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LIPIcs, Volume 251, ITCS 2023, Complete Volume
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Behavior quantification as the missing link between fields: Tools for digital psychiatry and their role in the future of neurobiology
The great behavioral heterogeneity observed between individuals with the same
psychiatric disorder and even within one individual over time complicates both
clinical practice and biomedical research. However, modern technologies are an
exciting opportunity to improve behavioral characterization. Existing
psychiatry methods that are qualitative or unscalable, such as patient surveys
or clinical interviews, can now be collected at a greater capacity and analyzed
to produce new quantitative measures. Furthermore, recent capabilities for
continuous collection of passive sensor streams, such as phone GPS or
smartwatch accelerometer, open avenues of novel questioning that were
previously entirely unrealistic. Their temporally dense nature enables a
cohesive study of real-time neural and behavioral signals.
To develop comprehensive neurobiological models of psychiatric disease, it
will be critical to first develop strong methods for behavioral quantification.
There is huge potential in what can theoretically be captured by current
technologies, but this in itself presents a large computational challenge --
one that will necessitate new data processing tools, new machine learning
techniques, and ultimately a shift in how interdisciplinary work is conducted.
In my thesis, I detail research projects that take different perspectives on
digital psychiatry, subsequently tying ideas together with a concluding
discussion on the future of the field. I also provide software infrastructure
where relevant, with extensive documentation.
Major contributions include scientific arguments and proof of concept results
for daily free-form audio journals as an underappreciated psychiatry research
datatype, as well as novel stability theorems and pilot empirical success for a
proposed multi-area recurrent neural network architecture.Comment: PhD thesis cop
Pre-Trained Driving in Localized Surroundings with Semantic Radar Information and Machine Learning
Entlang der Signalverarbeitungskette von Radar Detektionen bis zur Fahrzeugansteuerung, diskutiert diese Arbeit eine semantischen Radar Segmentierung, einen darauf aufbauenden Radar SLAM, sowie eine im Verbund realisierte autonome Parkfunktion. Die Radarsegmentierung der (statischen) Umgebung wird durch ein Radar-spezifisches neuronales Netzwerk RadarNet erreicht. Diese Segmentierung ermöglicht die Entwicklung des semantischen Radar Graph-SLAM SERALOC. Auf der Grundlage der semantischen Radar SLAM Karte wird eine beispielhafte autonome ParkfunktionalitÀt in einem realen VersuchstrÀger umgesetzt.
Entlang eines aufgezeichneten Referenzfades parkt die Funktion ausschlieĂlich auf Basis der Radar Wahrnehmung mit bisher unerreichter Positioniergenauigkeit.
Im ersten Schritt wird ein Datensatz von 8.2 · 10^6 punktweise semantisch gelabelten Radarpunktwolken ĂŒber eine Strecke von 2507.35m generiert. Es sind keine vergleichbaren DatensĂ€tze dieser Annotationsebene und Radarspezifikation öffentlich verfĂŒgbar. Das ĂŒberwachte
Training der semantischen Segmentierung RadarNet erreicht 28.97% mIoU auf sechs Klassen.
AuĂerdem wird ein automatisiertes Radar-Labeling-Framework SeRaLF vorgestellt, welches das Radarlabeling multimodal mittels Referenzkameras und LiDAR unterstĂŒtzt.
FĂŒr die kohĂ€rente Kartierung wird ein Radarsignal-Vorfilter auf der Grundlage einer Aktivierungskarte entworfen, welcher Rauschen und andere dynamische Mehrwegreflektionen unterdrĂŒckt. Ein speziell fĂŒr Radar angepasstes Graph-SLAM-Frontend mit Radar-Odometrie
Kanten zwischen Teil-Karten und semantisch separater NDT Registrierung setzt die vorgefilterten semantischen Radarscans zu einer konsistenten metrischen Karte zusammen. Die Kartierungsgenauigkeit und die Datenassoziation werden somit erhöht und der erste semantische Radar Graph-SLAM fĂŒr beliebige statische Umgebungen realisiert.
