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Objekterkennung ist ein gut erforschtes Gebiet bei bildbasiertem Rechnersehenrnund eine Vielzahl an Methoden wurden entwickelt. In letzter Zeit haben sich dabei Ansätze verbreitet, die auf dem Implicit Shape Model-Konzept basieren. Dabei werden Objekte zunächst in grundlegende visuelle Bestandteile aufgetrennt, die um örtliche Informationen erweitert werden. Das so generierte Objektmodell wird dann in der Objekterkennung genutzt, um unbekannte Objekte zu erkennen. Seit dem Aufkommen von erschwinglichen Tiefenkameras wie der Microsoft Kinect wurde jedoch die Objekterkennung mittels 3D-Punktwolken von zunehmender Bedeutung. Im Rahmen des Robotersehens in Innenräumen wird ein Verfahren entwickelt, welches auf vorhandenen Ansätze aufbaut und damit die Implicit Shape Model basierte Objekterkennung für die Verarbeitung von 3D-Punktwolken erweitert.
Engineered nanoparticles (ENP) are widely used in different industrial fields and products. In the last years, the risk potential for the release of ENP in the environment has increased as never before. ENP are expected to pass the wastewater-river-topsoil-groundwater pathway. In the terrestrial and aquatic environment ENP can undergo aging and transformation processes which can influence fate, transport and toxicological effects to different living organisms.
The scope of this workshop is to gather researchers, scientists, experts and specialists from nanoparticle and colloid science, soil and environmental chemistry, ecotoxicology or neighbouring disciplines to discuss the latest results and findings in the field of aging, fate, transport and toxicological effects of nanoparticles in the environment.
In einem ersten Schritt wurden Feldbeobachtungen durchgeführt um die räumliche und zeitliche Habitatbindung von Kleinkrebsen und Mückenlarven zu erforschen. Larven der Mückenart Ae.vexans entwickelten sich synchron mit der Kleinkrebsordnung Cyclopoida innerhalb einer Woche nach Entstehung eines Gewässers. Larven der Mückenart Cx.pipiens besiedeln dieselben Gewässer wie Cladocera, wobei letztere zeitlich verzögert auftraten. Das zeitliche Auftreten der Arten wurde durch die Biotopstruktur beeinflusst. Schilfbiotope beschleunigten die Entwicklung von Kleinkrebsen, wohingegen Gewässer auf Wiesenflächen schneller von Mückenlarven besiedelt wurden. In einem zweiten Schritt wurde untersucht, auf welche Weise Mückenlarven von Kleinkrebsen beeinflusst werden. In einem Mikrokosmen-Experiment zeigte sich, dass Kleinkrebse sowohl die Eiablage der Mückenart Cx.pipiens vermindern als auch die Entwicklung der Mückenlarven beeinträchtigen. Artgemeinschaften mit hoher Artdiversität, bestehend aus verschiedenen räuberischen und filtrierenden Kleinkrebsen, reduzierten Mückenpopulationen effektiver als Artgemeinschaften mit geringer Artdiversität. Die Anwesenheit diverse Krebsgemeinschaften bewirkte zudem, dass Bti bereits in geringerer Dosierung einen Effekt erzielte und Cx.pipiens Larven längere Zeit benötigten, um ein Gewässer nach der Behandlung durch Bti wieder zu besiedeln. In einem letzten Schritt wurde der kombinierte Einsatz von Bti und Kleinkrebsen unter Freilandbedingungen erprobt. Die Kombination aus Bti und Kleinkrebsen reduzierte die Anzahl der Mückenlarven (Cx.pipiens) über den gesamten Beobachtungszeitraum hinweg. Die alleinige Ausbringung von Bti bewirkte nur eine kurzfristige Reduktion der Mückenlarve, während die Ausbringung von Kleinkrebsen keinen Effekt erzielte. Die Anwesenheit der Mückenlarven verhinderte eine ausreichende Vermehrung der Kleinkrebse, während im kombinierten Ansatz die Mückenlarven kurzzeitig durch das Bti eliminiert wurden, was die Entwicklung der eingesetzten Kleinkrebse begünstigte. Zusammenfassend konnte gezeigt werden, dass sowohl räuberische als auch filtrierende Kleinkrebse einen starken negativen Effekt auf Mückenlarven ausüben. Allerdings muss ein Zeitraum von ca. 2 Wochen überbrückt werden, bis sich eine ausreichend starke Artgemeinschaft aus Kleinkrebsen etabliert hat. Der Einsatz von Kleinkrebsen in Kombination mit dem Insektizid Bti erweist sich als vielversprechend und könnte in Zukunft dazu beitragen, Mücken effektiv und nachhaltig zu kontrollieren.
