An approach to assess loudness and dynamics with Web Audio native nodes

Music content providers on the Internet like YouTube, Spotify or Apple Music, as well as a range of software playback systems like the media player “foobar2000” have a loudness normalization feature to match a series of diverse audio tracks in overall loudness. This is done to keep perceived volume differences between audio tracks as low as possible. Thus, it is important for music producers, especially mastering engineers, to master audio tracks with a particular amount of dynamic range, so that streaming services will not turn the playback volume of their tracks down. With their already low dynamic range, a listener would now even better be able to recognize their inferior sound compared to other tracks with higher dynamic range. To correctly assess the dynamics of audio material, this paper introduces two web applications that compute and visualize the loudness and dynamic range of audio material, using a subset of the loudness units described in the recommendation R 128 by the European Broadcasting Union, and using only native notes by the W3C Web Audio API

Sparse Model Soups: A Recipe for Improved Pruning via Model Averaging

Neural networks can be significantly compressed by pruning, leading to sparse models requiring considerably less storage and floating-point operations while maintaining predictive performance. Model soups (Wortsman et al., 2022) improve generalization and out-of-distribution performance by averaging the parameters of multiple models into a single one without increased inference time. However, identifying models in the same loss basin to leverage both sparsity and parameter averaging is challenging, as averaging arbitrary sparse models reduces the overall sparsity due to differing sparse connectivities. In this work, we address these challenges by demonstrating that exploring a single retraining phase of Iterative Magnitude Pruning (IMP) with varying hyperparameter configurations, such as batch ordering or weight decay, produces models that are suitable for averaging and share the same sparse connectivity by design. Averaging these models significantly enhances generalization performance compared to their individual components. Building on this idea, we introduce Sparse Model Soups (SMS), a novel method for merging sparse models by initiating each prune-retrain cycle with the averaged model of the previous phase. SMS maintains sparsity, exploits sparse network benefits being modular and fully parallelizable, and substantially improves IMP's performance. Additionally, we demonstrate that SMS can be adapted to enhance the performance of state-of-the-art pruning during training approaches.Comment: 9 pages, 5 pages references, 7 pages appendi

Knowledge representation and diagnostic inference using Bayesian networks in the medical discourse

For the diagnostic inference under uncertainty Bayesian networks are investigated. The method is based on an adequate uniform representation of the necessary knowledge. This includes both generic and experience-based specific knowledge, which is stored in a knowledge base. For knowledge processing, a combination of the problem-solving methods of concept-based and case-based reasoning is used. Concept-based reasoning is used for the diagnosis, therapy and medication recommendation and evaluation of generic knowledge. Exceptions in the form of specific patient cases are processed by case-based reasoning. In addition, the use of Bayesian networks allows to deal with uncertainty, fuzziness and incompleteness. Thus, the valid general concepts can be issued according to their probability. To this end, various inference mechanisms are introduced and subsequently evaluated within the context of a developed prototype. Tests are employed to assess the classification of diagnoses by the network

Somatische Mutationen im Gen des Epidermalen Wachstumsfaktor-Rezeptors bei nicht-kleinzelligen Bronchialkarzinomen und ihre Effekte auf die Signaltransduktions-Mediatoren Akt, Stat3 und MAPK

