TY - CHAP A1 - Curzon, Paul A1 - Kalas, Ivan A1 - Schubert, Sigrid A1 - Schaper, Niclas A1 - Barnes, Jan A1 - Kennewell, Steve A1 - Bröker, Kathrin A1 - Kastens, Uwe A1 - Magenheim, Johannes A1 - Dagiene, Valentina A1 - Stupuriene, Gabriele A1 - Ellis, Jason Brent A1 - Abreu-Ellis, Carla Reis A1 - Grillenberger, Andreas A1 - Romeike, Ralf A1 - Haugsbakken, Halvdan A1 - Jones, Anthony A1 - Lewin, Cathy A1 - McNicol, Sarah A1 - Nelles, Wolfgang A1 - Neugebauer, Jonas A1 - Ohrndorf, Laura A1 - Schaper, Niclas A1 - Schubert, Sigrid A1 - Opel, Simone A1 - Kramer, Matthias A1 - Trommen, Michael A1 - Pottbäcker, Florian A1 - Ilaghef, Youssef A1 - Passig, David A1 - Tzuriel, David A1 - Kedmi, Ganit Eshel A1 - Saito, Toshinori A1 - Webb, Mary A1 - Weigend, Michael A1 - Bottino, Rosa A1 - Chioccariello, Augusto A1 - Christensen, Rhonda A1 - Knezek, Gerald A1 - Gioko, Anthony Maina A1 - Angondi, Enos Kiforo A1 - Waga, Rosemary A1 - Ohrndorf, Laura A1 - Or-Bach, Rachel A1 - Preston, Christina A1 - Younie, Sarah A1 - Przybylla, Mareen A1 - Romeike, Ralf A1 - Reynolds, Nicholas A1 - Swainston, Andrew A1 - Bendrups, Faye A1 - Sysło, Maciej M. A1 - Kwiatkowska, Anna Beata A1 - Zieris, Holger A1 - Gerstberger, Herbert A1 - Müller, Wolfgang A1 - Büchner, Steffen A1 - Opel, Simone A1 - Schiller, Thomas A1 - Wegner, Christian A1 - Zender, Raphael A1 - Lucke, Ulrike A1 - Diethelm, Ira A1 - Syrbe, Jörn A1 - Lai, Kwok-Wing A1 - Davis, Niki A1 - Eickelmann, Birgit A1 - Erstad, Ola A1 - Fisser, Petra A1 - Gibson, David A1 - Khaddage, Ferial A1 - Knezek, Gerald A1 - Micheuz, Peter A1 - Kloos, Carlos Delgado ED - Brinda, Torsten ED - Reynolds, Nicholas ED - Romeike, Ralf ED - Schwill, Andreas T1 - KEYCIT 2014 BT - key competencies in informatics and ICT N2 - In our rapidly changing world it is increasingly important not only to be an expert in a chosen field of study but also to be able to respond to developments, master new approaches to solving problems, and fulfil changing requirements in the modern world and in the job market. In response to these needs key competencies in understanding, developing and using new digital technologies are being brought into focus in school and university programmes. The IFIP TC3 conference "KEYCIT – Key Competences in Informatics and ICT (KEYCIT 2014)" was held at the University of Potsdam in Germany from July 1st to 4th, 2014 and addressed the combination of key competencies, Informatics and ICT in detail. The conference was organized into strands focusing on secondary education, university education and teacher education (organized by IFIP WGs 3.1 and 3.3) and provided a forum to present and to discuss research, case studies, positions, and national perspectives in this field. T3 - Commentarii informaticae didacticae (CID) - 7 KW - Schlüsselkompetenzen KW - Informatik KW - Bildung KW - ICT KW - Informatikdidaktik KW - Key Competencies KW - Informatics KW - education KW - ICT KW - Computer Science Education Y1 - 2015 U6 - http://nbn-resolving.de/urn/resolver.pl?urn:nbn:de:kobv:517-opus4-70325 SN - 978-3-86956-292-6 PB - Universitätsverlag Potsdam CY - Potsdam ER - TY - JOUR A1 - Chen, Junchao A1 - Lange, Thomas A1 - Andjelkovic, Marko A1 - Simevski, Aleksandar A1 - Lu, Li A1 - Krstić, Miloš T1 - Solar particle event and single event upset prediction from SRAM-based monitor and supervised machine learning JF - IEEE transactions on emerging topics in computing / IEEE Computer Society, Institute of Electrical and Electronics Engineers N2 - The intensity of cosmic radiation may differ over five orders of magnitude within a few hours or days during the Solar Particle Events (SPEs), thus increasing for several orders of magnitude the probability of Single Event Upsets (SEUs) in space-borne electronic systems. Therefore, it is vital to enable the early detection of the SEU rate changes in order to ensure timely activation of dynamic radiation hardening measures. In this paper, an embedded approach for the prediction of SPEs and SRAM SEU rate is presented. The proposed solution combines the real-time SRAM-based SEU monitor, the offline-trained machine learning model and online learning algorithm for the prediction. With respect to the state-of-the-art, our solution brings the following benefits: (1) Use of existing on-chip data storage SRAM as a particle detector, thus minimizing the hardware and power overhead, (2) Prediction of SRAM SEU rate one hour in advance, with the fine-grained hourly tracking of SEU variations during SPEs as well as under normal conditions, (3) Online optimization of the prediction model for enhancing the prediction accuracy during run-time, (4) Negligible cost of hardware accelerator design for the implementation of selected machine learning model and online learning algorithm. The proposed design is intended for a highly dependable and self-adaptive multiprocessing system employed in space applications, allowing to trigger the radiation mitigation mechanisms before the onset of high radiation levels. KW - Machine learning KW - Single event upsets KW - Random access memory KW - monitoring KW - machine learning algorithms KW - predictive models KW - space missions KW - solar particle event KW - single event upset KW - machine learning KW - online learning KW - hardware accelerator KW - reliability KW - self-adaptive multiprocessing system Y1 - 2022 U6 - https://doi.org/10.1109/TETC.2022.3147376 SN - 2168-6750 VL - 10 IS - 2 SP - 564 EP - 580 PB - Institute of Electrical and Electronics Engineers CY - [New York, NY] ER - TY - JOUR A1 - Cabalar, Pedro A1 - Fandiño, Jorge A1 - Fariñas del Cerro, Luis T1 - Splitting epistemic logic programs JF - Theory and practice of logic programming / publ. for the Association for Logic Programming N2 - Epistemic logic programs constitute an extension of the stable model semantics to deal with new constructs called subjective literals. Informally speaking, a subjective literal allows checking whether some objective literal is true in all or some stable models. As it can be imagined, the associated semantics has proved to be non-trivial, since the truth of subjective literals may interfere with the set of stable models it is supposed to query. As a consequence, no clear agreement has been reached and different semantic proposals have been made in the literature. Unfortunately, comparison among these proposals has been limited to a study of their effect on individual examples, rather than identifying general properties to be checked. In this paper, we propose an extension of the well-known splitting property for logic programs to the epistemic case. We formally define when an arbitrary semantics satisfies the epistemic splitting property and examine some of the consequences that can be derived from that, including its relation to conformant planning and to epistemic constraints. Interestingly, we prove (through counterexamples) that most of the existing approaches fail to fulfill the epistemic splitting property, except the original semantics proposed by Gelfond 1991 and a recent proposal by the authors, called Founded Autoepistemic Equilibrium Logic. KW - knowledge representation and nonmonotonic reasoning KW - logic programming methodology and applications KW - theory Y1 - 2021 U6 - https://doi.org/10.1017/S1471068420000058 SN - 1471-0684 SN - 1475-3081 VL - 21 IS - 3 SP - 296 EP - 316 PB - Cambridge Univ. Press CY - Cambridge [u.a.] ER - TY - THES A1 - Böken, Björn T1 - Improving prediction accuracy using dynamic information N2 - Accurately solving classification problems nowadays is likely to be the most relevant machine learning task. Binary classification separating two classes only is algorithmically simpler but has fewer potential applications as many real-world problems are multi-class. On the reverse, separating only a subset of classes simplifies the classification task. Even though existing multi-class machine learning algorithms are very flexible regarding the number of classes, they assume that the target