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This study investigates the use of pulse stretching (skew-sized) inverters for monitoring the variation of count rate and linear energy transfer (LET) of energetic particles. The basic particle detector is a cascade of two pulse stretching inverters, and the required sensing area is obtained by connecting up to 12 two-inverter cells in parallel and employing the required number of parallel arrays. The incident particles are detected as single-event transients (SETs), whereby the SET count rate denotes the particle count rate, while the SET pulsewidth distribution depicts the LET variations. The advantage of the proposed solution is the possibility to sense the LET variations using fully digital processing logic. SPICE simulations conducted on IHP's 130-nm CMOS technology have shown that the SET pulsewidth varies by approximately 550 ps over the LET range from 1 to 100 MeV center dot cm(2) center dot mg(-1). The proposed detector is intended for triggering the fault-tolerant mechanisms within a self-adaptive multiprocessing system employed in space. It can be implemented as a standalone detector or integrated in the same chip with the target system.
Digitalisierung ermöglicht es uns, mit Partnern (z.B. Unternehmen, Institutionen) in einer IT-unterstützten Umgebung zu interagieren und Tätigkeiten auszuführen, die vormals manuell erledigt wurden. Ein Ziel der Digitalisierung ist dabei, Dienstleistungen unterschiedlicher fachlicher Domänen zu Prozessen zu kombinieren und vielen Nutzergruppen bedarfsgerecht zugänglich zu machen. Hierzu stellen Anbieter technische Dienste bereit, die in unterschiedliche Anwendungen integriert werden können.
Die Digitalisierung stellt die Anwendungsentwicklung vor neue Herausforderungen. Ein Aspekt ist die bedarfsgerechte Anbindung von Nutzern an Dienste. Zur Interaktion menschlicher Nutzer mit den Diensten werden Benutzungsschnittstellen benötigt, die auf deren Bedürfnisse zugeschnitten sind. Hierzu werden Varianten für spezifische Nutzergruppen (fachliche Varianten) und variierende Umgebungen (technische Varianten) benötigt. Zunehmend müssen diese mit Diensten anderer Anbieter kombiniert werden können, um domänenübergreifend Prozesse zu Anwendungen mit einem erhöhten Mehrwert für den Endnutzer zu verknüpfen (z.B. eine Flugbuchung mit einer optionalen Reiseversicherung).
Die Vielfältigkeit der Varianten lässt die Erstellung von Benutzungsschnittstellen komplex und die Ergebnisse sehr individuell erscheinen. Daher werden die Varianten in der Praxis vorwiegend manuell erstellt. Dies führt zur parallelen Entwicklung einer Vielzahl sehr ähnlicher Anwendungen, die nur geringes Potential zur Wiederverwendung besitzen. Die Folge sind hohe Aufwände bei Erstellung und Wartung. Dadurch wird häufig auf die Unterstützung kleiner Nutzerkreise mit speziellen Anforderungen verzichtet (z.B. Menschen mit physischen Einschränkungen), sodass diese weiterhin von der Digitalisierung ausgeschlossen bleiben.
Die Arbeit stellt eine konsistente Lösung für diese neuen Herausforderungen mit den Mitteln der modellgetriebenen Entwicklung vor. Sie präsentiert einen Ansatz zur Modellierung von Benutzungsschnittstellen, Varianten und Kompositionen und deren automatischer Generierung für digitale Dienste in einem verteilten Umfeld. Die Arbeit schafft eine Lösung zur Wiederverwendung und gemeinschaftlichen Nutzung von Benutzungsschnittstellen über Anbietergrenzen hinweg. Sie führt zu einer Infrastruktur, in der eine Vielzahl von Anbietern ihre Expertise in gemeinschaftliche Anwendungen einbringen können.
Die Beiträge bestehen im Einzelnen in Konzepten und Metamodellen zur Modellierung von Benutzungsschnittstellen, Varianten und Kompositionen sowie einem Verfahren zu deren vollständig automatisierten Transformation in funktionale Benutzungsschnittstellen. Zur Umsetzung der gemeinschaftlichen Nutzbarkeit werden diese ergänzt um eine universelle Repräsentation der Modelle, einer Methodik zur Anbindung unterschiedlicher Dienst-Anbieter sowie einer Architektur zur verteilten Nutzung der Artefakte und Verfahren in einer dienstorientierten Umgebung.
Der Ansatz bietet die Chance, unterschiedlichste Menschen bedarfsgerecht an der Digitalisierung teilhaben zu lassen. Damit setzt die Arbeit Impulse für zukünftige Methoden zur Anwendungserstellung in einem zunehmend vielfältigen Umfeld.