Neue Studien haben gezeigt, dass die Wirksamkeit der niedermolekularen EGFR-Antagonisten Gefitinib (Iressa®) und Erlotinib (Tarceva®) in der Therapie des nicht-kleinzelligen Bronchialkarzinom (NSCLC) auf Mutationen im EGFR-Gen zurückzuführen ist. Ziel dieser Arbeit war es daher, den Einfluss von EGFR-Mutationen auf die Aktivität des Rezeptors und seiner Signaltransduktionswege zu charakterisieren. Dazu wurden hier, zum ersten Mal die Aktivierungsmuster des EGFR und seinen drei wichtigsten Signaltransduktionskaskaden umfassend in NSCLC-Tumorresektaten analysiert. Das Verständnis der molekularbiologischen Pathomechanismen dieser Tumorsubgruppen ist für die Verbesserung vorhandener Tyrosinkinaseinhibitoren, Entwicklung neuer Therapiestrategien und der Patientenselektion von entscheidender Bedeutung. Zunächst wurden die Exone 18, 19 und 21 des EGFR von 67 NSCLC-Proben sequenziert. Insgesamt zeigten sich in 12 Fällen Mutationen im EGFR-Gen. Diese Mutationen traten bevorzugt in Frauen und ausschließlich in Adenokarzinomen auf. Anschließend wurden die funktionellen Konsequenzen dieser Mutationen auf den Aktivierungszustand des EGFR getestet. Die Aktivität des Rezeptors ist von der Phosphorylierung intrazellulärer Tyrosinreste abhängig, die mithilfe spezifischer Antikörper immunhistochemisch nachgewiesen wurde. Es zeigte sich, dass alle EGFR-Mutationen zu einer erhöhten EGFR-Aktivität führen. Interessanterweise konnten spezifische EGFR-Phosphorylierungsmuster in den Tumorresektaten identifiziert werden. Vor allem Tyr-992 und Tyr-1173 waren signifikant häufiger phosphoryliert. Da unterschiedliche Phosphorylierungsmuster verschiedene zelluläre Funktionen initiieren, wurde als nächstes die Aktivität der drei wichtigsten EGFR-Signaltransduktionskaskaden untersucht. Nur Akt, aber weder Stat3 noch MAPK war bei Patienten mit Mutationen im EGFR vermehrt phosphoryliert. In nicht-mutierten Tumoren wurde eine Induktion des MAPK Signalweges nach EGFR Tyr-992 Phosphorylierung beobachtet. Schließlich wurde mittels FISH-Analyse gezeigt, dass EGFR-Mutationen vermehrt EGFR-Amplifikationen aufweisen. Diese Ergebnisse identifizieren Eigenschaften von EGFR-mutierten NSCLC Proben die als Filterkriterien für die Indikation spezifischer Chemotherapien genutzt werden könnten, da die Effektivität von EGFR-Antagonisten mit aktivierenden Mutationen korreliert. Die hier beschriebenen molekularen Pathomechanismen sind auch für die Entwicklung von neuen Therapiestrategien von Bedeutung

Offline and Online Environments as Fields of Integrated Research Designs

Die zunehmende Nutzung von Online-Kommunikationskanälen vereinfacht nicht nur den alltäglichen, zwischenmenschlichen Austausch, sondern eröffnet auch der erziehungswissenschaftlichen Forschung neue Möglichkeiten. Gleichzeitig stehen Chancen wie der Reichweitenerhöhung von Forschungsaktivitäten auch Herausforderungen bspw. im Bereich der Validität gegenüber. Vor diesem Hintergrund geht der Beitrag der Frage nach, ob sich diese Nachteile durch die methodologisch fundierte Kombination von Offline- und Online-Umgebungen kompensieren lassen. Anhand eines Forschungsszenarios werden drei verschiedene Designs konzipiert, die auf genau diese Herausforderung eingehen. Dazu wird eine Mixed Methods Perspektive eingenommen, um verschiedene Möglichkeiten aufzuzeigen, die einzelne Schwächen der Methoden adäquat ausgleichen oder sogar Synergieeffekte erzielen.The increasing usage of online communication channels is not only simplifying the everyday interpersonal exchange of information, but also opens up new possibilities for the educational science research. Concurrently, the chances of increasing reach of research activities are in opposition to challenges, e.g. the field of validity. For these reasons, the article follows the questions whether these disadvantages can be compensated by methodologically rigorous combinations of offline and online environments. Based on a potential research scenario, three different research designs are devised to exactly address the aforementioned challenges. Thereto, a mixed methods perspective is used to display several possibilities that appropriately compensate specific weaknesses of the empirical methods or even achieve synergy effects

