University of Siegen
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Oberflächenmodifikation von B-/N-dotiertem Diamant für die elektrochemische Nitratreduktion
No full textNumerous diamond materials have been emerging as a critical material for various applications, due to their unique chemical, physical, and mechanical properties. Among them, conductive diamond films, in most cases doped diamond films (Dia) have been widely employed as electrodes for advanced electrochemical applications. Doping of diamond films refers to the introduction of foreign atoms such as boron, nitrogen, or phosphorus into the diamond lattice, leading to their altered electronic and structural characteristics. Of special interest, a co-doping process involves simultaneous incorporation of two or more dopants (e.g., boron and nitrogen), thus synergistically optimizing the diamond’s conductivity, electrochemical activity, and stability. These co-doped diamond films enhance charge transport, create additional active sites, and improve catalytic efficiency, enabling their broader applications in fields such as energy storage, pollutant degradation, and catalysis.
Different from (co-)doped diamond films, diamond composites (DCs) - comprise diamond and other components, thus offering unique opportunities to further leverage these advancements. They effectively combine the outstanding properties of diamond with those of its components, leading to extensive exploration and testing in mechanical, physical, chemical, and biomedical applications. This "1+1 > 2" strategy has proven to be highly efficient for designing and developing advanced diamond-based functional materials. Although DCs offer exceptional chemical and physical properties, the poor electrocatalytic performance of diamond-based electrodes, mainly due to limited active sites, presents a significant challenge.
In this context, this thesis addresses above issues by harnessing boron and nitrogen co-doped diamond (BNDD) composites, designing various interlayers and further adding surface modifications – the formation of DCs - to gain enhanced electrocatalytic activity and stability of these diamond materials, and exploring their electrochemical applicaitons in the fields of electrochemical energy storage (here supercapacitors and zinc batteries) and conversion (here electrocatalytic nitrate reduction reaction). This thesis firstly outlines the experimental techniques for synthesizing and characterizing these materials, including magnetron sputtering, electrodeposition, and microwave plasma-enhanced chemical vapor deposition. Its focus then shifts to the preparation and characterization of BDDD films and their composites, including BNDD/Metal/Si, Cu2O@CNF-BNDD (CNF = carbon nano fibers), and partially covered BNDD/Ti/Si. Detailed methods for analyzing the morphology, surface chemistry, and electrochemical performance of these films are discussed, along with their electrochemical applications such as supercapacitor formation, catalytic nitrate reduction and its integration with electrochemical methyl orange (MO) degradation using BNDD films, and Zn-nitrate batteries. The details of these contents are described as follows.
In the first experimental system, the BNDD films were grown on a Si substrate with/without Ti and Ta interlayers, resulting in the fabrication of BNDD/Si, BNDD/Ti/Si, and BNDD/Ta/Ti/Si electrodes. After they were characterized using microscopies, spectroscopies, electrochemical techniques, and density functional theory (DFT) simulations, the relationship between their composition, interfacial structure, charge transport, and electrochemical properties was investigated. The BNDD/Ta/Ti/Si electrodes demonstrated faster electron transfer rates and lower resistances for redox probes compared to other diamond electrodes. The formation of TaC facilitated carrier tunneling and increased the concentration of electrically active defects, enhancing its electrochemical performance. As a case study, the BNDD/Ta/Ti/Si electrode was employed as a capacitor electrode to construct a redox-electrolyte-based supercapacitor. This section highlights the importance of interlayer composition and its impact on charge transfer and relevant electrochemical performance of co-doped diamond films, in other worlds how a tailored interlayer design can unlock new capabilities of co-doped diamond (e.g., BNDD) films.
