TY - GEN A1 - Al Laban, Firas A1 - Reger, Martin A1 - Lucke, Ulrike T1 - Closing the Policy Gap in the Academic Bridge T2 - Zweitveröffentlichungen der Universität Potsdam : Mathematisch-Naturwissenschaftliche Reihe N2 - The highly structured nature of the educational sector demands effective policy mechanisms close to the needs of the field. That is why evidence-based policy making, endorsed by the European Commission under Erasmus+ Key Action 3, aims to make an alignment between the domains of policy and practice. Against this background, this article addresses two issues: First, that there is a vertical gap in the translation of higher-level policies to local strategies and regulations. Second, that there is a horizontal gap between educational domains regarding the policy awareness of individual players. This was analyzed in quantitative and qualitative studies with domain experts from the fields of virtual mobility and teacher training. From our findings, we argue that the combination of both gaps puts the academic bridge from secondary to tertiary education at risk, including the associated knowledge proficiency levels. We discuss the role of digitalization in the academic bridge by asking the question: which value does the involved stakeholders expect from educational policies? As a theoretical basis, we rely on the model of value co-creation for and by stakeholders. We describe the used instruments along with the obtained results and proposed benefits. Moreover, we reflect on the methodology applied, and we finally derive recommendations for future academic bridge policies. T3 - Zweitveröffentlichungen der Universität Potsdam : Mathematisch-Naturwissenschaftliche Reihe - 1310 KW - policy evaluation KW - higher education KW - virtual mobility KW - teacher training Y1 - 2022 U6 - http://nbn-resolving.de/urn/resolver.pl?urn:nbn:de:kobv:517-opus4-583572 SN - 1866-8372 IS - 1310 ER - TY - JOUR A1 - Alnoor, Alhamzah A1 - Tiberius, Victor A1 - Atiyah, Abbas Gatea A1 - Khaw, Khai Wah A1 - Yin, Teh Sin A1 - Chew, XinYing A1 - Abbas, Sammar T1 - How positive and negative electronic word of mouth (eWOM) affects customers’ intention to use social commerce? BT - a dual-stage multi group-SEM and ANN analysis JF - International journal of human computer interaction N2 - Advances in Web 2.0 technologies have led to the widespread assimilation of electronic commerce platforms as an innovative shopping method and an alternative to traditional shopping. However, due to pro-technology bias, scholars focus more on adopting technology, and slightly less attention has been given to the impact of electronic word of mouth (eWOM) on customers’ intention to use social commerce. This study addresses the gap by examining the intention through exploring the effect of eWOM on males’ and females’ intentions and identifying the mediation of perceived crowding. To this end, we adopted a dual-stage multi-group structural equation modeling and artificial neural network (SEM-ANN) approach. We successfully extended the eWOM concept by integrating negative and positive factors and perceived crowding. The results reveal the causal and non-compensatory relationships between the constructs. The variables supported by the SEM analysis are adopted as the ANN model’s input neurons. According to the natural significance obtained from the ANN approach, males’ intentions to accept social commerce are related mainly to helping the company, followed by core functionalities. In contrast, females are highly influenced by technical aspects and mishandling. The ANN model predicts customers’ intentions to use social commerce with an accuracy of 97%. We discuss the theoretical and practical implications of increasing customers’ intention toward social commerce channels among consumers based on our findings. Y1 - 2022 U6 - https://doi.org/10.1080/10447318.2022.2125610 SN - 1044-7318 SN - 1532-7590 SP - 1 EP - 30 PB - Taylor & Francis CY - New York ER - TY - THES A1 - Bartz, Christian T1 - Reducing the annotation burden: deep learning for optical character recognition using less manual annotations N2 - Text is a ubiquitous entity in our world and daily life. We encounter it nearly everywhere in shops, on the street, or in our flats. Nowadays, more and more text is contained in digital images. These images are either taken using cameras, e.g., smartphone cameras, or taken using scanning devices such as document scanners. The