Optimization and Generative Models for Face Analysis

Human analysis, with an emphasis on the head and face, has been an important subject of study in a wide range of scientific fields. The facial expressions, eye gaze, gestures and head pose provide non-verbal cues about the physical and mental state of individuals, their emotions, consciousness and attentiveness. In computer vision, these cues have been leveraged to study face images, where fields such as emotion recognition, face identification and gaze estimation have emerged as cornerstones in human modeling and understanding. Research on face analysis has enabled the development of assistance tools, for instance, to identify the fatigue and inattention of a vehicle driver, detect the level of asymmetry in patients with facial paralysis or recognize the emotions of children with autism. Such tools demand a high level of robustness in a wide range of situations, such as varying illumination, large head rotations and partial occlusion, in addition to being able to operate with low computational costs and with real-time capabilities. This thesis focuses on the analysis of the rigid and non-rigid motions of the head, with the aim of targeting existing challenges in assistance tools and assistive technologies. The proposed approaches are based on intensity and RGB images, and cover the estimation of the head pose and the detection and tracking of facial landmarks. Additionally, facial expression transfer for avatar animation and the generation of sign language images are explored, where the face and upper body play a crucial part in conveying information. The main contributions on this thesis are grouped in four categories: (i) the study of head pose estimation from a monocular system, to obtain a robust estimate of the rigid head pose in real time. To that end, multiple architectures are proposed, where the head pose is formulated as an optimization problem based on the 3D-2D correspondences of facial features; (ii) the detection and tracking of fiducial facial landmarks, to model the non-rigid facial motion. The sparse set of facial landmarks are computed using a deep-learning-based generative pipeline, extending the detection to a wide range of facial expressions, including faces with substantial asymmetry. Tracking of 3D landmarks is also investigated, where a method to exploit the landmark connectivity and confidence score is introduced; (iii) the development of a real-time framework for performance-driven facial animation using a monocular system. This method aims to transfer the rigid head pose and facial expression from 2D video sequences to a 3D head model with limited resources; and (iv) a rendering pipeline to extend current RGB-based sign language datasets, to include multiple types of annotated data such as segmentation masks, normal and depth maps, and 3D-2D body joints. A sign language image synthesis architecture based on generative models is also investigated, conditioned on pose and appearance. Our architecture is trained and evaluated on synthetic and real data. The proposed methods achieve outstanding performance compared to related work on publicly available benchmarks, as well as in datasets introduced in this thesis. Furthermore, the presented approaches for head pose estimation and performance-driven facial animation perform in real time on CPU, while the proposed pipelines for face alignment and sign language image synthesis achieve real-time capabilities on GPU

