004 Datenverarbeitung; Informatik
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Mass spectrometry data is one of the key sources of information in many workflows in medicine and across the life sciences. Mass fragmentation spectra are generally considered to be characteristic signatures of the chemical compound they originate from, yet the chemical structure itself usually cannot be easily deduced from the spectrum. Often, spectral similarity measures are used as a proxy for structural similarity but this approach is strongly limited by a generally poor correlation between both metrics. Here, we propose MS2DeepScore: a novel Siamese neural network to predict the structural similarity between two chemical structures solely based on their MS/MS fragmentation spectra. Using a cleaned dataset of > 100,000 mass spectra of about 15,000 unique known compounds, we trained MS2DeepScore to predict structural similarity scores for spectrum pairs with high accuracy. In addition, sampling different model varieties through Monte-Carlo Dropout is used to further improve the predictions and assess the model's prediction uncertainty. On 3600 spectra of 500 unseen compounds, MS2DeepScore is able to identify highly-reliable structural matches and to predict Tanimoto scores for pairs of molecules based on their fragment spectra with a root mean squared error of about 0.15. Furthermore, the prediction uncertainty estimate can be used to select a subset of predictions with a root mean squared error of about 0.1. Furthermore, we demonstrate that MS2DeepScore outperforms classical spectral similarity measures in retrieving chemically related compound pairs from large mass spectral datasets, thereby illustrating its potential for spectral library matching. Finally, MS2DeepScore can also be used to create chemically meaningful mass spectral embeddings that could be used to cluster large numbers of spectra. Added to the recently introduced unsupervised Spec2Vec metric, we believe that machine learning-supported mass spectral similarity measures have great potential for a range of metabolomics data processing pipelines.
Music listening has become a highly individualized activity with smartphones and music streaming services providing listeners with absolute freedom to listen to any kind of music in any situation. Until now, little has been written about the processes underlying the selection of music in daily life. The present study aimed to disentangle some of the complex processes among the listener, situation, and functions of music listening involved in music selection. Utilizing the experience sampling method, data were collected from 119 participants using a smartphone application. For 10 consecutive days, participants received 14 prompts using stratified-random sampling throughout the day and reported on their music-listening behavior. Statistical learning procedures on multilevel regression models and multilevel structural equation modeling were used to determine the most important predictors and analyze mediation processes between person, situation, functions of listening, and music selection. Results revealed that the features of music selected in daily life were predominantly determined by situational characteristics, whereas consistent individual differences were of minor importance. Functions of music listening were found to act as a mediator between characteristics of the situation and music-selection behavior. We further observed several significant random effects, which indicated that individuals differed in how situational variables affected their music selection behavior. Our findings suggest a need to shift the focus of music-listening research from individual differences to situational influences, including potential person-situation interactions.
Mobile virtual archery
(2013)
The task of the Center for Language Research is to provide content-based English language instruction for students of computer science and engineering. As such, we find ourselves at the confluence of many of the streams currently running through the English Language Teaching profession, including English for Science and Technology (EST), English for Academic Purposes (EAP), English for Specific Purposes (ESP), Computer-assisted language learning (CALL), content-based instruction, and multimedia applications in foreign language pedagogy. This paper describes our initial attempts to construct a number of World Wide Web pages where students will be able to study EST, EAP, and computer science topics on their own in a multimedia environment.
Marktdaten
(2018)
Die in der Schriftenreihe Trading verwendeten Forschungsdaten beinhalten historische Kursdaten, geliefert von Lenz+Partner AG (Deutschland), für eine Auswahl an Aktien. Die Datei „FEBRDUSA_1“ zeigt diese Auswahl in Form der deutschen Wertpapierkennnummer (Spalte „Titel“), des Handelszeitraums (Spalten „Beginn“ und „Ende“) und des Aktiennamens. Kursdaten sind in dieser Datei nicht enthalten, sondern liegen in einer umfangreichen Datenbank vor.
Die Marktdaten umfassen 867 Aktien und sind das Ergebnis eines im Jahr 2015 durchgeführten Auswahlprozesses mit dem Ziel, Datenqualität und Handelbarkeit der Aktien zu verbessern. Es wurden folgende Bedingungen gefordert:
- Die Aktien werden an der Frankfurter Börse gehandelt.
