Die Entwicklung des ostafrikanisch-iranischen Sklavenhandels im 19. Jahrhundert mit Fokus auf der britischen Interventionspolitik

Diese Arbeit befasst sich mit jenen Faktoren, die den ostafrikanisch-iranischen Sklavenhandel im 19. Jahrhundert in Hinblick auf Dynamik, Ausmaß und Charakteristik beeinflussten. Hierbei liegt der Schwerpunkt auf der Rolle, welche die britische Interventionspolitik für die Entwicklung des ostafrikanisch-iranischen Sklavenhandels spielte. Zur Erörterung der Thematik wurden interdisziplinäre Fachliteratur sowie zeitgenössische Berichte herangezogen. Um den Untersuchungsgegenstand in seinen historischen Kontext einzuordnen, wird ebenfalls die Rolle der Sklaverei in der iranischen Geschichte thematisiert

Improving Embedding Spaces in Deep Neural Networks for Computer Vision Tasks

Seeing is believing, and computer vision is enabling the next step of human-computer interface by allowing the machines to interact with the world much like humans do, i.e., by enabling machines to see the world around them. Computer vision has several applications that directly impact the everyday lives of humans, from helping us navigate our environment to improving our entertainment experiences. A significant application of computer vision is in the field of autonomous driving, where vision-based sensors detect obstacles and navigate the vehicle safely. Computer vision algorithms also play a significant role in healthcare, where they are used to assist with medical imaging analysis and diagnosis. Additionally, computer vision has revolutionized the field of entertainment, which is used to create realistic special effects in movies and video games. As computer vision technology continues to improve and become more accessible, we will likely see more and more applications in our daily lives, improving safety, efficiency, and overall quality of life. One of the most significant breakthroughs in computer vision has been the development of convolutional neural networks (CNNs), a deep learning algorithm specifically designed for image recognition tasks. CNNs consist of multiple layers of interconnected nodes that are trained to recognize patterns and features in images. By leveraging CNNs, computer vision systems can accurately identify objects and scenes in images and even detect fine-grained details such as textures and shapes. The impact of CNNs on computer vision has been enormous. Before their development, computer vision algorithms relied on handcrafted features and heuristics, which were limited in their ability to identify and classify objects in images accurately. With the advent of CNNs, however, computer vision systems can now achieve state-of-the-art performance on various tasks, including object detection, image segmentation, and image captioning. In this work, we will focus on the major components of Deep Neural Networks, namely, the dataset space, the embedding space, and the loss function to elucidate performance gains on computer vision tasks. A holistic look at these components will enable us to advance the current knowledge of the community in this space and enable future work to build upon our efforts. Starting from the embedding space, We will present ConvMix, a novel approach to combining latent embedding of a CNN to create embeddings that are informed by the multiple stages of the network. The intent here is to create an embedding space that leverages the spatial and context information of an image for the downstream task. Combining latent spaces is under-explored in the literature. A dedicated study of this area will enable the community to refocus its efforts on the embedding space. We experimentally showcase our performance gains and highlight the need to reconsider the embedding space by showing that ConvMix can approximate the performance of more complex networks without additional parameters. We also demonstrate the improvement in training behavior by using ConvMix and the improvement it yields in the final accuracy for classification tasks. Next, we will present our work on the dataset space with multi-instance learning titled Phantom Embeddings. Multi-instance learning aims to utilize more than one instance to train in each step to ensure model generalization. Phantom Embeddings creates an approximate training instance via a convex combination of multiple training samples in some ϵ neighborhood of the original training samples and trains the model using these approximations rather than the original images. This training regime enables the network to self-regularize due to the `phantom' images it sees. We empirically show that this training regime enables better model performance and outperforms the base versions of the networks. Having looked at the data space and embedding spaces, we also look at the loss function of deep neural networks to extract performance gains. We target the proxy Intersection Over Union (IOU) in the object detection task. IOU for the detected bounding boxes in an Object Detection task dictates the training of the feature extractor, and traditionally, it is approximated with Huber Loss, which is a regression loss that treats the errors outside a threshold region as relaxation between L1 and L2 loss, encouraging heavy penalty for the outliers. Inside that threshold, the loss reduces to L2 loss, encouraging smoother convergence. While this proxy loss has shown great results, we present a relaxation on top of this loss, which enables us to substitute the L2 portion of the loss inside the threshold with the actual IOU loss. Doing so allows us to optimize for the true target of the regression loss in object detection tasks. Finally, we will present applied research work that was done for the Volkswagen Financial Services (VWFS) project. The use case under consideration was designed for the automatic detection of damages on leased vehicles and price estimation for the cost of repair. This use case entailed with it the entire MLOPs pipeline. Presented with the raw dataset, we preprocessed the data, annotated it, designed several machine learning solutions for the individual requirements of the project partner, and deployed models on cloud infrastructure