set Y is fixed and cannot be restricted once the training is finished. On the other hand, existing state-of-the-art production environments are becoming increasingly interconnected with the advance of Industry 4.0 and related technologies such that additional information can simplify the respective classification problems. In light of this, the main aim of this thesis is to introduce dynamic classification that generalizes multi-class classification such that the target class set can be restricted arbitrarily to a non-empty class subset M of Y at any time between two consecutive predictions. This task is solved by a combination of two algorithmic approaches. First, classifier calibration, which transforms predictions into posterior probability estimates that are intended to be well calibrated. The analysis provided focuses on monotonic calibration and in particular corrects wrong statements that appeared in the literature. It also reveals that bin-based evaluation metrics, which became popular in recent years, are unjustified and should not be used at all. Next, the validity of Platt scaling, which is the most relevant parametric calibration approach, is analyzed in depth. In particular, its optimality for classifier predictions distributed according to four different families of probability distributions as well its equivalence with Beta calibration up to a sigmoidal preprocessing are proven. For non-monotonic calibration, extended variants on kernel density estimation and the ensemble method EKDE are introduced. Finally, the calibration techniques are evaluated using a simulation study with complete information as well as on a selection of 46 real-world data sets. Building on this, classifier calibration is applied as part of decomposition-based classification that aims to reduce multi-class problems to simpler (usually binary) prediction tasks. For the involved fusing step performed at prediction time, a new approach based on evidence theory is presented that uses classifier calibration to model mass functions. This allows the analysis of decomposition-based classification against a strictly formal background and to prove closed-form equations for the overall combinations. Furthermore, the same formalism leads to a consistent integration of dynamic class information, yielding a theoretically justified and computationally tractable dynamic classification model. The insights gained from this modeling are combined with pairwise coupling, which is one of the most relevant reduction-based classification approaches, such that all individual predictions are combined with a weight. This not only generalizes existing works on pairwise coupling but also enables the integration of dynamic class information. Lastly, a thorough empirical study is performed that compares all newly introduced approaches to existing state-of-the-art techniques. For this, evaluation metrics for dynamic classification are introduced that depend on corresponding sampling strategies. Thereafter, these are applied during a three-part evaluation. First, support vector machines and random forests are applied on 26 data sets from the UCI Machine Learning Repository. Second, two state-of-the-art deep neural networks are evaluated on five benchmark data sets from a relatively recent reference work. Here, computationally feasible strategies to apply the presented algorithms in combination with large-scale models are particularly relevant because a naive application is computationally intractable. Finally, reference data from a real-world process allowing the inclusion of dynamic class information are collected and evaluated. The results show that in combination with support vector machines and random forests, pairwise coupling approaches yield the best results, while in combination with deep neural networks, differences between the different approaches are mostly small to negligible. Most importantly, all results empirically confirm that dynamic classification succeeds in improving the respective prediction accuracies. Therefore, it is crucial to pass dynamic class information in respective applications, which requires an appropriate digital infrastructure. N2 - Klassifikationsprobleme akkurat zu lösen ist heutzutage wahrscheinlich die relevanteste Machine-Learning-Aufgabe. Binäre Klassifikation zur Unterscheidung von nur zwei Klassen ist algorithmisch einfacher, hat aber weniger potenzielle Anwendungen, da in der Praxis oft Mehrklassenprobleme auftreten. Demgegenüber vereinfacht die Unterscheidung nur innerhalb einer Untermenge von Klassen die Problemstellung. Obwohl viele existierende Machine-Learning-Algorithmen sehr flexibel mit Blick auf die Anzahl der Klassen sind, setzen sie voraus, dass die Zielmenge Y fest ist und nicht mehr eingeschränkt werden kann, sobald das Training abgeschlossen ist. Allerdings sind moderne Produktionsumgebungen mit dem Voranschreiten von Industrie 4.0 und entsprechenden Technologien zunehmend digital verbunden, sodass zusätzliche Informationen die entsprechenden Klassifikationsprobleme vereinfachen können. Vor diesem Hintergrund ist das Hauptziel dieser Arbeit, dynamische Klassifikation als Verallgemeinerung von Mehrklassen-Klassifikation einzuführen, bei der die Zielmenge jederzeit zwischen zwei aufeinanderfolgenden Vorhersagen zu einer beliebigen, nicht leeren Teilmenge eingeschränkt werden kann. Diese Aufgabe wird durch die Kombination von zwei algorithmischen Ansätzen gelöst. Zunächst wird Klassifikator-Kalibrierung eingesetzt, mittels der Vorhersagen in Schätzungen der A-Posteriori-Wahrscheinlichkeiten transformiert werden, die gut kalibriert sein sollen. Die durchgeführte Analyse zielt auf monotone Kalibrierung ab und korrigiert insbesondere Falschaussagen, die in Referenzarbeiten veröffentlicht wurden. Außerdem zeigt sie, dass Bin-basierte Fehlermaße, die in den letzten Jahren populär geworden sind, ungerechtfertigt sind und nicht verwendet werden sollten. Weiterhin wird die Validität von Platt Scaling, dem relevantesten, parametrischen Kalibrierungsverfahren, genau analysiert. Insbesondere wird seine Optimalität für Klassifikatorvorhersagen, die gemäß vier Familien von Verteilungsfunktionen verteilt sind, sowie die Äquivalenz zu Beta-Kalibrierung bis auf eine sigmoidale Vorverarbeitung gezeigt. Für nicht monotone Kalibrierung werden erweiterte Varianten der Kerndichteschätzung und die Ensemblemethode EKDE eingeführt. Schließlich werden die Kalibrierungsverfahren im Rahmen einer Simulationsstudie mit vollständiger Information sowie auf 46 Referenzdatensätzen ausgewertet. Hierauf aufbauend wird Klassifikator-Kalibrierung als Teil von reduktionsbasierter Klassifikation eingesetzt, die zum Ziel hat, Mehrklassenprobleme auf einfachere (üblicherweise binäre) Entscheidungsprobleme zu reduzieren. Für den zugehörigen, während der Vorhersage notwendigen Fusionsschritt wird ein neuer, auf Evidenztheorie basierender Ansatz eingeführt, der Klassifikator-Kalibrierung zur Modellierung von Massefunktionen nutzt. Dies ermöglicht die Analyse von reduktionsbasierter Klassifikation in einem formalen Kontext sowie geschlossene Ausdrücke für die entsprechenden Gesamtkombinationen zu beweisen. Zusätzlich führt derselbe Formalismus zu einer konsistenten Integration von dynamischen Klasseninformationen, sodass sich ein theoretisch fundiertes und effizient zu berechnendes, dynamisches Klassifikationsmodell ergibt. Die hierbei gewonnenen Einsichten werden mit Pairwise Coupling, einem der relevantesten Verfahren für reduktionsbasierte Klassifikation, verbunden, wobei alle individuellen Vorhersagen mit einer Gewichtung kombiniert werden. Dies verallgemeinert nicht nur existierende Ansätze für Pairwise Coupling, sondern führt darüber hinaus auch zu einer Integration von dynamischen Klasseninformationen. Abschließend wird eine umfangreiche empirische Studie durchgeführt, die alle neu eingeführten Verfahren mit denen aus dem Stand der Forschung vergleicht. Hierfür werden Bewertungsfunktionen für dynamische