- Sie sind in einem der deutschen Aktienindizes DAX, MDAX, TECDAX, SDAX, HDAX, CDAX, Technology All Share, Prime All Share und GEX oder in den amerikanischen Aktienindizes S&P 500 oder Nasdaq 100 gelistet.
- Die Kursdaten der in Frankfurt gehandelten Aktien enden nicht vor dem Jahr 2014.
- Der (unbereinigte) Eröffnungskurs Ende 2013 beträgt mindestens 1 EUR. Diese Bedingung soll dazu beitragen, das Handeln von „penny stocks“ zu verhindern.
Die vorliegende Marktdefinition resultierte in 867 Aktien, die frühestens am 11. Dezember 2014 enden, sodass eine Auswertung der Marktdaten mit vollständigen Kurswerten bis zu diesem Zeitpunkt möglich ist. Der Markt ist groß genug, um interessante Kaufbedingungen mit einer ausreichend großen Anzahl an Kaufkandidaten zu untersuchen.
Berührungslose Interaktion gewinnt für moderne Anwendungen immer mehr an Bedeutung und ermöglicht eine intuitivere Bedienung von Computersystemen. Im Rahmen dieser Arbeit wird daher ein Erkennungs- und Tracking-Verfahren auf seine Vorteile hin untersucht. Dieses Verfahren wird schließlich in eine Robotersteuerung integriert, sodass es möglich ist, einen kleinen fahrbaren, Roboter beispielsweise durch einen Parcours zu lenken.
Many different cell types are able to migrate by formation of a thin actin-based cytoskeletal extension. Recently, it became evident that this extension consists of two distinct substructures, designated lamellipodium and lamellum, which differ significantly in their kinetic and kinematic properties as well as their biochemical composition. We developed a stochastic two-dimensional computer simulation that includes chemical reaction kinetics, G-actin diffusion, and filament transport to investigate the formation of growing actin networks in migrating cells. Model parameters were chosen based on experimental data or theoretical considerations. In this work, we demonstrate the system's ability to form two distinct networks by self-organization. We found a characteristic transition in mean filament length as well as a distinct maximum in depolymerization flux, both within the first 1-2 microm. The separation into two distinct substructures was found to be extremely robust with respect to initial conditions and variation of model parameters. We quantitatively investigated the complex interplay between ADF/cofilin and tropomyosin and propose a plausible mechanism that leads to spatial separation of, respectively, ADF/cofilin- or tropomyosin-dominated compartments. Tropomyosin was found to play an important role in stabilizing the lamellar actin network. Furthermore, the influence of filament severing and annealing on the network properties is explored, and simulation data are compared to existing experimental data.
Der Informations-Kiosk bietet Studierenden Informationen über aktuelle und offene Projekte und Abschlussarbeiten, Veranstaltungen sowie Live-Daten zum Mensaangebot, Nahverkehr oder dem Wetter. Für diese Anwendung werden die Anforderungs- und die Risikoanalyse, die Gestaltung und die technische Realisierung gemäß den Phasen der Softwareentwicklung beschrieben. Der Kiosk wird mit einem CMS implementiert und durch einen Webserver im Labor zur Nutzung bereitgestellt. Es wird gezeigt, dass die Entwicklung alle Basis- und Leistungsanforderungen erfüllt und auf Grundlage der entwickelten Architektur des Continuous Software Development Entwicklung und Betrieb integriert.
Die volumetrische Erfassung von Aushüben auf Baustellen ist ein kostenrelevanter Faktor und wird auch heute im täglichen Baustellenbetrieb oft noch in manueller Detailarbeit durchgeführt. Kostengünstige Sensoren zur Tiefenerfassung ermöglichen die halbautomatische Erfassung von Baugruben. Augmented Reality (AR) kann für diesen Prozess das nötige Feedback liefern. Vorgestellt wird ein Prototyp, bestehend aus einem Tablet mit integrierter Kamera und einem Lidar-Scanner. Es wird die Erfassung des Volumens bezüglich Nutzbarkeit und Genauigkeit mit Einsatz von AR getestet und evaluiert. Zur Bestimmung des Volumens wird unter Verwendung von Strahlen mit Unterstützung einer Grafik-Engine ein Algorithmus entwickelt. Der Algorithmus ist robust gegen nicht vollständig geschlossene Volumen. Die Bedienung, Überprüfung und Visualisierung findet durch praktischen Einsatz von AR statt.
