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The development of a game engine is considered a non-trivial problem. [3] The architecture of such simulation software must be able to manage large amounts of simulation objects in real-time while dealing with “crosscutting concerns” [3,p. 36] between subsystems. The use of object oriented paradigms to model simulation objects in class hierarchies has been reported as incompatible with constantly changing demands during game development [2, p. 9], resulting in anti-patterns and eventual, messy refactoring.[13]
Alternative architectures using data oriented paradigms revolving around object composition and aggregation have been proposed as a result. [13, 9, 1, 11]
This thesis describes the development of such an architecture with the explicit goals to be simple, inherently compatible with data oriented design, and to make reasoning about performance characteristics possible. Concepts are formally defined to help analyze the problem and evaluate results. A functional implementation of the architecture is presented together with use cases common to simulation software.
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.
For a comprehensive understanding of evolutionary processes and for providing reliable prognoses about the future consequences of environmental change, it is essential to reveal the genetic basis underlying adaptive responses. The importance of this goal increases in light of ongoing climate change, which confronts organisms worldwide with new selection pressures and requires rapid evolutionary change to avoid local extinction. Thereby, freshwater ectotherms like daphnids are particularly threatened. Unraveling the genetic basis of local adaptation is complicated by the interplay of forces affecting patterns of genetic divergence among populations. Due to their key position in freshwater communities, cyclic parthenogenetic mode of reproduction and resting propagules (which form biological archives), daphnids are particularly suited for this purpose.
The aim of this thesis was to assess the impact of local thermal selection on the Daphnia longispina complex and to reveal the underlying genetic loci. Therefore, I compared genetic differentiation among populations containing Daphnia galeata, Daphnia longispina and their interspecific hybrids across time, space, and species boundaries. I revealed strongly contrasting patterns of genetic differentiation between selectively neutral and functional candidate gene markers, between the two species, and among samples from different lakes, suggesting (together with a correlation with habitat temperatures) local thermal selection acting on candidate gene TRY5F and indicating adaptive introgression. To reveal the candidate genes’ impact on fitness, I performed association analyses among data on genotypes and phenotypic traits of D. galeata clones from seven populations. The tests revealed a general temperature effect as well as inter-population differences in phenotypic traits and imply a possible contribution of the candidate genes to life-history traits. Finally, utilizing a combined population transcriptomic and reverse ecology approach, I introduced a methodology with a wide range of applications in evolutionary biology and revealed that local thermal selection was probably a minor force in shaping sequence and gene expression divergence among four D. galeata populations, but contributed to sequence divergence among two populations. I identified many transcripts possibly under selection or contributing strongly to population divergence, a large amount thereof putatively under local thermal selection, and showed that genetic and gene expression variation is not depleted specifically in temperature-related candidate genes.
In conclusion, I detected signs of local adaptation in the D. longispina complex across space, time, and species barriers. Populations and species remained genetically divergent, although increased gene flow possibly contributed, together with genotypes recruited from the resting egg bank, to the maintenance of standing genetic variation. Further work is required to accurately determine the influence of introgression and the effects of candidate genes on individual fitness. While I found no evidence suggesting a response to intense local thermal selection, the high resilience and adaptive potential regarding environmental change I observed suggest positive future prospects for the populations of the D. longispina complex. However, overall, due to the continuing environmental degradation, daphnids and other aquatic invertebrates remain vulnerable and threatened.
In this thesis we examined the question whether personality traits of early child care workers influence process quality in preschool.
Research has shown that in educational settings such as preschool, pedagogical quality affects children’s developmental outcome (e.g. NICHD, 2002; Peisner-Feinberg et al., 1999). A substantial part of pedagogical quality known to be vital in this respect is the interaction between teacher and children (e.g., Tietze, 2008). Results of prior classroom research indicate that the teachers’ personality might be an important factor for good teacher-child-interaction (Mayr, 2011). Thus, personality traits might play a vital role for the interaction in preschool. Therefore, the aims of this thesis were to a) identify pivotal personality traits of child care workers, b) assess ideal levels of the identified personality traits and c) examine the relationship between pivotal personality traits and process quality. On that account, we conducted two requirement analyses and a video study. The results of these studies showed that subject matter experts (parents, child care workers, lecturers) partly agreed as to which personality traits are pivotal for child care workers. Furthermore, the experts showed high consensus with regard to the minimum, ideal and maximum personality trait profiles. Furthermore, child care workers whose profiles lay closer to the experts’ ideal also showed higher process quality. In addition, regression analyses showed that the child care workers’ levels of the Big Two (Communion and Agency) related significantly to their process quality.
