A Holistic Comparative Analysis of Different Storage Systems using Levelized Cost of Storage and Life Cycle Indicators

AbstractIn this study, a detailed economic analysis is combined with an ecological analysis of electricity storage systems. On the economic side, a “Levelized Cost of Storage (LCOS)” analysis is conducted, which assesses the cost of stored electricity. The LCOS is determined for a specific case of a private household in combination with a PV system. On the ecological side a “Life Cycle Assessment” (LCA) is used to calculate the environmental impact of electricity storage as well as the CO2 abatement costs. In the parameterized LCA the energy generation process used to feed the storage system, the material and the energy demand during the life cycle of the storage options is considered. With the parameterized LCA approach, the ecologically most rational storage systems can be identified. Results show that PV storage systems at household level are an environmental friendly option to increase the self-consumption and will be economically attractive in about ten years

Orthorexic tendencies moderate the relationship between semi-vegetarianism and depressive symptoms

PURPOSE Vegetarianism and semi-vegetarianism (i.e., overly vegetarian diet with rare consumption of meat) have been repeatedly linked with depression. As the nature of this association is unclear, we explored whether orthorexic (i.e., pathologically healthful eating) tendencies and ecological/ethical motives to follow a vegetarian diet may moderate the relationship between (semi-)vegetarian diets and depressive symptoms. METHODS Five-hundred eleven adults (63.4% females; 71.2% omnivores, 19.2% semi-vegetarians, 9.6% vegetarians) completed the Patient Health Questionnaire (PHQ-9) questionnaire-measuring depressive symptoms-and the Düsseldorf Orthorexia Scale (DOS)-measuring orthorexic tendencies. Based on respective questions, participants were categorized as omnivores, semi-vegetarians, and vegetarians (including vegans) and were asked to indicate whether they chose their diet based on ecological/ethical motives. Moderation analyses were carried out with PROCESS. RESULTS Adjusted for age, sex, and body mass index, there was a statistically significant interaction effect between diet (omnivore vs. semi-vegetarianism vs. vegetarianism) and DOS scores when predicting PHQ depression scores. At low or medium DOS scores, diets did not differ in PHQ depression scores (all > 0.05). At high DOS scores, however, semi-vegetarians had higher PHQ depression scores than both omnivores (p = 0.002) and vegetarians (p < 0.001). The interaction between diet and ecological/ethical eating motives when predicting PHQ depression scores was not statistically significant (p = 0.41). CONCLUSION Semi-vegetarians with strong orthorexic tendencies show more depressive symptoms than omnivores and vegetarians. The complex nature of the relationship between vegetarianism and depression requires further investigation. LEVEL OF EVIDENCE III, case-control analytic studies

Building ProteomeTools based on a complete synthetic human proteome.

We describe ProteomeTools, a project building molecular and digital tools from the human proteome to facilitate biomedical research. Here we report the generation and multimodal liquid chromatography-tandem mass spectrometry analysis of \u3e330,000 synthetic tryptic peptides representing essentially all canonical human gene products, and we exemplify the utility of these data in several applications. The resource (available at http://www.proteometools.org) will be extended to \u3e1 million peptides, and all data will be shared with the community via ProteomicsDB and ProteomeXchange