sheer amount of available data, e.g., millions of images taken by Google Streetview, prohibits manual analysis and metadata extraction. Although much progress was made in the area of optical character recognition (OCR) for printed text in documents, broad areas of OCR are still not fully explored and hold many research challenges. With the mainstream usage of machine learning and especially deep learning, one of the most pressing problems is the availability and acquisition of annotated ground truth for the training of machine learning models because obtaining annotated training data using manual annotation mechanisms is time-consuming and costly. In this thesis, we address of how we can reduce the costs of acquiring ground truth annotations for the application of state-of-the-art machine learning methods to optical character recognition pipelines. To this end, we investigate how we can reduce the annotation cost by using only a fraction of the typically required ground truth annotations, e.g., for scene text recognition systems. We also investigate how we can use synthetic data to reduce the need of manual annotation work, e.g., in the area of document analysis for archival material. In the area of scene text recognition, we have developed a novel end-to-end scene text recognition system that can be trained using inexact supervision and shows competitive/state-of-the-art performance on standard benchmark datasets for scene text recognition. Our method consists of two independent neural networks, combined using spatial transformer networks. Both networks learn together to perform text localization and text recognition at the same time while only using annotations for the recognition task. We apply our model to end-to-end scene text recognition (meaning localization and recognition of words) and pure scene text recognition without any changes in the network architecture. In the second part of this thesis, we introduce novel approaches for using and generating synthetic data to analyze handwriting in archival data. First, we propose a novel preprocessing method to determine whether a given document page contains any handwriting. We propose a novel data synthesis strategy to train a classification model and show that our data synthesis strategy is viable by evaluating the trained model on real images from an archive. Second, we introduce the new analysis task of handwriting classification. Handwriting classification entails classifying a given handwritten word image into classes such as date, word, or number. Such an analysis step allows us to select the best fitting recognition model for subsequent text recognition; it also allows us to reason about the semantic content of a given document page without the need for fine-grained text recognition and further analysis steps, such as Named Entity Recognition. We show that our proposed approaches work well when trained on synthetic data. Further, we propose a flexible metric learning approach to allow zero-shot classification of classes unseen during the network’s training. Last, we propose a novel data synthesis algorithm to train off-the-shelf pixel-wise semantic segmentation networks for documents. Our data synthesis pipeline is based on the famous Style-GAN architecture and can synthesize realistic document images with their corresponding segmentation annotation without the need for any annotated data! N2 - Text umgibt uns überall. Wir finden Text in allen Lebenslagen, z.B. in einem Geschäft, an Gebäuden, oder in unserer Wohnung. Viele dieser Textentitäten können heutzutage auch in digitalen Bildern gefunden werden, welche auf verschiedene Art und Weise erstellt werden können, z.B. mittels einer Kamera in einem Smartphone oder durch einen Dokumentenscanner. Die Anzahl verfügbarer digitaler Bilder, z.B. Millionen – wenn nicht Milliarden von Bildern – in Google Streetview, macht eine manuelle Analyse der Bilddaten unmöglich. Obwohl es im Gebiet der Optical Character Recognition (OCR) in den letzten Jahren viel Fortschritt gab, gibt es doch noch viele Bereiche, die noch nicht vollständig erforscht worden sind. Der immer zunehmende Einsatz von Methoden des maschinellen Lernens, insbesondere der Einsatz von Deep Learning Technologien, im Bereich der OCR, führt zu dem großen Problem der Verfügbarkeit von annotierten Trainingsdaten. Die Beschaffung annotierter Daten mittels manueller Annotation ist zeitintensiv und sehr teuer. In