TY  - THES
A1  - Adelhelm, Philipp
T1  - Novel carbon materials with hierarchical porosity : templating strategies and advanced characterization
T1  - Neue Kohlenstoffmaterialien mit hierarchischer Porosität : Strategien der Templatierung und erweiterte Charakterisierung
N2  - The aim of this work was the generation of carbon materials with high surface area, exhibiting a hierarchical pore system in the macro- and mesorange. Such a pore system facilitates the transport through the material and enhances the interaction with the carbon matrix (macropores are pores with diameters > 50 nm, mesopores between 2 – 50 nm). Thereto, new strategies for the synthesis of novel carbon materials with designed porosity were developed that are in particular useful for the storage of energy. Besides the porosity, it is the graphene structure itself that determines the properties of a carbon material. Non-graphitic carbon materials usually exhibit a quite large degree of disorder with many defects in the graphene structure, and thus exhibit inherent microporosity (d < 2nm). These pores are traps and oppose reversible interaction with the carbon matrix. Furthermore they reduce the stability and conductivity of the carbon material, which was undesired for the proposed applications. As one part of this work, the graphene structures of different non-graphitic carbon materials were studied in detail using a novel wide-angle x-ray scattering model that allowed precise information about the nature of the carbon building units (graphene stacks). Different carbon precursors were evaluated regarding their potential use for the synthesis shown in this work, whereas mesophase pitch proved to be advantageous when a less disordered carbon microstructure is desired. By using mesophase pitch as carbon precursor, two templating strategies were developed using the nanocasting approach. The synthesized (monolithic) materials combined for the first time the advantages of a hierarchical interconnected pore system in the macro- and mesorange with the advantages of mesophase pitch as carbon precursor. In the first case, hierarchical macro- / mesoporous carbon monoliths were synthesized by replication of hard (silica) templates. Thus, a suitable synthesis procedure was developed that allowed the infiltration of the template with the hardly soluble carbon precursor. In the second case, hierarchical macro- / mesoporous carbon materials were synthesized by a novel soft-templating technique, taking advantage of the phase separation (spinodal decomposition) between mesophase pitch and polystyrene. The synthesis also allowed the generation of monolithic samples and incorporation of functional nanoparticles into the material. The synthesized materials showed excellent properties as an anode material in lithium batteries and support material for supercapacitors.
N2  - Kohlenstoffmaterialien finden aufgrund ihrer Vielseitigkeit heute in den unterschiedlichsten Bereichen des täglichen Lebens ihren Einsatz. Bekannte Beispiele sind Kohlenstofffasern in Verbundwerkstoffen, Graphit als trockenes Schmiermittel, oder Aktivkohlen in Filtersystemen. Ferner wird Graphit als Elektrodenmaterial auch in Lithium-Ionen-Batterien verwendet. Wegen knapper werdender Ressourcen von Öl und Gas wurde in den letzten Jahren verstärkt an der Entwicklung neuer Materialien für die Speicherung von Wasserstoff und elektrischer Energie gearbeitet. Die Nanotechnologie ist dabei auch für neue Kohlenstoffmaterialien zukunftsweisend, denn sie stellt weitere Anwendungsmöglichkeiten in Aussicht. In dieser Arbeit wurden hierzu mittels des sogenannten Nanocastings neue Kohlenstoffmaterialien für Energieanwendungen, insbesondere zur Speicherung von elektrischer Energie entwickelt. Die Eigenschaften eines Kohlenstoffmaterials beruhen im Wesentlichen auf der Struktur des Kohlenstoffs im molekularen Bereich. Die in dieser Arbeit hergestellten Materialen bestehen aus nichtgraphitischem Kohlenstoff und wurden im ersten Teil der Arbeit mit den Methoden der Röntgenstreuung genau untersucht. Eine speziell für diese Art von Kohlenstoffen kürzlich entwickelte Modellfunktion wurde dazu an die experimentellen Streubilder angepasst. Das verwendete Modell basiert dabei auf den wesentlichen Strukturmerkmalen von nichtgraphitischem Kohlenstoff und ermöglichte von daher eine detaillierte Beschreibung der Materialien. Im Gegensatz zu den meisten nichtgraphitischen Kohlenstoffen konnte gezeigt werden, dass