werden einfache Simulationen im Sektor der starren Körperdynamik durchgeführt. Dabei werden einzelne Punkte unter Einfluss der Gravitation auf eine Ebene fallen gelassen. Vor allem die Berechnung der Kollision mit der Ebene und der Punkte untereinander ist hierbei interessant. Um sehenswerte physikalische Effekte animieren zu können, muss die Elastizität mit berücksichtigt werden. DesWeiteren wird in der Arbeit die Animation elastischer Körper verwirklicht. Hierbei wird eine an den Ecken fixierte elastische Ebene animiert. Einzelne Punkte können aus diesem elastischen Objekt herausgezogen werden, in Folge dessen sich das Objekt selbst repariert. Ebenfalls kann ein herausgeschnittner Punkt wieder in das Objekt eingefügt werden.
Durch die steigende Bedeutung von multimedialen Lernmaterialien in der Lehre und in der Wirtschaft, wachsen die Anforderungen, die an die Herstellung der Materialien gestellt werden. Verwaltung, Archivierung und Wiederverwendbarkeit sind die zentralen Begriffe um die Effektivität von multimedialen Lernmaterialien zu steigern und damit auch kommerziellen Erfolg zu erzielen. Es ist effektiv wenn Lernmaterialien ein Thema nicht erneut aufarbeiten, wenn es bereits ausreichend Materialien dazu gibt. Vorhandene Materialien können genutzt werden und sparen somit Ressourcen, die ansonsten zur Herstellung neuer Materialien genutzt werden müssten. In dieser Arbeit werden Metadaten als Mittel eingesetzt, um die Effektivität zu steigern. Dabei soll vor allem der Mehrwert durch die Verwendung von Metadaten deutlich gemacht werden. Eine Analyse aktueller Autorensysteme soll zeigen, wie Metadaten bereits eingesetzt werden und wo Probleme existieren. Die Stärken und Schwächen der untersuchten Autorensysteme werden für die Anforderungsanalyse einer Erweiterung des Autorensystems LernBar verwendet. Um den Mehrwert der Metadaten deutlich zu machen, soll der gesamte Autorenprozess innerhalb der LernBar erweitert werden. Das heißt, dass der gesamte Ablauf, vom Erfassen bis zum Verwenden der Metadaten, abgebildet wird. Im Fokus der Erweiterung steht die Unterstützung des Autors bei der Erstellung von Lernmaterialien. Vorlagen und automatisierte Vorgänge dienen der Bedienbarkeit der neuen Funktionen.
Im Rahmen dieser Bachelorarbeit werden verschiedene Non-Photorealistic Rendering Verfahren zur Darstellung von rekonstruierten Artefakten, im Bereich der Paläontologie, beschrieben und implementiert. Hauptsächlich arbeiten die vorgestellten Verfahren im zweidimensionalen Bildraum, um beispielsweise Kanten in Bildern zu detektieren. Hierbei bedienen wir uns sogenannter Normal- und Depthmaps, welche als Zwischenresultate dienen, um die nötigen Informationen zu sammeln, welche zur Erkennung von Kanten im Bild notwendig sind. Neben der Kantendetektion werden NPR Verfahren genutzt, um skizzenhafte Illustrationen zu erzeugen, welche per Hand gezeichnete wissenschaftliche bzw. technische Illustrationen nachahmen und somit (halb)automatisieren sollen. Mithilfe von (programmierbaren) Shadern werden dann spezielle Texturen auf die Oberflächen der Modelle gelegt, um eine skizzenhafte Darstellung zu erzeugen. Solche Verfahren erleichtern demnach die aufwändige Arbeit der Künstler, welche gewöhnlich viel Zeit für ihre Illustrationen benötigen.
Die vorliegende Bachelorarbeit untersucht die Möglichkeiten der mobilen Produktion und Verwaltung von Web- und Multimedia-Inhalten, welche mit geografischen Koordinaten verknüpft sind.
Durch die stetig wachsende Verbreitung mobiler Geräte wie Smartphones, Tablets oder Netbooks und der damit in Anspruch genommenen Verfügbarkeit von mobilen Internetzugängen in Form von WLAN, GPRS, UMTS oder LTE, wird die gemeinsame Erstellung und Verwaltung von geolokalisierten Inhalten durch Teilnehmer einer Interessengruppe ermöglicht.
Besonders Inhalte deren Standort relevant ist, können von automatisierter Lokalisierung profitieren. Durch Ortungsmechanismen können Daten bei ihrer Erstellung oder Bearbeitung automatisch mit dem Standort des Geräts versehen werden. So lassen sich zum einen geografische Daten sammeln und zum anderen Inhalte auf unkomplizierte Art und Weise mit dem Standort des Autors zum Zeitpunkt ihrer Erstellung verknüpfen.
Darüber hinaus können Anwender abhängig von ihrem Aufenthaltsort Informationen über ihre Umgebung abrufen, ohne zuvor in einer Kartenansicht zu ihrer aktuellen Position navigieren zu müssen.
Die vorliegende Arbeit behandelt sowohl das Erhalten als auch das Erzeugen multimedialer Inhalte in Abhängigkeit von ihren geografischen Koordinaten. Die technische Realisierung dieses Konzepts findet mit Hilfe der frei verfügbaren MediaWiki-Software[1] als Content-Management-System sowie einer, für mobile Geräte optimierten Webseite als Frontend statt.
Der Umfang der Arbeit umfasst neben dem Entwurf eines Konzepts und der ausführlichen Beschreibung einer möglichen Implementierung eine Einführung in die Grundlagen der verwendeten Komponenten. Zuletzt sollen ein Fazit und ein Ausblick Konzept und Realisierung kritisch betrachten, um einen Einblick in vorhandene Potenziale der Lösung zu bieten.
In dieser Arbeit wurden Web Browser bezüglich ihrer Eignung zum Erstellen interaktiver eLearning Fragen untersucht. Vor dem Hintergrund der speziellen Charakteristika von mobilen Endgeräten wurden insbesondere die Aspekte der Beschränkung auf standardisierte Technologien, sowie die Clientseitigkeit der Applikation hervorgehoben. Es konnte eine Grundlage geschaffen werden, die das Erstellen von interaktiven Fragen nur mit Hilfe von HTML und Javascript ermöglicht und es wurde ein weitgehender Verzicht auf serverseitige Komponenten erreicht.
Scenegraph LoD-Analyse
(2012)
Level of Detail-Verfahren sind in der Computergrafik alltäglich und allgegenwärtig. Da das Thema seit Jahren ein aktiv bearbeitetes Feld in der Wissenschaft ist, existiert eine extreme Fülle an Verfahren mit unterschiedlichen Ansätzen oder Verfeinerungen. Es ist jedoch sehr schwer, die Unterschiede zwischen den Verfahren zu quantifizieren. Jede Arbeit nutzt ihre eigenen Testfälle und Methoden, wodurch sich selten echte Rückschlüsse auf Vergleiche zu anderen Verfahren ziehen lassen. Um hier einen Ansatz zur Lösung dieses Problems zu präsentieren, wird vorgeschlagen, ein allgemein nutzbares Testframework zu erstellen, das geeignet ist, LOD-Verfahren auf unterschiedliche Aspekte hin zu untersuchen. Es wird eine Reihe von konkreten Tests und ein dazugehöriges Programm als Rahmenwerk vorgestellt werden, das einen solchen Ansatz implementiert. Diese Testimplementierung ist bewusst einfach gehalten, sie wird jedoch einen guten Überblick darüber geben, welche Probleme es zu lösen gilt und worauf dabei geachtet werden muss.