dieser Arbeit zeigen wir neue Wege und Verfahren auf, wie das Problem der Beschaffung annotierter Daten für die Anwendung von modernsten Deep Learning Verfahren im Bereich der OCR gelöst werden könnte. Hierbei zeigen wir neue Verfahren in zwei Unterbereichen der OCR. Einerseits untersuchen wir, wie wir die Annotationskosten reduzieren könnten, indem wir inexakte Annotationen benutzen um z.B. die Kosten der Annotation von echten Daten im Bereich der Texterkennung aus natürlichen Bildern zu reduzieren. Dieses System wird mittels weak supervision trainiert und erreicht Ergebnisse, die auf dem Stand der Technik bzw. darüber liegen. Unsere Methode basiert auf zwei unabhängigen neuronalen Netzwerken, die mittels eines Spatial Transformers verbunden werden. Beide Netzwerke werden zusammen trainiert und lernen zusammen, wie Text gefunden und gelesen werden kann. Dabei nutzen wir aber nur Annotationen und Supervision für das Lesen (recognition) des Textes, nicht für die Textfindung. Wir zeigen weiterhin, dass unser System für eine Mehrzahl von Aufgaben im Bereich der Texterkennung aus natürlichen Bildern genutzt werden kann, ohne Veränderungen im Netzwerk vornehmen zu müssen. Andererseits untersuchen wir, wie wir Verfahren zur Erstellung von synthetischen Daten benutzen können, um die Kosten und den Aufwand der manuellen Annotation zu verringern und zeigen Ergebnisse aus dem Bereich der Analyse von Handschrift in historischen Archivdokumenten. Zuerst präsentieren wir ein System zur Erkennung, ob ein Bild überhaupt Handschrift enthält. Hier schlagen wir eine neue Datengenerierungsmethode vor. Die generierten Daten werden zum Training eines Klassifizierungsmodells genutzt. Unsere experimentellen Ergebnisse belegen, dass unsere Idee auch auf echten Daten aus einem Archiv eingesetzt werden kann. Als Zweites führen wir einen neuen Schritt in einer Dokumentenanalyseplattform ein: Handschriftklassifizierung. Hier ordnen wir Bilder einzelner handgeschriebener Wörter anhand ihrer visuellen Struktur in Klassen, wie Zahlen, Datumsangaben oder Wörter ein. Die Einführung dieses Analyseschrittes erlaubt es uns den besten Algorithmus für den nächsten Schritt, die eigentliche Handschrifterkennung, zu finden. Der Analyseschritt erlaubt es uns auch, bereits Aussagen über den semantischen Inhalt eines Dokumentes zu treffen, ohne weitere Analyseschritte, wie Named Entity Recognition, durchführen zu müssen. Wir zeigen, dass unser Ansatz sehr gut funktioniert, wenn er auf synthetischen Daten trainiert wird; wir zeigen weiterhin, dass unser Ansatz auch für zero-shot Klassifikation eingesetzt werden kann. Zum Schluss präsentieren wir ein neues Verfahren zur Generierung von Trainingsdaten für die pixelgenaue semantische Segmentierung in Bildern von Dokumenten. Unser Verfahren basiert auf der bekannten StyleGAN Architektur und ist in der Lage Bilder mit entsprechender Annotation automatisch zu generieren. Hierbei werden keine echten annotierten Daten benötigt und das Verfahren kann auf jeder Form von Dokumenten eingesetzt werden. KW - computer vision KW - optical character recognition KW - archive analysis KW - data synthesis KW - weak supervision KW - Archivanalyse KW - maschinelles Sehen KW - Datensynthese KW - Texterkennung KW - schwach überwachtes maschinelles Lernen Y1 - 2022 U6 - http://nbn-resolving.de/urn/resolver.pl?urn:nbn:de:kobv:517-opus4-555407 ER - TY - JOUR A1 - Bender, Benedict A1 - Körppen, Tim T1 - Integriert statt isoliert BT - Technologien für die erfolgreiche Umsetzung von datengetriebenem Management JF - Digital business : cloud N2 - Dass Daten und Analysen Innovationstreiber sind und nicht mehr nur einen Hygienefaktor darstellen, haben viele Unternehmen erkannt. Um Potenziale zu heben, müssen Daten zielführend integriert werden. Komplexe Systemlandschaften und isolierte Datenbestände erschweren dies. Technologien für die erfolgreiche Umsetzung von datengetriebenem Management müssen richtig eingesetzt werden. N2 - The fact that data and analyses are innovation drivers and no longer just represent a hygiene factor is nowadays understood by many companies. An important step for the development of this hidden potential is the target-oriented utilization of the existing data stocks in one's own company. In doing so, many companies face the hurdle of complex system landscapes and isolated data stocks. This article provides an overview of solutions for analysis-oriented data integration