Paid Advertising: Understanding How Ad Format and Visuals Impact Ad Link Clicks and Conversions

Limited research exists that effectively describes what format of ads (photos, videos, graphics, or GIFs), receive the most link clicks, the most adds-to-cart, and the most conversions. There is even less research available that describes the extent to which the visual structure of advertisements, such as chosen colors, imagery, text, and duration impacts ad performance. This study sets out to address and help close this research gap by creating and testing multiple advertisements on Facebook and Instagram

Elektrochemische Untersuchungen zur Porosität von Nanoschichten auf Kohlenstoff-Basis

Die Porosität unterschiedlich hergestellter Schichten auf Kohlenstoff-Basis wurde mit Hilfe der Zyklovoltammetrie untersucht und verglichen. Die Bestimmung der Porosität erfolgte zunächst anhand der Auflösestromdichte des metallischen Substrats, auf dem die verschiedenen Schichtsysteme abgeschieden wurden. Dazu wurde das Schicht/Substrat-System einem für das Substrat Eisen korrosiven Medium ausgesetzt und der Substrat-Auflösestrom durch die Poren hindurch elektrochemisch gemessen. Als Beschichtungsverfahren kamen Aufdampfen mit anschließendem Ionenbeschuss, Plasma-aktivierte Chemische Gasphasenabscheidung sowie die Gasphasenpolymerisation zum Einsatz. Alle diese Prozesse fanden unter Vakuumbedingungen statt, bei niedrigen, substratschonenden Temperaturen. Die erhaltenen Schichten wurden mit Hilfe der Raman-Spektroskopie, Sekundärionen-Massenspektrometrie, Rasterelektronen-Mikroskopie und eines Profilometers in ihren Eigenschaften wie Zusammensetzung, Struktur und Dicke charakterisiert. Anhand der gemessenen Stromdichte-Potenzial-Kurven konnte der Einfluss verschiedener Herstellungsparameter auf die Schichtporosität untersucht werden. Dabei zeigte sich, dass sich die Porosität der meisten untersuchten Schichtsysteme mit zunehmender Schichtdicke verringert, oberhalb einer bestimmten Dicke aber wieder zunimmt, bedingt durch Rissbildung aufgrund von intrinsischem Stress. Nur bei den Polymerschichten aus Poly(para-xylylen) nimmt die Porosität mit zunehmender Schichtdicke stetig ab und es konnten schließlich porenfreie Polymerfilme ab einer Dicke von 700 nm erhalten werden. Des weiteren konnte anhand der in den Zyklovoltammogrammen beobachteten Potenzial-verschiebungen ein Modell entwickelt werden, welches die Verschiebungen erklärt und zudem weitere, komplementäre Informationen über die Gestalt der Poren in der Schicht liefern kann

Analyse des elektrochemischen Potentialrauschens zur Untersuchung des korrosiven Angriffs auf dünne Schutzschichten am Beispiel von Kohlenstoff auf Aluminium

