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Various concurrency primitives have been added to sequential programming languages, in order to turn them concurrent. Prominent examples are concurrent buffers for Haskell, channels in Concurrent ML, joins in JoCaml, and handled futures in Alice ML. Even though one might conjecture that all these primitives provide the same expressiveness, proving this equivalence is an open challenge in the area of program semantics. In this paper, we establish a first instance of this conjecture. We show that concurrent buffers can be encoded in the lambda calculus with futures underlying Alice ML. Our correctness proof results from a systematic method, based on observational semantics with respect to may and must convergence.
Exported proteases of Helicobacter pylori (H. pylori) are potentially involved in pathogen-associated disorders leading to gastric inflammation and neoplasia. By comprehensive sequence screening of the H. pylori proteome for predicted secreted proteases, we retrieved several candidate genes. We detected caseinolytic activities of several such proteases, which are released independently from the H. pylori type IV secretion system encoded by the cag pathogenicity island (cagPAI). Among these, we found the predicted serine protease HtrA (Hp1019), which was previously identified in the bacterial secretome of H. pylori. Importantly, we further found that the H. pylori genes hp1018 and hp1019 represent a single gene likely coding for an exported protein. Here, we directly verified proteolytic activity of HtrA in vitro and identified the HtrA protease in zymograms by mass spectrometry. Overexpressed and purified HtrA exhibited pronounced proteolytic activity, which is inactivated after mutation of Ser205 to alanine in the predicted active center of HtrA. These data demonstrate that H. pylori secretes HtrA as an active protease, which might represent a novel candidate target for therapeutic intervention strategies.
Erkennung kritischer Zustände von Patienten mit der Diagnose "Septischer Schock" mit einem RBF-Netz
(2000)
Es wurde gezeigt, dass der Arzt mit dem wachsenden RBF-Netz durch die Ausgabe von verlässlichen Warnungen unterstützt werden kann. Wie in der Clusteranalyse erläutert, leiden die Ergebnisse jedoch unter den wenigen Patienten und unter der ungenauen zeitlichen Erfassung der Daten. Da jeder Patient sehr individuelle Zustände annimmt, ist ein größeres Patientenkollektiv notwendig, um eine umfassende Wissensbasis zu lernen. Eine medizinische Nachbearbeitung der Wissensbasis durch die Analyse der Fälle ließe eine weitere Verbesserung des Ergebnisses erwarten. Somit könnten unbekannte Zusammenhänge durch das Lernen aus Beispielen und medizinisches Fachwissen kombiniert werden. Abstraktere Merkmale, die weniger abhängig von individuellen Zuständen sind, könnten eine Klassifikation noch weiter verbessern. Ein Ansatzpunkt ist z.B. die Abweichung der Messwerte vom gleitenden Mittelwert. Dieses Maß ist unempfindlicher gegenüber den individuellen Arbeitspunkten der Patienten und bildet auch die Basis von relativen Abhängigkeiten zwischen zwei Variablen, die in einem weiteren Schritt ebenfalls als Merkmal herangezogen wurden. Obwohl die Verwendung der relativen Abhängigkeiten zwischen zwei Variablen als Merkmal nicht deutlichere oder häufigere Warnungen hervorbringen konnte, weist doch die Clusteranalyse auf eine bessere Verteilung der Patienten hin. Einige Cluster sind besser für die Vorhersage geeignet, als dieses bei einer Clusterung auf Basis der Zustände erreicht werden kann. Unterstützt wird dieses Ergebnis auch durch den größeren Unterschied der Sicherheiten von falschen und richtigen Klassifikationen. Neben den bisher untersuchten Merkmalen scheinen auch die Variablen interessant zu sein, bei denen festgestellt wurde, dass sie sich trotz Medikamentengabe und adäquater Behandlung schwer stabilisieren lassen. Durch den behandelnden Arzt werden diese Werte üblicherweise in einem gewissen Bereich gehalten. Falls sich