Klassifikation eingeführt, die auf Sampling-Strategien basieren. Anschließend werden diese im Rahmen einer dreiteiligen Studie angewendet. Zunächst werden Support Vector Machines und Random Forests auf 26 Referenzdatensätzen aus dem UCI Machine Learning Repository angewendet. Im zweiten Teil werden zwei moderne, tiefe neuronale Netze auf fünf Referenzdatensätzen aus einer relativ aktuellen Referenzarbeit ausgewertet. Hierbei sind insbesondere Strategien relevant, die die Anwendung der eingeführten Verfahren in Verbindung mit großen Modellen ermöglicht, da eine naive Vorgehensweise nicht durchführbar ist. Schließlich wird ein Referenzdatensatz aus einem Produktionsprozess gewonnen, der die Integration von dynamischen Klasseninformationen ermöglicht, und ausgewertet. Die Ergebnisse zeigen, dass Pairwise-Coupling-Verfahren in Verbindung mit Support Vector Machines und Random Forests die besten Ergebnisse liefern, während in Verbindung mit tiefen neuronalen Netzen die Unterschiede zwischen den Verfahren oft klein bis vernachlässigbar sind. Am wichtigsten ist, dass alle Ergebnisse zeigen, dass dynamische Klassifikation die entsprechenden Erkennungsgenauigkeiten verbessert. Daher ist es entscheidend, dynamische Klasseninformationen in den entsprechenden Anwendungen zur Verfügung zu stellen, was eine entsprechende digitale Infrastruktur erfordert. KW - dynamic classification KW - multi-class classification KW - classifier calibration KW - evidence theory KW - Dempster–Shafer theory KW - Deep Learning KW - Deep Learning KW - Dempster-Shafer-Theorie KW - Klassifikator-Kalibrierung KW - dynamische Klassifikation KW - Evidenztheorie KW - Mehrklassen-Klassifikation Y1 - 2022 U6 - http://nbn-resolving.de/urn/resolver.pl?urn:nbn:de:kobv:517-opus4-585125 ER - TY - JOUR A1 - Böhne, Sebastian A1 - Kreitz, Christoph A1 - Knobelsdorf, Maria T1 - Mathematisches Argumentieren und Beweisen mit dem Theorembeweiser Coq JF - Commentarii informaticae didacticae (CID) N2 - Informatik-Studierende haben in der Mehrzahl Schwierigkeiten, einen Einstieg in die Theoretische Informatik zu finden und die Leistungsanforderungen in den Endklausuren der zugehörigen Lehrveranstaltungen zu erfüllen. Wir argumentieren, dass dieser Symptomatik mangelnde Kompetenzen im Umgang mit abstrakten und stark formalisierten Themeninhalten zugrunde liegen und schlagen vor, einen Beweisassistenten als interaktives Lernwerkzeug in der Eingangslehre der Theoretischen Informatik zu nutzen, um entsprechende Kompetenzen zu stärken. Y1 - 2016 U6 - http://nbn-resolving.de/urn/resolver.pl?urn:nbn:de:kobv:517-opus4-94824 SN - 978-3-86956-376-3 SN - 1868-0844 SN - 2191-1940 IS - 10 SP - 69 EP - 80 PB - Universitätsverlag Potsdam CY - Potsdam ER - TY - THES A1 - Böhm, Christoph T1 - Enriching the Web of Data with topics and links T1 - Anreicherung des Web of Data mit Themen und Verknüpfungen N2 - This thesis presents novel ideas and research findings for the Web of Data – a global data space spanning many so-called Linked Open Data sources. Linked Open Data adheres to a set of simple principles to allow easy access and reuse for data published on the Web. Linked Open Data is by now an established concept and many (mostly academic) publishers adopted the principles building a powerful web of structured knowledge available to everybody. However, so far, Linked Open Data does not yet play a significant role among common web technologies that currently facilitate a high-standard Web experience. In this work, we thoroughly discuss the state-of-the-art for Linked Open Data and highlight several shortcomings – some of them we tackle in the main part of this work. First, we propose a novel type of data source meta-information, namely the topics of a dataset. This information could be published with dataset descriptions and support a variety of use cases, such as data source exploration and selection. For the topic retrieval, we present an approach coined Annotated Pattern Percolation (APP), which we evaluate with respect to topics extracted from Wikipedia portals. Second, we contribute to entity linking research by presenting an optimization model for joint entity linking, showing its hardness, and proposing three heuristics implemented in the LINked Data Alignment (LINDA) system. Our first solution can exploit multi-core machines, whereas the second and third approach are designed to run in a distributed shared-nothing environment. We discuss and evaluate the properties of our approaches leading to recommendations which algorithm to use in a specific scenario. The distributed algorithms are among the first of their kind, i.e., approaches for joint entity linking in a distributed fashion. Also, we illustrate that we can tackle the entity linking problem on the very large scale with data comprising more than 100 millions of entity representations from very many sources. Finally, we approach a sub-problem of entity linking, namely the alignment of concepts. We again target a method that looks at the data in its entirety and does not neglect existing relations. Also, this concept alignment method shall execute very fast to serve as a preprocessing for further computations. Our approach, called Holistic Concept Matching (HCM), achieves the required speed through grouping the input by comparing so-called knowledge representations. Within the groups, we perform complex similarity computations, relation conclusions, and detect semantic contradictions. The quality of our result is again evaluated on a large and heterogeneous dataset from the real Web. In summary, this work contributes a set of techniques for enhancing the current state of the Web of Data. All approaches have been tested on large and heterogeneous real-world input. N2 - Die vorliegende Arbeit stellt neue Ideen sowie Forschungsergebnisse für das Web of Data vor. Hierbei handelt es sich um ein globales Netz aus sogenannten Linked Open Data (LOD) Quellen. Diese Datenquellen genügen gewissen Prinzipien, um Nutzern einen leichten Zugriff über das Internet und deren Verwendung zu ermöglichen. LOD ist bereits weit verbreitet und es existiert eine Vielzahl von Daten-Veröffentlichungen entsprechend der LOD Prinzipien. Trotz dessen ist LOD bisher kein fester Baustein des Webs des 21. Jahrhunderts. Die folgende Arbeit erläutert den aktuellen Stand der Forschung und Technik für Linked Open Data und identifiziert dessen Schwächen. Einigen Schwachstellen von LOD widmen wir uns in dem darauf folgenden Hauptteil. Zu Beginn stellen wir neuartige Metadaten für Datenquellen vor – die Themen von Datenquellen (engl. Topics). Solche Themen könnten mit Beschreibungen von Datenquellen veröffentlicht werden und eine Reihe von Anwendungsfällen, wie das Auffinden und Explorieren relevanter Daten, unterstützen. Wir diskutieren unseren Ansatz für die Extraktion dieser Metainformationen – die Annotated Pattern Percolation (APP). Experimentelle Ergebnisse werden mit Themen aus Wikipedia Portalen verglichen. Des Weiteren ergänzen wir den Stand der Forschung für das Auffinden verschiedener Repräsentationen eines Reale-Welt-Objektes (engl. Entity Linking). Für jenes Auffinden werden nicht nur lokale Entscheidungen getroffen, sondern es wird die Gesamtheit der Objektbeziehungen genutzt. Wir diskutieren unser Optimierungsmodel, beweisen dessen Schwere und präsentieren drei Ansätze zur Berechnung einer Lösung. Alle Ansätze wurden im LINked Data Alignment (LINDA) System implementiert. Die erste Methode arbeitet auf einer Maschine, kann jedoch Mehrkern-Prozessoren ausnutzen. Die weiteren Ansätze wurden für Rechnercluster ohne gemeinsamen Speicher entwickelt. Wir evaluieren unsere Ergebnisse auf mehr als 100 Millionen Entitäten und erläutern Vor- sowie Nachteile der jeweiligen Ansätze. Im verbleibenden Teil der Arbeit behandeln wir das Linking von Konzepten – ein Teilproblem des Entity Linking. Unser Ansatz, Holistic Concept Matching (HCM), betrachtet abermals die Gesamtheit der Daten. Wir gruppieren die Eingabe um eine geringe