Reasoning With and About Normative Conflicts

Normative reasoning is inherently conflict sensitive. Over the past decades, many conflict-resolution mechanisms have been developed. However, most of the proposed formal systems do not model interactions between the different conflict types we encounter in normative reasoning. In this work, we define a Deontic Conflict Calculus (DCC) to explicitly reason with and about contrary-to-duty, specificity, dilemmas, and their interaction. DCC generates arguments that represent normative conflicts in terms of argumentative attacks, naturally giving rise to various kinds of obligations; e.g., ideal and sub-ideal obligations. We study properties of conflict types and their interactions. Last, we argue how DCC-instantiated argumentation frameworks relate to preference models of subideality, a semantic approach prevalent in deontic logic

Elucidating post-viral fatigue sydrome: Conserving sialic acid on O-Glycans

Myalgic Encephalomyelitis/Chronic Fatigue Syndrome (ME/CFS) is a complex inflammatory condition characterized by chronic fatigue, post-exertional malaise, and immune dysregulation whose underlying mechanisms remain poorly understood. Glycosylation, the process of attaching glycans to proteins and lipids, plays a crucial role in immune cell communication and inflammation. As sialic acid has great importance in autoimmune and inflammatory diseases, the focus was directed towards a controlled release and labelling reaction with all conditions avoiding acidic hydrolysis of sialic acid. O-glycans from blood sera and purified antibodies where methyl amidated to stabilize sialic acid. The release reaction proceeds via non-reductive β-elimination and subsequent labelling with a fluorescent compound in conditions able to conserve sialic acid in antennary position. The O-glycan profiles are analyzed by HPLC with fluorescence and MALDI mass spectrometry. O-glycosylation profiles with intact sialylation of ME/CFS patients and healthy controls reveal an altered O-Glycan pattern which may contribute to the chronic inflammatory state observed in ME/CFS

A Novel Equivalence Notion to Compare Answer-Set Programs over Multi-Layered Inputs

In the study of logic programming, notions of equivalence play a significant role. This is due to the fact that under common nonmonotonic semantics, like answer-set programming, two programs sharing the same models (answer sets) does not necessarily yield that they are equivalent in all contexts. Whether this context concerns other program modules or just different data, distinguishes strong from uniform equivalence. We introduce a new notion of equivalence for logic programs under the answer-set semantics that allows to precisely compare and simplify programs that receive input from different sources (i.e., over different alphabets); a setting that previous equivalence notions have not considered, but has some interesting use cases, like data integration or belief merging. Our notion further generalizes relativized equivalence, where equivalence is only required over a parameterized context, and has the core concepts of strong and uniform equivalence as corner cases. We provide a model-theoretic characterization in the spirit of SE-models and establish some theoretical properties including a thorough complexity analysis. Furthermore, using our notion, we can pinpoint the known complexity gap between strong and uniform equivalence, giving insight into why the latter is harder than the former

Stream Clustering Robust to Concept Drift

Data streams are everywhere in modern technologies, spanning from industrial process control to network traffic analysis. Stream clustering is required to describe data streams in real time and maintain accurate knowledge of their underlying structures. However, data streams frequently exhibit non-stationarity, changes in distributions, and the emergence of new classes. These alterations—commonly referred to as "concept drift"—severely disturb algorithms, resulting in inconsistent outcomes and models. We present SDOstreamclust, an incremental algorithm for stream clustering. It inherits the distinctive features of methods founded on Sparse Data Observers, i.e., lightweight, intuitive, self-adjusting, resistant to noise, capable of identifying non-convex clusters, and constructed upon robust parameters and interpretable models. We compare SDOstreamclust with established algorithms and evaluate them with a broad collection of datasets, both real and synthetic. SDOstreamclust shows outstanding performances, a major adaptability to concept drift, and a superior parameter stability and robustness. Often ignored in the evaluation of new methods, concept drift is a major challenge for next-generation algorithms, since it is inherent to evolving data and a main cause of degradation in machine learning. Hence, SDOstreamclust emerges as a major alternative for unsupervised streaming data analysis

