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Diese Arbeit beschäftigt sich mit der konkreten Erzeugung von 2-3D Visualisierung. Im Fokus steht der notwendige Prozess zur Erzeugung von Computergrafik.
Da die Computergrafik heut zu Tage wichtiger Bestandteil vieler Aufgabengebiete ist, sollte deren Nutzung auch allen Menschen zugänglich sein. In den vergangen Jahren blieb dies meist nur Leuten aus den Fachgebieten vorbehalten, aufgrund der Komplexität und des notwendigen „Know-how“ über die Thematik. Mittlerweile gilt diese Tatsache als überholt. Viele Erneuerung im Bereich von Hardware und Software haben es ermöglicht, dass selbst ungeübte Anwender in der Lage sind, ansehnliche 3D Grafiken an ihren PCs bei der Arbeit oder zu Hause zu erzeugen. Dies soll ebenfalls das Ziel dieser Arbeit sein. Dazu wird in eine Applikation erstellt die die Visualisierung von graphischen Primitiven unter der Verwendug von Microsofts DirectX leicht und schnell ermöglichen soll. Als Basis dient ein Rendering-Framework, welches auf einheitliches Schnittstellenkonzept setzt, um die strikte Trennung zwischen Anwender- und Fachwissen zu vollziehen.
Weitere Schwerpunkte dieser Arbeit liegen im Bereich der Modellierung von graphischen Primtiven und der Nutzung von Shadern. Dazu wird in der Modellierung der Import von archivierten Modellen umgesetzt. Die Nutzung von Shadern soll soweit vereinfacht werden, dass Anwender auf Shader beleibig zugreifen können. Dies soll durch eine Verknüpfung zwischen Shadern und Modellen erfolgen, die ebenfalls im Bereich der Modellierung erfolgt.
Shader zur Bildbearbeitung
(2009)
In den letzten Jahren haben Grafikkarten eine starke Veränderung erfahren. Anfangs war lediglich die Darstellung vorberechneter Primitive möglich, mittlerweile lassen sich Vertex- und Pixelshader komplett frei programmieren. Die Spezialisierung auf den Rendervorgang hat die GPUs (Graphics Processing Units) zu massiv-parallelen Prozessoren wachsen lassen, die unter optimaler Ausnutzung ein Vielfaches der Rechenleistung aktueller CPUs erreichen. Die programmierbaren Shader haben Grafikkarten in der letzten Zeit vermehrt als weiteren Prozessor für General Purpose-Programmierung werden lassen.
Aktuelle Bildbearbeitungsprogramme zeigen, dass sich die Tendenz Richtung GPU bewegt, so wird sich auch in dieser Arbeit die enorme Rechenleistung der GPU für die Bildbearbeitung zu nutzen gemacht. Bildfilter lassen sich als Pixelshader realisieren und ermöglichen so die Ausführung direkt auf der GPU. Das vorgestellte Framework SForge wurde mit dem Ziel entwickelt, zu einem bestehenden Framework kompatibel zu sein. Als bestehendes Framework wurde auf AForge zurückgegriffen. Mit SForge können bestehende und eigene Bildfilter direkt auf der GPU ausgeführt werden, aber auch die Konvertierung von Farbräumen und Farbsystemen wurden realisiert. Das Framework arbeitet floatbasierend. Somit können auch HDR-Daten verarbeitet werden, um beispielsweise Tonemapping anzuwenden. Filter mit Parametern lassen sich über einen optionalen Dialog interaktiv ändern und modifizieren das Resultat in Echtzeit.
In erstem Teil der Arbeit wurde der Begriff Drehbuch in Hinsicht auf die Erstellung von eLearning Kursen erläutert und eLearning Inhalte auf ihre typischen Merkmale untersucht. Dabei war es wichtig zu verstehen, ob und wie die kooperative Arbeit an Inhalten in gängigen Textbearbeitungsprogrammen unterstützt wird und welche Vor- und Nachteile der jeweilige Editor aufweist. Wie sich herausgestellt hat, setzen bestehende Lösungen auf Auszeichnungen von Textbausteinen und der Kursstruktur mit Hilfe von speziellen Makros, so dass beim Transformieren des Kurses diese wiedererkannt werden können. Leider sind diese Lösungen auf einen bestimmten Editor spezialisiert und betrachten die kooperativen Aspekte der Arbeit an Inhalten nicht.
Da das Drehbuch in einem Textbearbeitungsprogramm erstellt wird, ist die Möglichkeit der Wahl von einem Editor für die Autoren vorteilhaft. Deshalb sieht der Lösungsansatz in meiner Arbeit vor, dass die Umsetzung des Drehbuches nicht auf einen bestimmten Editor beschränkt ist und dass für jeden Editor kooperative Bearbeitung ermöglicht wird. Dies wird zum einen durch Verwendung eines Versionskontrollesystems und zum anderen durch die kooperativen Eigenschaften der Editoren erreicht.
Das Transformieren eines Drehbuches zu einem eLearning Kurs wurde einheitlich gestaltet, da HTML als ein gemeinsames Format der Ausgabe von Editoren ausgewählt wurde. In der Implementierung des Lösungsansatzes konnte am Beispiel des Autorensprogramms LernBar die Unterstützung von bereits drei Editoren erreicht werden.
Einige Einschränkungen sind bei der Verwendung dieser Lösung zu beachten. Bei den Veränderungen in der HTML-Ausgabe der Editoren sind möglicherweise auch Anpassungen im Programm vorzunehmen. Die Verwendung von Tabellen impliziert, dass ihre Struktur durch den Autor nicht geändert wird, was durchaus auch versehentlich passieren kann. Bei der Erstellung von Tests ist eine umfassende Validierung empfehlenswert, damit die Tests wie erwartet durchgeführt werden können. Es wurden in der Implementierung nur einige Testtypen umgesetzt und möglicherweise sind einige Tests nicht für die Erfassung im Drehbuch geeignet. In dem Fall müssen sie in den verwendeten Autorenprogramm direkt erstellt werden.
Die rasante Entwicklung von Internettechnologien wird sicherlich neue Möglichkeiten sowohl für die kooperative Arbeit, als auch für Textbearbeitungsfunktionalitäten anbieten. Allein im Jahr 2010 wurden mehrere Neuerungen auf dem Markt von Online-Editoren eingeführt. Microsoft hat eine Online-Version1 von seiner Office-Suite veröffentlicht und damit eine neue Alternative zu Google Docs angeboten. In Google-Docs werden nahezu im monatlichen Takt neue nützliche Funktionen implementiert, die sowohl die Textverarbeitung als auch die Kooperation verbessern.
