004 Datenverarbeitung; Informatik
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Die folgende Arbeit analysiert die Funktionsweise und Programmiermöglichkeiten von Compute Shadern. Dafür wird zunächst in Kapitel 2 eine Einführung in Compute Shader gegeben, in der gezeigt wird, wie diese funktionieren und wie sie programmiert werden können. Zusätzlich wird das Zusammenspiel von Compute Shadern und OpenGL 4.3 anhand zweier einführender Beispiele gezeigt. Kapitel 3 beschreibt dann eine N-Körper Simulation, welche implementiert wurde um die Rechenleistung von Compute Shadern und den Einsatz von gemeinsamen Speicher zu zeigen. Danach wird in Kapitel 4 gezeigt, inwiefern sich Compute Shader für physikalische Simulationen eignen und wo Probleme auftauchen können. In Kapitel 5 wird ein eigens konzipierter und entwickelter Algorithmus zur Erkennung von Linien in Bildern beschrieben und anschließend mit der Hough Transformation verglichen. Zuletzt wird in Kapitel 6 ein abschließendes Fazit gezogen.
This paper presents a method for the evolution of SHI ABoxes which is based on a compilation technique of the knowledge base. For this the ABox is regarded as an interpretation of the TBox which is close to a model. It is shown, that the ABox can be used for a semantically guided transformation resulting in an equisatisfiable knowledge base. We use the result of this transformation to effciently delete assertions from the ABox. Furthermore, insertion of assertions as well as repair of inconsistent ABoxes is addressed. For the computation of the necessary actions for deletion, insertion and repair, the E-KRHyper theorem prover is used.
Große Mengen qualitativer Daten machen die Verwendung computergestützter Verfahren bei deren Analyse unvermeidlich. In dieser Thesis werden Text Mining als disziplinübergreifender Ansatz, sowie die in den empirischen Sozialwissenschaften üblichen Methoden zur Analyse von schriftlichen Äußerungen vorgestellt. Auf Basis dessen wird ein Prozess der Extraktion von Konzeptnetzwerken aus Texten skizziert, und die Möglichkeiten des Einsatzes von Verfahren zur Verarbeitung natürlicher Sprachen aufgezeigt. Der Kern dieses Prozesses ist die Textverarbeitung, zu deren Durchführung Softwarelösungen die sowohl manuelles als auch automatisiertes Arbeiten unterstützen, notwendig sind. Die Anforderungen an diese Werkzeuge werden unter Berücksichtigung des initiierenden Projektes GLODERS, welches sich der Erforschung von Schutzgelderpressung durchführenden Gruppierungen als Teil des globalen Finanzsystems widmet, beschrieben, und deren Erfüllung durch die zwei hervorstechendsten Kandidaten dargelegt. Die Lücke zwischen Theorie und Praxis wird durch die prototypische Anwendung der Methode unter Einbeziehung der beiden Lösungen an einem dem Projekt entspringenden Datensatz geschlossen.
Diese Arbeit beschreibt die Implementation eines Pfadplanungs-Algorithmus für Seriengespannfahrzeuge mithilfe von Maschinellen Lernalgorithmen. Zu diesem Zwecke wird ein allgemeiner Überblick über genetische Algorithmen gegeben, alternative Ansätze werden ebenfalls kurz erklärt. Die Software die zu diesem Zwecke entwickelt wurde basiert auf der EZSystem Simulationssoftware der AG Echtzeitsysteme der Universität Koblenz-Landau, sowie auf der von Christian Schwarz entwickelten Pfadkorrektursoftware, die ebenfalls hier beschrieben wird. Diese enthält auch eine Beschreibung des, zu Simulationszwecken, verwendeten Fahrzeugs. Genetische Algorithmen als Lösung von Pfadplanungsproblemen in komplexen Szenarien werden dann, basierend auf der entwickelten Simulationssoftware, evaluiert und diese Ergebnisse werden dann mit alternativen, nicht-maschinellen Lernalgorithmen, verglichen. Diese werden ebenfalls kurz erläutert.