die Verwendung von Mesophasen-Pech als Vorläufersubstanz (Precursor) ein Material mit vergleichsweise geringem Grad an Unordnung ermöglicht. Solch ein Material erlaubt eine ähnlich reversible Einlagerung von Lithium-Ionen wie Graphit, weist aber gleichzeitig wegen des nichtgraphitischen Charakters eine deutlich höhere Speicherfähigkeit auf. Zur Beschreibung der Porosität eines Materials verwendet man die Begriffe der Makro-, Meso-, und Mikroporen. Die Aktivität eines Materials kann durch die Erhöhung der Oberfläche noch erheblich gesteigert werden. Hohe Oberflächen können insbesondere durch die Schaffung von Poren im Nanometerbereich erzielt werden. Um die Zugänglichkeit zu diesen Poren zu steigern, weist ein Material idealerweise zusätzlich ein kontinuierliches makroporöses Transportsystem (Porendurchmesser d > 50 nm) auf. Solch eine Art von Porosität über mehrere Größenordnungen wird allgemein als „hierarchische Porosität“ bezeichnet. Für elektrochemische Anwendungen sind sogenannte Mesoporen (d = 2 – 50 nm) relevant, da noch kleinere Poren (Mikroporen, d < 2 nm) z.B. zu einer irreversiblen Bindung von Lithium- Ionen führen können. Wird Mesophasen-Pech als Kohlenstoffprekursor verwendet, kann die Entstehung dieser Mikroporen verhindert werden. Im zweiten und dritten Teil der Arbeit konnte mit den Methoden des „Nanocastings“ zum ersten Mal die spezielle Struktur des Mesophasen-Pech basierenden Kohlenstoffmaterials mit den Vorteilen einer hierarchischen (makro- / meso-) Porosität kombiniert werden. Im ersten Syntheseverfahren wurde dazu ein sogenanntes „hartes Templat“ mit entsprechender Porosität aus Siliziumdioxid repliziert. Aufgrund der hohen Viskosität des Pechs und der geringen Löslichkeit wurde dazu ein Verfahren entwickelt, das die Infiltration des Templates auch auf der Nanometerebene ermöglicht. Das Material konnte in Form größerer Körper (Monolithen) hergestellt werden, die im Vergleich zu Pulvern eine bessere technische Verwendung ermöglichen. Im zweiten Syntheseverfahren konnte die Herstellung eines hierarchisch makro- / mesoporösen Kohlenstoffmaterials erstmals mittels eines weichen Templates (organisches Polymer) erreicht werden. Die einfache Entfernung von weichen Templaten durch eine geeignete Temperaturbehandlung, macht dieses Verfahren im Vergleich zu hart templatierten Materialien kostengünstiger und stellt eine technische Umsetzung in Aussicht. Desweiteren erlaubt das Syntheseverfahren die Herstellung von monolithischen Körpern und die Einbindung funktionaler Nanopartikel. Die hergestellten Materialien zeigen exzellente Eigenschaften als Elektrodenmaterial in Lithium-Ionen-Batterien und als Trägermaterial für Superkondensatoren.
KW  - Mesoporosität
KW  - hierarchische Porosität
KW  - weiche und harte Templatierung
KW  - Kohlenstoffmaterialien
KW  - Weitwinkelröntgenstreuung
KW  - Mesoporosity
KW  - hierarchical porosity
KW  - soft and hard templating
KW  - carbon materials
KW  - wide-angle x-ray scattering
Y1  - 2007
U6  - http://nbn-resolving.de/urn/resolver.pl?urn:nbn:de:kobv:517-opus-15053
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TY  - THES
A1  - AbuJarour, Safa'a
T1  - Digital inclusion
T1  - Die Rolle der Informations- und Kommunikationstechnologie bei der Linderung sozialer Störungen
BT  - the role of information and communication technology in alleviating social disruptions
N2  - In this thesis, we tackle two social disruptions: recent refugee waves in Germany and the COVID-19 pandemic. We focus on the use of information and communication technology (ICT) as a key means of alleviating these disruptions and promoting social inclusion. As social disruptions typically lead to frustration and fragmentation, it is essential to ensure the social inclusion of individuals and societies during such times.
In the context of the social inclusion of refugees, we focus on the Syrian refugees who arrived in Germany as of 2015, as they form a large and coherent refugee community. In particular, we address the role of ICTs in refugees’ social inclusion and investigate how different ICTs (especially smartphones and social networks) can foster refugees’ integration and social inclusion. In the context of the COVID-19 pandemic, we focus on the widespread unconventional working model of work from home (WFH). Our research here centers on the main constructs of WFH and the key differences in WFH experiences based on personal characteristics such as gender and parental status.