Intermediate Languages Matter: Formal Languages and LLMs affect Neurosymbolic Reasoning

Large language models (LLMs) achieve astonishing results on a wide range of tasks. However, their formal reasoning ability still lags behind. A promising approach is Neurosymbolic LLM reasoning. It works by using LLMs as translators from natural to formal languages and symbolic solvers for deriving correct results. Still, the contributing factors to the success of Neurosymbolic LLM reasoning remain unclear. This paper demonstrates that one previously overlooked factor is the choice of the formal language. We introduce the intermediate language challenge: selecting a suitable formal language for neurosymbolic reasoning. By comparing four formal languages across three datasets and seven LLMs, we show that the choice of formal language affects both syntactic and semantic reasoning capabilities. We also discuss the varying effects across different LLMs

The Human in Architecture – Dignified Design of Humane Space

Architektur ist Raum für, von und durch den Menschen. Sie schafft Identität, Zugehörigkeit und Interaktion. Architektur beeinflusst den Menschen auf emotionaler, sowie physischer Ebene, während der Mensch als Gestalter*in den Raum prägt. Angesichts dieser fundamentalen Wechselwirkung zwischen Mensch und Raum stellt sich die Frage: Sollte der Begriff des Humanismus nicht eigentlich maßgebend für die gebaute Umwelt sein? Ziel dieser Diplomarbeit ist es, zu verdeutlichen, dass eine humanistische Perspektive auf den Raum einer zeitgemäßen (Neu-)bewertung bedarf und dass die Begrifflichkeit des Humanismus als grundlegendes Gestaltungsprinzip fungieren sollte.Im Fokus der Analyse stehen italienische Piazzaarchitekturen aus dem Spätmittelalter und der Renaissance, die über Jahrhunderte hinweg als symbolträchtige öffentliche Räume Bestand halten. Gesetzliche Vorgaben der Zeit, wie die Loggia als repräsentativer Außenraum, mit Schutz vor Witterung, oder die Gestaltung des Stadtraums als Hintergrund für die Gesellschaft, zeigen, wie tief das Menschliche in der Architektur der Zeit verankert war. Besonderes Augenmerk liegt dabei auf der Beständigkeit und Zeitlosigkeit der Stadtplätze. Trotz gesellschaftlicher, politischer und kontextueller Veränderungen haben diese öffentlichen Räume ihre Bedeutung und Aufenthaltsqualität bis in die Gegenwart bewahrt. Diese Beständigkeit wirft die Frage auf, ob und welche räumlichen und gestalterischen Qualitäten diese Orte so dauerhaft und anpassungsfähig gemacht haben. Und wie diese Aspekte in der heutigen Architektur angewendet werden könnten, um dem Menschen, als emotional geprägte Nutzer*in, (wieder) mehr Bedeutung im Raum zu geben. Die Analyse soll aufzeigen, ob und wie die Entwurfsideen und Prinzipien von italienischen Platzarchitekturen trotz ihrer historischen Verwurzelung auf aktuelle Herausforderungen in der Architektur übertragen werden können. Besonderes Augenmerk liegt dabei auf der Untersuchung der Rolle des öffentlichen Raumes als Ort der sozialen Interaktion und Identifikation. Dabei werden die räumlichen und sozialen Funktionen, der sorgsam ausgewählten Analysebeispiele, aber auch die baurechtlichen Vorschriften der Zeit analysiert. Ausschlaggebend für die Analyse ist die theoretische Begriffsbestimmung von Humanismus, sowohl alleinstehend als auch im Kontext der Architektur und der Stadt. Nicht nur die historische Definition wird hierbei erörtert, sondern auch die Entwicklung des Begriffs über unterschiedliche politische und soziale Veränderungen und dienen