Despite their overwhelming complexity, living cells display a high degree of internal mechanical and functional organization which can largely be attributed to the intracellular biopolymer scaffold, the cytoskeleton. Being a very complex system far from thermodynamic equilibrium, the cytoskeleton's ability to organize is at the same time challenging and fascinating. The extensive amounts of frequently interacting cellular building blocks and their inherent multifunctionality permits highly adaptive behavior and obstructs a purely reductionist approach. Nevertheless (and despite the field's relative novelty), the physics approach has already proved to be extremely successful in revealing very fundamental concepts of cytoskeleton organization and behavior. This review aims at introducing the physics of the cytoskeleton ranging from single biopolymer filaments to multicellular organisms. Throughout this wide range of phenomena, the focus is set on the intertwined nature of the different physical scales (levels of complexity) that give rise to numerous emergent properties by means of self-organization or self-assembly.
Die Digitalisierung fordert kontinuierlich neue Services für bestehende Produkte, revolutioniert Produktionsmethoden und verändert Geschäftsmodelle. Continuous Delivery bietet in der agilen Softwareentwicklung mit kurzen Entwicklungszyklen die Antwort auf diesen Wandel. Die Verwendung einer Continuous Delivery-Umgebung (CD-Umgebung) erfordert einerseits zwar einen initialen Einrichtungsaufwand. Andererseits kann durch den Einsatz einer CD-Umgebung das gesamte Projekt an Schnelligkeit gewinnen. In Kombination mit Microservice-Architekturen lassen sich kleine Deployment-Einheiten umsetzen. Microservice-Architekturen bringen einen Mehrwert durch Flexibilität, Skalierung, Automatisierung, standardisierte Schnittstellen und Ausfallsicherheit. Microservices fungieren autark in verteilten Systemen und weisen nur sehr geringe Abhängigkeiten zu anderen Services auf. Die Kommunikation findet über einheitliche Schnittstellen statt, weshalb Implementierungsdetails der Microservices nach außen betrachtet irrelevant sind.
Für die Umsetzung der CD-Umgebung wird der web-basierte Git-Repository-Manager GitLab in Kombination mit der Container-Orchestrierungsplattform Kubernetes verwendet, da sich beide Programme einfach integrieren lassen.
Innerhalb eines Tutorials wird, basierend auf Best Practices anhand des Beispiels der HSD-Card, erläutert wie eine Microservice-Architektur mit Spring Boot, als Anwendung umgesetzt werden kann. Für die Erstellung der Microservice-Architektur legt das Tutorial Schwerpunkte auf die Verwendung von Software Design Pattern (DDD), die Struktur innerhalb Spring Boot, die Kommunikation via REST sowie die Skalierung, das Load-Balancing und die Überführung in die CD-Umgebung.
Zur Qualitätssicherung werden die im Projekt EILD.nrw erstellten Lern- und Lehrmodule wie Quizze, interaktive Tools und Lehrvideos in der aktuellen Lehre an der HSD eingesetzt und regelmäßig quantitativ und qualitativ evaluiert. Verbesserungen werden eingearbeitet und die Inhalte um Metadaten und Beschreibungen sowie Hinweise für Lehrende und Lernende erweitert. Im weiteren Verlauf des Projektes werden die entwickelten Inhalte jeweils durch die Projektpartner der anderen Hochschulen auch in ihren Kursen evaluiert. Die Evaluationen an der HSD werden mittels der Moodle-Aktivität „Feedback“ in verschiedenen Frequenzen und Zeiträumen durchgeführt. Zu den Aufgaben oder eingesetzten Tools werden quantitativ mittels skalierter Antworten die Themen Zufriedenheit, Gefallen, Bearbeitungszeit, Schwierigkeitsgrad, hilfreich für die Bearbeitung oder Benutzerfreundlichkeit abgefragt. Der qualitative Teil enthält in der Regel eine offene Frage mit der positiv formulierten Bitte um Verbesserungsvorschläge. Die Teilnahme am Feedback ist anonym, freiwillig und die bereits abgegebenen Bewertungen sind sichtbar für alle Kursteilnehmenden. Die Evaluationsergebnisse werden in den Lerneinheiten als Open Educational Resources (OER) dokumentiert, um Studierenden und Lehrenden eine Hilfe zur Auswahl an die Hand zu geben.