Diese Dissertation entsteht im Rahmen des Projekts Research-Group Learning and Neurosciences (ReGLaN)-Health and Logistics, welches die Optimierung der Gesundheitsversorgung in ländlichen Gebieten Südafrikas zum Ziel hat. Es besteht dabei eine Kooperation mit dem Council for Scientific and Industrial Research (CSIR) Meraka Institute mit Prof. Dr. Dr. Marlien Herselman, Pretoria, Südafrika, als zentrale Ansprechpartnerin. Die Dissertation befasst sich mit der mathematischen Modellierung für adaptive graphische Benutzerschnittstellen (GUI), die ein angepasstes Verhalten in Abhängigkeit von Geographischen Informationssystemen (GIS) besitzen und durch räumliche Fuzzy-Logik gesteuert werden. Innerhalb der Arbeit geht es um die mathematische Visualisierung von maßgeschneiderten Risiko- und Ressourcenkarten für epidemiologische Fragestellungen mit GIS und adaptives GUI-Design für eine Open Source (OS)-Anwendung für digitale Endgeräte zur räumlichen Entscheidungsunterstützung zugeschnitten auf unterschiedliche Benutzergruppen. Zur Evaluation und Initialisierung der GUI-Elemente wurde empirische Lehr-Lern-Forschung zum Umgang mit Geomedien und GUI-Elementen eingesetzt.
Next Word Prediction beschreibt die Aufgabe, das Wort vorzuschlagen, welches ein Nutzer mit der höchsten Wahrscheinlichkeit als Nächstes eingeben wird. Momentane Ansätze basieren auf der Analyse sogenannter Corpora (große Textdateien) durch empirischen Methoden. Die resultierende Wahrscheinlichkeitsverteilungen über die vorkommenden Wortsequenzen werden als Language Models bezeichnet und zur Vorhersage des wahrscheinlichsten Wortes genutzt. Verbreitete Language Models basieren auf n-gram Sequenzen und Smoohting Algorithmen wie beispielsweise dem modifizierten Kneser-Ney Smoothing zur Anpassung der Wahrscheinlichkeit von ungesehenen Sequenzen. Vorherige Untersuchungen haben gezeigt, dass das Einfügen von Platzhaltern in solche n-gram Sequenzen zu besseren Ergebnissen führen kann, da dadurch die Berechnung von seltenen und ungesehenen Sequenzen weiter verbessert wird. Das Ziel dieser Arbeit ist die Formalisierung und Implementierung dieses neuen Ansatzes, wobei zusätzlich das modifizierte Kneser-Ney Smoothing eingesetzt werden soll.
English prepositions take only a small proportion of the language but play a substantial role. Although prepositions are of course also frequently used in English textbooks for secondary school, students fail to incidentally acquire them and often show low achievements in using prepositions correctly. The strategy commonly employed by language instructors is teaching the multiple senses of prepositions by rote which fails to help the students to draw links between the different meanings in usage. New findings in Cognitive Linguistics (CL) suggest a different approach to teaching prepositions and thus might have a strong impact on the methodologies of foreign language teaching and learning on the aspects of meaningful learning. Based on the Theory of Domains (Langacker, 1987), the notions of image schemas (Johnson, 1987) as well as the Conceptual Metaphor Theory (Lakoff & Johnson, 1980), the present study developed a CL-inspired approach to teaching prepositions, which was compared to the traditional teaching method by an empirical study conducted in a German school setting. Referring to the participants from the higher track and the medium track, who are at different proficiency levels, the results indicate that the CL-inspired teaching approach improved students" performance significantly more than the traditional approach in all the cases for the higher track and in some cases for the medium track. Thus, these findings open up a new perspective of the CL-inspired meaningful learning approach on language teaching. In addition, the CL-inspired approach demonstrates the unification of the integrated model of text and picture comprehension (the ITPC model) in integrating the new knowledge with related prior knowledge in the cognitive structure. According to the learning procedure of the ITPC model, the image schema as visual image is first perceived through the sensory register, then is processed in the working memory by conceptual metaphor, and finally it is integrated with cognitive schemata in the long term memory. Moreover, deep-seated factors, such as transfer of mother tongue, the difficulty of teaching materials, and the influence of prior knowledge, have strong effects on the acquisition of English prepositions.
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.
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.
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.
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.