Precise and Automated Tomographic Reconstruction with a Limited Number of Projections

This thesis proposed a parameter-optimized iterative reconstruction method (optimized-CGTV) for tomographic reconstruction with limited projections subject to the minimization of the total variation (TV). The reconstruction problem is solved with a parameter optimization applying a discrete L-curve. The optimized-CGTV reconstruction method is incorporated into an automatic framework of parallel 3D reconstruction on a computer cluster to achieve a rapid reconstruction process

Neues Konzept zur skalierbaren, explorativen Analyse großer Zeitreihendaten mit Anwendung auf umfangreiche Stromnetz-Messdaten

Diese Arbeit beschäftigt sich mit der Entwicklung und Anwendung eines neuen Konzepts zur skalierbaren explorativen Analyse großer Zeitreihendaten. Hierzu werden zahlreiche datenintensive Methoden aus dem Bereich des Data-Mining und der Zeitreihenanalyse hinsichtlich ihrer Skalierbarkeit mit wachsendem Datenvolumen untersucht und neue Verfahren und Datenrepräsentationen vorgestellt, die eine Exploration sehr großer Zeitreihendaten erlauben, die mit herkömmlichen Methoden nicht effizient auswertbar sind und unter dem Begriff Big Data eingeordnet werden können. Methoden zur Verwaltung und Visualisierung großer multivariater Zeitreihen werden mit Methoden zur Detektion seltener und häufiger Muster – sog. Discords und Motifs – kombiniert und zu einem leistungsfähigen Explorationssystem namens ViAT (von engl. Visual Analysis of Time series) zusammengefasst. Um auch Analysen von Zeitreihendaten durchführen zu können, deren Datenvolumen hunderte von Terabyte und mehr umfasst, wurde eine datenparallele verteilte Verarbeitung auf Basis von Apache Hadoop entwickelt. Sie erlaubt die Ableitung datenreduzierter Metadaten, welche statistische Eigenschaften und neuartige Strukturbeschreibungen der Zeitreihen enthalten. Auf dieser Basis sind neue inhaltsbasierte Anfragen und Auswertungen sowie Suchen nach bekannten und zuvor unbekannten Mustern in den Daten möglich. Das Design der entwickelten neuen Methoden und deren Integration zu einem Gesamtsystem namens FraScaTi (von engl. Framework for Scalable management and analysis of Time series data) wird vorgestellt. Das System wird evaluiert und im Anwendungsfeld der Stromnetzanalyse erprobt, welches von der Skalierbarkeit und den neuartigen Analysemöglichkeiten profitiert. Hierzu wird eine explorative Analyse hochfrequenter Stromnetz-Messdaten durchgeführt, deren Ergebnisse im Kontext des Anwendungsbereichs präsentiert und diskutiert werden

Proceedings of the 5th bwHPC Symposium

In modern science, the demand for more powerful and integrated research infrastructures is growing constantly to address computational challenges in data analysis, modeling and simulation. The bwHPC initiative, founded by the Ministry of Science, Research and the Arts and the universities in Baden-Württemberg, is a state-wide federated approach aimed at assisting scientists with mastering these challenges. At the 5th bwHPC Symposium in September 2018, scientific users, technical operators and government representatives came together for two days at the University of Freiburg. The symposium provided an opportunity to present scientific results that were obtained with the help of bwHPC resources. Additionally, the symposium served as a platform for discussing and exchanging ideas concerning the use of these large scientific infrastructures as well as its further development

Generic Metadata Handling in Scientific Data Life Cycles

Scientific data life cycles define how data is created, handled, accessed, and analyzed by users. Such data life cycles become increasingly sophisticated as the sciences they deal with become more and more demanding and complex with the coming advent of exascale data and computing. The overarching data life cycle management background includes multiple abstraction categories with data sources, data and metadata management, computing and workflow management, security, data sinks, and methods on how to enable utilization. Challenges in this context are manifold. One is to hide the complexity from the user and to enable seamlessness in using resources to usability and efficiency. Another one is to enable generic metadata management that is not restricted to one use case but can be adapted with limited effort to further ones. Metadata management is essential to enable scientists to save time by avoiding the need for manually keeping track of data, meaning for example by its content and location. As the number of files grows into the millions, managing data without metadata becomes increasingly difficult. Thus, the solution is to employ metadata management to enable the organization of data based on information about it. Previously, use cases tended to only support highly specific or no metadata management at all. Now, a generic metadata management concept is available that can be used to efficiently integrate metadata capabilities with use cases. The concept was implemented within the MoSGrid data life cycle that enables molecular simulations on distributed HPC-enabled data and computing infrastructures. The implementation enables easy-to-use and effective metadata management. Automated extraction, annotation, and indexing of metadata was designed, developed, integrated, and search capabilities provided via a seamless user interface. Further analysis runs can be directly started based on search results. A complete evaluation of the concept both in general and along the example implementation is presented. In conclusion, generic metadata management concept advances the state of the art in scientific date life cycle management