Design optimierter Adsorbentien für Trennverfahren

Im Fokus des ersten Teils der vorliegenden Dissertation stand die Isolierung von antimikrobiell wirksamen Substanzen mit unbekannter Struktur aus Cyanobakterien-Fermentationsbrühen. Zu diesem Zweck wurde ein Adsorbersystem konzepiert, dessen mit dem Wirkstoff wechselwirkende Einheiten kovalent auf Kieselgeloberflächen gebunden sind. Als Adsorbermoleküle wurden neben unpolaren Alkylketten Phenothiazinderivate gewählt. Es wurden vier verschiedene alkoxysilanfunktionalisierte Phenothiazinderivate synthetisiert und für die Herstellung von zwei unterschiedlichen Arten von Organokieselgelen verwendet. Zum einen wurden diese Phenothiazinalkoxysilanvorstufen durch Post-Synthetic Grafting auf mesoporösen SBA-15-Trägermaterialien mit streng geordneten, hexagonalen Poren und hohen, spezifischen Oberflächen immobilisiert. Außerdem konnten nach einer in der Arbeitsgruppe Thiel etablierten Methode zur Synthese in situ phenothiazinhaltige, bifunktionale Janus-Kieselgelträgermaterialien mit hohlen, sphärischen Partikeln erhalten werden. Das Adsorberverhalten der so erhaltenen Organokieselgele wurden mit dem kommerziell erhältlichen Adsorber XAD-16 verglichen. Hierzu wurden die Adsorbermaterialien in Überständen von Cyanobakterien gerührt und adsorbierte Stoffe im Anschluss durch Extraktion isoliert und aufkonzentriert. Die antimikrobielle Wirksamkeit von Bestandteilen des Extrakts wurde bezüglich des Wachstums von Escherischia coli K12 untersucht. Die Inhibitionswirkung wurde anhand von Resazurin-Assays des Typs AlamarBlue bestimmt und mit der wachstumsinhibierenden Wirkung des Referenzantibiotikums Tetracyclin über einen definierten Zeitraum verglichen. Extrakte, die durch Adsorbtion an unfunktionalisierten SBA-15-Oberflächen gewonnen wurden, zeigten im Vergleich zu XAD-16 lediglich eine geringe Inhibitionswirkung. Zu XAD-16 vergleichbare Inhibitionswirkungen konnten durch Modifikation der SBA-15-Adsorberoberflächen mit organischen Gruppen erhalten werden. Janus-basierte Adsorbersysteme mit harnstoffverbrückten Phenothiazineinheiten und Octyl- oder Octadecylgruppen auf ihrer Oberfläche lieferten hingegen vielversprechende Extrakte, deren Inhibitionswirkungen deutlich über der Wirkung von XAD-16-Extrakten lagen. Extrakte gewannen an Inhibitionswirkung in Abhängigkeit zur Länge der immobilisierten Alkylketten, was auf eine attraktive Wechselwirkung zwischen unpolaren Gruppen und Oberfläche des unbekannten Zielsubstrats hindeutete. Diese Vermutung wurde durch einen drastischen Abfall der inhibierenden Wirkung weiter bekräftigt, sobald die unpolaren Alkylketten der Adsorberoberfläche durch stark polare Gruppen in Form einer imidazoliniumbasierten ionischen Flüssigkeit ausgetauscht wurden. Der zweite Teil dieser Arbeit befasste sich mit der Synthese und Immobilisierung radikalischer Phenothiazinspezies und ihrer Anwendbarkeit im Gebiet der NMR-Prozessüberwachung. Benchtop-NMR-Spektrometer eignen sich aufgrund ihrer kompakten Bauweise und geringen Platzbedarf äußerst gut für die online-Prozessüberwachung fließender Proben. Kurze Verweilzeiten der fließenden Proben erschweren jedoch meist die Anwendung aufgrund des ineffizienten, nicht ausreichenden Polarisationsaufbaus und der resultierenden geringen Signalintensitäten. In dieser Arbeit, konnte die Overhauser dynamic nuclear polarization (ODNP) erfolgreich verwendet werden, um eine schnelle Polarisierung von Kernspins organischer Lösungsmittel durch einen Polarisationsübertrag von ungepaarten Elektronen der Phenothiazinspezies zu erreichen. Durch Untersuchungen an gelösten Phenothiazinradikalen konnte ein Einfluss ihrer Anionen auf die ODNP festgestellt werden. Betrachtet wurden fluorierte Anionen wie Tetrafluoroborat, Hexafluorophosphat und Tetrakis-[3,5-bis(trifluoromethyl)-phenyl]borate (BARF). Da die Anwesenheit von Radikalen in der Probe das rapide Abklingen des hyperpolarisierten Kernspinzustands befördert, wurden die Phenothiazinylradikale des Weiteren über eine glycidylbasierte Verbrückung auf CPG-Trägermaterialien (controlled porous glasses) immobilisiert. Dies ermöglichte das Abtrennen der Radikalspezies durch Filtration

