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We present a hierarchy of polynomial time lattice basis reduction algorithms that stretch from Lenstra, Lenstra, Lovász reduction to Korkine–Zolotareff reduction. Let λ(L) be the length of a shortest nonzero element of a lattice L. We present an algorithm which for k∈N finds a nonzero lattice vector b so that |b|2⩽(6k2)nkλ(L)2. This algorithm uses O(n2(kk+o(k))+n2)log B) arithmetic operations on O(n log B)-bit integers. This holds provided that the given basis vectors b1,…,bn∈Zn are integral and have the length bound B. This algorithm successively applies Korkine–Zolotareff reduction to blocks of length k of the lattice basis. We also improve Kannan's algorithm for Korkine-Zolotareff reduction.
Performance and storage requirements of topology-conserving maps for robot manipulator control
(1989)
A new programming paradigm for the control of a robot manipulator by learning the mapping between the Cartesian space and the joint space (inverse Kinematic) is discussed. It is based on a Neural Network model of optimal mapping between two high-dimensional spaces by Kohonen. This paper describes the approach and presents the optimal mapping, based on the principle of maximal information gain. It is shown that Kohonens mapping in the 2-dimensional case is optimal in this sense. Furthermore, the principal control error made by the learned mapping is evaluated for the example of the commonly used PUMA robot, the trade-off between storage resources and positional error is discussed and an optimal position encoding resolution is proposed.
It is well known that artificial neural nets can be used as approximators of any continous functions to any desired degree. Nevertheless, for a given application and a given network architecture the non-trivial task rests to determine the necessary number of neurons and the necessary accuracy (number of bits) per weight for a satisfactory operation. In this paper the problem is treated by an information theoretic approach. The values for the weights and thresholds in the approximator network are determined analytically. Furthermore, the accuracy of the weights and the number of neurons are seen as general system parameters which determine the the maximal output information (i.e. the approximation error) by the absolute amount and the relative distribution of information contained in the network. A new principle of optimal information distribution is proposed and the conditions for the optimal system parameters are derived. For the simple, instructive example of a linear approximation of a non-linear, quadratic function, the principle of optimal information distribution gives the the optimal system parameters, i.e. the number of neurons and the different resolutions of the variables.
It is well known that artificial neural nets can be used as approximators of any continuous functions to any desired degree and therefore be used e.g. in high - speed, real-time process control. Nevertheless, for a given application and a given network architecture the non-trivial task remains to determine the necessary number of neurons and the necessary accuracy (number of bits) per weight for a satisfactory operation which are critical issues in VLSI and computer implementations of nontrivial tasks. In this paper the accuracy of the weights and the number of neurons are seen as general system parameters which determine the maximal approximation error by the absolute amount and the relative distribution of information contained in the network. We define as the error-bounded network descriptional complexity the minimal number of bits for a class of approximation networks which show a certain approximation error and achieve the conditions for this goal by the new principle of optimal information distribution. For two examples, a simple linear approximation of a non-linear, quadratic function and a non-linear approximation of the inverse kinematic transformation used in robot manipulator control, the principle of optimal information distribution gives the the optimal number of neurons and the resolutions of the variables, i.e. the minimal amount of storage for the neural net. Keywords: Kolmogorov complexity, e-Entropy, rate-distortion theory, approximation networks, information distribution, weight resolutions, Kohonen mapping, robot control.
One of the most interesting domains of feedforward networks is the processing of sensor signals. There do exist some networks which extract most of the information by implementing the maximum entropy principle for Gaussian sources. This is done by transforming input patterns to the base of eigenvectors of the input autocorrelation matrix with the biggest eigenvalues. The basic building block of these networks is the linear neuron, learning with the Oja learning rule. Nevertheless, some researchers in pattern recognition theory claim that for pattern recognition and classification clustering transformations are needed which reduce the intra-class entropy. This leads to stable, reliable features and is implemented for Gaussian sources by a linear transformation using the eigenvectors with the smallest eigenvalues. In another paper (Brause 1992) it is shown that the basic building block for such a transformation can be implemented by a linear neuron using an Anti-Hebb rule and restricted weights. This paper shows the analog VLSI design for such a building block, using standard modules of multiplication and addition. The most tedious problem in this VLSI-application is the design of an analog vector normalization circuitry. It can be shown that the standard approaches of weight summation will not give the convergence to the eigenvectors for a proper feature transformation. To avoid this problem, our design differs significantly from the standard approaches by computing the real Euclidean norm. Keywords: minimum entropy, principal component analysis, VLSI, neural networks, surface approximation, cluster transformation, weight normalization circuit.
We present a framework for the self-organized formation of high level learning by a statistical preprocessing of features. The paper focuses first on the formation of the features in the context of layers of feature processing units as a kind of resource-restricted associative multiresolution learning We clame that such an architecture must reach maturity by basic statistical proportions, optimizing the information processing capabilities of each layer. The final symbolic output is learned by pure association of features of different levels and kind of sensorial input. Finally, we also show that common error-correction learning for motor skills can be accomplished also by non-specific associative learning. Keywords: feedforward network layers, maximal information gain, restricted Hebbian learning, cellular neural nets, evolutionary associative learning
After a short introduction into traditional image transform coding, multirate systems and multiscale signal coding the paper focuses on the subject of image encoding by a neural network. Taking also noise into account a network model is proposed which not only learns the optimal localized basis functions for the transform but also learns to implement a whitening filter by multi-resolution encoding. A simulation showing the multi-resolution capabilitys concludes the contribution.
The paper focuses on the division of the sensor field into subsets of sensor events and proposes the linear transformation with the smallest achievable error for reproduction: the transform coding approach using the principal component analysis (PCA). For the implementation of the PCA, this paper introduces a new symmetrical, lateral inhibited neural network model, proposes an objective function for it and deduces the corresponding learning rules. The necessary conditions for the learning rate and the inhibition parameter for balancing the crosscorrelations vs. the autocorrelations are computed. The simulation reveals that an increasing inhibition can speed up the convergence process in the beginning slightly. In the remaining paper, the application of the network in picture encoding is discussed. Here, the use of non-completely connected networks for the self-organized formation of templates in cellular neural networks is shown. It turns out that the self-organizing Kohonen map is just the non-linear, first order approximation of a general self-organizing scheme. Hereby, the classical transform picture coding is changed to a parallel, local model of linear transformation by locally changing sets of self-organized eigenvector projections with overlapping input receptive fields. This approach favors an effective, cheap implementation of sensor encoding directly on the sensor chip. Keywords: Transform coding, Principal component analysis, Lateral inhibited network, Cellular neural network, Kohonen map, Self-organized eigenvector jets.
This paper describes the use of a radial basis function (RBF) neural network. It approximates the process parameters for the extrusion of a rubber profile used in tyre production. After introducing the problem, we describe the RBF net algorithm and the modeling of the industrial problem. The algorithm shows good results even using only a few training samples. It turns out that the „curse of dimensions“ plays an important role in the model. The paper concludes by a discussion of possible systematic error influences and improvements.
In this paper we regard first the situation where parallel channels are disturbed by noise. With the goal of maximal information conservation we deduce the conditions for a transform which "immunizes" the channels against noise influence before the signals are used in later operations. It shows up that the signals have to be decorrelated and normalized by the filter which corresponds for the case of one channel to the classical result of Shannon. Additional simulations for image encoding and decoding show that this constitutes an efficient approach for noise suppression. Furthermore, by a corresponding objective function we deduce the stochastic and deterministic learning rules for a neural network that implements the data orthonormalization. In comparison with other already existing normalization networks our network shows approximately the same in the stochastic case but, by its generic deduction ensures the convergence and enables the use as independent building block in other contexts, e.g. whitening for independent component analysis. Keywords: information conservation, whitening filter, data orthonormalization network, image encoding, noise suppression.
This paper describes the problems and an adaptive solution for process control in rubber industry. We show that the human and economical benefits of an adaptive solution for the approximation of process parameters are very attractive. The modeling of the industrial problem is done by the means of artificial neural networks. For the example of the extrusion of a rubber profile in tire production our method shows good results even using only a few training samples.
The encoding of images by semantic entities is still an unresolved task. This paper proposes the encoding of images by only a few important components or image primitives. Classically, this can be done by the Principal Component Analysis (PCA). Recently, the Independent Component Analysis (ICA) has found strong interest in the signal processing and neural network community. Using this as pattern primitives we aim for source patterns with the highest occurrence probability or highest information. For the example of a synthetic image composed by characters this idea selects the salient ones. For natural images it does not lead to an acceptable reproduction error since no a-priori probabilities can be computed. Combining the traditional principal component criteria of PCA with the independence property of ICA we obtain a better encoding. It turns out that the Independent Principal Components (IPC) in contrast to the Principal Independent Components (PIC) implement the classical demand of Shannon’s rate distortion theory.
This paper proposes a new approach for the encoding of images by only a few important components. Classically, this is done by the Principal Component Analysis (PCA). Recently, the Independent Component Analysis (ICA) has found strong interest in the neural network community. Applied to images, we aim for the most important source patterns with the highest occurrence probability or highest information called principal independent components (PIC). For the example of a synthetic image composed by characters this idea selects the salient ones. For natural images it does not lead to an acceptable reproduction error since no a-priori probabilities can be computed. Combining the traditional principal component criteria of PCA with the independence property of ICA we obtain a better encoding. It turns out that this definition of PIC implements the classical demand of Shannon’s rate distortion theory.
Im Zeitraum 1. 11. 1993 bis 30. 3. 1997 wurden 1149 allgemeinchirurgische Intensivpatienten prospektiv erfaßt, von denen 114 die Kriterien des septischen Schocks erfüllten. Die Letalität der Patienten mit einem septischen Schock betrug 47,3%. Nach Training eines neuronalen Netzes mit 91 (von insgesamt n = 114) Patienten ergab die Testung bei den verbleibenden 23 Patienten bei der Berücksichtigung von Parameterveränderungen vom 1. auf den 2. Tag des septischen Schocks folgendes Ergebnis: Alle 10 verstorbenen Patienten wurden korrekt als nicht überlebend vorhergesagt, von den 13 Überlebenden wurden 12 korrekt als überlebend vorhergesagt (Sensitivität 100%; Spezifität 92,3%).