das Paar Medikament/physiologischer Parameter nicht mehr in einem sinnvollen Verhältnis befindet, kann dieses ein wichtiger Indikator sein. Nach dem Aufbau der grundlegenden Funktionalität der hier untersuchten Methoden ist die Suche nach geeigneten Merkmalen als Eingabe für ein neuronales Netz ein wesentlicher Bestandteil folgender Arbeiten. Abgesehen von dem generell anspruchsvollen Vorhaben aus Klinikdaten deutliche Hinweise für die Mortalität septischer-Schock-Patienten zu erhalten, liegen die wesentlichen Probleme in dem Umfang und der Messhäufigkeit der Frankfurter Vorstudie begründet, so dass eine Anwendung von Klassifikationsverfahren auf das umfassendere Patientenkollektiv der MEDAN Multicenter-Studie klarere Ergebnisse erwarten lässt. Eine weitere, für medizinische Anwendungen interessante, Analysemöglichkeit ist die Regelgenerierung, die zur Zeit in einem anderen Teilprojekt in der MEDAN-Arbeitsgruppe bearbeitet wird. Hier können im Fall metrischer Daten zusätzliche Hinweise für die Leistung eines reinen Klassifikationsverfahrens gewonnen werden mit dem Vorteil einer expliziten Regelausgabe. Zum anderen werden in diesem Teilprojekt auch Verfahren zur Regelgenerierung eingesetzt, die ordinale und nominale Variablen wie Diagnosen, Operationen, Therapien und Medikamentenangaben (binär, ohne genaue Dosis) auswerten können. Diese werden in den Multicenter-Daten vorhanden sein. Durch Kopplung der Regelgeneratoren für metrische Daten auf der einen Seite und für diskrete Variablen auf der anderen Seite, besteht durchaus die Hoffnung bessere Ergebnisse zu erzielen. Da der Regelgenerator für metrische Daten auf dem RBF-DDA (Abk. für: Dynamic Decay Adjustment)-Netz [BERTHOLD und DIAMOND, 1995] beruht, bietet es sich innerhalb des MEDAN-Projekts an, einen (bislang nicht durchgeführten) Vergleich mit dem hier verwendeten Netztyp durchzuführen. Der Vergleich ist allerdings nur von prinzipiellem Interesse und kann auf den hier betrachteten Daten kein grundsätzlich besseres Ergebnis liefern als die bislang durchgeführten Analysen; er kann aber zu einer umfangreichen Bewertung der Ergebnisse beitragen.
In the context of information theory, the term Mutual Information has first been formulated by Claude Elwood Shannon. Information theory is the consistent mathematical description of technical communication systems. To this day, it is the basis of numerous applications in modern communications engineering and yet became indispensable in this field. This work is concerned with the development of a concept for nonlinear feature selection from scalar, multivariate data on the basis of the mutual information. From the viewpoint of modelling, the successful construction of a realistic model depends highly on the quality of the employed data. In the ideal case, high quality data simply consists of the relevant features for deriving the model. In this context, it is important to possess a suitable method for measuring the degree of the, mostly nonlinear, dependencies between input- and output variables. By means of such a measure, the relevant features could be specifically selected. During the course of this work, it will become evident that the mutual information is a valuable and feasible measure for this task and hence the method of choice for practical applications. Basically and without the claim of being exhaustive, there are two possible constellations that recommend the application of feature selection. On the one hand, feature selection plays an important role, if the computability of a derived system model cannot be guaranteed, due to a multitude of available features. On the other hand, the existence of very few data points with a significant number of features also recommends the employment of feature selection. The latter constellation is closely related to the so called "Curse of Dimensionality". The actual statement behind this is the necessity to reduce the dimensionality to obtain an adequate coverage of the data space. In other word, it is important to reduce the dimensionality