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In Silico simulation of biological systems is an important sub area of computational biology (system biology), and becomes more and more an inherent part for research. Therefore, different kinds of software tools are required. At present, a multitude of tools for several areas exists, but the problem is that most of the tools are essentially application specific and cannot be combined. For instance, a software tool for the simulation of biochemical processes is not able to interact with tools for the morphology simulation and vice versa. In order to obtain realistic results with computer-aided simulations it is important to regard the biological system in its entirety. The objective is to develop a software framework, which provides an interface structure to combine existing simulation tools, and to offer an interaction between all affiliated systems. Consequently, it is possible to re-use existing models and simulation programs. Additionally, dependencies between those can be defined. The system is designed to interoperate as an extendable architecture for various tools. The thesis shows the usability and applicability of the software and discusses potential improvements.
Distanzvektor-Routing-Protokolle sind Interior-Gateway-Protokolle, bei denen jeder Router anhand der Informationen, die er von seinen Nachbarn erhält, eine Routingtabelle mit den kürzesten Wegen und dazugehörigen Kosten zu allen anderen Routern des Netzwerks aufbaut. Distanzvektor-Routing-Protokolle sehen jedoch nur unzureichende Mechanismen vor, um die Sicherheit ihrer Operationen zu gewährleisten. Es wird vielmehr einfach davon ausgegangen, dass die Umgebung vertrauenswürdig ist. Router können sich aber aus verschiedenen Gründen böswillig verhalten und falsche Routingupdates einschleusen um das Routing zu manipulieren. Authentizität und Integrität der übermittelten Routinginformationen müssen daher sichergestellt werden; dabei soll eine Balance zwischen Nutzen und Performance gefunden werden.
Diese Arbeit untersucht verschiedene Lösungsansätze, die sich die Erfüllung dieser Anforderungen zum Ziel gesetzt haben, und stellt deren Vor- und Nachteile einander gegenüber.
In dieser Arbeit wird ein skelettbasiertes Matching-Verfahren für 2D-Objekte vorgestellt. Zunächst werden aktuelle Ansätze zum Matchen von Objekten vorgestellt, anschließend werden die Grundlagen von skelettbasiertem Matching erklärt. Ein skelettbasiertes Verfahren wurde im Rahmen dieser Arbeit gemäß dem vorliegenden Original-Paper neu implementiert. Diese Implementierung wird anhand einer Ähnlichkeitssuche in drei Bild-Datenbanken evaluiert. Stärken und Schwächen des Verfahrens werden herausgearbeitet. Des weiteren wird der vorgestellte Algorithmus auf Erweiterungen untersucht, die das Matchen von 3D-Objekten ermöglichen sollen. Im speziellen wird das Verfahren auf medizinische Daten angewendet: CT-Aufnahmen der abdominalen Aorta eines Patienten vor und nach einer Operation werden miteinander verglichen. Problemfälle und Erweiterungsansätze für das Matchen von 3D-Objekten im Allgemeinen und von Blutgefäßen im Speziellen werden vorgestellt.
MapReduce with Deltas
(2011)
The MapReduce programming model is extended slightly in order to use deltas. Because many MapReduce jobs are being re-executed over slightly changing input, processing only those changes promises significant improvements. Reduced execution time allows for more frequent execution of tasks, yielding more up-to-date results in practical applications. In the context of compound MapReduce jobs, benefits even add up over the individual jobs, as each job gains from processing less input data. The individual steps necessary in working with deltas are being analyzed and examined for efficiency. Several use cases have been implemented and tested on top of Hadoop. The correctness of the extended programming model relies on a simple correctness criterion.