Nonlocal models in cell migration

Experimental evidence suggests that cells can perceive signals not only at their actual location but also within a large neighborhood compared to the cell size. These biochemical and biophysical cues influence the migration, proliferation, and differentiation of cells. In this work, we examine four nonlocal models describing the movement of cell populations. These models are represented by reaction-diffusion(-advection) equations containing nonlocal spatial integral terms that describe the influence of the surroundings on the development of the cell population. Our focus is on the mathematical analysis of these models. Numerical simulations are performed to illustrate the solution behavior. First, we consider two models, in which the gradient in the advection term of the respective local model is replaced by a nonlocal integral. For the first adhesion or nonlocal chemotaxis model, we show convergence of the weak solution to the weak solution of the corresponding local haptotaxis or chemotaxis model, respectively, as the sensing radius decreases. Then, we show the existence of a very weak solution for the second cell-cell-adhesion model with degenerated myopic diffusion. Furthermore, we consider two models with a nonlocality in the reaction term. Specifically, for a model for cancer invasion with myopic diffusion, repellent pH-taxis, and nonlocal intraspecific interaction, we show the global existence of a bounded unique weak solution and visualize its behavior with numerical simulations. Additionally, we perform a 1D pattern analysis. Finally, we show the global existence of a bounded weak solution for a model with two nonlocal interaction terms and perform numerical simulations.Experimente haben nachgewiesen, dass Zellen Signale nicht nur an ihrer Position empfangen können, sondern innerhalb eines im Vergleich zur Zellgröße großen Wahrnehmungsradius. Diese biochemischen und biophysischen Signale beeinflussen die Bewegung, Proliferation und Differenzierung von Zellen. In dieser Arbeit betrachten wir vier nichtlokale Modelle, die die Bewegung von Zellpopulationen beschreiben. Die Nichtlokalität wird mittels eines nichtlokalen Raumintegrals modelliert, das in verschiedenen Termen der betrachteten Reaktions-Diffusions-(Advektions-) Gleichungen enthalten ist. Der Fokus liegt dabei auf der mathematischen Analyse dieser Modelle. Auch numerische Simulationen werden durchgeführt, um das Verhalten der Lösung zu veranschaulichen. Wir betrachten zwei Modelle, in denen der Gradient im Advektionsterm durch ein nichtlokales Integral ersetzt wird. Zuerst zeigen wir die Konvergenz der schwachen Lösung eines Modells, das Adhesion oder nichtlokale Chemotaxis beschreibt, gegen die schwache Lösung des jeweils entsprechenden lokalen Haptoxis- oder Chemotaxismodells für einen verschwindenden Wahrnehmungsradius. Anschließend zeigen wir die Existenz einer sehr schwachen Lösung eines Modells für Zell-Zell-Adhesion mit degenerierter myopischer Diffusion. Darüber hinaus betrachten wir zwei Modelle mit Nichtlokalität im Reaktionsterm. Wir zeigen die globale Existenz einer eindeutigen beschränkten Lösung eines Modells für Krebsinvasion mit myopischer Diffusion, abstoßender pH-Taxis und einem nichtlokalen innerartlichen Interaktionsterm und eines Modells mit zwei nichtlokalen Interaktionstermen. Das Verhalten der jeweiligen Lösung wird mithilfe von numerischen Simulationen veranschaulicht. Darüber hinaus analysieren wir für eines der Modelle das Auftreten von Mustern in 1D

Knowledge Graph basiertes Assistenzsystem zur Unterstützung der Datenanalyse für das Engineering Smarter Produkte