Da die Belastung von Gewässern mit Mikroorganismen ein Gesundheitsrisiko für den Menschen unter anderem bei dessenFreizeitnutzung birgt, wurde die mikrobielle Belastung der Flüsse Rhein, Mosel und Lahn anhand von Indikatoren für fäkalbürtige bakterielle (Escherichia coli, intestinale Enterkokken) und virale Belastungen (somatische Coliphagen) untersucht. Des Weiteren wurden blaCTX-MGene als Marker für die Verbreitung von Antibiotikaresistenzen in der Lahn quantifiziert. Durch vergleichende Analysen von Monitoringdaten gegensätzlicher Abflussgeschehen in Rhein und Mosel wurde ein Einfluss von Veränderungen klimarelevanter Parameter auf die Verbreitung der fäkalen Indikatororganismen (FIO) geprüft. Die Analysen an Rhein, Mosel und Lahn zeigen deutlich, dass hohe Abflüsse und Niederschläge den Eintrag von FIO und Antibiotikaresistenzgenen (ARG) und damit potentiell antibiotikaresistenter Bakterien in Gewässer begünstigten, während unter dem Einfluss hoher Globalstrahlung und steigenden Wassertemperaturen ein Rückgang zu beobachtenwar. Basierend auf als relevant identifizierten Einflussparametern wurden multiple lineare Regressionsmodelle (MLR Modelle) entwickelt, die eine zeitnahe Vorhersage von FIO Konzentrationen an fünf Stellen eines Lahnabschnitts ermöglichen. Wechselwirkungenzwischen abiotischen und biotischen (Fraßdruck) Faktoren tragen zur Entstehung saisonaler Muster in den FIO Konzentrationenbei. Diese sind unter Niedrigwasserverhältnissen und besonders in Flüssen mit ausgeprägten trophischen Interaktionen besonders deutlich ausgeprägt und beeinflussen eine Übertragbarkeit von Modellansätzen zwischen Flüssen unterschiedlicher biologischer und hydrologischer Charakteristika. Daraus, dass Bakterien davon stärker betroffen sind als Coliphagen, lässt sich schließen, dass bakterielle Indikatoren virale Belastungen nicht ausreichend abbilden. BlaCTX-MGene waren in der Lahn parallel zu den FIO ubiquitär nachzuweisen, was auf einen fäkalen Ursprung hinweist. Landwirtschaft und kommunale Kläranlageneinleiter trugen zur Belastung mit FIO bei. Es zeigte sich, dass auch nicht badende Wassersportler mit eingeschränktem Wasserkontakt nachweislich dem Risiko ausgesetzt waren, antibiotikaresistente Bakterien (ARB) samt ihren Genen zu verschlucken, was das Risiko einer Infektion oder Kolonisierung mit den entsprechenden Bakterien birgt. Da ARG zu großen Teilen durch E. colierklärt werden konnten, könnenARG gegebenenfalls in MLR Modellemit E. colispezifischen Vorhersagevariablenintegriert werden. Kurzeitige und kurzfristig auftretende Verschmutzungsereignisse werden in Zukunft als eine Folge des Klimawandels in ihrer Häufigkeit weiter zunehmen. Identifizierte Herausforderungen hinsichtlich der Implementierung von Frühwarnsystemen zur Bewertung der mikrobiellen Wasserqualität in Flüssen liegen in den Anforderungen der Badegewässerrichtlinie (Richtlinie 2006/7/EC) und in einer unzureichenden Harmonisierung des Rechtsrahmens der Europäischen Union (EU) begründet, um Gesundheitsrisiken aufgrund mikrobieller Belastung in multifunktional genutzten Gewässern angemessen zu begegnen.
In vielen Teilen der Welt, vor allem in Subsahara-Afrika, ist Wasserknappheit bereits ein allgegenwärtiges Problem. Doch die Trockenjahre 2018 und 2019 zeigten, dass auch in Deutschland die Wasserressourcen endlich sind. Projektionen und Vorhersagen für die nächsten Jahrzehnte weisen zudem darauf hin, dass durch den steigenden Einfluss des Klimawandels die Erneuerungsraten der bestehenden Wasserressourcen zurückgehen, die Entnahmemengen aber aufgrund von Populationswachstum steigen werden. Es ist demnach an der Zeit, alternative und nachhaltige Methoden zu finden, die derzeit vorhandenen Wasserressourcen optimal zu nutzen. Daher rückte in den vergangenen Jahren die Wiederverwendung von geklärtem Abwasser zur Bewässerung landwirtschaftlicher Flächen und/oder der Grundwasseranreicherung in den Fokus der Wissenschaft. Dabei ist aber zu berücksichtigen, dass in geklärtem Abwasser sogenannte Spurenstoffe zu finden sind, d.h. Substanzen, die durch anthropogenen Einfluss in den Wasserkreislauf gelangen. Dabei handelt es sich z.B. um Pharmazeutika, Pestizide und Industriechemikalien, aber auch um Metabolite, die im menschlichen Körper gebildet werden und in das Abwasser gelangen. Durch die Wasseraufbereitungsschritte in den Kläranlagen als auch durch biologische, chemische und physikalische Prozesse in der Bodenpassage bei der Wiederverwendung des geklärten Abwassers werden diese Spurenstoffe zu anderen Substanzen, den Transformationsprodukten (TPs), umgewandelt, die das Spektrum der Spurenstffe zusätzlich erweitern.
Trotz der Tatsache, dass das Vorhandensein von Human-Metaboliten und TPs in ungeklärtem und geklärten Abwasser seit langem bekannt ist, werden sie in gängigen Routine-Messmethoden nur selten berücksichtigt. Daher war es ein erstes Ziel dieser Dissertation eine Analyse-Methode zu erstellen, basierend auf Flüssigchromatographie-Tandem Massenspektrometrie (LC-MS/MS), die ein möglichst breites Spektrum an Spurenstoffen inklusive bekannter Metabolite und TPs enthält. Die entwickelte Multi-Analyt-Methode umfasst insgesamt 80 Ausgangssubstanzen und 74 Metabolite und TPs verschiedener Substanzklassen und ist für die Anwendung in verschiedenen Wassermatrices (Zu- und Ablauf von Kläranlagen, Oberflächenwasser und Grundwasser aus einer Uferfiltrationsanlage) validiert. Dabei wurde auch der Einfluss der MS-Parameter auf die Qualität der Analysedaten untersucht. Trotz der hohen Anzahl an Substanzen konnte eine ausreichende Anzahl an Datenpunkten je Peak generiert werden, wodurch eine hohe Empfindlichkeit und Präzision sowie eine gute Wiederfindung für alle Matrices erreicht wurden. Die Auswahl der Analyten erwies sich als relevant für die Untersuchung von Umweltmatrices, da 95% der Substanzliste in mindestens einer Probe nachgewiesen wurden. Mehrere Spurenstoffe, die bisher nicht im Fokus der gegenwärtigen Multi-Analyt-Methoden standen, wurden bei erhöhten Konzentrationen im Wasserkreislauf quantifiziert (z.B. Oxypurinol). Die Relevanz der Untersuchung von Metaboliten und TPs zeigte sich durch den Nachweis von z.B. Clopidogrel-Säure und Valsartansäure mit deutlich höheren Konzentrationen als ihre Ausgangssubstanzen. Valsartansäure konnte zudem sogar im Uferfiltrat detektiert werden.