In the second experimental system, the BNDD surface was functionalized with carbon nanofibers (CNF) and further with Cu2O. The resultant Cu2O@CNF-BNDD composite was introduced as an efficient electrocatalyst for the electrochemical nitrate reduction reaction (NO3RR). This composite has unique properties of BNDD films, CNFs and Cu2O. For example, the BNDD films have a wider electrochemical potential window that suppresses the competing hydrogen evolution reaction (HER), resulting in a high NO3RR faraday efficiency. The CNFs grown on the BNDD surface regulate the sp2 content, enhancing electrical conductivity and electrochemical activity. Furthermore, the Cu2O catalyst donates electrons to the lowest unoccupied π* orbital of NO3-, making it highly effective for NO3RR. As revealed in DFT calculations, the d-band center of Cu 3d orbitals of reconstructed Cu NPs is shifted to −2.47 eV, balancing the adsorption of nitrogen-contained intermediates, and reducing the overpotential of NO3RR from 1.11 eV to 0.15 eV. Taking the advantage of a eight-electron nitrate-to-ammonia reaction and the exceptional activity of Cu2O@CNF-BNDD, a Zn-nitrate battery system was further proposed, where dual functionality was offered by using NO3RR-generated electrons for both electricity production and ammonia generation. This strategy simultaneously degrades nitrate pollutants and produces valuable chemicals.
In the third experimental system, the sluggish oxygen evolution reaction (OER) was proposed to be replaced with a fast photo-electrocatalytic oxidation reaction of methyl orange (MO) with an aim to address the slow kinetics of the eight-electron NO3RR. In such an integrated system, the anodic MO degradation reaction occurring on a BNDD/Ti/Si electrode provides electrons, while the cathodic reaction performed on a Cu2O/CNF-BNDD cathode reduces nitrate to ammonia. Comprehensive characterization of these composite electrodes demonstrates their impact on electron transfer and electrochemically active surface area for both processes. This "three birds with one stone" strategy not only degrades nitrate pollutants and produces valuable chemicals, but also degrades dye molecules, providing a framework for viable NO3RR and waste degradation processes.
In summary, this thesis provides new insights into the design and optimization of BNDD films and their composites for some potential electrochemical energy storage and conversion applications. By enhancing active sites and modifying surface structure of BNDD films, this thesis proves the great appeal of co-doped diamond films and their composite in the aspects of electrochemical energy storage, pollutant degradation, and electrocatalysis, boosting future developments in the synthesis, characterization and electrochemical applications of various diamond materials and related devices
Integration hybrider Wissensgraphmodelle zur Echtzeit-Entscheidungsunterstützung in der medizinischen Notfallversorgung
No full textIn reference to IEEE copyrighted material which is used with permission in this thesis, the IEEE does not endorse any of University of Siegen’s products or services. Internal or personal use of this material is permitted. If interested in reprinting/ republishing IEEE copyrighted material for advertising or promotional purposes or for creating new collective works for resale or redistribution, please go to http://www.ieee.org/publications_standards/publications/rights/rights_link.html to learn how to obtain a License from RightsLink.In today’s technological world, data collection, preservation and transfer has become one of the most important means of means of interpreting information and gaining knowledge from it. Particularly in modern medicine, medical data, which is collected through various technological means, such as smartwatches, tablets, medical devices and through the input of medical personnel into various software solutions, are essential for providing effective and patient-oriented medical treatment. However, this life-saving information is fragmented across different platforms and areas (homes, hospitals, doctors) and cannot be consolidated for further treatment. This lack of access to important external knowledge sources, such as clinical trials and cutting-edge research, leads to incomplete utilization of the available potential. This data could support medical staff in providing a coherent and rapid basis for decision-making based on personal data. This plays a particularly important role in rescue operations. In the short time available to the rescue service, the new knowledge about the situation, the patient Medical vital signs such as blood pressure, ECG and heart rate help to classify the patient on site and treat them correctly. Technical solutions could help here by using hybrid knowledge models to bundle medical knowledge and use artificial intelligence to provide support in decision-making for rescue personnel.