Diese Arbeit plädiert für eine rationale Behandlung von Patientendaten und untersucht dazu die Analyse der Daten mit Hilfe neuronale Netze etwas näher. Erfolgreiche Beispielanwendungen zeigen, daß die menschlichen Diagnosefähigkeiten deutlich schlechter sind als neuronale Diagnosesysteme. Für das Beispiel der neueren Architektur mit RBF-Netzen wird die Funktionalität näher erläutert und gezeigt, wie menschliche und neuronale Expertise miteinander gekoppelt werden kann. Der Ausblick deutet Anwendungen und Praxisproblematik derartiger Systeme an.
This paper describes the use of a Radial Basis Function (RBF) neural network in the approximation of process parameters for the extrusion of a rubber profile in tyre production. After introducing the rubber industry problem, the RBF network model and the RBF net learning algorithm are developed, which uses a growing number of RBF units to compensate the approximation error up to the desired error limit. Its performance is shown for simple analytic examples. Then the paper describes the modelling of the industrial problem. Simulations show good results, even when using only a few training samples. The paper is concluded by a discussion of possible systematic error influences, improvements and potential generalisation benefits. Keywords: Adaptive process control; Parameter estimation; RBF-nets; Rubber extrusion
The prevention of credit card fraud is an important application for prediction techniques. One major obstacle for using neural network training techniques is the high necessary diagnostic quality: Since only one financial transaction of a thousand is invalid no prediction success less than 99.9% is acceptable. Due to these credit card transaction proportions complete new concepts had to be developed and tested on real credit card data. This paper shows how advanced data mining techniques and neural network algorithm can be combined successfully to obtain a high fraud coverage combined with a low false alarm rate.
In contrast to the symbolic approach, neural networks seldom are designed to explain what they have learned. This is a major obstacle for its use in everyday life. With the appearance of neuro-fuzzy systems which use vague, human-like categories the situation has changed. Based on the well-known mechanisms of learning for RBF networks, a special neuro-fuzzy interface is proposed in this paper. It is especially useful in medical applications, using the notation and habits of physicians and other medically trained people. As an example, a liver disease diagnosis system is presented.
In its first part, this contribution reviews shortly the application of neural network methods to medical problems and characterizes its advantages and problems in the context of the medical background. Successful application examples show that human diagnostic capabilities are significantly worse than the neural diagnostic systems. Then, paradigm of neural networks is shortly introduced and the main problems of medical data base and the basic approaches for training and testing a network by medical data are described. Additionally, the problem of interfacing the network and its result is given and the neuro-fuzzy approach is presented. Finally, as case study of neural rule based diagnosis septic shock diagnosis is described, on one hand by a growing neural network and on the other hand by a rule based system. Keywords: Statistical Classification, Adaptive Prediction, Neural Networks, Neurofuzzy, Medical Systems
In diesem Bericht wurde das in [Pae02] eingeführte Verfahren "GenDurchschnitt" auf die symbolischen Daten zweier Datenbanken septischer Schock-Patienten angewendet. Es wurden jeweils Generalisierungsregeln generiert, die neben einer robusten Klassifikation der Patienten in die Klassen "überlebt" und "verstorben" auch eine Interpretation der Daten ermöglichten. Ein Vergleich mit den aktuellen Verfahren A-priori und FP-Baum haben die gute Verwendbarkeit des Algorithmus belegt. Die Heuristiken führten zu Laufzeitverbesserungen. Insbesondere die Möglichkeit, die Wichtigkeit von Variablen pro Klasse zu berechnen, führte zu einer Variablenreduktion im Eingaberaum und zu der Identifikation wichtiger Items. Einige Regelbeispiele wurden für jeden Datensatz genannt. Die Frühzeitigkeit von Regeln lieferte für die beiden Datenbanken ein unterschiedliches Ergebnis: Bei den ASK-Daten treten die Regeln für die Klasse "verstorben" früher als die der Klasse "überlebt" auf; bei den MEDAN-Klinikdaten ist es umgekehrt. Eine Erklärung hierfür könnte sein, dass es sich im Vergleich zu den MEDAN-Klinikdaten bei den ASK-Daten um ein Patientenkollektiv mit einer anderen, speziellen Patientencharakteristik handelt. Anhand der Ähnlichkeit der Regeln konnten für den Anwender eine überschaubare Anzahl zuverlässiger Regeln ausgegeben werden, die möglichst unähnlich zueinander sind und somit für einen Arzt in ihrer Gesamtheit interessant sind. Assoziationsregeln und FP-Baum-Regeln erzeugen zwar kürzere Regeln, die aber zu zahlreich und nicht hinreichend sind (vgl. [Pae02, Abschnitt 4]). Zusätzlich zu der Analyse der symbolischen Daten ist auch die Analyse der metrischen MEDAN-Klinikdaten der septischen Schock-Patienten interessant. Ebenfalls ist eine Kombination der Analysen der metrischen und symbolischen Daten sinnvoll. Solche Analysen wurden ebenfalls durchgeführt; die Ergebnisse dieser Analysen werden an anderer Stelle präsentiert werden. Weitere Anwendungen der Generalisierungsregeln sind denkbar. Auch eine Verbesserung des theoretischen Fundaments (vgl. [Pae02]) erscheint sinnvoll, da erst das Zusammenspiel theoretischer und praktischer Anstrengungen zum Ziel führt.
The early prediction of mortality is one of the unresolved tasks in intensive care medicine. This contribution models medical symptoms as observations cased by transitions between hidden markov states. Learning the underlying state transition probabilities results in a prediction probability success of about 91%. The results are discussed and put in relation to the model used. Finally, the rationales for using the model are reflected: Are there states in the septic shock data?
In intensive care units physicians are aware of a high lethality rate of septic shock patients. In this contribution we present typical problems and results of a retrospective, data driven analysis based on two neural network methods applied on the data of two clinical studies. Our approach includes necessary steps of data mining, i.e. building up a data base, cleaning and preprocessing the data and finally choosing an adequate analysis for the medical patient data. We chose two architectures based on supervised neural networks. The patient data is classified into two classes (survived and deceased) by a diagnosis based either on the black-box approach of a growing RBF network and otherwise on a second network which can be used to explain its diagnosis by human-understandable diagnostic rules. The advantages and drawbacks of these classification methods for an early warning system are discussed.
A novel method for identifying the nature of QCD transitions in heavy-ion collision experiments is introduced. PointNet based Deep Learning (DL) models are developed to classify the equation of state (EoS) that drives the hydrodynamic evolution of the system created in Au-Au collisions at 10 AGeV. The DL models were trained and evaluated in different hypothetical experimental situations. A decreased performance is observed when more realistic experimental effects (acceptance cuts and decreased resolutions) are taken into account. It is shown that the performance can be improved by combining multiple events to make predictions. The PointNet based models trained on the reconstructed tracks of charged particles from the CBM detector simulation discriminate a crossover transition from a first order phase transition with an accuracy of up to 99.8%. The models were subjected to several tests to evaluate the dependence of its performance on the centrality of the collisions and physical parameters of fluid dynamic simulations. The models are shown to work in a broad range of centralities (b=0–7 fm). However, the performance is found to improve for central collisions (b=0–3 fm). There is a drop in the performance when the model parameters lead to reduced duration of the fluid dynamic evolution or when less fraction of the medium undergoes the transition. These effects are due to the limitations of the underlying physics and the DL models are shown to be superior in its discrimination performance in comparison to conventional mean observables.
The Internet as the biggest human library ever assembled keeps on growing. Although all kinds of information carriers (e.g. audio/video/hybrid file formats) are available, text based documents dominate. It is estimated that about 80% of all information worldwide stored electronically exists in (or can be converted into) text form. More and more, all kinds of documents are generated by means of a text processing system and are therefore available electronically. Nowadays, many printed journals are also published online and may even discontinue to appear in print form tomorrow. This development has many convincing advantages: the documents are both available faster (cf. prepress services) and cheaper, they can be searched more easily, the physical storage only needs a fraction of the space previously necessary and the medium will not age. For most people, fast and easy access is the most interesting feature of the new age; computer-aided search for specific documents or Web pages becomes the basic tool for information-oriented work. But this tool has problems. The current keyword based search machines available on the Internet are not really appropriate for such a task; either there are (way) too many documents matching the specified keywords are presented or none at all. The problem lies in the fact that it is often very difficult to choose appropriate terms describing the desired topic in the first place. This contribution discusses the current state-of-the-art techniques in content-based searching (along with common visualization/browsing approaches) and proposes a particular adaptive solution for intuitive Internet document navigation, which not only enables the user to provide full texts instead of manually selected keywords (if available), but also allows him/her to explore the whole database.
In bioinformatics, biochemical pathways can be modeled by many differential equations. It is still an open problem how to fit the huge amount of parameters of the equations to the available data. Here, the approach of systematically learning the parameters is necessary. In this paper, for the small, important example of inflammation modeling a network is constructed and different learning algorithms are proposed. It turned out that due to the nonlinear dynamics evolutionary approaches are necessary to fit the parameters for sparse, given data. Proceedings of the 15th IEEE International Conference on Tools with Artificial Intelligence - ICTAI 2003
In bioinformatics, biochemical signal pathways can be modeled by many differential equations. It is still an open problem how to fit the huge amount of parameters of the equations to the available data. Here, the approach of systematically obtaining the most appropriate model and learning its parameters is extremely interesting. One of the most often used approaches for model selection is to choose the least complex model which “fits the needs”. For noisy measurements, the model which has the smallest mean squared error of the observed data results in a model which fits too accurately to the data – it is overfitting. Such a model will perform good on the training data, but worse on unknown data. This paper propose as model selection criterion the least complex description of the observed data by the model, the minimum description length. For the small, but important example of inflammation modeling the performance of the approach is evaluated. Keywords: biochemical pathways, differential equations, septic shock, parameter estimation, overfitting, minimum description length.
Data driven automatic model selection and parameter adaptation – a case study for septic shock
(2004)
In bioinformatics, biochemical pathways can be modeled by many differential equations. It is still an open problem how to fit the huge amount of parameters of the equations to the available data. Here, the approach of systematically learning the parameters is necessary. This paper propose as model selection criterion the least complex description of the observed data by the model, the minimum description length. For the small, but important example of inflammation modeling the performance of the approach is evaluated.
In bioinformatics, biochemical pathways can be modeled by many differential equations. It is still an open problem how to fit the huge amount of parameters of the equations to the available data. Here, the approach of systematically learning the parameters is necessary. In this paper, for the small, important example of inflammation modeling a network is constructed and different learning algorithms are proposed. It turned out that due to the nonlinear dynamics evolutionary approaches are necessary to fit the parameters for sparse, given data. Keywords: model parameter adaption, septic shock. coupled differential equations, genetic algorithm.