Machine learning for improvement of thermal conditions inside a hybrid ventilated animal building
(2021)
In buildings with hybrid ventilation, natural ventilation opening positions (windows), mechanical ventilation rates, heating, and cooling are manipulated to maintain desired thermal conditions. The indoor temperature is regulated solely by ventilation (natural and mechanical) when the external conditions are favorable to save external heating and cooling energy. The ventilation parameters are determined by a rule-based control scheme, which is not optimal. This study proposes a methodology to enable real-time optimum control of ventilation parameters. We developed offline prediction models to estimate future thermal conditions from the data collected from building in operation. The developed offline model is then used to find the optimal controllable ventilation parameters in real-time to minimize the setpoint deviation in the building. With the proposed methodology, the experimental building's setpoint deviation improved for 87% of time, on average, by 0.53 degrees C compared to the current deviations.
In recent years, many efforts have been made to apply image processing techniques for plant leaf identification. However, categorizing leaf images at the cultivar/variety level, because of the very low inter-class variability, is still a challenging task. In this research, we propose an automatic discriminative method based on convolutional neural networks (CNNs) for classifying 12 different cultivars of common beans that belong to three various species. We show that employing advanced loss functions, such as Additive Angular Margin Loss and Large Margin Cosine Loss, instead of the standard softmax loss function for the classification can yield better discrimination between classes and thereby mitigate the problem of low inter-class variability. The method was evaluated by classifying species (level I), cultivars from the same species (level II), and cultivars from different species (level III), based on images from the leaf foreside and backside. The results indicate that the performance of the classification algorithm on the leaf backside image dataset is superior. The maximum mean classification accuracies of 95.86, 91.37 and 86.87% were obtained at the levels I, II and III, respectively. The proposed method outperforms the previous relevant works and provides a reliable approach for plant cultivars identification.
Large-scale literature mining to assess the relation between anti-cancer drugs and cancer types
(2021)
Background:
There is a huge body of scientific literature describing the relation between tumor types and anti-cancer drugs. The vast amount of scientific literature makes it impossible for researchers and physicians to extract all relevant information manually.
Methods:
In order to cope with the large amount of literature we applied an automated text mining approach to assess the relations between 30 most frequent cancer types and 270 anti-cancer drugs. We applied two different approaches, a classical text mining based on named entity recognition and an AI-based approach employing word embeddings. The consistency of literature mining results was validated with 3 independent methods: first, using data from FDA approvals, second, using experimentally measured IC-50 cell line data and third, using clinical patient survival data.
Results:
We demonstrated that the automated text mining was able to successfully assess the relation between cancer types and anti-cancer drugs. All validation methods showed a good correspondence between the results from literature mining and independent confirmatory approaches. The relation between most frequent cancer types and drugs employed for their treatment were visualized in a large heatmap. All results are accessible in an interactive web-based knowledge base using the following link: .
Conclusions:
Our approach is able to assess the relations between compounds and cancer types in an automated manner. Both, cancer types and compounds could be grouped into different clusters. Researchers can use the interactive knowledge base to inspect the presented results and follow their own research questions, for example the identification of novel indication areas for known drugs.
Institutionelle Bildung ist für autistische Lernende mit vielgestaltigen und spezifischen Hindernissen verbunden. Dies gilt insbesondere im Zusammenhang mit Inklusion, deren Relevanz nicht zuletzt durch das Übereinkommen der Vereinten Nationen über die Rechte von Menschen mit Behinderung gegeben ist.
Diese Arbeit diskutiert zahlreiche lernrelevante Besonderheiten im Kontext von Autismus und zeigt Diskrepanzen zu den nicht immer ausreichend angemessenen institutionellen Lehrkonzepten. Eine zentrale These ist hierbei, dass die ungewöhnlich intensive Aufmerksamkeit von Autist*innen für ihre Spezialinteressen dafür genutzt werden kann, das Lernen mit fremdgestellten Inhalten zu erleichtern. Darauf aufbauend werden Lösungsansätze diskutiert, welche in einem neuartigen Konzept für ein digitales mehrgerätebasiertes Lernspiel resultieren.
Eine wesentliche Herausforderung bei der Konzeption spielbasierten Lernens besteht in der adäquaten Einbindung von Lerninhalten in einen fesselnden narrativen Kontext. Am Beispiel von Übungen zur emotionalen Deutung von Mimik, welche für das Lernen von sozioemotionalen Kompetenzen besonders im Rahmen von Therapiekonzepten bei Autismus Verwendung finden, wird eine angemessene Narration vorgestellt, welche die störungsarme Einbindung dieser sehr speziellen Lerninhalte ermöglicht.
Die Effekte der einzelnen Konzeptionselemente werden anhand eines prototypisch entwickelten Lernspiels untersucht. Darauf aufbauend zeigt eine quantitative Studie die gute Akzeptanz und Nutzerfreundlichkeit des Spiels und belegte vor allem die
Verständlichkeit der Narration und der Spielelemente. Ein weiterer Schwerpunkt liegt in der minimalinvasiven Untersuchung möglicher Störungen des Spielerlebnisses durch den Wechsel zwischen verschiedenen Endgeräten, für die ein innovatives Messverfahren entwickelt wurde.
