An Interdisciplinary Approach to White-collar Crime in the Food Sector

The probability that buyers are deceived with regard to the quality or safety of purchased products (moral hazard) increases with the profits which suppliers can earn through opportunistic behaviour. It decreases with the probability and level of losses that result from disclosure of malpractice. It also decreases with protective factors rooted in the suppliers' social contexts - such as values, emotional bonds etc. - that shield them from yielding to economic temptations. This paper describes how a systematic analysis of economic incentives and social context factors can be provided through an interdisciplinary approach which combines the analytical powers of microeconomics (game theory) and criminology (control theories). The approach is discussed with regard to food quality and safety threatened by moral hazard. Its essentials are illustrated through a case study of grain farmers who might be tempted to infringe upon production-related regulations.asymmetric information, behavioural food risks, control theories, game theory, moral hazard, opportunistic malpractice, Agribusiness, Institutional and Behavioral Economics, A13, K32, K42,

Simplicial resolutions and Ganea fibrations

In this work, we compare the two approximations of a path-connected space $X$, by the Ganea spaces $G_n(X)$ and by the realizations $\|\Lambda_\bullet X\|_{n}$ of the truncated simplicial resolutions emerging from the loop-suspension cotriple $\Sigma\Omega$. For a simply connected space $X$, we construct maps $\|\Lambda_\bullet X\|_{n-1}\to G_n(X)\to \|\Lambda_\bullet X\|_{n}$ over $X$, up to homotopy. In the case $n=2$, we prove the existence of a map $G_2(X)\to\|\Lambda_\bullet X\|_{1}$ over $X$ (up to homotopy) and conjecture that this map exists for any $n$

Musik als ethische Disziplin : zu einem zentralen Aspekt in Augustins früher Schrift De musica

Augustins frühe Schrift De musica ist neben Boethius’ De institutione musica und weiteren Äußerungen Augustins über Musik in anderen Schriften eine der zentralen Quellen für die Frühzeit der christlich-abendländischen Musikanschauung und hat diese bis in die Neuzeit hinein geprägt. Die sechs Bücher dieses Werkes haben in der Rezeption allerdings unterschiedliche Beachtung gefunden, da das sechste mehr christlich-philosophisch ausgerichtete Buch sich in Stil und Inhalt von den anderen fünf eher technisch ausgerichteten Büchern deutlich unterscheidet. Dies hat in der Forschung zu unterschiedlichen Spekulationen über die literarische und inhaltliche Einheitlichkeit von De musica geführt, zumal sich eine Überarbeitung des sechsten Buches tatsächlich nachweisen lässt. Es hat auch dazu geführt, dass in Untersuchungen zu dieser Schrift oft nur vom sechsten Buch ausgegangen und von den ersten fünf Büchern abgesehen wurde. Auch der in der folgenden Darstellung akzentuierte – und bisher kaum beachtete – Aspekt wird hauptsächlich im sechsten Buch greifbar. Dennoch wird als Neuansatz versucht, diesen in die als einheitlich zu erweisende Gesamtkonzeption aller sechs Bücher einzubetten. Dieser Aspekt betrifft die ethische Dimension der Schrift. Sie, so die Grundthese, stellt vom ersten Buch an einen zentralen Strang des Werkes dar. ..

Scaling behavior of temperature-dependent thermopower in CeAu2Si2 under pressure

We report a combined study of in-plane resistivity and thermopower of the pressure-induced heavy fermion superconductor CeAu2Si2 up to 27.8 GPa. It is found that thermopower follows a scaling behavior in T/T* almost up to the magnetic critical pressure pc ~ 22 GPa. By comparing with resistivity results, we show that the magnitude and characteristic temperature dependence of thermopower in this pressure range are governed by the Kondo coupling and crystal-field splitting, respectively. Below pc, the superconducting transition is preceded by a large negative thermopower minimum, suggesting a close relationship between the two phenomena. Furthermore, thermopower of a variety of Ce-based Kondo-lattices with different crystal structures follows the same scaling relation up to T/T* ~ 2.Comment: 6 pages, 4 figures. Supplementary Material available on reques

Evaluating Architectural Safeguards for Uncertain AI Black-Box Components

Although tremendous progress has been made in Artificial Intelligence (AI), it entails new challenges. The growing complexity of learning tasks requires more complex AI components, which increasingly exhibit unreliable behaviour. In this book, we present a model-driven approach to model architectural safeguards for AI components and analyse their effect on the overall system reliability