In der vorliegenden Arbeit wurde das elektrochemische Potentialrauschen untersucht. Hierzu wurde die statistische Analyse in Form der Schnellen Fourier Transformation (FFT) genutzt. Diese Analysentechnik wurde auf beschichtete Aluminiumoberflächen angewendet. Es wurde ein Verfahren zur Analyse des elektrochemischen Potentialrauschens etabliert. Bei den Untersuchungen stand die Übertragbarkeit der Ergebnisse des reinen Metalls auf die beschichteten Oberflächen im Vordergrund. Dies erforderte den Aufbau einer elektrochemischen Messeinrichtung zur Erfassung schneller Änderungen des Potentials. Hieran wurde ein System zur Datenerfassung mit einer schnellen Messkarte und einem großen Datenspeicher angeschlossen. Das aufgebaute Messsystem und die entwickelte Software wurde mit einem Präzisionsspannungsgeber und einem Funktionsgenerator auf ihre Genauigkeit überprüft. Mit dem aufgebauten Messsystem wurden im weiteren Verlauf der Arbeit mehrere Untersuchungsreihen an unbeschichteten Aluminiumoberflächen durchgeführt. Hierbei wurde der Einfluss der Temperatur, des Oberflächenzustandes der Aluminiumproben (Poliergrad) und der Konzentration an Chloridionen in dem korrosiven Medium untersucht. Weiterhin wurden Proben in einer Sputteranlage mit unterschiedlich dünnen Kohlenstoffschichten versehen und diese sowohl mit Polarisationsmessungen wie auch mit der neuen Methode der Analyse des elektrochemischen Potentialrauschens untersucht. Wie die Ergebnisse gezeigt haben, induziert Lochkorrosion bei Aluminium niederfrequente Potentialschwankungen mit großen Amplituden. Dies zeigt sich in den FFT-Diagrammen in einem Anstieg im Niederfrequenzbereich. Die Fluktuationen entstehen aus Bruch- / Heil-Vorgängen des Oxids aus der lokalen Auflösung des Oxids, durch Anionenangriffe und aus der Entstehung von Wasserstoff in den Löchern. Diese Vorgänge setzen in den Poren der Beschichtung ein sowie an Bereichen, wo die Schicht adhäsiv versagt. Eine höhere Rate dieser Ereignisse führt zu einer höheren Anstiegsfrequenz im FFT-Diagramm. Hier bieten sich mit der Technik der statistischen Analyse des elektrochemischen Rauschens neue Untersuchungsmöglichkeiten für die Korrosion von Schicht / Substrat-Systemen

Learning Hybrid Dynamics Models With Simulator-Informed Latent States

Dynamics model learning deals with the task of inferring unknown dynamics from measurement data and predicting the future behavior of the system. A typical approach to address this problem is to train recurrent models. However, predictions with these models are often not physically meaningful. Further, they suffer from deteriorated behavior over time due to accumulating errors. Often, simulators building on first principles are available being physically meaningful by design. However, modeling simplifications typically cause inaccuracies in these models. Consequently, hybrid modeling is an emerging trend that aims to combine the best of both worlds. In this paper, we propose a new approach to hybrid modeling, where we inform the latent states of a learned model via a black-box simulator. This allows to control the predictions via the simulator preventing them from accumulating errors. This is especially challenging since, in contrast to previous approaches, access to the simulator's latent states is not available. We tackle the task by leveraging observers, a well-known concept from control theory, inferring unknown latent states from observations and dynamics over time. In our learning-based setting, we jointly learn the dynamics and an observer that infers the latent states via the simulator. Thus, the simulator constantly corrects the latent states, compensating for modeling mismatch caused by learning. To maintain flexibility, we train an RNN-based residuum for the latent states that cannot be informed by the simulator

Exact Inference for Continuous-Time Gaussian Process Dynamics

Physical systems can often be described via a continuous-time dynamical system. In practice, the true system is often unknown and has to be learned from measurement data. Since data is typically collected in discrete time, e.g. by sensors, most methods in Gaussian process (GP) dynamics model learning are trained on one-step ahead predictions. This can become problematic in several scenarios, e.g. if measurements are provided at irregularly-sampled time steps or physical system properties have to be conserved. Thus, we aim for a GP model of the true continuous-time dynamics. Higher-order numerical integrators provide the necessary tools to address this problem by discretizing the dynamics function with arbitrary accuracy. Many higher-order integrators require dynamics evaluations at intermediate time steps making exact GP inference intractable. In previous work, this problem is often tackled by approximating the GP posterior with variational inference. However, exact GP inference is preferable in many scenarios, e.g. due to its mathematical guarantees. In order to make direct inference tractable, we propose to leverage multistep and Taylor integrators. We demonstrate how to derive flexible inference schemes for these types of integrators. Further, we derive tailored sampling schemes that allow to draw consistent dynamics functions from the learned posterior. This is crucial to sample consistent predictions from the dynamics model. We demonstrate empirically and theoretically that our approach yields an accurate representation of the continuous-time system