A Comparison of Time Delay and Decreasing Prompt Hierarchy Strategies on the Acquisition of Microwave Cooking Skills

A report submitted by Barbara Niemeyer to the the Research and Creative Productions Committee in 1990 on persons with manifesting severe disabilities learning to perform tasks

Neural Scene Representations for 3D Reconstruction and Generative Modeling

With the increasing technologization of society, we use machines for more and more complex tasks, ranging from driving assistance to video conferencing, to exploring planets. The scene representation, i.e., how sensory data is converted to compact descriptions of the environment, is a fundamental property for enabling the success but also the safety of such systems. A promising approach for developing robust, adaptive, and powerful scene representations are learning-based systems that can adapt themselves from observations. Indeed, deep learning has revolutionized computer vision in recent years. In particular, better model architectures, large amounts of training data, and more powerful computing devices enabled deep learning systems with unprecedented performance, and they now set the state-of-the-art in many benchmarks, ranging from image classification, to object detection, to semantic segmentation. Despite these successes, the way these systems operate is still fundamentally different from human cognition. In particular, most approaches operate in the 2D domain, while humans understand that images are projections of the three-dimensional world. In addition, they often do not follow a compositional understanding of scenes, which is fundamental to human reasoning. In this thesis, our goal is to develop scene representations that enable autonomous agents to navigate and act robustly and safely in complex environments while reasoning compositionally in 3D. To this end, we first propose a novel output representation for deep learning-based 3D reconstruction and generative modeling. We find that, compared to previous representations, our neural field-based approach does not require 3D space to be discretized achieving reconstructions at arbitrary resolution with a constant memory footprint. Next, we develop a differentiable rendering technique to infer these neural field-based 3D shape and texture representations from 2D observations and find that this allows us to scale to more complex, real-world scenarios. Subsequently, we combine our novel 3D shape representation with a spatially and temporally continuous vector field to model non-rigid shapes in motion. We observe that our novel 4D representation can be used for various discriminative and generative tasks, ranging from 4D reconstruction to 4D interpolation, to motion transfer. Finally, we develop an object-centric generative model that can generate 3D scenes in a compositional manner and that allows for photorealistic renderings of generated scenes. We find that our model not only improves image fidelity but also enables more controllable scene generation and image synthesis than prior work while training only from raw, unposed image collections

Entwicklung und Einsatz eines EDV-basierten Informationssystems als digitale Patientenakte zur Qualitätssicherung und Optimierung der Arbeitsabläufe in der Strahlentherapie

Um die komplexen, multidisziplinären Arbeitsabläufe in einer strahlentherapeutischen Klinik in einem Softwareprogramm abzubilden ist eine genaue Prozessanalyse erforderlich. Die Aufgabe ist so umfangreich, dass sie nur in aufeinander abfolgenden Entwicklungsstufen vollzogen werden kann. Diese Stufen der Programmentwicklung entsprachen beim vorliegenden Projekt zunächst den unterschiedlichen Arbeitsbereichen der radioonkologischen Klinik. Begleitend zur Ausbildung des Autors dieser Dissertation als Assistenzarzt wurde für den jeweiligen Arbeitsplatz eine Umsetzung der Prozesse der täglichen Routine in das Softwareprogramm vorgenommen. Im ersten Entwicklungsabschnitt war eine Verwaltung stationärer und teilstationärer Patienten mit Zugriff auf ihre Diagnosen, Nebendiagnosen, onkologischen Verläufen und stationären Behandlungsverläufen umgesetzt geworden. Das Programm hatte ein Modul zur Verwaltung und Verschreibung von Chemotherapien erhalten und es konnten Kurzbriefe mit Medikamentenlisten generiert werden. Die stationären und teilstationären Patienten konnten von entsprechend berechtigten Nutzern von allen Arbeitsbereichen aus am PC-Arbeitsplatz eingesehen werden. Im zweiten Entwicklungsabschnitt wurden die onkologischen Ambulanzen eingebunden. Hierbei wurde zunächst ein geeignetes Terminmanagement etabliert und dann neben der Befundorganisation die Erstellung von Bestrahlungsverordnungen implementiert. Im dritten Entwicklungsabschnitt wurden die Bestrahlungsgeräte als Arbeitsbereiche implementiert. Neben dem Terminmanagement und der Fraktionserfassung wurden Programmteile zur Unterstützung von Neueinstellungen und Verifikation vorgesehen. Im vierten Entwicklungsabschnitt wurde der Arbeitsbereich der Planung in das Programm aufgenommen. Neben der Terminverwaltung wurde ein Softwaremodul zur Betrachtung von CT-Planungs- und Simulationsbildern umgesetzt. In weiteren Entwicklungsabschnitten wurde die Qualitätssicherung und wissenschaftliche Auswertungen unterstützt und schließlich die Arztbriefschreibung sowie die Erfassung von Daten für die Abrechnung mit den Krankenkassen im Programm eingebunden. Parallel zur Implementierung der o.g. Arbeitsbereiche im Onkologie Informationssystem ist die digitale Patientenakte als Kernstück der Software und Pendant zur Papierakte weiter entwickelt, angepasst und erweitert worden. Medizinische Behandlungspfade - sogenannte Pathways - waren in das Programm aufgenommen worden um leitlinienbasierte Arbeitsabläufe in der täglichen Routine zu unterstützen. Eine graphisch und interaktiv aufwändige Umsetzung dieser Pathways führte zum Erscheinungsbild eines im Programm integrierten multimedialen elektronischen Kurzlehrbuchs, welche das gesamte Projekt inhaltlich stimmig abgerundet hatte. Durch die eng an der klinischen Routine orientierte Umsetzung war eine praxisnahe Gestaltung der Software erfolgt. Ein stetig wachsender Anteil des Programmes konnten von Anfang an genutzt und bei der täglichen Arbeit eingesetzt werden. So waren neben der eigenen Erfahrung des Autors auch zahlreiche konstruktive Rückmeldungen der Anwender aus den verschiedenen Berufsgruppen, die in einer strahlentherapeutischen Klinik beschäftigt sind für den nachhaltigen Erfolg des Projektes mit verantwortlich. Während zunächst einzelne Arbeitsprozesse qualitativ und im Zeitbedarf optimiert werden konnten waren mit dem Fortschreiten der Programmentwicklung und der damit bedingten zunehmenden Datenaquise Synergie-Effekte festzustellen, die diverse Auswertungen für die Qualitätssicherung, Wissenschaft und zuletzt auch die Abrechnung möglich machten

