Jewish Studies in the Digital Age

The digitisation boom of the last two decades, and the rapid advancement of digital tools to analyse data in myriad ways, have opened up new avenues for humanities research. This volume discusses how the so-called digital turn has affected the field of Jewish Studies, explores the current state of the art and probes how digital developments can be harnessed to address the specific questions, challenges and problems in the field

Security for Service-Oriented On-Demand Grid Computing

Grid Computing ist mittlerweile zu einem etablierten Standard für das verteilte Höchstleistungsrechnen geworden. Während die erste Generation von Grid Middleware-Systemen noch mit proprietären Schnittstellen gearbeitet hat, wurde durch die Einführung von service-orientierten Standards wie WSDL und SOAP durch die Open Grid Services Architecture (OGSA) die Interoperabilität von Grids signifikant erhöht. Dies hat den Weg für mehrere nationale und internationale Grid-Projekten bereitet, in denen eine groß e Anzahl von akademischen und eine wachsende Anzahl von industriellen Anwendungen im Grid ausgeführt werden, die die bedarfsgesteuerte (on-demand) Provisionierung und Nutzung von Ressourcen erfordern. Bedarfsgesteuerte Grids zeichnen sich dadurch aus, dass sowohl die Software, als auch die Benutzer einer starken Fluktuation unterliegen. Weiterhin sind sowohl die Software, als auch die Daten, auf denen operiert wird, meist proprietär und haben einen hohen finanziellen Wert. Dies steht in starkem Kontrast zu den heutigen Grid-Anwendungen im akademischen Umfeld, die meist offen im Quellcode vorliegen bzw. frei verfügbar sind. Um den Ansprüchen einer bedarfsgesteuerten Grid-Nutzung gerecht zu werden, muss das Grid administrative Komponenten anbieten, mit denen Anwender autonom Software installieren können, selbst wenn diese Root-Rechte benötigen. Zur gleichen Zeit muss die Sicherheit des Grids erhöht werden, um Software, Daten und Meta-Daten der kommerziellen Anwender zu schützen. Dies würde es dem Grid auch erlauben als Basistechnologie für das gerade entstehende Gebiet des Cloud Computings zu dienen, wo ähnliche Anforderungen existieren. Wie es bei den meisten komplexen IT-Systemen der Fall ist, sind auch in traditionellen Grid Middlewares Schwachstellen zu finden, die durch die geforderten Erweiterungen der administrativen Möglichkeiten potentiell zu einem noch größ erem Problem werden. Die Schwachstellen in der Grid Middleware öffnen einen homogenen Angriffsvektor auf die ansonsten heterogenen und meist privaten Cluster-Umgebungen. Hinzu kommt, dass anders als bei den privaten Cluster-Umgebungen und kleinen akademischen Grid-Projekten die angestrebten groß en und offenen Grid-Landschaften die Administratoren mit gänzlich unbekannten Benutzern und Verhaltenstrukturen konfrontieren. Dies macht das Erkennen von böswilligem Verhalten um ein Vielfaches schwerer. Als Konsequenz werden Grid-Systeme ein immer attraktivere Ziele für Angreifer, da standardisierte Zugriffsmöglichkeiten Angriffe auf eine groß e Anzahl von Maschinen und Daten von potentiell hohem finanziellen Wert ermöglichen. Während die Rechenkapazität, die Bandbreite und der Speicherplatz an sich schon attraktive Ziele darstellen können, sind die im Grid enthaltene Software und die gespeicherten Daten viel kritischere Ressourcen. Modelldaten für die neuesten Crash-Test Simulationen, eine industrielle Fluid-Simulation, oder Rechnungsdaten von Kunden haben einen beträchtlichen