Functors for ordinary and stable simplicial groups : a connection to Conduché's stable crossed modules

I. A simplicial group models a pointed connected topological space up to homotopy. We may truncate a simplicial group in such a way that the homotopy groups in positions n and 0 are preserved. In this way, we obtain an [n,0]-simplicial group. This process gives a truncation functor from the category of simplicial groups to the category of [n,0]-simplicial groups. We construct the right-adjoint to this truncation functor that preserves homotopy groups, using methods from Conduché. II. A stable simplicial group, also called group spectrum or Kan spectrum, models a topological spectrum up to homotopy. We construct adjoint functors between the category of stable simplicial groups and the category of [n,-∞]-stable simplicial groups that respect homotopy groups. The category of [1,0]-stable simplicial groups is defined as a full subcategory of [1,-∞]-stable simplicial groups. We show that the category of [1,0]-stable simplicial groups is equivalent to the category of stable crossed modules in the sense of Conduché, using a construction of countably iterated semidirect products

How we ended up at a place we have to leave behind : history and future of the German academic system

Projekt DEA

New laws and regulation

Projekt DEALUniversität Stuttgar

Bridging cognitive and deep learning models of attention

Neural attention mechanisms, drawing inspiration from the cognitive modeling of human attention, have led to significant advancements in deep learning models across the fields of computer vision (CV) and natural language processing (NLP) (Gupta et al., 2021). Despite these technological strides, AI models still fall short of human performance in tasks demanding nuanced comprehension (e.g., reading comprehension), as well as in out-of-the-box data domains and novel modalities (Sarker, 2021). The goal of this dissertation is to bridge human and data-driven models of attention to enhance the performance of neural systems for CV and NLP tasks. We hypothesize that the human–machine performance gap is due to a lack of adequate human-like attention functionalities in AI systems, given the relationship between attention functionality and task performance in humans (Pashler et al., 2001). To address this gap, we focus on three aspects that currently hamper the performance of attention-based deep neural networks (DNNs) (Kotseruba et al., 2016). First, the lack of interpretability, obscuring our knowledge of how these models process and prioritize information. Second, the challenge of generalizability across datasets and domains. Third, the substantial data dependency, hindering the development and scalability of the models for certain tasks. We explore if we can mitigate these issues by integrating DNNs with cognitive models of attention, especially for the tasks of reading and scene perception, where human attention has been widely studied and where DNNs fall short of human capabilities (Das et al., 2017; Mathias et al., 2021). Accordingly, the manuscript develops along three research questions. The first is: What is the relationship between neural and human attention? Focusing on reading comprehension tasks, we uncover correlations between models and human-like attention on reading comprehension tasks. Our findings demonstrate that: a closer alignment with human attention patterns can in fact significantly improve DNNs task performance in both mono- and multimodal settings; that there is a trade-off between model complexity and attention-based interpretability; and that specifically text attention is significantly correlated to model accuracy. Second, we ask: How does incorporating cognitive theories of attention into DNNs enhance model generalizability? We illustrate that using cognitive simulations as an inductive bias, along with specialized training, effectively compensates for the absence of human ground truth attention data in novel domains. We pioneer a method (known as deep saliency prediction (Wang et al., 2021)) to initiate training a DNN for visual saliency prediction by using cognitive model simulations as an inductive bias. Our text and image saliency models, informed by generalized eye movement behaviors simulated from cognitive models, are further refined with limited eye-tracking data, achieving significant performance improvements comparable to the state of the art across various domains and datasets. Lastly, our third research question is: Can methods informed by cognitive models of attention effectively mitigate data dependency requirements? We apply our saliency prediction model in mono- and multimodal NLP tasks using a novel joint semi-supervised training method: we generate task-specific human-like attention by training our downstream task models and allowing for gradient flow in the saliency prediction model. Hence, we supervise neural attention layers of different downstream DNNs with different saliency predictions from the same model. This way, by supervising neural attention mechanisms with human-like attention, and jointly training both models for a given task end-to-end, we circumvent the need for task-specific human data. Put together, our studies set forth a structured approach towards addressing key limitations of current data-driven deep learning models of attention. This thesis demonstrates that integrating them with cognitive science frameworks