Laufzeit bei der Verarbeitung von mehreren Hunderttausenden Konzepten zu erreichen. Innerhalb der Gruppen berechnen wir komplexe Ähnlichkeiten, und spüren semantische Schlussfolgerungen und Widersprüche auf. Die Qualität des Ergebnisses evaluieren wir ebenfalls auf realen Datenmengen. Zusammenfassend trägt diese Arbeit zum aktuellen Stand der Forschung für das Web of Data bei. Alle diskutierten Techniken wurden mit realen, heterogenen und großen Datenmengen getestet. KW - Web of Data KW - graph clustering KW - topics KW - entity alignment KW - map/reduce Y1 - 2013 U6 - http://nbn-resolving.de/urn/resolver.pl?urn:nbn:de:kobv:517-opus-68624 ER - TY - THES A1 - Bärmann, Daniel T1 - Aufzählen von DNA-Codes T1 - Enumeration of DNA codes N2 - In dieser Arbeit wird ein Modell zum Aufzählen von DNA-Codes entwickelt. Indem eine Ordnung auf der Menge aller DNA-Codewörter eingeführt und auf die Menge aller Codes erweitert wird, erlaubt das Modell das Auffinden von DNA-Codes mit bestimmten Eigenschaften, wie Überlappungsfreiheit, Konformität, Kommafreiheit, Stickyfreiheit, Überhangfreiheit, Teilwortkonformität und anderer bezüglich einer gegebenen Involution auf der Menge der Codewörter. Ein auf Grundlage des geschaffenen Modells entstandenes Werkzeug erlaubt das Suchen von Codes mit beliebigen Kombinationen von Codeeigenschaften. Ein weiterer wesentlicher Bestandteil dieser Arbeit ist die Untersuchung der Optimalität von DNA-Codes bezüglich ihrer Informationsrate sowie das Finden solider DNA-Codes. N2 - In this work a model for enumerating DNA codes is developed. By applying an order on the set of DNA codewords and extending this order on the set of codes, this model assists in the discovery of DNA codes with properties like non-overlappingness, compliance, comma-freeness, sticky-freeness, overhang-freeness, subword-compliance, solidness and others with respect to a given involution on the set of codewords. This tool can be used to find codes with arbitrary combinations of code properties with respect to the standard Watson-Crick-DNA involution. The work also investigates DNA codes with respect to the optimizing of the information rate, as well as finding solid DNA codes. KW - DNS KW - Code KW - Codierung KW - Aufzählung KW - Suche KW - Biocomputing KW - DNA KW - code KW - enumeration KW - search KW - bio-computing KW - DNA computing Y1 - 2006 U6 - http://nbn-resolving.de/urn/resolver.pl?urn:nbn:de:kobv:517-opus-10264 ER - TY - THES A1 - Buchholz, Henrik T1 - Real-time visualization of 3D city models T1 - Echtzeit-Visualisierung von 3D-Stadtmodellen N2 - An increasing number of applications requires user interfaces that facilitate the handling of large geodata sets. Using virtual 3D city models, complex geospatial information can be communicated visually in an intuitive way. Therefore, real-time visualization of virtual 3D city models represents a key functionality for interactive exploration, presentation, analysis, and manipulation of geospatial data. This thesis concentrates on the development and implementation of concepts and techniques for real-time city model visualization. It discusses rendering algorithms as well as complementary modeling concepts and interaction techniques. Particularly, the work introduces a new real-time rendering technique to handle city models of high complexity concerning texture size and number of textures. Such models are difficult to handle by current technology, primarily due to two problems: - Limited texture memory: The amount of simultaneously usable texture data is limited by the memory of the graphics hardware. - Limited number of textures: Using several thousand different textures simultaneously causes significant performance problems due to texture switch operations during rendering. The multiresolution texture atlases approach, introduced in this thesis, overcomes both problems. During rendering, it permanently maintains a small set of textures that are sufficient for the current view and the screen resolution available. The efficiency of multiresolution texture atlases is evaluated in performance tests. To summarize, the results demonstrate that the following goals have been achieved: - Real-time rendering becomes possible for 3D scenes whose amount of texture data exceeds the main memory capacity. - Overhead due to texture switches is kept permanently low, so that the number of different textures has no significant effect on the rendering frame rate. Furthermore, this thesis introduces two new approaches for real-time city model visualization that use textures as core visualization elements: - An approach for visualization of thematic information. - An approach for illustrative visualization of 3D city models. Both techniques demonstrate that multiresolution texture atlases provide a basic functionality for the development of new applications and systems in the domain of city model visualization. N2 - Eine zunehmende Anzahl von Anwendungen benötigt Benutzungsschnittstellen, um den Umgang mit großen Geodatenmengen zu ermöglichen. Virtuelle 3D-Stadtmodelle bieten eine Möglichkeit, komplexe raumbezogene Informationen auf intuitive Art und Weise visuell erfassbar zu machen. Echtzeit-Visualisierung virtueller Stadtmodelle bildet daher eine Grundlage für die interaktive Exploration, Präsentation, Analyse und Bearbeitung raumbezogener Daten. Diese Arbeit befasst sich mit der Entwicklung und Implementierung von Konzepten und Techniken für die Echtzeit-Visualisierung virtueller 3D-Stadtmodelle. Diese umfassen sowohl Rendering-Algorithmen als auch dazu komplementäre Modellierungskonzepte und Interaktionstechniken. Insbesondere wird in dieser Arbeit eine neue Echtzeit-Rendering-Technik für Stadtmodelle hoher Komplexität hinsichtlich Texturgröße und Texturanzahl vorgestellt. Solche Modelle sind durch die derzeit zur Verfügung stehende Technologie schwierig zu bewältigen, vor allem aus zwei Gründen: - Begrenzter Textur-Speicher: Die Menge an gleichzeitig nutzbaren Texturdaten ist beschränkt durch den Speicher der Grafik-Hardware. - Begrenzte Textur-Anzahl: Die gleichzeitige Verwendung mehrerer tausend Texturen verursacht erhebliche Performance-Probleme aufgrund von Textur-Umschaltungs-Operationen während des Renderings. Das in dieser Arbeit vorgestellte Verfahren, das Rendering mit Multiresolutions-Texturatlanten löst beide Probleme. Während der Darstellung wird dazu permanent eine kleine Textur-Menge verwaltet, die für die aktuelle Sichtperspektive und die zur Verfügung stehende Bildschirmauflösung hinreichend ist. Die Effizienz des Verfahrens wird in Performance-Tests untersucht. Die Ergebnisse zeigen, dass die folgenden Ziele erreicht werden: - Echtzeit-Darstellung wird für Modelle möglich, deren Texturdaten-Menge die Kapazität des Hauptspeichers übersteigt. - Der Overhead durch Textur-Umschaltungs-Operationen wird permanent niedrig gehalten, so dass die Anzahl der unterschiedlichen Texturen keinen wesentlichen Einfluss auf die Bildrate der Darstellung hat. Die Arbeit stellt außerdem zwei neue Ansätze zur 3D-Stadtmodell-Visualisierung vor, in denen Texturen als zentrale Visualisierungselemente eingesetzt werden: - Ein Verfahren zur Visualisierung thematischer Informationen. - Ein Verfahren zur illustrativen Visualisierung von 3D-Stadtmodellen. Beide Ansätze zeigen, dass Rendering mit Multiresolutions-Texturatlanten eine Grundlage für die Entwicklung neuer Anwendungen und Systeme im Bereich der 3D-Stadtmodell-Visualisierung bietet. KW - Computergrafik KW - Geovisualisierung KW - 3D-Stadtmodelle KW - Texturen KW - computer graphics KW - geovisualization KW - 3d city models KW - textures Y1 - 2006 U6 - http://nbn-resolving.de/urn/resolver.pl?urn:nbn:de:kobv:517-opus-13337 ER - TY - THES A1 - Brückner, Michael T1 - Prediction games : machine learning in the presence of an adversary T1 - Prädiktionsspiele : maschinelles Lernen in Anwesenheit eines Gegners N2 - In many applications one is faced with the problem of inferring some functional relation between