Im Ergebnis beleuchtet diese Arbeit die Bedeutung und die Grenzen von spielbasierten Ansätzen für autistische Lernende. Ein großer Teil der vorgestellten Konzepte lässt sich auf andersartige Lernszenarien übertragen. Das dafür entwickelte technische Framework zur Realisierung narrativer Lernpfade ist ebenfalls darauf vorbereitet, für weitere Lernszenarien, gerade auch im institutionellen Kontext, Verwendung zu finden.
In vielen Studiengängen kommt es durch die oft heterogenen Vorkenntnisse in der Studieneingangsphase zu mangelnder Motivation durch Über- oder Unterforderung. Dieses Problem tritt auch in der musiktheoretischen Grundausbildung an Hochschulen auf. Durch Einsatz von Elementen, die aus dem Unterhaltungskontext geläufig sind, kann eine Steigerung der Motivation erreicht werden. Die Nutzung solcher Elemente wird als Gamification bezeichnet.
Das Ziel der vorliegenden Arbeit ist es, am Fallbeispiel der musiktheoretischen Grundausbildung zu analysieren, ob Lerngelegenheiten durch einen gamifizierten interaktiven Prototyp einer Lernumgebung unterstützt werden können. Dazu wird die folgende Forschungsfrage gestellt: Inwieweit wirkt Gamification auf die Motivation bei den Lernenden zur Beschäftigung mit dem Thema (musikalische) Funktionsanalyse?
Um die Forschungsfragen zu beantworten, wurde zunächst ein systematisches, theoriegeleitetes Vorgehensmodell zur Gamification von Lernumgebungen entwickelt und angewandt. Der so entstandene Prototyp wurde anschließend um alle Game-Design-Elemente reduziert und im Rahmen einer experimentellen Studie mit zwei unabhängigen Versuchsgruppen mit der gamifizierten Variante verglichen.
Die Untersuchung zeigte, dass die Gamification einer Lernanwendung nach dem entwickelten Vorgehensmodell grundsätzlich das Potenzial besitzt, manche Aspekte des Nutzungserlebnisses (UX) positiv zu beeinflussen. Insbesondere hatte die Gamification positive Effekte auf die Joy of Use und die Immersivität. Allerdings blieb das Ausmaß der beobachteten Effekte deutlich hinter den Erwartungen zurück, die auf Basis verschiedener Motivationstheorien getroffen wurden.
Daher erscheint Gamification besonders in außeruniversitären Kontexten vielversprechend, in denen der Fokus auf einer Erhöhung der Joy of Use oder einer Steigerung der Immersivität liegt. Allerdings lassen sich durch die Untersuchung neue Erkenntnisse zur emotionalen Wirkung von Gamification und zu einem systematischen Vorgehen bei der Gamification von Lernanwendungen herausstellen.
Weiterführende Forschung könnte an diese Erkenntnisse anknüpfen, indem sie die emotionale Wirkung von Gamification und deren Einfluss auf die Motivation näher untersucht. Darüber hinaus sollte sie Gamification auch aus einer entscheidungstheoretischen Perspektive betrachten und Analysemethoden entwickeln, mit denen entschieden werden kann, ob der Einsatz von Gamification zur Motivationssteigerung in einem spezifischen Anwendungsfall zielführend ist. Unter Verwendung des entwickelten Vorgehensmodells kann es sinnvoll sein, näher zu untersuchen, welche Faktoren insgesamt für das Gelingen einer Gamification-Maßnahme in Bildungskontexten entscheidend sind. Die Erkenntnisse einer solchen Untersuchung könnten entscheidend zur Verbesserung und Validierung des Vorgehensmodells beitragen.
Stripe rust (Pst) is a major disease of wheat crops leading untreated to severe yield losses. The use of fungicides is often essential to control Pst when sudden outbreaks are imminent. Sensors capable of detecting Pst in wheat crops could optimize the use of fungicides and improve disease monitoring in high-throughput field phenotyping. Now, deep learning provides new tools for image recognition and may pave the way for new camera based sensors that can identify symptoms in early stages of a disease outbreak within the field. The aim of this study was to teach an image classifier to detect Pst symptoms in winter wheat canopies based on a deep residual neural network (ResNet). For this purpose, a large annotation database was created from images taken by a standard RGB camera that was mounted on a platform at a height of 2 m. Images were acquired while the platform was moved over a randomized field experiment with Pst-inoculated and Pst-free plots of winter wheat. The image classifier was trained with 224 x 224 px patches tiled from the original, unprocessed camera images. The image classifier was tested on different stages of the disease outbreak. At patch level the image classifier reached a total accuracy of 90%. To test the image classifier on image level, the image classifier was evaluated with a sliding window using a large striding length of 224 px allowing for fast test performance. At image level, the image classifier reached a total accuracy of 77%. Even in a stage with very low disease spreading (0.5%) at the very beginning of the Pst outbreak, a detection accuracy of 57% was obtained. Still in the initial phase of the Pst outbreak with 2 to 4% of Pst disease spreading, detection accuracy with 76% could be attained. With further optimizations, the image classifier could be implemented in embedded systems and deployed on drones, vehicles or scanning systems for fast mapping of Pst outbreaks.