We reveal novel insights through four well-established research methods: literature review, mixed methods, qualitative method, and quantitative method. The results of our research have been published in the form of eight articles in major information systems venues and journals. Key results from the refugee research stream include the following: Smartphones represent a central component of refugee ICT use; refugees view ICT as a source of information and power; the social connectedness of refugees is strongly correlated with their Internet use; refugees are not relying solely on traditional methods to learn the German language or pursue further education; the ability to use smartphones anytime and anywhere gives refugees an empowering feeling of global connectedness; and ICTs empower refugees on three levels (community participation, sense of control, and self-efficacy).
Key insights from the COVID-19 WFH stream include: Gender and the presence of children under the age of 18 affect workers’ control over their time, technology usefulness, and WFH conflicts, while not affecting their WFH attitudes; and both personal and technology-related factors affect an individual’s attitude toward WFH and their productivity. Further insights are being gathered at the time of submitting this thesis.
This thesis contributes to the discussion within the information systems community regarding how to use different ICT solutions to promote the social inclusion of refugees in their new communities and foster an inclusive society. It also adds to the growing body of research on COVID-19, in particular on the sudden workplace transformation to WFH. The insights gathered in this thesis reveal theoretical implications and future opportunities for research in the field of information systems, practical implications for relevant stakeholders, and social implications related to the refugee crisis and the COVID-19 pandemic that must be addressed.
N2  - Diese Dissertation beschäftigt sich mit zwei gesellschaftlichen Verwerfungen: den Flüchtlingswellen in Deutschland und der COVID-19-Pandemie. Dabei konzentrieren wir uns auf den Einsatz von Informations- und Kommunikationstechnologie (IKT) als eines der wichtigsten Mittel, um diese Verwerfungen zu mildern/abzufangen und soziale Eingliederung zu fördern. Soziale Verwerfungen führen in der Regel unter anderem zu Frustration und Fragmentierung. Daher ist es essenziell, die soziale Beteiligung von Einzelpersonen und Gesellschaften in solchen Phasen sicherzustellen.
Im Kontext der Flüchtlingswellen konzentrieren wir uns auf die Gruppe der syrischen Geflüchteten, die ab 2015 in Deutschland angekommen sind, weil sie eine große kohärente Flüchtlingsgemeinschaft bilden. Insbesondere befassen wir uns mit der Rolle der IKT bei der sozialen Eingliederung von Geflüchteten in die Gesellschaft und der Frage, wie verschiedene IKT-Dienste (insbesondere Smartphones und soziale Netzwerke) eine bessere Integration und soziale Eingliederung von Geflüchteten fördern können. Im Zusammenhang mit der COVID-19-Pandemie konzentrieren wir uns auf das weit verbreitete unkonventionelle Arbeitsmodell „Work from Home“ (WFH). Unsere Forschung in diesem Zusammenhang fokussiert sich auf die Hauptkomponenten der Arbeit von zuhause und die Hauptunterschiede bei WFHErfahrungen, die auf persönlichen Merkmalen, z.B. Geschlecht und Familiensituation, beruhen.
Wir konnten neue Erkenntnisse gewinnen, die sich auf folgenden vier etablierten Forschungsmethoden stützen: Literaturrecherche, Mixed-Methoden, qualitative Methoden und quantitative Methoden. Die Ergebnisse unserer Forschung wurden in acht Forschungsartikeln innerhalb von relevanten Tagungen und Fachzeitschriften für Informationssysteme veröffentlicht. Zu den wichtigsten Erkenntnissen der Forschung zur Rolle der IKTs bei der Integration Geflüchteter gehören: Smartphones sind ein zentrales Element der IKT-Nutzung von Geflüchteten. Sie betrachten IKT als Informations- und Machtquelle. Die soziale Verbundenheit von Geflüchteten hängt stark mit ihrer Internetnutzung zusammen. Sie verlassen sich nicht nur auf traditionelle Methoden, um die deutsche Sprache zu lernen und sich weiterzubilden. Die Möglichkeit, das Smartphone jederzeit und überall zu nutzen, gibt Geflüchteten ein Gefühl der globalen Vernetzung und IKT tragen dazu bei, Geflüchtete in folgenden drei Punkten zu stärken: Beteiligung an der Gemeinschaft, Gefühl der Kontrolle und Selbstwirksamkeit.
Zu den wichtigsten Erkenntnissen aus dem COVID-19-WFM-Stream gehören: Das Geschlecht und die Anwesenheit von Kindern unter 18 Jahren beeinflussen die Kontrolle der Arbeitnehmer über ihre Zeit, den technologischen Nutzen und den WFH-Konflikt, ohne jedoch ihre Einstellung zu WFH zu beeinträchtigen. Sowohl persönliche als auch technologische Faktoren beeinflussen die Einstellung eines Einzelnen zur Arbeit von zuhause und seine Produktivität. Zum Zeitpunkt der Einreichung dieser Dissertation werden in fortlaufenden Forschungsprojekte weitere Erkenntnisse zu diesem Themenbereich gesammelt.