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.
Quarks and gluons are the building blocks of all hadronic matter, like protons and neutrons. Their interaction is described by Quantum Chromodynamics (QCD), a theory under test by large scale experiments like the Large Hadron Collider (LHC) at CERN and in the future at the Facility for Antiproton and Ion Research (FAIR) at GSI. However, perturbative methods can only be applied to QCD for high energies. Studies from first principles are possible via a discretization onto an Euclidean space-time grid. This discretization of QCD is called Lattice QCD (LQCD) and is the only ab-initio option outside of the high-energy regime. LQCD is extremely compute and memory intensive. In particular, it is by definition always bandwidth limited. Thus—despite the complexity of LQCD applications—it led to the development of several specialized compute platforms and influenced the development of others. However, in recent years General-Purpose computation on Graphics Processing Units (GPGPU) came up as a new means for parallel computing. Contrary to machines traditionally used for LQCD, graphics processing units (GPUs) are a massmarket product. This promises advantages in both the pace at which higher-performing hardware becomes available and its price. CL2QCD is an OpenCL based implementation of LQCD using Wilson fermions that was developed within this thesis. It operates on GPUs by all major vendors as well as on central processing units (CPUs). On the AMD Radeon HD 7970 it provides the fastest double-precision D= kernel for a single GPU, achieving 120GFLOPS. D=—the most compute intensive kernel in LQCD simulations—is commonly used to compare LQCD platforms. This performance is enabled by an in-depth analysis of optimization techniques for bandwidth-limited codes on GPUs. Further, analysis of the communication between GPU and CPU, as well as between multiple GPUs, enables high-performance Krylov space solvers and linear scaling to multiple GPUs within a single system. LQCD calculations require a sampling of the phase space. The hybrid Monte Carlo (HMC) algorithm performs this. For this task, a single AMD Radeon HD 7970 GPU provides four times the performance of two AMD Opteron 6220 running an optimized reference code. The same advantage is achieved in terms of energy-efficiency. In terms of normalized total cost of acquisition (TCA), GPU-based clusters match conventional large-scale LQCD systems. Contrary to those, however, they can be scaled up from a single node. Examples of large GPU-based systems are LOEWE-CSC and SANAM. On both, CL2QCD has already been used in production for LQCD studies.
Acceleration of Biomedical Image Processing and Reconstruction with FPGAs
Increasing chip sizes and better programming tools have made it possible to increase the boundaries of application acceleration with reconfigurable computer chips. In this thesis the potential of acceleration with Field Programmable Gate Arrays (FPGAs) is examined for applications that perform biomedical image processing and reconstruction. The dataflow paradigm was used to port the analysis of image data for localization microscopy and for 3D electron tomography from an imperative description towards the FPGA for the first time.
After the primitives of image processing on FPGAs are presented, a general workflow is given for analyzing imperative source code and converting it to a hardware pipeline where every node processes image data in parallel. The theoretical foundation is then used to accelerate both example applications. For localization microscopy, an acceleration of 185 compared to an Intel i5 450 CPU was achieved, and electron tomography could be sped up by a factor of 5 over an Nvidia Tesla C1060 graphics card while maintaining full accuracy in both cases.
Diese Arbeit zeigt, dass die optimale Verteilung von Individuen in Gruppen unter Beachtung ihrer Zeitpräferenzen ein NP-schweres Problem ist. Daher liegt es Nahe, dass für große Teilnehmerzahlen eine optimale Lösung nicht in praxistauglicher Zeit berechnet werden kann. Hier kann eine geeignete Heuristik Abhilfe schaffen.
Da dieses Problem in Universitäten für Studierende bei der Zuteilung der Übungsgruppen für Hunderte von Teilnehmern jedes Semester aufs Neue gelöst werden muss, macht es Sinn, dabei eine rechnergestützte Lösung einzusetzen.
In dieser Arbeit werden die gängigsten in Deutschland und insbesondere an der Goethe-Universität Frankfurt am Main verwendeten Gruppeneinteilungssysteme untersucht. Alle aktuell eingesetzten Lösungen weisen offensichtliche Mängel auf. In dieser Arbeit wird analysiert, weshalb es dazu kommt und gezeigt, wie diese Mängel vermieden werden können. Außerdem werden Kriterien entwickelt und diskutiert, die ein gutes Gruppeneinteilungssystem erfüllen sollte.
Es wird beschrieben, inwiefern eine gute mit einer Heuristik schnell berechenbare approximative Lösung des Gruppeneinteilungsproblems besser als eine perfekte Lösung sein könnte. Mehrere Heuristiken werden verglichen und eine für dieses Problem gut passende wird entwickelt und implementiert. Mithilfe der Beispielimplementierung und anhand anonymisierter Anmeldedaten für die Veranstaltungen aus vergangenen Jahren wird gezeigt, welche Ergebnisse bei dem Wechsel zu einem solchen System erreicht werden können.
Weiterhin wird analysiert, wie ein solches Gruppeneinteilungssystem an die anderen an Universitäten eingesetzten digitalen Systeme angekoppelt werden kann. Das ist notwendig, um zu vermeiden, dass die redundanten Studierendendaten doppelt gepflegt werden müssen. Somit werden Konsistenz und Korrektheit der Daten bei dem Einsatz eines neuen Systems gefördert.
Abschließend wird ein Ausblick in die Zukunft der Gruppeneinteilungssysteme gegeben und beschrieben, welche Aspekte in diesem Bereich weiterhin wichtig sein könnten.