input and output variables from given data. Consider, for instance, the task of email spam filtering where one seeks to find a model which automatically assigns new, previously unseen emails to class spam or non-spam. Building such a predictive model based on observed training inputs (e.g., emails) with corresponding outputs (e.g., spam labels) is a major goal of machine learning. Many learning methods assume that these training data are governed by the same distribution as the test data which the predictive model will be exposed to at application time. That assumption is violated when the test data are generated in response to the presence of a predictive model. This becomes apparent, for instance, in the above example of email spam filtering. Here, email service providers employ spam filters and spam senders engineer campaign templates such as to achieve a high rate of successful deliveries despite any filters. Most of the existing work casts such situations as learning robust models which are unsusceptible against small changes of the data generation process. The models are constructed under the worst-case assumption that these changes are performed such to produce the highest possible adverse effect on the performance of the predictive model. However, this approach is not capable to realistically model the true dependency between the model-building process and the process of generating future data. We therefore establish the concept of prediction games: We model the interaction between a learner, who builds the predictive model, and a data generator, who controls the process of data generation, as an one-shot game. The game-theoretic framework enables us to explicitly model the players' interests, their possible actions, their level of knowledge about each other, and the order at which they decide for an action. We model the players' interests as minimizing their own cost function which both depend on both players' actions. The learner's action is to choose the model parameters and the data generator's action is to perturbate the training data which reflects the modification of the data generation process with respect to the past data. We extensively study three instances of prediction games which differ regarding the order in which the players decide for their action. We first assume that both player choose their actions simultaneously, that is, without the knowledge of their opponent's decision. We identify conditions under which this Nash prediction game has a meaningful solution, that is, a unique Nash equilibrium, and derive algorithms that find the equilibrial prediction model. As a second case, we consider a data generator who is potentially fully informed about the move of the learner. This setting establishes a Stackelberg competition. We derive a relaxed optimization criterion to determine the solution of this game and show that this Stackelberg prediction game generalizes existing prediction models. Finally, we study the setting where the learner observes the data generator's action, that is, the (unlabeled) test data, before building the predictive model. As the test data and the training data may be governed by differing probability distributions, this scenario reduces to learning under covariate shift. We derive a new integrated as well as a two-stage method to account for this data set shift. In case studies on email spam filtering we empirically explore properties of all derived models as well as several existing baseline methods. We show that spam filters resulting from the Nash prediction game as well as the Stackelberg prediction game in the majority of cases outperform other existing baseline methods. N2 - Eine der Aufgabenstellungen des Maschinellen Lernens ist die Konstruktion von Vorhersagemodellen basierend auf gegebenen Trainingsdaten. Ein solches Modell beschreibt den Zusammenhang zwischen einem Eingabedatum, wie beispielsweise einer E-Mail, und einer Zielgröße; zum Beispiel, ob die E-Mail durch den Empfänger als erwünscht oder unerwünscht empfunden wird. Dabei ist entscheidend, dass ein gelerntes Vorhersagemodell auch die Zielgrößen zuvor unbeobachteter Testdaten korrekt vorhersagt. Die Mehrzahl existierender Lernverfahren wurde unter der Annahme entwickelt, dass Trainings- und Testdaten derselben Wahrscheinlichkeitsverteilung unterliegen. Insbesondere in Fällen in welchen zukünftige Daten von der Wahl des Vorhersagemodells abhängen, ist diese Annahme jedoch verletzt. Ein Beispiel hierfür ist das automatische Filtern von Spam-E-Mails durch E-Mail-Anbieter. Diese konstruieren Spam-Filter basierend auf zuvor empfangenen E-Mails. Die Spam-Sender verändern daraufhin den Inhalt und die Gestaltung der zukünftigen Spam-E-Mails mit dem Ziel, dass diese durch die Filter möglichst nicht erkannt werden. Bisherige Arbeiten zu diesem Thema beschränken sich auf das Lernen robuster Vorhersagemodelle welche unempfindlich gegenüber geringen Veränderungen des datengenerierenden Prozesses sind. Die Modelle werden dabei unter der Worst-Case-Annahme konstruiert, dass diese Veränderungen einen maximal negativen Effekt auf die Vorhersagequalität des Modells haben. Diese Modellierung beschreibt die tatsächliche Wechselwirkung zwischen der Modellbildung und der Generierung zukünftiger Daten nur ungenügend. Aus diesem Grund führen wir in dieser Arbeit das Konzept der Prädiktionsspiele ein. Die Modellbildung wird dabei als mathematisches Spiel zwischen einer lernenden und einer datengenerierenden Instanz beschrieben. Die spieltheoretische Modellierung ermöglicht es uns, die Interaktion der beiden Parteien exakt zu beschreiben. Dies umfasst die jeweils verfolgten Ziele, ihre Handlungsmöglichkeiten, ihr Wissen übereinander und die zeitliche Reihenfolge, in der sie agieren. Insbesondere die Reihenfolge der Spielzüge hat einen entscheidenden Einfluss auf die spieltheoretisch optimale Lösung. Wir betrachten zunächst den Fall gleichzeitig agierender Spieler, in welchem sowohl der Lerner als auch der Datengenerierer keine Kenntnis über die Aktion des jeweils anderen Spielers haben. Wir leiten hinreichende Bedingungen her, unter welchen dieses Spiel eine Lösung in Form eines eindeutigen Nash-Gleichgewichts besitzt. Im Anschluss diskutieren wir zwei verschiedene Verfahren zur effizienten Berechnung dieses Gleichgewichts. Als zweites betrachten wir den Fall eines Stackelberg-Duopols. In diesem Prädiktionsspiel wählt der Lerner zunächst das Vorhersagemodell, woraufhin der Datengenerierer in voller Kenntnis des Modells reagiert. Wir leiten ein relaxiertes Optimierungsproblem zur Bestimmung des Stackelberg-Gleichgewichts her und stellen ein mögliches Lösungsverfahren vor. Darüber hinaus diskutieren wir, inwieweit das Stackelberg-Modell bestehende robuste Lernverfahren verallgemeinert. Abschließend untersuchen wir einen Lerner, der auf die Aktion des Datengenerierers, d.h. der Wahl der Testdaten, reagiert. In diesem Fall sind die Testdaten dem Lerner zum Zeitpunkt der Modellbildung bekannt und können in den Lernprozess einfließen. Allerdings unterliegen die Trainings- und Testdaten nicht notwendigerweise der gleichen Verteilung. Wir leiten daher ein neues integriertes sowie ein zweistufiges Lernverfahren her, welche diese Verteilungsverschiebung bei der Modellbildung berücksichtigen. In mehreren Fallstudien zur Klassifikation von Spam-E-Mails untersuchen wir alle hergeleiteten, sowie existierende Verfahren empirisch. Wir zeigen, dass die hergeleiteten spieltheoretisch-motivierten Lernverfahren in Summe signifikant bessere Spam-Filter erzeugen als alle betrachteten Referenzverfahren. KW - Prädiktionsspiel KW - Adversarial Learning KW - Angewandte Spieltheorie KW - Maschinelles Lernen KW - Spam-Filter KW - Prediction Game KW - Adversarial Learning KW - Applied Game Theory KW - Machine Learning KW - Spam Filtering Y1 - 2012 U6 - http://nbn-resolving.de/urn/resolver.pl?urn:nbn:de:kobv:517-opus-60375 SN - 978-3-86956-203-2 PB - Universitätsverlag Potsdam CY - Potsdam ER - TY - JOUR A1 - Bröker, Kathrin