Functional traits driving species role in the structure of terrestrial vertebrate scavenger networks

Species assemblages often have a non-random nested organization, which in vertebrate scavenger (carrion-consuming) assemblages is thought to be driven by facilitation in competitive environments. However, not all scavenger species play the same role in maintaining assemblage structure, as some species are obligate scavengers (i.e., vultures) and others are facultative, scavenging opportunistically. We used a database with 177 vertebrate scavenger species from 53 assemblages in 22 countries across five continents to identify which functional traits of scavenger species are key to maintaining the scavenging network structure. We used network analyses to relate ten traits hypothesized to affect assemblage structure with the role of each species in the scavenging assemblage in which it appeared. We characterized the role of a species in terms of both the proportion of monitored carcasses on which that species scavenged, or scavenging breadth (i.e., the species normalized degree), and the role of that species in the nested structure of the assemblage (i.e., the species paired nested degree), therefore identifying possible facilitative interactions among species. We found that species with high olfactory acuity, social foragers, and obligate scavengers had the widest scavenging breadth. We also found that social foragers had a large paired nested degree in scavenger assemblages, probably because their presence is easier to detect by other species to signal carcass occurrence. Our study highlights differences in the functional roles of scavenger species and can be used to identify key species for targeted conservation to maintain the ecological function of scavenger assemblages

Spieleridentifizierung in Fußballvideos mittels visueller Merkmale und Konstellationsmodellen