This paper introduces Vocville, a causal online game for learning vocabularies. I am creating this application for my master thesis of my career as a "Computervisualist" (computer visions) for the University of Koblenz - Landau. The application is an online browser game based on the idea of the really successful Facebook game FarmVille. The application is seperated in two parts; a Grails application manages a database which holds the game objects like vocabulary, a Flex/Flash application generates the actual game by using these data. The user can create his own home with everything in it. For creating things, the user has to give the correct translation of the object he wants to create several times. After every query he has to wait a certain amount of time to be queried again. When the correct answer is given sufficient times, the object is builded. After building one object the user is allowed to build others. After building enough objects in one area (i.e. a room, a street etc.) the user can activate other areas by translating all the vocabularies of the previous area. Users can also interact with other users by adding them as neighbors and then visiting their homes or sending them gifts, for which they have to fill in the correct word in a given sentence.
Software Projekte nutzen typischerweise mehrere externe Programmbibliotheken. Die Schnittstelle, die solch eine Programmbibliothek zur Verfügung stellt, wird als API (application programming interface) bezeichnet. APIs werden üblicherweise laufend weiterentwickelt, was es notwendig macht, dass die Anwendungen, welche sie verwenden, entsprechend modifiziert werden. Zudem kann es kann vorkommen, dass eine Programmbibliothek durch eine andere ersetzt werden soll, was ebenfalls zur Folge hat, dass die Anwendungen, wo die API verwendet wurde, modifiziert werden müssen. Den Vorgang eine Anwendung so zu modifizieren, dass eine andere API verwendet wird, bezeichnet man als API Migration. Manuelle API Migration ist eine mühselige und zeitintensive Aufgabe, deshalb ist automatische API Migration ein aktives Forschungsfeld. Ein verwandtes Forschungsgebiet ist API Analyse, welches Daten zur Verfügung stellt, die helfen können Werkzeuge für API Migration zu entwickeln. Die hier vorliegende Arbeit behandelt Techniken und Technologien für die Entwicklung von Werkzeugen für API Analyse und API Migration. Die Ergebnisse werden als Design Patterns präsentiert, welche auf unseren Erfahrungen mit API Analyse und API Migration innerhalb des Software Languages Teams basieren.
In dieser Arbeit wird der Nutzen von GPGPU (Allzweckberechnungen auf Grafikprozessoren) zur robusten Deskription von natürlichen, markanten Bildmerkmalen mit Hilfe der Grafikprozessoren mobiler Geräte bewertet. Dazu wurde der SURF-Deskriptor [4] mit OpenGL ES 2.0/GLSL ES 1.0 implementiert und dessen Performanz auf verschiedenen mobilen Geräten ausgiebig evaluiert. Diese Implementation ist um ein Vielfaches schneller als eine vergleichbare CPU-Variante auf dem gleichen Gerät. Die Ergebnisse belegen die Tauglichkeit moderner, mobiler Grafikbeschleuniger für GPGPU-Aufgaben, besonders für die Erkennungsphase von NFT-Systemen (Tracking mit natürlichen, markanten Bildmerkmalen), die in Augmented-Reality-Anwendungen genutzt werden. Die nötigen Anpassungen am Algorithmus des SURF-Deskriptors, um diesen effizient auf mobilen GPUs nutzen zu können, werden dargelegt. Weiterhin wird ein Ausblick auf ein GPGPU-gestütztes Tracking-Verfahren gegeben.
Augmented Reality bedeutet eine reale Umgebung mit, meistens grafischen, virtuellen Inhalten zu erweitern. Oft sind dabei die virtuellen Inhalte der Szene jedoch nur ein Overlay und interagieren nicht mit den realen Bestandteilen der Szene. Daraus ergibt sich ein Authentizitätsproblem für Augmented Reatliy Anwendungen. Diese Arbeit betrachtet Augmented Reality in einer speziellen Umgebung, mit deren Hilfe eine authentischere Darstellung möglich ist. Ziel dieserArbeitwar die Erstellung eines Systems, das Zeichnungen durch Techniken der Augmented Reality mit virtuellen Inhalten erweitert. Durch das Anlegen einer Repräsentation soll es der Anwendung dabei möglich sein die virtuellen Szeneelementemit der Zeichnung interagieren zu lassen. Dazu wurden verschiedene Methoden aus den Bereichen des Pose Tracking und der Sketch Recognition disktutiert und für die Implementierung in einem prototypischen System ausgewählt. Als Zielhardware fungiert ein Android Smartphone. Kontext der Zeichnungen ist eine Dungeon Karte, wie sie in Rollenspielen vorkommt. Die virtuellen Inhalte nehmen dabei die Form von Bewohnern des Dungeons an, welche von einer Agentensimulation verwaltet werden. Die Agentensimulation ist Gegenstand einer eigenen Diplomarbeit [18]. Für das Pose Tracking wurde ARToolkitPlus eingesetzt, ein optisches Tracking System, das auf Basis von Markern arbeitet. Die Sketch Recognition ist dafür zuständig die Inhalte der Zeichnung zu erkennen und zu interpretieren. Dafür wurde ein eigener Ansatz implementiert der Techniken aus verschiedenen Sketch Recognition Systemen kombiniert. Die Evaluation konzentriert sich auf die technischen Aspekte des Systems, die für eine authentische Erweiterung der Zeichnung mit virtuellen Inhalten wichtig sind.