ED - Schubert, Sigrid ED - Schwill, Andreas T1 - Unterstützung Informatik-Studierender durch ein Lernzentrum JF - HDI 2014 : Gestalten von Übergängen N2 - In diesem Papier wird das Konzept eines Lernzentrums für die Informatik (LZI) an der Universität Paderborn vorgestellt. Ausgehend von den fachspezifischen Schwierigkeiten der Informatik Studierenden werden die Angebote des LZIs erläutert, die sich über die vier Bereiche Individuelle Beratung und Betreuung, „Offener Lernraum“, Workshops und Lehrveranstaltungen sowie Forschung erstrecken. Eine erste Evaluation mittels Feedbackbögen zeigt, dass das Angebot bei den Studierenden positiv aufgenommen wird. Zukünftig soll das Angebot des LZIs weiter ausgebaut und verbessert werden. Ausgangsbasis dazu sind weitere Studien. Y1 - 2015 U6 - http://nbn-resolving.de/urn/resolver.pl?urn:nbn:de:kobv:517-opus4-84754 VL - 2015 IS - 9 SP - 189 EP - 197 ER - TY - GEN A1 - Brewka, Gerhard A1 - Schaub, Torsten A1 - Woltran, Stefan T1 - Interview with Gerhard Brewka T2 - Künstliche Intelligenz N2 - This interview with Gerhard Brewka was conducted by correspondance in May 2018. The question set was compiled by Torsten Schaub and Stefan Woltran. Y1 - 2018 U6 - https://doi.org/10.1007/s13218-018-0549-5 SN - 0933-1875 SN - 1610-1987 VL - 32 IS - 2-3 SP - 219 EP - 221 PB - Springer CY - Heidelberg ER - TY - JOUR A1 - Brewka, Gerhard A1 - Ellmauthaler, Stefan A1 - Kern-Isberner, Gabriele A1 - Obermeier, Philipp A1 - Ostrowski, Max A1 - Romero, Javier A1 - Schaub, Torsten A1 - Schieweck, Steffen T1 - Advanced solving technology for dynamic and reactive applications JF - Künstliche Intelligenz Y1 - 2018 U6 - https://doi.org/10.1007/s13218-018-0538-8 SN - 0933-1875 SN - 1610-1987 VL - 32 IS - 2-3 SP - 199 EP - 200 PB - Springer CY - Heidelberg ER - TY - JOUR A1 - Brede, Nuria A1 - Botta, Nicola T1 - On the correctness of monadic backward induction JF - Journal of functional programming N2 - In control theory, to solve a finite-horizon sequential decision problem (SDP) commonly means to find a list of decision rules that result in an optimal expected total reward (or cost) when taking a given number of decision steps. SDPs are routinely solved using Bellman's backward induction. Textbook authors (e.g. Bertsekas or Puterman) typically give more or less formal proofs to show that the backward induction algorithm is correct as solution method for deterministic and stochastic SDPs. Botta, Jansson and Ionescu propose a generic framework for finite horizon, monadic SDPs together with a monadic version of backward induction for solving such SDPs. In monadic SDPs, the monad captures a generic notion of uncertainty, while a generic measure function aggregates rewards. In the present paper, we define a notion of correctness for monadic SDPs and identify three conditions that allow us to prove a correctness result for monadic backward induction that is comparable to textbook correctness proofs for ordinary backward induction. The conditions that we impose are fairly general and can be cast in category-theoretical terms using the notion of Eilenberg-Moore algebra. They hold in familiar settings like those of deterministic or stochastic SDPs, but we also give examples in which they fail. Our results show that backward induction can safely be employed for a broader class of SDPs than usually treated in textbooks. However, they also rule out certain instances that were considered admissible in the context of Botta et al. 's generic framework. Our development is formalised in Idris as an extension of the Botta et al. framework and the sources are available as supplementary material. Y1 - 2021 U6 - https://doi.org/10.1017/S0956796821000228 SN - 1469-7653 SN - 0956-7968 VL - 31 PB - Cambridge University Press CY - Cambridge ER - TY - THES A1 - Brauer, Falk T1 - Extraktion und Identifikation von Entitäten in Textdaten im Umfeld der Enterprise Search T1 - Extraction and identification of entities in text data in the field of enterprise search N2 - Die automatische Informationsextraktion (IE) aus unstrukturierten Texten ermöglicht völlig neue Wege, auf relevante Informationen zuzugreifen und deren Inhalte zu analysieren, die weit über bisherige Verfahren zur Stichwort-basierten Dokumentsuche hinausgehen. Die Entwicklung von Programmen zur Extraktion von maschinenlesbaren Daten aus Texten erfordert jedoch nach wie vor die Entwicklung von domänenspezifischen Extraktionsprogrammen. Insbesondere im Bereich der Enterprise Search (der Informationssuche im Unternehmensumfeld), in dem eine große Menge von heterogenen Dokumenttypen existiert, ist es oft notwendig ad-hoc Programm-module zur Extraktion von geschäftsrelevanten Entitäten zu entwickeln, die mit generischen Modulen in monolithischen IE-Systemen kombiniert werden. Dieser Umstand ist insbesondere kritisch, da potentiell für jeden einzelnen Anwendungsfall ein von Grund auf neues IE-System entwickelt werden muss. Die vorliegende Dissertation untersucht die effiziente Entwicklung und Ausführung von IE-Systemen im Kontext der Enterprise Search und effektive Methoden zur Ausnutzung bekannter strukturierter Daten im Unternehmenskontext für die Extraktion und Identifikation von geschäftsrelevanten Entitäten in Doku-menten. Grundlage der Arbeit ist eine neuartige Plattform zur Komposition von IE-Systemen auf Basis der Beschreibung des Datenflusses zwischen generischen und anwendungsspezifischen IE-Modulen. Die Plattform unterstützt insbesondere die Entwicklung und Wiederverwendung von generischen IE-Modulen und zeichnet sich durch eine höhere Flexibilität und Ausdrucksmächtigkeit im Vergleich zu vorherigen Methoden aus. Ein in der Dissertation entwickeltes Verfahren zur Dokumentverarbeitung interpretiert den Daten-austausch zwischen IE-Modulen als Datenströme und ermöglicht damit eine weitgehende Parallelisierung von einzelnen Modulen. Die autonome Ausführung der Module führt zu einer wesentlichen Beschleu-nigung der Verarbeitung von Einzeldokumenten und verbesserten Antwortzeiten, z. B. für Extraktions-dienste. Bisherige Ansätze untersuchen lediglich die Steigerung des durchschnittlichen Dokumenten-durchsatzes durch verteilte Ausführung von Instanzen eines IE-Systems. Die Informationsextraktion im Kontext der Enterprise Search unterscheidet sich z. B. von der Extraktion aus dem World Wide Web dadurch, dass in der Regel strukturierte Referenzdaten z. B. in Form von Unternehmensdatenbanken oder Terminologien zur Verfügung stehen, die oft auch die Beziehungen von Entitäten beschreiben. Entitäten im Unternehmensumfeld haben weiterhin bestimmte Charakteristiken: Eine Klasse von relevanten Entitäten folgt bestimmten Bildungsvorschriften, die nicht immer bekannt sind, auf die aber mit Hilfe von bekannten Beispielentitäten geschlossen werden kann, so dass unbekannte Entitäten extrahiert werden können. Die Bezeichner der anderen Klasse von Entitäten haben eher umschreibenden Charakter. Die korrespondierenden Umschreibungen in Texten können variieren, wodurch eine Identifikation derartiger Entitäten oft erschwert wird. Zur effizienteren Entwicklung von IE-Systemen wird in der Dissertation ein Verfahren untersucht, das alleine anhand von Beispielentitäten effektive Reguläre Ausdrücke zur Extraktion von unbekannten Entitäten erlernt und damit den manuellen Aufwand in derartigen Anwendungsfällen minimiert. Verschiedene Generalisierungs- und Spezialisierungsheuristiken erkennen Muster auf verschiedenen Abstraktionsebenen und schaffen dadurch einen Ausgleich zwischen Genauigkeit und Vollständigkeit bei der Extraktion. Bekannte Regellernverfahren im Bereich der Informationsextraktion unterstützen die beschriebenen Problemstellungen nicht, sondern benötigen einen (annotierten) Dokumentenkorpus. Eine Methode zur Identifikation von Entitäten, die durch Graph-strukturierte Referenzdaten vordefiniert sind, wird als dritter Schwerpunkt untersucht. Es werden Verfahren konzipiert, welche über einen exakten Zeichenkettenvergleich zwischen Text und