Kompetenzen auf dem Gebiet der Datenbanken gehören zum Pflichtbereich der Informatik. Das Angebot an Lehrbüchern, Vorlesungsformaten und Tools lässt sich jedoch für Lehrende oft nur eingeschränkt in die eigene Lehre integrieren. Als Antwort auf diese Herausforderung werden im Projekt EILD.nrw digitale Inhalte für die Lehre in unterschiedlich konzipierten Studiengängen, Lehrmethoden und technischen Umgebungen entwickelt. Versehen mit einer Creative Commons (CC) Lizenzierung werden die Lerninhalte in der Digitalen Hochschule NRW zur Verfügung gestellt.
Der Autor stellt eine Methode vor, um einer computergenerierten Szene auf neue Art und Weise zusätzlichen Realismus zu verleihen. Er tut dies unter Erweiterung des traditionellen festen Shadingmodells durch Bildsequenzen (nachfolgend Videotextur genannt), welche die Oberflächen anderer Objekte innerhalb einer Szene in Echtzeit beleuchten. Im Rahmen der Diplomarbeit wurde eine Beispielanwendung erstellt, in der eine vorbeiziehende Landschaft (Videotextur) auf den Innenraum eines computergenerierten Zuges (3D-Polygon-Geometrie) einen Beleuchtungseinfluß ausübt. Diese Integration von real gefilmtem Material und computergenerierten Bildern ist eine übliche Vorgehensweise bei Spezialeffekten für Film und Fernsehen, aber erst seit kurzem bietet die durchschnittliche PC-Grafikhardware entsprechende Möglichkeiten unter Echtzeitbedingungen an. Um dieses Vorhaben umzusetzen wird umfangreicher Gebrauch der OpenGL Shader- Hochsprache gemacht, durch die ein Shaderentwickler in der Lage ist, mit einem C-ähnlichen Programm die Pixelberechnungsfunktionalität der Grafikkarte seinen W ünschen entsprechend anzupassen.
Mixed reality telepresence is becoming an increasingly popular form of interaction in social and collaborative applications. We are interested in how created virtual spaces can be archived, mapped, shared, and reused among different applications. Therefore, we propose a decentralized blockchain-based peer-to-peer model of distribution, with virtual spaces represented as blocks. We demonstrate the integration of our system in a collaborative mixed reality application and discuss the benefits and limitations of our approach.
Künstliche Intelligenz und Machine Learning sind hochaktuelle Themen in der Informatik. Fortschrittliche Technologien und Vorgehensweisen schaffen neue Einsatzfelder für Anwendungen, die Verhaltensweisen des Menschen erlernen und nachahmen. Dieses innovative Vorgehen birgt jedoch einige Gefahren. Das menschliche Verhalten ist nicht immer objektiv und korrekt. Oft beherrschen Vorurteile das Treffen menschlicher Entscheidungen, sodass Personen diskriminiert werden. Es besteht das Risiko, dass Maschinen diese Verhaltensweise übernehmen.
Hinzu kommt die fehlende Erklärbarkeit der Algorithmen. Je nach Modell ist nicht eindeutig, nach welchen Prinzipien eine Entscheidung getroffen wird. Das erschwert das Aufdecken von Diskriminierung und senkt die Vertrauenswürdigkeit des Systems.
In dieser Arbeit werden Ursachen für Diskriminierung und fehlende Transparenz, sowie Lösungsmethoden erarbeitet. Dabei wird erörtert, inwieweit die beiden Themen aufeinander einspielen und gemeinsam zur Qualität der Software beitragen.
Im Projekt EILD.nrw wurden Open Educational Resources (OER) für die Lehre im Fach Datenbanken entwickelt. Lehrende können die Tools und Kurse in einer Vielzahl von Lernszenarien einsetzen. Studierende der Informatik und Anwendungsfächer lernen den kompletten Lebenszyklus von Datenbanken kennen. Zu diesem Zweck wurden Quizze, interaktive Tools, Lehrvideos und Kurse für Lernmanagementsysteme entwickelt und unter einer Creative Commons-Lizenz veröffentlicht.