Durch die zunehmende Interdisziplinarität der Produkte und Trends wie digitale Zwillinge werden im Engineering-Kontext mehr Daten aus immer mehr Datenquellen genutzt. Gleichwohl fehlt den Nutzern häufig das Wissen welche Daten für ihre Aufgaben relevant sein könnten und wo diese abgespeichert sind. Aufbauend auf dieser Feststellung ergibt sich die Frage, wie man Abhilfe schaffen könnte durch die Nutzung von Technologien und einem neuen Konzept, welches die Anforderungen erfüllt, welche sich aus der initialen Recherche, Interviews mit Firmen und aus Forschungssicht ergeben. Eine potenzielle Lösungsmöglichkeit sind Metadaten-Repositories – Verzeichnisse, welche einen Überblick über vorhandene Daten bereitstellen und deren Vernetzung ermöglichen. Es zeigt sich weiterhin, dass bereits verschiedene Forschungsansätze verfolgt werden und es Lösungen gibt, welche von Firmen vermarktet werden, die allerdings häufig einen anderen Fokus haben und die hier beschriebenen Anforderungen nicht erfüllen (können). Deswegen wird in dieser Arbeit ein Konzept vorgeschlagen, welches auf Basis eines Metadaten-Repository neue Prozesse, Methoden und ein IT-Werkzeug zur besseren formalen Beschreibung der Datenbestände in Unternehmen beinhaltet. Methodisch wird ein Knowledge Graph erarbeitet, welcher auf einer abstrakten Ebene die in IT-Systemen gespeicherten, sowie im Metadaten-Repository repräsentiert Daten modelliert. Dies erweitert Metadaten-Repositories, welche nur über eine Modellierung der Daten ohne Abstrahierung verfügen. Anschließend wird ein Algorithmus genutzt, um Daten aus dem Knowledge-Graph und dem Metadaten-Repository auszuwerten, Ähnlichkeiten zu finden, diese einem Dateningenieur vorzuschlagen und Verbindungen zu ziehen. So entsteht ein semantisch angereichertes Datenmodell, welches eine abstrakte Sicht auf Engineering-Daten (den Knowledge Graph), als auch die IT-Sicht (das Metadaten-Repository) enthält und von Nutzern auf der Suche nach Daten ausgewertet werden kann. Der Lösungsbaustein des Algorithmus zur Ähnlichkeitssuche kombiniert verschiedenen Strategien und auch verschiedene Suchräume, deren Inhalte verglichen werden, um möglichst viele Übereinstimmungen zwischen den abstrahierten Datenobjekten und den vorhandenen Datentypen aus realen IT-Quellsystemen festzustellen. Auch kann basierend auf den Ergebnissen noch die Sensibilität des Algorithmus durch den Nutzer eingestellt werden, falls zu viele oder zu wenige Übereinstimmungen vorgeschlagen werden. Zur Realisierung dieses Ansatzes wurde auf Technologien zurückgegriffen, welche im Bereich des Semantic Web eingesetzt werden. Z.B. wurde eine server- und servicebasierte Architektur gewählt, Kommunikation über REST-Schnittstellen gewährleistet und mit einem Demonstrator auch prototypisch umgesetzt. Die Ergebnisse dieser Arbeit wurden anschließend mithilfe des Demonstrators und den erhobenen Anforderungen erfolgreich verifiziert und das Konzept in verschiedenen Interviews mit Forschenden erfolgreich validiert.Due to the increasing interdisciplinarity of products and trends such as the digital twin, more data from more data sources is being used in the engineering context. Nevertheless, users often lack the knowledge of which data could be relevant for their tasks and where it is stored. Based on this observation, the question arises as to how this could be remedied using technologies and a new concept that fulfills the requirements resulting from initial research, interviews with companies and from a research perspective. One potential solution is metadata repositories - directories that provide an overview of existing data and enable them to be linked. It is also apparent that various research approaches are already being pursued and that there are solutions that are marketed by companies, although these often have a different focus and do not (or cannot) fulfill the requirements described here. For this reason, this paper proposes a concept based on a metadata repository that includes new processes, methods and an IT tool for better formal description of data stocks in companies. Methodologically, a knowledge graph is developed for this purpose, which models the data stored in the IT systems and represented in the metadata repository on an abstract level. This extends previous metadata repositories, which only have a model of the existing data without any abstraction. An algorithm is then used to evaluate data from the knowledge graph and the metadata repository, find similarities, suggest these to a data engineer and draw connections. This creates a semantically enriched data model that contains an abstract view of engineering data (the knowledge graph) as well as the IT view (the metadata repository) and can be evaluated by users searching for data. The solution module of the similarity search algorithm combines different strategies and different search spaces whose contents are compared in order to determine as many matches as possible between the abstracted data objects and the existing data types from real IT source systems. The sensitivity of the algorithm can also be adjusted by the user based on the results if too many or too few matches are suggested. Various semantic technologies, which are also used in the Semantic Web, were used to implement this approach. Among other things, a server- and service-based architecture was chosen, communication via REST interfaces was ensured and prototypically implemented with an IT demonstrator. The results of this work were then successfully verified using the demonstrator and the requirements collected, and the concept was also successfully validated in various interviews with researchers

