TY - INPR A1 - Waas, Thomas A1 - Brockmann, R. A1 - Weise, Wolfram T1 - Deeply bound pionic states and the effective pion mass in nuclear systems N2 - We show that the s-wave pion-nuclear potential which reproduces the deeply bound pionic states in Pb, recently discovered at GSI, is remarkably close to the one constructed directly from low energy theorems based on chiral symmetry. Converting this information into an effective pion mass we find $m_\pi^\star/m_\pi\simeq 1.13$ in the center of the Pb nucleus, and $m_\pi^\star/m_\pi\simeq 1.07$ in symmetric nuclear matter. Y1 - 1997 U6 - https://doi.org/10.48550/arXiv.hep-ph/9704397 N1 - Der Aufsatz wurde peer-reviewed veröffentlicht und ist ebenfalls in diesem Repositorium verzeichnet unter: https://opus4.kobv.de/opus4-oth-regensburg/frontdoor/index/index/docId/8893 ER - TY - JOUR A1 - Jain, Brijnesh A1 - Schultz, David T1 - Asymmetric learning vector quantization for efficient nearest neighbor classification in dynamic time warping spaces JF - Pattern Recognition N2 - The nearest neighbor method together with the dynamic time warping (DTW) distance is one of the most popular approaches in time series classification. This method suffers from high storage and computation requirements for large training sets. As a solution to both drawbacks, this article extends learning vector quantization (LVQ) from Euclidean spaces to DTW spaces. The proposed generic LVQ scheme uses asymmetric weighted averaging as update rule. We theoretically justify the asymmetric LVQ scheme via subgradient techniques and by the margin-growth principle. In addition, we show that the decision boundary of two prototypes from different classes is piecewise quadratic. Empirical results exhibited superior performance of asymmetric generalized LVQ (GLVQ) over other state-of-the-art prototype generation methods for nearest neighbor classification. Y1 - 2018 U6 - https://doi.org/10.1016/j.patcog.2017.10.029 VL - 76 SP - 349 EP - 366 PB - Elsevier ER - TY - JOUR A1 - Klingl, F. A1 - Waas, Thomas A1 - Weise, Wolfram T1 - Nuclear bound states of omega mesons JF - Nuclear Physics A N2 - Models based on chiral SU(3)_L \otimes SU(3)_R symmetry and vector meson dominance suggest an attractive potential for the $\omega$-meson in a nuclear medium. We discuss the feasibility of producing nuclear bound states of $\omega$-mesons using $(d,^3He)$ and pion induced reactions on selected nuclear targets. Y1 - 1999 U6 - https://doi.org/10.1016/S0375-9474(99)00114-1 VL - 650 IS - 3 SP - 299 EP - 312 PB - Elsevier ER - TY - JOUR A1 - Bürkner, Leonhard A1 - Westner, Markus T1 - KI erfolgreich einführen: Status quo und Erfolgsfaktoren in deutschen Großunternehmen JF - Wirtschaftsinformatik & Management N2 - Viele deutsche Großunternehmen experimentieren derzeit intensiv mit künstlicher Intelligenz (KI), stehen aber vor der Frage, wie sich erste Pilotprojekte in einen nachhaltigen, wirtschaftlich wirksamen Einsatz überführen lassen. Eine empirische Studie mit 34 Chief Information Officers (CIO) und IT-Entscheidern in deutschen Großunternehmen zeigt: 112 identifizierte KI-Use-Cases, ein klar erkennbarer Reifezuwachs – aber auch deutliche Hürden bei Daten, Kompetenzen und Akzeptanz. Der Beitrag fasst den Status quo zusammen, validiert zentrale Erfolgsfaktoren aus der Forschung und leitet konkrete Empfehlungen für die Praxis von IT- und Fachbereichsverantwortlichen ab. KW - Künstliche Intelligenz KW - Generative KI KW - Wirtschaftsinformatik KW - Digitalisierung KW - Management KW - KI-Adoption KW - KI-Einführung KW - KI-Use-Cases KW - KI-Reifegrad KW - Großunternehmen Y1 - 2026 U6 - https://doi.org/10.1365/s35764-026-00593-6 N1 - Corresponding author der OTH Regensburg: Markus Westner PB - Springer ER - TY - CHAP A1 - Schröpfer, Johannes A1 - Schwägerl, Felix A1 - Westfechtel, Bernhard T1 - Consistency control for model versions in evolving model-driven software product lines T2 - 2019 ACM/IEEE 22nd International Conference on Model Driven Engineering Languages and Systems Companion (MODELS-C), Munich, Germany N2 - Model-driven software product lines evolve in both time and space. Consistency control for model versions constitutes a key challenge. We propose a novel approach to consistency control called well-formedness analysis and repair: Instead of attempting to guarantee consistency of each configurable version a priori (which is hard and restrictive), consistency is controlled only when a product version is actually configured. Conflicts, i.e., violation of well-formedness constraints, are detected and repaired, driven by configurable strategies. This approach is generic; it is instantiated for feature models (for the variability model) and EMF models (as domain artifacts). Y1 - 2019 U6 - https://doi.org/10.1109/MODELS-C.2019.00043 SP - 268 