Diese Dissertation trägt einerseits zur Diskussion innerhalb der Gesellschaft für Informationssysteme bei, indem sie aufzeigt wie verschiedene IKT-Lösungen eingesetzt werden können, um die soziale Eingliederung von Geflüchteten in ihren neuen Gemeinschaften zu fördern und so zu einer integrativen Gesellschaft beizutragen. Andererseits steuert die Dissertation neues Wissen zu der Forschung über COVID-19 bei, insbesondere zur Umstellung des Arbeitsumfelds im Kontext von Heimarbeit (WFH). Die im Rahmen dieser Arbeit gesammelten Erkenntnisse tragen maßgeblich dazu bei, theoretische Implikationen und zukünftige Forschungsmöglichkeiten auf dem Gebiet der Informationssysteme aufzudecken. Ferner werden praktische Implikationen für relevante Stakeholder und soziale Auswirkungen im Zusammenhang mit der Flüchtlingskrise und der COVID-19-Pandemie adressiert, die in Zukunft entscheidend und wichtig sein werden.
KW  - Digital Inclusion
KW  - Social Inclusion
KW  - Refugees
KW  - Work From Home
KW  - COVID-19
KW  - COVID-19
KW  - Digitale Inklusion
KW  - Soziale Inklusion
KW  - Arbeit von zu Hause
KW  - Flüchtlinge
Y1  - 2021
U6  - http://nbn-resolving.de/urn/resolver.pl?urn:nbn:de:kobv:517-opus4-510535
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TY  - THES
A1  - Abouserie, Ahed
T1  - Ionic liquid precursors for multicomponent inorganic nanomaterials
T1  - Ionische Flüssigkeiten als Vorstufe für anorganische Mehrkomponenten-Nanomaterialien
N2  - Health effects,  attributed to the environmental pollution resulted from using solvents such as benzene, are relatively unexplored among petroleum workers, personal use, and laboratory researchers. Solvents can cause various health problems, such as neurotoxicity, immunotoxicity, and carcinogenicity. As such it can be absorbed via epidermal or respiratory into the human body resulting in interacting with molecules that are responsible for biochemical and physiological processes of the brain. 
 Owing to the ever-growing demand for finding a solution, an Ionic liquid can use as an alternative solvent. Ionic liquids are salts in a liquid state at low temperature (below 100 C), or even at room temperature. Ionic liquids impart a unique architectural platform, which has been interesting because of their unusual properties that can be tuned by simple ways such as mixing two ionic liquids.
Ionic liquids not only used as reaction solvents but they became a key developing for novel applications based on their thermal stability, electric conductivity with very low vapor pressure in contrast to the conventional solvents.
In this study, ionic liquids were used as a solvent and reactant at the same time for the novel nanomaterials synthesis for different applications including solar cells, gas sensors, and water splitting. 
The field of ionic liquids continues to grow, and become one of the most important branches of science. It appears to be at a point where research and industry can work together in a new way of thinking for green chemistry and sustainable production.
N2  - Der Einfluss von kommerziellen organischen Lösungsmitteln auf den menschlichen Körper ist bekannt, jedoch nicht ausreichend untersucht worden. Spezielle Lösungsmittel wie Benzol, welche auch vermehrt in der Petrolchemie genutzt werden, zeigen akute Toxizität auf den biologischen Organismus. Daher ist der Bedarf der Verwendung eines alternativen Lösungsmittel groß. Ionische Flüssigkeiten können hier potentiell eine Alternative sein. Als Ionische Flüssigkeiten (ILs) werden Salze in flüssigem Zustand bei niedriger Temperatur (unter 100 °C) oder sogar bei Raumtemperatur definiert. Aufgrund ihrer Variabilität in der Zusammensetzung der strukturellen ionischen Moleküle ergeben sich ungewöhnliche Eigenschaften, welche auf einfachste Weise durch Mischen zweier ionischer Flüssigkeiten beliebig angepasst werden können. ILs werden sowohl als gewöhnliche Lösungsmittel verwendet, jedoch entwickelten sie sich aufgrund ihrer besonderen Eigenschaften vermehrt zu Reaktionsagenzien. Dies ist zurückzuführen auf ihre gute thermische Stabilität, elektrische Leitfähigkeit und ihrem geringen Dampfdruck. 