GaSb-Photovoltaikzellen für die Thermophotovoltaik

Ziel dieser Arbeit war die Herstellung und Charakterisierung von Photovoltaikmodulen. Dabei wurden zwei unterschiedliche Typen von auf GaSb-basierten Photovoltaikzellen eingesetzt. Der eine Zelltyp basiert auf einer mittels metallorganischer Gasphasenepitaxie (MOVPE) epitaktisch gewachsenen Halbleiterstruktur (sog. �MOVPE-Zelle�). Der p-n Übergang des anderen Zelltyps, der sog. �Zn-diffundierten Zelle�, wurde durch Zn-Diffusion aus der Gasphase hergestellt. Es wurde gezeigt, dass durch die Präparation der GaSb-Oberfläche vor der Diffusion die Form des Zn-Dotierprofils bedeutend beeinflusst werden kann. Der Diffusionsmechanismus von Zn in GaSb ist bestimmt durch die Ga-Leerstellen und das Ga-Eigenzwischengitteratom. Die Form des Zn-Dotierprofils ist festgelegt durch die Konzentration der Ga-Leerstellen, deren Generation maßgeblich von der Zn-Konzentration an der Oberfläche abhängt. Diese Tatsache wurde genutzt, um die Form des Zn-Dotierprofils in gewünschter Weise zu manipulieren. Der Wirkungsgrad beider Zelltypen hinsichtlich eines Einsatzes in Thermophotovoltaiksystemen (TPV) wurde aus gemessenen Zellparametern abgeleitet. Ein Vergleich des Zellwirkungsgrads zeigt, dass die MOVPE-Zelle für die prognostizierten Einsatzbedingungen etwas besser abschneidet als die Zn-diffundierte Zelle. Eine genaue Untersuchung der Temperaturabhängigkeit der Zellparameter verdeutlicht die Bedeutung der Kühlung der Zellen in einem TPV-System, da bei steigender Zelltemperatur ein signifikanter Rückgang des Wirkungsgrads droht. Für die Simulation der MOVPE-Zelle wurden die benötigten Materialparameter vorgestellt und diskutiert. Fehlende und ungenaue Materialdaten vor allem der quaternären AlGaAsSb-Fensterschicht erschwerten eine präzise Beschreibung der PV-Zelle. Durch Variation der Beiträge der unterschiedlichen Rekombinationsmechanismen wurde der Einfluss der einzelnen Verlustmechanismen gezeigt. Aufgrund ihrer strukturellen Verschiedenheit verhalten sich die untersuchten Photovoltaikzellen bei Untersuchungen zur beschleunigten Alterung unterschiedlich. Unter dem Einfluss einer stark oxidierenden Umgebung zeigt die Zn-diffundierte Zelle eine deutlich bessere Stabilität als die MOVPE-Zelle, deren Oxidationsbeständigkeit vor allem durch eine Al-freie Fensterschicht erhöht werden könnte. Zusätzlich könnten beide Zelltypen auch von einem verbesserten Schutz des Zellrands profitieren. Unter hohen Stromdichten kann dagegen weder bei der Zn-diffundierten noch bei der MOVPE-Zelle ein nennenswerter Einfluss festgestellt werden. Die PV-Zellen wurden auf einem Substrat aus Aluminiumnitrid ohne signifikante Widerstandsverluste seriell zu einem Modul verschaltet. Durch eine genaue Charakterisierung der Module unter Laborbedingungen ist eine Vorhersage des Verhaltens der Module im TPV-System möglich. Hohe Stromdichten verursachen weder einen signifikanten Verlust des Modulwirkungsgrads noch eine Verschlechterung der Module bei langem Betrieb. Die Module sind daher für einen Einsatz in einem Thermophotovoltaikgenerator sehr gut geeignet

Towards Machine Learning on Large-Scale Biomedical Imaging Data with Reduced Annotation Requirements

