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Strukturierte Modellierung von Affekt in Text
(2020) Klinger, Roman; Padó, Sebastian (Prof. Dr.)
Emotionen, Stimmungen und Meinungen sind Affektzustände, welche nicht direkt von einer Person bei anderen Personen beobachtet werden können und somit als „privat“ angesehen werden können. Um diese individuellen Gefühlsregungen und Ansichten dennoch zu erraten, sind wir in der alltäglichen Kommunikation gewohnt, Gesichtsausdrücke, Körperposen, Prosodie, und Redeinhalte zu interpretieren. Das Forschungsgebiet Affective Computing und die spezielleren Felder Emotionsanalyse und Sentimentanalyse entwickeln komputationelle Modelle, mit denen solche Abschätzungen automatisch möglich werden. Diese Habilitationsschrift fällt in den Bereich des Affective Computings und liefert in diesem Feld Beiträge zur Betrachtung und Modellierung von Sentiment und Emotion in textuellen Beschreibungen. Wir behandeln hier unter anderem Literatur, soziale Medien und Produktbeurteilungen. Um angemessene Modelle für die jeweiligen Phänomene zu finden, gehen wir jeweils so vor, dass wir ein Korpus als Basis nutzen oder erstellen und damit bereits Hypothesen über die Formulierung des Modells treffen. Diese Hypothesen können dann auf verschiedenen Wegen untersucht werden, erstens, durch eine Analyse der Übereinstimmung der Annotatorinnen, zweitens, durch eine Adjudikation der Annotatorinnen gefolgt von einer komputationellen Modellierung, und drittens, durch eine qualitative Analyse der problematischen Fälle. Wir diskutieren hier Sentiment und Emotion zunächst als Klassifikationsproblem. Für einige Fragestellungen ist dies allerdings nicht ausreichend, so dass wir strukturierte Modelle vorschlagen, welche auch Aspekte und Ursachen des jeweiligen Gefühls beziehungsweise der Meinung extrahieren. In Fällen der Emotion extrahieren wir zusätzlich Nennungen des Fühlenden. In einem weiteren Schritt werden die Verfahren so erweitert, dass sie auch auf Sprachen angewendet werden können, welche nicht über ausreichende annotierte Ressourcen verfügen. Die Beiträge der Habilitationsarbeit sind also verschiedene Ressourcen, für deren Erstellung auch zugrundeliegende Konzeptionsarbeit notwendig war. Wir tragen deutsche und englische Korpora für aspektbasierte Sentimentanalyse, Emotionsklassifikation und strukturierte Emotionsanalyse bei. Des Weiteren schlagen wir Modelle für die automatische Erkennung und Repräsentation von Sentiment, Emotion und verwandten Konzepten vor. Diese zeigen entweder bessere Ergebnisse, als bisherige Verfahren oder modellieren Phänomene erstmalig. Letzteres gilt insbesondere bei solchen Methoden, welche auf durch uns erstellte Korpora ermöglicht wurden. In den verschiedenen Ansätzen werden wiederkehrend Konzepte gemeinsam modelliert, sei es auf der Repräsentations- oder der Inferenzebene. Solche Verfahren, welche Entscheidungen im Kontext treffen, zeigen in unserer Arbeit durchgängig bessere Ergebnisse, als solche, welche Phänomene getrennt betrachten. Dies gilt sowohl für den Einsatz künstlicher neuronaler Netze, als auch für die Verwendung probabilistischer graphischer Modelle.
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ROSIE : RObust Sparse ensemble for outlIEr detection and gene selection in cancer omics data
(2022) Jensch, Antje; Lopes, Marta B.; Vinga, Susana; Radde, Nicole
The extraction of novel information from omics data is a challenging task, in particular, since the number of features (e.g. genes) often far exceeds the number of samples. In such a setting, conventional parameter estimation leads to ill-posed optimization problems, and regularization may be required. In addition, outliers can largely impact classification accuracy. Here we introduce ROSIE, an ensemble classification approach, which combines three sparse and robust classification methods for outlier detection and feature selection and further performs a bootstrap-based validity check. Outliers of ROSIE are determined by the rank product test using outlier rankings of all three methods, and important features are selected as features commonly selected by all methods. We apply ROSIE to RNA-Seq data from The Cancer Genome Atlas (TCGA) to classify observations into Triple-Negative Breast Cancer (TNBC) and non-TNBC tissue samples. The pre-processed dataset consists of 16,600 genes and more than 1,000 samples. We demonstrate that ROSIE selects important features and outliers in a robust way. Identified outliers are concordant with the distribution of the commonly selected genes by the three methods, and results are in line with other independent studies. Furthermore, we discuss the association of some of the selected genes with the TNBC subtype in other investigations. In summary, ROSIE constitutes a robust and sparse procedure to identify outliers and important genes through binary classification. Our approach is ad hoc applicable to other datasets, fulfilling the overall goal of simultaneously identifying outliers and candidate disease biomarkers to the targeted in therapy research and personalized medicine frameworks.
