Evolve: Language-Driven Engineering in Industrial Practice

In general software projects still, have a very high failure rate. We noticed that one of our projects did not gather pace. It was delayed from the beginning and on the way to fail. After investigating the development process, we located the issue in the chosen architecture of the software. Although the used technology has many advantages, it handicapped the application developers by the cumbersome architecture. The challenge was how we could keep the advantages, but simplify the work of the application developers. We came up with the approach to build a toolkit and family of dedicated Domain-Specific Languages which is developed alongside the project. We called it Evolve, and it is built upon the Language-Driven Engineering paradigm. We were able to salvage the project and establish Evolve in the development process of related applications. With Evolve we successfully brought Language-Driven Engineering to industrial practice. It will play a major role in our future software development

Exploring cybersecurity-related emotions and finding that they are challenging to measure

This paper reports on a three-part investigation into people’s perceptions of cybersecurity, based on their lived experiences. We sought thereby to reveal issues located within the Johari grid’s “Blind Spot” quadrant. We utilized research methodologies from both the Arts and Science in order firstly to identify blind spot issues, and secondly to explore their dimensions. Our investigation confirmed a number of aspects that we were indeed aware of, when it came to people’s lived cybersecurity experiences. We also identified one particular blind spot issue: widespread, but not universal, negativity towards cybersecurity. We then carried out an investigation using a recognized methodology from psychology, as a first attempt to assess the nature of this negativity and to get a sense of its roots. What our initial experiment revealed was that scoping cybersecurity-related emotions is nontrivial and will require the formulation of new measurement tools. We conclude by reporting on the challenges, to inform researchers who plan to extend the research reported in this paper

How Cognitive Models of Human Body Experience Might Push Robotics

In the last decades, cognitive models of multisensory integration in human beings have been developed and applied to model human body experience. Recent research indicates that Bayesian and connectionist models might push developments in various branches of robotics: assistive robotic devices might adapt to their human users aiming at increased device embodiment, e.g., in prosthetics, and humanoid robots could be endowed with human-like capabilities regarding their surrounding space, e.g., by keeping safe or socially appropriate distances to other agents. In this perspective paper, we review cognitive models that aim to approximate the process of human sensorimotor behavior generation, discuss their challenges and potentials in robotics, and give an overview of existing approaches. While model accuracy is still subject to improvement, human-inspired cognitive models support the understanding of how the modulating factors of human body experience are blended. Implementing the resulting insights in adaptive and learning control algorithms could help to taylor assistive devices to their user's individual body experience. Humanoid robots who develop their own body schema could consider this body knowledge in control and learn to optimize their physical interaction with humans and their environment. Cognitive body experience models should be improved in accuracy and online capabilities to achieve these ambitious goals, which would foster human-centered directions in various fields of robotics

Measures and Limits of Models of Fixation Selection

Models of fixation selection are a central tool in the quest to understand how the human mind selects relevant information. Using this tool in the evaluation of competing claims often requires comparing different models' relative performance in predicting eye movements. However, studies use a wide variety of performance measures with markedly different properties, which makes a comparison difficult. We make three main contributions to this line of research: First we argue for a set of desirable properties, review commonly used measures, and conclude that no single measure unites all desirable properties. However the area under the ROC curve (a classification measure) and the KL-divergence (a distance measure of probability distributions) combine many desirable properties and allow a meaningful comparison of critical model performance. We give an analytical proof of the linearity of the ROC measure with respect to averaging over subjects and demonstrate an appropriate correction of entropy-based measures like KL-divergence for small sample sizes in the context of eye-tracking data. Second, we provide a lower bound and an upper bound of these measures, based on image-independent properties of fixation data and between subject consistency respectively. Based on these bounds it is possible to give a reference frame to judge the predictive power of a model of fixation selection . We provide open-source python code to compute the reference frame. Third, we show that the upper, between subject consistency bound holds only for models that predict averages of subject populations. Departing from this we show that incorporating subject-specific viewing behavior can generate predictions which surpass that upper bound. Taken together, these findings lay out the required information that allow a well-founded judgment of the quality of any model of fixation selection and should therefore be reported when a new model is introduced

Clinical and virological characteristics of hospitalised COVID-19 patients in a German tertiary care centre during the first wave of the SARS-CoV-2 pandemic: a prospective observational study