Integrierte Losgrößen- und Nacharbeitsplanung unter Unsicherheit

Die Unsicherheit in Bezug auf die Produktion fehlerhafter Produkte stellt die Losgrößenplanung vor eine Herausforderung. Die vorliegende Dissertation beschäftigt sich in diesem Zusammenhang mit der integrierten Losgrößen- und Nacharbeitsplanung unter expliziter Betrachtung eines unsicheren Anteils fehlerhafter Produkte. In diesem Kontext wird ein flexibler Planungsansatz zur Begegnung eines stochastischen Anteils fehlerhafter Produkte entwickelt. Dieser Ansatz nutzt im Planungsverlauf bekannt werdende Informationen, um durch Anpassungen des Produktions- und Nacharbeitsplans auf konkrete Ausprägungen des Anteils fehlerhafter Produkte zu reagieren. Dieser Ansatz wird in einem weiteren Schritt hinsichtlich der Berücksichtigung einer stochastischen Nacharbeitszeit erweitert. Damit erstreckt sich die Unsicherheit nicht nur auf den Produktions- sondern auch auf den Nacharbeitsprozess. Dies zieht entsprechende Anpassungen der Vorgehensweise des flexiblen Planungsansatzes nach sich, die Gegenstand dieser Ausarbeitung sind. Darüber hinaus wird in einem nächsten Schritt eine Erweiterung vorgestellt, in welcher der betrachteten Entscheidungssituation neben einem zufälligen Anteil fehlerhafter Produkte ebenfalls eine unsichere Nachfrage zugrunde gelegt wird. Die simultane Betrachtung eines unsicheren Anteils fehlerhafter Produkte und einer stochastischen Nachfrage resultiert in der Notwendigkeit entsprechender Anpassungen des Ansatzes, die in der vorliegenden Arbeit thematisiert werden. Der entwickelte flexible Planungsansatz wird mit den Erweiterungen jeweils numerischen Untersuchungen unterzogen

Synthesis and biological evaluation of non-natural analogues of nitro-fatty acids

Nitroalkene fatty acids, so-called nitrated or nitro-fatty acids (NO2-FAs or NFAs), and the corresponding nitrated lipids are naturally occurring electrophiles. They are produced by the nitration of unsaturated fatty acids with nitric oxide-derived radicals, especially during inflammation processes. Nitro-fatty acids have emerged as a novel class of signaling molecules with strong anti-inflammatory and also anti-tumorigenic effects. As potent electrophiles, NFAs mainly act by post-translational modification of proteins through the addition of nucleophilic amino acid side chains to reactive nitroolefin. Within the framework of this doctoral thesis, it was possible to synthesize non-natural analogues of nitro fatty acids containing different electron-withdrawing groups incorporated into the fatty acid chain in proximal (part I) and distal (part II) position to the terminal carboxyl group via alkyne-based approach (Scheme). Using this novel approach, we could synthesize a library of around 30 novel structurally diverse electrophilic fatty acids

Contributions to the Design and Application of Integrated Spiking Multi-Sensor Electronics with Self-X Properties for Future Robust Integrated Intelligent Systems