of human attention opens up new research possibilities, allowing to obtain models that are more efficient, more aligned with human cognitive processes, and that better perceive and understand the world in a human-like manner.Neuronale Aufmerksamkeits - Attention - Mechanismen, die sich an der kognitiven Modellierung der menschlichen Aufmerksamkeit orientieren, haben zu erheblichen Fortschritten bei Deep-Learning-Modellen in den Bereichen Computer Vision (CV) und Natural Language Processing (NLP) geführt (Gupta et al., 2021). Trotz dieser technologischen Fortschritte bleiben KI-Modelle bei Aufgaben, die ein nuanciertes Verständnis erfordern (z. B. Leseverständnis), sowie bei unkonventionellen Datendomänen und neuartigen Modalitäten immer noch hinter der menschlichen Leistung zurück (Sarker, 2021). Das Ziel dieser Dissertation ist es, menschliche und datengesteuerte Modelle der Aufmerksamkeit zu verbinden, um die Leistung neuronaler Systeme für CV- und NLP- Aufgaben zu verbessern. Wir stellen die Hypothese auf, dass die Leistungslücke zwischen Mensch und Maschine auf das Fehlen adäquater, menschenähnlicher Aufmerksamkeitsfunktionen in KI-Systemen zurückzuführen ist, wenn man die Beziehung zwischen Aufmerksamkeitsfunktionalität und Aufgabenleistungperformanz beim Menschen betrachtet (Pashler et al., 2001). Um diese Lücke zu schließen, konzentrieren wir uns auf drei Aspekte, die derzeit die Leistung von aufmerksamkeitsbasierten tiefen neuronalen Netzen (Deep Neural Networks, DNNs) behindern (Kotseruba et al., 2016). Erstens, die mangelnde Interpretierbarkeit, die unser Wissen darüber, wie diese Modelle Informationen verarbeiten und priorisieren, verschleiert. Zweitens, die Herausforderung der Verallgemeinerbarkeit über Datensätze und Domänen hinweg. Drittens, die erhebliche Datenabhängigkeit, die die Entwicklung und Skalierbarkeit der Modelle für bestimmte Aufgaben behindert. Wir untersuchen, ob wir diese Probleme durch die Integration von DNNs mit kognitiven Modellen der Aufmerksamkeit entschärfen können, insbesondere für die Aufgaben des Lesens und der Szenenwahrnehmung, bei denen die menschliche Aufmerksamkeit umfassend untersucht wurde und bei denen DNNs hinter den menschlichen Fähigkeiten zurückbleiben (Das et al., 2017; Mathias et al., 2021). Dementsprechend entwickelt sich die Arbeit entlang dreier Forschungsfragen. Die erste lautet: Wie ist die Beziehung zwischen neuronaler und menschlicher Aufmerksamkeit? Indem wir uns auf Leseverständnisaufgaben konzentrieren, decken wir Korrelationen zwischen Modellen und menschlicher Aufmerksamkeit bei Leseverständnisaufgaben auf. Unsere Ergebnisse zeigen, dass eine engere Angleichung an menschliche Aufmerksamkeitsmuster die Leistung von DNNs sowohl in mono- als auch in multimodalen Umgebungen erheblich verbessern kann, dass es einen Kompromiss zwischen Modellkomplexität und aufmerksamkeitsbasierter Interpretierbarkeit gibt und dass insbesondere die Textaufmerksamkeit signifikant mit der Modellgenauigkeit korreliert ist. Zweitens fragen wir: Wie kann die Einbeziehung kognitiver Theorien über Aufmerksamkeit in DNNs die Verallgemeinerbarkeit von Modellen verbessern? Wir zeigen, dass die Verwendung kognitiver Simulationen als induktiver Bias zusammen mit spezialisiertem Training das Fehlen menschlicher Ground-Truth-Daten zur Aufmerksamkeit in neuartigen Domänen wirksam kompensiert. Wir führen eine Methode ein (bekannt als Deep Saliency Prediction (Wang et al., 2021), um ein DNN für die visuelle Salienzvorhersage zu trainieren, indem wir kognitive Modellsimulationen als induktiven Bias verwenden. Unsere Text- und Bildsalienzmodelle, die durch verallgemeinerte Augenbewegungsverhaltensweisen, die von kognitiven Modellen simuliert werden, informiert werden, werden mit begrenzten Eye-Tracking-Daten weiter verfeinert und erreichen signifikante Leistungsverbesserungen, die mit dem Stand der Technik in verschiedenen Domänen und Datensätzen vergleichbar sind. Unsere dritte Forschungsfrage lautet schließlich: Können Methoden, die auf kognitiven Aufmerksamkeitsmodellen beruhen, die Anforderungen an die Datenabhängigkeit wirksam abschwächen? Wir wenden unser Salienzvorhersagemodell in mono- und multimodalen NLP-Aufgaben an, indem wir eine neuartige Joint Semisupervised Trainingsmethode verwenden: Wir erzeugen aufgabenspezifische, menschenähnliche Aufmerksamkeit, indem wir unsere nachgelagerten Aufgabenmodelle trainieren und einen Gradient Flow im Salienzvorhersagemodell zulassen. Daher überwachen wir die neuronalen Aufmerksamkeitsschichten verschiedener nachgeschalteter DNNs mit unterschiedlichen Salienzvorhersagen aus demselben Modell. Durch die Überwachung neuronaler Aufmerksamkeitsmechanismen mit menschenähnlicher Aufmerksamkeit und das gemeinsame Training beider Modelle für eine gegebene Aufgabe von Anfang bis Ende umgehen wir so die Notwendigkeit aufgabenspezifischer menschlicher Daten. Zusammengenommen stellen unsere Studien einen strukturierten Ansatz zur Überwindung der wichtigsten Einschränkungen aktueller datengesteuerter Deep-Learning-Modelle der Aufmerksamkeit dar. Diese Arbeit zeigt, dass die Integration dieser Modelle mit kognitionswissenschaftlichen Modellen der menschlichen Aufmerksamkeit neue Forschungsmöglichkeiten eröffnet, die es ermöglichen, Modelle zu erhalten, die effizienter sind, besser auf menschliche kognitive Prozesse abgestimmt sind und die Welt auf eine menschenähnliche Weise besser wahrnehmen und verstehen