Durch die Einbindung der Metabolite, die durch biologische Prozesse im Körper entstehen, und den biologischen und chemischen TPs, eignet sich die Multi-Analyt-Methode auch zur Aufklärung von Abbaumechanismen in natürlichen Behandlungssystemen zur Wasserwiederverwendung, wozu es in der Literatur bisher nur wenige Angaben gibt. Im Rahmen der Dissertation wurden Proben aus zwei Systemen analysiert, einem im Pilotmaßstab entwickelten oberirdischen sequenziellen Biofiltrationssystem (SBF) und einem großmaßstäblichen Bodenpassagen-System (SAT). Im SBF-System konnten hauptsächlich biologische Abbaumechanismen beobachtet werden, was durch die Entstehung biologischer TPs deutlich gezeigt wurde. Die Effizienz des Abbaus wurde dabei durch eine Zwischenbelüftung erhöht, die oxische Bedingungen hervorrief. Im SAT-System kam es zu einer Kombination von Bioabbau- und Sorptionsprozessen. Es wurde beobachtet, dass bei einigen biologisch abbaubaren Spurenstoffen ein geringerer Abbau erreicht wurde als im SBF-System, was auf unterschiedliche Redox-Bedingungen und eine andere mikrobielle Gemeinschaft zurückzuführen war. Als Vorteil des SAT-Systems gegenüber des SBF erwies sich die Sorptionsfähigkeit des natürlichen Bodens. Vor allem positiv geladene Spurenstoffe zeigten eine Entfernung aufgrund von ionischen Wechselwirkungen mit negativ geladenen Bodenpartikeln. Auf der Grundlage ihrer physikalisch-chemischen Eigenschaften bei Umgebungs-pH, ihres Entfernungsgrades in den untersuchten Systemen und ihres Vorkommens im einfließenden Wasser konnte eine Auswahl von prozessbasierten Indikatorsubstanzen vorgeschlagen werden.
In den vorherigen Arbeiten wurde in Kläranlagenabläufen häufig ein Spurenstoff in erhöhten Konzentrationen nachgewiesen, der bisher wenig im Fokus der Umweltforschung stand: das Antidiabetikum Sitagliptin (STG). STG zeigt nur eine geringe Abbaubarkeit in biologischen Systemen. Daher wurde untersucht, inwieweit eine chemische Aufbereitung mittels Ozonung einen Abbau gewährleisten kann. STG weist in seiner Struktur ein aliphatisches primäres Amin als entscheidende Angriffsstelle für das Ozonmolekül auf. In der Literatur finden sich kaum Informationen zum Verhalten dieser funktionellen Gruppe während der Ozonung. Die in dieser Dissertation erzielten Ergebnisse können daher exemplarisch für andere Spurenstoffe mit Amingruppen herangezogen werden. Es zeigte sich eine pH-abhängige Abbaukinetik aufgrund der Protonierung des primären Amins bei niedrigen pH-Werten. Bei für die Umwelt und Kläranlagen typischen pH-Werten im Bereich 6 – 8 wies STG Abbaukinetiken mittels Ozon im Bereich 103 M-1s-1 auf, mit einem vollständigen Abbau kann allerdings erst bei deutlich höheren pH-Werten > 9 gerechnet werden. Die Transformation des primären Amins zu einer Nitro-Gruppe wurde als Hauptabbaumechanismus in der Ozonung identifiziert. Ebenfalls wurde die Entstehung weiterer TPs wie z.B. eines Diketons und Trifluoressigsäure (TFA) beobachtet. Untersuchungen an einer Pilotanlage, bei der die Ozonung unter realen Bedingungen mit dem Ablauf einer konventionellen Kläranlage durchgeführt wurde, bestätigte die Ergebnisse der Laboruntersuchungen: STG wurde auch bei einer hohen Ozondosis nicht vollständig entfernt und die Nitro-Verbindung erwies sich als Haupt-TP, das weder bei weiterer Ozonung noch in einer nachgeschalteten biologischen Behandlung abgebaut wurde. Es ist daher davon auszugehen, dass unter realen Bedingungen sowohl eine Restkonzentration an STG als auch das Haupt-TP sowie weitere TPs wie TFA im Ablauf einer Kläranlage bestehend aus konventioneller biologischer Aufreinigung, Ozonung und nachgeschalteter biologischer Aufreinigung auffindbar sind.
We consider variational discretization of three different optimal control problems.
The first being a parabolic optimal control problem governed by space-time measure controls. This problem has a nice sparsity structure, which motivates our aim to achieve maximal sparsity on the discrete level. Due to the measures on the right hand side of the partial differential equation, we consider a very weak solution theory for the state equation and need an embedding into the continuous functions for the pairings to make sense. Furthermore, we employ Fenchel duality to formulate the predual problem and give results on solution theory of both the predual and the primal problem. Later on, the duality is also helpful for the derivation of algorithms, since the predual problem can be differentiated twice so that we can apply a semismooth Newton method. We then retrieve the optimal control by duality relations.