Integriert in ein reales Testfahrzeug, wird das Zusammenspiel der live RadarNet Segmentierung und des semantischen Radar Graph-SLAM anhand einer rein Radar-basierten autonomen ParkfunktionalitĂ€t evaluiert. Im Durchschnitt ĂŒber 42 autonome Parkmanöver
(â
3.73 km/h) bei durchschnittlicher ManöverlĂ€nge von â
172.75m wird ein Median absoluter Posenfehler von 0.235m und End-Posenfehler von 0.2443m erreicht, der vergleichbare
Radar-Lokalisierungsergebnisse um â 50% ĂŒbertrifft. Die Kartengenauigkeit von verĂ€nderlichen, neukartierten Orten ĂŒber eine Kartierungsdistanz von â
165m ergibt eine â 56%-ige Kartenkonsistenz bei einer Abweichung von â
0.163m. FĂŒr das autonome Parken wurde ein gegebener Trajektorienplaner und Regleransatz verwendet
LIPIcs, Volume 261, ICALP 2023, Complete Volume
LIPIcs, Volume 261, ICALP 2023, Complete Volum
Tailoring structures using stochastic variations of structural parameters.
Imperfections, meaning deviations from an idealized structure, can manifest through unintended variations in a structureâs geometry or material properties. Such imperfections affect the stiffness properties and can change the way structures behave under load. The magnitude of these effects determines how reliable and robust a structure is under loading.
Minor changes in geometry and material properties can also be added intentionally, creating a more beneïŹcial load response or making a more robust structure. Examples of this are variable stiffness composites, which have varying ïŹber paths, or structures with thickened patches.
The work presented in this thesis aims to introduce a general approach to creating geodesic random ïŹelds in ïŹnite elements and exploiting these to improve designs. Random ïŹelds can be assigned to a material or geometric parameter. Stochastic analysis can then quantify the effects of variations on a structure for a given type of imperfection.
Information extracted from the effects of imperfections can also identify areas critical to a structureâs performance. Post-processing stochastic results by computing the correlation between local changes and the structural performance result in a pattern, describing the effects of local changes. Perturbing the ideal deterministic geometry or material distribution of a structure using the pattern of local inïŹuences can increase performance. Examples demonstrate the approach by increasing the deterministic (without imperfections applied) linear buckling load, fatigue life, and post-buckling path of structures.
Deterministic improvements can have a detrimental effect on the robustness of a structure. Increasing the amplitude of perturbation applied to the original design can improve the robustness of a structureâs response. Robustness analyses on a curved composite panel show that increasing the amplitude of design changes makes a structure less sensitive to variations. The example studied shows that an increase in robustness comes with a relatively small decrease in the deterministic improvement.Imperfektionen, d. h. die Abweichungen von einer idealisierten Struktur,
können sich durch unbeabsichtigte Variationen in der Geometrie oder
den Materialeigenschaften einer Struktur ergeben. Solche Imperfektionen
wirken sich auf die Steifigkeitseigenschaften aus und können das Verhalten
von Strukturen unter Last verÀndern. Das Ausmaà dieser Auswirkungen
bestimmt, wie zuverlÀssig und robust eine Struktur unter Belastung ist.
Kleine Ănderungen der Geometrie und der Materialeigenschaften können
auch absichtlich eingebaut werden, um ein verbessertes Lastverhalten zu
erreichen oder eine stabilere Struktur zu schaffen. Beispiele hierfĂŒr sind Verbundwerkstoffe
mit variabler Steifigkeit, die unterschiedliche FaserverlÀufe
aufweisen, oder Strukturen mit lokalen VerstÀrkungen.
Die in dieser Dissertation vorgestellte Arbeit zielt darauf ab, einen allgemeinen
Ansatz zur Erstellung geodÀtischer Zufallsfelder in Finiten Elementen
zu entwickeln und diese zur Verbesserung von Konstruktionen zu
nutzen. Zufallsfelder können Material- oder Geometrieparametern zugeordnet
werden. Die stochastische Analyse kann dann die Auswirkungen
von Variationen auf eine Struktur fĂŒr eine bestimmte Art von Imperfektion
quantifizieren.