1D-3D hybrid modeling : from multi-compartment models to full resolution models in space and time
(2014)
Investigation of cellular and network dynamics in the brain by means of modeling and simulation has evolved into a highly interdisciplinary field, that uses sophisticated modeling and simulation approaches to understand distinct areas of brain function. Depending on the underlying complexity, these models vary in their level of detail, in order to cope with the attached computational cost. Hence for large network simulations, single neurons are typically reduced to time-dependent signal processors, dismissing the spatial aspect of each cell. For single cell or networks with relatively small numbers of neurons, general purpose simulators allow for space and time-dependent simulations of electrical signal processing, based on the cable equation theory. An emerging field in Computational Neuroscience encompasses a new level of detail by incorporating the full three-dimensional morphology of cells and organelles into three-dimensional, space and time-dependent, simulations. While every approach has its advantages and limitations, such as computational cost, integrated and methods-spanning simulation approaches, depending on the network size could establish new ways to investigate the brain. In this paper we present a hybrid simulation approach, that makes use of reduced 1D-models using e.g., the NEURON simulator—which couples to fully resolved models for simulating cellular and sub-cellular dynamics, including the detailed three-dimensional morphology of neurons and organelles. In order to couple 1D- and 3D-simulations, we present a geometry-, membrane potential- and intracellular concentration mapping framework, with which graph- based morphologies, e.g., in the swc- or hoc-format, are mapped to full surface and volume representations of the neuron and computational data from 1D-simulations can be used as boundary conditions for full 3D simulations and vice versa. Thus, established models and data, based on general purpose 1D-simulators, can be directly coupled to the emerging field of fully resolved, highly detailed 3D-modeling approaches. We present the developed general framework for 1D/3D hybrid modeling and apply it to investigate electrically active neurons and their intracellular spatio-temporal calcium dynamics.
Ein Ansatz für semantisches Selbstmanagement von verteilten Anwendungen im privaten Lebensumfeld
(2014)
Die Anreicherung des privaten Lebensumfelds mit intelligenten technischen Assistenzsystemen wird in den nächsten Jahrzehnten stark zunehmen. Als Teil dieser Entwicklung wird die Nutzung von externen und hauseigenen IT-Diensten steigen, wodurch sich auch die Komplexität der entstehenden Gesamtsysteme erhöht. Hier sind Ansätze gefordert, diese Systeme auch für technisch nicht versierte Benutzer produktiv nutzbar und beherrschbar zu gestalten, um eine Überforderung zu vermeiden. Im Umfeld häuslicher Dienstplattformen, die eine zentrale Rolle in solchen Systemen übernehmen, nimmt seit ein paar Jahren die Bedeutung der semantischen Modellierung von Diensten stark zu. Diese dient zum einen der formalen Repräsentation von zugehörigen Kontextinformationen, die durch Interaktion mit Sensoren und Aktoren entstehen, und zum anderen der Verbesserung der Interoperabilität zwischen Systemen unterschiedlicher Hersteller. Bisherige Ansätze beschränken sich jedoch auf den Einsatz eines zentralen Rechenknotens zur Ausführung der Dienstplattform und nutzen Semantik – wenn überhaupt – nur zur Verarbeitung von Kontextinformationen. Ein technisches Management des Gesamtsystems findet i.d.R. nicht statt.
Vor diesem Hintergrund ist das Ziel dieser Arbeit die Entwicklung eines Ansatzes für semantisches Selbstmanagement von verteilten dienstbasierten Anwendungen speziell im Umfeld häuslicher Dienstplattformen.
Die vorliegende Arbeit definiert zunächst formale Ontologien für Dienste, Dienstgütemanagement, Selbstmanagement und zugehörige Managementregeln, die zur Laufzeit mit konkreten Diensten und deren erfassten Leistungskenngrößen integriert werden. Durch einen modellgetriebenen Architekturansatz (Model Driven Architecture, MDA) wird ein technologieunabhängiges Management auf abstrakter Ebene ermöglicht, das die Wiederverwendbarkeit von Managementregeln in anderen Szenarien erlaubt.
Dieser Ansatz wird zunächst in eine Architektur für einen hochverfügbaren autonomen Manager überführt, der die Überwachung und Steuerung von Diensten und zugehörigen Dienstplattformen übernehmen kann und auf der aus dem Autonomic Computing bekannten MAPE-K-Kontrollschleife (Monitor, Analyze, Plan, Execute, Knowledge) basiert.
Den Abschluss der Arbeit bildet eine qualitative und quantitative Evaluation (mittels einer OSGi-basierten prototypischen Umsetzung) der erreichten Ergebnisse, die einen Einsatz über die Grenzen des privaten Lebensumfelds hinaus nahelegen.
Die Simulation von Strömung in geklüftet porösen Medien ist von entscheidender Bedeutung in Hinblick auf viele hydrogeologische Anwendungsgebiete, wie beispielsweise der Vorbeugung einer Grundwasserverschmutzung in der Nähe einer Mülldeponie oder einer Endlagerstätte für radioaktive Abfälle, der Förderung fossiler Brennstoffe oder der unterirdischen Speicherung von Kohlendioxid. Aufgrund ihrer Beschaffenheit und insbesondere der großen Permeabilität innerhalb der Klüfte, stellen diese bevorzugte Transportwege dar und können das Strömungsprofil entscheidend beeinflussen. Allerdings stellt die anisotrope Geometrie der Klüfte in Zusammenhang mit den enormen Sprüngen in Parametern wie der Permeabilität auf kleinstem Raum große Anforderungen an die numerischen Verfahren.
Deswegen werden in dieser Arbeit zwei Ansätze zur Modellierung der Klüfte verfolgt. Ein niederdimensionaler Ansatz motiviert durch die anisotrope Geometrie mit sehr geringer Öffnungsweite und sehr langer Erstreckung der Klüfte und ein volldimensionaler Ansatz, der alle Vorgänge innerhalb der Kluft auflöst. Es werden die Ergebnisse dieser Ansätze für Benchmark-Probleme untersucht, mit dem Ergebnis, dass nur bei sehr dünnen Klüften der numerisch günstigere niederdimensionale Ansatz zufriedenstellende Ergebnisse liefert. Weiterhin wird ein Kriterium eingeführt, dass während der Laufzeit anhand von Eigenschaften der Kluft und Strömungsparametern angibt, ob der niederdimensionale Ansatz ausreichende Gültigkeit besitzt. Es wird ein dimensions-adaptiver Ansatz präsentiert, der dann entsprechend dieses Kriteriums einen Wechsel zum volldimensionalen Modell durchführt. Die Ergebnisse zeigen, dass so wesentlich genauere Ergebnisse erzielt werden können, ohne dass eine volle Auflösung in jedem Fall und über den gesamten Rechenzeitraum erforderlich ist.