For the state discretization we use a Petrov-Galerkin method employing piecewise constant states and piecewise linear and continuous test functions in time. For the space discretization we choose piecewise linear and continuous functions. As a result the controls are composed of Dirac measures in space-time, centered at points on the discrete space-time grid. We prove that the optimal discrete states and controls converge strongly in L^q and weakly-* in Μ, respectively, to their smooth counterparts, where q ϵ (1,min{2,1+2/d}] is the spatial dimension. The variational discrete version of the state equation with the above choice of spaces yields a Crank-Nicolson time stepping scheme with half a Rannacher smoothing step.
Furthermore, we compare our approach to a full discretization of the corresponding control problem, precisely a discontinuous Galerkin method for the state discretization, where the discrete controls are piecewise constant in time and Dirac measures in space. Numerical experiments highlight the sparsity features of our discrete approach and verify the convergence results.
The second problem we analyze is a parabolic optimal control problem governed by bounded initial measure controls. Here, the cost functional consists of a tracking term corresponding to the observation of the state at final time. Instead of a regularization term for the control in the cost functional, we consider a bound on the measure norm of the initial control. As in the first problem we observe a sparsity structure, but here the control resides only in space at initial time, so we focus on the space discretization to achieve maximal sparsity of the control. Again, due to the initial measure in the partial differential equation, we rely on a very weak solution theory of the state equation.
We employ a dG(0) approximation of the state equation, i.e. we choose piecewise linear and continuous functions in space, which are piecewise constant in time for our ansatz and test space. Then, the variational discretization of the problem together with the optimality conditions induce maximal discrete sparsity of the initial control, i.e. Dirac measures in space. We present numerical experiments to illustrate our approach and investigate the sparsity structure
As third problem we choose an elliptic optimal control governed by functions of bounded variation (BV) in one space dimension. The cost functional consists of a tracking term for the state and a BV-seminorm in terms of the derivative of the control. We derive a sparsity structure for the derivative of the BV control. Additionally, we utilize the mixed formulation for the state equation.
A variational discretization approach with piecewise constant discretization of the state and piecewise linear and continuous discretization of the adjoint state yields that the derivative of the control is a sum of Dirac measures. Consequently the control is a piecewise constant function. Under a structural assumption we even get that the number of jumps of the control is finite. We prove error estimates for the variational discretization approach in combination with the mixed formulation of the state equation and confirm our findings in numerical experiments that display the convergence rate.
In summary we confirm the use of variational discretization for optimal control problems with measures that inherit a sparsity. We are able to preserve the sparsity on the discrete level without discretizing the control variable.
The erosion of the closed innovation paradigm in conjunction with increasing competitive pressure has boosted the interest of both researchers and organizations in open innovation. Despite such rising interest, several companies remain reluctant to open their organizational boundaries to practice open innovation. Among the many reasons for such reservation are the pertinent complexity of transitioning toward open innovation and a lack of understanding of the procedures required for such endeavors. Hence, this thesis sets out to investigate how organizations can open their boundaries to successfully transition from closed to open innovation by analyzing the current literature on open innovation. In doing so, the transitional procedures are structured and classified into a model comprising three phases, namely unfreezing, moving, and institutionalizing of changes. Procedures of the unfreezing phase lay the foundation for a successful transition to open innovation, while procedures of the moving phase depict how the change occurs. Finally, procedures of the institutionalizing phase contribute to the sustainability of the transition by employing governance mechanisms and performance measures. Additionally, the individual procedures are characterized along with their corresponding barriers and critical success factors. As a result of this structured depiction of the transition process, a guideline is derived. This guideline includes the commonly employed actions of successful practitioners of open innovation, which may serve as a baseline for interested parties of the paradigm. With the derivation of the guideline and concise depiction of the individual transitional phases, this thesis consequently reduces the overall complexity and increases the comprehensibility of the transition and its implications for organizations.
The goal of this Bachelor thesis is to implement and evaluate the "Simulating of Collective Misbelief"-model into the NetLogo programming language. Therefore, the model requirements have to be specified and implemented into the NetLogo environment. Further tool-related re-quirements have to be specified to enable the model to work in NetLogo. After implementation several simulations will be conducted to answer the research question stated above.
The formulation of the decoding problem for linear block codes as an integer program (IP) with a rather tight linear programming (LP) relaxation has made a central part of channel coding accessible for the theory and methods of mathematical optimization, especially integer programming, polyhedral combinatorics and also algorithmic graph theory, since the important class of turbo codes exhibits an inherent graphical structure. We present several novel models, algorithms and theoretical results for error-correction decoding based on mathematical optimization. Our contribution includes a partly combinatorial LP decoder for turbo codes, a fast branch-and-cut algorithm for maximum-likelihood (ML) decoding of arbitrary binary linear codes, a theoretical analysis of the LP decoder's performance for 3-dimensional turbo codes, compact IP models for various heuristic algorithms as well as ML decoding in combination with higher-order modulation, and, finally, first steps towards an implementation of the LP decoder in specialized hardware. The scientific contributions are presented in the form of seven revised reprints of papers that appeared in peer-reviewed international journals or conference proceedings. They are accompanied by an extensive introductory part that reviews the basics of mathematical optimization, coding theory, and the previous results on LP decoding that we rely on afterwards.
We are entering the 26th year from the time the World Wide Web (WWW) became reality. Since the birth of the WWW in 1990, the Internet and therewith websites have changed the way businesses compete, shifting products, services and even entire markets.