als Grundlage für das Formen des humanistischen Gestaltungsprinzips. Die gewonnenen Erkenntnisse aus diesen Untersuchungen dienen als Grundlage für die Entwicklung eines architektonischen Entwurfs, welcher versucht Humanismus in meiner erarbeiteten Definition und die Ergebnisse aus Theorie und Analyse unter einem Dach zusammenzufassen. Die Biosphären-Werkstatt als Nahrungsraum für den Menschen befindet sich an der Linken Wienzeile und formuliert einen klaren Standpunkt zum Thema der humanistischen Architektur. Dieser Ansatz soll aufzeigen, wie sich die menschliche Perspektive in der heutigen Architektur und Stadtplanung (erneut) einbinden lassen kann und sollte, um den Raum für, von und durch den Menschen, als prägende und geprägte Nutzer*in, zu gestalten.Architecture is about people, created by people and experienced through people. It fosters identity, belonging and interaction. Architecture influences people on emotional and physical levels, while people shape space as designers. Given this fundamental interaction between people and space, the question arises: Shouldn‘t humanism actually be the decisive factor in the built environment? This thesis aims to demonstrate that a humanistic approach to space requires (re-)evaluation in the contemporary context, and that humanism should serve as a fundamental design principle.The analysis focuses on Piazza architecture in Italy from the late Middle Ages and the Renaissance, which has remained a symbolic public space for centuries. The legal requirements of the time, such as the Loggia being used as a representative outdoor space offering protection from the weather or urban spaces being designed as backdrops for social gatherings, demonstrate the deep integration of human values into the architecture of the period. Particular attention is paid to the consistency and timelessness of city squares. Despite social, political and contextual changes, these public spaces have retained their significance and improved quality of life to this day. This raises the question if spatial and design qualities have made these places so durable and adaptable. It also considers how these aspects could be applied in today‘s architecture to give people, as emotionally driven users, more significance in space. This analysis aims to demonstrate how the design ideas and principles of Italian square architecture can be applied to contemporary architectural challenges, despite their historical origins. Particular attention is paid to the role of public spaces, as places of social interaction and identity formation. The spatial and social functions of carefully selected examples are analysed, as are the building regulations in force at the time.A crucial part of the analysis is the theoretical definition of humanism, both in isolation and in the context of architecture and the city. The historical definition is discussed, as well as the development of the term through various political and social changes, which form the basis of the humanistic design principle.These investigations provide the basis for an architectural design that combines humanism, as I define it, with the results of theory and analysis. Located at Linke Wienzeile, the Biosphere Workshop is a nourishing space for humans that takes a clear position on the topic of humanistic architecture. This approach demonstrates how the human perspective can and should be (re-)integrated into contemporary architecture and urban planning to create spaces designed by, for and with humans as formative and shaping users