This thesis deals with the design of an innovative hybrid knowledge graph model for the integration of (non-) medical medical knowledge into a knowledge graph developed for medicine. The aim is to use intelligent knowledge fusion methods to integrate different knowledge sources (e.g. historical data, vital parameters), to enable more efficient, evidence-based patient treatment to make them usable and thus reduce the complexity of combining them. In the long term, the digital twin is to be used as a knowledge model, to combine knowledge streams and formulate new findings (with the help of DT services). This can initiate a knowledge reform in medicine medical knowledge, whereby distributed medical expertise accumulates added value for patients patients, medical staff and society.In der heutigen technologischen Welt ist die Datensammlung, -erhaltung und - übertragung einer der wichtigsten Mittel geworden, um Informationen zu interpretieren und daraus formulierte Erkenntnisse zu gewinnen. Vorallem in der modernen Medizin sind medizinische Daten, welche durch diverse technologische Mittel, wie Smartwatches, Medizinprodukte und durch medizinisches Personal manuell eingetrage Daten, essentiell um eine medizinische Behandlung wirkungsvoll und patienten-orientiert zu leisten. Jedoch sind diese lebensrettenden Informationen auf verschiedenen Plattformen und Bereiche (Häuslichkeit, Krankenhäuser, Ärzte) fragmentiert und können nicht konsolidiert zu weiteren Behandlungen zugezogen werden. Dieser mangelnde Zugang zu wichtigen externen Wissensquellen, wie unter anderem klinischen Studien und modernster Forschung, führt zur unvollständigen Nutzung des vorhanden Potentials. Dabei könnten diese Daten dabei unterstützen medizinischem Personal kohärente und schnelle Entscheidungsgrundlagen auf Basis personenbezogener Daten zur Verfügung zu stellen.
Vor allem bei Rettungseinsätzen, spielt dies eine besondere Rolle. In der kurzen Zeit, die dem Rettungsdienst zur Verfügung steht, muss das neue Wissen über die Situation, den Patienten und den Datenflüssen geformt und zu einer gesundheitsfördernden Maßnahme formuliert werden. Hierbei unterstützen medizinische Vitalparameter, wie Blutdruck, EKG und Herzfrequenz den Patienten vor Ort einzuordnen und richtig zu behandeln. Technische Lösungen könnten hier Abhilfe schaffen, indem diese hybride Wissensmodelle nutzen, um das medizinische Wissen zu bündeln und durch die Anwendung von künstlicher Intelligenz eine Unterstützung in der Entscheidungsfindung für das Rettungspersonal zu ermöglichen.
Diese Arbeit beschäftigt sich mit dem Entwurf eines hybriden Wissensgraphmodells zur Integration von (nicht-) medizinischen Wissen in einen für die Medizin entwickelten Wissensgraph. Ziel ist es, durch intelligente Methoden der Wissensfusion, verschiedene Wissensquellen (z.B. historischen Daten, Vitalparametern) zu integrieren, um eine effizientere, evidenzbasierte Patientenbehandlung zu ermöglichen und um dadurch diese nutzbar zu machen und daraus folgend die Komplexität der Vereinigung der Quellen zu reduzieren. Dabei soll langfristig der Digitale Zwilling als Wissensmodell genutzt werden, um Wissensströme zu vereinen und neue Erkenntnisse zu formulieren. Dadurch kann eine Wissensreform in der Medizin eingeleitet werden, wodurch verteile medizinische Expertise akkumuliert einen Mehrwert für den Patienten, dem medizinischen Personal und der Gesellschaft bilden kann
Ad fontes. Neue Perspektiven für die Quellenarbeit im Geschichtsunterricht
No full textQuellen sind zentraler Gegenstand der historischen Forschung und des Geschichtsunterrichts. Der Band bietet innovative Zugänge zu bekannten Quellengattungen und stellt für den Geschichtsunterricht neue Quellen vor. In ausführlichen Unterrichtsentwürfen sowie knappen didaktischen Kommentaren werden Möglichkeiten aufgezeigt, wie sich die neuen Perspektiven und Quellen im Geschichtsunterricht umsetzen lassen
Umkehr der Beweislast