Therewith, gathering and analysing visitor traffic on websites can provide crucial information to un- derstand customer behavior and numerous other aspects.
Web Analytics (WA) tools offer a quantity of diverse functionality, which calls for complex decision- making in information management. Website operators implement Web Analytic tools such as Google Analytics to analyse their website for the purpose of identifying web usage to optimise website design and management. The gathered data leads to emergent knowledge, which provides new marketing opportunities and can be used to improve business processes and understand customer behavior to increase profit. Moreover, Web Analytics plays a significant role to measure performance and has therefore become an important component in web-based environments to make business decisions.
However, many small and medium –sized enterprises try to keep up with the web business competi- tion, but do not have the equivalent resources in manpower and knowledge to stand the pace, there- fore some even resign entirely on Web Analytics.
This research project aims to develop a Web Analytics framework to assist small and medium-sized enterprises in making better use of Web Analytics. By identifying business requirements of SMEs and connecting them to the functionality of Google Analytics, a Web Analytics framework with attending guidelines is developed, which guides SMEs on how to proceed in using Google Analytics to achieve actionable outcomes.
This paper documents the development of an abstract physics layer (APL) for Simspark. After short introductions to physics engines and Simspark, reasons why an APL was developed are explained. The biggest part of this paper describes the new design and why certain design choices were made based on requirements that arose during developement. It concludes by explaining how the new design was eventually implemented and what future possibilities the new design holds.
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.
Softwaresprachen und Technologien zu verstehen, die bei der Entwicklung einer Software verwendet werden, ist eine alltägliche Herausforderung für Software Engineers. Textbasierte Dokumentationen und Codebeispiele sind typische Hilfsmittel, die zu einem besseren Verständnis führen sollen. In dieser Dissertation werden verschiedene Forschungsansätze beschrieben, wie existierende Textpassagen und Codebeispiele identifiziert und miteinander verbunden werden können. Die Entdeckung solcher bereits existierender Ressourcen soll dabei helfen Softwaresprachen und Technologien auf einem konzeptionellen Level zu verstehen und zu vergleichen. Die Forschungsbeiträge fokussieren sich auf die folgenden Fragen, die später präzisiert werden. Welche existierenden Ressourcen lassen sich systematisch identifizieren, um strukturiertes Wissen zu extrahieren? Wie lassen sich die Ressourcen extrahieren? Welches Vokabular wird bereits in der Literatur verwendet, um konzeptionelles Wissen zur Struktur und Verwendung einer Software auszudrücken? Wie lassen sich Beiträge auf Wikipedia wiederverwenden? Wie können Codebeispiele zur Verwendung von ausgewählten Technologien auf GitHub gefunden werden? Wie kann ein Modell, welches Technologieverwendung repräsentiert, reproduzierbar konstruiert werden? Zur Beantwortung der Forschungsfragen werden qualitative Forschungsmethoden verwendet, wie zum Beispiel Literaturstudien. Des Weiteren werden Methoden entwickelt und
evaluiert, um relevante Artikel auf Wikipedia, relevante Textpassagen in der Literatur und Codebeispiele auf GitHub zu verlinken. Die theoretischen Beiträge werden in Fallstudien evaluiert. Die folgenden wissenschaftlichen Beiträge werden dabei erzielt: i.) Eine Referenzsemantik zur Formalisierung von Typen und Relationen in einer sprachfokussierten Beschreibung von Software; ii.) Ein Korpus bestehend aus Wikipedia Artikeln zu einzelnen Softwaresprachen; iii) Ein Katalog mit textuell beschriebenen Verwendungsmustern einer Technologie zusammen mit Messergebnissen zu deren Frequenz auf GitHub; iv.) Technologiemodelle, welche sowohl mit verschiedenen existierenden Codebeispielen als auch mit Textpassagen verknüpft sind.
Ontologien sind wichtige Werkzeuge zur Wissensrepräsentation und elementare Bausteine des Semantic Web. Sie sind jedoch nicht statisch und können sich über die Zeit verändern. Die Gründe hierfür sind vielfältig: Konzepte innerhalb einer Ontologie können fehlerhaft modelliert worden sein, die von der Ontologie repräsentierte Domäne kann sich verändern oder eine Ontologie kann wiederverwendet werden und muss an den neuen Kontext angepasst oder mit bestehenden Ontologien verbunden werden. Die Schwierigkeit dieses Prozesses hat zur Entstehung des Forschungsfeldes der Ontology Change geführt. Das Entfernen von Wissen aus Ontologien ist ein wichtiger Aspekt dieses Änderungsprozesses, da selbst das Hinzufügen neuen Wissens zu einer Ontologie das Entfernen bestehenden Wissens notwendig machen kann, falls dieses mit den neuen Vorstellungen in Konflikt steht. Dieses Entfernen muss jedoch wohldurchdacht sein, da das Ändern bestehender Konzepte leicht zu viel Wissen aus der Ontologie entfernen oder die semantische Bedeutung der Konzepte auf eine potenziell unerwartete Weise verändern kann. In dieser Arbeit wird daher ein formaler Operator zum präzisen Entfernen von Wissen aus Konzepten vorgestellt. Dieser basiert auf der Beschreibungslogik EL und baut partiell auf den Postulaten für Belief Set und Belief Base Contraction sowie der Arbeit von Suchanek et al. auf. Hierfür wird zunächst ein Einstieg in das Thema Ontologien und die Ontologiesprache OWL 2 gegeben und das Problemfeld der Ontology Change wird erläutert. Es wird dann gezeigt, wie ein formaler Operator diesen Prozess unterstützen kann und weshalb die Beschreibungslogik EL einen guten Ausgangspunkt für die Entwicklung eines solchen Operators darstellt. Anschließend wird ein Einblick in das Feld der Beschreibungslogiken gegeben. Hierfür wird die Geschichte der Beschreibungslogik kurz umrissen, Anwendungsgebiete werden genannt und es werden Standardprobleme in dieser Logik erläutert. In diesem Zusammenhang wird die Beschreibungslogik EL formal eingeführt. In einem nächsten Schritt werden verwandte Arbeiten untersucht und es wird gezeigt, warum das Recovery- und Relevance-Postulat für das Entfernen von Wissen aus Konzepten nicht unmittelbar anwendbar ist. Die hier gewonnenen Erkenntnisse werden anschließend dazu genutzt, die Anforderungen an den Operator zu