EP - 277 PB - IEEE ER - TY - CHAP A1 - Greiner, Sandra A1 - Schwägerl, Felix A1 - Westfechtel, Bernhard T1 - Realizing multi-variant model transformations on top of reused ATL specifications T2 - Proceedings of the 5th International Conference on Model-Driven Engineering and Software Development MODELSWARD, Porto, Portugal N2 - Model transformations are crucial in model-driven software engineering (MDSE). While combining MDSE and software product line engineering (SPLE) techniques, summarized as model-driven product line engineering (MDPLE), promises increased productivity by relying on organized reuse, the benefits are impeded by transformation specifications designed exclusively for single-variant models. Applying single-variant model transformations to multi-variant input models results in output models lacking the variability information. Multi-variant model transformations (MVMT), which preserve variability information, have only recently been understood as an explicit research problem. In this paper, we propose an a posteriori approach towards MVMT. Following the paradigm of organized reuse, we propose to employ single-variant model transformations without modifications in a first step, and to transfer variability information afterwards based on the artifacts provided by the single-variant transformation specification. In particular, we implemented this approach for the well-known model-to-model transformation language ATL. To deduce variability information, the execution artifacts (trace and execution model) are analyzed. Then, variability annotations are transfered to the target model automatically. The implementation is evaluated based on a practically example of a Graph product line. Results exhibit that our approach outperforms the conventional solution with respect to user effort, accuracy and performance. Y1 - 2017 U6 - https://doi.org/10.5220/0006137803620373 VL - 1 SP - 362 EP - 373 PB - SCITEPRESS - Science and Technology Publications ER - TY - THES A1 - Schedlbauer, Jürgen T1 - Anforderungsorientierte Optimierung, Evaluation und Validierung der praktischen Inhalte der Lehre in der Medizinischen Informatik in Hochschulen für Angewandte Wissenschaften (HAW) N2 - Die European University Association (EUA) definiert „Beschäftigungsfähigkeit“ als ein Hauptziel der Hochschulausbildung. Der zentrale Aspekt dieser Arbeit ist, kompetenzorientierte Lehre in der praktischen Ausbildung der medizinischen Informatik an Hochschulen für angewandte Wissenschaft(HAW) durch Analyse der Kompetenzanforderungen des Marktes und der Hochschulen zu optimieren. Als Erstes wird dazu ein Berufsbild der Medizinischen Informatik erarbeitet, indem mit Hilfe von Webcrawling, Webextraktion und Text Mining Begriffe von Stellenanzeigen, anhand einer Inhaltsanalyse, die Kompetenzen im Bereich Fachwissen und Soft Skills (Geschäftsprozessmanagement, Teamwork, Prozesse, Lern- und Problemlösungsfähigkeiten) ermittelt werden. Als Nächstes wird untersucht, inwiefern HAWs diese Kompetenzen in ihren Modulhandbüchern als Lernziele definieren. Um die Vermittlung der praktischen Inhalte der Ausbildung entsprechend dem Berufsbild zu optimieren wurde - basierend auf der Methodik des Design-based Research - die Lehrmethodik „INstall“ entwickelt und evaluiert um die Arbeitsmarktfähigkeit der Studierenden zu verbessern. Die Eignung der Lehrmethodik wurde anhand einer Fremd- und Selbsteinschätzung der Studierenden untersucht. Die Ergebnisse der Stellenanalyse zeigen, dass nur 45% der Begriffe der Kategorie Fachwissen und 55% der Kategorie Soft Skills zuzuordnen sind. Die vorherrschenden Begriffe waren Programmierung, Erfahrung, Projekt und Server. Die Auswertung der Modulhandbücher zur Kompetenzorientierung hat große Unterschiede offengelegt, da in zwei Dritteln der Modulhandbücher keine Soft Skills als Lernergebnisse formuliert wurden. Anhand eines Zyklus über drei Vorlesungen wurde nachgewiesen, dass die Erweiterung der Lernziele auf Soft Skills durch die Methode „INstall“, in der Fremd- und Selbsteinschätzung der Studierenden einen starken Zugewinn an Kompetenzen im fachlichen Wissen, bei der Teamarbeit, im Geschäftsprozessmanagement, beim Lernen, in der Kommunikation und der Problemlösung gebracht hat. Die Arbeit legt den Schluss nahe, dass Hard- und Soft Skills bei den Arbeitnehmeranforderungen zur Medizinischen Informatik gleich gewichtet sind. Daraus kann abgeleitet werden, dass die Vorgaben der Berufsverbände zum Kompetenzprofil überdacht werden sollten. Fraglich erscheint, ob ein großer Teil der Modulhandbücher den Vorgaben der EUA (Beschäftigungsfähigkeit) entsprechen, da die Lernziele ein Defizit an Soft Skills aufweisen. Insgesamt bleibt festzuhalten: Eine gezielte Ausrichtung der Lernziele von Übungen auf die Anforderungen des Arbeitsmarktes durch die neue