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Diese Arbeit beschreibt die Implementation eines Pfadplanungs-Algorithmus für Seriengespannfahrzeuge mithilfe von Maschinellen Lernalgorithmen. Zu diesem Zwecke wird ein allgemeiner Überblick über genetische Algorithmen gegeben, alternative Ansätze werden ebenfalls kurz erklärt. Die Software die zu diesem Zwecke entwickelt wurde basiert auf der EZSystem Simulationssoftware der AG Echtzeitsysteme der Universität Koblenz-Landau, sowie auf der von Christian Schwarz entwickelten Pfadkorrektursoftware, die ebenfalls hier beschrieben wird. Diese enthält auch eine Beschreibung des, zu Simulationszwecken, verwendeten Fahrzeugs. Genetische Algorithmen als Lösung von Pfadplanungsproblemen in komplexen Szenarien werden dann, basierend auf der entwickelten Simulationssoftware, evaluiert und diese Ergebnisse werden dann mit alternativen, nicht-maschinellen Lernalgorithmen, verglichen. Diese werden ebenfalls kurz erläutert.
E-KRHyper is a versatile theorem prover and model generator for firstorder logic that natively supports equality. Inequality of constants, however, has to be given by explicitly adding facts. As the amount of these facts grows quadratically in the number of these distinct constants, the knowledge base is blown up. This makes it harder for a human reader to focus on the actual problem, and impairs the reasoning process. We extend E-Hyper- underlying E-KRhyper tableau calculus to avoid this blow-up by implementing a native handling for inequality of constants. This is done by introducing the unique name assumption for a subset of the constants (the so called distinct object identifiers). The obtained calculus is shown to be sound and complete and is implemented into the E-KRHyper system. Synthetic benchmarks, situated in the theory of arrays, are used to back up the benefits of the new calculus.
Concept for a Knowledge Base on ICT for Governance and Policy Modelling regarding eGovPoliNet
(2013)
Das EU-Projekt eGovPoliNet beschäftigt sich mit der Forschung und Entwicklung im Bereich der Informations- und Kommunikationstechnologien (IKT) für Steuerung und Politikgestaltung. Zahlreiche Communities verfolgen in diesem Themenbereich ähnliche Ziele der IT-unterstützten, strategischen Entscheidungsfindung und Simulation sozialer Problemfelder. Die vorhandenen Lösungsansätze sind bislang jedoch recht fragmentiert. Ziel von eGovPoliNet ist es in diesem Zusammenhang der Fragmentierung zu begegnen und durch die Förderung der Kooperation von Forschung und Praxis einen internationalen, offenen Dialog zu etablieren. Dieser wird durch die Beteiligung der Akteure auf diesem Gebiet der IKT die Diskussion und Entwicklung verschiedener Problemfelder voranbringen. Hierbei werden Akteure aus Forschung und Praxis ihre Expertise und Best-Practice Erkenntnisse teilen, um Politikanalyse, Modellierung und Steuerung zu unterstützen. eGovPoliNet wird zur Unterstützung dieses Dialogs eine Wissensbasis bereitstellen, deren konzeptuelle Ausarbeitung Gegenstand dieser Arbeit ist. Die Wissensbasis soll mit Inhalten aus dem Bereich der IKT zur strategischen Entscheidungsfindung und Simulation sozialer Problemfelder gefüllt werden, beispielsweise mit Publikationen, Softwarelösungen, oder Projektbeschreibungen. Diese Inhalte gilt es zu strukturieren, nutzenstiftend zu organisieren und zu verwalten, sodass die Wissensbasis letztendlich als Quelle gesammelten Wissens dient, welche die bislang fragmentierten Forschungs- und Entwicklungsergebnisse an zentraler Stelle vereint.
Ziel dieser Arbeit ist es also, ein Konzept einer Wissensbasis zu entwerfen, welches die nötige Struktur und die nötigen Funktionen bietet, Wissen bezüglich IKT-Lösungen zu verwalten. Das bedeutet in diesem Zusammenhang Wissen zu sammeln, aufzubereiten und dem Nutzer zugänglich zu machen. Die Wissensbasis soll außerdem nach Inhalten durchsuchbar sein. Desweiteren sollen die Nutzer motiviert werden, selbstständig an der Weiterentwicklung und Pflege der Wissensbasis mitzuwirken.
