Fachbereich - Elektro- & Informationstechnik
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Individual addressing of trapped ions and coupling of motional and spin states using RF radiation
(2009)
Individual electrodynamically trapped and laser cooled ions are addressed in frequency space using radio-frequency radiation in the presence of a static magnetic field gradient. In addition, an interaction between motional and spin states induced by an rf field is demonstrated employing rf optical double resonance spectroscopy. These are two essential experimental steps towards realizing a novel concept for implementing quantum simulations and quantum computing with trapped ions.
We present an experimental technique that allows the simultaneous spatial imaging and spectral analysis of falling droplets that exhibit lasing. Single droplet investigations serve as, among other purposes, a preliminary study for spray and combustion researchers. The described setup provides a valuable tool for the evaluation of microdroplet investigations with laser-spectroscopic techniques that rely on laser-induced fluorescence (LIF) or similar spectroscopical phenomena. The emphasis is that both spatial and spectral information are obtained from single-shot images of a falling droplet. Furthermore, combining spatial imaging and a spatially resolving optical multichannel analyzer makes a pointwise rastering of the droplets spectrum possible. This allows for the (almost) unambiguous determination of sources of influence on the spectrum of these droplets-such as geometrical distortion and lasing, nondissolved tracer lumps, and similar phenomena. Although the focus is on the experimental technique itself, we supplement detailed studies of lasing in falling microdroplets. These results were obtained with the aim of developing a system for measuring temperature distributions in droplets and sprays. In the light of these results the practice of calibrating a droplets spectrum by use of a bulk liquid sample needs to be critically reviewed.
Das Landeskrebsregister (LKR) Nordrhein-Westfalen (NRW) erfasst Daten zu Krebserkrankungen von Patienten von Ärzten, Krankenhäusern, Pathologien und Meldeämtern aus ganz NRW um diese auszuwerten. Für die Auswertung müssen Daten, die den gleichen Patienten betreffen, zusammen- geführt werden. Zur Verknüpfung gibt es einen automatischen Record-Linkage Algorithmus, der aber bei ca. 5% aller Meldungen eine manuelle Entscheidung erfordert.
Um den Aufwand der manuellen Nachbearbeitung zu reduzieren, soll der Vorgang durch ein künstliches neuronales Netz automatisiert werden. Das künstliches neuronales Netz (KNN) soll mit dem LKR NRW vorliegenden Daten zu manuellen Entscheidungen trainiert werden. Dafür müssen die Daten vor der Verwendung umfangreich aufbereitet werden.
Das Ziel der Arbeit ist die Aufarbeitung und Aktualisierung eines vorliegenden Konzepts und die Implementierung eines Prototypen des Verfahrens. Der Prototyp soll in der Programmiersprache Java umgesetzt werden.
Die folgende Arbeit beginnt mit einer kurzen Einleitung über die Krankheit Krebs, das LKR NRW und KNN. Danach erläutere ich die Methodik, die sich mit und die Implementierung des Themas. In der Methodik erkläre ich was KNN sind und schneide ihre Funktionsweise an. Außerdem erkläre ich wie die Bereitstellung der Daten erfolgt und wie diese für das neuronale Netz verständlich aufbereitet werden. Zur Implementierung werde ich beschreiben was für eine Entwicklungsumgebung verwendet
wurde um das Projekt umzusetzen und wie das Programm umgesetzt wurde. Die Erklärung der Umsetzung besteht aus Unified Modeling Language (UML)-Diagrammen für die Datenaufbereitung und Code-Ausschnitte für die Konfiguration und Schnittstellen des KNN.
Das KNN konnte inklusive Datenaufbereitung erstellt werden und klassifiziert 94,4% der Fälle korrekt. Auf Grundlage dieser Arbeit kann das Projekt nachgebaut werden.