Fouling during polymerization in different continuous reactor setups

Fouling in continuous reactors presents a significant challenge in the process intensification of specialty polymers. While in continuous stirred tank reactors (CSTRs) fouling is minimal, tubular reactors experience severe fouling, sometimes leading to complete blockage. Therefore, it is crucial to understand process and design conditions contributing to deposit formation. In this work, the impact of geometry, mixing elements, novel coatings, and ultrasonic waves are tested on tubular reactors for the polymerization of polyvinylpyrrolidone.Projekt DEA

Kommentierte Formelsammlung der deskriptiven und induktiven Statistik für Sozialwissenschaftler

Die kommentierte Formelsammlung ist als Begleitmaterial einer Einführungsveranstaltung in die Statistik für Sozialwissenschaftler konzipiert. Sie soll nicht nur durch begleitende Aufgaben zum Selbststudium motivieren, sondern vor allem über die Kommentare zu den Maßzahlen und Verfahren bei einer sachbezogenen Interpretation statistischer Ergebnisse helfen

Messmethode zur leistungsphysiologischen Quantifizierung schwerer körperlicher Arbeit mittels Impedanzkardiographie am Beispiel von Industrie-Exoskeletten

Ein großer Anteil der in Deutschland verzeichneten Arbeitsunfähigkeitstage ist auf Muskel-Skelett-Erkrankungen (MSE) zurückzuführen, was zu einem Bruttowertschöpfungsausfall von über 30,4 Milliarden € führt. Mit einer Prävalenz von ≈ 60 % für MSE überträgt sich dieses Bild auf die Europäische Union. Eine Häufung von MSE tritt in Berufen auf, welche einer Exposition von Zwangshaltungen, dem Heben und Tragen schwerer Lasten und repetitiven Tätigkeiten ausgesetzt sind. Zur Prävention wird, unter Einhaltung arbeitsschutzrechtlicher Vorgaben, der Einsatz von Exoskeletten als neuartige Präventionsmethode erprobt. Die Studienlage zum Nachweis der wirksamen Reduktion der körperlichen Belastung am Arbeitsplatz durch diese Systeme zeigt Lücken auf. Bislang findet keine Messmethode Anwendung, die ganzheitlich physiologische Belastung des Körpers am Arbeitsplatz nichtinvasiv, mobil und ohne Einschränkung der Bewegungsfreiheit und des Sichtfeldes bestimmt. Auf Grund fehlender konsistenter Messumgebungen, fehlender Realitätsnähe und einer unzureichenden Datenlage zu physiologischen Auswirkungen ist ein objektiver Nachweis der Entlastungswirkung dieser Systeme zu erbringen. Das Ziel dieser Arbeit ist die Erforschung und Validierung eines Verfahrens zur Bestimmung physiologischer Belastung am Arbeitsplatz sowie der Überprüfung physiologischer Effekte von Exoskeletten anhand realitätsnaher Arbeitsbedingungen. Hierzu wurde ein standardisierter, realitätsnaher Arbeitsplatz im Berufsfeld des Schweißers abgebildet, welcher das Schweißen in Zwangspositionen über eine Stunde Arbeit thematisiert und sich an existierenden Normen orientiert. Auf Grund des kausalen Zusammenhangs zwischen der externen Belastung bei der Arbeit, dem gesteigerten Bedarf der Muskulatur an Sauerstoff O2, der gesteigerten Sauerstoffaufnahme VO2 über die Lunge und dem Anstieg des Herzminutenvolumen HZV (Cardiac Output CO), wurde der Ansatz verfolgt, die physiologische Belastung nichtinvasiv über hämodynamische Parameter zu bestimmen. Als zugelassenes Medizinprodukt kam zur Bestimmung des CO ein impedanzkardiographisches Verfahren (IKG) zum Einsatz. Dieses wurde gegenüber der Spiroergometrie als Goldstandard der Leistungsphysiologie in einem standardisierten Stufentest nach Hollmann erfolgreich validiert. An n = 17 Probanden konnte nachgewiesen werden, dass eine zuverlässige Messung mit IKG bis zu einer Belastungshöhe von 79,2 % der maximalen Sauerstoffaufnahme VO2peak möglich war, was den erwarteten Belastungsbereich berufsbedingter Tätigkeiten übersteigt. Acht hämodynamische Parameter wiesen eine Pearson-Korrelation von r > |0,79| zu spiroergometrischen Parametern auf. Der Cardiac Output CO und der Cardiac Index CI, als primäre Größen des IKG, wiesen eine lineare Korrelation von r = 0,934 (CO) und r = 0,936 (CI) mit der Sauerstoffaufnahme VO2, als primäre Größe der Spiroergometrie, auf. Zur Bestimmung physiologischer Effekte durch das Tragen von Exoskeletten wurden anhand des definierten, standardisierten Schweiß-Arbeitsplatzes n = 43 Probanden