Offline and Online Environments as Fields of Integrated Research Designs

Die zunehmende Nutzung von Online-Kommunikationskanälen vereinfacht nicht nur den alltäglichen, zwischenmenschlichen Austausch, sondern eröffnet auch der erziehungswissenschaftlichen Forschung neue Möglichkeiten. Gleichzeitig stehen Chancen wie der Reichweitenerhöhung von Forschungsaktivitäten auch Herausforderungen bspw. im Bereich der Validität gegenüber. Vor diesem Hintergrund geht der Beitrag der Frage nach, ob sich diese Nachteile durch die methodologisch fundierte Kombination von Offline- und Online-Umgebungen kompensieren lassen. Anhand eines Forschungsszenarios werden drei verschiedene Designs konzipiert, die auf genau diese Herausforderung eingehen. Dazu wird eine Mixed Methods Perspektive eingenommen, um verschiedene Möglichkeiten aufzuzeigen, die einzelne Schwächen der Methoden adäquat ausgleichen oder sogar Synergieeffekte erzielen.The increasing usage of online communication channels is not only simplifying the everyday interpersonal exchange of information, but also opens up new possibilities for the educational science research. Concurrently, the chances of increasing reach of research activities are in opposition to challenges, e.g. the field of validity. For these reasons, the article follows the questions whether these disadvantages can be compensated by methodologically rigorous combinations of offline and online environments. Based on a potential research scenario, three different research designs are devised to exactly address the aforementioned challenges. Thereto, a mixed methods perspective is used to display several possibilities that appropriately compensate specific weaknesses of the empirical methods or even achieve synergy effects

Wissensrepräsentation und diagnostische Inferenz mittels Bayesscher Netze im medizinischen Diskursbereich

Für die diagnostische Inferenz unter Unsicherheit werden Bayessche Netze untersucht. Grundlage dafür bildet eine adäquate einheitliche Repräsentation des notwendigen Wissens. Dies ist sowohl generisches als auch auf Erfahrungen beruhendes spezifisches Wissen, welches in einer Wissensbasis gespeichert wird. Zur Wissensverarbeitung wird eine Kombination der Problemlösungsmethoden des Concept Based und Case Based Reasoning eingesetzt. Concept Based Reasoning wird für die Diagnose-, Therapie- und Medikationsempfehlung und -evaluierung über generischesWissen eingesetzt. Sonderfälle in Form von spezifischen Patientenfällen werden durch das Case Based Reasoning verarbeitet. Darüber hinaus erlaubt der Einsatz von Bayesschen Netze den Umgang mit Unsicherheit, Unschärfe und Unvollständigkeit. Es können so die gültigen allgemeinen Konzepte nach derenWahrscheinlichkeit ausgegeben werden. Dazu werden verschiedene Inferenzmechanismen vorgestellt und anschließend im Rahmen der Entwicklung eines Prototypen evaluiert. Mit Hilfe von Tests wird die Klassifizierung von Diagnosen durch das Netz bewertet.:1 Einleitung 2 Repräsentation und Inferenz 3 Inferenzmechanismen 4 Prototypische Softwarearchitektur 5 Evaluation 6 Zusammenfassun

Self-cleaning stainless steel surfaces induced by laser processing and chemical engineering

Nanostructured surfaces show a variety of beneficial macroscopic effects. The combination of hierarchic nanostructures with a suitable chemical surface composition allows for the fabrication of surfaces with interesting fluidic properties beyond such effects. This approach enables the specification of nano/microstructure and chemical composition independent of each other. Various hierarchical micro- and nanostructures can be realized by laser texturing of stainless steel surfaces with infrared picosecond laser. Simultaneously, the surface is activated for chemical processing. The surface can now be tuned by bonding of a self-assembled monolayer on the laser-treated surface by chemical treatment. This two-step functionalization process allows the for separated adjusting of the surface topography and chemical composition and thus for the well-defined setting of the surface properties. The fabrication of superhydrophobic surfaces with self-cleaning properties are performed that can be functionalized further by subsequent laser-irradiation. Furthermore, the long-time stability of the surface functionalization in relation to the impact chemicals or radiation was investigated

Suzie’s Dance: reliving dance through motion capture animation of photographs

‘Suzie's Dance' is a character driven documentary that explores the passions, life-force and sheer determination of a dancer  who, suddenly cut down by a debilitating physical condition that led her in a wheelchair for the rest of her life, continues to follow her dreams, while guiding others to believe in, practice and develop their owns one. This paper will describe the development of a section of the documentary that attempts reconstruct the dancer’s childhood and youth while she was dancing without using a wheelchair and when discussing her childhood and youth. No video footage exists of her dancing at this time only photographs. We worked to bring these photographs alive as an animation story / dance piece. This was done by motion capturing a performance by an able bodied dancer and applying it to these photographs so as to make them move. This is an important aesthetical element to cover the lack of footage in her past, and also an evocation of how memories and time can be constructed and can have an extended reality