Die aus den Auswirkungen von Imperfektionen gewonnenen Informationen
können auch Bereiche identifizieren, die fĂŒr das Tragvermögen
einer Struktur kritisch sind. Die Auswertung der stochastischen Ergebnisse
durch Berechnung der Korrelation zwischen lokalen VerÀnderungen und
Strukturtragvermögen ergibt ein Muster, das die Auswirkungen lokaler
VerÀnderungen beschreibt. Die Perturbation der idealen deterministischen
Geometrie oder der Materialverteilung einer Struktur unter Verwendung
des Musters der lokalen EinflĂŒsse kann das Tragvermögen erhöhen. Anhand
von Beispielen wird der Ansatz durch die Erhöhung der deterministischen
(ohne Imperfektionen) linearen Knicklast, der Lebensdauer und des Nachknickverhaltens
von Strukturen aufgezeigt.
Deterministische Verbesserungen können sich zum Nachteil der Robustheit
einer Struktur auswirken. Eine VergröĂerung der Amplitude der auf
den ursprĂŒnglichen Designentwurf angewendeten Perturbation kann die
Robustheit der Reaktion einer Struktur verbessern. Robustheitsanalysen an
einer gekrĂŒmmten Verbundplatte zeigen, dass eine Struktur durch eine VergröĂerung
der Amplitude der EntwurfsĂ€nderungen weniger empfindlich gegenĂŒber Abweichungen wird. Das untersuchte Beispiel zeigt, dass eine
Erhöhung der Robustheit mit einem relativ geringen Verlust der deterministischen
Verbesserung eingeht
Measurement of Triple-Differential Z+Jet Cross Sections with the CMS Detector at 13 TeV and Modelling of Large-Scale Distributed Computing Systems
The achievable precision in the calculations of predictions for observables measured at the LHC experiments depends on the amount of invested computing power and the precision of input parameters that go into the calculation. Currently, no theory exists that can derive the input parameter values for perturbative calculations from first principles. Instead, they have to be derived from measurements in dedicated analyses that measure observables sensitive to the input parameters with high precision. Such an analysis that measures the production cross section of oppositely charged muon pairs with an invariant mass close to the mass of the boson in association with jets in a phase space divided into bins of the transverse momentum of the dimuon system , and two observables and created from the rapidities of the dimuon system and the jet with the highest momentum is presented. To achieve the highest statistical precision in this triple-differential measurement the full data recorded by the CMS experiment at a center-of-mass energy of in the years 2016 to 2018 is combined. The measured cross sections are compared to theoretical predictions approximating full NNLO accuracy in perturbative QCD. Deviations from these predictions are observed rendering further studies at full NNLO accuracy necessary.
To obtain the measured results large amounts of data are processed and analysed on distributed computing infrastructures. Theoretical calculations pose similar computing demands. Consequently, substantial amounts of storage and processing resources are required by the LHC collaborations. These requirements are met in large parts by the resources of the WLCG, a complex federation of globally distributed computer centres. With the upgrade of the LHC and the experiments, in the HL-LHC era, the computing demands are expected to increase substantially. Therefore, the prevailing computing models need to be updated to cope with the unprecedented demands. For the design of future adaptions of the HEP workflow executions on infrastructures a simulation model is developed, and an implementation tested on infrastructure design candidates inspired by a proposal of the German HEP computing community. The presented study of these infrastructure candidates showcases the applicability of the simulation tool in the strategical development of a future computing infrastructure for HEP in the HL-LHC context
Applications
Volume 3 describes how resource-aware machine learning methods and techniques are used to successfully solve real-world problems. The book provides numerous specific application examples: in health and medicine for risk modelling, diagnosis, and treatment selection for diseases in electronics, steel production and milling for quality control during manufacturing processes in traffic, logistics for smart cities and for mobile communications
LIPIcs, Volume 274, ESA 2023, Complete Volume
LIPIcs, Volume 274, ESA 2023, Complete Volum
LIPIcs, Volume 277, GIScience 2023, Complete Volume
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