Referenzdatensatz hinausgehen und Teilübereinstimmungen und Beziehungen zwischen Entitäten zur Identifikation und Disambiguierung heranziehen. Das in der Arbeit vorgestellte Verfahren ist bisherigen Ansätzen hinsichtlich der Genauigkeit und Vollständigkeit bei der Identifikation überlegen. N2 - The automatic information extraction (IE) from unstructured texts enables new ways to access relevant information and analyze text contents, which goes beyond existing technologies for keyword-based search in document collections. However, the development of systems for extracting machine-readable data from text still requires the implementation of domain-specific extraction programs. In particular in the field of enterprise search (the retrieval of information in the enterprise settings), in which a large amount of heterogeneous document types exists, it is often necessary to develop ad-hoc program-modules and to combine them with generic program components to extract by business relevant entities. This is particularly critical, as potentially for each individual application a new IE system must be developed from scratch. In this work we examine efficient methods to develop and execute IE systems in the context of enterprise search and effective algorithms to exploit pre-existing structured data in the business context for the extraction and identification of business entities in documents. The basis of this work is a novel platform for composition of IE systems through the description of the data flow between generic and application-specific IE modules. The platform supports in particular the development and reuse of generic IE modules and is characterized by a higher flexibility as compared to previous methods. A technique developed in this work interprets the document processing as data stream between IE modules and thus enables an extensive parallelization of individual modules. The autonomous execution of each module allows for a significant runtime improvement for individual documents and thus improves response times, e.g. for extraction services. Previous parallelization approaches focused only on an improved throughput for large document collections, e.g., by leveraging distributed instances of an IE system. Information extraction in the context of enterprise search differs for instance from the extraction from the World Wide Web by the fact that usually a variety of structured reference data (corporate databases or terminologies) is available, which often describes the relationships among entities. Furthermore, entity names in a business environment usually follow special characteristics: On the one hand relevant entities such as product identifiers follow certain patterns that are not always known beforehand, but can be inferred using known sample entities, so that unknown entities can be extracted. On the other hand many designators have a more descriptive character (concatenation of descriptive words). The respective references in texts might differ due to the diversity of potential descriptions, often making the identification of such entities difficult. To address IE applications in the presence of available structured data, we study in this work the inference of effective regular expressions from given sample entities. Various generalization and specialization heuristics are used to identify patterns at different syntactic abstraction levels and thus generate regular expressions which promise both high recall and precision. Compared to previous rule learning techniques in the field of information extraction, our technique does not require any annotated document corpus. A method for the identification of entities that are predefined by graph structured reference data is examined as a third contribution. An algorithm is presented which goes beyond an exact string comparison between text and reference data set. It allows for an effective identification and disambiguation of potentially discovered entities by exploitation of approximate matching strategies. The method leverages further relationships among entities for identification and disambiguation. The method presented in this work is superior to previous approaches with regard to precision and recall. KW - Informationsextraktion KW - Enterprise Search KW - Parallele Datenverarbeitung KW - Grammatikalische Inferenz KW - Graph-basiertes Ranking KW - information extraction KW - enterprise search KW - multi core data processing KW - grammar inference KW - graph-based ranking Y1 - 2010 U6 - http://nbn-resolving.de/urn/resolver.pl?urn:nbn:de:kobv:517-opus-51409 ER - TY - JOUR A1 - Bordihn, Henning A1 - Vaszil, György T1 - Deterministic Lindenmayer systems with dynamic control of parallelism JF - International journal of foundations of computer science N2 - M-rate 0L systems are interactionless Lindenmayer systems together with a function assigning to every string a set of multisets of productions that may be applied simultaneously to the string. Some questions that have been left open in the forerunner papers are examined, and the computational power of deterministic M-rate 0L systems is investigated, where also tabled and extended variants are taken into consideration. KW - parallel rewriting KW - Lindenmayer systems KW - restricted parallelism KW - determinism KW - developmental systems KW - formal languages Y1 - 2019 U6 - https://doi.org/10.1142/S0129054120400031 SN - 0129-0541 SN - 1793-6373 VL - 31 IS - 1 SP - 37 EP - 51 PB - World Scientific CY - Singapore ER - TY - JOUR A1 - Bordihn, Henning A1 - Vaszil, György T1 - Reversible parallel communicating finite automata systems JF - Acta informatica N2 - We study the concept of reversibility in connection with parallel communicating systems of finite automata (PCFA in short). We define the notion of reversibility in the case of PCFA (also covering the non-deterministic case) and discuss the relationship of the reversibility of the systems and the reversibility of its components. We show that a system can be reversible with non-reversible components, and the other way around, the reversibility of the components does not necessarily imply the reversibility of the system as a whole. We also investigate the computational power of deterministic centralized reversible PCFA. We show that these very simple types of PCFA (returning or non-returning) can recognize regular languages which cannot be accepted by reversible (deterministic) finite automata, and that they can even accept languages that are not context-free. We also separate the deterministic and non-deterministic variants in the case of systems with non-returning communication. We show that there are languages accepted by non-deterministic centralized PCFA, which cannot be recognized by any deterministic variant of the same type. KW - Finite automata KW - Reversibility KW - Systems of parallel communicating KW - automata Y1 - 2021 U6 - https://doi.org/10.1007/s00236-021-00396-9 SN - 0001-5903 SN - 1432-0525 VL - 58 IS - 4 SP - 263 EP - 279 PB - Springer CY - Berlin ; Heidelberg ; New York, NY ER - TY - JOUR A1 - Bordihn, Henning A1 - Holzer, Markus T1 - On the number of active states in finite automata JF - Acta informatica N2 - We introduce a new measure of descriptional complexity on finite automata, called the number of active states. Roughly speaking, the number of active states of an automaton A on input w counts the number of different states visited during the most economic computation of the automaton A for the word w. This concept generalizes to finite automata and regular languages in a straightforward way. We show that the number of active states of both finite automata and regular languages is computable, even with respect to nondeterministic finite automata. We further compare the number of active states to related measures for regular languages. In particular, we show incomparability to the radius of regular languages and that the difference between the number of active states and the total number of states needed