Zur Entwicklung von Webanwendungen und Webseiten existieren viele verschiedene Technologien und Konzepte. Jede dieser Technologien implementiert bestimmte Anforderungen, wie z.B. das Erzeugen von Inhalten oder die Kommunikation zwischen Client und Server. Verschiedene Konzepte helfen, diese Technologien innerhalb einer Webanwendung zusammenzufügen. Nicht zuletzt Architekturstile und -muster gehören zu diesen Konzepten. Die Diplomarbeit beschreibt einen Ansatz zur Erstellung einer Taxonomie dieser Technologien und Konzepte unter Zuhilfenahme der freien Enzyclopädie Wikipedia, im speziellen der Kategorie "Web-Application Framework". Unser 101companies Projekt benutzt Implementationen, um die einem Web-Application-Framework zugrunde liegenden Technologien zu identifizieren und zu klassifizieren. Innerhalb des Projekts werden Taxonomien und Ontologien mit Hilfe dieser Klassifikationen erstellt. Zusätzlich beschreibt die Ausarbeitung, wie nützliche Web-Application-Frameworks mit der Hilfe von Wikipedia priorisiert werden. Abschließend enthält die Diplomarbeit auch die Dokumentation der betreffenden Implementationen.
In einigen Bereichen des automatischen Theorembeweisens benötigt man das Wissen, dass Konstanten paarweise ungleich sind. Um dieses zu erreichen, fügt man Fakten, die dieses Wissen explizit angeben, zu den Wissensbasen hinzu. Wenn man diese Eigenschaft für viele Konstanten definieren muss, wird die Klauselmenge der Wissensbasen schnell sehr umfangreich und wegen der vielen - eigentlich irrelevanten - Ungleichheiten kann man den Blick auf das eigentlich formalisierte Problem verlieren. Da die Größe der Wissensbasis in vielen Fällen Einfluss auf die Geschwindigkeit hat, ist es auch aus diesem Grund sinnvoll, die Anzahl dieser Fakten gering zu halten. Die unique name assumption erlaubt auf die Einführung der Ungleichheits-Fakten zu verzichten, da sie festlegt, dass zwei Konstanten genau dann gleich sind, wenn ihre Interpretationen identisch sind. Auf diesem Wege lässt sich das Aufblähen von Wissensbasen mit Ungleichheits-Fakten verhinde. In dieser Arbeit wird der E-Hyper-Tableau-Kalkül erweitert um die unique name assumption nutzen zu können. Der in dieser Arbeit entwickelte Kalkül ist vollständig und korrekt, was durch formale Beweise in dieser Arbeit belegt wird. Um zu zeigen, dass die native Behandlung von Ungleichheiten dem Einführen von Ungleichheits-Fakten überlegen ist, wird der Kalkül in den Theorembeweiser E-KRHyper implementieren. Der Theorembeweiser E-KRHyper ist ein etabliertes System und basiert in seiner ursprünglichen Version auf dem E-Hyper-Tableau. Mit systematischen Tests wird dann gezeigt, dass die entwickelte Implementierung des erweiterten Kalküls nie schlechter ist, als der original E-KRHyper, diesen aber in einigen Fällen in der Ausführungsgeschwindigkeit deutlich übertrifft.
