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Ziel des Verbundprojektes 3D-RETISEG ist es, ein optimiertes echtzeitfähiges Soft- und Hardwarepaket zur 2D/3D-Segmentierung und Klassifizierung basierend auf hierarchischen Inselstrukturen, und zur schnellen Volumenvisualisierung sehr großer Volumendaten aus komprimierten Datensätzen zu entwickeln. Die Entwicklungen sollen in konkreten Anwendungsfällen der Forschung und der Wirtschaft als marktreifes Modul in das Softwarepaket VGStudioMax integriert werden. In der Medizin, speziell bei der Segmentierung von Volumendatensätzen, die durch unterschiedliche Tomographietechniken (z.B. CT und MRI) erzeugt werden, liefern zweidimensionale Verfahren häufig eine unzureichende Qualität aufgrund der anisotropen Berücksichtigung der Rauminformationen. Bisher entwickelte dreidimensionale Verfahren sind, neben der der schlechten Verfügbarkeit ihrer Implementierungen, häufig nur für bestimmte Fragestellungen dediziert und daher für andere Anwendungsfälle schlecht adaptierbar. Weiterhin benötigen Verfahren, die gute Ergebnisse liefern, meist eine hohe Laufzeit. Dies ist aber speziell in medizinischen Anwendungen von großem Nachteil, da hier die Qualität der Ergebnisse in letzter Instanz von einem Experten beurteilt wird. Damit das Ergebnis schnell zu benutzerdefinierten Optimierungen durch Veränderung der Verfahrensparameter zur Verfügung steht, sollte ein Verfahren nur sehr kurze Rechenzeiten benötigen. Weist ein Verfahren eine geringe Laufzeit auf, so kann es außerdem intra-operativ eingesetzt werden. Der hier im Projekt verwendete 3D-Color-Structure-Code verspricht, ein besseres und generisches Verfahren zu ermöglichen.
Die Bedeutung von Innovation für die Sicherung der Unternehmensexistenz nimmt zu. Gerade im Bereich der Informations- und Kommunikationssysteme zwingen veränderte Rahmenbedingungen, verkürzte Produktlebenszyklen und verstärkter Wettbewerb viele Unternehmen zur Anpassung ihrer Innovationsgeschwindigkeit. Langfristiger Erfolg wird sich nur für die Unternehmen einstellen, denen es gelingt, durch technologische Innovationen ihre Wettbewerbsposition zu festigen oder auszubauen. Dies erfordert einen gesonderten Umgang mit technologischen Innovationen und verlangt nach einem Technologie- und Innovationsmanagement. Dabei ist nicht jede Innovation das Produkt einer einmaligen, möglicherweise gar spontanen Idee. Viele Innovationen entstehen aus der Integration oder Kombination bereits bewährter Technologien. Dies ist besonders interessant, wenn die originären Technologien Branchen entstammen, die nur noch marginale Wachstumsraten aufweisen. Aufbauend auf den Besonderheiten des Fallbeispiels Decision on Demand werden in diesem Artikel existierende Mängel etablierter Vorschläge für ein strategisches Technologie- und Innovationsmanagement identifiziert und die Rolle von modularer Technologieintegration als Alternative diskutiert.
Die folgende Arbeit soll einen Überblick über bestehende Lösungen zur Interaktion in Erweiterten Realitäten (Augmented Reality) schaffen. Hierzu werden anhand dreier grundlegender Betrachtungsweisen unterschiedliche Interaktionskonzepte und -umsetzungen sowohl von der technischen, als auch von der konzeptuellen Seite her, vorgestellt. Neben Fragen der Visualisierung werden unterschiedliche Typen von Benutzungsschnittstellen vorstellt. Den größten Teil nehmen die drei typischen Interaktionsaufgaben Selektion- und Manipulation, Navigation und Systemkontrolle und die damit verbundenen Interaktionstechniken ein. Die Inhalte des Arbeitsberichts beschränken sich auf den Einsatz von Interaktionelementen in Augmented Reality Umgebungen. Dies geschieht in Abgrenzung zu Forschungsarbeiten auf dem Gebiet zu Interaktionstechniken in Virtual Reality Umgebungen (vollimmersiv oder auch desktoporientiert). Zwar standen und stehen viele Interaktionstechniken aus dem Bereich VR in der AR Pate, doch haben sich gerade im Bereich der AR neue Techniken und Konzepte entwickelt. Folglich sollen VR Techniken nur dann betrachtet werden, wenn Sie in AR Anwendungen angewendet wurden bzw. wenn ihre Anwendung sinnvoll erscheint.
Networked RDF graphs
(2007)
Networked graphs are defined in this paper as a small syntactic extension of named graphs in RDF. They allow for the definition of a graph by explicitly listing triples as well as by SPARQL queries on one or multiple other graphs. By this extension it becomes possible to define a graph including a view onto other graphs and to define the meaning of a set of graphs by the way they reference each other. The semantics of networked graphs is defined by their mapping into logic programs. The expressiveness and computational complexity of networked graphs, varying by the set of constraints imposed on the underlying SPARQL queries, is investigated. We demonstrate the capabilities of networked graphs by a simple use case.
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.
Generalized methods for automated theorem proving can be used to compute formula transformations such as projection elimination and knowledge compilation. We present a framework based on clausal tableaux suited for such tasks. These tableaux are characterized independently of particular construction methods, but important features of empirically successful methods are taken into account, especially dependency directed backjumping and branch local operation. As an instance of that framework an adaption of DPLL is described. We show that knowledge compilation methods can be essentially improved by weaving projection elimination partially into the compilation phase.