GENERIC AND ADAPTIVE METADATA MANAGEMENT FRAMEWORK FOR SCIENTIFIC DATA REPOSITORIES

Der rapide technologische Fortschritt hat in verschiedenen Forschungsdisziplinen zu vielfältigen Weiterentwicklungen in Datenakquise und -verarbeitung geführt. Hi- eraus wiederum resultiert ein immenses Wachstum an Daten und Metadaten, gener- iert durch wissenschaftliche Experimente. Unabhängig vom konkreten Forschungs- gebiet ist die wissenschaftliche Praxis immer stärker durch Daten und Metadaten gekennzeichnet. In der Folge intensivieren Universitäten, Forschungsgemeinschaften und Förderagenturen ihre Bemühungen, wissenschaftliche Daten effizient zu sichten, zu speichern und auszuwerten. Die wesentlichen Ziele wissenschaftlicher Daten- Repositorien sind die Etablierung von Langzeitspeicher, der Zugriff auf Daten, die Bereitstellung von Daten für die Wiederverwendung und deren Referenzierung, die Erfassung der Datenquelle zur Reproduzierbarkeit sowie die Bereitstellung von Meta- daten, Anmerkungen oder Verweisen zur Vermittlung domänenspezifischen Wis- sens, das zur Interpretation der Daten notwendig ist. Wissenschaftliche Datenspe- icher sind hochkomplexe Systeme, bestehend aus Elementen aus unterschiedlichen Forschungsfeldern, wie z. B. Algorithmen für Datenkompression und Langzeit- datenarchivierung, Frameworks für das Metadaten- und Annotations-management, Workflow-Provenance und Provenance-Interoperabilität zwischen heterogenen Work- flowsystemen, Autorisierungs und Authentifizierungsinfrastrukturen sowie Visual- isierungswerkzeuge für die Dateninterpretation. Die vorliegende Arbeit beschreibt eine modulare Architektur für ein wis- senschaftliches Datenarchiv, die Forschungsgemeinschaften darin unterstützt, ihre Daten und Metadaten gezielt über den jeweiligen Lebenszyklus hinweg zu orchestri- eren. Diese Architektur besteht aus Komponenten, die vier Forschungsfelder repräsen- tieren. Die erste Komponente ist ein Client zur Datenübertragung (“data transfer client”). Er bietet eine generische Schnittstelle für die Erfassung von Daten und den Zugriff auf Daten aus wissenschaftlichen Datenakquisesystemen. Die zweite Komponente ist das MetaStore-Framework, ein adaptives Metadaten- Management-Framework, das die Handhabung sowohl statischer als auch dynamis- cher Metadatenmodelle ermöglicht. Um beliebige Metadatenschemata behandeln zu können, basiert die Entwicklung des MetaStore-Frameworks auf dem komponen- tenbasierten dynamischen Kompositions-Entwurfsmuster (component-based dynamic composition design pattern). Der MetaStore ist außerdem mit einem Annotations- framework für die Handhabung von dynamischen Metadaten ausgestattet. Die dritte Komponente ist eine Erweiterung des MetaStore-Frameworks zur au- tomatisierten Behandlung von Provenance-Metadaten für BPEL-basierte Workflow- Management-Systeme. Der von uns entworfene und implementierte Prov2ONE Al- gorithmus übersetzt dafür die Struktur und Ausführungstraces von BPEL-Workflow- Definitionen automatisch in das Provenance-Modell ProvONE. Hierbei ermöglicht die Verfügbarkeit der vollständigen BPEL-Provenance-Daten in ProvONE nicht nur eine aggregierte Analyse der Workflow-Definition mit ihrem Ausführungstrace, sondern gewährleistet auch die Kompatibilität von Provenance-Daten aus unterschiedlichen Spezifikationssprachen. Die vierte Komponente unseres wissenschaftlichen Datenarchives ist das Provenance-Interoperabilitätsframework ProvONE - Provenance Interoperability Framework (P-PIF). Dieses gewährleistet die Interoperabilität von Provenance-Daten heterogener Provenance-Modelle aus unterschiedlichen Workflowmanagementsyste- men. P-PIF besteht aus zwei Komponenten: dem Prov2ONE-Algorithmus für SCUFL und MoML Workflow-Spezifikationen und Workflow-Management-System- spezifischen Adaptern zur Extraktion, Übersetzung und Modellierung retrospektiver Provenance-Daten in das ProvONE-Provenance-Modell. P-PIF kann sowohl Kon- trollfluss als auch Datenfluss nach ProvONE übersetzen. Die Verfügbarkeit hetero- gener Provenance-Traces in ProvONE ermöglicht das Vergleichen, Analysieren und Anfragen von Provenance-Daten aus unterschiedlichen Workflowsystemen. Wir haben die Komponenten des in dieser Arbeit vorgestellten wissenschaftlichen Datenarchives wie folgt evaluiert: für den Client zum Datentrasfer haben wir die Daten-übertragungsleistung mit dem Standard-Protokoll für Nanoskopie-Datensätze untersucht. Das MetaStore-Framework haben wir hinsichtlich der folgenden bei- den Aspekte evaluiert. Zum einen haben wir die Metadatenaufnahme und Voll- textsuchleistung unter verschiedenen Datenbankkonfigurationen getestet. Zum an- deren zeigen wir die umfassende Abdeckung der Funktionalitäten von MetaStore durch einen funktionsbasierten Vergleich von MetaStore mit bestehenden Metadaten- Management-Systemen. Für die Evaluation von P-PIF haben wir zunächst die Korrek- theit und Vollständigkeit unseres Prov2ONE-Algorithmus bewiesen und darüber hin- aus die vom Prov2ONE BPEL-Algorithmus generierten Prognose-Graphpattern aus ProvONE gegen bestehende BPEL-Kontrollflussmuster ausgewertet. Um zu zeigen, dass P-PIF ein nachhaltiges Framework ist, das sich an Standards hält, vergle- ichen wir außerdem die Funktionen von P-PIF mit denen bestehender Provenance- Interoperabilitätsframeworks. Diese Auswertungen zeigen die Überlegenheit und die Vorteile der einzelnen in dieser Arbeit entwickelten Komponenten gegenüber ex- istierenden Systemen

