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Empirische Studien in der Softwaretechnik verwenden Software Repositories als Datenquellen, um die Softwareentwicklung zu verstehen. Repository-Daten werden entweder verwendet, um Fragen zu beantworten, die die Entscheidungsfindung in der Softwareentwicklung leiten, oder um Werkzeuge bereitzustellen, die bei praktischen Aspekten der Entwicklung helfen. Studien werden in die Bereiche Empirical Software Engineering (ESE) und Mining Software Repositories (MSR) eingeordnet. Häufig konzentrieren sich Studien, die mit Repository-Daten arbeiten, auf deren Ergebnisse. Ergebnisse sind aus den Daten abgeleitete Aussagen oder Werkzeuge, die bei der Softwareentwicklung helfen. Diese Dissertation konzentriert sich hingegen auf die Methoden und High-Order-Methoden, die verwendet werden, um solche Ergebnisse zu erzielen. Insbesondere konzentrieren wir uns auf inkrementelle Methoden, um die Verarbeitung von Repositories zu skalieren, auf deklarative Methoden, um eine heterogene Analyse durchzuführen, und auf High-Order-Methoden, die verwendet werden, um Bedrohungen für Methoden, die auf Repositories arbeiten, zu operationalisieren. Wir fassen dies als technische und methodische Verbesserungen zusammen um zukünftige empirische Ergebnisse effektiver zu produzieren. Wir tragen die folgenden Verbesserungen bei. Wir schlagen eine Methode vor, um die Skalierbarkeit von Funktionen, welche über Repositories mit hoher Revisionszahl abstrahieren, auf theoretisch fundierte Weise zu verbessern. Wir nutzen Erkenntnisse aus abstrakter Algebra und Programminkrementalisierung, um eine Kernschnittstelle von Funktionen höherer Ordnung zu definieren, die skalierbare statische Abstraktionen eines Repositorys mit vielen Revisionen berechnen. Wir bewerten die Skalierbarkeit unserer Methode durch Benchmarks, indem wir einen Prototyp mit MSR/ESE Wettbewerbern vergleichen. Wir schlagen eine Methode vor, um die Definition von Funktionen zu verbessern, die über ein Repository mit einem heterogenen Technologie-Stack abstrahieren, indem Konzepte aus der deklarativen Logikprogrammierung verwendet werden, und mit Ideen zur Megamodellierung und linguistischen Architektur kombiniert werden. Wir reproduzieren bestehende Ideen zur deklarativen Logikprogrammierung mit Datalog-nahen Sprachen, die aus der Architekturwiederherstellung, der Quellcodeabfrage und der statischen Programmanalyse stammen, und übertragen diese aus der Analyse eines homogenen auf einen heterogenen Technologie-Stack. Wir liefern einen Proof-of-Concept einer solchen Methode in einer Fallstudie. Wir schlagen eine High-Order-Methode vor, um die Disambiguierung von Bedrohungen für MSR/ESE Methoden zu verbessern. Wir konzentrieren uns auf eine bessere Disambiguierung von Bedrohungen durch Simulationen, indem wir die Argumentation über Bedrohungen operationalisieren und die Auswirkungen auf eine gültige Datenanalysemethodik explizit machen. Wir ermutigen Forschende, „gefälschte“ Simulationen ihrer MSR/ESE-Szenarien zu erstellen, um relevante Erkenntnisse über alternative plausible Ergebnisse, negative Ergebnisse, potenzielle Bedrohungen und die verwendeten Datenanalysemethoden zu operationalisieren. Wir beweisen, dass eine solche Art des simulationsbasierten Testens zur Disambiguierung von Bedrohungen in der veröffentlichten MSR/ESE-Forschung beiträgt.
One of the main goals of the artificial intelligence community is to create machines able to reason with dynamically changing knowledge. To achieve this goal, a multitude of different problems have to be solved, of which many have been addressed in the various sub-disciplines of artificial intelligence, like automated reasoning and machine learning. The thesis at hand focuses on the automated reasoning aspects of these problems and address two of the problems which have to be overcome to reach the afore-mentioned goal, namely 1. the fact that reasoning in logical knowledge bases is intractable and 2. the fact that applying changes to formalized knowledge can easily introduce inconsistencies, which leads to unwanted results in most scenarios.