Wir präsentieren die konzeptuellen und technologischen Grundlagen einer verteilten natürlich sprachlichen Suchmaschine, die einen graph-basierten Ansatz zum Parsen einer Anfrage verwendet. Das Parsing-Modell, das in dieser Arbeit entwickelt wird, generiert eine semantische Repräsentation einer natürlich sprachlichen Anfrage in einem 3-stufigen, übergangsbasierten Verfahren, das auf probabilistischen Patterns basiert. Die semantische Repräsentation einer natürlich sprachlichen Anfrage wird in Form eines Graphen dargestellt, der Entitäten als Knoten und deren Relationen als Kanten repräsentiert. Die präsentierte Systemarchitektur stellt das Konzept einer natürlich sprachlichen Suchmaschine vor, die sowohl in Bezug auf die einbezogenen Vokabulare, die zum Parsen der Syntax und der Semantik einer eingegebenen Anfrage verwendet werden, als auch in Bezug auf die Wissensquellen, die zur Gewinnung von Suchergebnissen konsultiert werden, unabhängig ist. Diese Funktionalität wird durch die Modularisierung der Systemkomponenten erreicht, die externe Daten durch flexible Module anspricht, welche zur Laufzeit modifiziert werden können. Wir evaluieren die Leistung des Systems indem wir die Genauigkeit des syntaktischen Parsers, die Präzision der gewonnenen Suchergebnisse sowie die Geschwindigkeit des Prototyps testen.
Iterative Signing of RDF(S) Graphs, Named Graphs, and OWL Graphs: Formalization and Application
(2013)
When publishing graph data on the web such as vocabulariesrnusing RDF(S) or OWL, one has only limited means to verify the authenticity and integrity of the graph data. Today's approaches require a high signature overhead and do not allow for an iterative signing of graph data. This paper presents a formally defined framework for signing arbitrary graph data provided in RDF(S), Named Graphs, or OWL. Our framework supports signing graph data at different levels of granularity: minimum self-contained graphs (MSG), sets of MSGs, and entire graphs. It supports for an iterative signing of graph data, e. g., when different parties provide different parts of a common graph, and allows for signing multiple graphs. Both can be done with a constant, low overhead for the signature graph, even when iteratively signing graph data.
Autonome Systeme, wie Roboter, sind bereits Teil unseres täglichen Lebens. Eine Sache, in der Menschen diesen Maschinen überlegen sind, ist die Fähigkeit, auf sein Gegenüber angemessen zu reagieren. Dies besteht nicht nur aus der Fähigkeit zu hören, was eine Person sagt, sondern auch daraus, ihre Mimik zu erkennen und zu interpretieren.
In dieser Bachelorarbeit wird ein System entwickelt, welches automatisch Gesichtsausdrücke erkennt und einer Emotion zuordnet. Das System arbeitet mit statischen Bildern und benutzt merkmalsbasierte Methoden zur Beschreibung von Gesichtsdaten. In dieser Arbeit werden gebräuchliche Schritte analysiert und aktuelle Methoden vorgestellt. Das beschriebene System basiert auf 2D-Merkmalen. Diese Merkmale werden im Gesicht detektiert. Ein neutraler Gesichtsausdruck wird nicht als Referenzbild benötigt. Das System extrahiert zwei Arten von Gesichtsparametern. Zum einen sind es Distanzen, die zwischen den Merkmalspunkten liegen. Zum anderen sind es Winkel, die zwischen den Linien liegen, die die Merkmalspunkte verbinden. Beide Arten von Parametern werden implementiert und getestet. Der Parametertyp, der die besten Ergebnisse liefert, wird schließlich in dem System benutzt. Eine Support Vector Machine (SVM) mit mehreren Klassen klassifiziert die Parameter. Das Ergebnis sind Kennzeichen von Action Units des Facial Action Coding Systems (FACS). Diese Kennzeichen werden einer Gesichtsemotion zugeordnet.
Diese Arbeit befasst sich mit den sechs Basisgesichtsausdrücken (glücklich, überrascht, traurig, ängstlich, wütend und angeekelt) plus dem neutralen Gesichtsausdruck. Das vorgestellte System wird in C++ implementiert und an das Robot Operating System (ROS) angebunden.