In dieser Ausarbeitung beschreibe ich die Ergebnisse meiner Untersuchungen zur Erweiterung des LogAnswer-Systemsmit nutzerspezifischen Profilinformationen. LogAnswer ist ein natürlichsprachliches open-domain Frage-Antwort-System. Das heißt: es beantwortet Fragen zu beliebigen Themen und liefert dabei konkrete (möglichst knappe und korrekte) Antworten zurück. Das System wird im Rahmen eines Gemeinschaftsprojekts der Arbeitsgruppe für künstliche Intelligenz von Professor Ulrich Furbach an der Universität Koblenz-Landau und der Arbeitsgruppe Intelligent Information and Communication Systems (IICS) von Professor Hermann Helbig an der Fernuniversität Hagen entwickelt. Die Motivation meiner Arbeit war die Idee, dass der Prozess der Antwortfindung optimiert werden kann, wenn das Themengebiet, auf das die Frage abzielt, im Vorhinein bestimmt werden kann. Dazu versuchte ich im Rahmen meiner Arbeit die Interessensgebiete von Nutzern basierend auf Profilinformationen zu bestimmen. Das Semantic Desktop System NEPOMUK wurde verwendet um diese Profilinformationen zu erhalten. NEPOMUK wird verwendet um alle Daten, Dokumente und Informationen, die ein Nutzer auf seinem Rechner hat zu strukturieren. Dazu nutzt das System ein sogenanntes Personal Information Model (PIMO) in Form einer Ontologie. Diese Ontologie enthält unter anderem eine Klasse "Topic", welche die wichtigste Grundlage für das Erstellen der in meiner Arbeit verwendeten Nutzerprofile bildete. Konkret wurde die RDF-Anfragesprache SPARQL verwendet, um eine Liste aller für den Nutzer relevanten Themen aus der Ontologie zu filtern. Die zentrale Idee meiner Arbeit war es nun diese Profilinformationen zur Optimierung des Ranking von Antwortkandidaten einzusetzen. In LogAnswer werden zu jeder gestellten Frage bis zu 200 potentiell relevante Textstellen aus der deutschen Wikipedia extrahiert. Diese Textstellen werden auf Basis von Eigenschaften (wie z.B. lexikalische Übereinstimmungen zwischen Frage und Textstelle) geordnet, da innerhalb des zur Verfügung stehenden Zeitlimits nicht alle Kandidaten bearbeitet werden können.
Mein Ansatz verfolgte das Ziel, diesen Algorithmus durch Nutzerprofile so zu erweitern, dass Antwortkandidaten, welche für den Benutzer relevante Informationen enthalten, höher in der Rangfolge eingeordnet werden. Zur Umsetzung dieser Idee musste eine Methode gefunden werden, um zu bestimmen ob ein Antwortkandidat mit dem Profil übereinstimmt. Da sich die in einer Textstelle enthaltenen Informationen in den meisten Fällen auf das übergeordnete Thema des Artikels beziehen, ohne den Namen des Artikels explizit zu erwähnen, wurde in meiner Implementierung der Artikelname betrachtet, um zu ermitteln, zu welchem Themengebiet die Textstelle Informationen liefert. Als zusätzliches Hilfsmittel wurde außerdem die DBpedia-Ontologie eingesetzt, welche die Informationen der Wikipedia strukturiert im RDF Format enthält. Mit Hilfe dieser Ontologie war es möglich, jeden Artikel in Kategorien einzuordnen, die dann mit den im Profil enthaltenen Stichworten verglichen wurden. Zur Untersuchung der Auswirkungen des Ansatzes auf das Ranking-Verfahren wurden mehrere Testläufe mit je 200 Testfragen durchgeführt. Die erste Testmenge bestand aus zufällig ausgewählten Fragen, die mit meinem eigenen Nutzerprofil getestet wurden. Dieser Testlauf lieferte kaum nutzbare Ergebnisse, da nur bei 29 der getesteten Fragen überhaupt ein Antwortkandidat mit dem Profil in Verbindung gebracht werden konnte. Außerdem konnte eine potentielle Verbesserung der Ergebnisse nur bei einer dieser 29 Fragen festgestellt werden, was zu der Schlussfolgerung führte, dass der Einsatz von Profildaten nicht für Anwendungsfälle geeignet ist, in denen die Fragen keine Korrelation mit dem genutzten Profil aufweisen.
