Application of time-of-flight aerosol mass spectrometry for the real-time measurement of particle-phase organic peroxides: an online redox derivatization–aerosol mass spectrometer (ORD-AMS)

Aerosol mass spectrometers (AMS) are frequently applied in atmospheric aerosol research in connection with climate, environmental or health-related projects. This is also true for the measurement of the organic fraction of particulate matter, still the least understood group of components contributing to atmospheric aerosols. While quantification of the organic and/or inorganic aerosol fractions is feasible, more detailed information about individual organic compounds or compound classes can usually not be provided by AMS measurements. In this study, we present a new method to detect organic peroxides in the particle phase in real-time using an AMS. Peroxides (ROOR') are of high interest to the atmospheric aerosol community due to their potentially high mass contribution to SOA, their important role in new particle formation and their function as “reactive oxygen species” in aerosol–health-related topics. To do so, supersaturated gaseous triphenylphosphine (TPP) was continuously mixed with the aerosol flow of interest in a condensation/reaction volume in front of the AMS inlet. The formed triphenylphosphine oxide (TPPO) from the peroxide–TPP reaction was then detected by an aerosol mass spectrometer (AMS), enabling the semiquantitative determination of peroxide with a time resolution of 2 min. The method was tested with freshly formed and aged biogenic VOC and ozone SOA as well as in a short proof-of-principle study with ambient aerosol

Employing Environmental Data and Machine Learning to Improve Mobile Health Receptivity

Behavioral intervention strategies can be enhanced by recognizing human activities using eHealth technologies. As we find after a thorough literature review, activity spotting and added insights may be used to detect daily routines inferring receptivity for mobile notifications similar to just-in-time support. Towards this end, this work develops a model, using machine learning, to analyze the motivation of digital mental health users that answer self-assessment questions in their everyday lives through an intelligent mobile application. A uniform and extensible sequence prediction model combining environmental data with everyday activities has been created and validated for proof of concept through an experiment. We find that the reported receptivity is not sequentially predictable on its own, the mean error and standard deviation are only slightly below by-chance comparison. Nevertheless, predicting the upcoming activity shows to cover about 39% of the day (up to 58% in the best case) and can be linked to user individual intervention preferences to indirectly find an opportune moment of receptivity. Therefore, we introduce an application comprising the influences of sensor data on activities and intervention thresholds, as well as allowing for preferred events on a weekly basis. As a result of combining those multiple approaches, promising avenues for innovative behavioral assessments are possible. Identifying and segmenting the appropriate set of activities is key. Consequently, deliberate and thoughtful design lays the foundation for further development within research projects by extending the activity weighting process or introducing a model reinforcement.BMBF, 13GW0157A, Verbundprojekt: Self-administered Psycho-TherApy-SystemS (SELFPASS) - Teilvorhaben: Data Analytics and Prescription for SELFPASSTU Berlin, Open-Access-Mittel - 201

Super-Resolution Radar Imaging with Sparse Arrays Using a Deep Neural Network Trained with Enhanced Virtual Data

This paper introduces a method based on a deep neural network (DNN) that is perfectly capable of processing radar data from extremely thinned radar apertures. The proposed DNN processing can provide both aliasing-free radar imaging and super-resolution. The results are validated by measuring the detection performance on realistic simulation data and by evaluating the Point-Spread-function (PSF) and the target-separation performance on measured point-like targets. Also, a qualitative evaluation of a typical automotive scene is conducted. It is shown that this approach can outperform state-of-the-art subspace algorithms and also other existing machine learning solutions. The presented results suggest that machine learning approaches trained with sufficiently sophisticated virtual input data are a very promising alternative to compressed sensing and subspace approaches in radar signal processing. The key to this performance is that the DNN is trained using realistic simulation data that perfectly mimic a given sparse antenna radar array hardware as the input. As ground truth, ultra-high resolution data from an enhanced virtual radar are simulated. Contrary to other work, the DNN utilizes the complete radar cube and not only the antenna channel information at certain range-Doppler detections. After training, the proposed DNN is capable of sidelobe- and ambiguity-free imaging. It simultaneously delivers nearly the same resolution and image quality as would be achieved with a fully occupied array.Comment: 15 pages, 12 figures, Accepted to IEEE Journal of Microwave

Open-World Lifelong Graph Learning

We study the problem of lifelong graph learning in an open-world scenario, where a model needs to deal with new tasks and potentially unknown classes. We utilize Out-of-Distribution (OOD) detection methods to recognize new classes and adapt existing non-graph OOD detection methods to graph data. Crucially, we suggest performing new class detection by combining OOD detection methods with information aggregated from the graph neighborhood. Most OOD detection methods avoid determining a crisp threshold for deciding whether a vertex is OOD. To tackle this problem, we propose a Weakly-supervised Relevance Feedback (Open-WRF) method, which decreases the sensitivity to thresholds in OOD detection. We evaluate our approach on six benchmark datasets. Our results show that the proposed neighborhood aggregation method for OOD scores outperforms existing methods independent of the underlying graph neural network. Furthermore, we demonstrate that our Open-WRF method is more robust to threshold selection and analyze the influence of graph neighborhood on OOD detection. The aggregation and threshold methods are compatible with arbitrary graph neural networks and OOD detection methods, making our approach versatile and applicable to many real-world applications

Awareness und Adoption kooperativer Wissensmedien im Kontext informeller Zusammenarbeit