To ease the intractability of logical reasoning, I suggest to adapt a technique called knowledge compilation, known from propositional logic, to description logic knowledge bases. The basic idea of this technique is to compile the given knowledge base into a normal form which allows to answer queries efficiently. This compilation step is very expensive but has to be performed only once and as soon as the result of this step is used to answer many queries, the expensive compilation step gets worthwhile. In the thesis at hand, I develop a normal form, called linkless normal form, suitable for knowledge compilation for description logic knowledge bases. From a computational point of view, the linkless normal form has very nice properties which are introduced in this thesis.
For the second problem, I focus on changes occurring on the instance level of description logic knowledge bases. I introduce three change operators interesting for these knowledge bases, namely deletion and insertion of assertions as well as repair of inconsistent instance bases. These change operators are defined such that in all three cases, the resulting knowledge base is ensured to be consistent and changes performed to the knowledge base are minimal. This allows us to preserve as much of the original knowledge base as possible. Furthermore, I show how these changes can be applied by using a transformation of the knowledge base.
For both issues I suggest to adapt techniques successfully used in other logics to get promising methods for description logic knowledge bases.
Das Ziel der vorliegenden Arbeit ist es, einen Überblick über das Vorgehen, den Aufbau und die Methodenvielfalt im Bereich der Technologiefrüherkennung zu bieten, einen Einblick in das Umfeld der Railways Diagnostics and Monitoring Technologies (RDMT), deren Technologiemanagement und den branchenspezifischen Anforderungen an die Technologiefrüherkennung (insbesondere im Bereich von KMU) zu geben. Kombinierend daraus wird eine Handlungsempfehlung zur konkreten Nutzung der Forschungsergebnisse in Unternehmen dieser Größenordnung und Branche gegeben. Dazu wurden Literaturrecherchen im Bereich des Innovationsmanagements und des Railway Umfelds betrieben und ein Experte eines mittelständigen Technologieherstellers der RDMT-Branche interviewt. Die wichtigste Erkenntnis dabei ist, dass eine einzelne Methode den Anforderungen nicht gerecht wird, und eine Kombination von Methoden und Organisationsformen für eine effektive Technologiefrüherkennung notwendig ist.
In dieser Bachelorarbeit wird ein System zur Kameratracking implementiert, dass auf Basis eines Partikelfilters arbeitet. Dazu wird ein Markertracking realisiert und anhand der Markerposition die Kameraposition errechnet. Der Marker soll mit ein Partikelfilter gefunden werden und um das zu bewerkstelligen werden mögliche Markerpositionen simuliert, auch Partikel genannt, und mit Likelyhood Funktionen gewichtet. Fokus liegt auf der Evaluation von verschiedenen Likelyhood-Funktionen des Partikelfilters. Die Likelyhood-Funktionen wurden in CUDA umgesetzt als Teil der Implementation.
Tracking ist ein zentraler Bestandteil vieler moderner technischer Anwendungen, insbesondere in den Bereichen autonome Systeme und Augmented Reality. Für Tracking gibt es viele unterschiedliche Ansätze. Ein erst seit kurzem verfolgter ist die Verwendung von Neuronalen Netzen. Im Rahmen dieser Masterarbeit wird eine eine Anwendung erstellt, welche für das Tracking ein Neuronales Netz verwendet. Dazu gehört ebenfalls die Erstellung von Trainingsdaten, sowie die Erstellung des Neuronalen Netzes und dessen Training.
Anschließend wird die Verwendung von Neuronalen Netzen für Tracking analysiert und ausgewertet. Hierunter fallen verschiedene Aspekte. Es wird für eine unterschiedliche Anzahl an Freiheitsgraden geprüft wie gut das Tracking funktioniert und wie viel Performance dieser Ansatz kostet. Des Weiteren wird die Menge der benötigten Trainingsdaten untersucht, der Einfluss der Architektur des Netzwerks und wie wichtig das Vorhandensein von Tiefendaten für die Funktion des Trackings ist. Dies soll einen Einblick ermöglichen wie relevant dieser Ansatz für den Einsatz in zukünftigen Produkten sein könnte.