Wert und müssen geschützt werden. Wenn ein Grid-Anbieter nicht für die Sicherheit von Software, Daten und Meta-Daten sorgen kann, wird die industrielle Verbreitung der offenen Grid-Technologie nicht stattfinden. Die Notwendigkeit von strikten Sicherheitsmechanismen muss mit der diametral entgegengesetzten Forderung nach einfacher und schneller Integration von neuer Software und neuen Kunden in Einklang gebracht werden. In dieser Arbeit werden neue Ansätze zur Verbesserung der Sicherheit und Nutzbarkeit von service-orientiertem bedarfsgesteuertem Grid Computing vorgestellt. Sie ermöglichen eine autonome und sichere Installation und Nutzung von komplexer, service-orientierter und traditioneller Software auf gemeinsam genutzen Ressourcen. Neue Sicherheitsmechanismen schützen Software, Daten und Meta-Daten der Anwender vor anderen Anwendern und vor externen Angreifern. Das System basiert auf Betriebssystemvirtualisierungstechnologien und bietet dynamische Erstellungs- und Installationsfunktionalitäten für virtuelle Images in einer sicheren Umgebung, in der automatisierte Mechanismen anwenderspezifische Firewall-Regeln setzen, um anwenderbezogene Netzwerkpartitionen zu erschaffen. Die Grid-Umgebung wird selbst in mehrere Bereiche unterteilt, damit die Kompromittierung von einzelnen Komponenten nicht so leicht zu einer Gefährdung des gesamten Systems führen kann. Die Grid-Headnode und der Image-Erzeugungsserver werden jeweils in einzelne Bereiche dieser demilitarisierten Zone positioniert. Um die sichere Anbindung von existierenden Geschäftsanwendungen zu ermöglichen, werden der BPEL-Standard (Business Process Execution Language) und eine Workflow-Ausführungseinheit um Grid-Sicherheitskonzepte erweitert. Die Erweiterung erlaubt eine nahtlose Integration von geschützten Grid Services mit existierenden Web Services. Die Workflow-Ausführungseinheit bietet die Erzeugung und die Erneuerung (im Falle von lange laufenden Anwendungen) von Proxy-Zertifikaten. Der Ansatz ermöglicht die sichere gemeinsame Ausführung von neuen, fein-granularen, service-orientierten Grid Anwendungen zusammen mit traditionellen Batch- und Job-Farming Anwendungen. Dies wird durch die Integration des vorgestellten Grid Sandboxing-Systems in existierende Cluster Scheduling Systeme erreicht. Eine innovative Server-Rotationsstrategie sorgt für weitere Sicherheit für den Grid Headnode Server, in dem transparent das virtuelle Server Image erneuert wird und damit auch unbekannte und unentdeckte Angriffe neutralisiert werden. Um die Angriffe, die nicht verhindert werden konnten, zu erkennen, wird ein neuartiges Intrusion Detection System vorgestellt, das auf Basis von Datenstrom-Datenbanksystemen funktioniert. Als letzte Neuerung dieser Arbeit wird eine Erweiterung des modellgetriebenen Softwareentwicklungsprozesses eingeführt, die eine automatisierte Generierung von sicheren Grid Services ermöglicht, um die komplexe und damit unsichere manuelle Erstellung von Grid Services zu ersetzen. Eine prototypische Implementierung der Konzepte wird auf Basis des Globus Toolkits 4, der Sun Grid Engine und der ActiveBPEL Engine vorgestellt. Die modellgetriebene Entwicklungsumgebung wurde in Eclipse für das Globus Toolkit 4 realisiert. Experimentelle Resultate und eine Evaluation der kritischen Komponenten des vorgestellten neuen Grids werden präsentiert. Die vorgestellten Sicherheitsmechanismem sollen die nächste Phase der Evolution des Grid Computing in einer sicheren Umgebung ermöglichen

