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This paper describes a parallel algorithm for selecting activation functionsrnof an artifcial network. For checking the efficiency of this algorithm a count of multiplicative and additive operations is used.
Im Vergleich zu herkömmlicher Computergrafik (perspektivische Projektion) bietet Raytracing entscheidende Vorteile, die hauptsächlich in der vergleichsweise hohen physikalischen Korrektheit der Methode begründet sind. Die Schwächen liegen hingegen im immensen Rechenaufwand.
Ein Raytracer ist vergleichsweise so rechenintensiv, weil für jeden Pixel mindestens ein Strahl verschickt werden muss. Dieser muss gegen alle Objekte im Raum geschnitten werden. Hinzu kommen noch die Strahlen, die entstehen, wenn Strahlen an Objekten reflektiert werden (Rekursion). Um diesen Rechenaufwand zu verkleinern und zusätzlich ein besseres Bild zu erzeugen, soll der adaptive Sampler den Raytracer unterstützen. Der adaptive Sampler soll während des Rendervorgangs den progressiven Fortschritt in der Bildgenerierung beobachten und Pixel von der weiteren Berechnung ausschließen, für die sich ein zusätzliches Verschießen von Strahlen nicht mehr lohnt.
Anders als der rein progressive Raytracer hört der adaptive Sampler mit dem Konvergieren des Bildes auf zu rechnen. Der adaptive Sampler soll so dafür sorgen, dass schneller ein besseres Bild erzeugt wird und somit die Performanz gesteigert wird. Insgesamt erwartet man sich vom adaptiven Sampler Vorteile bei der Berechnung von bestimmten Szenen. Unter anderem eine Verbesserung bei Szenen mit rein diffus beleuchteten Bildbereichen, sowie eine Verbesserung bei Szenen mit unterschiedlich rechenintensiven Bildbereichen. Ein normaler Raytracer kann nicht beurteilen, wie sinnvoll seine Schüsse sind. Er kann nur mehr Strahlen verschießen, in der Hoffnung, das Bild damit effektiv zu verbessern.
Es gibt jedoch viele Szenarien, bei denen eine linear steigende Schussanzahl pro Pixel keine gleichmäßige Verbesserung im Bild erzeugt. Das bedeutet, dass Bereiche im Bild schon gut aussehen, während andere noch sehr verrauscht sind. Man möchte nun Bildbereiche, die bereits konvergiert sind, in denen sich ein weiterer Beschuss also nicht mehr bemerkbar macht, ausschließen und die Rechenleistung dort nutzen, wo man sie noch braucht.
Wichtig dabei ist, dass Pixel nicht ungewollt zu früh von der Berechnung ausgeschlossen werden, die nicht weit genug konvergiert sind. Der adaptive Sampler soll so lange arbeiten, bis jeder Pixel dauerhaft keine Änderungen mehr vorweist. Das bedeutet, dass die Wahrscheinlichkeit für eine signifikante Farbänderung eines Pixels durch Verschießen eines Strahls (bei mehreren Lichtquellen in RenderGin mehrere Strahlen pro Pixel) klein genug ist. Es wird zwar intern keine Wahrscheinlichkeit berechnet, jedoch bekommt der Raytracer eine Art Gedächtnis: Er speichert die Veränderungen im beleuchteten Bild und deren Verlauf in eigenen Gedächtnisbildern. Das "Gedächtnis" für das alte Bild (Zustand des Bildes in der letzten Iteration über die Pixel) repräsentiert dabei das Kurzzeitgedächtnis. Es ist absolut genau. Das Langzeitgedächtnis wird von drei verschiedenen Bildern repräsentiert. Das erste gibt die Anzahl der verschossenen Strahlen pro Pixel an. Das zweite ist ein Wahrheitswertebild, das für jeden Pixel angibt, ob dieser noch in die Berechnung einbezogen werden soll. Das dritte Bild gibt an, wie oft jeder Pixel eine Farbänderung vollzogen hat, die geringer ist als der geforderte Maximalabstand eines Pixels zu sich selbst (vor und nach dem Verschießen eines weiteren Strahls).
Mit diesen drei Bildern ist es möglich, zusätzliche quantitative Informationen zu den qualitativen Informationen des Vergleichs vom neuen und alten Bild zu berücksichtigen.
In dieser Arbeit kläre ich die Frage, ob die gewünschten Effekte eintreten und ob bei Integration in die bestehende Struktur von RenderGin ein Performanzgewinn möglich ist. Die Umsetzung eines adaptiven Samplers ist als Plug-In in der Software RenderGin von Numenus GmbH geschehen. RenderGin ist ein echtzeitfähiger, progressiver Raytracer, der sich durch seine Performanz auszeichnet. Die Bildgenerierung geschieht allein auf der CPU, die Grafikkarte wird lediglich zur Anzeige des erzeugten Bildes benötigt.