Evaluating Architectural Safeguards for Uncertain AI Black-Box Components

Künstliche Intelligenz (KI) hat in den vergangenen Jahren große Erfolge erzielt und ist immer stärker in den Fokus geraten. Insbesondere Methoden des Deep Learning (ein Teilgebiet der KI), in dem Tiefe Neuronale Netze (TNN) zum Einsatz kommen, haben beeindruckende Ergebnisse erzielt, z.B. im autonomen Fahren oder der Mensch-Roboter-Interaktion. Die immense Datenabhängigkeit und Komplexität von TNN haben jedoch gravierende Schwachstellen offenbart. So reagieren TNN sensitiv auf bestimmte Einflussfaktoren der Umwelt (z.B. Helligkeits- oder Kontraständerungen in Bildern) und führen zu falschen Vorhersagen. Da KI (und insbesondere TNN) in sicherheitskritischen Systemen eingesetzt werden, kann solch ein Verhalten zu lebensbedrohlichen Situationen führen. Folglich haben sich neue Forschungspotenziale entwickelt, die sich explizit der Absicherung von KI-Verfahren widmen. Ein wesentliches Problem bei vielen KI-Verfahren besteht darin, dass ihr Verhalten oder Vorhersagen auf Grund ihrer hohen Komplexität nicht erklärt bzw. nachvollzogen werden können. Solche KI-Modelle werden auch als Black-Box bezeichnet. Bestehende Arbeiten adressieren dieses Problem, in dem zur Laufzeit “bösartige” Eingabedaten identifiziert oder auf Basis von Ein- und Ausgaben potenziell falsche Vorhersagen erkannt werden. Arbeiten in diesem Bereich erlauben es zwar potenziell unsichere Zustände zu erkennen, machen allerdings keine Aussagen, inwiefern mit solchen Situationen umzugehen ist. Somit haben sich eine Reihe von Ansätzen auf Architektur- bzw. Systemebene etabliert, um mit KI-induzierten Unsicherheiten umzugehen (z.B. N-Version-Programming-Muster oder Simplex Architekturen). Darüber hinaus wächst die Anforderung an KI-basierte Systeme sich zur Laufzeit anzupassen, um mit sich verändernden Bedingungen der Umwelt umgehen zu können. Systeme mit solchen Fähigkeiten sind bekannt als Selbst-Adaptive Systeme. Software-Ingenieure stehen nun vor der Herausforderung, aus einer Menge von Architekturellen Sicherheitsmechanismen, den Ansatz zu identifizieren, der die nicht-funktionalen Anforderungen bestmöglich erfüllt. Jeder Ansatz hat jedoch unterschiedliche Auswirkungen auf die Qualitätsattribute des Systems. Architekturelle Entwurfsentscheidungen gilt es so früh wie möglich (d.h. zur Entwurfszeit) aufzulösen, um nach der Implementierung des Systems Änderungen zu vermeiden, die mit hohen Kosten verbunden sind. Darüber hinaus müssen insbesondere sicherheitskritische Systeme den strengen (Qualitäts-) Anforderungen gerecht werden, die bereits auf Architektur-Ebene des Software-Systems adressiert werden müssen. Diese Arbeit befasst sich mit einem modellbasierten Ansatz, der Software-Ingenieure bei der Entwicklung von KI-basierten System unterstützt, um architekturelle Entwurfsentscheidungen (bzw. architekturellen Sicherheitsmechanismen) zum Umgang mit KI-induzierten Unsicherheiten zu bewerten. Insbesondere wird eine Methode zur Zuverlässigkeitsvorhersage von KI-basierten Systemen auf Basis von etablierten modellbasierten Techniken erforscht. In einem weiteren Schritt wird die Erweiterbarkeit/Verallgemeinerbarkeit der Zuverlässigkeitsvorhersage für Selbst-Adaptive Systeme betrachtet. Der Kern beider Ansätze ist ein Umweltmodell zur Modellierung () von KI-spezifischen Unsicherheiten und () der operativen Umwelt des Selbst-Adaptiven Systems. Zuletzt wird eine Klassifikationsstruktur bzw. Taxonomie vorgestellt, welche, auf Basis von verschiedenen Dimensionen, KI-basierte Systeme in unterschiedliche Klassen einteilt. Jede Klasse ist mit einem bestimmten Grad an Verlässlichkeitszusicherungen assoziiert, die für das gegebene System gemacht werden können. Die Dissertation umfasst vier zentrale Beiträge. 