Publications

Schwarze, Nicole; Gresing, Lennart; Stelz, Angela; Gräfe, Christine; Dutz, Silvio; Wiekhorst, Frank; Hochhaus, Andreas; Clement, Joachim
Cancer drugs affect the interaction of nanoparticles with an in vitro placenta barrier. - In: Oncology research and treatment, ISSN 2296-5262, Bd. 43 (2020), S. 209
Meeting abstract: 809

https://doi.org/10.1159/000506491

Hunold, Alexander; Berkes, Sebastian; Schellhorn, Klaus; Haueisen, Jens
Feasibility of new stimulator setup for temporal interference TES and its application in a homogeneous volume conductor. - In: Clinical neurophysiology, ISSN 1872-8952, Bd. 131 (2020), 4, S. e152

https://doi.org/10.1016/j.clinph.2019.12.348

Alramlawi, Mansour; Li, Pu
Design optimization of a residential PV-battery microgrid with a detailed battery lifetime estimation model. - In: IEEE transactions on industry applications, ISSN 1939-9367, Bd. 56 (2020), 2, S. 2020-2030

https://doi.org/10.1109/TIA.2020.2965894

Ganishev, Vasilii;
Entwicklung von Modellen und Techniken zur Prozessplanung und Ablaufsteuerung in komplexen Forschungsprojekten. - Ilmenau : Universitätsbibliothek, 2020. - 1 Online-Ressource (viii, 159 Blätter)
Technische Universität Ilmenau, Dissertation 2020

In dieser Dissertation werden Modelle und Techniken zur Prozessplanung und Ablaufsteuerung unter Unsicherheit behandelt. Forschungs- und Entwicklungsprojekte sind kompliziert zu überwachen und zu steuern, weil die Bearbeitungszeiten von Aufgaben variieren können und das genaue Prozessmodell am Anfang nicht vollständig bekannt ist. Die Nutzung verschiedener Ressourcen, einschließlich Personal und Ausrüstung (Computer, Geräte usw.), beeinflusst auch den Zeitplan und die Kosten der Projekte. Bayes'sche Netze werden verwendet, um den Einfluss von Unsicherheiten darzustellen und zu messen. Dadurch ist es möglich, Informationen über die Projektstruktur in den Entscheidungsprozess einzubeziehen. Das Modell baut auf einem Prozessmodell eines Projekts auf. Schätzungen der Aufgabendauer werden als Zufallsvariablen für die Inferenz verwendet. Fuzzy-Logik, eine häufige Methode zur linguistischen Beschreibung der Abhängigkeiten zwischen verschiedenen Parametern, wird für die Modellierung des Einflusses von Ressourcennutzung verwendet und kann unter einigen Annahmen auch in solche Modelle integriert werden. Es werden Regeln für die Übertragung von häufig anzutreffenden Workflow-Mustern, wie Sequenz, paralleler Bearbeitung (AND-Join), Alternativen (XOR- und OR-Join), auf Bayes'sche Netze erarbeitet. Aufgabendauer wird basierend auf einer speziellen Art der Beta-Verteilung, der PERT-Verteilung, modelliert. Es werden Techniken der Diskretisierung dieser Verteilung für die zukünftige Verarbeitung in Bayes'schen Netzen entwickelt und untersucht. Das entworfene Modell wird ergänzt, um zusätzliche Informationen über Ressourcennutzung in Form von Fuzzy-Variablen aufnehmen zu können. Es werden Algorithmen für die Berechnung des Wahrscheinlichkeitsmaßes dieser Variablen ohne und mit A-priori-Informationen über deren Verteilung entwickelt; damit können sie unter Verwendung von virtuellen Evidenzen in Bayes'schen Netzen modelliert werden. Mit diesem Modell ist es möglich, den Einfluss von unsicheren Faktoren auf die Laufzeit von Forschungs- und Entwicklungsprojekten zu messen, Was-wäre-wenn-Szenarien zu erstellen und die Auswirkungen von Änderungen im Projektplan auf dessen Gesamtdauer abzuschätzen.

https://www.db-thueringen.de/receive/dbt_mods_00040693

Huang, Jian; Yang, Xu; Shardt, Yuri A. W.; Yan, Xuefeng
Fault classification in dynamic processes using multiclass relevance vector machine and slow feature analysis. - In: IEEE access, ISSN 2169-3536, Bd. 8 (2020), S. 9115-9123

https://doi.org/10.1109/ACCESS.2019.2962008