In dieser Arbeit wurden nun spezielle Ionische Flüssigkeiten speziell auf ihr Verhalten in chemischen Reaktionen als Reagenz untersucht. Als Ausgangsreaktion diente hierbei eine neuartige Synthese von Nanomaterialen, welche speziell in Solarzellen, Gassensoren und auch in der katalytischen Wasserspaltung genutzt werden. Das Anwendungspotenzial der ILs gewinnt immer mehr an Bedeutung und führt in der Forschung sowie auch in der Industrie zu neuen Denkweisen für nachhaltige Produktionen und auch Entwicklungen.
KW  - ionic liquids
KW  - Alkylpyridinium salts
KW  - Structure elucidation
KW  - Phase transitions
KW  - Nanoparticles
KW  - Metal Chalcogenides
KW  - Organic photovoltaic Cell
KW  - Ionische Flüssigkeiten
KW  - Alkylpyridinium-Salze
KW  - Strukturaufklärung
KW  - Phasenübergänge
KW  - Nanopartikel
KW  - Metallchalkogenide
KW  - Organische Photovoltaikzelle
Y1  - 2018
U6  - http://nbn-resolving.de/urn/resolver.pl?urn:nbn:de:kobv:517-opus4-418950
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TY  - THES
A1  - Abedjan, Ziawasch
T1  - Improving RDF data with data mining
T1  - Verbessern von RDF Daten durch Data-Mining
N2  - Linked Open Data (LOD) comprises very many and often large public data sets and knowledge bases. Those datasets are mostly presented in the RDF triple structure of subject, predicate, and object, where each triple represents a statement or fact. Unfortunately, the heterogeneity of available open data requires significant integration steps before it can be used in applications. Meta information, such as ontological definitions and exact range definitions of predicates, are desirable and ideally provided by an ontology. However in the context of LOD, ontologies are often incomplete or simply not available. Thus, it is useful to automatically generate meta information, such as ontological dependencies, range definitions, and topical classifications. Association rule mining, which was originally applied for sales analysis on transactional databases, is a promising and novel technique to explore such data. We designed an adaptation of this technique for min-ing Rdf data and introduce the concept of “mining configurations”, which allows us to mine RDF data sets in various ways. Different configurations enable us to identify schema and value dependencies that in combination result in interesting use cases. To this end, we present rule-based approaches for auto-completion, data enrichment, ontology improvement, and query relaxation. Auto-completion remedies the problem of inconsistent ontology usage, providing an editing user with a sorted list of commonly used predicates. A combination of different configurations step extends this approach to create completely new facts for a knowledge base. We present two approaches for fact generation, a user-based approach where a user selects the entity to be amended with new facts and a data-driven approach where an algorithm discovers entities that have to be amended with missing facts. As knowledge bases constantly grow and evolve, another approach to improve the usage of RDF data is to improve existing ontologies. Here, we present an association rule based approach to reconcile ontology and data. Interlacing different mining configurations, we infer an algorithm to discover synonymously used predicates. Those predicates can be used to expand query results and to support users during query formulation. We provide a wide range of experiments on real world datasets for each use case. The experiments and evaluations show the added value of association rule mining for the integration and usability of RDF data and confirm the appropriateness of our mining configuration methodology.