No full textAls zentraler Begriff des SFB 1472 Transformationen des Populären beschreibt die Umkehr der Beweislast den Übergang von einer ‚high‘/‚low‘- hin zu einer ‚populär‘/‚nicht-populär‘-Axiologie. Was sich zuvor als Hochkultur legitimieren konnte, gerät in einem an Beachtungserfolgen orientierten System unter Druck. Popularität wird so zu einer Ressource, die Bewertungsmaßstäbe ergänzen oder herausfordern kann. Fünf Fallstudien aus verschiedenen Fachbereichen sollen dies konkretisieren: von der Schiller-Nicolai-Debatte im 18. Jahrhundert über die Popliteratur um 2000 bis hin zu digitalen Plattformen wie dem offiziellen Perry Rhodan-Forum, digitaler Literatur auf der Social-Reading-Plattform Wattpad oder Instagram als Ort für Bürgermeister:innenkommunikation. Es zeigt sich, dass Popularität bestehende Hierarchien nicht ablöst, sondern sie in neue Bewertungsregime überführt. Dabei umfasst die Umkehr der Beweislast dynamische Prozesse, die qualitative und quantitative Ansätze zusammenführen können. Eine multiperspektivische Analyse ist daher nötig, um Machtstrukturen, Legitimations- und Bewertungsmechanismen sowie die Rolle der jeweiligen agierenden Akteur:innen zu erfassen.Umkehr der Beweislast (reversal of the burden of proof), a central term of the CRC 1472 Transformations of the Popular, describes the shift from an axiological framework of asymmetrical ‘high’/‘low’ semantics to a distinction between ‘popular’ and ‘non-popular’. What used to be validated through its affiliation to high culture may face new pressures to legitimize itself in a system focused on being noticed by many. Popularity thus functions as a resource that can enhance or challenge evaluation standards. This is illustrated and concretized through five case studies: from the Schiller-Nicolai debate in the 18th century, to Popliteratur around 2000, and digital platforms such as the official Perry Rhodan forum, the social-reading-platform Wattpad, or Instagram as a space for local political communication. It indicates that popularity does not replace existing hierarchies but rather creates tensions between ‘high’ and ‘low’ in new regimes of valuation and valorization. The Umkehr der Beweislast describes dynamic processes that combine qualitative and quantitative approaches. Therefore, a multi-perspective analysis is crucial for understanding power structures as well as legitimization and evaluation mechanisms
Rolle des öffentlichen Raums in der deliberativen öffentlichen Sphäre: Der Fall Indien
No full textThis thesis examines the role of public space in the functioning of the public sphere within deliberative democracy, with a special focus on the Indian context. While much of the existing literature on deliberative democracy elaborates on its social requirements – the public sphere, its physical requirements – public space, have been largely overlooked. The contemporary public sphere primarily operates in a virtual environment through print and electronic media technologies in an increasingly globalized and virtually interconnected world. Despite its predominantly virtual existence, physical places that facilitate in-person deliberations still form a crucial aspect of a functioning public sphere. Academic scholarship on the topic undermines the physical needs of deliberative democracy. The thesis addresses this gap by analyzing how public spaces facilitate deliberative processes in this model of democracy and fulfill the limitations of the bourgeois public sphere and deliberative democracy. The thesis employs the methodology of rational reconstruction conceptualized by Jürgen Habermas (1989). This approach combines theoretical frameworks with empirical research by using the literature review method that sources data from books, journal articles, legal documents, and government websites. Drawing on the theoretical concepts of deliberative democracy, the public sphere, and public space, the study investigates how these elements interconnect and contribute to the workings of deliberative democracy. The empirical analysis of the Indian case illustrates the extent to which these Western theoretical frameworks remain applicable within the context of a developing country of the Global South. In particular, the thesis examines the case of India’s Right to Information (RTI) anti-corruption grassroots social movement, which spanned across a period of 17 years from 1989 to 2005. During this movement, key actors extensively utilized public spaces to facilitate deliberative democratic processes and promote the public demand for transparent and accountable state governance, highlighting the significant role of physical places in operationalizing deliberative democracy at a grassroots level. The thesis provides a comprehensive understanding of the relationship