Die Nutzung von Information- und Kommunikationstechnologien verläuft nicht immer wie geplant. Insbesondere beim Einsatz von Wissenmedien im Kontext informeller Zusammenarbeit entwickeln sich oft vollkommen unerwartete Nutzungsszenarios. In anderen Fällen bleiben Art und Intensität der Nutzung hinter den Annahmen zurück. Die vorliegende Arbeit untersucht, wie durch funktionale Aufwertung der eingesetzten kooperativen Wissensmedien, Aneignungs- bzw. Adoptions- und Nutzungsprozesse optimiert werden können. Dabei befasst sich die Arbeit insbesondere mit der Gestaltung von Gewärtigkeits- oder Awareness-Anzeigen und -Mechanismen, mit denen die in einem kooperativen Wissenmedium abgelaufenen Prozesse, ihre aktuellen Resultat aber auch ihre mögliche Weiterentwicklung für Nutzerinnen und Nutzer transparent gemacht werden. Bei der Entwicklung zahlreicher Prototypen wird demonstriert, wie durch die Gestaltung von Gewärtigkeitsmechanismen die Adoption computerunterstützter kooperativer Medien in lose gekoppelter Zusammenarbeit gefördert werden kann. Bei der Evaluation der implementierten Mechanismen werden objektive Erhebungsmethoden z.B. zur Überprüfung der Verständlichkeit und der Nutzung der Mechanismen mit Befragungen nach subjektiven Einschätzung der Wirkungen der Funktionen kombiniert. Dabei ergeben sich in Bezug auf retrospektive und prospektive Mechanismen und in Bezug auf Anzeigen von Planungs- und Nutzungsdaten unterschiedliche Ergebnisse. Einige Anzeigen werden von „Wenignutzern“ und „Wenigverstehern“ möglicherweise überschätzt. Außerdem variiert die Relevanz der Anzeigen in Abhängigkeit von der Nutzungssituation und den Zielen der Akteure. Anzeigen, hinter denen ein sozialer Akteur vermutet wird, wie z.B. Empfehlungen, Ankündigungen oder Erwartungen, erfuhren größere Aufmerksamkeit als rein statistisch berechnete Darstellungen. Aus den vielen in den Erprobungsphasen gewonnenen Erkenntnissen zur Wahrnehmbarkeit der Anzeigen, ihrer Verständlichkeit und ihrer Wirksamkeit werden Gestaltungsempfehlungen für den Entwurf adoptionsförderlicher Gewärtigkeitsmechanismen abgeleitet. Dabei kommt die Evaluation zu dem Ergebnis, dass Gewärtigkeitsunterstützung als Adoptionsfaktor die Strukturierung einer Anwendung in ihrem sozio-technischen Kontext unterstützen kann und als Akzeptanzfaktor die Wahrnehmung der Systemqualität erhöht.Die Nutzung von Information- und Kommunikationstechnologien verläuft nicht immer wie geplant. Insbesondere beim Einsatz von Wissenmedien im Kontext informeller Zusammenarbeit entwickeln sich oft vollkommen unerwartete Nutzungsszenarios. In anderen Fällen bleiben Art und Intensität der Nutzung hinter den Annahmen zurück. Die vorliegende Arbeit untersucht, wie durch funktionale Aufwertung der eingesetzten kooperativen Wissensmedien, Aneignungs- bzw. Adoptions- und Nutzungsprozesse optimiert werden können. Dabei befasst sich die Arbeit insbesondere mit der Gestaltung von Gewärtigkeits- oder Awareness-Anzeigen und -Mechanismen, mit denen die in einem kooperativen Wissenmedium abgelaufenen Prozesse, ihre aktuellen Resultat aber auch ihre mögliche Weiterentwicklung für Nutzerinnen und Nutzer transparent gemacht werden. Bei der Entwicklung zahlreicher Prototypen wird demonstriert, wie durch die Gestaltung von Gewärtigkeitsmechanismen die Adoption computerunterstützter kooperativer Medien in lose gekoppelter Zusammenarbeit gefördert werden kann. Bei der Evaluation der implementierten Mechanismen werden objektive Erhebungsmethoden z.B. zur Überprüfung der Verständlichkeit und der Nutzung der Mechanismen mit Befragungen nach subjektiven Einschätzung der Wirkungen der Funktionen kombiniert. Dabei ergeben sich in Bezug auf retrospektive und prospektive Mechanismen und in Bezug auf Anzeigen von Planungs- und Nutzungsdaten unterschiedliche Ergebnisse. Einige Anzeigen werden von Wenignutzern und Wenigverstehern möglicherweise überschätzt. Außerdem variiert die Relevanz der Anzeigen in Abhängigkeit von der Nutzungssituation und den Zielen der Akteure. Anzeigen, hinter denen ein sozialer Akteur vermutet wird, wie z.B. Empfehlungen, Ankündigungen oder Erwartungen, erfuhren größere Aufmerksamkeit als rein statistisch berechnete Darstellungen. Aus den vielen in den Erprobungsphasen gewonnenen Erkenntnissen zur Wahrnehmbarkeit der Anzeigen, ihrer Verständlichkeit und ihrer Wirksamkeit werden Gestaltungsempfehlungen für den Entwurf adoptionsförderlicher Gewärtigkeitsmechanismen abgeleitet. Dabei kommt die Evaluation zu dem Ergebnis, dass Gewärtigkeitsunterstützung als Adoptionsfaktor die Strukturierung einer Anwendung in ihrem sozio-technischen Kontext unterstützen kann und als Akzeptanzfaktor die Wahrnehmung der Systemqualität erhöht