Universität Stuttgart
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Item Open Access Visuelle Analyse gemeinsamer Sequenzen(2020) Galuschka, MarcelIn den sozialen Medien verbreiten sich Texte schnell. Dieses Phänomen lässt sich auch in historischen Zeitungsartikeln erkennen. Forscher aus der Literaturwissenschaft und der Kulturwissenschaft befassen sich mit diesem Thema und untersuchen eine Menge von Texten. In dieser Arbeit erstellen wir dazu einen Prototyp, mit welchem es möglich ist, diese Texte untereinander zu vergleichen und zwei Texte im Vergleich genauer zu betrachten. Außerdem diskutieren wir hier, aus welchem Grund wir diese Darstellung gewählt und wie wir diese verwirklicht haben. Darüber hinaus haben wir diesen Prototyp einer Literaturwissenschaftlerin vorgestellt, welche mit diesem sprachliche Veränderungen zwischen den Texten erkennen kann.Item Open Access Average case considerations for Mergelnsertion(2018) Stober, FlorianThe MergeInsertion Algorithm, also known as Ford-Johnson Algorithm, is a sorting algorithm that was discovered by Ford and Johnson in 1959. It was later described by Knuth as MergeInsertion. The algorithm can be divided into three steps: First pairs of elements are compared. Then the larger half is sorted using MergeInsertion. And last the remaining elements are inserted. The most interesting property of this algorithm is the number of comparisons it requires, which is close to the information-theoretic lower bound. While the worst-case behavior is well understood, only little is known about the average-case. This thesis takes a closer look at the average case behavior. An upper bound of n log n − 1.4005n + o(n) is established. For small n the exact values are calculated. Furthermore the impact of different approaches to binary insertion on the number of comparisons is explored. To conclude we perform some experiments to evaluate different approaches on improving MergeInsertion.Item Open Access Generic templates for monitoring agents(2018) Weise, MarcThis thesis presents an agent-centric approach for monitoring IT resources, which enables the execution of preprocessing and aggregation steps directly on the target systems in order to limit data transfers to a central server and allow a local event detection and treatment. To keep the agent behavior definition as simple as possible, an extendable template model is introduced which can be used to define Monitoring Pipelines by chaining individual processing steps. Furthermore this work demonstrates how a graphical editor can be implemented which also allows non-experts in the field of monitoring to create and modify Monitoring Templates.Item Open Access Quantifizierung von Unsicherheiten in mikroskopischer Verkehrssimulation(2017) Parga Cacheiro, DominicStraßenverkehr ist allgegenwärtig. Jeden Tag fahren viele Menschen mit dem Auto durch die Straßen und dabei können sehr interessante Phänomene betrachtet werden, die den Verkehrsfluss verbessern oder verschlechtern. Beim Planen und Designen von Verkehrsnetzen ist es wichtig, solche Einflüsse zu berücksichtigen. Aus diesem Grund sind Verkehrssimulationen notwendig. Es gibt im wesentlichen zwei große Modelltypen. Die makroskopischen Modelle sehen den Verkehr als großes System und versuchen, dessen Phänomene aus einem globalen Blickwinkel zu erklären. Die mikroskopischen Modelle betrachten die Fahrzeuge einzeln, d.h. die Fahrzeuge agieren nicht von einer globalen Logikeinheit gesteuert, sondern selbstbestimmt und aus einem lokalen Blickwinkel heraus. In dieser Arbeit wird das Nagel-Schreckenberg-Modell verwendet, ein mikroskopisches Modell zur Beschreibung von Fahrverhalten auf einer einspurigen Straße, das mittels einfacher stochastischer Mittel Phänomene wie Staus aus dem Nichts hervorbringt. Dieses Modell wurde um eine allgemein gültige Kreuzungslogik erweitert. Im Rahmen dieser Arbeit wird das so entstandene Verkehrsmodell um die Mehrspurigkeit ergänzt. Das beinhaltet eine Überarbeitung der bestehenden Verkehrslogik und das Einführen von Spurwechseln inklusive Stauinversion. Im Anschluss wird auf Implementierungsdetails eingegangen und das Modell mit realen Daten verglichen, um qualitative Aussagen über den Verkehr zu machen.Item Open Access Modelllierung von TOSCA-basierten Deployment Modellen in Java(2020) Fuhrmann, JanIn den letzten Jahren gewinnt das Thema Cloud Computing in vielen Bereichen der Gesellschaft zunehmend an Bedeutung. Immer mehr Unternehmen verlagern