Purpose: Adequate patient allocation is pivotal for optimal resource management in strained healthcare systems, and requires detailed knowledge of clinical and virological disease trajectories. The purpose of this work was to identify risk factors associated with need for invasive mechanical ventilation (IMV), to analyse viral kinetics in patients with and without IMV and to provide a comprehensive description of clinical course. Methods: A cohort of 168 hospitalised adult COVID-19 patients enrolled in a prospective observational study at a large European tertiary care centre was analysed. Results: Forty-four per cent (71/161) of patients required invasive mechanical ventilation (IMV). Shorter duration of symptoms before admission (aOR 1.22 per day less, 95% CI 1.10-1.37, p < 0.01) and history of hypertension (aOR 5.55, 95% CI 2.00-16.82, p < 0.01) were associated with need for IMV. Patients on IMV had higher maximal concentrations, slower decline rates, and longer shedding of SARS-CoV-2 than non-IMV patients (33 days, IQR 26-46.75, vs 18 days, IQR 16-46.75, respectively, p < 0.01). Median duration of hospitalisation was 9 days (IQR 6-15.5) for non-IMV and 49.5 days (IQR 36.8-82.5) for IMV patients. Conclusions: Our results indicate a short duration of symptoms before admission as a risk factor for severe disease that merits further investigation and different viral load kinetics in severely affected patients. Median duration of hospitalisation of IMV patients was longer than described for acute respiratory distress syndrome unrelated to COVID-19

The trans-ancestral genomic architecture of glycemic traits

Glycemic traits are used to diagnose and monitor type 2 diabetes and cardiometabolic health. To date, most genetic studies of glycemic traits have focused on individuals of European ancestry. Here we aggregated genome-wide association studies comprising up to 281,416 individuals without diabetes (30% non-European ancestry) for whom fasting glucose, 2-h glucose after an oral glucose challenge, glycated hemoglobin and fasting insulin data were available. Trans-ancestry and single-ancestry meta-analyses identified 242 loci (99 novel; P < 5 x 10(-8)), 80% of which had no significant evidence of between-ancestry heterogeneity. Analyses restricted to individuals of European ancestry with equivalent sample size would have led to 24 fewer new loci. Compared with single-ancestry analyses, equivalent-sized trans-ancestry fine-mapping reduced the number of estimated variants in 99% credible sets by a median of 37.5%. Genomic-feature, gene-expression and gene-set analyses revealed distinct biological signatures for each trait, highlighting different underlying biological pathways. Our results increase our understanding of diabetes pathophysiology by using trans-ancestry studies for improved power and resolution. A trans-ancestry meta-analysis of GWAS of glycemic traits in up to 281,416 individuals identifies 99 novel loci, of which one quarter was found due to the multi-ancestry approach, which also improves fine-mapping of credible variant sets.Peer reviewe

26th Annual Computational Neuroscience Meeting (CNS*2017): Part 3 - Meeting Abstracts - Antwerp, Belgium. 15–20 July 2017

This work was produced as part of the activities of FAPESP Research,\ud Disseminations and Innovation Center for Neuromathematics (grant\ud 2013/07699-0, S. Paulo Research Foundation). NLK is supported by a\ud FAPESP postdoctoral fellowship (grant 2016/03855-5). ACR is partially\ud supported by a CNPq fellowship (grant 306251/2014-0)

Multiancestry analysis of the HLA locus in Alzheimer’s and Parkinson’s diseases uncovers a shared adaptive immune response mediated by HLA-DRB1*04 subtypes

Across multiancestry groups, we analyzed Human Leukocyte Antigen (HLA) associations in over 176,000 individuals with Parkinson’s disease (PD) and Alzheimer’s disease (AD) versus controls. We demonstrate that the two diseases share the same protective association at the HLA locus. HLA-specific fine-mapping showed that hierarchical protective effects of HLA-DRB1*04 subtypes best accounted for the association, strongest with HLA-DRB1*04:04 and HLA-DRB1*04:07, and intermediary with HLA-DRB1*04:01 and HLA-DRB1*04:03. The same signal was associated with decreased neurofibrillary tangles in postmortem brains and was associated with reduced tau levels in cerebrospinal fluid and to a lower extent with increased Aβ42. Protective HLA-DRB1*04 subtypes strongly bound the aggregation-prone tau PHF6 sequence, however only when acetylated at a lysine (K311), a common posttranslational modification central to tau aggregation. An HLA-DRB1*04-mediated adaptive immune response decreases PD and AD risks, potentially by acting against tau, offering the possibility of therapeutic avenues

Evaluation bayesianischer kognitiver Modelle in der Vorhersage menschlichen Verhaltens