The rapid evolution of micro and nano-scale technologies has propelled advancements in sensory systems, driving their adoption across IoT, Industry 4.0, autonomous vehicles, healthcare, and robotics. However, conventional amplitude-based sensory systems struggle with adaptability, energy efficiency, and reliable performance under fluctuating environmental and operational conditions. This thesis introduces a Neuromorphic Adaptive Spiking Analog-Front-End with Self-X Capabilities for Sensors (SAFEX), offering a novel and comprehensive design inspired by neuromorphic principles to overcome these limitations. The proposed system combines two key components: the Adaptive Sensor Signal-to- Spike Converter (ASSC) and the Self-Adaptive Spike-to-Digital Converter (SA-SDC), working in tandem to deliver a highly flexible and efficient sensory interface. The ASSC transforms analog signals into spike timings, employing adjustable synaptic weights to ensure alignment of the sensor’s input span with subsequent processing stages. This design eliminates the need for external level-shifting and amplification circuits, streamlining the signal-conditioning process. By leveraging the time domain for signal processing, the ASSC achieves a compact and adaptive implementation suitable for a variety of operating conditions. The transfer function of the ASSC was obtained using measurement processes for various gains. Adjustments in gain extended the duration of the ASSC, increasing the number of bits resolved by the SA-SDC to 11.98 bits. An offset of 77.6 LSB was observed in the transfer function due to specific synapse weights, which was rectified through synaptic weight adjustments. Benchmarking against SoA sensory systems, the Neuromorphic Spiking Sensory System demonstrates superior adaptability and resource efficiency. Initial tests showed that the automatic adaptation mechanism reduced Differential Non-Linearity (DNL) from 0.6 to 0.34 LSB (a 43% improvement) and Integral Non-Linearity (INL) from 2.07 to 0.53 LSB (a 74% improvement) at nominal conditions. Under reduced power supply (from 3.3 V to 2.4 V), the system corrected eight missing codes, improving DNL from 1.53 to 0.4 LSB (a 74% reduction) and INL from 4.4 to 0.46 LSB (a 90% reduction). These performance enhancements surpass those reported in recent SoA designs, which often struggle to mitigate errors without extensive manual recalibration or complex error correction algorithms. Furthermore, the system’s intrinsic self-adaptation at the hardware level directly contributes to yield improvement by automatically compensating for process variations, ensuring that each instance of the SAFEX system continuously selfoptimizes without any supervision or external handling. This eliminates the need for manual recalibration and post-fabrication calibration, effectively lowering production costs. Real-world validation using Tunnel Magnetoresistance (TMR) sensors for angle measurements further emphasized the system’s robustness. When the TMR sensor’s output decreased from 0.225 Vp-p to 0.104 Vp-p due to repositioning from 4 mm to 7 mm, the ASSC adapted by adjusting synapse weights, reducing the angle error from 24.95° to 12.72° a 49% improvement. This level of autonomous correction sets the system apart from traditional sensory interfaces, which lack adaptability and require manual recalibration. In summary, this thesis introduces a transformative Neuromorphic Spiking Sensory System, bridging analog signal processing and time-domain techniques with self-X capabilities self-calibration, self-compensation, self-optimization, and self-repair. The design not only addresses the core technical and industrial challenges faced by existing sensory systems but also establishes a scalable, energy-efficient framework tailored to modern applications. This work takes a step towards dynamic adaptability, robust performance, and yield improvement through hardware-level self-adaptation, building on existing developments in neuromorphic engineering and sensory technology. Future research will focus on extending system resolution, broadening application domains, and integrating higher-level self-X functionalities. With these advancements, the Neuromorphic Spiking Sensory System is well-positioned to meet the evolving demands of edge computing and intelligent, resource-constrained environments

Influence of the particle morphology on the spray characteristics in low-pressure cold gas process

This study investigates the influence of particle morphology on spray characteristics in low-pressure cold gas spraying (LPCGS) by analyzing three copper powders with distinct shapes and microstructures. A comprehensive morphology analysis was conducted using both 2D and 3D imaging techniques. Light microscopy combined with image processing quantified particle circularity in 2D projections, while X-ray micro-computed tomography (µCT) enabled precise 3D reconstructions to determine sphericity, surface area, and volume distributions. The results showed significant variations in the particle morphology of the investigated feedstock copper powders, with irregularly shaped particles exhibiting lower circularity and sphericity compared to more spherical feedstocks. These morphological differences had a direct impact on the particle velocity distributions and spatial dispersion within the spray jet, as measured by high-speed particle image velocimetry. Irregular particles experienced stronger acceleration and exhibited a more focused spray dispersion, whereas spherical particles reached lower maximum velocities and showed a wider dispersion in the jet. These findings highlight the critical role of particle morphology in optimization of cold spray processes for advanced coating and additive manufacturing applications