Development of a Self-powered Lab-on-a-chip system for on-site Diagnostics

Der Mangel an geeigneten Analysegeräten in Entwicklungsländern begünstigt die rasche Ausbreitung von Krankheiten, die sowohl durch Umweltfaktoren (z. B. chemische und biologische Schadstoffe) als auch durch soziale Faktoren (z. B. unzureichende Bildung, unterentwickelte Gesundheitseinrichtungen, Überbevölkerung, niedrige Hygienestandards und Mangel an geschultem Personal) verursacht werden. Eine frühzeitige Diagnose und Identifizierung können das Auftreten sowohl endemischer als auch pandemischer Szenarien verringern. Standard-Diagnosegeräte sind jedoch selten mobil und ihre Bedienung ist hauptsächlich auf hochqualifiziertes Personal beschränkt. Je nach Diagnosesystem kann die Analyse mehrere Tage bis Wochen dauern. Um dieser Herausforderung zu begegnen, zielt diese Forschung darauf ab, ein miniaturisiertes und tragbares Detektionssystem zu entwickeln, das effizient und benutzerfreundlich arbeitet und ohne externe Stromversorgung umgehend Analyseergebnisse liefert. Diese Arbeit schlägt eine Fusion aus miniaturisierten Biobrennstoffzellen, Mikrofluidik und einem auf Nanopartikeln basierenden Affinitätstest mit einem elektrochemischen Biosensor-Array als tragbares und dennoch kostengünstiges Diagnosesystem vor. Die vorliegende Forschung stellt einen neuartigen Ansatz dar, der Mikrofluidik, Biosensor-Arrays und Biobrennstoffzellentechnologie für die On-Chip-Diagnose unter Verwendung von Bioflüssigkeiten wie Urin, Speichel und Blut integriert.The lack of proper analytical instrumentation in developing countries facilitates the rapid spread of diseases, driven by environmental factors (e.g., chemical and biological pollutants) as well as social factors (e.g., inadequate education, underdeveloped healthcare facilities, overpopulation, low hygiene standards, and a shortage of trained personnel). Early diagnosis and identification can reduce the incidence of both endemic and pandemic scenarios. However, standard diagnostic equipment is seldom mobile, and operation is mainly limited to highly trained personnel. Depending on the diagnostic system, analysis may require several days to weeks. To address this challenge, this research aims to develop a miniaturized and portable detection system that operates efficiently at user convenience, providing an analytical outcome promptly without requiring an external power supply. This work proposes a fusion of miniaturized biofuel cells, microfluidics, and a nanoparticle-based affinity assay with an electrochemical biosensor array as a portable yet cost-efficient diagnostic system. The present research represents a novel approach that integrates microfluidics, biosensor arrays, and biofuel cell technology for on-chip diagnosis using biofluids such as urine, saliva, and blood