Since the description of sepsis by Schottmüller in 1914, the amount on knowledge available on sepsis and its underlying pathophysiology has substantially increased. Epidemiologic examinations of abdominal septic shock patients show the potential for high risk posed by and the extensive therapy situation in the intensive care unit (ICU) (5). Unfortunately, until now it has not been possible to significantly reduce the mortality rate of septic shock, which is as high as 50-60% worldwide, although PROWESS' results (1) are encouraging. This paper summarizes the main results of the MEDAN project and their medical impacts. Several aspects are already published, see the references. The heterogeneity of patient groups and the variations in therapy strategies is seen as one of the main problems for sepsis trials. In the MEDAN multi-center study of 71 intensive care units in Germany, a group of 382 patients made up exclusively of abdominal septic shock patients who met the consensus criteria for septic shock (3) was analysed. For use within scores or stand-alone experiments variables are often studied as isolated variables, not as a multidimensional whole, e.g. a recent study takes a look at the role thrombocytes play (15). To avoid this limitation, our study compares several established scores (SOFA, APACHE II, SAPS II, MODS) by a multi-dimensional neuronal network analysis. For outcome prediction the data of 382 patients was analysed by using most of the commonly documented vital parameters and doses of medicine (metric variables). Data was collected in German hospitals from 1998 to 2001. The 382 handwritten patient records were transferred to an electronic database giving the amount of 2.5 million data entries. The metric data contained in the database is composed of daily measurements and doses of medicine. We used range and plausibility checks to allow no faulty data in the electronic database. 187 of the 382 patients are deceased (49 %).
Succinctness is a natural measure for comparing the strength of different logics. Intuitively, a logic L_1 is more succinct than another logic L_2 if all properties that can be expressed in L_2 can be expressed in L_1 by formulas of (approximately) the same size, but some properties can be expressed in L_1 by (significantly) smaller formulas.
We study the succinctness of logics on linear orders. Our first theorem is concerned with the finite variable fragments of first-order logic. We prove that:
(i) Up to a polynomial factor, the 2- and the 3-variable fragments of first-order logic on linear orders have the same succinctness. (ii) The 4-variable fragment is exponentially more succinct than the 3-variable fragment. Our second main result compares the succinctness of first-order logic on linear orders with that of monadic second-order logic. We prove that the fragment of monadic second-order logic that has the same expressiveness as first-order logic on linear orders is non-elementarily more succinct than first-order logic.
At present, there are no quantitative, objective methods for diagnosing the Parkinson disease. Existing methods of quantitative analysis by myograms suffer by inaccuracy and patient strain; electronic tablet analysis is limited to the visible drawing, not including the writing forces and hand movements. In our paper we show how handwriting analysis can be obtained by a new electronic pen and new features of the recorded signals. This gives good results for diagnostics. Keywords: Parkinson diagnosis, electronic pen, automatic handwriting analysis
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.
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.
In this contribution we present algorithms for model checking of analog circuits enabling the specification of time constraints. Furthermore, a methodology for defining time-based specifications is introduced. An already known method for model checking of integrated analog circuits has been extended to take into account time constraints. The method will be presented using three industrial circuits. The results of model checking will be compared to verification by simulation.
Raytracing und Szenegraphen
(2006)
Raytracing ist ein bekanntes Verfahren zur Erzeugung fotorealistischer Bilder. Globale Beleuchtungseffekte einer 3D-Szene werden durch das Raytracing-Verfahren physikalisch korrekt dargestellt. Erst aktuelle Forschungsarbeiten erm¨oglichen es, das sehr rechenintensive Verfahren bei interaktiven Bildraten in Echtzeit zu berechnen.
Komplexe 3D-Szenen, wie sie beispielsweise in 3D-Spielen oder Simulationen vorkommen, können durch einen Szenengraphen modelliert und animiert werden. Damit die Rendering-Ergebnisse eines Szenengraphen n¨aher an einem realen Bild liegen, ist es erforderlich das Raytracing-Verfahren in einen Szenengraphen einzugliedern.
In dieser Arbeit werden die Möglichkeiten zur Integration eines Echtzeit-Raytracers in eine Szenengraph-API untersucht. Ziel dieser Diplomarbeit ist die Darstellung dynamischer Szenen bei interaktiven Bildraten unter Verwendung des Raytracing-Verfahrens auf einem herk¨ommlichen PC. Zun¨achst m¨ussen bestehende Open Source Szenengraph-APIs und aktuelle Echtzeit-Raytracer auf ihre Eignung zur Integration hin überprüft werden.
Bei der Verarbeitung dynamischer Szenen spielt die verwendete Beschleunigungsdatenstruktur des Raytracers eine entscheidende Rolle. Da eine komplette Neuerstellung der Datenstruktur in jedem Bild zuviel Zeit in Anspruch nimmt, ist eine schnelle und kostengünstige Aktualisierung erforderlich. Die in [LAM01] vorgestellte Lösung, eine Hüllkörperhierarchie (BVH) als Beschleunigungsdatenstruktur zu verwenden, fügt sich sehr gut in das Konzept eines Szenengraphen ein. Dadurch wird eine einfache Aktualisierung ermöglicht.
Um das Ziel dieser Arbeit zu erreichen, ist es notwendig, die Parallelisierbarkeit des Raytracing-Verfahrens auszunutzen. Purcell zeigt in [Pur04], dass Grafikprozessoren (GPUs) neben ihrer eigentlichen Aufgabe auch für allgemeine, parallele Berechnungen wie das Raytracing verwendet werden können.
Die in bisherigen Arbeiten über GPU-basiertes Raytracing entwickelten Systeme können dynamische Szenen nicht bei interaktiven Bildraten darstellen. Aus diesem Grund wird in dieser Diplomarbeit ein neues System konzipiert und implementiert, das den in [TS05] entwickelten Raytracer erweitert und in die Open Source Szenengraph-API OGRE 3D integriert.
Das implementierte System ermöglicht die Darstellung statischer und dynamischer Szenen unter Verwendung einer Consumer-Grafikkarte bei interaktiven Bildraten. Durch seine Erweiterbarkeit bildet das System das Grundger¨ust für ein Realtime-High-Quality-Rendering-System.
Attraction and commercial success of web sites depend heavily on the additional values visitors may find. Here, individual, automatically obtained and maintained user profiles are the key for user satisfaction. This contribution shows for the example of a cooking information site how user profiles might be obtained using category information provided by cooking recipes. It is shown that metrical distance functions and standard clustering procedures lead to erroneous results. Instead, we propose a new mutual information based clustering approach and outline its implications for the example of user profiling.
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 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.
In dieser Diplomarbeit wird ein Echtzeit-Verfahren vorgestellt, um einen wassergefüllten Ballon zu simulieren. Grundlage des Verfahrens ist ein Feder-Masse-Dämpfer–System, das zusammen mit Methoden zur Erhaltung des Innenvolumens sowie einer topologieerhaltenden Datenstruktur kombiniert wurde. Die Masse des Wassers wird dabei auf Massepartikel an der Oberfläche des Gummiballons aufgeteilt, an denen die Wirkung der physikalischen Kräfte Gravitation, Innendruck und elastische Zugkraft der Oberfläche ausgewertet wird. Dies erfolgt durch iterative Anwendung eines Simulationsschrittes, bei dem die auf die Massepartikel wirkenden Beschleunigungen ermittelt und in eine Bewegung übertragen wird. Bei der Umsetzung in C++ wurde das Verfahren mit Hilfe des Echtzeit-3D-Szenengraphen OGRE (Object-oriented Graphics Rendering Engine) implementiert.
Mögliche Einsatzgebiete sind interaktive Simulationsumgebungen oder andere Echtzeit-Anwendungen in den Bereichen Multimedia und Unterhaltung sowie Nicht-Echtzeit-Verfahren zur Bildgenerierung und physikalischen Simulation.
Die Gotik ist eine Kunstepoche des Mittelalters, die eine große Anzahl beeindruckender Bauten hervorgebracht hat. Hierbei sind besonders die monumentalen Sakralbauten dieser Zeit mit ihren eindrucksvollen Fenstern hervorzuheben. Rosetten gehören zu den größten Fenstern in gotischen Kathedralen. Sie sind kreisförmige Fenster, die vor allem durch ihre komplexe Aufbauweise auffallen. Das Grundbauelement der Rosetten ist das sog. Maßwerk - ein Steinwerk das als dekoratives Muster für Fenster und Wände in gotischen Bauten eingesetzt wird. Charakteristisch für diese Muster sind sich wiederholende, verschieden große geometrische Formen, was an die Eigenschaft der Selbstähnlichkeit bei Fraktalen erinnert.
Die manuelle Modellierung gotischer Fenster ist auf Grund deren komplexen Aufbaus sehr aufwendig. Eine prozedurale Generierung hingegen automatisiert den Modellierungsprozess weitgehend und verringert damit den Zeit- und Modellierungsaufwand per Hand.
In der vorliegenden Arbeit wurde eine prozedurale Methode beschrieben, die die aufwendige manuelle Modellierung der Rosetten bzw. des Maßwerks zum größten Teil ersetzt. Diese Methode basiert auf der Analyse der fraktalen Struktur des Maßwerks und nutzt dabei dessen Selbstähnlichkeit aus, um Rosetten automatisch zu generieren. Mit der in dieser Arbeit entwickelten Implementierung ist es mögliche, eine große Vielfalt gotischer Rosetten zu beschreiben und mit Hilfe der 3D-Grafik-Engine OGRE graphisch darzustellen.
In der Computergraphik werden immer wieder verschiedenste Objekte des realen Lebens modelliert. Dabei werden oft die Regeln ihres Aufbaus ausgenutzt, um diese Modelle automatisch zu erzeugen.
Gotische Architektur bietet daf¨ur gute Voraussetzungen. Auf Grund ihres hohen Grades an selbst¨ahnlichen Strukturen besteht die Möglichkeit, solche Regeln aus ihrem Aufbau abzuleiten. Wie bei vielen gotischen Elementen lassen sich auch bei den Pfeilern, die die Basis jedes gotischen Gewölbes bilden, solche Strukturen in ihrem teilweise komplexen Grundriss finden.
Die vorliegende Diplomarbeit stellt eine Methode vor, mit der die Grundrisse verschiedener gotischer Pfeiler beschrieben werden können. Die in dieser Arbeit entwickelte Querschnittsbeschreibung, wird die Darstellung der Grundrisse möglichst vieler verschiedener Pfeiler erlauben und automatisch erzeugbar sein. Der Aufbau der Beschreibung erm¨oglicht die Generierung eines 3D-Modells.