Lehrmethode „INstall“ hat zu einer von den Studierenden selbst bestätigten spürbaren Steigerung der benötigten Kompetenzen geführt. N2 - The European University Association (EUA) defines employability as a primary goal of higher education. The central aspect of this work is to optimize competence-oriented teaching in the practical training of medical informatics at universities of applied science (HAW) by analyzing and comparing the competence requirements of the market and universities. First, a professional profile of medical informatics was developed by using web crawling, web extraction and text mining to determine the competencies in the field of specialist knowledge and soft skills (business process management, teamwork, processes, learning and problem-solving skills) on the basis of a content analysis . Following this, several HAWs were examined in order to ascertain to what extent they define these competencies as learning objectives in their module handbooks. In order to optimize both the communication of the training‘s practical content according to the job description and student employability, a teaching method – „INstall“ - based on the methodology of design-based research - was developed and evaluated . The suitability of this teaching methodology was examined on the basis of external and self-assessment by students taking part in a lecture tailored to make use of the new learning goals. The results of the job analysis show that only 45% of the terms found in the professional profile can be assigned to the specialist knowledge category and 55% to the soft skills category. The predominant terms were programming, experience, project and server. Evaluating the module handbooks on competence orientation revealed major differences, as two thirds failed to formulate them as learning outcomes . On the basis of a cycle of three lectures, it was demonstrated that – in the external and self-assessment of partaking students - the expansion of learning objectives with soft skills via the „INstall“ method led to a strong gain in technical knowledge, teamwork, business process management, learning, communication and problem-solving competencies. Another important finding is that hard and soft skills are equally weighted in the employee requirements for medical informatics. This observation may support the proposal that the requirements of the professional associations for the competence profile should be reconsidered. When considering the learning objectives‘ lack of soft skills , it is questionable whether a large part of the module handbooks meet the requirements of the EEA (employability). The findings clearly indicate that a targeted alignment of the learning objectives of exercises with the requirements of the job market through the new teaching method „INstall “ has led to a noticeable increase in the required competencies, which the students themselves confirmed. KW - Web crawling KW - Text mining KW - Competence-based education KW - Soft skills KW - Medical Informatics Graduate employability Y1 - 2021 U6 - http://nbn-resolving.de/urn/resolver.pl?urn:nbn:de:bvb:355-epub-477509 SN - 978-3-88246-461-0 ER - TY - THES A1 - Schmid, Isabel T1 - Weiterentwicklung von Methoden und Ansätzen zur automatisierten Informationsextraktion aus Social Networks N2 - Ob Werbebotschaften effektiv in einem sozialen Netzwerk verbreitet werden können, ist abhängig von der Person, die dabei als Multiplikator eingesetzt wird (Deng et al., 2016). Der Einsatz eines einflussreichen Nutzers kann nicht nur die Reichweite der Marketingbotschaft deutlich erhöhen, sondern auch in den Bereichen Innovations- und Produktmanagement wirken. Neben der großen praktischen Relevanz des Themengebiets hat dieses auch in der Wissenschaft eine Vielzahl an Publikationen hervorgebracht. Eine klare Definition und Abgrenzung einflussreicher Nutzertypen wie z.B. Influencer, Key User oder Lead User fehlt bislang und soll mit Hilfe eines ausführlichen Literaturüberblicks angefertigt werden (Veröffentlichung 1). Außerdem wird im Rahmen der Dissertation die Identifikation von Lead User weiterentwickelt, indem verschiedene Analyseformen wie z.B. die SNA, die Sentimentanalyse und das Topic Modeling miteinander kombiniert werden. Das Thema der Sentimentanalyse wird zudem in einer weiteren Veröffentlichung näher betrachtet, insbesondere im Zuge der Analyse langer und unstrukturierter Texte. Jedoch lassen sich Vorteile von sozialen Netzwerken nicht nur in Bezug auf die Verbindung zwischen Kunde und Unternehmen feststellen, sondern auch im Bereich ESN. ESN werden mit dem Ziel angewandt, die organisationale Effektivität sowie die Effizienz im Unternehmen zu verbessern (Stei et al., 2016). Zentral dabei ist, dass die Mitarbeiter dazu motiviert werden, aktiv Inhalte zu erzeugen und ihr