Exploring Explicit and Implicit Student Learning Strategies and Achievement in Learning German as a Second Language

This dissertation, titled Exploring Explicit and Implicit Student Learning Strategies and Achievement in Learning German as a Second Language, examines how students acquire grammar in the context of learning German as a second language (L2). The study focuses specifically on Grammar Learning Strategies (GLS) used by students at UCLA and explores their effectiveness, frequency of use, and the influence of demographic factors on their application. The research distinguishes between explicit and implicit strategies. Explicit strategies involve conscious learning of grammatical rules and an emphasis on accuracy, while implicit strategies rely on natural language acquisition through exposure and use without formal rule instruction. The study draws on major theoretical frameworks, including Behaviorist, Innatist, and Interactionist perspectives, to provide a comprehensive foundation for understanding these approaches. A mixed-methods design was employed, integrating both quantitative and qualitative data. In the quantitative phase, 65 German language students completed a survey based on Oxford et al.'s (2007) framework of grammar learning strategies, which categorizes strategies into implicit, explicit inductive, and explicit deductive types. The data were analyzed to assess correlations between strategy use and factors such as age, gender, language proficiency, and home language background. The results revealed a significant relationship between GLS use and student achievement in oral and written assessments. However, the differences in strategy use among various demographic groups were modest. The qualitative component consisted of semi-structured interviews with four students and four teachers. Using a content analysis guided by the Directed Theory Approach, the interviews were analyzed to uncover deeper insights into participants' experiences and perceptions of GLS. The analysis identified four central themes: Awareness, Autonomy, Discovery, and Contradiction. These themes highlight how both students and teachers conceptualize and implement grammar learning strategies in practice. Teachers tended to emphasize explicit strategies to support accuracy and grammatical understanding, while students reported benefiting from a balance of explicit and implicit approaches that allowed them to engage more flexibly and confidently with the language. A key contribution of this research lies in its practical implications for language teaching. By closely examining the perspectives of both students and teachers, the study suggests that combining explicit and implicit strategies can more effectively meet diverse learner needs. The findings encourage educators to adopt flexible, student-centered approaches that account for individual differences in learning style, motivation, and background. In conclusion, this study enriches the understanding of grammar learning strategies in second language education. It offers valuable insights for both researchers and practitioners, providing a nuanced perspective on how different approaches to grammar learning can support language acquisition. By bridging theoretical frameworks with practical classroom realities, this work contributes to more effective, responsive language instruction that empowers students to achieve higher levels of proficiency and develop greater independence in their learning journeys. At the same time, it offers teachers a clearer understanding of how to tailor their instructional methods, adapt to diverse learner needs, and refine their own teaching strategies to create more engaging and successful learning environments

Wie lässt sich die alltägliche Informations- und Quellenbewertung fördern? Eine visuell basierte Intervention zur Kompetenzförderung durch Selbstreflexion

Die vorliegende Arbeit untersucht das alltägliche Informationsverhalten mit dem Fokus auf zugrundeliegende Informationsbedürfnisse der alltäglichen Daseinsvorsorge. Es wird erhoben, wie analoge und digitale Informationsquellen zu deren Erfüllung genutzt werden und welche Schwierigkeiten und Engpässe sich dabei ergeben. Die Zielsetzung dieser Arbeit liegt somit in der Schaffung eines holistischen Verständnisses alltäglicher Informationsversorgung, um diese Einsichten in einem nächsten Schritt für die Konzeption eines Lösungsvorschlags zu nutzen. Zeitgenössische Phänomene wie Desinformationen oder die Undurchsichtigkeit der Informationsproduktion durch generative KI verstärken den Bedarf an passenden Formaten der Kompetenzförderung, die gleichermaßen als demokratiestärkende Maßnahmen wirken können. Die Forschungspraxis zeigt, dass obwohl die Befragten eine hohe Affinität für Technologien und digitale Informationssuche mitbringen, Unsicherheiten und Schwächen in der Bewertung von Informationen und Quellen sowie in der Identifikation von Falschnachrichten vorliegen. Die Erhebung zu gewünschten Vermittlungsmaßnahmen diente als Grundlage zur Konzeption eines entsprechenden Lernangebots. Die entstandene Intervention wandelt den methodischen Informationshorizonten als Datenerhebungsmethode zur Sensibilisierungsmaßnahme für eine stärkere Selbst-bewusst-werdung des eigenen Informationsverhaltens ab. Methodologisch dient der mehrstufige Forschungsprozess einer stetigen Weiterführung und Spezifikation des erkenntnistheoretischen Lösungsvorschlages. In jeder Datenerhebungsphase konnten somit die bestehenden Ergebnisse konkretisiert und gleichzeitig neue Ansätze iterativ evaluiert werden. Die Arbeit schließt mit der Vorlage des niedrigschwelligen VisVe-Lernkonzeptes (kurz für: Visualisieren und Verstehen), bestehend aus zwei Visualisierungsvorlagen und drei Reflexionsfragen. Zunächst werden im Alltag genutzte Informationsquellen gesammelt und im Schema anhand weiterer Merkmale platziert. Anschließend erfolgt die grafische Priorisierung bestehender Kriterien für die Bewertung der Glaubwürdigkeit von Informationen und Quellen nach individueller Bedeutsamkeit. Ein durch konkrete Fragestellungen angeleiteter Abgleich von Praxis und Theorie erlaubt das Aufzeigen möglicher Diskrepanzen des eigenen Informationsverhaltens und ermöglicht somit die Ableitung zukünftig angestrebter Verhaltensweisen. Die konzeptionelle Offenheit der Intervention sowie die lizenzfreie Nutzung und Anpassung erlaubt eine Vielzahl potentieller Einsatzmöglichkeiten in der Bildungspraxis