In der heutigen Zeit werden viele Anwendungen als Webanwendungen entwickelt, weil man sie schneller auf den Markt werfen kann. Neue Methoden wurden entwickelt um den Softwareentwicklungsprozess zu verschlanken, um damit noch schneller und öfter eine Produkt auf den Markt zu bringen. Diese Methoden erschweren die Arbeit von manuellen Tester ungemein. Sie müssen jetzt noch schneller und noch öfter testen.
Um dieser Miesere entgegenzuwirken wurden Testautomatisierungsmechanismen und Testautomatisierungswerkzeuge entwickelt. In dieser Arbeit wollte ich zeigen, dass Testautomatisierung in bestehenden Projekten nachträglich noch eingefügt werden kann. Und das diese für eine verbesserte Qualität des Produktes sorgen kann.
Ich habe in dieser Arbeit den Testfallkatalog für das Produkt „Email4Tablet“ der Firma Deutsche Telekom AG zu 70% mit dem Testwerkzeug Selenium automatisiert.
Lernmodule wie Web Based Trainings (WBT) sind eine Methode um eLearning Inhalte anzubieten. Web Based Trainings basieren per Definition auf dem Word Wide Web (WWW). Durch die Entwicklung des Web zum Web 2.0 sind für Benutzer neue Möglichkeiten entstanden am Web teilzunehmen. Dadurch wurde auch das eLearning beeinflusst. In dieser Arbeit werden die Innovationen für den Autorenprozess von Web Based Trainings betrachtet. Ihre Nützlichkeit soll anhand dem Autorensystem LernBar deutlich gemacht werden. Die Analyse weiterer Autorensysteme verdeutlicht den aktuellen Stand. Die Stärken und Schwächen der untersuchten Autorensysteme werden für die Anforderungsanalyse einer web-basierten LernBar verwendet. Das Konzept für Web 2.0 Based Training beschreibt den neuen Autorenprozess in der LernBar. Das neue Konzept ermöglicht Flexibilität, die zu neuen Einsatzszenarien führt. Schwierigkeiten in der Umsetzung werden diskutiert.
In dieser Bachelorarbeit werden Modelle, mit einer hohen Anzahl an Vertices, mittels CPU und GPU geclustered und die Performance der hierzu verwendeten Algorithmen miteinander verglichen. Die Nutzung der GPU findet hierbei unter Verwendung von OpenGL statt. Zunächst werden Grundlagen von Clustering, die für die später implementierten Algorithmen wichtig sind, geklärt. Zusätzlich werden Prozesse erkärt mit denen die Ergebnisse der, auf der GPU ausgeführten, Algorithmen, auf die CPU zurückgeführt werden können. Anschließend erfolgt eine Beschreibung der implementierten Algorithmen sowie eine Erklärung ihrer Funktionsweise. Abschließend wurde ein Benchmarking der Algorithmen vorgenommen, um ihre Laufzeiten miteinander zu vergleichen.
In der Realität setzen sich Farben aus einzelnen Wellen zusammen, welche in Kombination mit zugehörigen Wellenlängen und Intensitäten bei Menschen den Sinneseindruck einer Farbe hervorrufen. Die Computergraphik definert Farben mit dem RGB-Modell, in dem durch 3 Grundfarben (Rot, Grün, Blau) der darstellbare Farbbereich festgelegt wird. Ein Spektrum (genauer Spectral Power Distribution, SPD) ermöglicht eine variablere, physikalisch exaktere Darstellung von Farbe, kann aber nicht einfach mit dem RGB-Modell verwendet werden. Das von der Commission Internationale de l'Eclairage definierte XYZ-Farbmodell erlaubt es mit Wellenlängen zu rechnen, und bildet die Grundlage der Beleuchtungsrechnung mit Spektren.
Farben mittels Spektren zu ermitteln ist die Paradedisziplin von Raytracern, da der Berechnungsaufwand für Echtzeitanwendungen meist zu groß ist. Die neueste Graphikkarten-Generation kann große Datenmengen effizient parallel verarbeiten, und es wurden entsprechende Ansätze gesucht, wellenlängenbasiert zu rechnen. Das hier vorgestellte System erlaubt auf Grundlage von physikalischen Formeln einzelne Intensitäten zu beeinflusen, welche in Kombination mit den Tristimulus-Werten des Menschen in dem XYZ-Farbmodell abgebildet werden können. Diese XYZ-Koordinaten können anschließend in das RGBModell transformiert werden.
Im Gegensatz zu bestehenden Systemen wird direkt mit Spektren gearbeitet und diese nicht von einer RGB-Farbe abgeleitet, so dass für bestimmte Effekte eine höhere Genauigkeit entsteht. Durch die Verwendung einer SPD ist es möglich, Interferenzeffekte an dünnen Schichten und CDs in einem Polygon-Renderer zu visualisieren. In dieser Arbeit wird eine Berechnung von mehrlagigen dünnen Schichten mit komplexen Brechungsindizes präsentiert und ein LOD-System vorgestellt, welches es ermöglicht den Berechnungsaufwand frei zu skalieren.
Already today modern driver assistance systems contribute more and more to make individual mobility in road traffic safer and more comfortable. For this purpose, modern vehicles are equipped with a multitude of sensors and actuators which perceive, interpret and react to the environment of the vehicle. In order to reach the next set of goals along this path, for example to be able to assist the driver in increasingly complex situations or to reach a higher degree of autonomy of driver assistance systems, a detailed understanding of the vehicle environment and especially of other moving traffic participants is necessary.
It is known that motion information plays a key role for human object recognition [Spelke, 1990]. However, full 3D motion information is mostly not taken into account for Stereo Vision-based object segmentation in literature. In this thesis, novel approaches for motion-based object segmentation of stereo image sequences are proposed from which a generic environmental model is derived that contributes to a more precise analysis and understanding of the respective traffic scene. The aim of the environmental model is to yield a minimal scene description in terms of a few moving objects and stationary background such as houses, crash barriers or parking vehicles. A minimal scene description aggregates as much information as possible and it is characterized by its stability, precision and efficiency.
Instead of dense stereo and optical flow information, the proposed object segmentation builds on the so-called Stixel World, an efficient superpixel-like representation of space-time stereo data. As it turns out this step substantially increases stability of the segmentation and it reduces the computational time by several orders of magnitude, thus enabling real-time automotive use in the first place. Besides the efficient, real-time capable optimization, the object segmentation has to be able to cope with significant noise which is due to the measurement principle of the used stereo camera system. For that reason, in order to obtain an optimal solution under the given extreme conditions, the segmentation task is formulated as a Bayesian optimization problem which allows to incorporate regularizing prior knowledge and redundancies into the object segmentation.
Object segmentation as it is discussed here means unsupervised segmentation since typically the number of objects in the scene and their individual object parameters are not known in advance. This information has to be estimated from the input data as well.
For inference, two approaches with their individual pros and cons are proposed, evaluated and compared. The first approach is based on dynamic programming. The key advantage of this approach is the possibility to take into account non-local priors such as shape or object size information which is impossible or which is prohibitively expensive with more local, conventional graph optimization approaches such as graphcut or belief propagation.