N2  - Linked Open Data (LOD) umfasst viele und oft sehr große öffentlichen Datensätze und Wissensbanken, die hauptsächlich in der RDF Triplestruktur bestehend aus Subjekt, Prädikat und Objekt vorkommen. Dabei repräsentiert jedes Triple einen Fakt. Unglücklicherweise erfordert die Heterogenität der verfügbaren öffentlichen Daten signifikante Integrationsschritte bevor die Daten in Anwendungen genutzt werden können. Meta-Daten wie ontologische Strukturen und Bereichsdefinitionen von Prädikaten sind zwar wünschenswert und idealerweise durch eine Wissensbank verfügbar. Jedoch sind Wissensbanken im Kontext von LOD oft unvollständig oder einfach nicht verfügbar. Deshalb ist es nützlich automatisch Meta-Informationen, wie ontologische Abhängigkeiten, Bereichs-und Domänendefinitionen und thematische Assoziationen von Ressourcen generieren zu können. Eine neue und vielversprechende Technik um solche Daten zu untersuchen basiert auf das entdecken von Assoziationsregeln, welche ursprünglich für Verkaufsanalysen in transaktionalen Datenbanken angewendet wurde. Wir haben eine Adaptierung dieser Technik auf RDF Daten entworfen und stellen das Konzept der Mining Konfigurationen vor, welches uns befähigt in RDF Daten auf unterschiedlichen Weisen Muster zu erkennen. Verschiedene Konfigurationen erlauben uns Schema- und Wertbeziehungen zu erkennen, die für interessante Anwendungen genutzt werden können. In dem Sinne, stellen wir assoziationsbasierte Verfahren für eine Prädikatvorschlagsverfahren, Datenvervollständigung, Ontologieverbesserung und Anfrageerleichterung vor. Das Vorschlagen von Prädikaten behandelt das Problem der inkonsistenten Verwendung von Ontologien, indem einem Benutzer, der einen neuen Fakt einem Rdf-Datensatz hinzufügen will, eine sortierte Liste von passenden Prädikaten vorgeschlagen wird. Eine Kombinierung von verschiedenen Konfigurationen erweitert dieses Verfahren sodass automatisch komplett neue Fakten für eine Wissensbank generiert werden. Hierbei stellen wir zwei Verfahren vor, einen nutzergesteuertenVerfahren, bei dem ein Nutzer die Entität aussucht die erweitert werden soll und einen datengesteuerten Ansatz, bei dem ein Algorithmus selbst die Entitäten aussucht, die mit fehlenden Fakten erweitert werden. Da Wissensbanken stetig wachsen und sich verändern, ist ein anderer Ansatz um die Verwendung von RDF Daten zu erleichtern die Verbesserung von Ontologien. Hierbei präsentieren wir ein Assoziationsregeln-basiertes Verfahren, der Daten und zugrundeliegende Ontologien zusammenführt. Durch die Verflechtung von unterschiedlichen Konfigurationen leiten wir einen neuen Algorithmus her, der gleichbedeutende Prädikate entdeckt. Diese Prädikate können benutzt werden um Ergebnisse einer Anfrage zu erweitern oder einen Nutzer während einer Anfrage zu unterstützen. Für jeden unserer vorgestellten Anwendungen präsentieren wir eine große Auswahl an Experimenten auf Realweltdatensätzen. Die Experimente und Evaluierungen zeigen den Mehrwert von Assoziationsregeln-Generierung für die Integration und Nutzbarkeit von RDF Daten und bestätigen die Angemessenheit unserer konfigurationsbasierten Methodologie um solche Regeln herzuleiten.
KW  - Assoziationsregeln
KW  - RDF
KW  - LOD
KW  - Mustererkennung
KW  - Synonyme
KW  - association rule mining
KW  - RDF
KW  - LOD
KW  - knowledge discovery
KW  - synonym discovery
Y1  - 2014
U6  - http://nbn-resolving.de/urn/resolver.pl?urn:nbn:de:kobv:517-opus-71334
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TY  - THES
A1  - Abed, Jamil
T1  - An iterative approach to operators on manifolds with singularities
T1  - Ein iterativer Zugang zu Operatoren auf Mannigfaltigkeiten mit Singularitäten
N2  - We establish elements of a new approach to ellipticity and parametrices within operator algebras on manifolds with higher singularities, only based on some general axiomatic requirements on parameter-dependent operators in suitable scales of spaes. The idea is to model an iterative process with new generations of parameter-dependent operator theories, together with new scales of spaces that satisfy analogous requirements as the original ones, now on a corresponding higher level. The "full" calculus involves two separate theories, one near the tip of the corner and another one at the conical exit to infinity. However, concerning the conical exit to infinity, we establish here a new concrete calculus of edge-degenerate operators which can be iterated to higher singularities.
N2  - Wir führen einen neuen Zugang ein zu Elliptizität und Parametrices in Operatorenalgebren auf Mannigfaltigkeiten mit höheren Singularitäten, nur basierend auf allgemeinen axiomatischen Voraussetzungen über parameter-abhängige Operatoren in geeigneten Skalen von Räumen. Die Idee besteht darin, ein iteratives Verfahren zu modellieren mit neuen Generationen von parameter-abhängigen Operatortheorien, zusammen mit neuen Skalen von Räumen, die analoge Voraussetzungen erfüllen wie die ursprünglichen Objekte, jetzt auf dem entsprechenden höheren Niveau. Der „volle“ Kalkül besteht aus zwei separaten Theorien, eine nahe der Spitze der Ecke und eine andere am konischen Ausgang nach Unendlich. Allerdings, bezüglich des konischen Ausgangs nach Unendlich, bauen wir hier einen neuen konkreten Kalkül von kanten-entarteten Operatoren auf, der für höhere Singularitäten iteriert werden kann.