between the public sphere and public space within deliberative democracy. It concludes that accessible physical places are a vital component of an inclusive and participatory public sphere, which is necessary for fostering a healthy deliberative democracy.Diese Arbeit untersucht die Rolle des öffentlichen Raums für das Funktionieren der Öffentlichkeit innerhalb der deliberativen Demokratie, mit besonderem Schwerpunkt auf dem indischen Kontext. Während ein Großteil der vorhandenen Literatur zur deliberativen Demokratie auf ihre sozialen Anforderungen eingeht – die Öffentlichkeit, ihre physischen Anforderungen – wurde der öffentliche Raum weitgehend übersehen. Die zeitgenössische Öffentlichkeit agiert in einer zunehmend globalisierten und virtuell vernetzten Welt hauptsächlich in einer virtuellen Umgebung durch Print- und elektronische Medientechnologien. Trotz ihrer überwiegend virtuellen Existenz bilden physische Orte, die persönliche Beratungen ermöglichen, nach wie vor einen entscheidenden Aspekt einer funktionierenden Öffentlichkeit. Die akademische Forschung zu diesem Thema untergräbt die physischen Bedürfnisse der deliberativen Demokratie. Die Dissertation befasst sich mit dieser Lücke, indem sie analysiert, wie öffentliche Räume deliberative Prozesse in diesem Demokratiemodell erleichtern und die Grenzen der bürgerlichen Öffentlichkeit und der deliberativen Demokratie erfüllen. Die Dissertation verwendet die von Jürgen Habermas (1989) konzipierte Methodik der rationalen Rekonstruktion. Dieser Ansatz kombiniert theoretische Rahmenkonzepte mit empirischer Forschung, indem er die Methode der Literaturrecherche verwendet, die Daten aus Büchern, Zeitschriftenartikeln, Rechtsdokumenten und Regierungswebsites heranzieht. Ausgehend von den theoretischen Konzepten der deliberativen Demokratie, der Öffentlichkeit und des öffentlichen Raums untersucht die Studie, wie diese Elemente miteinander verbunden sind und zur Funktionsweise der deliberativen Demokratie beitragen. Die empirische Analyse des indischen Falls veranschaulicht, inwieweit diese westlichen theoretischen Rahmenbedingungen im Kontext eines Entwicklungslandes des globalen Südens anwendbar bleiben. Insbesondere untersucht die Dissertation den Fall der indischen Anti-Korruptions-Basisbewegung Right to Information (RTI), die sich über einen Zeitraum von 17 Jahren von 1989 bis 2005 erstreckte. Während dieser Bewegung nutzten die Hauptakteure öffentliche Räume ausgiebig, um deliberative demokratische Prozesse zu ermöglichen und die öffentliche Forderung nach einer transparenten und rechenschaftspflichtigen Staatsführung zu fördern, was die bedeutende Rolle physischer Orte bei der Umsetzung der deliberativen Demokratie auf Graswurzelebene hervorhebt. Die Dissertation vermittelt ein umfassendes Verständnis der Beziehung zwischen dem öffentlichen Raum und dem öffentlichen Raum innerhalb der deliberativen Demokratie. Sie kommt zu dem Schluss, dass zugängliche physische Orte ein wesentlicher Bestandteil eines integrativen und partizipativen öffentlichen Raums sind, der für die Förderung einer gesunden deliberativen Demokratie notwendig ist
Anpassung verteilter sicherheitskritischer zeitgesteuerter Systeme mittels maschinellem Lernen
No full textAdaptation can be achieved by adjusting schedules to change the distribution of tasks among the available resources, avoiding failed resources, or accounting for slack within schedules. Metascheduling can be utilised in Time-Triggered Systems (TTS) to realise adaptation. However, metaschedulers encounter the problems of state explosion, storage limitations, and runtime issues when dealing with a high number of tasks. The objective of this thesis is to introduce a metascheduling model that utilises Machine Learning (ML) to generate modified schedules in real-time. Consequently, there is no longer a need to store the extensive collections of schedules produced by a meta-scheduler. Furthermore, real-time adaptation is enhanced by producing compact, compatible models for run-time execution. This thesis conducts a study, analysis, modelling, comparison, and implementation of Machine Learning (ML) based meta-scheduling algorithms focusing on multi-core safety-critical TTS. The motivation for adaptation in TTS is to achieve enhanced energy efficiency, perform fault recovery, and adjust to varying environmental conditions.