In the first instance, the Dynamic Programming approach is limited to one-dimensional data structures, in this case to the first Stixel row. A possible extension to capture multiple Stixel rows is discussed at the end of this thesis.
Further novel contributions include a special outlier concept to handle gross stereo errors associated with so-called stereo tear-off edges. Additionally, object-object interactions are taken into account by explicitly modeling object occlusions. These extensions prove to be dramatic improvements in practice.
This first approach is compared with a second approach that is based on an alternating optimization of the Stixel segmentation and of the relevant object parameters in an expectation maximization (EM) sense. The labeling step is performed by means of the _−expansion graphcut algorithm, the parameter estimation step is done via one-dimensional sampling and multidimensional gradient descent. By using the Stixel World and due to an efficient implementation, one step of the optimization only takes about one millisecond on a standard single CPU core. To the knowledge of the author, at the time of development there was no faster global optimization in a demonstrator car.
For both approaches, various testing scenarios have been carefully selected and allow to examine the proposed methods thoroughly under different real-world conditions with limited groundtruth at hand. As an additional innovative application, the first approach was successfully implemented in a demonstrator car that drove the so-called Bertha Benz Memorial Route from Mannheim to Pforzheim autonomously in real traffic.
At the end of this thesis, the limits of the proposed systems are discussed and a prospect on possible future work is given.
Musik und Mathematik haben eine Sache gemeinsam: viele Menschen glauben, dass sie in dem einen oder anderen Fach (oder beiden) nicht gut seien. Schlimmer noch, die Aussage „Ich kann nicht singen“ oder „Mathematik habe ich noch nie verstanden“ wird sie sicher nicht von einer erfolgreichen Karriere abhalten, noch wird es die Meinung anderer über sie ändern.
Das Projekt „European Music Portfolio – Sounding Ways into Mathematics“ (EMP-Maths) möchte dieses Verständnis ändern. Jeder kann singen und Musik machen und jeder kann Mathematik treiben. Beide Themen sind integraler Bestandteil unseres Lebens und unserer Gesellschaft. Was geändert werden muss, ist die Fähigkeit von Lehrpersonen, Lernenden die Gelegenheit zu geben, sie zu mögen.
Dieses Handbuch für Lehrpersonen stellt Aktivitäten mit unterschiedlichen mathematischen und musikalischen Inhalten vor, um Lehrpersonen ein möglichst breites Spektrum an Hilfsmitteln, Ideen und Beispielen anbieten zu können. Diese Aktivitäten sind so aufgebaut, dass sie erweiter- und anpassbar an unterschiedliche Kontexte sowie auf die Bedürfnisse einer jeden Lehrperson und deren Schülerinnen und Schülern sind. Ferner wurden diese Aktivitäten nicht nur entwickelt, um von der Lehrperson instruktiv ausgeführt zu werden, sondern, um sie gemeinsam mit der Lerngruppe zu nutzen und eventuell sogar gemeinsam zu verändern und weiter zu entwickeln.
Neben diesem Handbuch stellt das Projekt Weiterbildungsangebote zur Verfügung, eine Web-Seite (http://maths.emportfolio.eu), von der Materialien heruntergeladen werden können sowie eine Online Plattform zur interaktiven Zusammenarbeit. Ein Überblick über relevante Literatur und Forschung ist in einem separaten Dokument zusammengestellt. Zusätzliche Arbeitsbücher für Lehrpersonen enthalten weitere Aktivitäten sowie ausgewählte Aspekte aus dem hier zusammengestellten theoretischen Hintergrund. Diese Arbeitsbücher bilden die Grundlage der Weiterbildungskurse. Das Projekt „Sounding Ways into Mathematics“ steht in Verbindung zum EMP-Sprachen Projekt „A creative Way into Languages“ (http://emportfolio.eu/emp/).
The behaviour of electronic circuits is influenced by ageing effects. Modelling the behaviour of circuits is a standard approach for the design of faster, smaller, more reliable and more robust systems. In this thesis, we propose a formalization of robustness that is derived from a failure model, which is based purely on the behavioural specification of a system. For a given specification, simulation can reveal if a system does not comply with a specification, and thus provide a failure model. Ageing usually works against the specified properties, and ageing models can be incorporated to quantify the impact on specification violations, failures and robustness. We study ageing effects in the context of analogue circuits. Here, models must factor in infinitely many circuit states. Ageing effects have a cause and an impact that require models. On both these ends, the circuit state is highly relevant, an must be factored in. For example, static empirical models for ageing effects are not valid in many cases, because the assumed operating states do not agree with the circuit simulation results. This thesis identifies essential properties of ageing effects and we argue that they need to be taken into account for modelling the interrelation of cause and impact. These properties include frequency dependence, monotonicity, memory and relaxation mechanisms as well as control by arbitrary shaped stress levels. Starting from decay processes, we define a class of ageing models that fits these requirements well while remaining arithmetically accessible by means of a simple structure.
Modeling ageing effects in semiconductor circuits becomes more relevant with higher integration and smaller structure sizes. With respect to miniaturization, digital systems are ahead of analogue systems, and similarly ageing models predominantly focus on digital applications. In the digital domain, the signal levels are either on or off or switching in between. Given an ageing model as a physical effect bound to signal levels, ageing models for components and whole systems can be inferred by means of average operation modes and cycle counts. Functional and faithful ageing effect models for analogue components often require a more fine-grained characterization for physical processes. Here, signal levels can take arbitrary values, to begin with. Such fine-grained, physically inspired ageing models do not scale for larger applications and are hard to simulate in reasonable time. To close the gap between physical processes and system level ageing simulation, we propose a data based modelling strategy, according to which measurement data is turned into ageing models for analogue applications. Ageing data is a set of pairs of stress patterns and the corresponding parameter deviations. Assuming additional properties, such as monotonicity or frequency independence, learning algorithm can find a complete model that is consistent with the data set. These ageing effect models decompose into a controlling stress level, an ageing process, and a parameter that depends on the state of this process. Using this representation, we are able to embed a wide range of ageing effects into behavioural models for circuit components. Based on the developed modelling techniques, we introduce a novel model for the BTI effect, an ageing effect that permits relaxation. In the following, a transistor level ageing model for BTI that targets analogue circuits is proposed. Similarly, we demonstrate how ageing data from analogue transistor level circuit models lift to purely behavioural block models. With this, we are the first to present a data based hierarchical ageing modeling scheme. An ageing simulator for circuits or system level models computes long term transients, solutions of a differential equation. Long term transients are often close to quasi-periodic, in some sense repetitive. If the evaluation of ageing models under quasi-periodic conditions can be done efficiently, long term simulation becomes practical. We describe an adaptive two-time simulation algorithm that basically skips periods during simulation, advancing faster on a second time axis. The bottleneck of two-time simulation is the extrapolation through skipped frames. This involves both the evaluation of the ageing models and the consistency of the boundary conditions. We propose a simulator that computes long term transients exploiting the structure of the proposed ageing models. These models permit extrapolation of the ageing state by means of a locally equivalent stress, a sort of average stress level. This level can be computed efficiently and also gives rise to a dynamic step control mechanism. Ageing simulation has a wide range of applications. This thesis vastly improves the applicability of ageing simulation for analogue circuits in terms of modelling and efficiency. An ageing effect model that is a part of a circuit component model accounts for parametric drift that is directly related to the operation mode. For example asymmetric load on a comparator or power-stage may lead to offset drift, which is not an empiric effect. Monitor circuits can report such effects during operation, when they become significant. Simulating the behaviour of these monitors is important during their development. Ageing effects can be compensated using redundant parts, and annealing can revert broken components to functional. We show that such mechanisms can be simulated in place using our models and algorithms. The aim of automatized circuit synthesis is to create a circuit that implements a specification for a certain use case. Ageing simulation can identify candidates that are more reliable. Efficient ageing simulation allows to factor in various operation modes and helps refining the selection. Using long term ageing simulation, we have analysed the fitness of a set of synthesized operational amplifiers with similar properties concerning various use cases. This procedure enables the selection of the most ageing resilient implementation automatically.