Anwendungen sowie Teile der lokalen Infrastruktur in die Cloud. Die Automatisierung des Deployments solcher Cloud-Anwendungen wird jedoch durch deren steigende Komplexität und zugleich hohe Diversität signifikant erschwert, weshalb eine einheitliche Strukturierung erforderlich ist. Die „Topology and Orchestration Specification for Cloud Applications (TOSCA)“ definiert einen Standard für die Beschreibung und das Management sowie die automatisierte Bereitstellung von Cloud-Anwendungen. Alle Komponenten einer Anwendung, in TOSCA Node Templates genannt, inklusive Abhängigkeiten und Verbindungen (Relationship Templates) werden dabei innerhalb sogenannter Topology Templates dargestellt. Bisher erfolgt die Modellierung von TOSCA Topologien ausschließlich in XML oder YAML, aber in einer objektorientierten Programmiersprache wie Java ist dies bislang nicht möglich. In dieser Arbeit wird ein Konzept vorgestellt, das eine automatisierte Konvertierung von TOSCA Node Types und Relationship Types in die Programmiersprache Java beschreibt. Diese Umwandlung findet im sogenannten „TOSCA2JAVA-Transformator“ statt, der im Rahmen dieser Arbeit entwickelt wurde. Er bildet damit die Grundlage für eine zukünftige Kreierung und Konfiguration von TOSCA Topologien in der objektorientierten Umgebung von Java.Item Open Access Reconstruction of μXRCT data sets using the ASTRA toolbox(2020) Voland, PaulItem Open Access Determining carbon dioxide footprint using data center simulators(2022) Keppler, MichaelThe modern world relies more and more on highly available software and digital data. To make this possible, the demands on data centers are increasing to provide the services in the required quality. This is associated with an increase in their power consumption and thus also their CO2 emissions. Today, they are already among the largest consumers of electricity and producers of CO2. Due to climate change and the set target of limiting global warming to a maximum of 2° Celsius, the aim is to reduce CO2 emissions. To calculate the CO2 footprint of data centers, data center simulators are already used in their planning phases. Simulators provide operators with important information about the future data center and show room for improvement. This thesis deals with the calculation of the Co2 footprint of data centers, the associated factors and provides an extended approach to the calculation of the CO2 footprint. Using a life cycle assessment approach, it is shown how the carbon footprint of data centers can be comprehensively calculated. For this purpose, several life cycle stages are determined that contribute to the CO2 footprint during the life cycle of a data center. Based on the life cycle stages, requirements for simulators are developed and, with the help of these, four current data center simulators are evaluated in their ability to calculate a CO2 footprint. Since current simulators calculate the CO2 footprint only partially and incompletely, the analysis of this work shows the need for a new simulator. Based on the analyzed life cycle stages, a new simulator is therefore designed. The subsequent evaluation of the simulator implemented as a proof-of-concept against the established requirements shows that the CO2 emissions of a data center can be comprehensively calculated with the demonstrated concept. In addition, a case study is carried out based on the High-Performance Computing Center Stuttgart and compared with the environmental statement of the HLRS.Item Open Access Usable and fast interactive mental face reconstruction(2023) Strohm, Florian; Bâce, Mihai; Bulling, AndreasWe introduce an end-to-end interactive system for mental face reconstruction - the challenging task of visually reconstructing a face image a person only has in their mind. In contrast to existing methods that suffer from low usability and high mental load, our approach only requires the user to rank images over multiple iterations according to the perceived similarity with their mental image. Based on these rankings, our mental face reconstruction system extracts image features in each iteration, combines them into a joint feature vector, and then uses a generative model to visually reconstruct the mental image. To avoid the need for collecting large amounts of human training data, we further propose a computational user model that can simulate human ranking behaviour using data from an online crowd-sourcing study (N=215). Results from a 12-participant