Um dies zu erreichen, wird zunächst eine Analyse der Querschnitte verschiedener gotischer Pfeiler vorgenommen. Mit den in der Analyse gewonnenen Informationen wird formal eine Querschnittsbeschreibung entwickelt, die die oben beschriebenen Anforderungen erf¨ullt. Die automatische Erzeugung erfolgt über ein parametrisches L-System. Aus der Beschreibung des Querschnitts wird schließlich das 3D-Modell erzeugt.
Die Implementierung erfolgt komplett in C++. Für die Erzeugung des 3D-Modells wird der Open Source Szenengraph Ogre3D verwendet, der die notwendige 3D-Grafik-Funktionalit¨at zur Verfügung stellt.
Mit der realisierten Anwendung ist es m¨oglich, mit wenigen Eingaben ein Modell eines komplexen gotischen Pfeilers zu erstellen.
In dieser Arbeit wurde ausgehend von aktuellen Matchmaking Systemen ein 3D Lobbysystem geschaffen. Dabei wurde speziell auf ein intuitives Matchmaking und eine einfache Bedienung wertgelegt, um dieses nicht nur für Core Gamer, sondern auch für Casual Gamer interessant zu machen. Zudem versteht sich dieses Lobbysystem nicht als endgültig, sondern mehr als ein flexibles leicht anpassbares System. Daher ist sie besonders einfach für zukünftige Spiele anpassbar: Sämtliche Szenen, Avatare, Animationen, Einstellungen und GUI Dialoge lassen sich ohne Änderung des Quelltextes nur über Scripte, XML Tabellen und Datenbanken sehr leicht modifizieren. Um ein so komplexes Projekt in kurzer Zeit umzusetzen, war es nicht möglich ohne vorhandene Bibliotheken auszukommen. Aus diesem Grund wurden neben Nebula 2 als 3D Engine, das Mangalore Game Framework, sowie für die Netzwerktechnik die Rakknet Multiplayer Network Engine bei der Implementation des Lobbysystems verwendet. Wie die Tests zeigen befindet sich das entwickelte System in einem einsatzfähigen Zustand. So können sich gleichzeitig in der Lobby bis zu 200 Spieler aufhalten und das Matchmaking durchführen, ohne mit Lags oder Timeouts vom Server rechnen zu müssen. Lediglich die Framerate der einzelnen Clients kann bei sehr vielen eingeloggten Nutzern unter 20 FPS fallen. Je nach der erwarteten Anzahl von Spielern sollte hier ggf. auf Avatare mit weniger Polygonen zurückgegriffen werden.
Manipulierte Bilder werden zu einem immer gröÿeren Problem in der aktuellen Berichterstattung und sie verursachen in vielen Fällen Empörung unter den Lesern.
In dieser Diplomarbeit werden verschiedene Ansätze aus der aktuellen Forschung aufgezeigt, die zur Erkennung von manipulierten digitalen Bildern benutzt werden können. Hierbei liegt der Schwerpunkt besonders auf verschiedenen statistischen Ansätzen von Farid, Johnson und Popescu. Ein Abriss über die wichtigsten inhaltsbasierten Algorithmen wird ebenfalls gegeben.
Weiterhin wird für die Algorithmen, die im Hinblick auf technische Realisierbarkeit, Laufzeit und ein breites Spektrum von möglichen Szenarien vielversprechend wirken, eine Automatisierung entwickelt, die die Analyse ohne weitere Benutzereingaben durchführt. Das Augenmerk liegt hier besonders darauf, dass die zu analysierenden Bilder möglichst wenige Vorraussetzungen erfüllen müssen, damit es eine Möglichkeit der korrekten Erkennung gibt.
Diese Automatisierungen werden implementiert, wenn möglich verbessert und auf einer Menge von Bildern getestet. Enthalten sind sowohl zufallsgenerierte Bilder, als auch aus geometrischen Formen synthetisierte und natürliche Bilder. Die Erkennung der auf die Bilder angewandten Fälschungstechniken beschäftigt sich vor allem mit Duplikationen, Einfügen und Interpolation von Bereichen.
Der Test dieser Implementierung konzentriert sich auf die absolute Effektivität und Effiienz gegen die gegebene Testmenge, betrachtet jedoch auch die spezifischen Vor- und Nachteile der ursprünglichen Algorithmen und der entwickelten Verbesserung. Ihre Ergebnisse, die sie auf den Testbildern erbringen, legen die Grundlage für eine Beurteilung der Algorithmen bezüglich Laufzeit und Effiienz.
Aufbauend auf diesen Analysen wird eine Bewertung der Algotihmen vorgenommen, die auch einen Ausblick auf mögliche Szenarien in der digitalen Bildbearbeitung und der Erkennung von Fälschungen für die nächsten Jahre geben soll.
The dynamics of many systems are described by ordinary differential equations (ODE). Solving ODEs with standard methods (i.e. numerical integration) needs a high amount of computing time but only a small amount of storage memory. For some applications, e.g. short time weather forecast or real time robot control, long computation times are prohibitive. Is there a method which uses less computing time (but has drawbacks in other aspects, e.g. memory), so that the computation of ODEs gets faster? We will try to discuss this question for the assumption that the alternative computation method is a neural network which was trained on ODE dynamics and compare both methods using the same approximation error. This comparison is done with two different errors. First, we use the standard error that measures the difference between the approximation and the solution of the ODE which is hard to characterize. But in many cases, as for physics engines used in computer games, the shape of the approximation curve is important and not the exact values of the approximation. Therefore, we introduce a subjective error based on the Total Least Square Error (TLSE) which gives more consistent results. For the final performance comparison, we calculate the optimal resource usage for the neural network and evaluate it depending on the resolution of the interpolation points and the inter-point distance. Our conclusion gives a method to evaluate where neural nets are advantageous over numerical ODE integration and where this is not the case. Index Terms—ODE, neural nets, Euler method, approximation complexity, storage optimization.
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.
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.
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.
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.
Diese Arbeit behandelt das Thema der Darstellung und der Simulation von Pflanzen mit Lindenmayer-Systemen. Zur Darstellung der aus Lindenmayer- Systemen entwickelten Strukturen wird das Programm Linde 3D entwickelt, welches dem Benutzer das Erstellen und die Simulation von Objekten unter Verwendung von deterministischen, geschachtelten, stochastischen, kontextsensitiven, umgebungssensitiven und offenen Lindenmayer-Systemen ermöglicht.
Neben der Entwicklung des Programms Linde 3D liegt ein weiterer Schwerpunkt dieser Arbeit auf der Simulation der biologischen Prozesse Vernalisation und Stratifikation. Für die Simulation dieser Prozesse werden Lindenmayer- Systeme entwickelt, welche die Grundfunktionalität der Prozesse simulieren und in Abhängigkeit dieser dreidimensionale Modelle der Pflanze erzeugen.
Das Programm Linde 3D ist so konzipiert, dass es allgemein eingesetzt werden kann. Neben dem Verständnis für die abstrakten Modelle der Lindenmayer-Systeme werden keine speziellen Kenntnisse des Anwenders vorausgesetzt. Die Eingabe der L-Systeme erfolgt entweder über die Auswahl vordefinierter Lindenmayer-Systeme und Umweltdaten oder durch Komposition von Lindenmayer-Systemen und Umweltdaten durch den Anwender. Die graphische Interpretation der Lindenmayer-Systeme erfolgt unter Verwendung des Schildkröten-Modells. Die Ausgabe des Programms Linde 3D besteht zum einen aus einer direkten Darstellung der generierten Szene im Programm und zum anderen aus der Ausgabe der Szene in Form einer oder mehrerer Dateien für den POVRay Raytracer. Die erzeugten Dateien können durch externe Programme aufbereitet und zu einer Animation zusammengefügt werden.
Die vorliegende Arbeit beginnt mit einer kurzen Einführung in das Thema der Fraktale und Lindenmayer-Systeme, sowie den nötigen Grundlagen für das Verständnis der biologischen Hintergründe. Im Anschluss werden dem Leser die notwendigen theoretischen Grundkenntnisse zu Lindenmayer-Systemen und ein Einblick in aktuelle Anwendungen und Entwicklungen vermittelt. Nach einer Beschreibung der Anforderungen, des Aufbaus und der Implementierung des Programms Linde 3D werden die erworbenen Grundkenntnisse im Bereich der Lindenmayer-Systeme und das Programm Linde 3D eingesetzt, um Schritt für Schritt Lindenmayer-Systeme für die Simulation der biologischen Prozesse Vernalisation und Stratifikation zu entwickeln. Nach der Konstruktion der L-Systeme werden die erworbenen theoretischen Grundlagen für den Bereich des Testens von Parser und Schildkröten-Modell auf Funktionalität benötigt. Im Ausblick werden Ideen für Anwendungen und Erweiterungen des Programms Linde 3D beschrieben.
We present a measurement of e+e− pair production in central PbAu collisions at 158A GeV/c. As reported earlier, a significant excess of the e+e− pair yield over the expectation from hadron decays is observed. The improved mass resolution of the present data set, recorded with the upgraded CERES experiment at the CERN-SPS, allows for a comparison of the data with different theoretical approaches. The data clearly favor a substantial in-medium broadening of the ρ spectral function over a density-dependent shift of the ρ pole mass. The in-medium broadening model implies that baryon induced interactions are the key mechanism to the observed modifications of the ρ meson at SPS energy.
Im Rahmen dieser Bachelorarbeit wurde eine flashbasierte Anwendung zum Trainieren und Prüfen der Fähigkeit zur korrekten Interpretation von Bildinformationen entwickelt.
Den Ausgangspunkt der Entwicklung bildete eine Analyse von bisher existierenden Anwendungen am Beispiel der Radiologie. Die Analyse ergab, dass die bereits existierenden Anwendungen Interaktionen mit dem Bild in bestimmten Umfang erlauben, jedoch keine Anwendung gefunden werden konnte, bei der ein direktes Markieren von Strukturen im Bild mit z.B. einem Stift möglich ist. Ziel war es, dies zu entwickeln.
Die Entwicklung des Konzeptes begann mit einer Analyse der Anforderungen, die sich aus dem Bildmaterial in der Radiologie ergeben. Daraus wurden drei Aufgabenszenarien entwickelt: Nachfahren einer Struktur, einkreisen einer Struktur und markieren einer Struktur durch einen Stempel. Diese Aufgabenszenarien erfordern verschiedene Zeichen- und Hilfswerkzeuge. Implementiert wurden die Zeichenwerkzeuge Stift, Stempel und aufziehbarer Kreis, so wie die Hilfswerkzeuge Zoom und Helligkeitsregelung.