As football is one of the worlds most popular sports, the ever-increasing amount of football video content and the tight competition between teams lead to an increasing demand in tools for automatic analysis of football videos. The work presented here proposes an approach for automatic player identification in broadcast football videos. It is – to the best of the author’s knowledge – one of the first approaches that tackle player identification on the main broadcast camera, as opposed to other approaches that employ close-up camera and thus allow for face identification and increased resolution for jersey number recognition. In order to identify players in football videos, a couple of processing steps are required: Video sequences are subdivided into shots and classified according to their camera perspective to filter those segments taken from the main overview camera. Subsequently, players are detected and tracked, and camera calibration is performed using evolutionary strategies. Only then the actual identification of players can be performed. One of the main contributions of this work to the state of the art is the utilization of different player position models for player identification, which improves a baseline approach that relies on jersey number recognition only. These position models capture the tactical constellations of teams with naive Bayes classifiers and Convolutional Neural Networks (CNN). The jersey number recognition approach presented here is also based on CNNs. An additional contribution of this work is an adaptive approach for semi-supervised player detection models using color features. This allows exploiting the uniform appearance of players for improved player detection. Because there are no publicly available video datasets for player identification – which is common in the area of sport video analytics – this work presents such a dataset of recordings from the German Bundesliga 2012 season on which the work is evaluated. The aforementioned contributions improved the identification accuracy from 0.76 for an approach solely based on jersey number recognition to 0.83 for a combined approach of position models with jersey number recognition. I.e. the identification error is reduced from 24% to 17%, resulting in a relative error reduction of 29%. For player detection, the proposed adaptive, semi-supervised approach reduced the number of false positive detections by 22% when compared to a baseline approach based on Histogram of Oriented Gradients and Support Vector Machines, which is commonly used in pedestrian detection.Fußball ist weltweit eine der populärsten Sportarten Die immer größerwerdende Menge an Bewegtbildern von Fußballspielen und der sehr kompetitive Wettbewerb zwischen den Mannschaften führt zu einem immer stärker werdenden Bedarf an automatischen Analysen von Fußballvideos. Die Anwendungen solcher Analysemethoden sind vielfältig: Sie geben zum Beispiel dem interessierten Zuschauer zusätzliche Informationen und Statistiken an die Hand oder helfen den Vereinen und Verbänden bei der Spiel- und Spieleranalyse, um durch zusätzliche Informationen einen Wettbewerbsvorteil zu erhalten. Die vorliegende Arbeit stellt einen Ansatz zur automatischen Identifikation von Spielern in Fußballvideos vor. Es ist nach Kenntniss des Autors eines der ersten Ansätze, der die Identifikation von Fußballspielern aus Aufnahmen der Hauptkamera vornimmt. Vorherige Ansätze beruhen häufig auf Nahaufnahmen von Spielern, auf denen z.B. Rückennummern-Erkennung bzw. Gesichtserkennung angewandt wird. UmSpieler in Fußballvideos zu identifizieren, sind einige Verarbeitungsschritte notwendig: Aufnahmen von Fußballspielen müssen in einzelne sogenannte Shots unterteilt werden und entsprechend ihrer Kameraperspektive klassifiziert werden, um solche Videosegmente zu finden, die von der Hauptkamera aufgenommen wurden. Anschließend werden Spieler detektiert und verfolgt sowie eine Kamerakalibrierung auf Basis evolutionärer Strategien durchgeführt, bevor die eigentliche Identifikation von Spielern durchgeführt werden kann. Einer der Hauptbeiträge zum Stand der Wissenschaft ist die Nutzung von verschiedenen Positionsmodellen für Spieler für die Identifizierung von Spielern, die eine auf reiner Rückennummernerkennung basierende Identifizierung unterstützt und verbessert. Diese Positionsmodelle modellieren die taktischenKonstellationen der Mannschaften mit Hilfe von naiven Bayes Klassifikatoren bzw. Convolutional Neural Networks (CNN) und erlauben es so, Rückschlüsse für die Identifizierung von Spielern zu ziehen. Der vorgestellte Ansatz zur Rückennummernerkennung basiert auf CNNs. Ein weiterer Hauptbeitrag der vorliegenden Arbeit ist ein adaptiver Ansatz zum halbüberwachten Lernen von Modellen basierend auf Farbmerkmalen zur Spielerdetektion. Dieser Ansatz nutzt das uniforme Aussehen der Spieler um die Spielerdetektion zu verbessern. Da es, wie sehr häufig im Bereich der Sport-Videoanalyse, keine öffentlich verfügbaren Video-Datensätze zur Spieleridentifikation gibt, wird in dieser Arbeit ein solcher Datensatz aus Aufnahmen der Deutschen Fußball Bundesliga (2012) eingeführt, auf dem die vorgestellten Verfahren evaluiert werden. Durch die oben beschriebenen Beiträge ist es auf diesem Datensatz gelungen, die Identifizierungsgenauigkeit von 0,76 eines nur auf Rückennummernerkennung basierenden Ansatzes auf 0,83 eines mit Positionsmodellen kombinierten Ansatzes zu steigern. D.h. der Identifizierungsfehler konnte von 24% auf 17% gesenkt werden, was einer Reduktion von 29% entspricht. Bei der Spielerdetektion konnte durch den adaptiven, halbüberwachten Ansatz zum Erlernen von Farbmerkmalen eine Reduktion der Falsch positiven Detektionen von 22% gegenüber einem Referenzansatz, der auf Histogram of Oriented Gradients und einer Support Vector Machine basiert, erzielt werden

Languages, Design

Object-oriented programming is the current mainstream programming paradigm but existing RDF APIs are mostly tripleoriented. Traditional techniques for bridging a similar gap between relational databases and object-oriented programs cannot be applied directly given the different nature of Semantic Web data, for example in the semantics of class membership, inheritance relations, and object conformance to schemas. We present ActiveRDF, an object-oriented API for managing RDF data that offers full manipulation and querying of RDF data, does not rely on a schema and fully conforms to RDF(S) semantics. ActiveRDF can be used with different RDF data stores: adapters have been implemented to generic SPARQL endpoints, Sesame, Jena, Redland and YARS and new adapters can be added easily. In addition, integration with the popular Ruby on Rails framework enables rapid development of Semantic Web applications