Die vorliegende Arbeit befasst sich mit bayesianischer kognitiver Modellierung und ihrem Potential zur Erklärung und Vorhersage menschlichen Verhaltens. Kognitive Modellierung unterscheidet sich dabei von anderen in der psychologischen Forschung angewandten Modellierungsmethoden durch den Versuch, den Prozess der Informationsverarbeitung innerhalb eines Individuums formalisieren. Als Konsequenz sind psychologische Konstrukte in kognitiven Modellen oft präziser und weniger flexibel als in mathematischen oder verbal-theoretischen Modellen implementiert. Bayesianische kognitive Modelle betrachten beobachtbares menschliches Verhalten als Folge eines wahrscheinlichkeitsbasierten Prozesses. Sie folgen weiterhin der Annahme, dass die menschliche Wahrnehmung unsicherheitsbehaftet ist. Menschen, die etwas über den Zustand ihrer Umwelt lernen, schreiben deshalb ihren Annahmen über den Zustand ihrer Umwelt ein Ausmaß an Vertrauen zu, das als Wahrscheinlichkeit interpretiert werden kann. Des Weiteren können sie ihr Vertrauen in Annahmen über die Umwelt unter Berücksichtigung neuer Informationen verändern. Sie greifen dafür den Satz von Bayes auf, eine mathematische Regel zur Berechnung bedingter Wahrscheinlichkeiten. Hat ein Individuum beispielsweise eine Annahme über die eigene Umwelt, glaubt es eingangs zu einem bestimmten Ausmaß daran, dass diese Annahme zutrifft. Beobachtet es daraufhin Geschehnisse aus seiner Umwelt, dann beurteilt es die Wahrscheinlichkeit dieser Geschehnisse, das Zutreffen seiner Annahme vorausgesetzt. Der Satz von Bayes beschreibt, wie das Individuum sein Ausmaß an Vertrauen in seine Annahme in Relation dazu verändern sollte, wie wahrscheinlich die beobachteten Geschehnisse gegeben seiner Annahme sind. Bisherige Untersuchungen menschlichen Wahrnehmungs- und Entscheidungsverhaltens scheinen zwar in Konflikt mit der mathematisch rationalen Anwendung des Satzes von Bayes zu stehen. Durch die Berücksichtigung ressourcenbezogener Einschränkungen ist es jedoch gelungen, augenscheinlich irrationale Entscheidungsphänomene beim Menschen zu rationalisieren. So beschreibt die Sampling-Hypothese das Konzept, den Menschen nicht als vollends bayesianischen Agenten zu beschreiben, sondern ihn in Abhängigkeit verfügbarer Ressourcen nur Teilmengen seiner vorhandenen Informationen berücksichtigen zu lassen. Ihre Umsetzung in kognitiven Modellen ermöglicht dadurch die Erklärung ehemals als irrational deklarierten Verhaltens. Auf Basis dieser theoretischen Weiterentwicklung bayesianischer kognitiver Modellierung untersuche ich ihre Vorhersagequalität menschlichen Verhaltens in drei Domänen. Zunächst greife ich ein existierendes Modell auf, das die Entstehung von Körperillusionen als rationale Integration mehrerer sensorischer Kanäle beschreibt. Bei Körperillusionen wird menschlichen Studienteilnehmenden durch eine Manipulation der sensorischen Kanäle der Eindruck vermittelt, dass sich ein eigenes Gliedmaß nicht dort befindet, wo es tatsächlich ist. Zwei bekannte Varianten solcher Illusionen sind als Rubber-Hand- beziehungsweise Rubber-Foot-Illusion bekannt. Das Modell wurde ehemals auf die Rubber-Hand-Illusion angewandt und war im Stande, qualitative Prognosen über das Zustandekommen der Illusion zu treffen. Es überschätzte jedoch ein quantitatives Kriterium einer erfolgreichen Körperillusion, den propriozeptiven Drift. In dieser Arbeit übertrage ich das komputationale Problem des Modells auf die Rubber-Foot-Illusion und zeige durch Neuauswertung eines bestehenden empirischen Datensatzes, dass die Überschätzung propriozeptiven Drifts von einem Teil des verwendeten Modells, des Priors, ausgeht. Bisherige Forschung hatte das Vorwissen menschlicher Studienteilnehmender als uniforme Verteilung modelliert, die statt der echten Position des menschlichen Gliedmaßes alle möglichen Positionen im Umfeld der Studienteilnehmenden als gleich wahrscheinlich darstellte. Durch die Verwendung von zwei Varianten eines informierten Priors, der das echte Gliedmaß zu Beginn des Experiments dort verortet, wo es sich tatsächlich