KW  - Pseudo-Differentialoperatoren
KW  - kanten- und ecken-entartete Symbole
KW  - Elliptizität
KW  - Parametrices
KW  - höhere Singularitäten
KW  - Pseudo-differential operators
KW  - edge- and corner-degenerate symbols
KW  - ellipticity
KW  - parametrices
KW  - higher singularities
Y1  - 2010
U6  - http://nbn-resolving.de/urn/resolver.pl?urn:nbn:de:kobv:517-opus-44757
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TY  - THES
A1  - Abdelwahab Hussein Abdelwahab Elsayed, Ahmed
T1  - Probabilistic, deep, and metric learning for biometric identiﬁcation from eye movements
N2  - A central insight from psychological studies on human eye movements is that eye movement patterns are highly individually characteristic. They can, therefore, be used as a biometric feature, that is, subjects can be identiﬁed based on their eye movements. This thesis introduces new machine learning methods to identify subjects based on their eye movements while viewing arbitrary content. The thesis focuses on probabilistic modeling of the problem, which has yielded the best results in the most recent literature. The thesis studies the problem in three phases by proposing a purely probabilistic, probabilistic deep learning, and probabilistic deep metric learning approach. In the ﬁrst phase, the thesis studies models that rely on psychological concepts about eye movements. Recent literature illustrates that individual-speciﬁc distributions of gaze patterns can be used to accurately identify individuals. In these studies, models were based on a simple parametric family of distributions. Such simple parametric models can be robustly estimated from sparse data, but have limited ﬂexibility to capture the differences between individuals. Therefore, this thesis proposes a semiparametric model of gaze patterns that is ﬂexible yet robust for individual identiﬁcation. These patterns can be understood as domain knowledge derived from psychological literature. Fixations and saccades are examples of simple gaze patterns. The proposed semiparametric densities are drawn under a Gaussian process prior centered at a simple parametric distribution. Thus, the model will stay close to the parametric class of densities if little data is available, but it can also deviate from this class if enough data is available, increasing the ﬂexibility of the model. The proposed method is evaluated on a large-scale dataset, showing signiﬁcant improvements over the state-of-the-art. Later, the thesis replaces the model based on gaze patterns derived from psychological concepts with a deep neural network that can learn more informative and complex patterns from raw eye movement data. As previous work has shown that the distribution of these patterns across a sequence is informative, a novel statistical aggregation layer called the quantile layer is introduced. It explicitly ﬁts the distribution of deep patterns learned directly from the raw eye movement data. The proposed deep learning approach is end-to-end learnable, such that the deep model learns to extract informative, short local patterns while the quantile layer learns to approximate the distributions of these patterns. Quantile layers are a generic approach that can converge to standard pooling layers or have a more detailed description of the features being pooled, depending on the problem. The proposed model is evaluated in a large-scale study using the eye movements of subjects viewing arbitrary visual input. The model improves upon the standard pooling layers and other statistical aggregation layers proposed in the literature. It also improves upon the state-of-the-art eye movement biometrics by a wide margin. Finally, for the model to identify any subject — not just the set of subjects it is trained on — a metric learning approach is developed. Metric learning learns a distance function over instances. The metric learning model maps the instances into a metric space, where sequences of the same individual are close, and sequences of diﬀerent individuals are further apart. This thesis introduces a deep metric learning approach with distributional embeddings. The approach represents sequences as a set of continuous distributions in a metric space; to achieve this, a new loss function based on Wasserstein distances is introduced. The proposed method is evaluated on multiple domains besides eye movement biometrics. This approach outperforms the state of the art in deep metric learning in several domains while also outperforming the state of the art in eye movement biometrics.
N2  - Die Art und Weise, wie wir unsere Augen bewegen, ist individuell charakteristisch. Augenbewegungen können daher zur biometrischen Identifikation verwendet werden. Die Dissertation stellt neuartige Methoden des maschinellen Lernens zur Identifzierung von Probanden anhand ihrer Blickbewegungen während des Betrachtens beliebiger visueller Inhalte vor. Die Arbeit konzentriert sich auf die probabilistische Modellierung des Problems, da dies die besten Ergebnisse in der aktuellsten Literatur liefert. Die Arbeit untersucht das Problem in drei Phasen.