This study examined different types of machine learning models. The models used in this study include Graph Neural Networks (GNN), Encoder/Decoder Neural Networks (E/D NN), Artificial Neural Networks (ANN), Random Forest Classifiers (RFC), and Reinforcement Learning (RL) algorithms. The performance and complexity of the previously mentioned ML algorithms were tested in assigning temporal and spatial allocation aspects of the meta-scheduling problem. Additionally, comparisons were made with heuristic algorithms commonly used in literature for the purpose of comparison. The significance of this study is that the suggested method offers a way to balance the storage capacity of the multi-core safety-critical TTS with the number of schedules for each adaptation scenario. This is achieved by utilising a conventional meta-scheduler with a Genetic Algorithm (GA) to generate appropriate datasets for training. Three datasets were primarily produced with an emphasis on workload (operation load across processing units), makespan, and energy usage.
The suggested ML architecture has the capability to handle a wide range of scenarios without requiring the storage of schedules. In addition to increasing adaptation capacity, as ML models are capable of adjusting to new situations that were not part of the training dataset.
Moreover, permitting online operation (real-time execution) of the RL algorithm provides an extra layer for adaptation as it continues to enhance the decision making process of allocating resources with time.
The thesis is part of a research project that targets a solution to the conventional metaschedulers' problems: state-space explosion and runtime inefficiency by implementing the previously mentioned ML models in a hardware simulated environment designed to mimic the hardware difficulties of a multi-core safety-critical TTS. It compares the performance parameters of several algorithms as well, enabling the selection of the ideal model for each certain case depending on the required performance and hardware resource consumption. The results indicated that the GNN-based model exhibited superior accuracy and performance in predicting temporal allocations. The RL-based approach demonstrated remarkable adaptability and continuous improvement in real-time scheduling scenarios. The ANN and RFC models also performed robustly, offering substantial computational efficiency and reduced energy consumption compared to traditional heuristic methods. The integration of the GA for dataset generation enhanced the training process, resulting in highly optimised and reliable models.