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Analyse der Echtzeitfähigkeit und des Ressourcenverbrauchs von OpenGL ES 2.0
(2011) Cont, Armin
OpenGL ES 2.0 (Open Graphics Library for Embedded Systems 2.0) ist eine Schnittstelle zur Entwicklung von 2D- und 3D-Computergrafik-Anwendungen. Die Spezifikation von OpenGL ES 2.0 definiert eine Reihe von Befehlen, mit denen Daten zum und vom OpenGL ES-System übermittelt werden können, mit denen das Zeichnen von Grafiken angestoßen werden kann (Rendering) und Einstellungen für das Rendering durchgeführt werden können. Üblicherweise verwenden OpenGL ES-Systeme für das Rendering physische Grafikkarten (GPUs). Keines der heute verfügbaren OpenGL ES-Systeme mit physischer GPU unterstützt aber die Priorisierung von Anwendungen hinsichtlich der Ausführung von OpenGL ES-Befehlen oder Einschränkungen von Anwendungen hinsichtlich der Nutzung von GPU-Ressourcen. Insbesondere bietet OpenGL ES weder einen konfigurierbaren Scheduler noch die Möglichkeit, Echtzeitgarantien für die Ausführung von OpenGL ES-Befehlen zu erfüllen. Ziel dieser Arbeit ist es, zu untersuchen, inwieweit dennoch sichergestellt werden kann, dass Befehle sicherheitskritischer Anwendungen rechtzeitig ausgeführt werden können. Dazu werden relevante Befehle bestimmt, deren Laufzeitverhalten und Ressourcenverbrauch analysiert wird. Außerdem werden spezielle Szenarien untersucht, um festzustellen, inwiefern das Verhalten von OpenGL ES-Systemen die rechtzeitige Ausführung kritischer Befehle verhindern kann. Schließlich werden Untersuchungsmethoden und Metriken für die Prognose des Ressourcenverbrauchs von OpenGL ES-Befehlen und die Ermittlung der dafür notwendigen systemspezifischen Kennzahlen entwickelt. Die Untersuchung werden auf einigen realen OpenGL ES-Systeme durchgeführt. Dabei wird gezeigt, dass insbesondere das Speicherbelegungsverhalten und die Nutzung der Renderpipeline mit Problemen verbunden sind, die der Erfüllung von Echtzeitgarantien im Wege stehen und nicht auf der Ebene von OpenGL ES gelöst werden können.
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Heat transport from atmosphere through the subsurface to drinking‐water supply pipes
(2023) Nissler, Elisabeth; Scherrer, Samuel; Class, Holger; Müller, Tanja; Hermannspan, Mark; Osmancevic, Esad; Haslauer, Claus
Drinking‐water quality in supply pipe networks can be negatively affected by high temperatures during hot summer months due to detrimental bacteria encountering ideal conditions for growth. Thus, water suppliers are interested in estimating the temperature in their distribution networks. We investigate both experimentally and by numerical simulation the heat and water transport from ground surface into the subsurface, (i.e., above drinking‐water pipes). We consider the meteorological forcing functions by a sophisticated approach to model the boundary conditions for the heat balance at the soil-atmosphere interface. From August to December 2020, soil temperatures and soil moisture were measured dependent on soil type, land‐use cover, and weather data at a pilot site, constructed specifically for this purpose at the University of Stuttgart with polyethylene and cast‐iron pipes installed under typical in situ conditions. We included this interface condition at the atmosphere-subsurface boundary into an integrated non‐isothermal, variably saturated (Richards') the numerical simulator DuMux 3. This allowed, after calibration, to match measured soil temperatures with ±2°C accuracy. The land‐use cover influenced the soil temperature in 1.5 m more than the soil material used for back‐filling the trench above the pipe.