Alternative polyadenylation (APA) is a widespread mechanism that contributes to the sophisticated dynamics of gene regulation. Approximately 50% of all protein-coding human genes harbor multiple polyadenylation (PA) sites; their selective and combinatorial use gives rise to transcript variants with differing length of their 3' untranslated region (3'UTR). Shortened variants escape UTR-mediated regulation by microRNAs (miRNAs), especially in cancer, where global 3'UTR shortening accelerates disease progression, dedifferentiation and proliferation. Here we present APADB, a database of vertebrate PA sites determined by 3' end sequencing, using massive analysis of complementary DNA ends. APADB provides (A)PA sites for coding and non-coding transcripts of human, mouse and chicken genes. For human and mouse, several tissue types, including different cancer specimens, are available. APADB records the loss of predicted miRNA binding sites and visualizes next-generation sequencing reads that support each PA site in a genome browser. The database tables can either be browsed according to organism and tissue or alternatively searched for a gene of interest. APADB is the largest database of APA in human, chicken and mouse. The stored information provides experimental evidence for thousands of PA sites and APA events. APADB combines 3' end sequencing data with prediction algorithms of miRNA binding sites, allowing to further improve prediction algorithms. Current databases lack correct information about 3'UTR lengths, especially for chicken, and APADB provides necessary information to close this gap. Database URL: http://tools.genxpro.net/apadb/
Mathematical modeling of Arabidopsis thaliana with focus on network decomposition and reduction
(2014)
Systems biology has become an important research field during the last decade. It focusses on the understanding of the systems which emit the measured data. An important part of this research field is the network analysis, investigating biological networks. An essential point of the inspection of these network models is their validation, i.e., the successful comparison of predicted properties to measured data. Here especially Petri nets have shown their usefulness as modeling technique, coming with sound analysis methods and an intuitive representation of biological network data.
A very important tool for network validation is the analysis of the Transition-invariants (TI), which represent possible steady-state pathways, and the investigation of the liveness property. The computational complexity of the determination of both, TI and liveness property, often hamper their investigation.
To investigate this issue, a metabolic network model is created. It describes the core metabolism of Arabidopsis thaliana, and it is solely based on data from the literature. The model is too complex to determine the TI and the liveness property.
Several strategies are followed to enable an analysis and validation of the network. A network decomposition is utilized in two different ways: manually, motivated by idea to preserve the integrity of biological pathways, and automatically, motivated by the idea to minimize the number of crossing edges. As a decomposition may not be preserving important properties like the coveredness, a network reduction approach is suggested, which is mathematically proven to conserve these important properties. To deal with the large amount of data coming from the TI analysis, new organizational structures are proposed. The liveness property is investigated by reducing the complexity of the calculation method and adapting it to biological networks.
The results obtained by these approaches suggest a valid network model. In conclusion, the proposed approaches and strategies can be used in combination to allow the validation and analysis of highly complex biological networks.
A concurrent implementation of software transactional memory in Concurrent Haskell using a call-by-need functional language with processes and futures is given. The description of the small-step operational semantics is precise and explicit, and employs an early abort of conflicting transactions. A proof of correctness of the implementation is given for a contextual semantics with may- and should-convergence. This implies that our implementation is a correct evaluator for an abstract specification equipped with a big-step semantics.
Towards correctness of program transformations through unification and critical pair computation
(2011)
Correctness of program transformations in extended lambda calculi with a contextual semantics is usually based on reasoning about the operational semantics which is a rewrite semantics. A successful approach to proving correctness is the combination of a context lemma with the computation of overlaps between program transformations and the reduction rules, and then of so-called complete sets of diagrams. The method is similar to the computation of critical pairs for the completion of term rewriting systems.We explore cases where the computation of these overlaps can be done in a first order way by variants of critical pair computation that use unification algorithms. As a case study we apply the method to a lambda calculus with recursive let-expressions and describe an effective unification algorithm to determine all overlaps of a set of transformations with all reduction rules. The unification algorithm employs many-sorted terms, the equational theory of left-commutativity modelling multi-sets, context variables of different kinds and a mechanism for compactly representing binding chains in recursive let-expressions.
The interactive verification system VeriFun is based on a polymorphic call-by-value functional language and on a first-order logic with initial model semantics w.r.t. constructors. It is designed to perform automatic induction proofs and can also deal with partial functions. This paper provides a reconstruction of the corresponding logic and semantics using the standard treatment of undefinedness which adapts and improves the VeriFun-logic by allowing reasoning on nonterminating expressions and functions. Equality of expressions is defined as contextual equivalence based on observing termination in all closing contexts. The reconstruction shows that several restrictions of the VeriFun framework can easily be removed, by natural generalizations: mutual recursive functions, abstractions in the data values, and formulas with arbitrary quantifier prefix can be formulated. The main results of this paper are: an extended set of deduction rules usable in VeriFun under the adapted semantics is proved to be correct, i.e. they respect the observational equivalence in all extensions of a program. We also show that certain classes of theorems are conservative under extensions, like universally quantified equations. Also other special classes of theorems are analyzed for conservativity.
The interactive verification system VeriFun is based on a polymorphic call-by-value functional language and on a first-order logic with initial model semantics w.r.t. constructors. This paper provides a reconstruction of the corresponding logic when partial functions are permitted. Typing is polymorphic for the definition of functions but monomorphic for terms in formulas. Equality of terms is defined as contextual equivalence based on observing termination in all contexts. The reconstruction also allows several generalizations of the functional language like mutual recursive functions and abstractions in the data values. The main results are: Correctness of several program transformations for all extensions of a program, which have a potential usage in a deduction system. We also proved that universally quantified equations are conservative, i.e. if a universally quantified equation is valid w.r.t. a program P, then it remains valid if the program is extended by new functions and/or new data types.
Motivated by the question of correctness of a specific implementation of concurrent buffers in the lambda calculus with futures underlying Alice ML, we prove that concurrent buffers and handled futures can correctly encode each other. Correctness means that our encodings preserve and reflect the observations of may- and must-convergence, and as a consequence also yields soundness of the encodings with respect to a contextually defined notion of program equivalence. While these translations encode blocking into queuing and waiting, we also describe an adequate encoding of buffers in a calculus without handles, which is more low-level and uses busy-waiting instead of blocking. Furthermore we demonstrate that our correctness concept applies to the whole compilation process from high-level to low-level concurrent languages, by translating the calculus with buffers, handled futures and data constructors into a small core language without those constructs.
We investigate methods and tools for analyzing translations between programming languages with respect to observational semantics. The behavior of programs is observed in terms of may- and mustconvergence 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 extensions.
We investigate methods and tools for analyzing translations between programming languages with respect to observational semantics. The behavior of programs is observed in terms of may- and mustconvergence 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 extensions.