Multi-orbitale Dynamische Vertex Approximation

Die Supraleitung stellt ein klassisches Beispiel für ein Vielteilchenphänomen dar, bei dem elektronische Korrelationen zu makroskopischer quantenmechanischer Kohärenz führen. Während konventionelle Supraleitung, wie sie durch die BCS-Theorie beschrieben wird, bereits in schwach korrelierten Materialien auftreten kann, erfordern unkonventionelle Supraleiter --- etwa die bekannten Kuprate oder die jüngst entdeckten Nickelate --- eine deutlich anspruchsvollere theoretische Beschreibung. Besonders bei den Nickelaten mit unendlicher Schicht-Kristallstruktur geht man davon aus, dass sie d-Wellen-Supraleitung aufweisen, die entscheidend von der räumlichen Struktur elektronischer Korrelationen abhängt. Die Dynamische Molekularfeldtheorie (DMFT), die Korrelationen ausschließlich lokal behandelt, ist hierfür nicht ausreichend, da der lokale irreduzible Paarungsvertex \Gamma_{\pp} allein keine d-Wellen-Instabilität erzeugen kann. Um diese Einschränkung zu überwinden, werden diagrammatische Erweiterungen der DMFT benötigt. Eine prominente Methode ist die Dynamische Vertex Approximation (DΓA), die nichtlokale Korrelationen durch die Verwendung des irreduziblen Vertex als Baustein einbezieht. Auf diese Weise eröffnet die DΓA den Zugang zu impuls- und frequenzabhängigen Selbstenergien, Suszeptibilitäten und Paarungswechselwirkungen und eignet sich damit besonders gut zur Untersuchung von Phasenübergängen wie unkonventioneller Supraleitung, bei denen nichtlokale Fluktuationen und räumlich erweiterte Korrelationen eine zentrale Rolle spielen. In dieser Arbeit präsentieren wir einen Code für die selbstkonsistente Leiter-Dynamische Vertex Approximation, angewandt auf das multi-orbitale Hubbard-Modell. Durch die Nutzung von Vertex-Asymptotiken ermöglicht die Implementierung Rechnungen bis in den Bereich sehr tiefer Temperaturen und damit die Bestimmung supraleitender Übergangstemperaturen aus Zweiteilchenkorrelationen sowie deren Rückwirkung auf Einteilcheneigenschaften. Im Gegensatz zur DMFT, die sämtliche räumlichen Korrelationen vernachlässigt, werden diese hier systematisch berücksichtigt, sodass sich eine natürliche Erweiterung der lokalen Theorie ergibt. Eine zentrale Motivation dieser Arbeit ist die multi-orbitale Natur korrelierter Supraleiter. Ein-Orbital-Modelle erfassen zwar wesentliche Eigenschaften bestimmter Materialien, stoßen jedoch bei vielen realen Systemen an ihre Grenzen. So lassen sich Kuprate oder unendliche Schichtnickelate (wie NdNiO$_2$) in guter Näherung durch ein Ein-Orbital-Modell beschreiben, und tatsächlich wurde die Dynamische Vertex Approximation bereits erfolgreich eingesetzt, um ihre kritische Temperatur $T_c$ vorherzusagen. Im Gegensatz dazu erfordert das kürzlich entdeckte Doppelschicht-Nickelat La$_3$Ni$_2$O$_7$, das pro Einheitszelle zwei nichtäquivalente Ni-Atome enthält und die bislang höchste bekannte $T_c$ unter den Nickelaten aufweist, eine multi-orbitale Beschreibung, um Schichtkopplungen und das Zusammenspiel der Orbitale adäquat zu erfassen. Mit der hier vorgestellten numerischen Implementierung eines multi-orbitalen DΓA-Verfahrens lassen sich diese Effekte nun berücksichtigen --- einschließlich Orbitalselektivität, Hund'scher Kopplung und verschränkter Instabilitäten. Diese Aspekte sind unerlässlich, um die Symmetrie der supraleitenden Paarung sowie die kritische Temperatur in solchen Systemen zu verstehen.Superconductivity is a classic example of a many-body phenomenon, where electronic correlations lead to macroscopic quantum coherence. While conventional superconductivity, as described by BCS theory, can arise even in weakly correlated materials, unconventional superconductors --- such as the famous example of the cuprates or the recently discovered nickelates --- require a more sophisticated theoretical treatment. In particular, the infinite-layer nickelates are believed to exhibit d-wave superconductivity, which crucially depends on the spatial structure of electronic correlations. Standard dynamical mean-field theory (DMFT), which treats correlations locally, cannot capture such nontrivial pairing symmetries, since the local irreducible pairing vertex \Gamma_{\pp} obtained from DMFT alone would never lead to a d-wave instability. To overcome this limitation, diagrammatic extensions of DMFT are needed for a better description. One such method, the dynamical vertex approximation (DΓA) incorporates non-local correlations by using the irreducible vertex as a building block, thereby granting access to momentum- and frequency-dependent self-energies, susceptibilities, and pairing interactions. This makes the DΓA particularly well-suited for studying phase transitions such as unconventional superconductivity, where non-local fluctuations and spatially extended correlations are essential. In this thesis, we developed and implemented a code for the self-consistent ladder dynamical vertex approximation applied to the multi-orbital Hubbard model. The implementation exploits vertex asymptotics, enabling calculations down to very low temperatures and thus the determination of superconducting transition temperatures from two-particle correlations and their feedback into single-particle properties. Compared to DMFT, which neglects all spatial correlations, this framework systematically incorporates them and provides a natural extension to the local theory. A central motivation for this work is the multi-orbital nature of correlated superconductors. While single-orbital models capture essential aspects of certain materials, such an effective description breaks down in many real systems. For instance, cuprates or the infinite-layer nickelates (such as NdNiO$_2$) can, to a good approximation, be described within a single-orbital framework and indeed the dynamical vertex approximation has already been successfully applied to predict their superconducting critical temperature $T_c$. In contrast, the recently discovered bilayer nickelate La$_3$Ni$_2$O$_7$, which hosts two inequivalent Ni sites per unit cell and exhibits the highest known $T_c$ among the nickelates, is believed to require a multi-orbital description to account for interlayer interactions and orbital interplay. Our numerical implementation of a multi-orbital DΓA framework provides the means to capture these effects, including orbital selectivity, Hund's coupling and intertwined instabilities, which are necessary components for understanding the superconducting pairing symmetry and critical temperature in such systems