Contents:
Yuki Chiba, Santiago Escobar, Naoki Nishida, and David Sabel, and Manfred Schmidt-Schauß : Preface:
The Collection of all Abstracts of the Talks at WPTE 2015 xi
Brigitte Pientka : Mechanizing Meta-Theory in Beluga
Giulio Guerrieri : Head reduction and normalization in a call-by-value lambda-calculus
Adrián Palacios and Germán Vidal : Towards Modelling Actor-Based Concurrency in Term Rewriting
David Sabel and Manfred Schmidt-Schauß : Observing Success in the Pi-Calculus
Sjaak Smetsers, Ken Madlener, and Marko van Eekelen : Formalizing Bialgebraic Semantics in PVS 6.0
Various static analyses of functional programming languages that permit infinite data structures make use of set constants like Top, Inf, and Bot, denoting all terms, all lists not eventually ending in Nil, and all non-terminating programs, respectively. We use a set language that permits union, constructors and recursive definition of set constants with a greatest fixpoint semantics in the set of all, also infinite, computable trees, where all term constructors are non-strict. This internal report proves decidability, in particular DEXPTIME-completeness, of inclusion of co-inductively defined sets by using algorithms and results from tree automata and set constraints, and contains detailed proofs. The test for set inclusion is required by certain strictness analysis algorithms in lazy functional programming languages and could also be the basis for further set-based analyses.
The calculus LRP is a polymorphically typed call-by-need lambda calculus extended by data constructors, case-expressions, seq-expressions and type abstraction and type application. This report is devoted to the extension LRPw of LRP by scoped sharing decorations. The extension cannot be properly encoded into LRP if improvements are defined w.r.t. the number of lbeta, case, and seq-reductions, which makes it necessary to reconsider the claims and proofs of properties. We show correctness of improvement properties of reduction and transformation rules and also of computation rules for decorations in the extended calculus LRPw. We conjecture that conservativity of the embedding of LRP in LRPw holds.
The calculus LRP is a polymorphically typed call-by-need lambda calculus extended by data constructors, case-expressions, seq-expressions and type abstraction and type application. This report is devoted to the extension LRPw of LRP by scoped sharing decorations. The extension cannot be properly encoded into LRP if improvements are defined w.r.t. the number of lbeta, case, and seq-reductions, which makes it necessary to reconsider the claims and proofs of properties. We show correctness of improvement properties of reduction and transformation rules and also of computation rules for decorations in the extended calculus LRPw. We conjecture that conservativity of the embedding of LRP in LRPw holds.
This report documents the extension LRPw of LRP by sharing decorations. We show correctness of improvement properties of reduction and transformation rules and also of computation rules for decorations in the extended calculus LRPw. We conjecture that conservativity of the embedding of LRP in LRPw holds.
An improvement is a correct program transformation that optimizes the program, where the criterion is that the number of computation steps until a value is obtained is decreased. This paper investigates improvements in both { an untyped and a polymorphically typed { call-by-need lambda-calculus with letrec, case, constructors and seq. Besides showing that several local optimizations are improvements, the main result of the paper is a proof that common subexpression elimination is correct and an improvement, which proves a conjecture and thus closes a gap in Moran and Sands' improvement theory. We also prove that several different length measures used for improvement in Moran and Sands' call-by-need calculus and our calculus are equivalent.
An improvement is a correct program transformation that optimizes the program, where the criterion is that the number of computation steps until a value is obtained is decreased. This paper investigates improvements in both { an untyped and a polymorphically typed { call-by-need lambda-calculus with letrec, case, constructors and seq. Besides showing that several local optimizations are improvements, the main result of the paper is a proof that common subexpression elimination is correct and an improvement, which proves a conjecture and thus closes a gap in Moran and Sands' improvement theory. We also prove that several different length measures used for improvement in Moran and Sands' call-by-need calculus and our calculus are equivalent.
An improvement is a correct program transformation that optimizes the program, where the criterion is that the number of computation steps until a value is obtained is decreased. This paper investigates improvements in both { an untyped and a polymorphically typed { call-by-need lambda-calculus with letrec, case, constructors and seq. Besides showing that several local optimizations are improvements, the main result of the paper is a proof that common subexpression elimination is correct and an improvement, which proves a conjecture and thus closes a gap in Moran and Sands' improvement theory. We also prove that several different length measures used for improvement in Moran and Sands' call-by-need calculus and our calculus are equivalent.
Viruses rely completely on the hosts' machinery for translation of viral transcripts. However, for most viruses infecting humans, codon usage preferences (CUPrefs) do not match those of the host. Human papillomaviruses (HPVs) are a showcase to tackle this paradox: they present a large genotypic diversity and a broad range of phenotypic presentations, from asymptomatic infections to productive lesions and cancer. By applying phylogenetic inference and dimensionality reduction methods, we demonstrate first that genes in HPVs are poorly adapted to the average human CUPrefs, the only exception being capsid genes in viruses causing productive lesions. Phylogenetic relationships between HPVs explained only a small proportion of CUPrefs variation. Instead, the most important explanatory factor for viral CUPrefs was infection phenotype, as orthologous genes in viruses with similar clinical presentation displayed similar CUPrefs. Moreover, viral genes with similar spatiotemporal expression patterns also showed similar CUPrefs. Our results suggest that CUPrefs in HPVs reflect either variations in the mutation bias or differential selection pressures depending on the clinical presentation and expression timing. We propose that poor viral CUPrefs may be central to a trade-off between strong viral gene expression and the potential for eliciting protective immune response.
Modern experiments in heavy ion collisions operate with huge data rates that can not be fully stored on the currently available storage devices. Therefore the data flow should be reduced by selecting those collisions that potentially carry the information of the physics interest. The future CBM experiment will have no simple criteria for selecting such collisions and requires the full online reconstruction of the collision topology including reconstruction of short-lived particles.
In this work the KF Particle Finder package for online reconstruction and selection of short-lived particles is proposed and developed. It reconstructs more than 70 decays, covering signals from all the physics cases of the CBM experiment: strange particles, strange resonances, hypernuclei, low mass vector mesons, charmonium, and open-charm particles.
The package is based on the Kalman filter method providing a full set of the particle parameters together with their errors including position, momentum, mass, energy, lifetime, etc. It shows a high quality of the reconstructed particles, high efficiencies, and high signal to background ratios.
