Comparison of different reliability analysis methods for a 2D morphodynamic numerical model of River Danube

River engineeringNumerical modelling in river engineerin

Diskrete Wachstumsmodi in synchroner kontinuierlicher Kultur von Mikroorganismen : Erweiterung eines Populations- und Zellzyklusmodelles

[no abstract

Diskrete Wachstumsmodi in synchroner kontinuierlicher Kultur von Mikroorganismen : Erweiterung eines Populations- und Zellzyklusmodelles

Wie vielfach in der Modellbildung vernachlässigt, besteht die Biomasse aus einzelnen Zellen, die in ihrer Masse zunehmen und sich anschließend bei Erreichen einer bestimmten Größe teilen. Dieser Vorgang wird als Zellzyklus bezeichnet. Die Untersuchungen beschäftigen sich mit dem Wachstumsverhalten von Mikroorganismen in Ruhrkesselreaktoren in kontinuierlicher Betriebsweise. Die einzelnen Zellen neigen hier unter gewissen Umgebungsbedingungen dazu, ihren Zellzyklus zu synchronisieren. Dieser als synchrone Kultur bezeichnete Wachstumszustand erlaubt es, die Wachstumseigenschaften in Abhängigkeit vom Zellzyklus zu beobachten. Dabei werden die tatsächlichen metabolen Stoffwechselpfade sichtbar. Zur mathematischen Beschreibung derartiger Prozesse dürfen weder die Zellzyklus- noch die Populationsstruktur vernachlässigt werden. Im stationären Zustand ist es mit Hilfe der Zellbilanz möglich, einen linearen Zusammenhang zwischen der Generationszeit und der mittleren Verdopplungszeit anzugeben. Dabei wird angenommen, dass die Generationszeiten der Zellen ganzzahligen Vielfachen der Periodenlänge entsprechen, um die Zellbilanz im stationären Fall zu erfüllen. Abhängig vom Verhältnis der Generationszeiten der einzelnen Zellklassen – dem Wachstumsmodus der Kultur – ergibt sich für eine feste Verdopplungszeit eine bestimmte Periodenlänge. Ziel des Projektes ist es, die Gültigkeit dieser Wachstumsmodi durch Experimente und dynamische Simulationen zu prüfen. Die hierzu notwendigen Experimente wurden am Institut für Mikrobiologie der Universität Hannover durchgeführt. Diese Arbeit beschäftigt sich mit der Implementierung und Anwendung eines dynamischen Modells, das sowohl ein Zellzyklus- als auch ein genealogisches Populationsmodell enthält. Die Klasseneinteilung nach Alter und Herkunft geht hierbei über die Unterscheidung von einer Mutter- und einer Tochterzellklasse hinaus. Der Lösung der partiellen Differentialgleichungen geht ein Vergleich mehrerer numerischer Verfahren voraus. Besondere Beachtung findet dabei ein explizit einzustellender Diffusionsterm. Die Diffusion ist ein Effekt, der der Synchronisation entgegenwirkt, die aufgrund stark unterschiedlicher Wachstumsraten im Verlauf des Zellzyklus entsteht. Die Zellen legen in einer ersten Phase Speicherstoffe an, die zum Abschluss des Zellzyklus aktiviert werden. Hierdurch ist es den Zellen möglich, den Zellzyklus weitgehend unabhängig von den Umgebungsbedingungen zu beenden. Die Simulationsergebnisse bestätigen die mit Hilfe der Zellbilanz gewonnenen Eigenschaften. Die Periodenlänge ändert sich in Abhängigkeit von der Verdünnungsrate und dem Wachstumsmodus. Andere Parameter haben keinen Einfluss, solange sie nicht infolge einer Verschiebung der Konkurrenzsituation zwischen den Zellklassen zu einem neuen Wachstumsmodus führen. Die Ergebnisse zeigen, dass die nach der Zellbilanz gültige Periodenlänge eine gute Approximation darstellt. Über die Eigenschaften des vereinfachten Modells hinaus ist das dynamische Modell in der Lage, auch die Initiierung der synchronen Kultur sowie den Moduswechsel zu beschreiben