of the data, since the coverage of the data space exponentially decreases, for a constant number of data points, with the dimensionality of the available data. In the context of mapping between input- and output space, this goal is ideally reached by selecting only the relevant features from the available data set. The basic idea for this work has its origin in the rather practical field of automotive engineering. It was motivated by the goals of a complex research project in which the nonlinear, dynamic dependencies among a multitude of sensor signals should be identified. The final goal of such activities was to derive so called virtual sensors from identified dependencies among the installed automotive sensors. This enables the real-time computability of the required variable without the expenses of additional hardware. The prospect of doing without additional computing hardware is a strong motive force in particular in automotive engineering. In this context, the major problem was to find a feasible method to capture the linear- as well as the nonlinear dependencies. As mentioned before, the goal of this work is the development of a flexibly applicable system for nonlinear feature selection. The important point here is to guarantee the practicable computability of the developed method even for high dimensional data spaces, which are rather realistic in technical environments. The employed measure for the feature selection process is based on the sophisticated concept of mutual information. The property of the mutual information, regarding its high sensitivity and specificity to linear- and nonlinear statistical dependencies, makes it the method of choice for the development of a highly flexible, nonlinear feature selection framework. In addition to the mere selection of relevant features, the developed framework is also applicable for the nonlinear analysis of the temporal influences of the selected features. Hence, a subsequent dynamic modelling can be performed more efficiently, since the proposed feature selection algorithm additionally provides information about the temporal dependencies between input- and output variables. In contrast to feature extraction techniques, the developed feature selection algorithm in this work has another considerable advantage. In the case of cost intensive measurements, the variables with the highest information content can be selected in a prior feasibility study. Hence, the developed method can also be employed to avoid redundance in the acquired data and thus prevent for additional costs.
We investigate methods and tools for analysing translations between programming languages with respect to observational semantics. The behaviour of programs is observed in terms of may- and must-convergence in arbitrary contexts, and adequacy of translations, i.e., the reflection of program equivalence, is taken to be the fundamental correctness condition. For compositional translations we propose a notion of convergence equivalence as a means for proving adequacy. This technique avoids explicit reasoning about contexts, and is able to deal with the subtle role of typing in implementations of language extension.
The paper proposes a variation of simulation for checking and proving contextual equivalence in a non-deterministic call-by-need lambda-calculus with constructors, case, seq, and a letrec with cyclic dependencies. It also proposes a novel method to prove its correctness. The calculus' semantics is based on a small-step rewrite semantics and on may-convergence. The cyclic nature of letrec bindings, as well as non-determinism, makes known approaches to prove that simulation implies contextual equivalence, such as Howe's proof technique, inapplicable in this setting. The basic technique for the simulation as well as the correctness proof is called pre-evaluation, which computes a set of answers for every closed expression. If simulation succeeds in finite computation depth, then it is guaranteed to show contextual preorder of expressions.