In der ersten Phase stützt sich die Arbeit bei der Entwicklung eines probabilistischen Modells auf Wissen über Blickbewegungen aus der psychologischen Literatur. Existierende Studien haben gezeigt, dass die individuelle Verteilung von Blickbewegungsmustern verwendet werden kann, um Individuen genau zu identifizieren. Existierende probabilistische Modelle verwenden feste Verteilungsfamilien in Form von parametrischen Modellen, um diese Verteilungen zu approximieren. Die Verwendung solcher einfacher Verteilungsfamilien hat den Vorteil, dass sie robuste Verteilungsschätzungen auch auf kleinen Mengen von Beobachtungen ermöglicht. Ihre Flexibilität, Unterschiede zwischen Personen zu erfassen, ist jedoch begrenzt. Die Arbeit schlägt daher eine semiparametrische Modellierung der Blickmuster vor, die flexibel und dennoch robust individuelle Verteilungen von Blickbewegungsmustern schätzen kann. Die modellierten Blickmuster können als Domänenwissen verstanden werden, das aus der psychologischen Literatur abgeleitet ist. Beispielsweise werden Verteilungen über Fixationsdauern und Sprungweiten (Sakkaden) bei bestimmten Vor- und Rücksprüngen innerhalb des Textes modelliert. Das semiparametrische Modell bleibt nahe des parametrischen Modells, wenn nur wenige Daten verfügbar sind, kann jedoch auch vom parametrischen Modell abweichen, wenn genügend Daten verfügbar sind, wodurch die Flexibilität erhöht wird. Die Methode wird auf einem großen Datenbestand evaluiert und zeigt eine signifikante Verbesserung gegenüber dem Stand der Technik der Forschung zur biometrischen Identifikation aus Blickbewegungen.
Später ersetzt die Dissertation die zuvor untersuchten aus der psychologischen Literatur abgeleiteten Blickmuster durch ein auf tiefen neuronalen Netzen basierendes Modell, das aus den Rohdaten der Augenbewegungen informativere komplexe Muster lernen kann. Tiefe neuronale Netze sind eine Technik des maschinellen Lernens, bei der in komplexen, mehrschichtigen Modellen schrittweise abstraktere Merkmale aus Rohdaten extrahiert werden. Da frühere Arbeiten gezeigt haben, dass die Verteilung von Blickbewegungsmustern innerhalb einer Blickbewegungssequenz informativ ist, wird eine neue Aggrgationsschicht für tiefe neuronale Netze eingeführt, die explizit die Verteilung der gelernten Muster schätzt. Die vorgeschlagene Aggregationsschicht für tiefe neuronale Netze ist nicht auf die Modellierung von Blickbewegungen beschränkt, sondern kann als Verallgemeinerung von existierenden einfacheren Aggregationsschichten in beliebigen Anwendungen eingesetzt werden. Das vorgeschlagene Modell wird in einer umfangreichen Studie unter Verwendung von Augenbewegungen von Probanden evaluiert, die Videomaterial unterschiedlichen Inhalts und unterschiedlicher Länge betrachten. Das Modell verbessert die Identifikationsgenauigkeit im Vergleich zu tiefen neuronalen Netzen mit Standardaggregationsschichten und existierenden probabilistischen Modellen zur Identifikation aus Blickbewegungen.
Damit das Modell zum Anwendungszeitpunkt beliebige Probanden identifizieren kann, und nicht nur diejenigen Probanden, mit deren Daten es trainiert wurde, wird ein metrischer Lernansatz entwickelt. Beim metrischen Lernen lernt das Modell eine Funktion, mit der die Ähnlichkeit zwischen Blickbewegungssequenzen geschätzt werden kann. Das metrische Lernen bildet die Instanzen in einen neuen Raum ab, in dem Sequenzen desselben Individuums nahe beieinander liegen und Sequenzen verschiedener Individuen weiter voneinander entfernt sind. Die Dissertation stellt einen neuen metrischen Lernansatz auf Basis tiefer neuronaler Netze vor. Der Ansatz repäsentiert eine Sequenz in einem metrischen Raum durch eine Menge von Verteilungen. Das vorgeschlagene Verfahren ist nicht spezifisch für die Blickbewegungsmodellierung, und wird in unterschiedlichen Anwendungsproblemen empirisch evaluiert. Das Verfahren führt zu genaueren Modellen im Vergleich zu existierenden metrischen Lernverfahren und existierenden Modellen zur Identifikation aus Blickbewegungen.
KW  - probabilistic deep metric learning
KW  - probabilistic deep learning
KW  - biometrics
KW  - eye movements
KW  - biometrische Identifikation
KW  - Augenbewegungen
KW  - probabilistische tiefe neuronale Netze
KW  - probabilistisches tiefes metrisches Lernen
Y1  - 2019
U6  - http://nbn-resolving.de/urn/resolver.pl?urn:nbn:de:kobv:517-opus4-467980
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