Die vorliegende Dissertation behandelt den Einsatz von Theorembeweise innerhalb der automatischen Fragebeantwortung (question answering - QA). QA-Systeme versuchen, natürlichsprachliche Fragen korrekt zu beantworten. Sie verwenden eine Vielzahl von Methoden aus der Computerlinguistik und der Wissensrepräsentation, um menschliche Sprache zu verarbeiten und die Antworten aus umfangreichen Wissensbasen zu beziehen. Diese Methoden sind allerdings meist syntaxbasiert und können kein implizites Wissen herleiten. Die Theorembeweiser der automatischen Deduktion dagegen können Folgerungsketten mit Millionen von Inferenzschritten durchführen. Die Integration eines Beweisers in ein QA-System eröffnet die Möglichkeit, aus den Fakten einer Wissensbasis neues Wissen herzuleiten und somit die Fragebeantwortung zu verbessern. Herausforderungen liegen in der Überwindung der gegensätzlichen Herangehensweisen von Fragebeantwortung und Deduktion: Während QA-Methoden normalerweise darauf abzielen, auch mit unvollständigen oder fehlerhaften Daten robust und schnell zu halbwegs annehmbaren Ergebnissen zu kommen, verwenden Theorembeweiser logische Kalküle zur Gewinnung exakter und beweisbarer Resultate. Letzterer Ansatz erweist sich sich aber als schwer vereinbar mit der Quantität und der Qualität der im QA-Bereich üblichen Wissensbestände.
Die Dissertation beschreibt Anpassungen von Theorembeweisern zur Überwindung dieser Hürden. Zentrales Beispiel ist der an der Universität Koblenz-Landau entwickelte Beweiser E-KRHyper, der im Rahmen dieser Dissertation in das QA-System LogAnswer integriert worden ist. Außerdem vorgestellt werden zusätzliche Erweiterungsmöglichkeiten auf der Implementierungs- und der Kalkülebene, die sich aus dem praktischen Einsatz bei der Fragebeantwortung ergeben haben, dabei aber generell für Theorembeweiser von Nutzen sein können. Über die reine Deduktionsverbesserung der QA hinausgehend beinhalten diese Erweiterungen auch die Anbindung externer Wissensquellen wie etwa Webdienste, mit denen der Beweiser während des Deduktionsvorgangs gezielt Wissenslücken schließen kann. Zudem ermöglicht dies die Nutzung externer Ontologien beispielsweise zur Abduktion. Evaluationsergebnisse aus eigenen Versuchsreihen und aus Wettbewerben demonstrieren die Effektivität der diskutierten Methoden.
Diese Arbeit befasst sich mit der Evaluation verschiedener Erste Hilfe Applikationen für Smartphones. Diese werden mit der App "DefiNow!", welche von der Universität Koblenz entwickelt wurde, verglichen. Hierbei liegt der Schwerpunkt der Evaluation auf der Usability basierend auf den Softwareergonomischen Prinzipien der Iso Norm 9241-110.
Eine Usability Studie mit 74 Teilnehmern wurde durchgeführt und die daraus resultierenden Ergebnisse genutzt um die bestehende App "Defi Now!" hinsichtlich ihrer Usability zu optimieren.
Various best practices and principles guide an ontology engineer when modeling Linked Data. The choice of appropriate vocabularies is one essential aspect in the guidelines, as it leads to better interpretation, querying, and consumption of the data by Linked Data applications and users.
In this paper, we present the various types of support features for an ontology engineer to model a Linked Data dataset, discuss existing tools and services with respect to these support features, and propose LOVER: a novel approach to support the ontology engineer in modeling a Linked Data dataset. We demonstrate that none of the existing tools and services incorporate all types of supporting features and illustrate the concept of LOVER, which supports the engineer by recommending appropriate classes and properties from existing and actively used vocabularies. Hereby, the recommendations are made on the basis of an iterative multimodal search. LOVER uses different, orthogonal information sources for finding terms, e.g. based on a best string match or schema information on other datasets published in the Linked Open Data cloud. We describe LOVER's recommendation mechanism in general and illustrate it alongrna real-life example from the social sciences domain.