Additionally, the experimental results highlighted that the ML models effectively balance the trade-offs between workload, makespan, and energy consumption, providing a versatile solution adaptable to various operational demands. Overall, the proposed framework not only addresses the limitations of traditional metaschedulers but also sets a new standard for adaptive, efficient, and scalable scheduling in multi-core safety-critical TTS.Adaptivität in eingebetteten Systemen kann durch die Anpassung von Zeitplänen erreicht werden, um die Verteilung der Tasks auf die verfügbaren Ressourcen zu ändern, ausgefallene Ressourcen zu vermeiden oder Lücken in den Zeitplänen zu berücksichtigen. Metascheduling kann in zeitgesteuerten Systemen (Time-Triggered Systems, TTS) eingesetzt werden, um die Adaptivität zu realisieren. Allerdings stoßen Metascheduler bei einer großen Anzahl von Aufgaben auf das Problem der Zustandsexplosion, der Speicherbegrenzung und der Laufzeitprobleme. Ziel dieser Arbeit ist es, ein Metascheduling-Modell einzuführen, das maschinelles Lernen (ML) einsetzt, um modifizierte Zeitpläne in Echtzeit zu generieren. Folglich besteht keine Notwendigkeit mehr, die umfangreichen Sammlungen von Zeitplänen zu speichern, die von einem Meta-Scheduler erzeugt werden. Außerdem wird die Echtzeitanpassung durch die Erstellung kompakter, kompatibler Modelle für die Laufzeitausführung verbessert. In dieser Arbeit werden auf maschinellem Lernen (ML) basierende Meta-Scheduling-Algorithmen untersucht, analysiert, modelliert, verglichen und implementiert, wobei der Schwerpunkt auf sicherheitskritischen Multicore-TTS liegt. Die Motivation für die Anpassung in TTS besteht darin, eine verbesserte Energieeffizienz zu erreichen, eine Fehlerbehebung durchzuführen und sich an unterschiedliche Umgebungsbedingungen anzupassen. wurden verschiedene Arten maschineller Lernmodelle untersucht. Zu den in dieser Studie verwendeten Modellen gehören Graph Neural Networks (GNN), Encoder/Decoder Neural Networks (E/D NN), Artificial Neural Networks (ANN), Random Forest Classifiers (RFC) und Reinforcement Learning (RL) Algorithmen. Die Leistung und Komplexität der zuvor genannten ML-Algorithmen wurden bei der Zuweisung von zeitlichen und räumlichen Zuordnungsaspekten des Meta-Scheduling-Problems getestet. Darüber hinaus wurden Vergleiche mit heuristischen Algorithmen angestellt, die in der Literatur üblicherweise zum Vergleich verwendet werden. Die Bedeutung dieser Studie liegt darin, dass die vorgeschlagene Methode eine Möglichkeit entsteht, die Speicherkapazität des sicherheitskritischen Multi-Core-TTS mit der Anzahl der Zeitpläne für jedes Anpassungsszenario in Einklang zu bringen. Dies wird erreicht, indem ein konventioneller Meta-Scheduler mit einem genetischen Algorithmus (GA) verwendet wird, um geeignete Datensätze für das Training zu erzeugen. In erster Linie wurden drei Datensätze erstellt, wobei der Schwerpunkt auf der Arbeitslast (Betriebslast über die Verarbeitungseinheiten), der Zeitspanne und dem Energieverbrauch lag.
Die vorgeschlagene ML-Architektur ist in der Lage, ein breites Spektrum von Szenarien zu bewältigen, ohne dass die Speicherung von Zeitplänen erforderlich ist. Zusätzlich zur Erhöhung der Anpassungsfähigkeit sind ML-Modelle in der Lage, sich an neue Situationen anzupassen, die nicht Teil des Trainingsdatensatzes waren. Darüber hinaus bietet die Möglichkeit, den Algorithmus des Reinforcement Learning (RL) online (in Echtzeit) auszuführen, eine zusätzliche Ebene für die Anpassung, da der Entscheidungsprozess der Ressourcenzuweisung mit der Zeit verbessert wird.
Die Dissertation ist Teil eines Forschungsprojekts, das eine Lösung für die Probleme herkömmlicher Metascheduler anstrebt: Explosion des Zustandsraums und Laufzeitineffizienz durch die Implementierung der zuvor erwähnten ML-Modelle in einer Hardware-Simulationsumgebung, die die Hardware-Schwierigkeiten eines sicherheitskritischen Multicore-TTS nachahmen soll. Es werden auch die Leistungsparameter verschiedener Algorithmen verglichen, was die Auswahl des idealen Modells für jeden Fall in Abhängigkeit von der erforderlichen Leistung und dem Verbrauch von Hardwareressourcen ermöglicht. Die Ergebnisse zeigen, dass das GNN-basierte Modell eine höhere Genauigkeit und Leistung bei der Vorhersage der zeitlichen Zuweisungen aufweist. Der RL-basierte Ansatz zeigte eine bemerkenswerte Anpassungsfähigkeit und kontinuierliche Verbesserung in Echtzeit-Planungsszenarien. Die ANN- und RFC-Modelle zeigten ebenfalls eine robuste Leistung und boten im Vergleich zu den traditionellen heuristischen Methoden eine beträchtliche Berechnungseffizienz und einen geringeren Energieverbrauch. Die Integration von GA für die Datensatzerstellung verbesserte den Trainingsprozess und führte zu hoch optimierten und zuverlässigen Modellen.