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 mustconvergence 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 extensions.
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 mustconvergence 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 extensions.
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 nondeterminism, 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.
This paper proves several generic variants of context lemmas and thus contributes to improving the tools for observational semantics of deterministic and non-deterministic higher-order calculi that use a small-step reduction semantics. The generic (sharing) context lemmas are provided for may- as well as two variants of must-convergence, which hold in a broad class of extended process- and extended lambda calculi, if the calculi satisfy certain natural conditions. As a guide-line, the proofs of the context lemmas are valid in call-by-need calculi, in callby-value calculi if substitution is restricted to variable-by-variable and in process calculi like variants of the π-calculus. For calculi employing beta-reduction using a call-by-name or call-by-value strategy or similar reduction rules, some iu-variants of ciu-theorems are obtained from our context lemmas. Our results reestablish several context lemmas already proved in the literature, and also provide some new context lemmas as well as some new variants of the ciu-theorem. To make the results widely applicable, we use a higher-order abstract syntax that allows untyped calculi as well as certain simple typing schemes. The approach may lead to a unifying view of higher-order calculi, reduction, and observational equality.
This paper proves several generic variants of context lemmas and thus contributes to improving the tools to develop observational semantics that is based on a reduction semantics for a language. The context lemmas are provided for may- as well as two variants of mustconvergence and a wide class of extended lambda calculi, which satisfy certain abstract conditions. The calculi must have a form of node sharing, e.g. plain beta reduction is not permitted. There are two variants, weakly sharing calculi, where the beta-reduction is only permitted for arguments that are variables, and strongly sharing calculi, which roughly correspond to call-by-need calculi, where beta-reduction is completely replaced by a sharing variant. The calculi must obey three abstract assumptions, which are in general easily recognizable given the syntax and the reduction rules. The generic context lemmas have as instances several context lemmas already proved in the literature for specific lambda calculi with sharing. The scope of the generic context lemmas comprises not only call-by-need calculi, but also call-by-value calculi with a form of built-in sharing. Investigations in other, new variants of extended lambda-calculi with sharing, where the language or the reduction rules and/or strategy varies, will be simplified by our result, since specific context lemmas are immediately derivable from the generic context lemma, provided our abstract conditions are met.
We present a higher-order call-by-need lambda calculus enriched with constructors, case-expressions, recursive letrec-expressions, a seq-operator for sequential evaluation and a non-deterministic operator amb that is locally bottom-avoiding. We use a small-step operational semantics in form of a single-step rewriting system that defines a (nondeterministic) normal order reduction. This strategy can be made fair by adding resources for bookkeeping. As equational theory we use contextual equivalence, i.e. terms are equal if plugged into any program context their termination behaviour is the same, where we use a combination of may- as well as must-convergence, which is appropriate for non-deterministic computations. We show that we can drop the fairness condition for equational reasoning, since the valid equations w.r.t. normal order reduction are the same as for fair normal order reduction. We evolve different proof tools for proving correctness of program transformations, in particular, a context lemma for may- as well as mustconvergence is proved, which restricts the number of contexts that need to be examined for proving contextual equivalence. In combination with so-called complete sets of commuting and forking diagrams we show that all the deterministic reduction rules and also some additional transformations preserve contextual equivalence.We also prove a standardisation theorem for fair normal order reduction. The structure of the ordering <=c a is also analysed: Ω is not a least element, and <=c already implies contextual equivalence w.r.t. may-convergence.
We present a higher-order call-by-need lambda calculus enriched with constructors, case-expressions, recursive letrec-expressions, a seq-operator for sequential evaluation and a non-deterministic operator amb that is locally bottom-avoiding. We use a small-step operational semantics in form of a single-step rewriting system that defines a (nondeterministic) normal order reduction. This strategy can be made fair by adding resources for bookkeeping. As equational theory we use contextual equivalence, i.e. terms are equal if plugged into any program context their termination behaviour is the same, where we use a combination of may- as well as must-convergence, which is appropriate for non-deterministic computations. We show that we can drop the fairness condition for equational reasoning, since the valid equations w.r.t. normal order reduction are the same as for fair normal order reduction. We evolve different proof tools for proving correctness of program transformations, in particular, a context lemma for may- as well as mustconvergence is proved, which restricts the number of contexts that need to be examined for proving contextual equivalence. In combination with so-called complete sets of commuting and forking diagrams we show that all the deterministic reduction rules and also some additional transformations preserve contextual equivalence.We also prove a standardisation theorem for fair normal order reduction. The structure of the ordering <=c a is also analysed: Ω is not a least element, and <=c already implies contextual equivalence w.r.t. may-convergence.
We develop a proof method to show that in a (deterministic) lambda calculus with letrec and equipped with contextual equivalence the call-by-name and the call-by-need evaluation are equivalent, and also that the unrestricted copy-operation is correct. Given a let-binding x = t, the copy-operation replaces an occurrence of the variable x by the expression t, regardless of the form of t. This gives an answer to unresolved problems in several papers, it adds a strong method to the tool set for reasoning about contextual equivalence in higher-order calculi with letrec, and it enables a class of transformations that can be used as optimizations. The method can be used in different kind of lambda calculi with cyclic sharing. Probably it can also be used in non-deterministic lambda calculi if the variable x is “deterministic”, i.e., has no interference with non-deterministic executions. The main technical idea is to use a restricted variant of the infinitary lambda-calculus, whose objects are the expressions that are unrolled w.r.t. let, to define the infinite developments as a reduction calculus on the infinite trees and showing a standardization theorem.
The goal of this report is to prove correctness of a considerable subset of transformations w.r.t. contextual equivalence in an extended lambda-calculus LS with case, constructors, seq, let, and choice, with a simple set of reduction rules; and to argue that an approximation calculus LA is equivalent to LS w.r.t. the contextual preorder, which enables the proof tool of simulation. Unfortunately, a direct proof appears to be impossible.
The correctness proof is by defining another calculus L comprising the complex variants of copy, case-reduction and seq-reductions that use variable-binding chains. This complex calculus has well-behaved diagrams and allows a proof of correctness of transformations, and that the simple calculus LS, the calculus L, and the calculus LA all have an equivalent contextual preorder.