NEWTON: Neural View-Centric Mapping for On-the-Fly Large-Scale SLAM

Neural field-based 3D representations have recently been adopted in many areas including SLAM systems. Current neural SLAM or online mapping systems lead to impressive results in the presence of simple captures, but they rely on a world-centric map representation as only a single neural field model is used. To define such a world-centric representation, accurate and static prior information about the scene, such as its boundaries and initial camera poses, are required. However, in real-time and on-the-fly scene capture applications, this prior knowledge cannot be assumed as fixed or static, since it dynamically changes and it is subject to significant updates based on run-time observations. Particularly in the context of large-scale mapping, significant camera pose drift is inevitable, necessitating the correction via loop closure. To overcome this limitation, we propose NEWTON, a view-centric mapping method that dynamically constructs neural fields based on run-time observation. In contrast to prior works, our method enables camera pose updates using loop closures and scene boundary updates by representing the scene with multiple neural fields, where each is defined in a local coordinate system of a selected keyframe. The experimental results demonstrate the superior performance of our method over existing world-centric neural field-based SLAM systems, in particular for large-scale scenes subject to camera pose updates

Neutron star-axion star collisions in the light of multimessenger astronomy

Axions are increasingly favoured as a candidate particle for the dark matter in galaxies, since they satisfy the observational requirements for cold dark matter and are theoretically well mo- tivated. Fluctuations in the axion field give rise to stable localised overdensities known as ax- ion stars, which, for the most massive, compact cases, are potential neutron star mimickers. In principle, there are no fundamental arguments against the multi-messenger observations of GW170817/GRB170817A/AT2017gfo arising from the merger of a neutron star with a neutron star mimicker, rather than from a binary neutron star. To constrain this possibility and better un- derstand the astrophysical signatures of a neutron star–axion star (NSAS) merger, we present in this work a detailed example case of a NSAS merger based on full 3D numerical relativity simula- tions, and give an overview of the many potential observables - ranging from gravitational waves, to optical and near-infrared electromagnetic signals, radio flares, fast radio bursts, gamma ray bursts, and neutrino emission. We discuss the individual channels and estimate to which distances current and future observatories might be able to detect such a NSAS merger. Such signals could con- strain the unknown axion mass and its couplings to standard baryonic matter, thus enhancing our understanding of the dark matter sector of the Universe

Production and secretion of functional SARS-CoV-2 spike protein in Chlamydomonas reinhardtii

The spike protein is the major protein on the surface of coronaviruses. It is therefore the prominent target of neutralizing antibodies and consequently the antigen of all currently admitted vaccines against SARS-CoV-2. Since it is a 1,273-amino acids glycoprotein with 22 N-linked glycans, the production of functional, full-length spike protein was limited to higher eukaryotes. Here we report the production of full-length SARS-CoV-2 spike protein – lacking the C-terminal membrane anchor – as a secreted protein in the prefusion-stabilized conformation in the unicellular green alga Chlamydomonas reinhardtii. We show that the spike protein is efficiently cleaved at the furin cleavage site during synthesis in the alga and that cleavage is abolished upon mutation of the multi-basic cleavage site. We could enrich the spike protein from culture medium by ammonium sulfate precipitation and demonstrate its functionality based on its interaction with recombinant ACE2 and ACE2 expressed on human 293T cells. Chlamydomonas reinhardtii is a GRAS organism that can be cultivated at low cost in simple media at a large scale, making it an attractive production platform for recombinant spike protein and other biopharmaceuticals in low-income countries