This thesis deals with the verbal categories tense and aspect in the context of analysing the English perfect. The underlying notion of time is examined from the viewpoint of etymology and from the viewpoint of fields of knowledge that lie outside the immediate scope of temporal semantics, e.g. mathematics. The category tense is scrutinised by discussing the concept of Reichenbach tense and the concept of correlation (Giering). The starting point of the discussion of the category verbal aspect is the dichotomy perfective vs. imperfective in the Slavic languages. The main part about the perfect is concerned with the possessive perfect as a cross-linguistic phenomenon (including a comparison of the English and the Slavic perfect) and focuses on the usage and the meaning of the English present perfect. There are three appendices which are an integral part of this dissertation. Appendix A deals with the systematization of English verb forms and their graphical representation. Three different visualizations are presented, two of which are genuine to this paper. Appendix B reproduces the target setting according to which an animated visualization of English infinitives was programmed. Appendix C represents a synopsis of approaches to the English perfect in grammars and textbooks.
Das sichere Befahren von komplexen und unstruktierten Umgebungen durch autonome Roboter ist seit den Anfängen der Robotik ein Problem und bis heute eine Herausforderung geblieben. In dieser Studienarbeit werden drei Verfahren basierend auf 3-D-Laserscans, Höhenvarianz, der Principle Component Analysis (PCA) und Tiefenbildverarbeitung vorgestellt, die es Robotern ermöglichen, das sie umgebende Terrain zu klassifizieren und die Befahrbarkeit zu bewerten, sodass eine sichere Navigation auch in Bereichen möglich wird, die mit reinen 2-D-Laserscannern nicht sicher befahren werden können. Hierzu werden 3-D-Laserscans mit einem 2-D-Laserscanner erstellt, der auf einer Roll-Tilt-Einheit basierend auf Servos montiert ist, und gleichzeitig auch zur Kartierung und Navigation eingesetzt wird. Die einzeln aufgenommenen 2-D-Scans werden dann anhand des Bewegungsmodells der Roll-Tilt-Einheit in ein emeinsames 3-D-Koordinatensystem transformiert und mit für die 3-D-Punktwolkenerarbeitung üblichen Datenstrukturen (Gittern, etc.) und den o.g. Methoden klassifiziert. Die Verwendung von Servos zur Bewegung des 2-D-Scanners erfordert außerdem eine Kalibrierung und Genauigkeitsbetrachtung derselben, um zuverlässige Ergebnisse zu erzielen und Aussagen über die Qualität der 3-D-Scans treffen zu können. Als Ergebnis liegen drei Implementierungen vor, welche evolutionär entstanden sind. Das beschriebene Höhenvarianz-Verfahren wurde im Laufe dieser Studienarbeit von einem Principle Component Analysis basierten Verfahren, das bessere Ergebnisse insbesondere bei schrägen Untergründen und geringer Punktdichte bringt, abgelöst. Die Verfahren arbeiten beide zuverlässig, sind jedoch natürlich stark von der Genauigkeit der zur Erstellung der Scans verwendeten Hardware abhängig, die oft für Fehlklassifikationen verantwortlich war. Die zum Schluss entwickelte Tiefenbildverarbeitung zielt darauf ab, Abgründe zu erkennen und tut dies bei entsprechender Erkennbarkeit des Abgrunds im Tiefenbild auch zuverlässig.
Terrainklassifikation mit Markov-Zufallsfeldern auf Basis von fusionierten Kamera- und Laserdaten
(2011)
Ein mobiles System, das sich automatisiert im Outdoor-Bereich fortbewegen soll, muss dafür über ausreichende Kenntnisse des umliegenden Terrains verfügen. Zur Analyse des Terrains werden hierbei häufig ein oder mehrere Laserentfernungsmesser, teilweise auch in Kombination mit Kameras verwendet. Probleme entstehen bei lückenhaften oder verrauschten Daten, da dies zu einer fehlerhaften Bestimmung des Geländes führen kann.