SciTS: A Benchmark for Time-Series Databases in Scientific Experiments and Industrial Internet of Things

Time-series data has an increasingly growing usage in Industrial Internet of Things (IIoT) and large-scale scientific experiments. Managing time-series data needs a storage engine that can keep up with their constantly growing volumes while providing an acceptable query latency. While traditional ACID databases favor consistency over performance, many time-series databases with novel storage engines have been developed to provide better ingestion performance and lower query latency. To understand how the unique design of a time-series database affects its performance, we design SciTS, a highly extensible and parameterizable benchmark for time-series data. The benchmark studies the data ingestion capabilities of time-series databases especially as they grow larger in size. It also studies the latencies of 5 practical queries from the scientific experiments use case. We use SciTS to evaluate the performance of 4 databases of 4 distinct storage engines: ClickHouse, InfluxDB, TimescaleDB, and PostgreSQL

Reviewing GPU architectures to build efficient back projection for parallel geometries

Back-Projection is the major algorithm in Computed Tomography to reconstruct images from a set of recorded projections. It is used for both fast analytical methods and high-quality iterative techniques. X-ray imaging facilities rely on Back-Projection to reconstruct internal structures in material samples and living organisms with high spatial and temporal resolution. Fast image reconstruction is also essential to track and control processes under study in real-time. In this article, we present efficient implementations of the Back-Projection algorithm for parallel hardware. We survey a range of parallel architectures presented by the major hardware vendors during the last 10 years. Similarities and differences between these architectures are analyzed and we highlight how specific features can be used to enhance the reconstruction performance. In particular, we build a performance model to find hardware hotspots and propose several optimizations to balance the load between texture engine, computational and special function units, as well as different types of memory maximizing the utilization of all GPU subsystems in parallel. We further show that targeting architecture-specific features allows one to boost the performance 2–7 times compared to the current state-of-the-art algorithms used in standard reconstructions codes. The suggested load-balancing approach is not limited to the back-projection but can be used as a general optimization strategy for implementing parallel algorithms

A Heterogeneous FPGA/GPU Architecture for Real-Time Data Analysis and Fast Feedback Systems

We propose a versatile and modular approach for a real- time data acquisition and evaluation system for monitoring and feedback control in beam diagnostic and photon sci- ence experiments. Our hybrid architecture is based on an FPGA readout card and GPUs for data processing. To in- crease throughput, lower latencies and reduce overall system strain, the FPGA is able to write data directly into the GPU’s memory. After real-time data analysis the GPU writes back results back to the FPGA for feedback systems or to the CPU host system for subsequent processing. The communication and scheduling processing units are handled transparently by our processing framework which users can customize and extend. Although the system is designed for real-time capability purposes, the modular approach also allows stan- dalone usage for high-speed off-line analysis. We evaluated the performance of our solution measuring both processing times of data analysis algorithms used with beam instrumen- tation detectors as well as transfer times between FPGA and GPU. The latter suggests system throughputs of up to 6 GB/s with latencies down to the microsecond range, thus making it suitable for fast feedback systems

Visualisation of Ultrasound Computer Tomography Breast Dataset

Medical visualisation plays a vital role in diagnosing and detecting early symptoms. In particular, visualising the anatomy of breast model allows doctors or practitioners to identify first signs of the breast cancer. However, despite the advancement in visualisation techniques, most standard visualisation approaches in the medical field still rely on analysing 2D images which lack spatial information. In this paper, we present an interactive web-based 3D visualisation tool for ultrasound computer tomography (USCT) breast dataset. We base our implementation on the Web-based Graphics Language (WebGL) technology that utilises the GPU parallel architecture. The tool serves as a common platform among research collaborators to analyse and share findings on their dataset. We render the data using state-of-the-art algorithms of interactive computer graphics and produce results with quality comparable to the desktop application. Aside from that, our tool enables researchers to perform arbitrary view slicing, modality thresholding and multiple rendering modes. In the evaluation, our tool maintains an interactive frame rate above 30 fps on a standard desktop