Selective caching: a persistent memory approach for multi-dimensional index structures. - In: 2020 IEEE 36th International Conference on Data Engineering workshops, (2020), S. 115-120
https://doi.org/10.1109/ICDEW49219.2020.00010
Deep random forests for small sample size prediction with medical imaging data. - In: IEEE ISBI 2020, (2020), S. 1543-1547
https://doi.org/10.1109/ISBI45749.2020.9098420
Induction of long-term potentiation-like plasticity in the primary motor cortex with repeated anodal transcranial direct current stimulation - better effects with intensified protocols?. - In: Brain stimulation, ISSN 1876-4754, Bd. 13 (2020), 4, S. 987-997
https://doi.org/10.1016/j.brs.2020.04.009
Coupled CP decomposition of simultaneous MEG-EEG signals for differentiating oscillators during photic driving. - In: Frontiers in neuroscience, ISSN 1662-453X, Bd. 14 (2020), 261, S. 1-18
https://doi.org/10.3389/fnins.2020.00261
Inductive temperature measurement: a new sensor improvement for industrial applications. - In: Review of scientific instruments, ISSN 1089-7623, Bd. 91 (2020), 4, S. 046101-1-046101-3
https://doi.org/10.1063/1.5078581
Performability analysis of services in a software-defined networking adopting time-based moving target defense mechanisms. - In: The 35th Annual ACM Symposium on Applied Computing, (2020), S. 1180-1189
https://doi.org/10.1145/3341105.3374016
Wirkung von starken impulsförmigen Strömen und Magnetfeldern auf den menschlichen Kopf. - Ilmenau : Universitätsbibliothek, 2020. - 1 Online-Ressource (IX, 120 Blätter, Blatt IX-XXX)
Technische Universität Ilmenau, Dissertation 2020
Eine impulsförmige Blitzentladung erreicht Ströme von 200 kA und mehr. Ein direkter Blitzeinschlag in den menschlichen Kopf kann mechanische und thermische sowie neurologische Schädigungen verursachen. Die Wirkung eines indirekten Blitzschlages und des resultierenden impulsförmigen Magnetfeldes auf den menschlichen Körper ist weitestgehend unbekannt. Weiterhin wird angenommen, dass die Wahrscheinlichkeit einen Blitzschlag zu überleben bei 70 % - 90 % liegt. Jedoch sind die Ursachen der biologischen und physikalischen Wirkmechanismen nicht umfassend geklärt. Das Ziel der vorliegenden Arbeit war es eine Methodik zu entwickeln, um die Stromverteilung während eines nachgebildeten direkten Blitzeinschlages sowie die elektrische Feldstärkeverteilung während eines indirekten Blitzeinschlages in physikalischen Kopfphantomen zu ermitteln. Die Kopfphantome bildeten die geometrischen und dielektrischen Eigenschaften der Kopfhaut, des Neurocraniums sowie des intrakraniellen Volumens (Hirn) des menschlichen Kopfes nach. Diese Kopfphantome wurden für die Analyse der Stromverteilung mit Spannungen und Strömen beaufschlagt, die bei Blitzentladungen zu erwarten sind. Die Integration eines Elektrodenarrays in das Hirn ermöglichte die Erfassung der Potentialverteilung sowie die Berechnung der elektrischen Feldstärke im Kopfphantom während eines indirekt applizierten Impulses. Simulationen erlaubten die Bildung weiterer Interpretationen. Die Experimente und Simulationen, die einen direkten Blitzeinschlag nachbildeten, zeigten, dass die Kopfhaut primär der Stromwirkung (70-92 %) exponiert war, gefolgt vom Hirn (3-28 %) und Neurocranium (1-9 %). Mit ausgebildetem Überschlagkanal floss der größte Anteil (82-99 %) des Stromes in diesem ab und die Kompartimente des Kopfphantomes waren geringer exponiert. In den Experimenten, die einen indirekten Blitzeinschlag nachbildeten, wurde eine Feldstärke von bis zu 10V/m im Hirn ermittelt. Vier Schutzmechanismen erklären, wieso eine Person einen direkten Blitzschlag überleben kann. (1) Der Überschlagkanal wurde als der wichtigste Schutzmechanismus identifiziert und erstmalig verifiziert. Als weitere Schutzmechanismen wurden (2) die isolierende Wirkung des Neurocraniums und (3) die Ableitfähigkeit der cerebrospinalen Flüssigkeit ermittelt. (4) Die Hirnregionen, die mit Vitalfunktionen assoziiert werden, sind im Falle des Überschlags durch Stromamplituden exponiert, die mit medizinischen Anwendungen vergleichbar sind. Die mögliche Schädigung durch einen indirekten Blitzschlag wurde identifiziert.
https://nbn-resolving.org/urn:nbn:de:gbv:ilm1-2020000079
Context-assisted test cases reduction for cloud validation. - In: SSRN eLibrary, ISSN 1556-5068, (2020), insges. 14 S.