and helps decision-makers to select a suitable technology for their own company. KW - data analytics KW - data requirements KW - software selection Y1 - 2022 UR - https://www.wiso-net.de/document/DBC__584ddfcbfbc5ff400cb2ffb0f31eba6e6903fb3d SN - 2510-344X VL - 26 IS - 1 SP - 26 EP - 27 PB - WIN-Verlag GmbH & Co. KG CY - Vaterstetten ER - TY - GEN A1 - Benlian, Alexander A1 - Wiener, Martin A1 - Cram, W. Alec A1 - Krasnova, Hanna A1 - Maedche, Alexander A1 - Mohlmann, Mareike A1 - Recker, Jan A1 - Remus, Ulrich T1 - Algorithmic management BT - Bright and dark sides, practical implications, and research opportunities T2 - Zweitveröffentlichungen der Universität Potsdam : Wirtschafts- und Sozialwissenschaftliche Reihe T3 - Zweitveröffentlichungen der Universität Potsdam : Wirtschafts- und Sozialwissenschaftliche Reihe - 174 Y1 - 0202 U6 - http://nbn-resolving.de/urn/resolver.pl?urn:nbn:de:kobv:517-opus4-607112 SN - 2363-7005 SN - 1867-0202 SN - 1867-5808 IS - 6 ER - TY - JOUR A1 - Benlian, Alexander A1 - Wiener, Martin A1 - Cram, W. Alec A1 - Krasnova, Hanna A1 - Maedche, Alexander A1 - Mohlmann, Mareike A1 - Recker, Jan A1 - Remus, Ulrich T1 - Algorithmic management BT - bright and dark sides, practical implications, and research opportunities JF - Business and information systems engineering Y1 - 2022 U6 - https://doi.org/10.1007/s12599-022-00764-w SN - 2363-7005 SN - 1867-0202 VL - 64 IS - 6 SP - 825 EP - 839 PB - Springer Gabler CY - Wiesbaden ER - TY - JOUR A1 - Bläsius, Thomas A1 - Friedrich, Tobias A1 - Lischeid, Julius A1 - Meeks, Kitty A1 - Schirneck, Friedrich Martin T1 - Efficiently enumerating hitting sets of hypergraphs arising in data profiling JF - Journal of computer and system sciences : JCSS N2 - The transversal hypergraph problem asks to enumerate the minimal hitting sets of a hypergraph. If the solutions have bounded size, Eiter and Gottlob [SICOMP'95] gave an algorithm running in output-polynomial time, but whose space requirement also scales with the output. We improve this to polynomial delay and space. Central to our approach is the extension problem, deciding for a set X of vertices whether it is contained in any minimal hitting set. We show that this is one of the first natural problems to be W[3]-complete. We give an algorithm for the extension problem running in time O(m(vertical bar X vertical bar+1) n) and prove a SETH-lower bound showing that this is close to optimal. We apply our enumeration method to the discovery problem of minimal unique column combinations from data profiling. Our empirical evaluation suggests that the algorithm outperforms its worst-case guarantees on hypergraphs stemming from real-world databases. KW - Data profiling KW - Enumeration algorithm KW - Minimal hitting set KW - Transversal hypergraph KW - Unique column combination KW - W[3]-Completeness Y1 - 2022 U6 - https://doi.org/10.1016/j.jcss.2021.10.002 SN - 0022-0000 SN - 1090-2724 VL - 124 SP - 192 EP - 213 PB - Elsevier CY - San Diego ER - TY - JOUR A1 - Bonifati, Angela A1 - Mior, Michael J. A1 - Naumann, Felix A1 - Noack, Nele Sina T1 - How inclusive are we? BT - an analysis of gender diversity in database venues JF - SIGMOD record / Association for Computing Machinery, Special Interest Group on Management of Data N2 - ACM SIGMOD, VLDB and other database organizations have committed to fostering an inclusive and diverse community, as do many other scientific organizations. Recently, different measures have been taken to advance these goals, especially for underrepresented groups. One possible measure is double-blind reviewing, which aims to hide gender, ethnicity, and other properties of the authors.
We report the preliminary results of a gender diversity analysis of publications of the database community across several peer-reviewed venues, and also compare women's authorship percentages in both single-blind and double-blind venues along the years. We also obtained a cross comparison of the obtained results in data management with other relevant areas in Computer Science. Y1 - 2022 U6 - https://doi.org/10.1145/3516431.3516438 SN - 0163-5808 SN - 1943-5835 VL - 50 IS - 4 SP - 30 EP - 35 PB - Association for Computing Machinery CY - New York 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 - Chen, Junchao A1 - Lange, Thomas A1 - Andjelkovic, Marko A1 - Simevski, Aleksandar A1 - Lu, Li A1 - Krstic, Milos 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 -