Die Umsetzung und Programmierung des Plug-Ins ist in Microsoft Visual Studio 2010 geschehen unter Verwendung des RenderGin SDK der Numenus GmbH.
As Enterprise 2.0 (E2.0) initiatives are gradually moving out of the early experimentation phase it is time to focus greater attention on examining the structures, processes and operations surrounding E2.0 projects. In this paper we present the findings of an empirical study to investigate and understand the reasons for initiating E2.0 projects and the benefits being derived from them. Our study comprises seven in-depth case studies of E2.0 implementations. We develop a classification and means of visualising the scope of E2.0 initiatives and use these methods to analyse and compare projects.
Our findings indicate a wide range of motivations and combinations of technology in use and show a strong emphasis towards the content management functionality of E2.0 technologies.
Durch das fehlerhafte Vergabemanagement und das ständige Wachstum an internetfähigen Geräten sind die IPv4-Adressen ausgeschöpft. Aus diesem Grund und den neuen Anforderungen, die an die Technik des Internets gestellt werden, ist das IPv6-Protokoll entwickelt worden. Dieses bietet einen vielfach größeren Adressraum und wird das IPv4-Protokoll nach und nach ersetzen. Jedoch müssen für das neue Internetprotokoll die Routing-Protokolle angepasst werden. In dieser Ausarbeitung wird das dynamische Routing-Protokoll RIPng aus der Familie der Inter-Gateway-Protokolle (IGP) analysiert. Mithilfe dieses Protokolls tauschen die Router innerhalb eines Netzwerkes untereinander Informationen über ihre Verbindungen aus. Des Weiteren werden die Grundlagen des IPv6-Protokolls, der verwendeten Protokoll-Algorithmen und des RIPv2-Protokolls erläutert. Im praktischen Teil der Ausarbeitung werden Eigenschaften von RIPng sowie das Counting-to-Infinity-Problem genauer betrachtet.
Diese Arbeit untersucht an einem realistischen Szenario den Ansatz der bildbasierten Integration von Software hinsichtlich seiner Praktizierbarkeit. Als praktische Aufgabe wird die Entwicklung eines Expertensystems für Online- Poker-Plattformen durchgeführt. Die wichtigsten, zu untersuchenden Aspekte sind der Aufwand der Implementierung, die Performance und die Qualität dieses Ansatzes.
Cloud Computing is a topic that has gained momentum in the last years. Current studies show that an increasing number of companies is evaluating the promised advantages and considering making use of cloud services. In this paper we investigate the phenomenon of cloud computing and its importance for the operation of ERP systems. We argue that the phenomenon of cloud computing could lead to a decisive change in the way business software is deployed in companies. Our reference framework contains three levels (IaaS, PaaS, SaaS) and clarifies the meaning of public, private and hybrid clouds. The three levels of cloud computing and their impact on ERP systems operation are discussed. From the literature we identify areas for future research and propose a research agenda.
We present a non-linear camera pose estimator, which is able to handle a combined input of point and line feature correspondences. For three or more correspondences, the estimator works on any arbitrary number and choice of the feature type, which provides an estimation of the pose on a preferably small and flexible amount of 2D-3D correspondences. We also give an analysis of different minimization techniques, parametrizations of the pose data, and of error measurements between 2D and 3D data. These will be tested for the usage of point features, lines and the combination case. The result shows the most stable and fast working non-linear parameter set for pose estimation in model-based tracking.
An estimation of the number of multiplication and addition operations for training artififfcial neural networks by means of consecutive and parallel algorithms on a computer cluster is carried out. The evaluation of the efficiency of these algorithms is developed. The multilayer perceptron, the Volterra network and the cascade-correlation network are used as structures of artififfcial neural networks. Different methods of non-linear programming such as gradient and non-gradient methods are used for the calculation of the weight coefficients.
Diese Arbeit hat die Entwicklung eines Verfahrens zum Ziel, dass Bewegung und auftretende Bewegungsunschärfe durch Verfahren des Non-Photorealistic Renderings darstellt. Dabei soll das angestrebte Verfahren den Verlauf der Bewegung für ein dargestelltes Bild ermitteln und mit Speed Lines annähern. Das sich bewegende Objekt bzw. der sich bewegende Teil des Objekts wird abhängig von der Stärke der Bewegung teilweise bis komplett ausgeblendet. Das Verfahren soll echtzeitfähig sein. Aufgrund von vorgestellten Verfahren im Bereich NPR und Motion Blur entwickelt die Arbeit eigene Ansätze, die die genannten Anforderungen umsetzen. Dabei beachtet die Arbeit zwei Aspekte: Sie nimmt so wenige Änderungen wie möglich am verwendeten Szenegraphen vor und führt nach Möglichkeit zur Laufzeit keine Berechnungen auf Seiten der CPU durch. So soll ein Verfahren entstehen, das als Post-Processing Verfahren in Anwendungen integriert werden kann, interaktive Wiederholungsraten ermöglicht und damit auch in Spielen zur Anwendung kommen kann.