Mensch-Roboter-Kollaboration für Demontageprozesse

Die Refabrikation gebrauchter Bauteile erlaubt eine erhebliche Einsparung von Rohstoffen, Energie und Kosten. Der hohe Anteil an manueller Arbeit im Refabrikationsschritt Demontage verringert allerdings die Wirtschaftlichkeit. Dadurch wird die Implementierung der Refabrikati-on im industriellen Umfeld oftmals verhindert. Die Vollautomatisierung des Demontagepro-zesses ist aufgrund der Komplexität und der damit verbundenen Kosten, in vielen Fällen nicht umsetzbar. Hier bietet die Zusammenarbeit zwischen Mensch und Roboter einen vielverspre-chenden Ansatz zur Erhöhung der Prozesseffizienz. Bei einer Zusammenarbeit zwischen Mensch und Roboter spielt deren Interaktion und Kommunikation eine zentrale Rolle. In dieser Arbeit wird deshalb vorgestellt, welche Interaktionsrollen der Mensch in einem Demon-tageprozess einnehmen kann, welche Kommunikationskanäle sich zur Informationsübertra-gung eignen und wie diese in einer Demontageapplikation umgesetzt werden können. Bei dieser Applikation wird die Demontage einer Zusatzkühlmittelpumpe aus dem Automobilbe-reich, mit Hilfe einer agentenbasierten Steuerung vorgestellt. Dazu wurden einige neue Interaktionsformen Mensch-Roboter entwickelt, die den geplanten kollaborativen Einsatz erleichtern sollen

Uncertainty about QE effects when an interest rate peg is anticipated

After hitting the lower bound on interest rates, the Eurosystem engaged in a public sector purchase programme (PSPP) and forward guidance (FG). We use prior and posterior predictive analysis to evaluate the importance of parameter uncertainty in an analysis of these policies. We model FG as an anticipated temporary interest rate peg. The degree of parameter uncertainty is considerable and increasing in the length of FG. The probability of being able to reset prices and wages is the most important factor driving uncertainty about inflation. In contrast, variations in financial intermediaries' net worth adjustment costs have little impact on in ation outcomes

Optimized and flexible scheduling of AGVs and process machines in Re- manufacturing 4 .0 Systems using multi-agent technology and simultaneous scheduling

In remanufacturing processes the condition of the used products is unknown. This leads to many challenges which are special to the domain of remanufacturing and not known from manufacturing. One of these challenges is the stochastic routing of products based on the unknown product conditions. This problem in particular requires a flexible scheduling and control system for the remanufacturing system as well as the intralogistics. The aim of this research is to optimize the scheduling and control of remanufacturing systems considering the flexible material transport by AGVs. Therefore the networking of all resources is organized as an embedded system treating the remanufacturing system as a cyber-physical system in the context of industry 4.0. The scheduling and control of the remanufacturing system will be achieved by a combination of multi-agent technology to deal with unexpected events and the optimization of the schedule by simultaneous scheduling of machines and AGVs. Machine scheduling and transport scheduling have been vastly studied by many researchers, but most of the works address both problems separately. However, these two problems are closely linked and influence each other. By looking at them together, it is possible to achieve an improvement in the overall schedule. In the first step of the research work, the simultaneous scheduling of machines and AGVs has been compared with the currently used sequential scheduling within a simulation study. For this purpose, benchmark instances known in the literature were used. The simulation results show the superiority of the simultaneous scheduling of machines and AGVs

Human-Robot-Collaboration for dismantling processes

Remanufacturing of used technical products allows saving of raw material and energy. The complex and mostly manual disassembly of the products prevents the application of remanufacturing in industry. The fully automated dismantling can not be achieved and the manual work causes high labour costs. Companies can profit by remanufacturing. Using human-robot collaboration for disassembly allows a certain degree of automation and provides the flexibility and knowledge of the human. This is a promising approach to economically realise a disassembly and remanufacturing of products which are difficult to disassemble or have a high variance