Crossing Experiences in Digital Epigraphy: From Practice to Discipline

Although a relevant number of projects digitizing inscriptions are under development or have been recently accomplished, Digital Epigraphy is not yet considered to be a proper discipline and there are still no regular occasions to meet and discuss. By collecting contributions on nineteen projects – very diversified for geographic and chronological context, for script and language, and for typology of digital output – this volume intends to point out the methodological issues which are specific to the application of information technologies to epigraphy. The first part of the volume is focused on data modelling and encoding, which are conditioned by the specific features of different scripts and languages, and deeply influence the possibility to perform searches on texts and the approach to the lexicographic study of such under-resourced languages. The second part of the volume is dedicated to the initiatives aimed at fostering aggregation, dissemination and the reuse of epigraphic materials, and to discuss issues of interoperability. The common theme of the volume is the relationship between the compliance with the theoretic tools and the methodologies developed by each different tradition of studies, and, on the other side, the necessity of adopting a common framework in order to produce commensurable and shareable results. The final question is whether the computational approach is changing the way epigraphy is studied, to the extent of renovating the discipline on the basis of new, unexplored questions

Jewish Studies in the Digital Age

The digitisation boom of the last two decades, and the rapid advancement of digital tools to analyse data in myriad ways, have opened up new avenues for humanities research. This volume discusses how the so-called digital turn has affected the field of Jewish Studies, explores the current state of the art and probes how digital developments can be harnessed to address the specific questions, challenges and problems in the field

Scientific Advances in STEM: From Professor to Students

This book collects the publications of the special Topic Scientific advances in STEM: from Professor to students. The aim is to contribute to the advancement of the Science and Engineering fields and their impact on the industrial sector, which requires a multidisciplinary approach. University generates and transmits knowledge to serve society. Social demands continuously evolve, mainly because of cultural, scientific, and technological development. Researchers must contextualize the subjects they investigate to their application to the local industry and community organizations, frequently using a multidisciplinary point of view, to enhance the progress in a wide variety of fields (aeronautics, automotive, biomedical, electrical and renewable energy, communications, environmental, electronic components, etc.). Most investigations in the fields of science and engineering require the work of multidisciplinary teams, representing a stockpile of research projects in different stages (final year projects, master’s or doctoral studies). In this context, this Topic offers a framework for integrating interdisciplinary research, drawing together experimental and theoretical contributions in a wide variety of fields

Scalable Observation, Analysis, and Tuning for Parallel Portability in HPC

It is desirable for general productivity that high-performance computing applications be portable to new architectures, or can be optimized for new workflows and input types, without the need for costly code interventions or algorithmic re-writes. Parallel portability programming models provide the potential for high performance and productivity, however they come with a multitude of runtime parameters that can have significant impact on execution performance. Selecting the optimal set of parameters, so that HPC applications perform well in different system environments and on different input data sets, is not trivial.This dissertation maps out a vision for addressing this parallel portability challenge, and then demonstrates this plan through an effective combination of observability, analysis, and in situ machine learning techniques. A platform for general-purpose observation in HPC contexts is investigated, along with support for its use in human-in-the-loop performance understanding and analysis. The dissertation culminates in a demonstration of lessons learned in order to provide automated tuning of HPC applications utilizing parallel portability frameworks

A Learning Health System for Radiation Oncology

The proposed research aims to address the challenges faced by clinical data science researchers in radiation oncology accessing, integrating, and analyzing heterogeneous data from various sources. The research presents a scalable intelligent infrastructure, called the Health Information Gateway and Exchange (HINGE), which captures and structures data from multiple sources into a knowledge base with semantically interlinked entities. This infrastructure enables researchers to mine novel associations and gather relevant knowledge for personalized clinical outcomes. The dissertation discusses the design framework and implementation of HINGE, which abstracts structured data from treatment planning systems, treatment management systems, and electronic health records. It utilizes disease-specific smart templates for capturing clinical information in a discrete manner. HINGE performs data extraction, aggregation, and quality and outcome assessment functions automatically, connecting seamlessly with local IT/medical infrastructure. Furthermore, the research presents a knowledge graph-based approach to map radiotherapy data to an ontology-based data repository using FAIR (Findable, Accessible, Interoperable, Reusable) concepts. This approach ensures that the data is easily discoverable and accessible for clinical decision support systems. The dissertation explores the ETL (Extract, Transform, Load) process, data model frameworks, ontologies, and provides a real-world clinical use case for this data mapping. To improve the efficiency of retrieving information from large clinical datasets, a search engine based on ontology-based keyword searching and synonym-based term matching tool was developed. The hierarchical nature of ontologies is leveraged to retrieve patient records based on parent and children classes. Additionally, patient similarity analysis is conducted using vector embedding models (Word2Vec, Doc2Vec, GloVe, and FastText) to identify similar patients based on text corpus creation methods. Results from the analysis using these models are presented. The implementation of a learning health system for predicting radiation pneumonitis following stereotactic body radiotherapy is also discussed. 3D convolutional neural networks (CNNs) are utilized with radiographic and dosimetric datasets to predict the likelihood of radiation pneumonitis. DenseNet-121 and ResNet-50 models are employed for this study, along with integrated gradient techniques to identify salient regions within the input 3D image dataset. The predictive performance of the 3D CNN models is evaluated based on clinical outcomes. Overall, the proposed Learning Health System provides a comprehensive solution for capturing, integrating, and analyzing heterogeneous data in a knowledge base. It offers researchers the ability to extract valuable insights and associations from diverse sources, ultimately leading to improved clinical outcomes. This work can serve as a model for implementing LHS in other medical specialties, advancing personalized and data-driven medicine