Zielgruppenanpassung in der Technischen Fachübersetzung Eine korpusbasierte Analyse der Übersetzungen von Gebrauchsanleitungen

This research investigates audience adaptation in technical translation, focusing on user manuals with diverse user backgrounds. Translators play a crucial role in bridging communication gaps by not only considering linguistic aspects but also tailoring texts to the target audience's needs, knowledge, and cultural differences. A corpus analysis of German user manuals from various manufacturers explores translation patterns and strategies. The study aims to identify changes that make manuals more accessible to a broad audience. Fifteen user manuals in German and English are compared, revealing consistent translator interventions. Results indicate active translator involvement beyond linguistic translation, emphasizing the importance of considering cultural, social, and functional aspects. Translators emerge as facilitators of cross-cultural communication, breaking down language barriers and ensuring successful communication in multilingual environments

How Organizational Identification Affects Employees’ Well-Being and Performance: Shedding Light on Two Neglected Perspectives

My dissertation examines organizational identification from two neglected perspectives: (1) as a dynamic state-like phenomenon with daily fluctuations that affects employees’ well-being and performance, and (2) through its dual-pathway mechanisms on employees’ well-being over time. While previous research has treated organizational identification as stable and predominantly positive, this dissertation challenges both assumptions. Study 1 utilized a 10-day diary design with two daily measurement points (during and right after work) to examine fluctuations in two levels of organizational identification (organization and team) and their effects. Using multilevel structural equation modeling, data (N = 161, n = 882 workdays) revealed daily fluctuations in both levels of organizational identification. These predicted employees’ well-being (reduced emotional exhaustion, increased work engagement, increased job satisfaction) and performance (increased in-role performance, increased extra-role performance, reduced turnover intention), which were mediated strongly through global psychological need satisfaction and, to a lesser extent, through perceived social support. Study 2 investigated longer-term mechanisms through which organizational identification affects employees’ well-being, collecting data at three measurement points with 6-week retest intervals (N = 642 at T1; N = 561 at T2; N = 469 at T3). Results showed that perceived social support is a robust mediator at the between-person level, positively affecting employees’ well-being (reduced emotional exhaustion, increased work engagement, increased job satisfaction). The study simultaneously revealed stronger organizational identification associated with increased emotional exhaustion mediated by reduced detachment from work during leisure time (weak but statistically significant relationship), as employees who identify more strongly with their organization tend to continue thinking about work-related matters even outside of work (but no meaningful association with job satisfaction; no effect on work engagement). However, the positive effects of perceived social support outweighed these negative effects. These findings contribute to a more nuanced understanding of organizational identification as a dynamic, daily fluctuating phenomenon with dual-pathway mechanisms, necessitating multilevel research designs across varied time scales to draw meaningful theoretical and practical conclusions

Introducing 'inrep': an R package that facilitates fully reproducible research workfows for survey-based assessments