Generative Adversarial Networks for Time Series Simulation

Generative Adversarial Networks for Time Series Simulation Generative Adversarial Networks (GANs), first introduced by Ian Goodfellow in 2014, have revolutionized the architecture of deep neural networks by enabling the generation of realistic data across various domains. In this study, we apply GANs to the generation of synthetic financial data, aiming to replicate real-world patterns. This approach allows us to extend limited historical datasets, train machine learning models more effectively, and conduct simulations for various financial applications. In this study, we focus on two types of GANs: ForGAN and TimeGAN. ForGAN, a variant of Conditional GANs (cGAN), is designed to model the probability distribution of the one-step ahead value in a time series, specifically xt+1 by conditioning on historical data x0,x1,...,xt. We applied ForGAN to two distinct datasets: the first being 15-minute electricity consumption data from Germany’s intraday market, a more regular and seasonal dataset; and the second, the Standard & Poor’s 500 (S&P 500) index, which represents financial data characterized by volatility and non-stationarity. Our analysis involved addressing several key aspects of the data: the impact of data transformation techniques, the treatment of outliers, and extensive hyperparameter tuning to enhance the model’s performance. These adjustments were essential to accurately simulate future time periods for both datasets, allowing us to assess the strengths and limitations of ForGAN in handling distinct types of time series data. In addition to generating future data, we extended our study to financial applications, particularly in the areas of Value at Risk (VaR) estimation and portfolio optimization. Two portfolio optimization approaches were examined: the Markowitz mean-variance method and the Maximization of the Expected Growth Rate. A crucial task in portfolio optimization is estimating key parameters such as means and covariances. However, in many cases, there is insufficient historical data to accurately estimate these parameters. To address this, we generated additional data using ForGAN. In order to preserve correlations between assets, we applied Principal Component Analysis (PCA) to the joint log returns of stock prices for Amazon, Apple, and Netflix, trained separate GANs for each principal component, and then transformed the generated data from each component back into the log return space to estimate the parameters relevant for portfolio optimization, on standard training data and simulated data by GANs in order to compare their performance. To further compare the performance of ForGAN with PCA, we employed another GAN model, TimeGAN. TimeGAN uses an embedding network to represent the data in a lower dimensional space, allowing it to capture temporal dependencies and relationships across time points. However, while TimeGAN excels at preserving temporal patterns, the dimensionality reduction can introduce inaccuracies, particularly in retaining correlations between assets. For GAN with PCA, on the other hand, effectively maintains these correlations, providing a more reliable framework for portfolio optimization. Finally, we evaluated the reliability of GAN-generated data against historical data by using synthetic data where conditions are more controlled and the exact solution is known. Our analysis demonstrated that GAN-generated data led to improved portfolio allocations. Additionally, confidence intervals (CIs) for key parameters, such as drift, volatility, and correlation, were generally narrower for the GAN-generated data, indicating potentially higher precision and reliability in certain financial modeling settings. This suggests that, under the right circumstances, GAN-generated data can provide more reliable estimates

Der Systemische Ansatz in der Interaktion mit Personen im Autismus-Spektrum

Autism Spectrum Disorder (ASD) is typically described in deficit-oriented terms, referring to a group of people whose neurological functioning differs from that of the majority. The further development of systems theory—particularly by Niklas Luhmann—provides the foundation for systemic counselling, which involves the guidance and support of individuals or teams by a qualified counsellor. This master’s thesis explores the research question of what resources the autism spectrum may offer for counselling processes. The study is based on a theoretical literature review, influenced by elements of narrative review methodology. The selection of literature focused on resource-oriented perspectives on the autism spectrum, though such perspectives were not always readily available. Three studies were identified that suggest individuals on the spectrum may possess enhanced lexical memory, higher fluid intelligence, and increased levels of the protein BDNF, which is associated with cognitive performance. The author evaluated these findings as relevant to systemic counselling, potentially contributing to improved communication skills, a greater capacity for understanding and navigating abstract system structures and processes, and more.Die Masterarbeit untersucht, welche Ressourcen das Autismus-Spektrum für systemische Beratungsprozesse bieten kann. Auf Basis einer theoriebasierten Literaturrecherche mit ressourcenorientiertem Fokus werden drei Studien hervorgehoben, die auf besondere kognitive Potenziale hinweisen: ein ausgeprägtes lexikalisches Gedächtnis, erhöhte fluide Intelligenz und ein gesteigerter BDNF-Spiegel. Diese Merkmale werden als förderlich für systemische Beratung bewertet, insbesondere im Hinblick auf Kommunikation und das Verständnis komplexer Systemstrukturen