befindet, kann die Prognose propriozeptiven Drifts deutlich verbessert werden. Das zweite Anwendungsfeld bayesianischer kognitiver Modellierung in dieser Arbeit betrifft menschliches Entscheidungsverhalten zwischen Optionen unter Berücksichtigung mehrerer Attribute je Option. Ich stelle zwei Studien vor, die sich inhaltlich mit dem Entscheidungsverhalten von Nutzenden von Online-Diensten befassen. Durch die mediale Berichterstattung über Datenlecks bei Konzernen, Wahlmanipulationsversuche und institutionelle Datensammlung mag der Eindruck entstehen, dass der Erhalt digitaler Privatsphäre im Fokus vieler Nutzenden stehen sollte. Dennoch berichtet die Forschungsliteratur vom sogenannten Privatsphären-Paradox: dem Umstand, dass Nutzende auf Nachfrage zwar Sorgen um den Verlust ihrer Privatsphäre äußern, aber dennoch dazu tendieren, Online-Dienste zu nutzen, die diesen Privatsphärenverlust ermöglichen. Mit Blick auf dieses Verhalten wird in der Literatur die Rationalität von Nutzenden angezweifelt. Stattdessen wird angenommen, dass Nutzende aufgrund begrenzter kognitiver Ressourcen eher auf Heuristiken statt auf Nützlichkeitsmaximierung im Sinne bayesianischer Entscheidungstheorie setzen. Es bedarf jedoch keiner Anwendung von Heuristiken, um das gezeigte Nutzungsverhalten zu erklären. Deshalb formalisiere ich ein rationales Prozessmodell, das Entscheidungen über die Nutzung hypothetischer Online-Dienste als Ergebnis eines Sampling-Prozesses von Präferenzen vorhersagt. Seine Leistung wird dabei mit zwei heuristischen und einer bayesianischen Variante ohne Sampling-Prozess verglichen. Die Modelle sagen die Anzahl an Entscheidungen für die Nutzung hypothetischer Online-Dienste auf Basis angegebener Präferenzen von Teilnehmenden in zwei Online-Studien vorher. Für die Mehrheit aller Stimuli stelle ich dabei fest, dass das rationale Prozessmodell die beste Vorhersagequalität bietet. Daraus leite ich Handlungsempfehlungen für die Gestaltung von Interventionen ab, die Nutzenden privatsphärenschützende Entscheidungsfindung ermöglichen sollen. Zuletzt behandelt das dritte Anwendungsfeld dieser Arbeit die Modellierung menschlichen Entscheidungsverhaltens zwischen Optionen, die jeweils nur durch ein Attribut charakterisiert sind. Inhalt der Modellierung ist die Wahrnehmung nonverbalen Flirtverhaltens, die aufgrund seiner Prävalenz in vielen sozialen Kontexten unsicherheitsbehaftet ist. In einer Online-Studie wurden Teilnehmende gebeten, sich kurze Videoausschnitte anzusehen, in denen eine Schauspielerin verschiedene nonverbale Verhaltensweisen in zwei sozialen Kontexten darstellte. Für jedes gezeigte Verhalten sollten sie sich entscheiden, ob es eine Flirtintention ausdrücken sollte. Ob der Sampling-Prozess des rationalen Prozessmodells dieses Entscheidungsverhalten hinreichend besser vorhersagt als Alternativmodelle, wird in diesem Kapitel untersucht. Der Modellvergleich zwischen dem rationalen Prozessmodell, einem Angleichungsmodell und einem bayesianischen Modell ohne Sampling-Prozess zeigt, dass das Angleichungsmodell bessere Vorhersagen produziert, als beide anderen Modelle. Diesen Unterschied führe ich auf den jeweiligen Mechanismus zur Wissensrepräsentation beider Modelle zurück und diskutiere Erweiterungen der Modellstruktur. Ich beende die Arbeit mit einer Einordnung des Verhaltens der verschiedenen betrachteten Modelle hinsichtlich psychologischer Plausibilität und lege dar, welche Eigenschaften das vorgestellte rationale Prozessmodell mit anderen empirisch erfolgreichen Modellierungsarten gemein hat. Diese einheitlichen Eigenschaften legen den Verdacht nahe, dass unterschiedliche Arten kognitiver Modellierung letzten Endes ähnliche Berechnungen in ihren jeweiligen Modellstrukturen abbilden und aufgrund dieser, nicht ihrer jeweiligen zugrundeliegenden Theorie, erfolgreich Vorhersagen über menschliches Verhalten treffen können. Als Konsequenz sollte zukünftige Forschung die metakognitiven Systeme, die zur Entstehung dieser einheitlichen Eigenschaften psychologischer Prozesse führen, mitberücksichtigen