Conducting research often involves managing multiple disconnected tools for survey design, data collection, response analysis, and report generation, leading to inefficiencies, increased error risks, and challenges in ensuring reproducibility. To address these issues, we introduce inrep, an open-source R package that integrates the entire assessment workflow within a unified, flexible framework in R. With inrep, researchers can create customized assessments, streamline data management, and generate personalized participant reports without switching software or manually transferring data. inrep includes built-in support for generating structured prompts to guide large language models, enabling tailored adaptation of assessment components to specific study needs. By consolidating all stages of the assessment process, inrep enhances research efficiency, improves reliability, and ensures full reproducibility, making sophisticated testing methodologies accessible to researchers, educators, and practitioners regardless of programming expertise. Keywords: adaptive testing, instant reporting, FAIR software, R infrastructure, LLM support, computerized adaptive testing, reproducible researchDie Durchführung von Forschungsarbeiten erfordert oft die Verwaltung mehrerer voneinander getrennter Tools für die Umfragegestaltung, Datenerfassung, Antwortanalyse und Berichterstellung. Dies führt zu Ineffizienzen, erhöhten Fehlerrisiken und Herausforderungen bei der Gewährleistung der Reproduzierbarkeit. Um diese Probleme zu lösen, stellen wir inrep vor: ein Open-Source-R-Paket, das den gesamten Bewertungsworkflow in einem einheitlichen, flexiblen Framework in R integriert. Mit inrep können Forschende individuelle Assessments erstellen, das Datenmanagement effizient gestalten und personalisierte Teilnehmendenberichte generieren, ohne die Software zu wechseln oder Daten manuell zu übertragen. inrep bietet integrierte Unterstützung zur Erstellung strukturierter Prompts für Sprachmodelle und ermöglicht so die gezielte Anpassung von Komponenten an spezifische Studienanforderungen. Durch die Konsolidierung aller Phasen des Erhebungsprozesses verbessert inrep die Forschungseffizienz, erhöht die Zuverlässigkeit und gewährleistet vollständige Reproduzierbarkeit. Somit sind anspruchsvolle Testmethoden für Forscher, Pädagogen und Praktiker unabhängig von ihren Programmierkenntnissen zugänglich. Schlüsselwörter: adaptive Tests, sofortige Berichterstellung, FAIR-Software, R-Infrastruktur, LLM-Unterstützung, computergestützte adaptive Tests, reproduzierbare Forschun

Neural Algorithms for Vehicle Routing Learning Deep Models to Solve Vehicle Routing Problems