Die Erwartungen von Studieninteressierten weichen häufig beträchtlich von den tatsächlichen Studieninhalten und Anforderungen ab. Ein Grund dafür ist, dass viele sich nicht genügend Klarheit verschaffen, welche eigenen Stärken und Schwächen für den Erfolg in Studium und Beruf »tatsächlich« relevant sind. So könnte zum Beispiel ein Abiturient mit guten Noten in Mathematik und Physik und mäßigen Zensuren in Deutsch und Englisch noch schlussfolgern, dass ihm »das Naturwissenschaftliche mehr liegt«. Ob das naturwissenschaftliche Verständnis für ein erfolgreiches Studium der Informatik jedoch gut genug ausgeprägt ist, lässt sich nicht so leicht erschließen. Noch schwieriger ist es für Studieninteressierte einzuschätzen, wie ihre »Soft Skills« ausgeprägt sind – also die Persönlichkeitsmerkmale, die in der Schule nicht systematisch beurteilt werden, jedoch hochgradig aussagekräftig für langfristigen Erfolg in Studium und Beruf sind. Ein Wechsel des Studienfaches zu Beginn des Studiums führt häufig zu einer Verlängerung der Studiendauer. Auch wenn eine derartige »Orientierungsphase« oftmals als normal und wichtig eingeschätzt wird, zeigt die praktische Erfahrung, dass Studierende mit kurzer Studiendauer jenen, die länger studiert haben, bei der Stellenvergabe tendenziell vorgezogen werden. Eine längere Studiendauer wird von Arbeitgebern häufig als Zeichen mangelnder Zielstrebigkeit oder fehlender Berufsmotivation interpretiert und kann sich so Chancen mindernd für Berufseinsteiger auswirken. Ebenso ist es im Interesse der Universitäten, die Zahl der Studienfachwechsel und -abbrüche so gering wie möglich zu halten – nicht zuletzt aus wirtschaftlichen Gründen. Deshalb bietet die Universität Frankfurt Studieninteressierten – zunächst in den Fächern Informatik und Psychologie – mit dem Self-Assessment konkrete Entscheidungshilfen an. Der verfolgte Ansatz zielt darauf ab, Abiturientinnen und Abiturienten möglichst frühzeitig und mit vertretbarem Aufwand die Möglichkeit zu bieten, selbst zu überprüfen, inwieweit ihre Erwartungen an einen Studiengang mit den tatsächlichen Inhalten und Anforderungen übereinstimmen. Das Konzept zur Erstellung eines Self-Assessments, das hier beispielhaft für den Studiengang Informatik vorgestellt wird, entstand nicht umsonst in enger Kooperation mit dem Institut für Psychologie (Prof. Dr. Helfried Moosbrugger, Dr. Siegbert Reiß, Ewa Jonkisz). Denn neben der fachlichen Qualifikation entscheiden über den Studienerfolg auch persönliche Eigenschaften wie Leistungsbereitschaft und Hartnäckigkeit. Die Auswertung des anonym durchgeführten Self-Assessments deckt außerdem Wissenslücken bei den Studieninteressierten auf, so dass eine gezielte Vorbereitung auf das Studium möglich wird. Zum Beispiel bietet der Fachbereich Mathematik und Informatik gezielte Vorbereitungskurse für Studienanfänger an, und zwar in Programmierung und Mathematik. Auch werden in den Semesterferien Repetitorien und Vorbereitungskurse angeboten – alles aus Studienbeiträgen finanziert. Auf diese Weise kann es zu einem homogeneren Kenntnisstand speziell bei den Studierenden im ersten Semester kommen. Ziel ist es, dadurch auch den »Erstsemesterschock « zu mildern. Das Online-Beratungsangebot trägt damit zu einer direkten Verbesserung der Lern- und Lehrsituation bei.