untersucht. Exoskelette konnten den CO über eine Dauer von einer Stunde signifikant (p = 0,000) um 10,77 % reduzieren. Diese messbare Reduktion der physiologischen Beanspruchung spiegelt sich wider in einer signifikanten (p = 0,000) Reduktion der subjektiven Belastung (BORG-CR10 Skala) um 2 Punkte und einer signifikanten Steigerung (p = 0,000 für PF/p = 0,016 für PE) der Qualität der Schweißnaht hinsichtlich der idealen Schweißgeschwindigkeit. Es konnte somit gezeigt werden, dass die impedanzkardiographische Bestimmung hämodynamischer Parameter geeignet ist, um quantitative Aussagen über Be- und Entlastung während Arbeitsvorgängen zu treffen. Weiterführend konnte mit der Methode objektiv die signifikante Reduktion der physiologischen Last durch das Tragen von Exoskeletten während der untersuchten Tätigkeit nachgewiesen werden.Musculoskeletal disorders (MSDs) account for a large proportion of days lost from work in Germany, resulting in a gross value-added loss of over €30.4 billion. With a prevalence of ≈ 60% for MSDs, this trend can also be seen in the European Union. An accumulation of MSDs occurs in occupations with exposure to constrained postures, lifting and carrying heavy loads, as well as repetitive tasks. For preventive purposes, the use of exoskeletons as a novel preventive method is being tested in compliance with occupational health and safety regulations. There are research gaps in the demonstration of the effectiveness of these systems to reduce physical strain in the workplace. To date, no measurement method has been used to determine the holistic physiological load on the body at the workplace in a non-invasive, mobile manner and without restricting freedom of movement and the field of vision. Due to the lack of consistent measurement environments, lack of realism, and insufficient data on physiological effects, there is insufficient objective evidence of the relieving effect of exoskeletons. The objective of this thesis is to research and validate a method to determine physiological stress in the workplace and to test physiological effects of exoskeletons using realistic working conditions. For this purpose, a standardized, realistic workplace in the occupational field of welding was simulated. It depicts welding in constrained positions over a period of one hour and is based on existing norms and standards. Due to the causal relationship between external load, increased oxygen demand of the muscle, increased oxygen uptake via the lungs and an increase in cardiac output (CO), the approach to non-invasively determine the physiological load via hemodynamic parameters was chosen. As an approved medical device, an impedance cardiographic method (ICG) was used to determine CO. This method was successfully validated against spiroergometry, the gold standard of performance diagnostics, in a standardized step test according to Hollmann. A study with n = 17 subjects demonstrated that reliable measurements with ICG were possible up to a stress level of 79.2% of the maximum oxygen uptake VO2peak. This level of physical stress exceeds the expected load range of occupational activities. Eight hemodynamic parameters showed a Pearson correlation of r > |0.79| with spiroergometric parameters. CO and Cardiac Index CI as primary measures of ICG show a correlation of r = 0.934 (CO) and r = 0.936 (CI) with oxygen uptake VO2 as the primary measure of spiroergometry. To determine physiological effects of wearing exoskeletons, n = 43 subjects were studied using the defined, standardized welding workstation. Exoskeletons could significantly (p = 0.000) reduce CO by 10.77% over a duration of one hour. This measurable reduction in physiological stress was confirmed by a significant (p = 0.000) reduction in subjective ratings of perceived exertion (BORG-CR10 scale) by 2 points and a significant increase (p = 0.000 for PF/p = 0.016 for PE) in the quality of the weld seam regarding the ideal welding speed. It could thus be shown that the determination of hemodynamic parameters by ICG is suitable to make quantitative statements about physical loading and unloading during work tasks. Furthermore, the method objectively demonstrated the significant reduction in physiological load caused by wearing exoskeletons during the investigated activity