formalisieren. Diese basieren hauptsächlich auf den Postulaten für Belief Set und Belief Base Contraction. Zusätzlich werden weitere Eigenschaften formuliert welche den Verlust des Recovery- bzw. Relevance-Postulates ausgleichen sollen. In einem nächsten Schritt wird der Operator definiert und es wird gezeigt, dass diese Definition das präzise Entfernen von Wissen aus EL-Konzepten gestattet. Mittels formaler Beweise wird zudem gezeigt, dass diese Definition alle zuvor aufgestellten Anforderungen erfüllt. In einem weiteren Beispiel wird dargestellt, wie der Operator in Verbindung mit sogenannten Laconic Justifications verwendet werden kann, um einen menschlichen Ontology-Editor durch das automatisierte Entfernen von unerwünschten Konsequenzen aus der Ontologie zu unterstützen. Aufbauend auf Algorithmen, welche aus der formalen Definition des Operators abgeleitet wurden, wird ein Plugin zum Entfernen von Wissen aus Ontologien für den Ontology-Editor Protégé vorgestellt. Anschließend werden die bisherigen Erkenntnisse zusammengefasst und es wird ein Fazit gezogen. Die Arbeit schließt mit einem Ausblick über mögliche zukünftige Forschung.
In Western personnel psychology, competence- and control beliefs (CCB) are of widespread use to predict typical work-related outcomes such as well-being, achievement motivation and job performance. The predictive value and comprehension of CCB in East Africa is examined, comparing a Kenyan target with a German source sample (N=143). Responses to personality tests included qualitative interviews on items capturing control orientations (self concept of ability, internality, powerful others, and chance). Linear regression analyses,
explorative factor analyses, and a procrustean target rotation showed comparable, but not fully congruent predictability for the connection of CCB with outcome variables. Factor structures of control responses did not resemble each other sufficiently. Content analyses including scale intercorrelations, quantitative and qualitative item information served for an explanation of this predictability gap, specifying differences between the German and Kenyan samples that are associated with the social-relational domain of personality. Results
fit in the picture depicted by the African Ubuntu philosophy and the South African Personality Inventory project (SAPI), both emphasizing social-relational aspects. In particular, the powerful others control orientation diverges the most between the cultures. Being perceived as a negative and external factor in the German sample with its individualistic culture, powerful others is of mixed emotional quality and just as well internal, when asked for in the Kenyan sample with its Ubuntu-worldview. An uncritical transfer of CCB measures from one culture to another is assumed to be inappropriate. More emic-etic based research is demanded concerning intra- and intercultural variability of CCB to depict a
transcultural applicable model.
Scientific and public interest in epidemiology and mathematical modelling of disease spread has increased significantly due to the current COVID-19 pandemic. Political action is influenced by forecasts and evaluations of such models and the whole society is affected by the corresponding countermeasures for containment. But how are these models structured?
Which methods can be used to apply them to the respective regions, based on real data sets? These questions are certainly not new. Mathematical modelling in epidemiology using differential equations has been researched for quite some time now and can be carried out mainly by means of numerical computer simulations. These models are constantly being refinded and adapted to corresponding diseases. However, it should be noted that the more complex a model is, the more unknown parameters are included. A meaningful data adaptation thus becomes very diffcult. The goal of this thesis is to design applicable models using the examples of COVID-19 and dengue, to adapt them adequately to real data sets and thus to perform numerical simulations. For this purpose, first the mathematical foundations are presented and a theoretical outline of ordinary differential equations and optimization is provided. The parameter estimations shall be performed by means of adjoint functions. This procedure represents a combination of static and dynamical optimization. The objective function corresponds to a least squares method with L2 norm which depends on the searched parameters. This objective function is coupled to constraints in the form of ordinary differential equations and numerically minimized, using Pontryagin's maximum (minimum) principle and optimal control theory. In the case of dengue, due to the transmission path via mosquitoes, a model reduction of an SIRUV model to an SIR model with time-dependent transmission rate is performed by means of time-scale separation. The SIRUV model includes uninfected (U) and infected (V ) mosquito compartments in addition to the susceptible (S), infected (I) and recovered (R) human compartments, known from the SIR model. The unknwon parameters of the reduced SIR model are estimated using data sets from Colombo (Sri Lanka) and Jakarta (Indonesia). Based on this parameter estimation the predictive power of the model is checked and evaluated. In the case of Jakarta, the model is additionally provided with a mobility component between the individual city districts, based on commuter data. The transmission rates of the SIR models are also dependent on meteorological data as correlations between these and dengue outbreaks have been demonstrated in previous data analyses. For the modelling of COVID-19 we use several SEIRD models which in comparison to the SIR model also take into account the latency period and the number of deaths via exposed (E) and deaths (D) compartments. Based on these models a parameter estimation with adjoint functions is performed for the location Germany. This is possible because since the beginning of the pandemic, the cumulative number of infected persons and deaths
are published daily by Johns Hopkins University and the Robert-Koch-Institute. Here, a SEIRD model with a time delay regarding the deaths proves to be particularly suitable. In the next step, this model is used to compare the parameter estimation via adjoint functions with a Metropolis algorithm. Analytical effort, accuracy and calculation speed are taken into account. In all data fittings, one parameter each is determined to assess the estimated number of unreported cases.