In der klassischen Theorie der formalen Sprachen gehört die Beschreibung von Sprachen durch Grammatiken oder Automaten zu den wichtigen Themen. Im Gegensatz zu diesen Modellen, die aus einer einzelnen Komponente bestehen, beschäftigt sich die Informatik heute aber immer häufiger mit verteilten Systemen, deren Komponenten auf verschiedene Art und Weise zusammenarbeiten. Eine Möglichkeit, dieses Konzept auf die Theorie der formalen Sprachen zu übertragen, ist die Definition von Grammatiksystemen. Ein Grammatiksystem besteht aus mehreren Grammatiken, die nach bestimmten Regeln zusammenarbeiten. Hauptsächlich unterscheidet man dabei zwischen sequentieller und paralleler Kooperation. In dieser Arbeitwerden kontextfreie „cooperating distributed“ (CD) Grammatiksysteme, ein Modell mit sequentieller Kooperation, betrachtet. Zur Erzeugung eines Wortes arbeiten dabei mehrere kontextfreie Grammatiken, die Komponenten, an einer gemeinsamen Satzform. Zu jedem Zeitpunkt ist immer nur eine einzige Komponente aktiv. Der Schwerpunkt der Arbeit liegt auf der Beschreibungskomplexität von CD Grammatiksystemen. Dabei wird zuerst auf die verschiedenen Maße für die Größe oder statische Komplexität eines CD Grammatiksystems eingegangen. Ein wichtiges Ergebnis im ersten Teil der Arbeit ist, daß man für CD Grammatiksysteme und insbesondere hybride CD Grammatiksysteme, eine Verallgemeinerung von kontextfreien CD Grammatiksystemen, einige dieser Maße nach oben beschränken kann. Darunter fallen die Anzahl der Komponenten und die maximale Anzahl von Produktionen in einer Komponente. Hält man einen der beiden Parameter fest, so entsteht eine unendliche Hierarchie über dem anderen Parameter. Der zweite Teil der Arbeit konzentriert sich darauf, Ergebnisse für Größenmaße zu erzielen, die nicht nur einzelne Aspekte der Komplexität, sondern die gesamte Größe oder Länge eines CD Grammatiksystems darstellen. Dafür werden CD Grammatiksysteme geeignet eingeschränkt. Man erhält metalineare Systeme und Systeme von endlichem Index. Im Gegensatz zum unbeschränkten Modell kann hier die generative Mächtigkeit sehr genau charakterisiert werden und es können Hilfsmittel wie Pumpinglemmata gezeigt werden.Weitere Resultate sind eine unendliche Hierarchie über der Breite beziehungsweise dem Index solcher Grammatiksysteme. Das wesentliches Resultat im zweiten Teil dieser Arbeit besteht daraus, daß zwischen zwei Klassen von diesen eingeschränkten CD Grammatiksystemen, deren entsprechende Sprachklassen echt ineinander enthalten sind, nichtrekursive Tradeoffs existieren. Das heißt, daß sich der Größenzuwachs beim Wechsel von der stärkeren Klasse von CD Grammatiksystemen in die schwächere durch keine rekursive Funktion beschränken läßt.
The goal of this report is to prove correctness of a considerable subset of transformations w.r.t. contextual equivalence in a an extended lambda-calculus with case, constructors, seq, let, and choice, with a simple set of reduction rules. Unfortunately, a direct proof appears to be impossible. The correctness proof is by defining another calculus comprising the complex variants of copy, case-reduction and seq-reductions that use variablebinding chains. This complex calculus has well-behaved diagrams and allows a proof that of correctness of transformations, and also that the simple calculus defines an equivalent contextual order.
Das Bumpmapping-Verfahren, eine Methode zur realistischen Darstellung rauer Oberflächen, existiert schon seit 30 Jahren, aber erst durch aktuelle Entwicklungen der Hardware lässt es sich in Echtzeitumgebungen einsetzen. Die aktuellen Verfahren ermöglichen viele darüber hinausgehende Effekte, jedoch haben sie auch mit Problemen zu kämpfen. Das Ziel dieser Diplomarbeit ist die Weiterentwicklung der Verfahren zu betrachten. In dieser Arbeit werden die Grenzen der aktuellen Bumpmapping-Algorithmen aufgezeigt und nach neuen Wegen geforscht. Das erste Verfahren erzeugt durch ein Multipassrendern fraktale Landschaften im Shader. Die darin verwendeten Methoden lassen sich für einen weiteren Algorithmus nutzen, mit dem feine Unebenheiten der Oberfläche an jedem Pixel ausgewertet werden. So können anisotrope Materialien wie gebürstete Metalle oder Mikropartikellacke simuliert werden. Den Abschluss bilden zwei neue Verfahren für prozedurale Shader. Die zu imitierende Oberfläche wird im Modell nachgebildet und per Raytracing für jeden Oberflächenpixel ausgewertet. Durch diese Methode werden viele Probleme texturbasierter Verfahren komplett umgangen.