Medizinische Bildgebung erfasst sowohl bekannte als auch latente Biomarker, die einen Hinweis auf morphologische und physiologische Veränderungen geben können. Die medizinische Bildverarbeitung umfasst unter anderem Methoden zur automatischen Detektion und Quantifikation von Biomarkern, die mit einem möglichen Krankheitsstatus korrelieren. Deep learning gehört zur Familie von State of the Art datengetriebenen Machine Learning Methoden aus dem Bereich künstliche Intelligenz, welche die Identifikation, Lokalisation und Quantifikation dieser Krankheitsmuster in Bildern mit hoher Genauigkeit ermöglichen. Das Training von Deep neural networks (DNNs) erfordert eine große Anzahl von Trainingsdaten. Genaue Modelle können dann trainiert werden, wenn annotierte Trainingsdaten - bestehend aus Bilddaten und zugehörigen Annotationen (sogenannte „Targetlabels“) - zur Verfügung stehen. Die Akquisition dieser Targetlabels ist zeitaufwändig und erfordert Fachwissen von klinischen Experten. In der medizinischen Bildverarbeitung stellt daher der Mangel von Annotationen ein häufig vorkommendes Problem dar. Das Hauptziel der vorliegenden Doktorarbeit bestand in der Entwicklung und Evaluierung von geeigneten automatischen Deep Learning Methoden, welche basierend auf biomedizinischen Bilddaten und eventuell vorhandener Annotationen trainiert werden, um mit hoher Genauigkeit Läsionen detektieren zu können. Der Fokus lag auf drei unterschiedlichen Machine Learning Problemstellungen, die für das Training neben den Bilddaten jeweils eine der folgenden Ground Truth Informationen zur Verfügung hatten. 1) Vollständig annotierte Daten: Die manuelle Detektion und Quantifikation von Biomarkern in medizinischen Bildern skaliert nur bedingt auf große Datenmengen. Daher werden dafür geeignete automatisierte Methoden benötigt. Die erste Methode wurde mithilfe überwachten Lernens - eine Methode, die voll annotierte Daten ausnützt - trainiert. Es wird gezeigt, dass diese Methode die automatische Detektion und Quantifikation von makulärer Flüssigkeit in OCT Bildern mit hoher Genauigkeit ermöglicht. Diese Methode repräsentiert die Baseline hinsichtlich Genauigkeit, die unter optimalen Bedingungen erreichbar ist. 2) „Schwach“ annotierte Daten: Fragestellungen in der medizinischen Bildverarbeitung auf biomedizinischen Bilddaten, zu denen keine zugehörigen Ground Truth Annotationen vorhanden sind, erfordern geeignete Methoden, die entweder auf den Bilddaten alleine trainiert werden können oder zusätzliche biomedizinische Daten nützen, die als Ersatz für die fehlenden Annotationen dienen können. Mit der zweiten Methode, die in dieser Doktorarbeit vorgestellt wird, präsentieren wir ein verbessertes schwach überwachtes Lernverfahren, das semantische Informationen aus den zu den Bilddaten gehörenden medizinischen Befunden nützt. Darin werden textuelle Beschreibungen von makroskopischen Veränderungen als Ersatz für die fehlenden Annotationen verwendet. 3) Trainingsdaten ohne Annotationen: Die dritte Methode präsentiert ein unüberwachtes Lernverfahren auf großen Datenmengen von nicht annotierten Daten, welches die Detektion von Anomalien durch das generative Modellieren von normalem anatomischem Aussehen ermöglicht. Die hier vorgestellten Methoden wurden jeweils auf zumindest einem der folgenden zwei Typen von biomedizinischen Bilddaten trainiert und evaluiert: auf CT Scans des Thorax, oder auf OCT Aufnahmen der menschlichen Retina. Wir zeigen, dass die vorgestellten medizinischen Bildverarbeitungsmethoden für die Detektion, Klassifikation und Segmentierung von Läsionen in medizinischen Bilddaten geeignet sind.Medical imaging captures known as well as latent imaging biomarkers that provide an indication for morphological or physiological changes. Medical image analysis approaches enable the detection and quantification of imaging biomarkers that correlate with disease status. Deep learning, a family of state-of-the-art data-driven machine learning techniques in the field of artificial neural networks, enables the identification, localization and quantification of those imaging patterns with high accuracy. Training of deep neural networks (DNNs) requires large amounts of training data. Accurate models can be trained when annotated training data is available, which comprises imaging data and corresponding annotations (target labels). Since the acquisition of annotations is time-consuming and requires the knowledge of biomedical experts, the lack of target labels is a frequently occurring problem in medical image analysis. The main purpose of this dissertation was to develop and evaluate suitable automated deep learning methods that can accurately detect lesions in biomedical imaging data by leveraging imaging data and possibly corresponding target labels. The focus was laid on three distinct machine learning problems, where imaging data is accompanied with one of the following types of associated ground truth information. 1) Fully annotated data: Since manual detection and quantification of biomedical imaging markers do not scale well to large amounts of data, suitable automated methods are needed. The first developed method was trained via supervised learning a method that leverages fully annotated data and was capable of automatically detecting and quantifying macular fluid in retinal optical coherence tomography (OCT) scans with high accuracy. This method represents the baseline approach in terms of achievable accuracy under optimal conditions. 2) Weakly annotated data: Medical image analysis problems on biomedical imaging data with missing manual ground-truth annotations require suitable models that can deal with unlabeled data or can leverage additional biomedical data sources as surrogate annotations. We propose an improved weakly supervised learning technique that leverages semantic information from medical reports that are linked to the imaging data. The textual descriptions of macroscopic visual alterations are used as surrogate annotations. 3) Unannotated data: The third method proposes unsupervised learning on large amounts of unlabeled data to model normal anatomical appearance for anomaly detection based on generative models. The proposed methods were trained and evaluated on at least one of two types of biomedical imaging data: chest computed tomography (CT) data or OCT data of the human retina. We demonstrate that the proposed medical image analysis methods are suitable for the detect, classification and segmentation of lesions in medical imaging data.Abweichender Titel laut Übersetzung der Verfasserin/des VerfassersArbeit an der Bibliothek noch nicht eingelangt - Daten nicht geprüftMedizinische Universität Wien, Diss., 2018(VLID)340382