The KF Particle Finder is extremely fast for achieving the reconstruction speed of 1.5 ms per minimum-bias AuAu collision at 25 AGeV beam energy on single CPU core. It is fully vectorized and parallelized and shows a strong linear scalability on the many-core architectures of up to 80 cores. It also scales within the First Level Event Selection package on the many-core clusters up to 3200 cores.
The developed KF Particle Finder package is a universal platform for short- lived particle reconstruction, physics analysis and online selection.
We provide elementary algorithms for two preservation theorems for first-order sentences (FO) on the class ℭd of all finite structures of degree at most d: For each FO-sentence that is preserved under extensions (homomorphisms) on ℭd, a ℭd-equivalent existential (existential-positive) FO-sentence can be constructed in 5-fold (4-fold) exponential time. This is complemented by lower bounds showing that a 3-fold exponential blow-up of the computed existential (existential-positive) sentence is unavoidable. Both algorithms can be extended (while maintaining the upper and lower bounds on their time complexity) to input first-order sentences with modulo m counting quantifiers (FO+MODm). Furthermore, we show that for an input FO-formula, a ℭd-equivalent Feferman-Vaught decomposition can be computed in 3-fold exponential time. We also provide a matching lower bound
This paper shows equivalence of several versions of applicative similarity and contextual approximation, and hence also of applicative bisimilarity and contextual equivalence, in LR, the deterministic call-by-need lambda calculus with letrec extended by data constructors, case-expressions and Haskell's seq-operator. LR models an untyped version of the core language of Haskell. The use of bisimilarities simplifies equivalence proofs in calculi and opens a way for more convenient correctness proofs for program transformations. The proof is by a fully abstract and surjective transfer into a call-by-name calculus, which is an extension of Abramsky's lazy lambda calculus. In the latter calculus equivalence of our similarities and contextual approximation can be shown by Howe's method. Similarity is transferred back to LR on the basis of an inductively defined similarity. The translation from the call-by-need letrec calculus into the extended call-by-name lambda calculus is the composition of two translations. The first translation replaces the call-by-need strategy by a call-by-name strategy and its correctness is shown by exploiting infinite trees which emerge by unfolding the letrec expressions. The second translation encodes letrec-expressions by using multi-fixpoint combinators and its correctness is shown syntactically by comparing reductions of both calculi. A further result of this paper is an isomorphism between the mentioned calculi, which is also an identity on letrec-free expressions.
Die vorliegende Arbeit stellt ein organisches Taskverarbeitungssystem vor, das die zuverlässige Verwaltung und Verarbeitung von Tasks auf Multi-Core basierten SoC-Architekturen umsetzt. Aufgrund der zunehmenden Integrationsdichte treten bei der planaren Halbleiter-Fertigung vermehrt Nebeneffekte auf, die im Systembetrieb zu Fehler und Ausfällen von Komponenten führen, was die Zuverlässigkeit der SoCs zunehmend beeinträchtigt. Bereits ab einer Fertigungsgröße von weniger als 100 nm ist eine drastische Zunahme von Elektromigration und der Strahlungssensitivität zu beobachten. Gleichzeitig nimmt die Komplexität (Applikations-Anforderungen) weiter zu, wobei der aktuelle Trend auf eine immer stärkere Vernetzung von Geräten abzielt (Ubiquitäre Systeme). Um diese Herausforderungen autonom bewältigen zu können, wird in dieser Arbeit ein biologisch inspiriertes Systemkonzept vorgestellt. Dieses bedient sich der Eigenschaften und Techniken des menschlichen endokrinen Hormonsystems und setzt ein vollständig dezentrales Funktionsprinzip mit Selbst-X Eigenschaften aus dem Organic Computing Bereich um. Die Durchführung dieses organischen Funktionsprinzips erfolgt in zwei getrennten Regelkreisen, die gemeinsam die dezentrale Verwaltung und Verarbeitung von Tasks übernehmen. Der erste Regelkreis wird durch das künstliche Hormonsystem (KHS) abgebildet und führt die Verteilung aller Tasks auf die verfügbaren Kerne durch. Die Verteilung erfolgt durch das Mitwirken aller Kerne und berücksichtigt deren lokale Eignung und aktueller Zustand. Anschließend erfolgt die Synchronisation mit dem zweiten Regelkreis, der durch die hormongeregelte Taskverarbeitung (HTV) abgebildet wird und einen dynamischen Task-Transfer gemäß der aktuellen Verteilung vollzieht. Dabei werden auch die im Netz verfügbaren Zustände von Tasks berücksichtigt und es entsteht ein vollständiger Verarbeitungspfad, ausgehend von der initialen Taskzuordnung, hinweg über den Transfer der Taskkomponenten, gefolgt von der Erzeugung der lokalen Taskinstanz bis zum Start des zugehörigen Taskprozesses auf dem jeweiligen Kern. Die System-Implementierung setzt sich aus modularen Hardware- und Software-Komponenten zusammen. Dadurch kann das System entweder vollständig in Hardware, Software oder in hybrider Form betrieben und genutzt werden. Mittels eines FPGA-basierten Prototyps konnten die formal bewiesenen Zeitschranken durch Messungen in realer Systemumgebung bestätigt werden. Die Messergebnisse zeigen herausragende Zeitschranken bezüglich der Selbst-X Eigenschaften. Des Weiteren zeigt der quantitative Vergleich gegenüber anderen Systemen, dass der hier gewählte dezentrale Regelungsansatz bezüglich Ausfallsicherheit, Flächen- und Rechenaufwand deutlich überlegen ist.
Viele auf allgemeinen Graphen NP-schwere Probleme (z.B. Hamiltonkreis, k-Färbbarkeit) sind auf Bäumen einfach effizient zu lösen. Baumzerlegungen, Zerlegungen von Graphen in kleine Teilgraphen entlang von Bäumen, erlauben, dies zu effizienten Algorithmen auf baumähnlichen Graphen zu verallgemeinern. Die Baumähnlichkeit wird dabei durch die Baumweite abgebildet: Je kleiner die Baumweite, desto baumähnlicher der Graph.
Die Bedeutung der Baumzerlegungen wurde seit ihrer Verwendung in einer Reihe von 23 Veröffentlichungen von Robertson und Seymour zur Graphminorentheorie allgemein erkannt. Das Hauptresultat der Reihe war der Beweis des Graphminorensatzes, der aussagt, dass die Minorenrelation auf den Graphen Wohlquasiordnung ist. Baumzerlegungen wurden in verschiedenen Bereichen angewandt. So bei probabilistischen Netzen, in der Biologie, bei kombinatorischen Problemen und im Übersetzerbau. Außerdem gibt es algorithmische Metatheoreme, die zeigen, dass sie für weite Problemklassen nützlich sind. Baumzerlegungen sind in dieser Arbeit von zentraler Bedeutung. Die mittels Baumzerlegungen erzielten Erfolge auf baumähnlichen Graphen motivieren Versuche, diese auf größere Graphklassen zu verallgemeinern. Ein erfolgreicher Ansatz beruht auf irrelevanten Knoten und reduziert damit die Probleme auf der größeren Graphklasse auf Probleme auf einer Graphklasse kleiner Baumweite: Wenn der Eingabegraph zu einem Problem kleine Baumweite hat, wird das Problem mittels Baumzerlegungen gelöst. Andernfalls gibt es einen irrelevanten Knoten, so dass das Problem genau dann eine Lösung auf dem ursprünglichen Graphen hat, wenn es auch im Graphen ohne diesen irrelevanten Knoten eine Lösung hat. Es werden solange irrelevante Knoten gefunden und entfernt, bis ein Graph kleiner Baumweite verbleibt.