Für die drei Aufgabenszenarien wurden im Konzept Definitionen des Lösungsbereiches erstellt, den der Ersteller von Übungen im Flash Template an gibt. Diese drei Lösungsbereiche erfordern wiederum unterschiedliche Auswertungen und andere Verfahren zur Fehlerwertungen. Die Fehlerwertung setzt sich je nach Aufgabenszenario aus verschiedenen Verfahren zusammen.
Die anschließende Integration der Anwendung in die LernBar erfolgte über eine Integration von Schnittstellen in die Anwendung, die eine Kommunikation zwischen LernBar Player und der Anwendung erlauben. Zusätzlich wurde das Einlesen von XML Dateien ermöglicht und die Struktur einer XML Datei, zur Übergabe der nötigen Parameter, definiert. Diese XML Datei erlaubt die spätere Einbindung eines Wizards in das LernBar Studio, was im Ausblick erläutert wurde.
Die Implementierung der Anwendung beweist, dass das in dieser Bachelorarbeit aufgestellte Konzept funktioniert.
The selection of features for classification, clustering and approximation is an important task in pattern recognition, data mining and soft computing. For real-valued features, this contribution shows how feature selection for a high number of features can be implemented using mutual in-formation. Especially, the common problem for mutual information computation of computing joint probabilities for many dimensions using only a few samples is treated by using the Rènyi mutual information of order two as computational base. For this, the Grassberger-Takens corre-lation integral is used which was developed for estimating probability densities in chaos theory. Additionally, an adaptive procedure for computing the hypercube size is introduced and for real world applications, the treatment of missing values is included. The computation procedure is accelerated by exploiting the ranking of the set of real feature values especially for the example of time series. As example, a small blackbox-glassbox example shows how the relevant features and their time lags are determined in the time series even if the input feature time series determine nonlinearly the output. A more realistic example from chemical industry shows that this enables a better ap-proximation of the input-output mapping than the best neural network approach developed for an international contest. By the computationally efficient implementation, mutual information becomes an attractive tool for feature selection even for a high number of real-valued features.
The Symposium on Theoretical Aspects of Computer Science (STACS) is held alternately in France and in Germany. The conference of February 26-28, 2009, held in Freiburg, is the 26th in this series. Previous meetings took place in Paris (1984), Saarbr¨ucken (1985), Orsay (1986), Passau (1987), Bordeaux (1988), Paderborn (1989), Rouen (1990), Hamburg (1991), Cachan (1992), W¨urzburg (1993), Caen (1994), M¨unchen (1995), Grenoble (1996), L¨ubeck (1997), Paris (1998), Trier (1999), Lille (2000), Dresden (2001), Antibes (2002), Berlin (2003), Montpellier (2004), Stuttgart (2005), Marseille (2006), Aachen (2007), and Bordeaux (2008). ...
Understanding the dynamics of recurrent neural networks is crucial for explaining how the brain processes information. In the neocortex, a range of different plasticity mechanisms are shaping recurrent networks into effective information processing circuits that learn appropriate representations for time-varying sensory stimuli. However, it has been difficult to mimic these abilities in artificial neural models. In the present thesis, we introduce several recurrent network models of threshold units that combine spike timing dependent plasticity with homeostatic plasticity mechanisms like intrinsic plasticity or synaptic normalization. We investigate how these different forms of plasticity shape the dynamics and computational properties of recurrent networks. The networks receive input sequences composed of different symbols and learn the structure embedded in these sequences in an unsupervised manner. Information is encoded in the form of trajectories through a high-dimensional state space reminiscent of recent biological findings on cortical coding. We find that these self-organizing plastic networks are able to represent and "understand" the spatio-temporal patterns in their inputs while maintaining their dynamics in a healthy regime suitable for learning. The emergent properties are not easily predictable on the basis of the individual plasticity mechanisms at work. Our results underscore the importance of studying the interaction of different forms of plasticity on network behavior.
Zur genomweiten Genexpressionsanalyse werden Microarray-Experimente verwendet. Ziel dieser Arbeit ist es, Methoden zur Präprozessierung von Microarrays der Firma Affymetrix zu evaluieren und die VSN-Methode für Experimente mit weniger als 1000 Zellen zu verbessern. Bei dieser Technologie wird die Expression jedes Gens durch mehrere Probessets gemessen. Jedes Probeset besteht aus einem Perfect-Match (PM) und einem dazugehörigen Mismatch (MM). Der Expressionswert pro Gen wird durch ein vierstufiges Verfahren aus den einzelnen Probe-Werten berechnet: Hintergrundkorrektur, Normalisierung, PM-Adjustierung und Aggregation. Für jeden dieser Schritte existieren mehrere Algorithmen. Dazu dienten die im affy-Paket des Bioconductor implementierten Methoden MAS5, RMA, VSN und die Methode sRMA von Cope et al. [Cope et al., 2006] in Kombination mit der Methode VSN von Huber et al. [Huber et al., 2002]. Den ersten Teil dieser Arbeit bildet die Reanalyse der Datensätze von Küppers et al. [Küppers et al., 2003] und Piccaluga et al. [Piccaluga et al., 2007] mit der VSN-Methode. Dabei konnte gezeigt werden, dass die VSN-Methode gegenüber Klein et al. [Klein et al., 2001] Vorteile zeigt. Bei beiden Datensätzen wurden zusätzliche Gene gefunden, die für die Pathogenese der jeweiligen Tumorarten wichtig sein können. Einige der zusätzlich gefunden Gene wurden durch andere wissenschaftliche Arbeiten bestätigt. Die Gene, die bisher in keinem Zusammenhang mit der untersuchten Tumorart stehen, sind eine Möglichkeit für die weitere Forschung. Vor allem der Zytokine/Zytokine Signalweg wurde bei beiden Reanalysen als überrepräsentiert erkannt. Da für einige Microarray-Experimente die Anzahl der Zellen und damit die Menge an mRNA nur begrenzt zur Verfügung stehen, müssen die Laborarbeit und die statistischen Analysen angepasst werden. Hierzu werden fünf Methoden für die Präprozessierung untersucht, um zu evaluieren, welche Methode geeignet ist, derartige Expressionsdaten zu verrechnen. Auf Basis eines Testdatensatzes der bereits zur Etablierung des Laborprozesses diente werden Expressionswerte durch empirische Verteilung, Gammaverteilung und ein linear gemischtes Modell simuliert. Die Simulation lässt sich in vier Schritte einteilen: Wahl der Verteilung, Simulation der Expressionsmatrix, Simulation der differentiellen Expression, Sortierung der Probes innerhalb des Probesets. Anschließend werden die fünf Präprozessierungsmethoden mit diesen simulierten Expressionsdaten auf ihre Sensitivität und Spezifität untersucht. Während sich bei den empirisch und gammaverteilt simulierten Expressionsdaten kein eindeutiges Ergebnis abzeichnet, hat sVSN bei den Daten aus dem linear gemischten Modell die größte Sensitivität und die größte Spezifität. Der in dieser Arbeit entwickelte sVSN-Algorithmus wurde zum ersten Mal angewendet und bewertet. Abschließend wird ein Teildatensatz von Brune et al. verwendet und hinsichtlich der fünf Präprozessierungsmethoden untersucht. Die Ergebnisse der sVSN-Methode wird im Detail weiter verfolgt. Die zusätzlich gefunden Gene können durch bereits veröffentlichte Arbeiten bestätigt werden. Letztendlich zeigt sich, dass neuere statistische Methoden (wie das im Rahmen dieser Arbeit entwickelte sVSN) bei der Analyse von Affymetrix Microarrays einen Vorteil bringen. Die sVSN und sRMA Methoden zeigen Vorteile, da die Probes nach der Normalisierung gewichtet werden, bevor diese aggregiert werden. Die MAS5-Methode schneidet am schlechtesten ab und sollte bei geringen Zellmengen nicht eingesetzt werden. Für die Analyse mit geringer Menge an mRNA müssen weitere Untersuchungen vorgenommen werden, um eine geeignete statistische Methode für die Analyse der Expressionsdaten zu finden.
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.
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.
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.
This note shows that in non-deterministic extended lambda calculi with letrec, the tool of applicative (bi)simulation is in general not usable for contextual equivalence, by giving a counterexample adapted from data flow analysis. It also shown that there is a flaw in a lemma and a theorem concerning finite simulation in a conference paper by the first two authors.
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.
A framework for the analysis and visualization of multielectrode spike trains / von Ovidiu F. Jurjut
(2009)
The brain is a highly distributed system of constantly interacting neurons. Understanding how it gives rise to our subjective experiences and perceptions depends largely on understanding the neuronal mechanisms of information processing. These mechanisms are still poorly understood and a matter of ongoing debate remains the timescale on which the coding process evolves. Recently, multielectrode recordings of neuronal activity have begun to contribute substantially to elucidating how information coding is implemented in brain circuits. Unfortunately, analysis and interpretation of multielectrode data is often difficult because of their complexity and large volume. Here we propose a framework that enables the efficient analysis and visualization of multielectrode spiking data. First, using self-organizing maps, we identified reoccurring multi-neuronal spike patterns that evolve on various timescales. Second, we developed a color-based visualization technique for these patterns. They were mapped onto a three-dimensional color space based on their reciprocal similarities, i.e., similar patterns were assigned similar colors. This innovative representation enables a quick and comprehensive inspection of spiking data and provides a qualitative description of pattern distribution across entire datasets. Third, we quantified the observed pattern expression motifs and we investigated their contribution to the encoding of stimulus-related information. An emphasis was on the timescale on which patterns evolve, covering the temporal scales from synchrony up to mean firing rate. Using our multi-neuronal analysis framework, we investigated data recorded from the primary visual cortex of anesthetized cats. We found that cortical responses to dynamic stimuli are best described as successions of multi-neuronal activation patterns, i.e., trajectories in a multidimensional pattern space. Patterns that encode stimulus-specific information are not confined to a single timescale but can span a broad range of timescales, which are tightly related to the temporal dynamics of the stimuli. Therefore, the strict separation between synchrony and mean firing rate is somewhat artificial as these two represent only extreme cases of a continuum of timescales that are expressed in cortical dynamics. Results also indicate that timescales consistent with the time constants of neuronal membranes and fast synaptic transmission (~10-20 ms) appear to play a particularly salient role in coding, as patterns evolving on these timescales seem to be involved in the representation of stimuli with both slow and fast temporal dynamics.