Tagging-Systeme sind faszinierende dynamische Systeme in denen Benutzer kollaborativ Ressourcen mit sogenannten Tags indexieren. Um das volle Potential von Tagging-Systemen nutzen zu können ist es wichtig zu verstehen, wie sich das Verhalten der einzelnen Benutzer auf die Eigenschaften des Gesamtsystems auswirkt. In der vorliegenden Arbeit wird das Epistemic Dynamic Model präsentiert. Es schlägt eine Brücke zwischen dem Benutzerverhalten und den Systemeigenschaften. Das Modell basiert auf der Annahme, dass der Einfluss des gemeinsamen Hintergrundwissens der Benutzer und der Imitation von Tag-Vorschlägen ausreicht, um die Entstehung der Häufigkeitsverteilungen der Tags und des Wachstums des Vokabulars zu erklären. Diese beiden Eigenschaften eines Tagging-Systems hängen eng mit der Entstehung eines gemeinsamen Vokabulars der Benutzer zusammen. Mit Hilfe des Epistemic Dynamic Models zeigen wir, dass die generelle Ausprägung der Tag-Häufigkeitsverteilungen und des Wachstums des Vokabulars ihren Ursprung in dem gemeinsamen Hintergrundwissen der Benutzer haben. Tag-Vorschläge können dann dazu genutzt werden, um gezielt diese generelle Ausprägung zu beeinflussen. In der vorliegenden Arbeit untersuchen wir hauptsächlich den Einfluss der von Vorschlägen populärer Tags ausgeht. Populäre Tags sorgen für einen Feedback-Mechanismus zwischen den Vokabularen der einzelnen Benutzer, der die Inter-Indexer Konsistenz der Tag-Zuweisungen erhöht. Wie wird aber dadurch die Indexierungsqualität in Tagging-Systemen beeinflusst? Zur Klärung dieser Frage untersuchen wir eine Methode zur Messung der Inter-Ressourcen Konsistenz der Tag-Zuweisungen. Die Inter-Ressourcen Konsistenz korreliert positiv mit der Indexierungsqualität, und mit der Trefferquote und der Genauigkeit von Suchanfragen an das System. Sie misst inwieweit die Tag-Vektoren die durch Benutzer wahrgenommene Ähnlichkeit der jeweiligen Ressourcen widerspiegeln. Wir legen mit Hilfe unseres Modell dar, und zeigen es auch mit Hilfe eines Benutzerexperiments, dass populäre Tags zu einer verringerten Inter-Ressourcen Konsistenz führen. Des Weiteren zeigen wir, dass die Inter-Ressourcen Konsistenz erhöht wird, wenn dem Benutzer das eigene, bisher genutzte Vokabular vorgeschlagen wird. Unsere Methode zur Messung der Inter-Ressourcen Konsistenz ergänzt bestehende Evaluationsmaße für Tag-Vorschlags-Algorithmen um den Aspekt der Indexierungsqualität.
This paper presents a method for the evolution of SHI ABoxes which is based on a compilation technique of the knowledge base. For this the ABox is regarded as an interpretation of the TBox which is close to a model. It is shown, that the ABox can be used for a semantically guided transformation resulting in an equisatisfiable knowledge base. We use the result of this transformation to effciently delete assertions from the ABox. Furthermore, insertion of assertions as well as repair of inconsistent ABoxes is addressed. For the computation of the necessary actions for deletion, insertion and repair, the E-KRHyper theorem prover is used.
Various best practices and principles guide an ontology engineer when modeling Linked Data. The choice of appropriate vocabularies is one essential aspect in the guidelines, as it leads to better interpretation, querying, and consumption of the data by Linked Data applications and users.