in finite automata for a regular language can be of exponential order. Y1 - 2021 U6 - https://doi.org/10.1007/s00236-021-00397-8 SN - 0001-5903 SN - 1432-0525 VL - 58 IS - 4 SP - 301 EP - 318 PB - Springer CY - Berlin ; Heidelberg [u.a.] ER - TY - THES A1 - Bordihn, Henning T1 - Contributions to the syntactical analysis beyond context-freeness T1 - Beiträge zur syntaktischen Analyse nicht-kontextfreier Sprachen N2 - Parsability approaches of several grammar formalisms generating also non-context-free languages are explored. Chomsky grammars, Lindenmayer systems, grammars with controlled derivations, and grammar systems are treated. Formal properties of these mechanisms are investigated, when they are used as language acceptors. Furthermore, cooperating distributed grammar systems are restricted so that efficient deterministic parsing without backtracking becomes possible. For this class of grammar systems, the parsing algorithm is presented and the feature of leftmost derivations is investigated in detail. N2 - Ansätze zum Parsing verschiedener Grammatikformalismen, die auch nicht-kontextfreie Sprachen erzeugen können, werden diskutiert. Chomsky-Grammatiken, Lindenmayer-Systeme, Grammatiken mit gesteuerten Ersetzungen und Grammatiksysteme werden behandelt. Formale Eigenschaften dieser Mechanismen als Akzeptoren von Sprachen werden untersucht. Weiterhin werden kooperierende verteilte (CD) Grammatiksysteme derart beschränkt, dass effizientes deterministisches Parsing ohne Backtracking möglich ist. Für diese Klasse von Grammatiksystemen wird der Parsingalgorithmus vorgestellt und die Rolle von Linksableitungen wird detailliert betrachtet. KW - Parsing KW - Akzeptierende Grammatiken KW - Gesteuerte Ableitungen KW - Grammatiksysteme KW - Linksableitungen KW - Parsing KW - Accepting Grammars KW - Controlled Derivations KW - Grammar Systems KW - Leftmost Derivations Y1 - 2011 U6 - http://nbn-resolving.de/urn/resolver.pl?urn:nbn:de:kobv:517-opus-59719 ER - TY - THES A1 - Blum, Niklas T1 - Formalization of a converged internet and telecommunications service environment T1 - Formalisierung einer konvergenten Telekommunikations- undInternet-Dienstumgebung N2 - The programmable network envisioned in the 1990s within standardization and research for the Intelligent Network is currently coming into reality using IPbased Next Generation Networks (NGN) and applying Service-Oriented Architecture (SOA) principles for service creation, execution, and hosting. SOA is the foundation for both next-generation telecommunications and middleware architectures, which are rapidly converging on top of commodity transport services. Services such as triple/quadruple play, multimedia messaging, and presence are enabled by the emerging service-oriented IPMultimedia Subsystem (IMS), and allow telecommunications service providers to maintain, if not improve, their position in the marketplace. SOA becomes the de facto standard in next-generation middleware systems as the system model of choice to interconnect service consumers and providers within and between enterprises. We leverage previous research activities in overlay networking technologies along with recent advances in network abstraction, service exposure, and service creation to develop a paradigm for a service environment providing converged Internet and Telecommunications services that we call Service Broker. Such a Service Broker provides mechanisms to combine and mediate between different service paradigms from the two domains Internet/WWW and telecommunications. Furthermore, it enables the composition of services across these domains and is capable of defining and applying temporal constraints during creation and execution time. By adding network-awareness into the service fabric, such a Service Broker may also act as a next generation network-to-service element allowing the composition of crossdomain and cross-layer network and service resources. The contribution of this research is threefold: first, we analyze and classify principles and technologies from Information Technologies (IT) and telecommunications to identify and discuss issues allowing cross-domain composition in a converging service layer. Second, we discuss service composition methods allowing the creation of converged services on an abstract level; in particular, we present a formalized method for model-checking of such compositions. Finally, we propose a Service Broker architecture converging Internet and Telecom services. This environment enables cross-domain feature interaction in services through formalized obligation policies acting as constraints during service discovery, creation, and execution time. N2 - Das programmierbare Netz, das Ende des 20. Jahrhunderts in der Standardisierung und Forschung für das Intelligente Netz entworfen wurde, wird nun Realität in einem auf das Internet Protokoll basierendem Netz der nächsten Generation (Next Generation Network). Hierfür kommen Prinzipien aus der Informationstechnologie, insbesondere aus dem Bereich dienstorientierte Architekturen (Service-Oriented Architecture / SOA) für die Diensterstellung, -ausführung und -betrieb zum Tragen. SOA bietet hierbei die theoretische Grundlage für Telekommunikationsnetze, vor allem jedoch für die dazugehörigen Dienstplattformen. Diese erlauben dem Telekommunikationsbetreiber seine Position in einem offenen Marktplatz der Dienste auszubauen. Dazu bedarf es allerdings möglichst flexibler Dienstumgebungen, die die Kooperation zwischen Dienstanbietern und Nutzern aus unterschiedlichsten Domänen durch Unterstützung geeigneter Werkzeuge und Mechanismen fördert. Im Rahmen dieser Dissertation definieren wir aufbauend auf Forschungsergebnisse im Bereich Overlay-Netze, Netzabstraktion und Zugriff auf exponierte Dienste eine Service Broker genannte Dienstumgebung für konvergente Internet- und Telekommunikationsdienste. Dieser Service Broker stellt Mechanismen für die Komposition von Diensten und Mediation zwischen unterschiedlichen Dienstparadigmen und Domänenspezifika beim Dienstaufruf zur Verfügung. Der Forschungsbeitrag dieser Arbeit findet auf unterschiedlichen Ebenen statt: Aufbauend auf einer Analyse und Klassifikation von Technologien und Paradigmen aus den Bereichen Informationstechnologie (IT) und Telekommunikation diskutieren wir die Problemstellung der Kooperation von Diensten und deren Komposition über Domänengrenzen hinweg. In einem zweiten Schritt diskutieren wir Methoden der Dienstkomposition und präsentieren eine formalisierte Methode der modellbasierten Diensterstellung. Der Schwerpunkt der Arbeit liegt auf der Spezifikation der Service Broker Dienstumgebung und einem zugrundeliegenden Informations- und Datenmodell. Diese Architektur erlaubt die Komposition und Kooperation von Diensten über Domänengrenzen hinweg, um konvergente Internet- und Telekommunikationsdienste zu realisieren. Hierfür wird ein auf Obligationspolitiken basierendes Regelsystemformalisiert, das Interaktionen zwischen Dienstmerkmalen während der Diensterstellung und -ausführung definiert. KW - Telekommunikation KW - konvergente Dienste KW - Next Generation Network KW - Dienstplattform KW - Dienstkomposition KW - Service Delivery Platform KW - Next Generation Network KW - Service Creation KW - Service convergence KW - Policy Enforcement Y1 - 2010 U6 - http://nbn-resolving.de/urn/resolver.pl?urn:nbn:de:kobv:517-opus-51146 ER - TY - JOUR A1 - Blaese, Leif T1 - Data mining for unidentified protein squences JF - Process design for natural scientists: an agile model-driven approach N2 - Through the use of next generation sequencing (NGS) technology, a lot of newly sequenced organisms are now available. Annotating those genes is one of the most challenging tasks in sequence biology. Here, we present an automated workflow to find homologue proteins, annotate sequences according to function and create a three-dimensional model. Y1 - 2014 SN - 978-3-662-45005-5 SN - 1865-0929 IS - 500 SP - 73 EP - 87 PB - Springer CY - Berlin ER -