Wissen mit anderen zu teilen (Günther and Spath, 2010). Hierbei lassen sich auch unter den Mitarbeitern unterschiedliche Nutzergruppen erkennen. So können u.a. aufgrund von Aktivität und Zentralität im Netzwerk Nutzertypen voneinander unterschieden werden. Zentrale Personen im Netzwerk müssen gefördert werden, um Kommunikation und Kollaboration zu sichern. Deshalb stehen die sog. „value-adding user“ im Zentrum der Analyse einer weiteren Publikation. N2 - The dissertation "Development of methods and approaches for automated information extraction from social networks" deals with the analysis of social media network data. Besides the distinction and characterization of different influential user types in social media networks, found in the research literature, the focus is on the (automated) identification of different influential user types applying various methods for analyzing the structured and unstructured social media data. In addition to the characterization and identification of influential users, this dissertation also concentrates on the analysis of textual social media network data. Thus, a comparison between different topic modeling techniques is performed in order to provide recommendations for several application scenarios. Furthermore, requirements for a trend analysis tool are collected. Based on these, software tools for the automated analysis of textual social media content (considering aspect-based sentiment analysis) were created and evaluated. Further research activities aim at deriving design approaches for the social media strategy regarding socially relevant topics (such as sustainability) by analyzing social media network data. KW - Social Media Network KW - Nutzertypen KW - Social Media Analyse Y1 - 2023 U6 - http://nbn-resolving.de/urn/resolver.pl?urn:nbn:de:bvb:355-epub-534918 ER - TY - THES A1 - Souza Jr., Luis Antonio de T1 - Computer-assisted diagnosis of Barrett's esophagus using machine learning techniques T1 - Auxílio ao diagnóstico automático do esôfago de Barrett utilizando aprendizado de máquina N2 - Esophageal adenocarcinoma is an illness that is usually hard to detect at the early stages in the presence of Barrett’s esohagus. The development of automatic evaluation systems of such illness may be very useful, thus assisting the experts in the neoplastic region detection. With the strong growth of machine learning techniques aiming to improve the effectivess of medical diagnosis, the use of such approaches characterizes a strong scenario to be explored for the early diagnosis of esophageal adenocarcinoma. Barrett’s esophagus as a predecessor of adenocarcinoma can be explained by some risk factors, such as obesity, smoking, and late medical diagnosis. This project proposes the development of new computer vision and machine learning techniques to assist the automatic diagnosis of the esophageal adenocarcinioma based on the evaluation of two kind of features: (i) handcrafted features, calculated by means of human knowledge using some image processing technique and; (ii) deeply-learnable features, calculated exclusively based on deep learning techniques. From the extensive application of global and local protocols for the models proposed in this work, the description of cancer-affected images and Barrett’s esophagus-affected samples were generalized and deeply evaluated using, for example, classifiers such as Support Vector Machines, ResNet-50 and the combination of descriptions by handcrafted and deeply-learnable features. Also, the behavior of the automatic definition of key-points within the evaluated techniques was observed, something of a paramount importance nowadays to guarantee transparency and reliability in the decisions made by computational techniques. Thus, this project contributes to both the computational and medical fields, introducing new classifiers, approaches and interpretation of the class generalization process, in addition to proposing fast and precise manners to define cancer, delivering important and novel results concerning the accurate identification of cancer in samples affected by Barrett’s esophagus, showing values around 95% of correct identification rates and arranged in a collection of scientific works developed by the author during the research period and submitted/published to date. KW - Machine Learning KW - Barrett's esophagus KW - Deep Learning KW - handcrafted features KW - deeply-learnable features KW - convolutional neural networks KW - interpretability Y1 - 2022 PB - Universidade Federal de São Carlos ER - TY - CHAP A1 - Ramsauer, Ralf A1 - Lohmann, Daniel A1 - Mauerer, Wolfgang T1 - Reliable Pre-Integration Tracking of Commits on Mailing Lists T2 - Invited Talk at Safety Summit at Embedded Linux Conference Europe (ELCE18) Y1 - 2018 CY - Edinburgh, Scotland ER -