In this paper, we present the various types of support features for an ontology engineer to model a Linked Data dataset, discuss existing tools and services with respect to these support features, and propose LOVER: a novel approach to support the ontology engineer in modeling a Linked Data dataset. We demonstrate that none of the existing tools and services incorporate all types of supporting features and illustrate the concept of LOVER, which supports the engineer by recommending appropriate classes and properties from existing and actively used vocabularies. Hereby, the recommendations are made on the basis of an iterative multimodal search. LOVER uses different, orthogonal information sources for finding terms, e.g. based on a best string match or schema information on other datasets published in the Linked Open Data cloud. We describe LOVER's recommendation mechanism in general and illustrate it alongrna real-life example from the social sciences domain.
Die folgende Arbeit analysiert die Funktionsweise und Programmiermöglichkeiten von Compute Shadern. Dafür wird zunächst in Kapitel 2 eine Einführung in Compute Shader gegeben, in der gezeigt wird, wie diese funktionieren und wie sie programmiert werden können. Zusätzlich wird das Zusammenspiel von Compute Shadern und OpenGL 4.3 anhand zweier einführender Beispiele gezeigt. Kapitel 3 beschreibt dann eine N-Körper Simulation, welche implementiert wurde um die Rechenleistung von Compute Shadern und den Einsatz von gemeinsamen Speicher zu zeigen. Danach wird in Kapitel 4 gezeigt, inwiefern sich Compute Shader für physikalische Simulationen eignen und wo Probleme auftauchen können. In Kapitel 5 wird ein eigens konzipierter und entwickelter Algorithmus zur Erkennung von Linien in Bildern beschrieben und anschließend mit der Hough Transformation verglichen. Zuletzt wird in Kapitel 6 ein abschließendes Fazit gezogen.
Iterative Signing of RDF(S) Graphs, Named Graphs, and OWL Graphs: Formalization and Application
(2013)
When publishing graph data on the web such as vocabulariesrnusing RDF(S) or OWL, one has only limited means to verify the authenticity and integrity of the graph data. Today's approaches require a high signature overhead and do not allow for an iterative signing of graph data. This paper presents a formally defined framework for signing arbitrary graph data provided in RDF(S), Named Graphs, or OWL. Our framework supports signing graph data at different levels of granularity: minimum self-contained graphs (MSG), sets of MSGs, and entire graphs. It supports for an iterative signing of graph data, e. g., when different parties provide different parts of a common graph, and allows for signing multiple graphs. Both can be done with a constant, low overhead for the signature graph, even when iteratively signing graph data.
In Studien zur Toxizität von Chemikaliengemischen wurde festgestellt, dass Gemische aus Komponenten in Konzentrationen ohne erkennbare Wirkung als Einzelstoff (NOECs) als Resultat der gemeinsamen Wirkung der Substanzen Toxizität verursachen können. Die Risikobewertung von Chemikalien konzentriert sich jedoch häufig auf einzelne chemische Substanzen, obwohl die meisten lebenden Organismen im Wesentlichen chemischen Gemischen anstatt einzelnen Substanzen ausgesetzt sind. Die Konzepte der additiven Toxizität, Konzentrationsadditivität (CA) und der unabhängigen Wirkung (IA), werden häufig angewendet, um die Mischungstoxizität von Gemischen ähnlich wirkender und unähnlich wirkender Chemikalien vorherzusagen. Allerdings können lebende Organismen, ebenso wie die Umwelt, beiden Chemikalienarten zur gleichen Zeit und am gleichen Ort ausgesetzt sein. Darüber hinaus wäre es nahezu unmöglich, auf experimentellem Wege Toxizitätsdaten für jede denkbare Mischung zu gewinnen, da die Anzahl der Möglichkeiten beinahe unendlich groß ist. Aus diesem Grund muss ein integriertes Modell zur