Wir leben in einer Welt, in der sich Umweltkrisen immer weiter zuspitzen. Um diese Krisen zu entschärfen, braucht es einen sozial-ökologischen Wandel, der mit Verhaltensänderungen in verschiedenen Bereichen des täglichen Lebens einhergehen muss. Ausgehend von dieser gesellschaftlichen Aufgabe, befasst sich die vorliegende Dissertation mit der Frage, wie Verhaltensänderungen auf individueller Ebene angestoßen werden können. Mit dem weltweiten Problem von Plastik in der Umwelt wird ein aktuelles und sozialwissenschaftlich wenig erforschtes Themenfeld aufgegriffen. Es wird untersucht, welche psychologischen Faktoren einen Einfluss darauf haben, den eigenen Plastikkonsum zu reduzieren. Der Fokus liegt dabei insbesondere auf Plastikverpackungen, die den größten Anteil der derzeitigen Plastikproduktion ausmachen. Eine Barriere, die das Aufnehmen von neuen Verhaltensweisen erschwert, stellen die eigenen Gewohnheiten dar. Phasen von Umbrüchen, wie der Umzug in eine neue Stadt, gelten als vielversprechend zur Veränderung von Gewohnheiten. Die Dissertation untersucht daher, ob solche Phasen des Wandels ein Gelegenheitsfenster öffnen können, um alte Gewohnheiten zu durchbrechen und Verhaltensänderungen anzustoßen. Vier Manuskripte nähern sich diesem Thema von einem zunächst breiten Fokus einer Literaturstudie bis hin zu fokussierten Interventionsstudien an. Das Literaturreview (Manuskript 1) fasst 187 Studien zum Umgang mit Plastik aus sozialwissenschaftlicher Perspektive zusammen. Darauf aufbauend, untersucht eine Online-Studie (N = 648) plastikfreie Verhaltensintentionen (Manuskript 2). In einem Strukturgleichungsmodell werden Prädiktoren für Verhaltensintentionen im privaten sowie politischen Bereich analysiert. Zwei Experimentalstudien im Pre-Post-Design schließen an das Verhalten im Privaten an (Manuskript 3 + 4). Es wird untersucht, ob eine Intervention, die während der Fastenzeit (N =140) oder während eines Aktionsmonats (N = 366) präsentiert wird, ein Gelegenheitsfenster zur Konsumreduktion von Plastikverpackungen darstellen kann. Die Ergebnisse der empirischen Arbeiten weisen Moral- und Kontrollüberzeugungen als stärkste Prädiktoren für Verhaltensreduktionen aus. Der Zeitpunkt einer Intervention beeinflusst zudem die Wahrscheinlichkeit ein neues Verhalten auszuprobieren. Die Studien zeigen erste Belege, dass Gelegenheitsfenster umweltfreundliche Verhaltensänderungen im Kontext des Plastikkonsums erleichtern können. Theoretische und praktische Implikationen, wie Gelegenheitsfenstern zu einer sozial-ökologischen Transformation beigetragen können, werden diskutiert.
Mathematical models of species dispersal and the resilience of metapopulations against habitat loss
(2021)
Habitat loss and fragmentation due to climate and land-use change are among the biggest threats to biodiversity, as the survival of species relies on suitable habitat area and the possibility to disperse between different patches of habitat. To predict and mitigate the effects of habitat loss, a better understanding of species dispersal is needed. Graph theory provides powerful tools to model metapopulations in changing landscapes with the help of habitat networks, where nodes represent habitat patches and links indicate the possible dispersal pathways between patches.
This thesis adapts tools from graph theory and optimisation to study species dispersal on habitat networks as well as the structure of habitat networks and the effects of habitat loss. In chapter 1, I will give an introduction to the thesis and the different topics presented in this thesis. Chapter 2 will then give a brief summary of tools used in the thesis.
In chapter 3, I present our model on possible range shifts for a generic species. Based on a graph-based dispersal model for a generic aquatic invertebrate with a terrestrial life stage, we developed an optimisation model that models dispersal directed to predefined habitat patches and yields a minimum time until these patches are colonised with respect to the given landscape structure and species dispersal capabilities. We created a time-expanded network based on the original habitat network and solved a mixed integer program to obtain the minimum colonisation time. The results provide maximum possible range shifts, and can be used to estimate how fast newly formed habitat patches can be colonised. Although being specific for this simulation model, the general idea of deriving a surrogate can in principle be adapted to other simulation models.
Next, in chapter 4, I present our model to evaluate the robustness of metapopulations. Based on a variety of habitat networks and different generic species characterised by their dispersal traits and habitat demands, we modeled the permanent loss of habitat patches and subsequent metapopulation dynamics. The results show that species with short dispersal ranges and high local-extinction risks are particularly vulnerable to the loss of habitat across all types of networks. On this basis, we then investigated how well different graph-theoretic metrics of habitat networks can serve as indicators of metapopulation robustness against habitat loss. We identified the clustering coefficient of a network as the only good proxy for metapopulation robustness across all types of species, networks, and habitat loss scenarios.