user study show that our method can reconstruct mental images that are visually similar to existing approaches but has significantly higher usability, lower perceived workload, and is faster. In addition, results from a third 22-participant lineup study in which we validated our reconstructions on a face ranking task show a identification rate of , which is in line with prior work. These results represent an important step towards new interactive intelligent systems that can robustly and effortlessly reconstruct a user’s mental image.Item Open Access Challenges of computational social science analysis with NLP methods(2022) Dayanik, Erenay; Padó, Sebastian (Prof. Dr.)Computational Social Science (CSS) is an emerging research area at the intersection of social science and computer science, where problems of societal relevance can be addressed by novel computational methods. With the recent advances in machine learning and natural language processing as well as the availability of textual data, CSS has opened up to new possibilities, but also methodological challenges. In this thesis, we present a line of work on developing methods and addressing challenges in terms of data annotation and modeling for computational political science and social media analysis, two highly popular and active research areas within CSS. In the first part of the thesis, we focus on a use case from computational political science, namely Discourse Network Analysis (DNA), a framework that aims at analyzing the structures behind complex societal discussions. We investigate how this style of analysis, which is traditionally performed manually, can be automated. We start by providing a requirement analysis outlining a roadmap to decompose the complex DNA task into several conceptually simpler sub-tasks. Then, we introduce NLP models with various configurations to automate two of the sub-tasks given by the requirement analysis, namely claim detection and classification, based on different neural network architectures ranging from unidirectional LSTMs to Transformer based architectures. In the second part of the thesis, we shift our focus to fairness, a central concern in CSS. Our goal in this part of the thesis is to analyze and improve the performances of NLP models used in CSS in terms of fairness and robustness while maintaining their overall performance. With that in mind, we first analyze the above-mentioned claim detection and classification models and propose techniques to improve model fairness and overall performance. After that, we broaden our focus to social media analysis, another highly active subdomain of CSS. Here, we study text classification of the correlated attributes, which pose an important but often overlooked challenge to model fairness. Our last contribution is to discuss the limitations of the current statistical methods applied for bias identification; to propose a multivariate regression based approach; and to show that, through experiments conducted on social media data, it can be used as a complementary method for bias identification and analysis tasks. Overall, our work takes a step towards increasing the understanding of challenges of computational social science. We hope that both political scientists and NLP scholars can make use of the insights from this thesis in their research.Item Open Access Erschließen von Freitextfeldern mittels Text Mining und die Qualität der gewonnenen Informationen(2017) Link, MarcoVermehrt fallen innerhalb von Firmen neben den einfach auszuwertenden strukturierten Daten, auch unstrukturierte Daten in Form von Freitexten an. In dieser Ausarbeitung werden Techniken zur Strukturierung von Freitexten sowie verwandte Arbeiten und Vor- und Nachteile der Nutzung von Freitexten vorgestellt. Der Fokus liegt auf der Repräsentation der Daten als Vektoren und der Filterung von Stoppwörtern. Außerdem wird ein Prototyp zum Clustern von Freitextfeldern vorgestellt und auf einen Datensatz der NHTSA angewendet. Durch die Anwendung des Prototyps auf den NHTSA-Datensatz wird geklärt, inwiefern dieser Informationen in den Freitextfelder enthält, die nicht in den strukturierten Daten enthalten sind. Und ob das Clustering zu vollständigeren Informationen, das heißt zur erhöhter Datenqualität führt. Die Beantwortung geschieht durch Datenanalysen auf den vom Prototyp erweiterten Datensatz. Eine zusätzliche Anwendung und Auswertung des Prototyps, findet auf einen Datensatz aus der Industrie statt.