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.
Klassische Bildmanipulation spielt sich meist im Zweidimensionalen, also in der reinen Bild-ebene ab. So werden beispielsweise Objekte aus Fotos entfernt, indem die dahinterliegende Struktur nachgezeichnet wird, oder es werden mehrere Teilbilder zu einem neuen, verfälschten Motiv zusammengesetzt. Bei der sogenannten Bildretuschierung werden unschöne Bereiche übermalt, um einen besseren Gesamteindruck zu erreichen. All diese Manipulationen haben im Grunde das gleiche Ziel: Das Erstellen einer möglichst realistischen Verfälschung der darge-stellten Szene indem die eigentlich dreidimensionalen Elemente in 2D imitiert werden.
Ziel dieser Arbeit ist es, von der reinen Zweidimensionalität eines Bildes Abstand zu nehmen und ein neues Verfahren zu entwickeln, Manipulationen im wirklichen 3D-Inhalt des Fotogra-fierten vorzunehmen. Dazu wird die klassische Bildmanipulation mit aktuellen Verfahren aus dem Bereich Multi View Stereo verknüpft. In einem ersten Schritt wird aus einer Fotoserie ein 3D-Modell mit passenden Texturen erstellt, welches anschließend nach Belieben manipuliert werden kann. Diese Veränderungen werden schließlich wieder in die Originalbilder übertragen, wodurch eine 3D-unterstützte Bildmanipulation realisiert wird.
Die praktische Umsetzung des vorgestellten Verfahrens basiert teilweise auf bereits vorhan-dener Software, die mit dem Ziel der Bildmanipulation neu kombiniert und durch eigene Um-setzungen ergänzt wird. So entsteht eine funktionierende Implementierung, die den kompletten Weg vom Original bis hin zum manipulierten Bild abdeckt.
Jede erfolgreiche Software muss in einer geeigneten Art und Weise mit der Person, die sie benutzt, in Verbindung treten. Diese Schnittstelle zwischen Mensch und Maschine ist ein zentraler Baustein in der Softwareentwicklung. Eine noch so mächtige und ausgereifte Software kann ihr Potential nicht ausschöpfen, wenn Probleme und Missverständnisse bei der Kommunikation mit dem Anwender auftreten.
Bei graphischen Benutzeroberflächen erfolgt die Interaktion zwischen Benutzer und technischem System mittels graphischer Symbole, die am Bildschirm dargestellt werden. Die Oberfläche setzt sich aus verschiedenen Menüs und Steuerelementen mit dem Ziel zusammen, die zugrunde liegende Software für den Anwender bedienbar zu machen. Als Eingabegeräte dienen vor allem Maus und Tastatur. Für die Human Computer Interaction oder abgekürzt HCI (Mensch-Computer Interaktion) sind spezielle Normierungen und Anforderungen erstellt worden, die den Entwicklungsprozess unterstützten.
In dieser Arbeit wird eine graphische Benutzeroberfläche für einen Shader Viewer entworfen und implementiert. Beginnend bei ersten Skizzen und Prototypen wird der Entwicklungsprozess bis zur fertigen graphischen Oberfläche dargestellt. Probleme bei der Erstellung werden aufgezeigt und Lösungsstrategien entwickelt. Vor allem spielen Design und Usablity eine entscheidende Rolle. Verschiedene Aspekte und Alternativen, die im Entwicklungsprozess zu beachten sind, werden näher beleuchtet.
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.
An der Universität Frankfurt entwickelte Online-Self-Assessment-Verfahren für die Studiengänge Psychologie und Informatik sollen Studieninteressierten noch vor Studienbeginn auf der Basis von Selbsterkundungsmaßnahmen und Tests eine Rückmeldung über ihre eigenen Fähigkeiten, Motive, personalen Kompetenzen und Interessen mit Blick auf den jeweiligen Studiengang geben. Sowohl die Befunde zur psychometrischen Güte der Verfahren als auch jene zur prognostischen Validität lassen ihren Einsatz zur Feststellung studienrelevanter Kompetenzen als geeignet erscheinen. Da die erfassten Kompetenzen und Merkmale substanzielle Beziehun-gen zu Studienleistungen aufweisen, könnten die Informationen über individuelle Stärken zur Wahl eines geeigneten Studienganges genutzt werden; Schwächen hingegen könnten frühzeitig Hinweise für geeignete Fördermaßnahmen liefern.
Diese Diplomarbeit hatte das Ziel ein Konzept zu erstellen, welches es ermöglicht, interessante und weniger interessante Artikel innerhalb eines Wikis zu erkennen und diese Informationen in verständlicher Form zur Recherche visuell bereitzustellen.
Dabei sollte das Konzept möglichst offen sein, so dass theoretisch jedes Wiki an die Visualisierung hätte angebunden werden können. Hier lag bereits das erste Problem, zum Zeitpunkt der Arbeit existieren bereits mehr als 100 unterschiedliche Wikis mit unterschiedlichen Architekturen. Wegen der Unterschiede der jeweiligen Wikisysteme entschloss man sich daher zwei Konzepte zu erarbeiten, ein allgemeines, welches wie in der gestellten Zielsetzung, das Einbinden jedes Wikis ermöglicht und ein Spezialfall, der die Vorteile einer API nutzt. Der Spezialfall wurde in ähnlicher Form in einer Implementierung umgesetzt.
Zu Beginn der Diplomarbeit mussten die unterschiedlichen Möglichkeiten der Extraktion von Informationen aus einem Wiki untersucht werden. Es hatte sich ziemlich früh herausgestellt das Links, Backlinks sowie Kategorien wichtige Indikatoren zur Bewertung eines Artikels darstellen. Damit die Bewertung der Informationen nicht nur alleine auf der Struktur eines Wikis beruht, wurde ein Thesaurus zur unterstützenden Bewertung miteinbezogen. Dieser lieferte durchgehend gute Ergebnisse, wobei - wie erwartet - der Thesaurus sehr schnell an seine Grenzen gekommen war, insbesondere wenn man die Anzahl der Artikel eines großen Wikis mit der Anzahl der Wörter die im Thesaurus gespeichert sind vergleicht.
Die extrahierten und gewichteten Informationen wurden im zweiten Schritt visualisiert, dabei hatte sich der Radial-Graph als eine gute Lösung zur Darstellung der Informationen herausgestellt. Neben einem Graphen mit gewichteten Knoten wurden in der Visualisierung unterschiedliche Ansichten der extrahierten Daten bereitgestellt: eine Autorenansicht, die zum gesuchten Artikel die Autoren darstellt, eine semantische Ansicht, die Wortbeziehungen veranschaulicht sowie eine Artikelansicht, die den Nutzer neben den gewichteten Artikeln auch wie gewohnt in einer Wiki lesen lässt.
Lernplattformen sind E-Learning-Systeme, deren Kernfunktionalität die Verwaltung und Verteilung von Lernmaterialien über das World Wide Web ist. In dieser Arbeit wurde untersucht, wie durch Aufzeichnung (Tracking), Auswertung und Visualisierung von Lernaktivitäten in Lernplattformen eine Verbesserung der Lernqualität erreicht werden kann. Der Ansatzpunkt dafür war, Informationen zu Lernaktivitäten in geeigneter Weise Lehrenden und Lernenden zu präsentieren, so dass diese Rückschlüsse ziehen können, um Lernprozesse eigenständig zu optimieren. Viele Lernplattformen verfolgen bereits diesen Ansatz und verfügen deshalb über entsprechende Funktionalität.
Es mussten zwei wesentliche Fragen beantwortet werden:
1. Was müssen Lernende und Lehrende über erfolgte Lernaktivitäten wissen?
2. Wie werden Lernaktivitäten in geeigneter Weise präsentiert?
Diese Fragen wurden durch Betrachtung existierender Lernplattformen (State of the Art) sowie Befragung von Experten in Form von Interviews beantwortet. Zur Beantwortung der 2. Frage wurden außerdem allgemeine Grundlagen der Auswertung und Visualisierung von Daten verwendet sowie (zu einem geringen Teil) Auswertungs- und Visualisierungsverfahren von Systemen, die keine Lernplattformen sind. Besondere Aufmerksamkeit wurde auch dem
Datenschutz gewidmet.
Beruhend auf den gewonnenen Erkenntnissen wurde dann ein Konzept für ein Auswertungs-/Visualisierungssystem entwickelt das in verschiedenen Punkten eine Verbesserung des State of the Art darstellt.
Teile des Konzepts wurden schließlich für das webbasierte Softwaresystem LernBar, das über einen Großteil der Funktionalität einer Lernplattform verfügt, prototypisch implementiert. Durch die Implementierung soll es ermöglicht werden, das Konzept im praktischen Einsatz zu evaluieren, was im Rahmen dieser Arbeit nicht möglich war.
Konzeption und Implementierung einer Kommunikation zwischen Second Life und Web 2.0 Anwendungen
(2009)
Im Rahmen dieser Arbeit haben wir ein Konzept und einen Prototypen zur Kommunikation zwischen Second Life und Web 2.0 entwickelt.
Im Rahmen dieser Diplomarbeit wird ein Konzept und ein Prototyp zur Kommunikation zwischen Second Life und Web 2.0-Anwendungen entwickelt. In der Übung zur Veranstaltung "Einführung in das Projektmanagement" wurden Meetings in Second Life abgehalten. Dabei haben die Studierenden im Rahmen der Übung Protokolle erstellt, die sie im Internet veröffentlichten. Die Protokollierung musste immer manuell durchgeführt werden und war dadurch fehleranfällig und nicht ausfallsicher. Hier entstand der Wunsch, die Protokollierung zu automatisieren und somit den administrativen Aufwand zu reduzieren.
Im Kapitel 2 werden die Grundlagen behandelt, die für das Verständnis der Arbeit notwendig sind. Hierbei werden Second Life, sowie Blog und Wiki als Repräsentanten von Web 2.0 vorgestellt. Außerdem wird eine klare Abgrenzung zwischen diesen Technologien aufgezeigt.
Die Analyse dieser Diplomarbeit umfaÿt unter anderem die verschiedenen Möglichkeiten der Übertragung der Informationen zwischen Second Life und den Web 2.0-Anwendungen.