Finally, in chapter 5, I utilise the results obtained in chapter 4 to identify the areas in a network that should be improved in terms of restoration to maximise the metapopulation robustness under limited resources. More specifically, we exploit our findings that a network’s clustering coefficient is a good indicator for metapopulation robustness and develop two heuristics, a Greedy algorithm and a deducted Lazy Greedy algorithm, that aim at maximising the clustering coefficient of a network. Both algorithms can be applied to any network and are not specific to habitat networks only.
In chapter 6, I will summarize the main findings of this thesis, discuss their limitations and give an outlook of future research topics.
Overall this thesis develops frameworks to study the behaviour of habitat networks and introduces mathematical tools to ecology and thus narrows the gap between mathematics and ecology. While all models in this thesis were developed with a focus on aquatic invertebrates, they can easily be adapted to other metapopulations.
Typischerweise erweitern Augmented Reality (AR)-Anwendungen die Sicht des Benutzers auf die reale Welt um virtuelle Objekte.
In den letzten Jahren hat AR zunehmend an Popularität und Aufmerksamkeit gewonnen. Dies hat zu Verbesserungen der benötigten Technologien geführt. AR ist dadurch für fast jeden zugänglich geworden.
Forscher sind dem Ziel einer glaubwürdigen AR, in der reale und virtuelle Welten nahtlos miteinander verbunden sind, einen großen Schritt näher gekommen. Sie konzentrieren sich hauptsächlich auf Themen wie Tracking, Anzeige-Technologien und Benutzerinteraktion und schenken der visuellen und physischen Kohärenz bei der Kombination realer und virtueller Objekte wenig Aufmerksamkeit. Beispielsweise sollen virtuelle Objekte nicht nur auf die Eingaben des Benutzers reagieren, sondern auch mit realen Objekten interagieren. Generell wird AR glaubwürdiger und realistischer, wenn virtuelle Objekte fixiert oder verankert in der realen Szene erscheinen, sich nicht von der realen Szene unterscheiden und auf Veränderungen dieser Szene reagieren.
Diese Arbeit untersucht drei Herausforderungen im Bereich Maschinelles Sehen um dem Ziel einer glaubwürdig kombinierten Welt näher zu kommen, in der virtuelle Objekte wie reale erscheinen und sich ebenso verhalten.
Diese Dissertation konzentriert sich als erstes auf das bekannte Tracking- und Registrierungsproblem. Hierzu wird die Herausforderung von Tracking und Registrierung diskutiert und ein Ansatz vorgestellt, um die Position und den Blickpunkt des Benutzers zu schätzen, so dass virtuelle Objekte in der realen Welt fest verankert erscheinen. Linienmodelle, die dem Erscheinungsbild entsprechen und nur für Trackingzwecke relevante Kanten beinhalten, ermöglichen eine absolute Registrierung in der realen Welt und ein robustes Tracking. Einerseits ist es nicht notwendig, viel Zeit in die manuelle Erstellung geeigneter Modelle zu investieren, andererseits ist das Tracking in der Lage mit Änderungen innerhalb des zu verfolgenden Objekts oder Szene umzugehen. Versuche haben gezeigt, dass die Verwendung von solchen Linienmodellen die Robustheit, Genauigkeit und Re-initialisierungsgeschwindigkeit des Tracking-Prozesses verbessert haben.
Zweitens beschäftigt sich diese Dissertation mit dem Thema der Oberflächenrekonstruk\-tion einer realen Umgebung und präsentiert einen Algorithmus zur Optimierung einer laufenden Oberflächenrekonstruktion. Vollständige 3D-Oberflächenrekonstruktionen einer Szene
eröffnen neue Möglichkeiten um realistischere AR-Anwendungen zu erstellen. Verschiedene Interaktionen zwischen realen und virtuellen Objekten, wie Kollisionen und Verdeckungen, können physikalisch korrekt behandelt werden. Während sich die bisherigen Methoden darauf konzentrierten die Oberflächenrekonstruktionen nach einem Aufnahmeschritt zu verbessern, wird die Rekonstruktion während der Aufnahme erweitert, Löcher werden geschlossen und Rauschen wird reduziert. Um eine unbekannte Umgebung zu erkunden muss der Benutzer keine Vorbereitungen treffen. Das Scannen der Szene oder eine vorhergehende Auseinandersetzung mit der zugrundeliegenden Technologie ist somit nicht notwendig.
In Experimenten lieferte der Ansatz realistische Ergebnisse, bei denen bekannte Oberflächen für verschiedene Oberflächentypen erweitert und Löcher plausibel gefüllt wurden.
Anschließend konzentriert sich diese Dissertation auf die Behandlung von realistischen Verdeckungen zwischen realer und virtueller Welt. Hierzu wird die Herausforderung der Verdeckung als Alpha Matting Problem formuliert. Die vorgestellte Methode überwindet die Grenzen moderner Methoden, indem ein Überblendungskoeffizienten pro Pixel der gerenderten virtuellen Szene schätzt wird, anstatt nur deren Sichtbarkeit zu berechnen. In mehreren Experimenten und Vergleichen mit anderen Methoden hat sich die Verdeckungsbehandlung durch Alpha Matting als robust erwiesen und kann mit Daten, die durch preiswerte Sensoren aufgenommen wurden, umgehen. Hinsichtlich der Qualität, des Realismus und der praktischen Anwendbarkeit übertrifft die Methode die Ergebnisse von bisherigen Ansätzen.
Des Weiteren kann die Methode mit verrauschten Tiefendaten umgehen und liefert realistische Ergebnisse in Regionen, in denen Vorder- und Hintergrund nicht strikt voneinander trennbar sind (z.B. bei Objekten mit einer undeutlichen Kontur oder durch Bewegungsunschärfe).