Da die Grundannahme meiner Arbeit war, dass Nutzer in erster Linie Fragen zu den Interessensgebieten stellen, welche sich aus ihrem Profil ableiten lassen, sollten die weiteren Testläufe genau diesen Fall beleuchten. Dazu wurden 200 Testfragen aus dem Bereich Sport ausgewählt und mit einem Profil getestet, welches Stichworte zu unterschiedlichen Sportarten enthielt. Die Tests mit den Sportfragen waren wesentlich aussagekräftiger. Auch hier deuteten die Ergebnisse darauf hin, dass der Ansatz kein großes Potential zur Verbesserung des Rankings hat. Eine genauere Betrachtung einiger ausgewählter Beispiele zeigte allerdings, dass die Integration von Profildaten für bestimmte Anwendungsfälle, wie z.B. offene Fragen für die es mehr als eine korrekte Antwort gibt, durchaus zu einer Verbesserung der Ergebnisse führen kann. Außerdem wurde festgestellt, dass viele der schlechten Ergebnisse auf Inkosistenzen in der DBpedia-Ontologie und grundsätzliche Probleme im Umgang mit Wissensbasen in natürlicher Sprache beruhen.
Die Schlussfolgerung meiner Arbeit ist, dass der in dieser Arbeit vorgestellte Ansatz zur Integration von Profilinformationen für den aktuellen Anwendungsfall von LogAnswer nicht geeignet ist, da vor allem Faktenwissen aus sehr unterschiedlichen Domänen abgefragt wird und offene Fragen nur einen geringen Anteil ausmachen.
In der heutigen Robotik-Forschung soll hauptsächlich die Interaktion von autonomen, mobilen Robotern mit vorher nicht bekannten Umgebungen ermöglicht werden. Eines der grundlegendsten Probleme, das in diesem Kontext gelöst werden muss, ist die Frage, wo der Roboter ist und wie seine Umgebung in unmittelbarer Nähe, aber auch an bereits besuchten Orten aussieht " das sogenannte SLAM Problem.
In dieser Arbeit wird ein GraphSLAM System vorgestellt, das einen graphbasierten Lösungsansatz für dieses Problem darstellt. Ein solches System besteht aus einem Frontend und einem Backend. Das Frontend hat die Aufgabe, aus den Sensordaten einen Graphen zu konstruieren, der die relative Lage der Messungen zueinander widerspiegelt. Da sich Messungen widersprechen können, ist ein solcher Graph im Allgemeinen inkonsistent. Das Backend hat nun die Aufgabe, diesen Graphen zu optimieren, d. h. eine Konfiguration der Knoten zu bestimmen, die sich nur minimal widerspricht. Knoten repräsentieren Roboterposen, die aufgrund der enthaltenen Rotationen sog. Mannigfaltigkeiten sind und keinen gewöhnlichen Vektorraum bilden. Dies wird in der Arbeit konsequent berücksichtigt, was zu einem sehr effizienten und eleganten Optimierungsverfahren führt.
Diese Arbeit befasst sich mit der Evaluation verschiedener Erste Hilfe Applikationen für Smartphones. Diese werden mit der App "DefiNow!", welche von der Universität Koblenz entwickelt wurde, verglichen. Hierbei liegt der Schwerpunkt der Evaluation auf der Usability basierend auf den Softwareergonomischen Prinzipien der Iso Norm 9241-110.
Eine Usability Studie mit 74 Teilnehmern wurde durchgeführt und die daraus resultierenden Ergebnisse genutzt um die bestehende App "Defi Now!" hinsichtlich ihrer Usability zu optimieren.