Im Konzept ist die Gesamtarchitektur zur Kommunikation zwischen Second Life und den Web 2.0 Anwendungen enthalten. Die Hauptsystemkomponenten, die dafür notwendig sind, stellen eine Ansammlung aus Second Life Skripten, dem HTTP Supervisor und den Wiki Bot Skripten dar. Die Second Life und die Wiki Bot Skripten sind eine Ansammlung von Unterprogrammen, die jeweils auf eine Aufgabe spezialisiert sind. Die genaue Erklärung wird im Kapitel 4 Aufgrund der Unterschiede der Web 2.0 Anwendungen wurde ein Bot eingesetzt, der eine Web 2.0 Anwendung bedient. Der HTTP Supervisor dient der Vermittlung dient der Vermittlung der Daten zwischen Second Life und der Web 2.0 Anwendung. Auÿerdem speichert er die Daten in temporäre Dateien. Der Second Life Teil des Programms dient der Steuerung des gesamten Systes.
Durch die prototypische Umsetzung ist die Durchführbarkeit bewiesen, die Daten aus Second Life herauszuführen und im MediaWiki zu speichern.
Trotz eines umfangreichen Angebots an Literatur und Ratgebern im Bereich des Projektmanagements scheitern auch heute noch viele IT-Projekte. Ursache sind oft Probleme im Projektteam oder Fehleinschätzungen in der Planung des Projektes und Überwachung des Projektstatus. Insbesondere durch neue Technologien und Globalisierung entstandene Arbeitsweisen wie das virtuelle Team sind davon betroffen. In dieser Arbeit wird auf die Frage eingegangen, was virtuelle Teams sind und welche Probleme die Arbeit von virtuellen Teams belastet. Dafür werden aktuell existierende Tools aus dem Bereich des Web 2.0 analysiert und aus dem Stand der angebotenen Tools vermeidbare Schwächen der Helfer herausgearbeitet. Anschließend wird ein mittels einer Anforderungsanalyse und eines Konzepts, welches neue Methoden zur Darstellung von Projektstatus und Verknüpfung mit Dokumentation und Kommunikation nutzt, das Tool „TeamVision“ erstellt, welches versucht, virtuelle Teams möglichst effizient zu managenen, Probleme schnell zu erkennen und somit die Arbeit innerhalb des Teams zu beschleunigen. Hierbei wird insbesondere das Ergebnis der Analyse benutzt, dass viele Tools einzelne Verwaltungsaufgaben getrennt durchführen. Informationen müssen vom Nutzer selbst aus den verschiedenen Grafiken, Listen oder anderen Darstellungen gesammelt und selbst assoziiert werden. Die prototypische Implementierung von TeamVision versucht den Informationsfluss beherrschbar zu machen, indem Übersichten in einem Projektbaum zusammengefasst werden, der mittels Zoomfunktionen und visueller Hilfsmitel wie Farbgebung versucht, die Informationsbeschaffung zu erleichtern.
In dyadic communication, both interlocutors adapt to each other linguistically, that is, they align interpersonally. In this article, we develop a framework for modeling interpersonal alignment in terms of the structural similarity of the interlocutors’ dialog lexica. This is done by means of so-called two-layer time-aligned network series, that is, a time-adjusted graph model. The graph model is partitioned into two layers, so that the interlocutors’ lexica are captured as subgraphs of an encompassing dialog graph. Each constituent network of the series is updated utterance-wise. Thus, both the inherent bipartition of dyadic conversations and their gradual development are modeled. The notion of alignment is then operationalized within a quantitative model of structure formation based on the mutual information of the subgraphs that represent the interlocutor’s dialog lexica. By adapting and further developing several models of complex network theory, we show that dialog lexica evolve as a novel class of graphs that have not been considered before in the area of complex (linguistic) networks. Additionally, we show that our framework allows for classifying dialogs according to their alignment status. To the best of our knowledge, this is the first approach to measuring alignment in communication that explores the similarities of graph-like cognitive representations. Keywords: alignment in communication; structural coupling; linguistic networks; graph distance measures; mutual information of graphs; quantitative network analysis
Relational data exchange deals with translating relational data according to a given specification. This problem is one of the many tasks that arise in data integration, for example, in data restructuring, in ETL (Extract-Transform-Load) processes used for updating data warehouses, or in data exchange between different, possibly independently created, applications. Systems for relational data exchange exist for several decades now. Motivated by their experiences with one of those systems, Fagin, Kolaitis, Miller, and Popa (2003) studied fundamental and algorithmic issues arising in relational data exchange. One of these issues is how to answer queries that are posed against the target schema (i.e., against the result of the data exchange) so that the answers are consistent with the source data. For monotonic queries, the certain answers semantics proposed by Fagin, Kolaitis, Miller, and Popa (2003) is appropriate. For many non-monotonic queries, however, the certain answers semantics was shown to yield counter-intuitive results. This thesis deals with computing the certain answers for monotonic queries on the one hand, and on the other hand, it deals with the issue of which semantics are appropriate for answering non-monotonic queries, and how hard it is to evaluate non-monotonic queries under these semantics. As shown by Fagin, Kolaitis, Miller, and Popa (2003), computing the certain answers for unions of conjunctive queries - a subclass of the monotonic queries - basically reduces to computing universal solutions, provided the data transformation is specified by a set of tgds (tuple-generating dependencies) and egds (equality-generating dependencies). If M is such a specification and S is a source database, then T is called a solution for S under M if T is a possible result of translating S according to M. Intuitively, universal solutions are most general solutions. Since the above-mentioned work by Fagin, Kolaitis, Miller, and Popa it was unknown whether it is decidable if a source database has a universal solution under a given data exchange specification. In this thesis, we show that this problem is undecidable. More precisely, we construct a specification M that consists of tgds only so that it is undecidable whether a given source database has a universal solution under M. From the proof it also follows that it is undecidable whether the chase procedure - by which universal models can be obtained - terminates on a given source database and the set of tgds in M. The above results in particular strengthen results of Deutsch, Nash, and Remmel (2008). Concerning the issue of which semantics are appropriate for answering non-monotonic queries, we study several semantics for answering such queries. All of these semantics are based on the closed world assumption (CWA). First, the CWA-semantics of Libkin (2006) are extended so that they can be applied to specifications consisting of tgds and egds. The key is to extend the concept of CWA-solution, on which the CWA-semantics are based. CWA-solutions are characterized as universal solutions that are derivable from the source database using a suitably controlled version of the chase procedure. In particular, if CWA-solutions exist, then there is a minimal CWA-solution that is unique up to isomorphism: the core of the universal solutions introduced by Fagin, Kolaitis, and Popa (2003). We show that evaluation of a query under some of the CWA-semantics reduces to computing the certain answers to the query on the minimal CWA-solution. The CWA-semantics resolve some the known problems with answering non-monotonic queries. There are, however, two natural properties that are not possessed by the CWA-semantics. On the one hand, queries may be answered differently with respect to data exchange specifications that are logically equivalent. On the other hand, there are queries whose answer under the CWA-semantics intuitively contradicts the information derivable from the source database and the data exchange specification. To find an alternative semantics, we first test several CWA-based semantics from the area of deductive databases for their suitability regarding non-monotonic query answering in relational data exchange. More precisely, we focus on the CWA-semantics by Reiter (1978), the GCWA-semantics (Minker 1982), the EGCWA-semantics (Yahya, Henschen 1985) and the PWS-semantics (Chan 1993). It turns out that these semantics are either too weak or too strong, or do not possess the desired properties. Finally, based on the GCWA-semantics we develop the GCWA*-semantics which intuitively possesses the desired properties. For monotonic queries, some of the CWA-semantics as well as the GCWA*-semantics coincide with the certain answers semantics, that is, results obtained for the certain answers semantics carry over to those semantics. When studying the complexity of evaluating non-monotonic queries under the above-mentioned semantics, we focus on the data complexity, that is, the complexity when the data exchange specification and the query are fixed. We show that in many cases, evaluating non-monotonic queries is hard: co-NP- or NP-complete, or even undecidable. For example, evaluating conjunctive queries with at least one negative literal under simple specifications may be co-NP-hard. Notice, however, that this result only says that there is such a query and such a specification for which the problem is hard, but not that the problem is hard for all such queries and specifications. On the other hand, we identify a broad class of queries - the class of universal queries - which can be evaluated in polynomial time under the GCWA*-semantics, provided the data exchange specification is suitably restricted. More precisely, we show that universal queries can be evaluated on the core of the universal solutions, independent of the source database and the specification.
Integer point sets minimizing average pairwise L1 distance: What is the optimal shape of a town?
(2010)
An n-town, n[is an element of]N , is a group of n buildings, each occupying a distinct position on a 2-dimensional integer grid. If we measure the distance between two buildings along the axis-parallel street grid, then an n-town has optimal shape if the sum of all pairwise Manhattan distances is minimized. This problem has been studied for cities, i.e., the limiting case of very large n. For cities, it is known that the optimal shape can be described by a differential equation, for which no closed-form solution is known. We show that optimal n-towns can be computed in O(n[superscript 7.5]) time. This is also practically useful, as it allows us to compute optimal solutions up to n=80.