1. Domänenunabhängige Modellierung von KI-spezifischen Umwelten: In diesem Beitrag wurde ein Metamodell zur Modellierung von KI-spezifischen Unsicherheiten und ihrer zeitlichen Ausdehnung entwickelt, welche die operative Umgebung eines selbstadaptiven Systems bilden. 2. Zuverlässigkeitsvorhersage von KI-basierten Systemen: Der vorgestellte Ansatz erweitert eine existierende Architekturbeschreibungssprache (genauer: Palladio Component Model) zur Modellierung von Komponenten-basierten Software-Architekturen sowie einem dazugehörigenWerkzeug zur Zuverlässigkeitsvorhersage (für klassische Software-Systeme). Das Problem der Black-Box-Eigenschaft einer KI-Komponente wird durch ein Sensitivitätsmodell adressiert, das, in Abhängigkeit zu verschiedenen Unsicherheitsfaktoren, die Prädektive Unsicherheit einer KI-Komponente modelliert. 3. Evaluation von Selbst-Adaptiven Systemen: Dieser Beitrag befasst sich mit einem Rahmenwerk für die Evaluation von Selbst-Adaptiven Systemen, welche für die Absicherung von KI-Komponenten vorgesehen sind. Die Arbeiten zu diesem Beitrag verallgemeinern/erweitern die Konzepte von Beitrag 2 für Selbst-Adaptive Systeme. 4. Klassen der Verlässlichkeitszusicherungen: Der Beitrag beschreibt eine Klassifikationsstruktur, die den Grad der Zusicherung (in Bezug auf bestimmte Systemeigenschaften) eines KI-basierten Systems bewertet. Der zweite Beitrag wurde im Rahmen einer Fallstudie aus dem Bereich des Autonomen Fahrens validiert. Es wurde geprüft, ob Plausibilitätseigenschaften bei der Zuverlässigkeitsvorhersage erhalten bleiben. Hierbei konnte nicht nur die Plausibilität des Ansatzes nachgewiesen werden, sondern auch die generelle Möglichkeit Entwurfsentscheidungen zur Entwurfszeit zu bewerten. Für die Validierung des dritten Beitrags wurden ebenfalls Plausibilitätseigenschaften geprüft (im Rahmen der eben genannten Fallstudie und einer Fallstudie aus dem Bereich der Mensch-Roboter-Interaktion). Darüber hinaus wurden zwei weitere Community-Fallstudien betrachtet, bei denen (auf Basis von Simulatoren) Selbst-Adaptive Systeme bewertet und mit den Ergebnissen unseres Ansatzes verglichen wurden. In beiden Fällen konnte gezeigt werden, dass zum einen alle Plausibilitätseigenschaft erhalten werden und zum anderen, der Ansatz dieselben Ergebnisse erzeugt, wie die Domänen-spezifischen Simulatoren. Darüber hinaus konnten wir zeigen, dass unser Ansatz Software-Ingenieure bzgl. der Bewertung von Entwurfsentscheidungen, die für die Entwicklung von Selbst-Adaptiven Systemen relevant sind, unterstützt. Der erste Beitrag wurde implizit mit Beitrag 2 und mit 3 validiert. Für den vierten Beitrag wurde die Klassifikationsstruktur auf bekannte und repräsentative KI-Systeme angewandt und diskutiert. Es konnte jedes KI-System in eine der Klassen eingeordnet werden, so dass die generelle Anwendbarkeit der Klassifikationsstruktur gezeigt wurde

An application of algebraic R-local homotopy theory

AbstractLet R ⊆ Q be a subring, let r ≥ 3 and let m be an integer such that each prime p with 2p – 3 ≤ m – r is invertible in R. Assume that the r-reduced R-local CW-complex C has R-dimension ≤ m and is a co-H-space. Then C is homotopy equivalent to a wedge of Moore spaces. If H∗(C, R) is a free R-module, C is cogroup-like and r ≥ 4, then C is co-H-equivalent to a suspension