The goal of this report is to prove correctness of a considerable subset of transformations w.r.t. contextual equivalence in an extended lambda-calculus LS with case, constructors, seq, let, and choice, with a simple set of reduction rules; and to argue that an approximation calculus LA is equivalent to LS w.r.t. the contextual preorder, which enables the proof tool of simulation. Unfortunately, a direct proof appears to be impossible.
The correctness proof is by defining another calculus L comprising the complex variants of copy, case-reduction and seq-reductions that use variable-binding chains. This complex calculus has well-behaved diagrams and allows a proof of correctness of transformations, and that the simple calculus LS, the calculus L, and the calculus LA all have an equivalent contextual preorder.
The calculus CHF models Concurrent Haskell extended by concurrent, implicit futures. It is a process calculus with concurrent threads, monadic concurrent evaluation, and includes a pure functional lambda-calculus which comprises data constructors, case-expressions, letrec-expressions, and Haskell’s seq. Futures can be implemented in Concurrent Haskell using the primitive unsafeInterleaveIO, which is available in most implementations of Haskell. Our main result is conservativity of CHF, that is, all equivalences of pure functional expressions are also valid in CHF. This implies that compiler optimizations and transformations from pure Haskell remain valid in Concurrent Haskell even if it is extended by futures. We also show that this is no longer valid if Concurrent Haskell is extended by the arbitrary use of unsafeInterleaveIO.
This paper shows equivalence of applicative similarity and contextual approximation, and hence also of bisimilarity and contextual equivalence, in LR, the deterministic call-by-need lambda calculus with letrec extended by data constructors, case-expressions and Haskell's seqoperator. LR models an untyped version of the core language of Haskell. Bisimilarity simplifies equivalence proofs in the calculus and opens a way for more convenient correctness proofs for program transformations.
The proof is by a fully abstract and surjective transfer of the contextual approximation into a call-by-name calculus, which is an extension of Abramsky's lazy lambda calculus. In the latter calculus equivalence of similarity and contextual approximation can be shown by Howe's method. Using an equivalent but inductive definition of behavioral preorder we then transfer similarity back to the calculus LR.
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 tress, 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, and also with a call-by-need letrec calculus with a less complex definition of reduction than LR.
Motivated by the question whether sound and expressive applicative similarities for program calculi with should-convergence exist, this paper investigates expressive applicative similarities for the untyped call-by-value lambda-calculus extended with McCarthy's ambiguous choice operator amb. Soundness of the applicative similarities w.r.t. contextual equivalence based on may-and should-convergence is proved by adapting Howe's method to should-convergence. As usual for nondeterministic calculi, similarity is not complete w.r.t. contextual equivalence which requires a rather complex counter example as a witness. Also the call-by-value lambda-calculus with the weaker nondeterministic construct erratic choice is analyzed and sound applicative similarities are provided. This justifies the expectation that also for more expressive and call-by-need higher-order calculi there are sound and powerful similarities for should-convergence.
The pi-calculus is a well-analyzed model for mobile processes and mobile computations.
While a lot of other process and lambda calculi that are core languages of higher-order concurrent and/or functional programming languages use a contextual semantics observing the termination behavior of programs in all program contexts, traditional program equivalences in the pi-calculus are bisimulations and barbed testing equivalences, which observe the communication capabilities of processes under reduction and in contexts.
There is a distance between these two approaches to program equivalence which makes it hard to compare the pi-calculus with other languages. In this paper we contribute to bridging this gap by investigating a contextual semantics of the synchronous pi-calculus with replication and without sums.
To transfer contextual equivalence to the pi-calculus we add a process Stop as constant which indicates success and is used as the base to define and analyze the contextual equivalence which observes may- and should-convergence of processes.
We show as a main result that contextual equivalence in the pi-calculus with Stop conservatively extends barbed testing equivalence in the (Stop-free) pi-calculus. This implies that results on contextual equivalence can be directly transferred to the (Stop-free) pi-calculus with barbed testing equivalence.
We analyze the contextual ordering, prove some nontrivial process equivalences, and provide proof tools for showing contextual equivalences. Among them are a context lemma, and new notions of sound applicative similarities for may- and should-convergence.
Motivated by our experience in analyzing properties of translations between programming languages with observational semantics, this paper clarifies the notions, the relevant questions, and the methods, constructs a general framework, and provides several tools for proving various correctness properties of translations like adequacy and full abstractness. The presented framework can directly be applied to the observational equivalences derived from the operational semantics of programming calculi, and also to other situations, and thus has a wide range of applications.
Our motivation is the question whether the lazy lambda calculus, a pure lambda calculus with the leftmost outermost rewriting strategy, considered under observational semantics, or extensions thereof, are an adequate model for semantic equivalences in real-world purely functional programming languages, in particular for a pure core language of Haskell. We explore several extensions of the lazy lambda calculus: addition of a seq-operator, addition of data constructors and case-expressions, and their combination, focusing on conservativity of these extensions. In addition to untyped calculi, we study their monomorphically and polymorphically typed versions. For most of the extensions we obtain non-conservativity which we prove by providing counterexamples. However, we prove conservativity of the extension by data constructors and case in the monomorphically typed scenario.
Our motivation is the question whether the lazy lambda calculus, a pure lambda calculus with the leftmost outermost rewriting strategy, considered under observational semantics, or extensions thereof, are an adequate model for semantic equivalences in real-world purely functional programming languages, in particular for a pure core language of Haskell. We explore several extensions of the lazy lambda calculus: addition of a seq-operator, addition of data constructors and case-expressions, and their combination, focusing on conservativity of these extensions. In addition to untyped calculi, we study their monomorphically and polymorphically typed versions. For most of the extensions we obtain non-conservativity which we prove by providing counterexamples. However, we prove conservativity of the extension by data constructors and case in the monomorphically typed scenario.
Diese Diplomarbeit beschäftigt sich mit dem Entwurf und der Implementierung der Auslesefirmware für den GET4 Chip im Rahmen des CBM (Compressed Baryonic Matter) Experiments.
Physikalische Experimente mit Teilchenbeschleunigern, wie das geplante CBM Experiment, erzeugen große Mengen an Sensordaten, die aufbereitet, gespeichert und ausgewertet werden müssen. Der GET4 Chip ist ein möglicher TDC (Time to Digital Converter) Chip mit 4 Kanälen für den TOF (Time of Flight) Detektor des CBM Experiments. Der GET4 Chip erzeugt einen Zeitstempel für die Treffer der TOF RPC (Resistive Plate Chambers) Sensoren.