In dieser Arbeit wird die Verteilung von zeitlich abhängigen Tasks in einem verteilten System unter den Gesichtspunkten des Organic Computing untersucht. Sie leistet Beiträge zur Theorie des Schedulings und zur selbstorganisierenden Verteilung solcher abhängiger Tasks unter Echtzeitbedingungen. Die Arbeit ist in zwei Teile gegliedert: Im ersten Teil werden Tasks als sogenannte Pfade modelliert, welche aus einer festen Folge von Aufträgen bestehen. Dabei muss ein Pfad ununterbrechbar auf einer Ressource ausgeführt werden und die Reihenfolge seiner Aufträge muss eingehalten werden. Natürlich kann es auch zeitliche Abhängigkeiten zwischen Aufträgen verschiedener Pfade geben. Daraus resultiert die Frage, ob ein gegebenes System S von Pfaden mit seinen Abhängigkeiten überhaupt ausführbar ist: Dies ist genau dann der Fall wenn die aus den Abhängigkeiten zwischen den Aufträgen resultierende Relation <A irreflexiv ist. Weiterhin muss für ein ausführbares System von Pfaden geklärt werden, wie ein konkreter Ausführungsplan aussieht. Zu diesem Zweck wird eine weitere Relation < auf den Pfaden eingeführt. Falls < auf ihnen irreflexiv ist, so kann man eine Totalordnung auf ihnen erzeugen und erhält somit einen Ausführungsplan. Anderenfalls existieren Zyklen von Pfaden bezüglich der Relation <. In der Arbeit wird weiterhin untersucht, wie man diese isoliert und auf einem transformierten Pfadsystem eine Totalordnung und damit einen Ausführungsplan erstellt. Die Größe der Zyklen von Pfaden bezüglich < ist der wichtigste Parameter für die Anzahl der Ressourcen, die für die Ausführung eines Systems benötigt werden. Deshalb wird in der Arbeit ebenfalls ausführlich untersucht, ob und wie man Zyklen anordnen kann, um die Ressourcenzahl zu verkleinern und somit den Ressourcenaufwand zu optimieren. Dabei werden zwei Ideen verfolgt: Erstens kann eine Bibliothek erstellt werden, in der generische Zyklen zusammen mit ihren Optimierungen vorliegen. Die zweite Idee greift, wenn in der Bibliothek keine passenden Einträge gefunden werden können: Hier erfolgt eine zufällige oder auf einer Heuristik basierende Anordnung mit dem Ziel, den Ressourcenaufwand zu optimieren. Basierend auf den theoretischen Betrachtungen werden Algorithmen entwickelt und es werden Zeitschranken für ihre Ausführung angegeben. Da auch die Ausführungszeit eines Pfadsystems wichtig ist, werden zwei Rekursionen angegeben und untersucht. Diese schätzen die Gesamtausführungszeit unter der Bedingung ab, dass keine Störungen an den Ressourcen auftreten können. Die Verteilung der Pfade auf Ressourcen wird im zweiten Teil der Arbeit untersucht. Zunächst wird ein künstliches Hormonsystems (KHS) vorgestellt, welches eine Verteilung unter Berücksichtigung der Eigenschaften des Organic Computing leistet. Es werden zwei Alternativen untersucht: Im ersten Ansatz, dem einstufigen KHS, werden die Pfade eines Systems direkt durch das KHS auf die Ressourcen zu Ausführung verteilt. Zusätzlich werden Mechanismen zur Begrenzung der Übernahmehäufigkeit der Pfade auf den Ressourcen und ein Terminierungs-mechanismus entwickelt. Im zweiten Ansatz, dem zweistufigen KHS, werden durch das KHS zunächst Ressourcen exklusiv für Klassen von Pfaden reserviert. Dann werden die Pfade des Systems auf genau den reservierten Ressourcen vergeben, so dass eine Ausführung ohne Wechselwirkung zwischen Pfaden verschiedener Klassen ermöglicht wird. Auch hierfür werden Methoden zur Beschränkung der Übernahmehäufigkeiten und Terminierung geschaffen. Für die Verteilung und Terminierung von Pfaden durch das einstufige oder zweistufige KHS können Zeitschranken angegeben werden, so dass auch harte Echtzeitschranken eingehalten werden können. Zum Schluss werden beide Ansätze mit verschiedenen Benchmarks evaluiert und ihre Leistungsfähigkeit demonstriert. Es zeigt sich, dass der erste Ansatz für einen Nutzer einfacher zu handhaben ist, da die benötigten Parameter sehr leicht berechnet werden können. Der zweite Ansatz ist sehr gut geeignet, wenn eine geringe Anzahl von Ressourcen vorhanden ist und die Pfade verschiedener Klassen möglichst unabhängig voneinander laufen sollen. Fazit: Durch die in dieser Arbeit gewonnenen Erkenntnisse ist jetzt möglich, mit echtzeitfähigen Algorithmen die Ausführbarkeit von zeitlich abhängigen Tasks zu untersuchen und den Ressourcenaufwand für ihre Ausführung zu optimieren. Weiterhin werden zwei verschiedene Ansätze eines künstlichen Hormonsystems zur Allokation solcher Tasks in einem verteilten System bereit gestellt, die ihre Stärken unter jeweils verschiedenen Randbedingungen voll entfalten und somit ein breites Anwendungsfeld abdecken. Für den Rechenzeitaufwand beider Ansätze können Schranken angegeben werden, was sie für den Einsatz in Echtzeitsystemen qualifiziert.
Plasticity supports the remarkable adaptability and robustness of cortical processing. It allows the brain to learn and remember patterns in the sensory world, to refine motor control, to predict and obtain reward, or to recover function after injury. Behind this great flexibility hide a range of plasticity mechanisms, affecting different aspects of neuronal communication. However, little is known about the precise computational roles of some of these mechanisms. Here, we show that the interaction between spike-timing dependent plasticity (STDP), intrinsic plasticity and synaptic scaling enables neurons to learn efficient representations of their inputs. In the context of reward-dependent learning, the same mechanisms allow a neural network to solve a working memory task. Moreover, although we make no any apriori assumptions on the encoding used for representing inputs, the network activity resembles that of brain regions known to be associated with working memory, suggesting that reward-dependent learning may be a central force in working memory development. Lastly, we investigated some of the clinical implications of synaptic scaling and showed that, paradoxically, there are situations in which the very mechanisms that normally are required to preserve the balance of the system, may act as a destabilizing factor and lead to seizures. Our model offers a novel explanation for the increased incidence of seizures following chronic inflammation.
At present, there is a huge lag between the artificial and the biological information processing systems in terms of their capability to learn. This lag could be certainly reduced by gaining more insight into the higher functions of the brain like learning and memory. For instance, primate visual cortex is thought to provide the long-term memory for the visual objects acquired by experience. The visual cortex handles effortlessly arbitrary complex objects by decomposing them rapidly into constituent components of much lower complexity along hierarchically organized visual pathways. How this processing architecture self-organizes into a memory domain that employs such compositional object representation by learning from experience remains to a large extent a riddle. The study presented here approaches this question by proposing a functional model of a self-organizing hierarchical memory network. The model is based on hypothetical neuronal mechanisms involved in cortical processing and adaptation. The network architecture comprises two consecutive layers of distributed, recurrently interconnected modules. Each module is identified with a localized cortical cluster of fine-scale excitatory subnetworks. A single module performs competitive unsupervised learning on the incoming afferent signals to form a suitable representation of the locally accessible input space. The network employs an operating scheme where ongoing processing is made of discrete successive fragments termed decision cycles, presumably identifiable with the fast gamma rhythms observed in the cortex. The cycles are synchronized across the distributed modules that produce highly sparse activity within each cycle by instantiating a local winner-take-all-like operation. Equipped with adaptive mechanisms of bidirectional synaptic plasticity and homeostatic activity regulation, the network is exposed to natural face images of different persons. The images are presented incrementally one per cycle to the lower network layer as a set of Gabor filter responses extracted from local facial landmarks. The images are presented without any person identity labels. In the course of unsupervised learning, the network creates simultaneously vocabularies of reusable local face appearance elements, captures relations between the elements by linking associatively those parts that encode the same face identity, develops the higher-order identity symbols for the memorized compositions and projects this information back onto the vocabularies in generative manner. This learning corresponds to the simultaneous formation of bottom-up, lateral and top-down synaptic connectivity within and between the network layers. In the mature connectivity state, the network holds thus full compositional description of the experienced faces in form of sparse memory traces that reside in the feed-forward and recurrent connectivity. Due to the generative nature of the established representation, the network is able to recreate the full compositional description of a memorized face in terms of all its constituent parts given only its higher-order identity symbol or a subset of its parts. In the test phase, the network successfully proves its ability to recognize identity and gender of the persons from alternative face views not shown before. An intriguing feature of the emerging memory network is its ability to self-generate activity spontaneously in absence of the external stimuli. In this sleep-like off-line mode, the network shows a self-sustaining replay of the memory content formed during the previous learning. Remarkably, the recognition performance is tremendously boosted after this off-line memory reprocessing. The performance boost is articulated stronger on those face views that deviate more from the original view shown during the learning. This indicates that the off-line memory reprocessing during the sleep-like state specifically improves the generalization capability of the memory network. The positive effect turns out to be surprisingly independent of synapse-specific plasticity, relying completely on the synapse-unspecific, homeostatic activity regulation across the memory network. The developed network demonstrates thus functionality not shown by any previous neuronal modeling approach. It forms and maintains a memory domain for compositional, generative object representation in unsupervised manner through experience with natural visual images, using both on- ("wake") and off-line ("sleep") learning regimes. This functionality offers a promising departure point for further studies, aiming for deeper insight into the learning mechanisms employed by the brain and their consequent implementation in the artificial adaptive systems for solving complex tasks not tractable so far.
This paper shows the equivalence of applicative similarity and contextual approximation, and hence also of bisimilarity and contextual equivalence, in the deterministic call-by-need lambda calculus with letrec. Bisimilarity simplifies equivalence proofs in the calculus and opens a way for more convenient correctness proofs for program transformations. Although this property may be a natural one to expect, to the best of our knowledge, this paper is the first one providing a proof. The proof technique is to transfer the contextual approximation into Abramsky's lazy lambda calculus by a fully abstract and surjective translation. This also shows that the natural embedding of Abramsky's lazy lambda calculus into the call-by-need lambda calculus with letrec is an isomorphism between the respective term-models.We show that the equivalence property proven in this paper transfers to a call-by-need letrec calculus developed by Ariola and Felleisen.
This paper shows the equivalence of applicative similarity and contextual approximation, and hence also of bisimilarity and contextual equivalence, in the deterministic call-by-need lambda calculus with letrec. Bisimilarity simplifies equivalence proofs in the calculus and opens a way for more convenient correctness proofs for program transformations. Although this property may be a natural one to expect, to the best of our knowledge, this paper is the first one providing a proof. The proof technique is to transfer the contextual approximation into Abramsky’s lazy lambda calculus by a fully abstract and surjective translation. This also shows that the natural embedding of Abramsky’s lazy lambda calculus into the call-by-need lambda calculus with letrec is an isomorphism between the respective term-models. We show that the equivalence property proven in this paper transfers to a call-by-need letrec calculus developed by Ariola and Felleisen. 1998 ACM Subject Classification: F.4.2, F.3.2, F.3.3, F.4.1. Key words and phrases: semantics, contextual equivalence, bisimulation, lambda calculus, call-by-need, letrec.
A logical framework consisting of a polymorphic call-by-value functional language and a first-order logic on the values is presented, which is a reconstruction of the logic of the verification system VeriFun. The reconstruction uses contextual semantics to define the logical value of equations. It equates undefinedness and non-termination, which is a standard semantical approach. The main results of this paper are: Meta-theorems about the globality of several classes of theorems in the logic, and proofs of global correctness of transformations and deduction rules. The deduction rules of VeriFun are globally correct if rules depending on termination are appropriately formulated. The reconstruction also gives hints on generalizations of the VeriFun framework: reasoning on nonterminating expressions and functions, mutual recursive functions and abstractions in the data values, and formulas with arbitrary quantifier prefix could be allowed.