Ein wichtiges Hilfsmittel zum Finden irrelevanter Knoten ist der Gitterminorensatz: Nach diesem Satz enthalten Graphen großer Baumweite auch große Gitter als Minoren. Die Gitter Baumweite-Dualität ist auch in der Bidimensionalitätstheorie, einem weiteren erfolgreichen Ansatz, um auf größeren Graphklassen, als nur denen kleiner Baumweite, Probleme effizient zu lösen, von zentraler Bedeutung.
Effiziente kryptographische Algorithmen sind ein wichtiger Grundstein für viele neue Anwendungen, wie zum Beispiel das Internet der Dinge (IoT) oder kontaktlose Zahlungssysteme. Daher ist es wichtig, dass neue Algorithmen mit verbesserten Sicherheitseigenschaften und speziellen Leistungseigenschaften entwickelt und analysiert werden. Ein Beispiel ist der aktuelle Trend zu leichtgewichtigen Algorithmen. Diese Entwicklungen erleichtern die Implementierung neuartiger Systeme und ermöglichen auch einen Schutz von bestehenden Systemen durch eine Anpassung auf den neuesten Stand der Technik. Neben der kryptologischen Analyse, ist die Bewertung von Implementierungs-Aspekten sehr wichtig, damit eine realistische Einschätzung der erzielbaren Leistung möglich ist.
Daher müssen für jeden neuen Algorithmus unterschiedliche Software- und Hardwarearchitekturen evaluiert werden. Die systematische Bewertung von Software-Implementierungen für unterschiedliche Hardware-Architekturen hat in den letzten Jahren große Fortschritte gemacht, zum Beispiel durch den SHA-3 Wettbewerb. Im Vergleich dazu ist die Evaluation für Hardware-Plattformen wie z.B. FPGAs weiterhin sehr zeitaufwendig und fehleranfällig. Dies liegt an vielen Faktoren, z.B. an den mannigfaltigen Möglichkeiten der verschiedenen Zieltechnologien. Ein möglicher Verbesserungsansatz besteht darin, die Bewertung mit einem abstrakteren Ansatz zu beginnen, um interessante Architekturen und Implementierungen anhand von theoretischen Eigenschaften auszuwählen.
Der erste Hauptbeitrag dieser Arbeit ist die Entwicklung einer abstrakten Bewertungsmethodik, die auf einem theoretischen Modell von getakteten Schaltungen basiert. Das Modell verbessert das Verständnis von Grundeigenschaften dieser Schaltungen und erleichtert auch die abstrakte Modellierung von Architekturen für einen spezifischen Algorithmus. Wenn mehrere verschiedene Architekturen für den gleichen Algorithmus ausgewertet werden, ist es auch möglich zu bestimmen, ob ein Algorithmus gut skaliert. Beispielsweise können Auswirkungen einer Verkleinerung des Datenpfades auf die Größe des Speicherverbrauchs analysiert werden. Basierend auf der entwickelten Methodik können wichtige Eigenschaften, wie der Speicherbedarf, die Anzahl an Taktzyklen oder die Pipeline-Tiefe systematisch bewertet werden. Damit kann eine grobe Schätzung für die Effektivtät einer Architektur abgeleitet werden.
Die Performance-Abschätzung wird auch durch ein theoretisches Konzept der Optimalität der Anzahl an Taktzyklen untermauert. Optimal in diesem Sinne ist eine Architektur, wenn sie verzögerungsfrei ist, d.h. keine Wartezyklen benötigt. Durch die Betrachtung von Datenabhängigkeiten zwischen den einzelnen Runden kann eine minimale und maximale Anzahl an Taktzyklen ermittelt werden. Eine Verletzung dieser Grenzen würde bedeuten, dass die Berechnung der Runden-Funktion nicht alle Ausgangs-Bits produziert hat, wenn diese für die nächste Runde benötigt werden und somit würden Wartezyklen entstehen.
Der zweite Beitrag der Dissertation nutzt die Analysemethodik für mehrere Hash-Funktion. Es werden sechs Hash-Funktionen bewertet: BLAKE, Grøstl, Keccak, JH, Skein und Photon. Die ersten fünf Hash-Funktionen sind die Finalisten des SHA-3 Wettbewerb. Die SHA-3 Finalisten haben eine hohe Sicherheit als oberstes Design-Ziel und nur in zweiter Linie eine hohe Performance. Im Gegensatz dazu wurde Photon für leichtgewichtige Anwendungen konzipiert, z.B. RFID-Tags. Dazu wurde auch die Sicherheit von Photon reduziert. Für jeden Algorithmus wird eine oder mehrere mögliche Organisationensformen des Speichers entwickelt. Als nächstes wird die Anzahl von Taktzyklen auf der Grundlage der Speicherorganisation ermittelt. Das generelle Ziel dabei ist die Entwicklung von Architekturen mit einer optimalen Anzahl von Taktzyklen. Die Diskussion konzentriert sich als nächstes auf verschiedene Möglichkeiten die Runden-Funktion optimal umzusetzen. Das Ergebnis der Evaluierung umfasst mindestens die Schätzung der minimalen Speicheranforderung, die analysierte Pipeline-Tiefe und den theoretischen Durchsatz für lange Nachrichten mit einer festgelegten Taktfrequenz. Diese Ergebnisse lassen eine Einschätzung über die mögliche Leistung der jeweiligen Architekturen zu.
Der dritte Beitrag der Arbeit besteht aus mehreren Implementierungs-Ergebnissen. Zunächst werden Ergebnisse für die SHA-3 Finalisten BLAKE, Grøstl, JH, Keccak und Skein gezeigt. Von den fünf Algorithmen haben alle außer Skein eine relativ hohe Performanz, während Skein abgeschlagen ist. Eine weitere Untersuchung konzentriert sich auf kleinere Implementierungen des SHA-3 Siegers Keccak. Dazu gehören auch nicht standardisierte Varianten mit einem kleineren Zustand. Diese kleineren Versionen werden mit ersten FPGA-Ergebnissen für die Photon Hash-Funktion verglichen. Eine wesentliche Erkenntnis davon ist, dass Keccak auch für FPGA-Anwendungen mit beschränktem Ressourcen-Bedarf prinzipiell sehr wettbewerbsfähig ist.
Die vorliegende Arbeit befasst sich mit der numerischen Behandlung elasto-plastischer Materialmodelle unter großen Deformationen. Elasto-plastisches Materialverhalten zeichnet sich dadurch aus, dass neben den reversiblen (elastischen) Deformationen auch irreversible (plastische) Deformationen betrachtet werden, die einem Evolutionsgesetz folgen. Ein numerischer Algorithmus der Elasto-Plastizität muss daher dieses plastische Evolutionsgesetz zusammen mit den klassischen Erhaltungsgleichungen der Kontinuumsmechanik lösen und geeignet behandeln. Der prominenteste Vertreter eines elasto-plastischen Algorithmus' ist der sogenannte Return-Mapping-Algorithmus (RMA). Neben seiner Funktionalität werden allerdings auch die einschränkenden Modellannahmen beleuchtet, auf denen der RMA gründet. Diese beschränkte Anwendungsmöglichkeit motiviert die Entwicklung eines neuen Plastizitätsalgorithmus'. Der in dieser Arbeit entwickelte Verallgemeinerte Plastizitätsalgorithmus (GPA: Generalised Plasticity Algorithm) führt eine zusätzliche Linearisierung bezüglich der plastischen Variable ein, in der das plastische Evolutionsgesetz formuliert ist. In der vorliegenden Arbeit ist diese Variable durch den plastischen Deformationstensor gegeben, der die Inverse des plastischen rechten Cauchy-Greenschen Deformationstensors beschreibt. Somit erlaubt der GPA eine Behandlung von allgemeineren und komplexeren elasto-plastischen Modellen als der RMA.