Last revised: 4 May 2020
Cloud computing is currently receiving much attention from the industry, government, and academia. It has changed the way computation is performed and how services are delivered to customers. Most importantly, cloud services change the way we design software, handle data, and perform testing. In cloud computing, testing is delivered as a service (TaaS). Case testing is one of the most common validation approaches for software. However, executing test cases on a software system could be expensive and time consuming. Therefore, test case reduction is performed to minimize the number of test cases to be executed on the system. In this paper, we introduce a validation method called Context-Assisted Test Case Reduction (CATCR) for systems that are deployed on the cloud. In CATCR, test cases are reduced based on the context of the validation process. The results of previous test cases are used to select the next set of test cases while the validation process is ongoing. The minimized set of test cases needs to have effective coverage of the entire system. To evaluate CATCR, an experimental evaluation is performed through Amazon's Cloud and a Java validation tool. Experimental results are recorded and presented.
https://dx.doi.org/10.2139/ssrn.3570307
On the use of a cascaded convolutional neural network for three-dimensional flow measurements using astigmatic PTV. - In: Measurement science and technology, ISSN 1361-6501, Volume 31 (2020), number 7, 074015, 14 Seiten
Many applications in chemistry, biology and medicine use microfluidic devices to separate, detect and analyze samples on a miniaturized size-level. Fluid flows evolving in channels of only several tens to hundreds of micrometers in size are often of a 3D nature, affecting the tailored transport of cells and particles. To analyze flow phenomena and local distributions of particles within those channels, astigmatic particle tracking velocimetry (APTV) has become a valuable tool, on condition that basic requirements like low optical aberrations and particles with a very narrow size distribution are fulfilled. Making use of the progress made in the field of machine vision, deep neural networks may help to overcome these limiting requirements, opening new fields of applications for APTV and allowing them to be used by nonexpert users. To qualify the use of a cascaded deep convolutional neural network (CNN) for particle detection and position regression, a detailed investigation was carried out starting from artificial particle images with known ground truth to real flow measurements inside a microchannel, using particles with uni- and bimodal size distributions. In the case of monodisperse particles, the mean absolute error and standard deviation of particle depth-position of less than and about 1 [my]m were determined, employing the deep neural network and the classical evaluation method based on the minimum Euclidean distance approach. While these values apply to all particle size distributions using the neural network, they continuously increase towards the margins of the measurement volume of about one order of magnitude for the classical method, if nonmonodisperse particles are used. Nevertheless, limiting the depth of measurement volume in between the two focal points of APTV, reliable flow measurements with low uncertainty are also possible with the classical evaluation method and polydisperse tracer particles. The results of the flow measurements presented herein confirm this finding. The source code of the deep neural network used here is available on https://github.com/SECSY-Group/DNN-APTV.
https://doi.org/10.1088/1361-6501/ab7bfd
Fahrzeugführung für die automatisierte Unterwasser-Inspektion. - Ilmenau : Universitätsverlag Ilmenau, 2020. - xviii, 177 Seiten
Technische Universität Ilmenau, Dissertation 2019
In der vorliegenden Arbeit werden neue Konzepte für die autonome und hoch automatisierte Inspektion von Unterwasserstrukturen mittels unbemannter Fahrzeuge entwickelt sowie deren Implementation und Einsatz unter realen Bedingungen vorgestellt. Regelmäßige Inspektionen von produktiven Anlagen sind grundlegende Maßnahmen für einen reibungslosen, störungsfreien produktiven Betrieb dieser Anlagen. Kostendruck, neue und mehr Offshore-Konstruktionen wie Energiegewinnungsanlagen sowie das Vordringen in größere Wassertiefen erfordern einen hohen Grad an Automation und Überwachung der Anlagen. Aktuell werden die Unterwasserstrukturen dieser Anlagen mit Hilfe von Tauchern und ferngesteuerten, gefesselten Fahrzeugen inspiziert. Diese Verfahren erfordern einen hohen personellen und infrastrukturellen Aufwand und sind risikoreich für Personal und Material. Hier setzt die vorliegende Arbeit an, indem durch autonome Unterwasserfahrzeuge (AUVs) der Aufwand und das Einsatzrisiko reduziert sowie die Datenqualität verbessert werden kann. Zwei Inspektionsszenarien werden innerhalb der Arbeit behandelt: die Inspektion von Hafenanlagen sowie Pipeline und Seekabelinspektion. Dabei werden aktuelle Ansätze zur Inspektion dieser Anlagen vorgestellt und diskutiert sowie die in dieser Arbeit neu entwickelten Verfahren eingeordnet. Es wird intensiv auf die Implementation der Führungsalgorithmen sowie deren Erprobung eingegangen. Unterschiedliche Strukturen von Fahrzeugführungssystemen und der Missionsplanung von AUVs werden vorgestellt und verglichen. Dabei wird eine neue Möglichkeit der Integration von Inspektionsaufgaben in bestehende Fahrzeugführungs- und Missionsplanungssysteme sowie deren begleitende planenden und operativen Prozesse entwickelt und umgesetzt. Alle in der Arbeit entwickelten Verfahren wurden umgesetzt sowie simulativ und experimentell erprobt. Als Fahrzeuge standen das SeaCat-AUV für die Hafeninspektion und das KAPITAS-AUV mit einer weltweit einzigartigen Sensorausstattung für die Pipelineinspektion zur Verfügung.
https://nbn-resolving.org/urn:nbn:de:gbv:ilm1-2019000465