A Data-Analysis and Sensitivity-Optimization Framework for the KATRIN Experiment

Presently under construction, the Karlsruhe TRitium Neutrino (KATRIN) experiment is the next generation tritium beta-decay experiment to perform a direct kinematical measurement of the electron neutrino mass with an unprecedented sensitivity of 200 meV (90% C.L.). This thesis describes the implementation of a consistent data analysis framework, addressing technical aspects of the data taking process and statistical challenges of a neutrino mass estimation from the beta-decay electron spectrum

Machine learning-based automated segmentation with a feedback loop for 3D synchrotron micro-CT

Die Entwicklung von Synchrotronlichtquellen der dritten Generation hat die Grundlage für die Untersuchung der 3D-Struktur opaker Proben mit einer Auflösung im Mikrometerbereich und höher geschaffen. Dies führte zur Entwicklung der Röntgen-Synchrotron-Mikro-Computertomographie, welche die Schaffung von Bildgebungseinrichtungen zur Untersuchung von Proben verschiedenster Art förderte, z.B. von Modellorganismen, um die Physiologie komplexer lebender Systeme besser zu verstehen. Die Entwicklung moderner Steuerungssysteme und Robotik ermöglichte die vollständige Automatisierung der Röntgenbildgebungsexperimente und die Kalibrierung der Parameter des Versuchsaufbaus während des Betriebs. Die Weiterentwicklung der digitalen Detektorsysteme führte zu Verbesserungen der Auflösung, des Dynamikbereichs, der Empfindlichkeit und anderer wesentlicher Eigenschaften. Diese Verbesserungen führten zu einer beträchtlichen Steigerung des Durchsatzes des Bildgebungsprozesses, aber auf der anderen Seite begannen die Experimente eine wesentlich größere Datenmenge von bis zu Dutzenden von Terabyte zu generieren, welche anschließend manuell verarbeitet wurden. Somit ebneten diese technischen Fortschritte den Weg für die Durchführung effizienterer Hochdurchsatzexperimente zur Untersuchung einer großen Anzahl von Proben, welche Datensätze von besserer Qualität produzierten. In der wissenschaftlichen Gemeinschaft besteht daher ein hoher Bedarf an einem effizienten, automatisierten Workflow für die Röntgendatenanalyse, welcher eine solche Datenlast bewältigen und wertvolle Erkenntnisse für die Fachexperten liefern kann. Die bestehenden Lösungen für einen solchen Workflow sind nicht direkt auf Hochdurchsatzexperimente anwendbar, da sie für Ad-hoc-Szenarien im Bereich der medizinischen Bildgebung entwickelt wurden. Daher sind sie nicht für Hochdurchsatzdatenströme optimiert und auch nicht in der Lage, die hierarchische Beschaffenheit von Proben zu nutzen. Die wichtigsten Beiträge der vorliegenden Arbeit sind ein neuer automatisierter Analyse-Workflow, der für die effiziente Verarbeitung heterogener Röntgendatensätze hierarchischer Natur geeignet ist. Der entwickelte Workflow basiert auf verbesserten Methoden zur Datenvorverarbeitung, Registrierung, Lokalisierung und Segmentierung. Jede Phase eines Arbeitsablaufs, die eine Trainingsphase beinhaltet, kann automatisch feinabgestimmt werden, um die besten Hyperparameter für den spezifischen Datensatz zu finden. Für die Analyse von Faserstrukturen in Proben wurde eine neue, hochgradig parallelisierbare 3D-Orientierungsanalysemethode entwickelt, die auf einem neuartigen Konzept der emittierenden Strahlen basiert und eine präzisere morphologische Analyse ermöglicht. Alle entwickelten Methoden wurden gründlich an synthetischen Datensätzen validiert, um ihre Anwendbarkeit unter verschiedenen Abbildungsbedingungen quantitativ zu bewerten. Es wurde gezeigt, dass der Workflow in der Lage ist, eine Reihe von Datensätzen ähnlicher Art zu verarbeiten. Darüber hinaus werden die effizienten CPU/GPU-Implementierungen des entwickelten Workflows und der Methoden vorgestellt und der Gemeinschaft als Module für die Sprache Python zur Verfügung gestellt. Der entwickelte automatisierte Analyse-Workflow wurde erfolgreich für Mikro-CT-Datensätze angewandt, die in Hochdurchsatzröntgenexperimenten im Bereich der Entwicklungsbiologie und Materialwissenschaft gewonnen wurden. Insbesondere wurde dieser Arbeitsablauf für die Analyse der Medaka-Fisch-Datensätze angewandt, was eine automatisierte Segmentierung und anschließende morphologische Analyse von Gehirn, Leber, Kopfnephronen und Herz ermöglichte. Darüber hinaus wurde die entwickelte Methode der 3D-Orientierungsanalyse bei der morphologischen Analyse von Polymergerüst-Datensätzen eingesetzt, um einen Herstellungsprozess in Richtung wünschenswerter Eigenschaften zu lenken