Anhand von bekannten Benchmark-Problemen werden die beiden Algorithmen in dieser Arbeit validiert und verglichen. Ein numerischer Test zur Poroplastizität unter großen Deformationen dient schließlich als Beleg dafür, dass der GPA auf Modelle anwendbar ist, die durch komplexes elasto-plastisches Materialverhalten charakterisiert sind und für die der RMA in seiner klassischen Form nicht als Lösungsstrategie gewählt werden kann.
Neben der Entwicklung des Verallgemeinerten Plastizitätsalgorithmus' hat diese Arbeit das Ziel industrielle Anwendungen effizient zu lösen. Dazu wird für ein Problem der linearen Elastizität der effiziente Einsatz des Mehrgitterlösers bis zu einer viertel Million Prozessoren gezeigt und es werden elasto-plastische Rechnungen für zwei industrielle Beispiele mit einer anspruchsvollen Geometrie durchgeführt.
This thesis contributes to the field of machine learning with a specific focus on the methods for learning relations between the inputs. Learning relationships between images is the most common primitive in vision. There are many vision tasks in which relationships across images play an important role. Some of them are motion estimation, activity recognition, stereo vision, multi-view geometry and visual odometry. Many of such tasks mainly depend on motion and disparity cues, which are inferred based on the relations across multiple image pairs. The approaches presented in this thesis mainly deal with, but are not limited to, learning of the representations for motion and depth. This thesis by articles consists of five articles which present relational feature learning models along with their applications in computer vision. In the first article, we present an approach for encoding motion in videos. To this end, we show that the detection of spatial transformations can be viewed as detection of coincidence or synchrony between the given sequence of frames and a sequence of features which are related by the transformation we wish to detect. Learning to detect synchrony is possible by introducing "multiplicative interactions'' into the hidden units of single layered sparse coding models.
We show that the learned motion representations employed for the task of activity recognition achieve competitive performance on multiple benchmarks. Stereo vision is an important challenge in computer vision and useful for many applications in that field. In the second article, we extend the energy based learning models, which were previously used for motion encoding, to the context of depth perception. Given the common architecture of the models for encoding motion and depth, we show that it is possible to define a single model for learning a unified representation for both the cues. Our experimental results show that learning a combined representation for depth and motion makes it possible to achieve state-of-the-art performance at the task of 3-D activity analysis, and to perform better than the existing hand-engineered 3-D motion features. Autoencoder is a popular unsupervised learning method for learning efficient encoding for a given set of data samples. Typically, regularized autoencoders which are used to learn over-complete and sparse representations for the input data, were shown to fail on intrinsically high dimensional data like videos. In the third article, we investigate the reason for such a behavior. It can be observed that the regularized autoencoders typically learn negative hidden unit biases. We show that the learning of negative biases is the result of hidden units being responsible for both the sparsity and the representation of the input data. It is shown that, as a result, the behavior of the model resembles clustering methods which would require exponentially large number of features to model intrinsically high dimensional data. Based on this understanding, we propose a new activation function which decouples the roles of hidden layer and uses linear encoding. This allows to learn representations on data with very high intrinsic dimensionality. We also show that gating connections in the bi-linear models and the single layer models from articles one and two of this thesis can be thought of as a way to attain a linear encoding scheme which allows them to learn good representations on videos. Visual odometry is the task of inferring egomotion of a moving object from visual information such as images and videos. It can primarily be used for the task of localization and has many applications in the fields of robotics and navigation. The work in article four was motivated by the idea of using deep learning techniques, which are successful methods for many vision tasks, for visual odometry. The visual odometry task mainly requires inference of motion and depth information from visual input which can then be mapped to velocity and change in direction. We use relational feature models presented in the articles one and two for inferring a combined motion and depth representation from stereo video sequences. The combined representation is then mapped to discrete velocity and change in direction labels using convolutional neural networks. Our approach is an end-to-end deep learning-based architecture which uses a single type of computational model and learning rule. Preliminary results show that the architecture is capable of learning the mapping from input video to egomotion. Activity recognition is a challenging computer vision task with many real world applications. It is well know that it is a hard task to use computer vision research for real-time applications. In the fifth article of this thesis, we present a real-time activity recognition system based on deep learning based methods. Our approach uses energy based relational feature learning models for the computation of local motion features directly from videos. A bag-of-words over the local motion features is used for the analysis of activity in a given video sequence. We implement this system on a distributed computational platform and demonstrate its performance on the iCub robot. Using GPUs we demonstrate real time performance which makes the deployment of activity recognition systems in real world scenarios possible.
Network graphs have become a popular tool to represent complex systems composed of many interacting subunits; especially in neuroscience, network graphs are increasingly used to represent and analyze functional interactions between multiple neural sources. Interactions are often reconstructed using pairwise bivariate analyses, overlooking the multivariate nature of interactions: it is neglected that investigating the effect of one source on a target necessitates to take all other sources as potential nuisance variables into account; also combinations of sources may act jointly on a given target. Bivariate analyses produce networks that may contain spurious interactions, which reduce the interpretability of the network and its graph metrics. A truly multivariate reconstruction, however, is computationally intractable because of the combinatorial explosion in the number of potential interactions. Thus, we have to resort to approximative methods to handle the intractability of multivariate interaction reconstruction, and thereby enable the use of networks in neuroscience. Here, we suggest such an approximative approach in the form of an algorithm that extends fast bivariate interaction reconstruction by identifying potentially spurious interactions post-hoc: the algorithm uses interaction delays reconstructed for directed bivariate interactions to tag potentially spurious edges on the basis of their timing signatures in the context of the surrounding network. Such tagged interactions may then be pruned, which produces a statistically conservative network approximation that is guaranteed to contain non-spurious interactions only. We describe the algorithm and present a reference implementation in MATLAB to test the algorithm’s performance on simulated networks as well as networks derived from magnetoencephalographic data. We discuss the algorithm in relation to other approximative multivariate methods and highlight suitable application scenarios. Our approach is a tractable and data-efficient way of reconstructing approximative networks of multivariate interactions. It is preferable if available data are limited or if fully multivariate approaches are computationally infeasible.
In dieser Arbeit werden Verfahren vorgestellt, mit dem sich hochaufgelöste wissenschaftliche Illustrationen in einem interaktiven Vorgang erstellen lassen. Die Basis dafür bildet die neu eingeführte GPU-basierte Illustrations-Pipeline, in der auf Grundlage eines 3D-Modells Bildebenen frei angelegt und miteinander kombiniert werden können. In einer Ebene wird ein bestimmter Aspekt der Illustration mit einer auswählbaren Technik gezeigt. Die Parameter der Technik sind interaktiv editierbar. Um Effizienz zu gewährleisten ist das gesamte Verfahren so konzipiert, dass es soweit wie möglich die Berechnungen auf der GPU durchführt. So ist es möglich, dass die Illustrationen mit interaktiven Frameraten gerendert werden.