Vorhersage der Mischungstoxizität, welches auf einzelnen Mischungskomponenten mit verschiedenen Arten toxischer Wirkung (MoAs) basiert, entwickelt werden. Die Ziele der vorliegenden Studie sind, die Problematik der Vorhersage der Mischungstoxizität in der Umwelt zu analysieren und integrierte Modelle zu entwickeln, die die Beschränkungen der vorhandenen Vorhersagemodelle zur Abschätzung der Toxizität nicht-interaktiver Mischungen mittels computergestützter Modelle überwinden. Für diese Zielsetzung wurden in dieser Studie vier Unterthemen bearbeitet. Als Erstes wurden Anwendungsbereiche und Beschränkungen bereits bestehender Modelle analysiert und in die drei Kategorien dieser Studie eingruppiert. Aktuelle Ansätze zur Einschätzung der Mischungstoxizität und die Notwendigkeit eines neuen Forschungskonzepts zur Überwindung bestehender Einschränkungen, die aus neueren Studien hervorgehen, wurden diskutiert. Insbesondere diejenigen, die computergestützte Ansätze einbeziehen um die Toxizität chemischer Gemische, basierend auf den toxikologischen Daten einzelner Chemikalien, vorherzusagen. Als Zweites wurde anhand einer Fallstudie und mittels computergestützter Simulation festgestellt, dass die Key Critical Component (KCC) und die Composite Reciprocal (CR) methods, die im Entwurf des Technischen Leitfadens der Europäischen Union (EU) zu Berechnung der Predicted No Effect Concentration (PNEC) und des Derived No Effect Level (DNEL) von Gemischen beschrieben wurden, signifikant abweichende Ergebnisse hervorbringen. Als dritter und vierter Schritt dieser Studie wurden die zwei folgenden integrierten Nebenmodelle entwickelt und erfolgreich angewandt, um die dem CA und IA Modell innewohnenden Beschränkungen zu überwinden, welche theoretisch sowohl für Chemikalien mit ähnlichen, als auch mit abweichenden Reaktionen existieren: 1) Partial Least Squares-based Integrated Addition Model (PLS-IAM) und 2) Quantitative Structure-Activity Relationship-based Two-Stage Prediction (QSAR-TSP) Modell. In dieser Studie wurde gezeigt, dass das PLS-IAM angewandt werden könnte, wenn die toxikologischen Daten ähnlicher Gemische mit gleicher Zusammensetzung zur Verfügung stehen. Das QSAR-TSP Modell zeigt eine Möglichkeit zur Überwindung der kritischen Einschränkungen des herkömmlichen TSP Modells auf, bei der Kenntnisse der MoAs aller Chemikalien erforderlich sind. Diese Studie zeigt das hohe Potential der erweiterten integrierten Modelle, z.B. PLS-IAM und QSAR-TSP, die durch Berücksichtigung verschiedener nicht-interaktiver Komponenten mit unterschiedlichen MoA Gruppen, die Verlässlichkeit konventioneller Modelle erhöhen und das Verfahren der Risikobewertung von Gemischen aus wissenschaftlicher Sicht vereinfachen.
Große Mengen qualitativer Daten machen die Verwendung computergestützter Verfahren bei deren Analyse unvermeidlich. In dieser Thesis werden Text Mining als disziplinübergreifender Ansatz, sowie die in den empirischen Sozialwissenschaften üblichen Methoden zur Analyse von schriftlichen Äußerungen vorgestellt. Auf Basis dessen wird ein Prozess der Extraktion von Konzeptnetzwerken aus Texten skizziert, und die Möglichkeiten des Einsatzes von Verfahren zur Verarbeitung natürlicher Sprachen aufgezeigt. Der Kern dieses Prozesses ist die Textverarbeitung, zu deren Durchführung Softwarelösungen die sowohl manuelles als auch automatisiertes Arbeiten unterstützen, notwendig sind. Die Anforderungen an diese Werkzeuge werden unter Berücksichtigung des initiierenden Projektes GLODERS, welches sich der Erforschung von Schutzgelderpressung durchführenden Gruppierungen als Teil des globalen Finanzsystems widmet, beschrieben, und deren Erfüllung durch die zwei hervorstechendsten Kandidaten dargelegt. Die Lücke zwischen Theorie und Praxis wird durch die prototypische Anwendung der Methode unter Einbeziehung der beiden Lösungen an einem dem Projekt entspringenden Datensatz geschlossen.