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Performance measurements for personalizable route planning for uncorrelated edge costs
(2021) Bühler, Felix
Nowadays, ordinary route planners compute paths by choosing the shortest or fastest route. However, there exist additional metrics from which users with varying preferences could benefit. Personalized route planning offers the possibility to combine different metrics with personal preferences. Nevertheless, personalized route planning has mainly been tested with correlated metrics. But when including uncorrelated metrics, the computing time increases significantly. Previous work found that the speedup technique “Customizable Route Planning” can lead to feasible speedups for single metric calculations. Thus, in this work, we investigate how this speedup technique for Dijkstra improves the query performances of “Personalizable Route Planning” compared to “Personalizable Contraction Hierarchies”. Furthermore, we study the performances on uncorrelated metrics. We introduce a graph structure to compare the personalized speedup techniques “Personalizable Contraction Hierarchies”, “Personalizable Customizable Route Planning” and “Personalizable Route Planning”. Three graph partitioning algorithms have been implemented to realize “Customizable Route Planning”: K-means, Gonzales, and Merge. Our experiments show that Merge works well in combination with “Personalizable Contraction Hierarchies” preprocessing. We found that “Personalizable Customizable Route Planning” is a good alternative, as it uses much fewer edges for finding the costs of the shortest path. For uncorrelated metrics, “Personalizable Customizable Route Planning” and “Personalizable Route Planning” achieved speedups higher than “Personalizable Contraction Hierarchies”. Our contribution comprises a novel graph structure for comparing different Dijkstra variants. With our experiments, we provide a deeper understanding of the personalized route planning problem. Additionally, we propose improvements for “Personalizable Contraction Hierarchies” for less contracted graphs with uncorrelated metrics.
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Towards improved targetless registration and deformation analysis of TLS point clouds using patch-based segmentation
(2023) Yang, Yihui; Schwieger, Volker (Prof. Dr.-Ing. habil. Dr. h.c.)
The geometric changes in the real world can be captured by measuring and comparing the 3D coordinates of object surfaces. Traditional point-wise measurements with low spatial resolution may fail to detect inhomogeneous, anisotropic and unexpected deformations, and thus cannot reveal complex deformation processes. 3D point clouds generated from laser scanning or photogrammetric techniques have opened up opportunities for an area-wise acquisition of spatial information. In particular, terrestrial laser scanning (TLS) exhibits rapid development and wide application in areal geodetic monitoring owing to the high resolution and high quality of acquired point cloud data. However, several issues in the process chain of TLS-based deformation monitoring are still not solved satisfactorily. This thesis mainly focuses on the targetless registration and deformation analysis of TLS point clouds, aiming to develop novel data-driven methods to tackle the current challenges. For most deformation processes of natural scenes, in some local areas no shape deformations occur (i.e., these areas are rigid), and even the deformation directions show a certain level of consistency when these areas are small enough. Further point cloud processing, like stability and deformation analyses, could benefit from the assumptions of local rigidity and consistency of deformed point clouds. In this thesis, thereby, three typical types of locally rigid patches - small planar patches, geometric primitives, and quasi-rigid areas - can be generated from 3D point clouds by specific segmentation techniques. These patches, on the one hand, can preserve the boundaries between rigid and non-rigid areas and thus enable spatial separation with respect to surface stability. On the other hand, local geometric information and empirical stochastic models could be readily determined by the points in each patch. Based on these segmented rigid patches, targetless registration and deformation analysis of deformed TLS point clouds can be improved regarding accuracy and spatial resolution. Specifically, small planar patches like supervoxels are utilized to distinguish the stable and unstable areas in an iterative registration process, thus ensuring only relatively stable points are involved in estimating transformation parameters. The experimental results show that the proposed targetless registration method has significantly improved the registration accuracy. These small planar patches are also exploited to develop a novel variant of the multiscale model-to-model cloud comparison (M3C2) algorithm, which constructs prisms extending from planar patches instead of the cylinders in standard M3C2. This new method separates actual surface variations and measurement uncertainties, thus yielding lower-uncertainty and higher-resolution deformations. A coarse-to-fine segmentation framework is used to extract multiple geometric primitives from point clouds, and rigorous parameter estimations are performed individually to derive high-precision parametric deformations. Besides, a generalized local registration-based pipeline is proposed to derive dense displacement vectors based on segmented quasi-rigid areas that are corresponded by areal geometric feature descriptors. All proposed methods are successfully verified and evaluated by simulated and/or real point cloud data. The choice of proposed deformation analysis methods for specific scenarios or applications is also provided in this thesis.
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Alumina and zirconia-reinforced polyamide PA-12 composites for biomedical additive manufacturing
(2021) Nakonieczny, Damian S.; Kern, Frank; Dufner, Lukas; Antonowicz, Magdalena; Matus, Krzysztof
This work aimed to prepare a composite with a polyamide (PA) matrix and surface-modified ZrO2 or Al2O3 to be used as ceramic fillers (CFs). Those composites contained 30 wt.% ceramic powder to 70 wt.% polymer. Possible applications for this type of composite include bioengineering applications especially in the fields of dental prosthetics and orthopaedics. The ceramic fillers were subjected to chemical surface modification with Piranha Solution and suspension in 10 M sodium hydroxide and Si3N4 to achieve the highest possible surface development and to introduce additional functional groups. This was to improve the bonding between the CFs and the polymer matrix. Both CFs were examined for particle size distribution (PSD), functional groups (FTIR), chemical composition (XPS), phase composition (XRD), and morphology and chemical composition (SEM/EDS). Filaments were created from the powders prepared in this way and were then used for 3D FDM printing. Samples were subjected to mechanical tests (tensility, hardness) and soaking tests in a high-pressure autoclave in artificial saliva for 14, 21, and 29 days.