Detectors of modern high-energy physics experiments generate huge data rates during operation. The efficient read-out of this data from the front-end electronics is a sophisticated task, the main challenges, however, may vary from experiment to experiment. The Compressed Baryonic Matter (CBM) experiment that is currently under construction at the Facility for Antiproton and Ion Research (FAIR) in Darmstadt/Germany foresees a novel approach for data acquisition.
Unlike previous comparable experiments that organize data read-out based on global, hierarchical trigger decisions, CBM is based on free-running and self-triggered front-end electronics. Data is pushed to the next stage of the read-out chain rather than pulled from the buffers of the previous stage. This new paradigm requires a completely new development of read-out electronics.
As one part of this thesis, a firmware for a read-out controller to interface such a free-running and self-triggered front-end ASIC, the GET4 chip, was implemented. The firmware in question was developed to run on a Field Programmable Gate Array (FPGA). An FPGA is an integrated circuit whose behavior can be reconfigured "in the field" which offers a lot of flexibility, bugs can be fixed and also completely new features can be added, even after the hardware has already been installed. Due to these general advantages, the usage of FPGAs is desired for the final experiment. However, there is also a drawback to the usage of FPGAs. The only affordable FPGAs today are based on either SRAM or Flash technology and both cannot easily be operated in a radiation environment.
SRAM-based devices suffer severely from Single Event Upsets (SEUs) and Flash-based FPGAs deteriorate too fast from Total Ionizing Dose (TID) effects.
Several radiation mitigation techniques exist for SRAM-based FPGAs, but careful evaluation for each use case is required. For CBM it is not clear if the higher resource consumption of added redundancy, that more or less directly translates in to additional cost, outweighs the advantaged of using FPGAs. In addition, it is even not clear if radiation mitigation techniques (e.g. scrubbing) that were already successfully put into operation in space applications also work as efficiently at the much higher particle rates expected at CBM.
In this thesis, existing radiation mitigation techniques have been analyzed and eligible techniques have been implemented for the above-mentioned read-out controller. To minimize additional costs, redundancy was only implemented for selected parts of the design.
Finally, the radiation mitigated read-out controller was tested by mounting the device directly into a particle beam at Forschungszentrum Jülich. The tests show that the radiation mitigation effect of the implemented techniques remains sound, even at a very high particle flux and with only part of the design protected by costly redundancy.
The promising results of the in-beam tests suggest to use FPGAs in the read-out chain of the CBM-ToF detector.
The number of multilingual texts in the World Wide Web (WWW) is increasing dramatically and a multilingual economic zone like the European Union (EU) requires the availability of multilingual Natural Language Processing (NLP) tools. Due to a rapid development of NLP tools, many lexical, syntactic, semantic and other linguistic features have been used in different NLP applications. However, there are some situations where these features can not be used due the application type or unavailability of NLP resources for some of the languages. That is why an application that is intended to handle multilingual texts must have features that are not dependent on a particular language and specific linguistic tools. In this thesis, we will focus on two such applications: text readability and source and translation classification.
In this thesis, we provide 18 features that are not only suitable for both applications, but are also language and linguistic tools independent. In order to build a readability classifier, we use texts from three different languages: English, German and Bangla. Our proposed features achieve a classification accuracy that is comparable with a classifier using 40 linguistic features. The readability classifier achieves a classification F-score of 74.21% on the English Wikipedia corpus, an F-score of 75.47% on the English textbook corpus, an F-score of 86.46% on the Bangla textbook corpus and an F-score of 86.26% on the German GEO/GEOLino corpus.
We used more than two million sentence pairs from 21 European languages in order to build the source and translation classifier. The classifier using the same eighteen features achieves a classification accuracy of 86.63%. We also used the same features to build a classifier that classifies translated texts based on their origin. The classifier achieves classification accuracy of 75% for texts from 10 European languages. In this thesis, we also provide four different corpora, three for text readability analysis and one for corpus based translation studies.
Local protein synthesis has re-defined our ideas on the basic cellular mechanisms that underlie synaptic plasticity and memory formation. The population of messenger RNAs that are localised to dendrites, however, remains sparsely identified. Furthermore, neuronal morphological complexity and spatial compartmentalisation require efficient mechanisms for messenger RNA localisation and control over translational efficiency or transcript stability. 3’ untranslated regions, downstream from stop codons, are recognised for providing binding platforms for many regulatory units, thus encoding the processing of the above processes. The hippocampus, a part of the brain involved in the formation, organisation and storage of memories, provides a natural platform to investigate patterns of RNA localisation. The hippocampus comprises tissue layers, which naturally separate the principle neuronal cell bodies from their processes (axons and dendrites). Identifying the full-complement of localised transcripts and associated 3’UTR isoforms is of great importance to understand both basic neuronal functions and principles of synaptic plasticity. These findings can be used to study the properties of neuronal networks as well as to understand how these networks malfunction in neuronal diseases.
Here, deep sequencing is used to identify the mRNAs resident in the synaptic neuropil in the hippocampus. Analysis of a neuropil data set yields a list of 8,379 transcripts of which 2,550 are localised in dendrites and/or axons. Using a fluorescent barcode strategy to label individual mRNAs shows that the relative abundance of different mRNAs in the neuropil varies over 5 orders of magnitude. High-resolution in situ hybridisation validated the presence of mRNAs in both cultured neurons and hippocampal slices. Among the many mRNAs identified, a large fraction of known synaptic proteins including signaling molecules, scaffolds and receptors is discovered. These results reveal a previously unappreciated enormous potential for the local protein synthesis machinery to supply, maintain and modify the dendritic and synaptic proteome.
Using advances in library preparation for next generation sequencing experiments, the diversity of 3’UTR isoforms present in localised transcripts from the rat hippocampus is examined. The obtained results indicate that there is an increase in 3’UTR heterogeneity and 3’UTR length in neuronal tissue. The evolutionary importance of the 3’UTR diversity and correlation with changes in species,tissue and cell complexity is investigated. The conducted analysis reveals the population of 3’UTR isoforms required for transcript localisation in overall neuronal transcriptome as well as the regulatory elements and binding sites specific for neuronal compartments. The configuration of poly(A) signals is correlated with gene function and can be further exploit to determine similar mechanisms for alternative polyadenylation.
Usage of custom specified methods for next-generation sequencing as well as novel approaches for RNA quantification and visualisation necessitate the development and implementation of new downstream analytic methods. Library methods for data-mining transcripts annotation, expression and ontology relations is provided. Usage of a specialised search engine targeting key features of previous experiments is proposed. A processing pipeline for NanoString technology, defining experimental quality and exploiting methods for data normalisation is developed. High-resolution in situ images are analysed by custom application, showing a correlation between RNA quantity and spatial distribution. The vast variety of bioinformatic methods included in this work indicates the importance of downstream analysis to reach biological conclusions. Maintaining the integrability and modularity of our implementations is of great priority, as the dynamic nature of many experimental techniques requires constant improvement in computational analysis.