Die Auslese der GET4 Daten wird von einem ROC (Readout Controller Board) übernommen, das mit einem FPGA (Field Programmable Gate Array) ausgestattet ist. Das ROC Board lässt sich über die ROC Firmware für verschiedene Einsatzzwecke flexibel konfigurieren, so dass damit auch andere Frontend Elektronik, wie z.B. der n-XYTER Chip, ausgelesen werden kann. Während dieser Diplomarbeit wurde das SysCore2 mit einem Virtex-4 FX20 als ROC verwendet. Inzwischen ist das SysCore3 verfügbar, das einen deutlich leistungsfähigeren FPGA besitzt. Die bisher verfügbare Firmware für den GET4 war für den Betrieb im 24 Bit Modus konzipiert.
Der bevorzugte Auslesemodus für den GET4 ist der 32 Bit Modus, da der 24 Bit Modus einige Beschränkungen aufweist und die volle Funktionalität des GET4s nur im 32 Bit Modus zur Verfügung steht. Im Rahmen dieser Diplomarbeit wurde die vorhandene 24 Bit Firmware für den 32 Bit Modus erweitert, so dass der zweite Datenkanal des GET4s, sowie der DDR (Double Data Rate) Modus für die Datenübertragung zur Verfügung steht. Neben der Erhöhung der Datenübertragungsraten stand die mögliche Skalierbarkeit der Firmware für die Auslese möglichst vieler GET4 Chips im Fokus. Dazu musste die Firmware umgestaltet werden, um die begrenzten BRAM Ressourcen des FPGAs nicht unnötig zu belegen.
Eine weitere wichtige Neuerung der 32 Bit Firmware ist die automatische Synchronisation der Epochen zwischen ROC und GET4. Dazu werden die Epochennachrichten der GET4s mit der Epoche des ROCs verglichen und bei Bedarf Synchronisationsnachrichten mit der korrekten Epoche an die GET4s gesendet.
Visualisierung von E-Mail-Traffic mit Schwerpunkt auf eine inhaltliche Analyse von Wortmustern
(2010)
E-Mail hat sich zu einem sehr wichtigen Kommunikationsmittel entwickelt, leidet aber aktuell unter einer massiven Verbreitung unerwünschter und unverlangter Inhalte. Diese können für einen Anwender nicht nur lästig sein, sondern auch die vorhandene Netz- und Speicher-Infrastruktur enorm belasten.
Die Notwendigkeit einer Filterung des E-Mail-Traffic hat zu einer Reihe recht unterschiedlicher Methoden geführt, die computergesteuert eine E-Mail auf ihren Spam-Gehalt untersuchen.
Die Motivation hinter dieser Arbeit ist zu prüfen, ob die besonderen Eigenschaften der visuellen Wahrnehmung eines Menschen als unterstützendes Mittel eingesetzt werden können, um E-Mail-Inhalte zu überprüfen und eventuell vorhandene Wort-Muster, die auf Spam deuten, sichtbar zu machen.
Um dieses Ziel zu erreichen musste zuerst eine geeignete Auswahl spamspezifischer Merkmale getroffen werden. Danach wurden Methoden des Text Minings angewendet, um aus dem Inhalt einer E-Mail strukturierte Daten zu gewinnen, die sich zur Repräsentation einer Nachricht eignen und als Grundlage für eine Visualisierung herangezogen werden können. Basierend auf den vorab ausgewählten Spam-Charakteristika wurdenWorteigenschaften mit Hilfe extern angebundener Wortlisten, regulärer Ausdrücke und unter Einsatz eines Wörterbuches überprüft, und die erhaltenen Ergebnisse flossen neben einer einfachen Gewichtung von Worthäufigkeiten in Form einer anwendungsspezifischen Gewichtung mit ein.
Es wurden anschließend zwei verschiedene Sichten konzipiert, um einem Anwender einen Einblick in die extrahierten Daten zu ermöglichen. Es hat sich herausgestellt, dass besonders Treemaps geeignet sind um die anfallenden Datenmengen kompakt abzubilden, aber gleichzeitig einen notwendigen Detailgrad auf einzelne Worteigenschaften gewährleisten.
Das Konzept wurde prototypisch unter Verwendung des Mailservers Mercury/32 sowie einer MySQL-Datenbank implementiert und konnte teilweise aufzeigen, dass es anhand der von der Engine generierten Strukturen möglich ist, spamspezifische Merkmale einer E-Mail unter Verwendung der gewählten Visualisierungstechniken auf eine Weise sichtbar zu machen, die einem Anwender eine Mustererkennung erlauben.
Die Diplomarbeit wurde als Gemeinschaftsarbeit angefertigt und konnte sinnvoll in zwei Bereiche aufgeteilt werden: Die Engine und die Visualisierung. Die konzeptuellen Überlegungen für das Thema sind größtenteils gemeinsam erfolgt, jedoch liegt der Schwerpunkt von Pouneh Khayat Pour im Bereich der Analyse und der von Yvonne Neidert in der Visualisierung.