Design, development and simulation activities of an RF helicon-based plasma thruster for VLEO satellites

To achieve a feasible lifetime of several years, most satellites are deployed in orbits higher than 400 km. Drag of residual atmosphere causes a slow orbit decay, resulting in the deorbit of the spacecraft. For an orbit range of 150-300 km, a solution to achieve this is the application of atmosphere-breathing electric propulsion, where the residual atmosphere is used to generate continuous thrust that compensates drag. The Institute of Space Systems developed an advanced electrode-less RF Helicon-based plasma thruster (IPT) within the EU Horizon 2020 project DISCOVERER. The electrode-less design featuring a quartz tube surrounded by an advanced RF antenna promises low sensitivity towards corrosion, low-pressure ignitability and the quasi-neutral operational regime removes the necessity of a neutralizer. Based on heritage, a new design of the thruster is being developed under the ESA ram-CLEP project. This design approach is aiming to mature the technology as a candidate suitable for a VLEO applications. This imposes several requirements and constraints such as mission and spacecraft aspects. Moreover, the design approaches for the current thruster design are depicted. First, the design concept of the thruster is described, based on given constraints and requirements, followed by a simulation analysis to achieve the required electro-magnetic performance of the antenna. Last, the final iteration of the design is concluded as well as the next design and realization steps planned to be incorporated into the system.Projekt DEA

A review of airborne observations for space debris re-entry break-up and dispersion measurements

Airborne observations provide opportunities to collect rare and unique data from space debris re-entries. To date, six different observations of space debris have been undertaken, collecting spectral and spatial data to help understand debris break-up and dispersion. The data is important to help validate computational space debris break-up models. A particular focus to date has been on the spectral data collection, and results have helped understand the sequence of debris break-up by identifying individual elements as they are released in time. Due to the resourcing required, a limited amount of work has been undertaken on trajectory analysis for dispersion measurements. A noted downside of the observations to date is that all the resourcing has gone into the observations and data collection, and then relied on self-motivated researchers to undertake detailed analysis. The ever-increasing amount of space debris drives the need for a better understanding of space debris break-up and dispersion and there is a clear need for invaluable flight data for further model validation.CAULUniversity of Southern Queenslan