This thesis explores the application of Deep Learning and Neural Network methods to address challenges in Combinatorial Optimization Problems, particularly focusing on the Capacitated Vehicle Routing Problem (CVRP) and other Vehicle Routing Problems (VRPs) with complex constraints. The research marks a shift towards the use of advanced Machine Learning techniques in logistical and operational management, aiming to enhance resource utilization and cost efficiency. The thesis is organized into three parts, each addressing different aspects of vehicle routing through neural algorithms. The first part examines construction methods for VRPs, with a focus on Neural Construction Heuristics. It discusses both autoregressive and direct approaches for creating feasible VRP solutions, providing insights into the associated sequential decisionmaking processes and advanced inference techniques. In the second part, improvement methods are explored. This includes the integration of learned neural components with traditional Local Search and Metaheuristic strategies. The research introduces new concepts in training neural models for optimizing search operator parameters, aiming to refine complex Local Search procedures. The final part of the thesis investigates the holistic integration of neural methodologies into vehicle routing problems. This includes the study of Large Neighborhood Search (LNS) techniques and the combination of learned methods for search space restructuring. The focus here is on developing algorithms that can improve runtime, efficiency, and generalization capabilities. Key contributions of the research include the development of the first deep learning approach for the Capacitated Clustering Problem (CCP), a novel constructive model for addressing highly constrained VRPs, and the integration of Metaheuristics with Graph Neural Network (GNN) controllers trained through Reinforcement Learning. Additionally, the thesis presents a specialized LNS approach as a hybrid Metaheuristic utilizing Neural Construction Heuristics and introduces a Neural Ruin Recreate method for scaling neural heuristics to larger routing problems. In summary, the thesis offers a comprehensive examination of the application of advanced machine learning techniques to vehicle routing problems, suggesting potential for future research and development in the field of computational optimization. It highlights different possibilities to combine traditional heuristic algorithms with modern Machine Learning methods and provides a detailed analysis of several proposed approaches.Diese Dissertation untersucht die Anwendung von Deep Learning Methoden zur Lösung von komplexen kombinatorischen Optimierungsproblemen, insbesondere Tourenplanungsprobleme mit komplexen Nebenbedingungen. Die Forschung markiert einen Übergang hin zum Einsatz fortgeschrittener maschineller Lernverfahren für das logistische und operative Management, mit dem Ziel, die Ressourcen-nutzung und Kosteneffizienz zu verbessern. Die Dissertation ist in drei Teile gegliedert, wobei jeder verschiedene Aspekte der Fahrzeugroutenplanung durch neuronale Algorithmen behandelt. Der erste Teil untersucht Konstruktionsmethoden für VRPs und konzentriert sich dabei auf neuronale Konstruktionsheuristiken. Es werden sowohl autoregressive als auch direkte Ansätze zur Erstellung valider Lösungen diskutiert und Einblicke in die damit verbundenen sequenziellen Entscheidungsprozesse und fortgeschrittenen Inferenztechniken gegeben. Im zweiten Teil werden Verbesserungsmethoden untersucht. Dabei steht insbesondere die Integration von gelernten neuronalen Komponenten mit traditionellen Local-Search- und Metaheuristischen Strategien im Fokus. Die Arbeit führt neue Konzepte für den Einsatz neuronaler Modelle ein, um die Parameter von Suchoperatoren zu optimieren sowie komplexe Nachbarschaftssuchen zu verfeinern. Der letzte Teil der Dissertation untersucht die ganzheitliche Integration neuronaler Methoden für Tourenplanungsprobleme. Dies umfasst die Untersuchung von Techniken zur Suche in großen Nachbarschaften (LNS) und die Kombination von gelernten Methoden zur Restrukturierung des Suchraums. Der Schwerpunkt liegt hier auf der Entwicklung von Algorithmen, die Laufzeit, Effizienz und Generalisierungsfähigkeiten verbessern können. Wesentliche Beiträge der Forschungsarbeit sind u.a. die Entwicklung des ersten Deep Learning-Ansatzes für das Capacitated Clustering Problem (CCP), ein neuartiges konstruktives Modell zur Lösung von VRPs mit vielen Nebenbedingungen und die Integration von Metaheuristiken mit Neural Network Controllern, die durch Reinforcement Learning trainiert werden. Darüber hinaus stellt die Dissertation einen speziellen LNS Algorithmus als hybride Metaheuristik vor, der neuronale Konstruktionsheuristiken nutzt, und führt eine neuronale Ruin Recreate-Methode ein, um neuronale Konstruktionsheuristiken für größere Tourenplanungsprobleme anwendbar zu machen. Zusammenfassend bietet die Dissertation eine umfassende Untersuchung der Anwendung von fortgeschrittenen maschinellen Lernverfahren auf Tourenplanungsprobleme und zeigt verschiedene Potenziale für zukünftige Forschung und Entwicklung im Bereich der computergestützten Optimierung auf. Sie präsentiert verschiedene Möglichkeiten, traditionelle heuristische Algorithmen mit modernen maschinellen Lernmethoden zu kombinieren und bietet eine detaillierte Analyse der vorgestellten Ansätze

Vermittlung von Performance Art als ästhetische Praxis

Simon Niemann fragt in seiner Dissertation nach den spezifischen Anforderungen der Performance Art für ein neu zu entwickelndes Vermittlungskonzept und stellt dabei die zentrale These auf, dass Vermittlung im Kontext von Performance Art nicht als sekundärer Vorgang verstanden werden darf, sondern selbst als ästhetische Praxis gedacht werden muss, um dem inhärent permissiven, ephemeren und widerständigen Potenzial der Performance Art zu entsprechen. In einem historische, einem begriffs- und diskurstheoretischen und einem praxisanalytischen Teil wird das Feld der Performance Art im Hinblick auf Vermittlung als ästhetische Praxis untersucht. Der Untersuchungsgegenstand zeichnet sich dabei vor allem durch seine hohe Interdisziplinarität und disparate Ausdifferenzierung aus. Die permanente Verhandlung einer Definition von Performance Art in Bezug auf seine Inhalte, Gestaltungsmittel, Formen, Formate und Ästhetiken, will die Arbeit dabei nicht abschließen. Vermittlung als Differenz und als (macht-)kritische Praxis reagiert auf diesen disparaten Gegenstand mit einer konstitutiven Offenheit und Unabgeschlossenheit und wendet sich damit gegen eine operationalisierbare Didaktisierung von Vermittlung

Ce que la peur de l’enfer fait aux vivants Hommage à Valentin-Yves Mudimbe

Valentin-Yves Mudimbe est né le 08 décembre 1941 à Jadothville, actuelle ville de Likasi, dans la province du Katanga. Il est mort le 22 avril 2025 en Caroline du Nord, aux États Unis à l’âge de 83 ans. Étrange coïncidence : j’apprenais sa mort au moment même où je commençais à peine à le rencontrer, non pas l’homme mais sa pensée. Il y a quelque chose de troublant dans cette rencontre différée avec une pensée qui, en étant déjà présente dans le paysage intellectuel, ne m’avait pas encore véritablement atteint