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Investigating superconductivity by tunneling spectroscopy using oxide heterostructures
(2017) Fillis-Tsirakis, Evangelos; Mannhart, Jochen (Prof. Dr.)
Open Access
Designing covalent organic framework‐based light‐driven microswimmers toward therapeutic applications
(2023) Sridhar, Varun; Yildiz, Erdost; Rodríguez‐Camargo, Andrés; Lyu, Xianglong; Yao, Liang; Wrede, Paul; Aghakhani, Amirreza; Akolpoglu, Birgul M.; Podjaski, Filip; Lotsch, Bettina V.; Sitti, Metin
While micromachines with tailored functionalities enable therapeutic applications in biological environments, their controlled motion and targeted drug delivery in biological media require sophisticated designs for practical applications. Covalent organic frameworks (COFs), a new generation of crystalline and nanoporous polymers, offer new perspectives for light‐driven microswimmers in heterogeneous biological environments including intraocular fluids, thus setting the stage for biomedical applications such as retinal drug delivery. Two different types of COFs, uniformly spherical TABP‐PDA‐COF sub‐micrometer particles and texturally nanoporous, micrometer‐sized TpAzo‐COF particles are described and compared as light‐driven microrobots. They can be used as highly efficient visible‐light‐driven drug carriers in aqueous ionic and cellular media. Their absorption ranging down to red light enables phototaxis even in deeper and viscous biological media, while the organic nature of COFs ensures their biocompatibility. Their inherently porous structures with ≈2.6 and ≈3.4 nm pores, and large surface areas allow for targeted and efficient drug loading even for insoluble drugs, which can be released on demand. Additionally, indocyanine green (ICG) dye loading in the pores enables photoacoustic imaging, optical coherence tomography, and hyperthermia in operando conditions. This real‐time visualization of the drug‐loaded COF microswimmers enables unique insights into the action of photoactive porous drug carriers for therapeutic applications.
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Eine OSLC-Plattform zur Unterstützung der Situationserkennung in Workflows
(2015) Jansa, Paul
Das Internet der Dinge gewinnt immer mehr an Bedeutung durch eine starke Vernetzung von Rechnern, Produktionsanlagen, mobilen Endgeräten und weiteren technischen Geräten. Derartige vernetzte Umgebungen werden auch als SMART Environments bezeichnet. Auf Basis von Sensordaten können in solchen Umgebungen höherwertige Situationen (Zustandsänderungen) erkannt und auf diese meist automatisch reagiert werden. Dadurch werden neuartige Technologien wie zum Beispiel "Industrie 4.0", "SMART Homes" oder "SMART Cities" ermöglicht. Komplexe Vernetzungen und Arbeitsabläufe in derartigen Umgebungen werden oftmals mit Workflows realisiert. Um eine robuste Ausführung dieser Workflows zu gewährleisten, müssen Situationsänderungen beachtet und auf diese entsprechend reagiert werden, zum Beispiel durch Workflow-Adaption. Das heißt, erst durch die Erkennung höherwertiger Situationen können solche Workflows robust modelliert und ausgeführt werden. Jedoch stellen die für die Erkennung von Situationen notwendige Anbindung und Bereitstellung von Sensordaten eine große Herausforderung dar. Oft handelt es sich bei den Sensordaten um Rohdaten. Sie sind schwer extrahierbar, liegen oftmals nur lokal vor, sind ungenau und lassen sich dementsprechend schwer verarbeiten. Um die Sensordaten zu extrahieren, müssen für jeden Sensor individuelle Adapter programmiert werden, die wiederum ein einheitliches Datenformat der Sensordaten bereitstellen müssen und anschließend mit sehr viel Aufwand untereinander verbunden werden. Im Rahmen dieser Diplomarbeit wird ein Konzept erarbeitet und entwickelt, mit dessen Hilfe eine einfache Integration von Sensordaten ermöglicht wird. Dazu werden die Sensoren über eine webbasierte Benutzeroberfläche oder über eine programmatische Schnittstelle in einer gemeinsamen Datenbank registriert. Die Sensordaten werden durch REST-Ressourcen abstrahiert, in RDF-basierte Repräsentationen umgewandelt und mit dem Linked-Data Prinzip miteinander verbunden. Durch die standardisierte Schnittstelle können Endbenutzer oder Anwendungen über das Internet auf die Sensordaten zugreifen, neue Sensoren anmelden oder entfernen.

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