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In automated theorem proving, there are some problems that need information on the inequality of certain constants. In most cases this information is provided by adding facts which explicitly state that two constants are unequal. Depending on the number of constants, a huge amount of this facts can clutter the knowledge base and distract the author and readers of the problem from its actual proposition. For most cases it is save to assume that a larger knowledge base reduces the performance of a theorem prover, which is another drawback of explicit inequality facts. Using the unique name assumption in those reasoning tasks renders the introduction of inequality facts obsolete as the unique name assumptions states that two constants are identical iff their interpretation is identical. Implicit handling of non-identical constants makes the problems easier to comprehend and reduces the execution time of reasoning. In this thesis we will show how to integrate the unique name assumption into the E-hyper tableau calculus and that the modified calculus is sound and complete. The calculus will be implemented into the E-KRHyper theorem prover and we will show, by empiric evaluation, that the changed implementation, which is able to use the unique name assumption, is superior to the traditional version of E-KRHyper.
Regarding the rapidly growing amount of data produced every year and the increasing acceptance of Enterprise 2.0 enterprises have to care about the management of their data more and more. Content created and stored in an uncoordinated manner can lead to data-silos (Williams & Hardy 2011, p.57), which result in long search times, inaccessible data and in consequence monetary losses. The "expanding digital universe" forces enterprises to develop new archiving solutions and records management policies (Gantz et al. 2007, p.13). Enterprise Content Management (ECM) is the research field that deals with these challenges. It is placed in the scientific context of Enterprise Information Management. This thesis aims to find out to what extent current Enterprise Content Management Systems (ECMS) support these new requirements, especially concerning the archiving of Enterprise 2.0 data. For this purpose, three scenarios were created to evaluate two different kinds of ECMS (one Open Source - and one proprietary system) chosen on the basis of a short marketrnresearch. The application of the scenarios reveals that the system vendors actually face the industry- concerns: both tools provide functionality for the archiving of data arising from online collaboration and also business records management capabilities but the integration of those topics is not, or is only inconsistently solved. At this point new questions - such as, "Which datarngenerated in an Enterprise 2.0 is worth being a record?" - arise and should be examined in future research.
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.
Magnetic resonance (MR) tomography is an imaging method, that is used to expose the structure and function of tissues and organs in the human body for medical diagnosis. Diffusion weighted (DW) imaging is a specific MR imaging technique, which enables us to gain insight into the connectivity of white matter pathways noninvasively and in vivo. It allows for making predictions about the structure and integrity of those connections. In clinical routine this modality finds application in the planning phase of neurosurgical operations, such as in tumor resections. This is especially helpful if the lesion is deeply seated in a functionally important area, where the risk of damage is given. This work reviews the concepts of MR imaging and DW imaging. Generally, at the current resolution of diffusion weighted data, single white matter axons cannot be resolved. The captured signal rather describes whole fiber bundles. Beside this, it often appears that different complex fiber configurations occur in a single voxel, such as crossings, splittings and fannings. For this reason, the main goal is to assist tractography algorithms who are often confound in such complex regions. Tractography is a method which uses local information to reconstruct global connectivities, i.e. fiber tracts. In the course of this thesis, existing reconstruction methods such as diffusion tensor imaging (DTI) and q-ball imaging (QBI) are evaluated on synthetic generated data and real human brain data, whereas the amount of valuable information provided by the individual reconstruction mehods and their corresponding limitations are investigated. The output of QBI is the orientation distribution function (ODF), where the local maxima coincides with the underlying fiber architecture. We determine those local maxima. Furthermore, we propose a new voxel-based classification scheme conducted on diffusion tensor metrics. The main contribution of this work is the combination of voxel-based classification, local maxima from the ODF and global information from a voxel- neighborhood, which leads to the development of a global classifier. This classifier validates the detected ODF maxima and enhances them with neighborhood information. Hence, specific asymmetric fibrous architectures can be determined. The outcome of the global classifier are potential tracking directions. Subsequently, a fiber tractography algorithm is designed that integrates along the potential tracking directions and is able to reproduce splitting fiber tracts.
Virtual Goods + ODRL 2012
(2012)
This is the 10th international workshop for technical, economic, and legal aspects of business models for virtual goods incorporating the 8th ODRL community group meeting. This year we did not call for completed research results, but we invited PhD students to present and discuss their ongoing research work. In the traditional international group of virtual goods and ODRL researchers we discussed PhD research from Belgium, Brazil, and Germany. The topics focused on research questions about rights management in the Internet and e-business stimulation. In the center of rights management stands the conception of a formal policy expression that can be used for human readable policy transparency, as well as for machine readable support of policy conformant systems behavior up to automatic policy enforcement. ODRL has proven to be an ideal basis for policy expressions, not only for digital copy rights, but also for the more general "Policy Awareness in the World of Virtual Goods". In this sense, policies support the communication of virtual goods, and they are a virtualization of rules-governed behavior themselves.
The World Wide Web (WWW) has become a very important communication channel. Its usage has steadily grown within the past. Interest by website owners in identifying user behaviour has been around since Tim Berners-Lee developed the first web browser in 1990. But as the influence of the online channel today eclipses all other media the interest in monitoring website usage and user activities has intensified as well. Gathering and analysing data about the usage of websites can help to understand customer behaviour, improve services and potentially increase profit.
It is further essential for ensuring effective website design and management, efficient mass customization and effective marketing. Web Analytics (WA) is the area addressing these considerations. However, changing technologies and evolving Web Analytic methods and processes present a challenge to organisations starting with Web Analytic programmes. Because of lacking resources in different areas and other types of websites especially small and medium-sized enterprises (SME) as well as non-profit organisations struggle to operate WA in an effective manner.
This research project aims to identify the existing gap between theory, tool possibilities and business needs for undertaking Web Analytic programmes. Therefore the topic was looked at from three different ways: the academic literature, Web Analytic tools and an interpretative case study. The researcher utilized an action research approach to investigate Web Analytics presenting an holistic overview and to identify the gaps that exists. The outcome of this research project is an overall framework, which provides guidance for SMEs who operate information websites on how to proceed in a Web Analytic programme.
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.
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.
In this thesis the feasibility of a GPGPU (general-purpose computing on graphics processing units) approach to natural feature description on mobile phone GPUs is assessed. To this end, the SURF descriptor [4] has been implemented with OpenGL ES 2.0/GLSL ES 1.0 and evaluated across different mobile devices. The implementation is multiple times faster than a comparable CPU variant on the same device. The results proof the feasibility of modern mobile graphics accelerators for GPGPU tasks especially for the detection phase in natural feature tracking used in augmented reality applications. Extensive analysis and benchmarking of this approach in comparison to state of the art methods have been undertaken. Insights into the modifications necessary to adapt and modify the SURF algorithm to the limitations of a mobile GPU are presented. Further, an outlook for a GPGPU-based tracking pipeline on a mobile device is provided.