Discriminative Models for Biometric Identification using Micro- and Macro-Movements of the Eyes
(2021)
Human visual perception is an active process. Eye movements either alternate between fixations and saccades or follow a smooth pursuit movement in case of moving targets. Besides these macroscopic gaze patterns, the eyes perform involuntary micro-movements during fixations which are commonly categorized into micro-saccades, drift and tremor. Eye movements are frequently studied in cognitive psychology, because they reflect a complex interplay of perception, attention and oculomotor control.
A common insight of psychological research is that macro-movements are highly individual. Inspired by this finding, there has been a considerable amount of prior research on oculomotoric biometric identification. However, the accuracy of known approaches is too low and the time needed for identification is too long for any practical application. This thesis explores discriminative models for the task of biometric identification.
Discriminative models optimize a quality measure of the predictions and are usually superior to generative approaches in discriminative tasks. However, using discriminative models requires to select a suitable form of data representation for sequential eye gaze data; i.e., by engineering features or constructing a sequence kernel and the performance of the classification model strongly depends on the data representation. We study two fundamentally different ways of representing eye gaze within a discriminative framework. In the first part of this thesis, we explore the integration of data and psychological background knowledge in the form of generative models to construct representations. To this end, we first develop generative statistical models of gaze behavior during reading and scene viewing that account for viewer-specific distributional properties of gaze patterns. In a second step, we develop a discriminative identification model by deriving Fisher kernel functions from these and several baseline models. We find that an SVM with Fisher kernel is able to reliably identify users based on their eye gaze during reading and scene viewing. However, since the generative models are constrained to use low-frequency macro-movements, they discard a significant amount of information contained in the raw eye tracking signal at a high cost: identification requires about one minute of input recording, which makes it inapplicable for real world biometric systems. In the second part of this thesis, we study a purely data-driven modeling approach. Here, we aim at automatically discovering the individual pattern hidden in the raw eye tracking signal. To this end, we develop a deep convolutional neural network DeepEyedentification that processes yaw and pitch gaze velocities and learns a representation end-to-end. Compared to prior work, this model increases the identification accuracy by one order of magnitude and the time to identification decreases to only seconds. The DeepEyedentificationLive model further improves upon the identification performance by processing binocular input and it also detects presentation-attacks.
We find that by learning a representation, the performance of oculomotoric identification and presentation-attack detection can be driven close to practical relevance for biometric applications. Eye tracking devices with high sampling frequency and precision are expensive and the applicability of eye movement as a biometric feature heavily depends on cost of recording devices.
In the last part of this thesis, we therefore study the requirements on data quality by evaluating the performance of the DeepEyedentificationLive network under reduced spatial and temporal resolution. We find that the method still attains a high identification accuracy at a temporal resolution of only 250 Hz and a precision of 0.03 degrees. Reducing both does not have an additive deteriorating effect.
Use of a standard non-rad-hard digital cell library in the rad-hard design can be a cost-effective solution for space applications. In this paper we demonstrate how a standard non-rad-hard flip-flop, as one of the most vulnerable digital cells, can be converted into a rad-hard flip-flop without modifying its internal structure. We present five variants of a Triple Modular Redundancy (TMR) flip-flop: baseline TMR flip-flop, latch-based TMR flip-flop, True-Single Phase Clock (TSPC) TMR flip-flop, scannable TMR flip-flop and self-correcting TMR flipflop. For all variants, the multi-bit upsets have been addressed by applying special placement constraints, while the Single Event Transient (SET) mitigation was achieved through the usage of customized SET filters and selection of optimal inverter sizes for the clock and reset trees. The proposed flip-flop variants feature differing performance, thus enabling to choose the optimal solution for every sensitive node in the circuit, according to the predefined design constraints. Several flip-flop designs have been validated on IHP's 130nm BiCMOS process, by irradiation of custom-designed shift registers. It has been shown that the proposed TMR flip-flops are robust to soft errors with a threshold Linear Energy Transfer (LET) from (32.4 MeV.cm(2)/mg) to (62.5 MeV.cm(2)/mg), depending on the variant.