Diese Arbeit hat das Ziel ein bereits vorhandenes Verfahren zu erweitern. Dieses basiert auf 3D-Daten, ermittelt durch einen 3D-Laserscanner und soll um eine kontextsensitive Komponente und Daten anderer Sensoren ergänzt werden. Die erste Erweiterung besteht aus einem Markov-Zufallsfeld, welches zum Modellieren der Nachbarschaftsbeziehungen der einzelnen Terrainabschnitte verwendet wird und somit zur Segmentierung eingesetzt werden kann.
Als zweite Erweiterung werden die Laserdaten mit Kamerabildern fusioniert,um so die Verwendung zusätzlicher Terrainmerkmale zu ermöglichen.
Wurden Echtzeitanwendungen früher meist auf hochspezialisierter Hardware und mit eigens dafür entwickelten Betriebssystemen ausgeführt, so wird heutzutage oft auch handelsübliche Hardware eingesetzt, auf dem eine Variante des Linux-Kernels läuft.
Im Rahmen dieser Arbeit wurden Testverfahren aufgestellt und in Form einer Echtzeitanwendung implementiert, welche verschiedene Leistungsmerkmale des Linux-Kernels im Hinblick auf dessen Echtzeitfähigkeit messen.
Diese Tests wurden auf drei verschiedenen Kernel-Versionen ausgeführt. Anschließend wurden die Ergebnisse der Testreihen miteinander verglichen.
This volume contains those research papers presented at the Second International Conference on Tests and Proofs (TAP 2008) that were not included in the main conference proceedings. TAP was the second conference devoted to the convergence of proofs and tests. It combines ideas from both areas for the advancement of software quality. To prove the correctness of a program is to demonstrate, through impeccable mathematical techniques, that it has no bugs; to test a program is to run it with the expectation of discovering bugs. On the surface, the two techniques seem contradictory: if you have proved your program, it is fruitless to comb it for bugs; and if you are testing it, that is surely a sign that you have given up on any hope of proving its correctness. Accordingly, proofs and tests have, since the onset of software engineering research, been pursued by distinct communities using rather different techniques and tools. And yet the development of both approaches leads to the discovery of common issues and to the realization that each may need the other. The emergence of model checking has been one of the first signs that contradiction may yield to complementarity, but in the past few years an increasing number of research efforts have encountered the need for combining proofs and tests, dropping earlier dogmatic views of their incompatibility and taking instead the best of what each of these software engineering domains has to offer. The first TAP conference (held at ETH Zurich in February 2007) was an attempt to provide a forum for the cross-fertilization of ideas and approaches from the testing and proving communities. For the 2008 edition we found the Monash University Prato Centre near Florence to be an ideal place providing a stimulating environment. We wish to sincerely thank all the authors who submitted their work for consideration. And we would like to thank the Program Committee members as well as additional referees for their great effort and professional work in the review and selection process. Their names are listed on the following pages. In addition to the contributed papers, the program included three excellent keynote talks. We are grateful to Michael Hennell (LDRA Ltd., Cheshire, UK), Orna Kupferman (Hebrew University, Israel), and Elaine Weyuker (AT&T Labs Inc., USA) for accepting the invitation to address the conference. Two very interesting tutorials were part of TAP 2008: "Parameterized Unit Testing with Pex" (J. de Halleux, N. Tillmann) and "Integrating Verification and Testing of Object-Oriented Software" (C. Engel, C. Gladisch, V. Klebanov, and P. Rümmer). We would like to express our thanks to the tutorial presenters for their contribution. It was a team effort that made the conference so successful. We are grateful to the Conference Chair and the Steering Committee members for their support. And we particularly thank Christoph Gladisch, Beate Körner, and Philipp Rümmer for their hard work and help in making the conference a success. In addition, we gratefully acknowledge the generous support of Microsoft Research Redmond, who financed an invited speaker.