Energy, Science and Technology 2015. The energy conference for scientists and researchers. Book of Abstracts, EST, Energy Science Technology, International Conference & Exhibition, 20-22 May 2015, Karlsruhe, Germany

We are pleased to present you this Book of Abstracts, which contains the submitted contributions to the "Energy, Science and Technology Conference & Exhibition EST 2015". The EST 2015 took place from May, 20th until May, 22nd 2015 in Karlsruhe, Germany, and brought together many different stakeholders, who do research or work in the broad field of "Energy". Renewable energies have to present a relevant share in a sustainable energy system and energy efficiency has to guarantee that conventional as well as renewable energy sources are transformed and used in a reasonable way. The adaption of existing infrastructure and the establishment of new systems, storages and grids are necessary to face the challenges of a changing energy sector. Those three main topics have been the fundament of the EST 2015, which served as a platform for national and international attendees to discuss and interconnect the various disciplines within energy research and energy business. We thank the authors, who summarised their high-quality and important results and experiences within one-paged abstracts and made the conference and this book possible. The abstracts of this book have been peer-reviewed by an international Scientific Programme Committee and are ordered by type of presentation (oral or poster) and topics. You can navigate by using either the table of contents (page 3) or the conference programme (starting page 4 for oral presentations and page 21 for posters respectively)

Wilderness Nation: Building Canada's Railway Landscapes, 1885-1929

Central to Canadian identity is a national consciousness of inhabiting a country of vast landscapes, which are often identified as "wilderness." This thesis explores the Canadian Pacific Railway Company's use of architecture, landscape, and spatial techniques to construct Canadian concepts of wilderness during a crucial period of national expansion, economic growth, and cultural development. In alignment with federal projects of cultural nationalism, the country's first transcontinental railway promoted land-grant sales and tourism by representing Canadian landscapes as wilderness areas to be at turns enhanced as scenic locales, tamed by agriculture, preserved as intact environments, or assimilated into a folk heritage. The thesis is organized through a series of four case studies, each of which examines a particular architectural episode pertaining to a different variation of the wilderness ideal. The first case study, "A Civilized Wilderness" studies a tourism program initiated following the railroad's completion in 1885, in which luxury railway hotels were constructed in locations seen as exhibiting the scenic properties of the aesthetic sublime. "A Fertile Wilderness" examines the railway's ready-made farm program of 1909 to 1914, which envisioned the redemption of sprawling Prairie wilderness areas within picturesque farming communities. "A Recreational Wilderness" examines a bungalow camp program from 1919 to 1929 that promoted the forests as a haven for riding, hiking, and residing in rustic cabins. Finally, "A Primitive Wilderness" examines the C.P.R.-sponsored Banff Indian Days festival that was fully formed between 1911 and 1929, in which Natives were associated with images of untouched wilderness settings belonging to a distant past. This thesis studies how both the railway infrastructure itself and its landscapes came to be constructed as aesthetic objects, relating to landscape traditions in Europe and North America, and contributing to the conceptualization of wilderness as an integral part of cultural nationalism in Canada