Publikationen an der Fakultät für Informatik und Automatisierung ab 2015

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Erstellt: Wed, 17 Jul 2024 23:08:55 +0200 in 0.0899 sec


Kläbe, Steffen; Sattler, Kai-Uwe; Baumann, Stephan; Rink, Michael
Elastic scaling in VectorH. - In: Advances in Database Technology - EDBT 2020, (2020), S. 498-509
Industrial paper

http://dx.doi.org/10.5441/002/edbt.2020.61
Kläbe, Steffen; Sattler, Kai-Uwe; Baumann, Stephan
PatchIndex - exploiting approximate constraints in self-managing databases. - In: 2020 IEEE 36th International Conference on Data Engineering workshops, (2020), S. 139-146

https://doi.org/10.1109/ICDEW49219.2020.00014
Jibril, Muhammad Attahir; Götze, Philipp; Broneske, David; Sattler, Kai-Uwe
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
Katzmann, Alexander; Mühlberg, Alexander; Sühling, Michael; Nörenberg, Dominik; Holch, Julian; Groß, Horst-Michael
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
Naskovska, Kristina; Lau, Stephan; Korobkov, Alexey A.; Haueisen, Jens; Haardt, Martin
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
Spyrides Boabaid Pimentel Gon¸calves, Ricardo; Haueisen, Jens; Marques, Jefferson Luiz Brum
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
Mendon¸ca, Júlio; Cho, Jin-Hee; Moore, Terrence J.; Nelson, Frederica F.; Lim, Hyuk; Zimmermann, Armin; Kim, Dong Seong
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
Machts, René;
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
Batarseh, Feras A.; Gonzalez, Avelino J.; Knauf, Rainer
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