The human brain is an unparalleled system: Through millions of years of evolution and during a lifespan of learning, our brains have developed remarkable abilities for dealing with incoming sensory data, extracting structure and useful information, and finally drawing the conclusions that result in the actions we take. Understanding the principles behind this machinery and building artificial systems that mimic at least some of these capabilities is a long standing goal in both the scientific and the engineering communities. While this goal still seems unreachable, we have seen tremendous progress when it comes to training data-driven algorithms on vast amounts of training data, e.g. to learn an optimal data model and its parameters in order to accomplish some task. Such algorithms are now omnipresent: they are part of recommender systems, they perform speech recognition and generally build the foundation for many semi-autonomous systems. They start to be integral part of many technical systems modern technical societies rely on for their everyday functioning. Many of these algorithms were originally inspired by biological systems or act as models for sensory data processing in mammalian brains. The response properties of a certain population of neurons in the first stages of the mammalian visual pathway, for example, can be modeled by algorithms such as Sparse Coding (SC), Independent Component Analysis (ICA) or Factor Analysis (FA). These well established learning algorithms typically assume linear interactions between the variables of the model. Most often these relationships are expressed in the form of a matrix-vector products between a matrix with learned dictionary-elements (basis vectors as column vectors) and the latent variables of these models. While on the one hand this linear interaction can sometimes be justified by the physical process for which the machine learning model is proposed, it is on the other hand often chosen just because of its mathematical and practical convenience. From an optimal coding point of view though, one would generally expect that the ideal model closely reflect the core interactions of the system it is modeling. In vision for example, one of the dominant processes giving rise to our sensory percepts are occlusions. Occluding objects are omnipresent in visual scenes and it would not be surprising if the mammalian visual system would be optimized to process occluding structures in the visual data stream. Yet, the established mathematical models of the first stages of the visual processing path (like, e.g., SC, ICA or FA) all assume linear interactions between the active image components. In this thesis we will discuss new models that aim to approximate the effects of occluding components by assuming nonlinear interactions between their activated dictionary elements. We will present learning algorithms that infer optimal parameters for these models given data. In the experiments, we will validate the algorithms on artificial ground truth data and demonstrate their ability to recover the correct model parameters. We will show that the predictions made by these nonlinear models correspond better to the experimental data measured in-vivo than the predictions made by the established linear models. Furthermore, we systematically explore and compare a large space of plausible combinations of hyperparameters and preprocessing schemes in order to eliminate any effects of artefacts on the observed results. Training nonlinear sparse coding models is computationally more demanding than training linear models. In order to perform the numerical experiments described in this thesis we developed a software framework that facilitates the implementation of massive parallel expectation maximization (EM) based learning algorithms. This infrastructure was used for all experiments described in here, as well as by collaborators in projects we will not discuss. Some of the experiments required more than 1017 floating point operations and were run on a computer cluster running on up to 5000 CPU Cores in parallel. Our parallel framework enabled these experiments to be performed.
Frankfurt, an einem gewöhnlichen Morgen gegen 8:00 Uhr: Von Osten strömen zahlreiche Pendler über die A 66 in Richtung Innenstadt. Spätestens »Am Erlenbruch« kommt es zu Staus und zäh fließendem Verkehr. Frankfurter Informatiker können diese Staus mithilfe eines Simulationssystems vorhersagen. Mehr noch: Sie berechnen den Ausstoß von Schadstoffen und deren Verteilung über das Stadtgebiet. Ziel ist die Optimierung von Verkehrsleitstrategien.
Aging of biological systems is controlled by various processes which have a potential impact on gene expression. Here we report a genome-wide transcriptome analysis of the fungal aging model Podospora anserina. Total RNA of three individuals of defined age were pooled and analyzed by SuperSAGE (serial analysis of gene expression). A bioinformatics analysis identified different molecular pathways to be affected during aging. While the abundance of transcripts linked to ribosomes and to the proteasome quality control system were found to decrease during aging, those associated with autophagy increase, suggesting that autophagy may act as a compensatory quality control pathway. Transcript profiles associated with the energy metabolism including mitochondrial functions were identified to fluctuate during aging. Comparison of wild-type transcripts, which are continuously down-regulated during aging, with those down-regulated in the long-lived, copper-uptake mutant grisea, validated the relevance of age-related changes in cellular copper metabolism. Overall, we (i) present a unique age-related data set of a longitudinal study of the experimental aging model P. anserina which represents a reference resource for future investigations in a variety of organisms, (ii) suggest autophagy to be a key quality control pathway that becomes active once other pathways fail, and (iii) present testable predictions for subsequent experimental investigations.
Time-critical applications process a continuous stream of input data and have to meet specific timing constraints. A common approach to ensure that such an application satisfies its constraints is over-provisioning: The application is deployed in a dedicated cluster environment with enough processing power to achieve the target performance for every specified data input rate. This approach comes with a drawback: At times of decreased data input rates, the cluster resources are not fully utilized. A typical use case is the HLT-Chain application that processes physics data at runtime of the ALICE experiment at CERN. From a perspective of cost and efficiency it is desirable to exploit temporarily unused cluster resources. Existing approaches aim for that goal by running additional applications. These approaches, however, a) lack in flexibility to dynamically grant the time-critical application the resources it needs, b) are insufficient for isolating the time-critical application from harmful side-effects introduced by additional applications or c) are not general because application-specific interfaces are used. In this thesis, a software framework is presented that allows to exploit unused resources in a dedicated cluster without harming a time-critical application. Additional applications are hosted in Virtual Machines (VMs) and unused cluster resources are allocated to these VMs at runtime. In order to avoid resource bottlenecks, the resource usage of VMs is dynamically modified according to the needs of the time-critical application. For this purpose, a number of previously not combined methods is used. On a global level, appropriate VM manipulations like hot migration, suspend/resume and start/stop are determined by an informed search heuristic and applied at runtime. Locally on cluster nodes, a feedback-controlled adaption of VM resource usage is carried out in a decentralized manner. The employment of this framework allows to increase a cluster’s usage by running additional applications, while at the same time preventing negative impact towards a time-critical application. This capability of the framework is shown for the HLT-Chain application: In an empirical evaluation the cluster CPU usage is increased from 49% to 79%, additional results are computed and no negative effect towards the HLT-Chain application are observed.
G-CSC Report 2010
(2011)
The present report gives a short summary of the research of the Goethe Center for Scientific Computing (G-CSC) of the Goethe University Frankfurt. G-CSC aims at developing and applying methods and tools for modelling and numerical simulation of problems from empirical science and technology. In particular, fast solvers for partial differential equations (i.e. pde) such as robust, parallel, and adaptive multigrid methods and numerical methods for stochastic differential equations are developed. These methods are highly adanvced and allow to solve complex problems..
The G-CSC is organised in departments and interdisciplinary research groups. Departments are localised directly at the G-CSC, while the task of interdisciplinary research groups is to bridge disciplines and to bring scientists form different departments together. Currently, G-CSC consists of the department Simulation and Modelling and the interdisciplinary research group Computational Finance.
The economic success of the World Wide Web makes it a highly competitive environment for web businesses. For this reason, it is crucial for web business owners to learn what their customers want. This thesis provides a conceptual framework and an implementation of a system that helps to better understand the behavior and potential interests of web site visitors by accounting for both explicit and implicit feedback. This thesis is divided into two parts.
The first part is rooted in computer science and information systems and uses graph theory and an extended click-stream analysis to define a framework and a system tool that is useful for analyzing web user behavior by calculating the interests of the users.
The second part is rooted in behavioral economics, mathematics, and psychology and is investigating influencing factors on different types of web user choices. In detail, a model for the cognitive process of rating products on the Web is defined and an importance hierarchy of the influencing factors is discovered.
Both parts make use of techniques from a variety of research fields and, therefore, contribute to the area of Web Science.