Darüber hinaus zeigten die experimentellen Ergebnisse, dass die ML-Modelle die Kompromisse zwischen Arbeitslast, Zeitspanne und Energieverbrauch effektiv ausgleichen können und eine vielseitige Lösung bieten, die sich an verschiedene operationale Anforderungen anpassen lässt. Insgesamt überwinden die vorgeschlagenen Techniken nicht nur die Einschränkungen traditioneller Metascheduler, sondern setzten auch einen neuen Standard für adaptives, effizientes und skalierbares Scheduling in sicherheitskritischen Multicore-TTS
Teaching methods in higher education from A to Z
No full textDiese Sammlung bietet eine Übersicht verschiedener hochschuldidaktischer Methoden. Alle Beiträge sind nach folgenden Kriterien zusammengefasst: Schwierigkeitsgrad (Einfach / Mittel / Hoch), geschätzter Zeitaufwand pro Anwendung und empfohlene Gruppengröße. Zu jeder Methode finden Sie zudem weiterführende Links und Hinweise auf passende Tools.This collection provides an overview of various teaching methods that can be used in higher education. All entries are summarised according to the following three criteria: level of difficulty (easy, medium or difficult), estimated duration of use and recommended group size. Additional links and references to relevant tools are also provided for each method
Studien zu Memristoren und Fehlanpassungen : Schaltverhalten, Herstellung, optische Anwendung und Toleranz in FPUT-Systemen
No full textInspired by biological neural networks, neuromorphic computing has emerged as a promising alternative to conventional architectures, which increasingly struggle to meet the needs of low power consumption, parallel processing, and real-time operation. The realisation of neuromorphic systems requires new types of devices, which have the capability of simultaneously storing and processing information. It is, however, not easily available from conventional Complementary Metal-Oxide-Semiconductor (CMOS)-based technologies. Memristor is a promising candidate for such systems, owing to its synapse-like, tunable resistance states and compatibility with CMOS technology. This cumulative dissertation investigates the fabrication, characterisation, and integration of memristor for neuromorphic and optical applications. For practical integration, the materials and fabrication techniques have been selected to be compatible with standard CMOS technology. The work first focuses on understanding the bidirectional switching behaviour of individual redox-based memristors and examines how the dielectric layer thickness influences device performance. Following these, a experimental realisation of an intelligent photodetector is achieved, which integrates a photodiode with a memristor to enable adaptive passive quenching. Meanwhile, a CMOS-compatible photodiode operating in Geiger mode is also designed for this purpose. Furthermore, this dissertation explores the Fermi–Pasta–Ulam–Tsingou (FPUT) system under mismatched condition, thereby addressing the theoretical foundations for building a nonlinear system with mismatch. Tolerance effects are analysed using Monte Carlo simulations, and a method is proposed to recover the energy recurrence behaviour despite such variability. This dissertation includes five peer-reviewed journal and conference papers that combine numerical and experimental research. Through the co-design of novel devices and non-linear systems, these works collectively lay the foundation for the future development of neuromorphic systems
Von der Vision zur Realität - Theorien und Perspektiven einer Smart City Transformation
No full textDie fortschreitende Urbanisierung und die damit verbundenen komplexen Herausforderungen (u.a. in den Bereichen Nachhaltigkeit, Partizipation und Organisation) machen die Transformation von Städten zu Smart Cities unabdingbar. Diese kumulative Dissertation legt eine umfassende Analyse dieser Dimensionen vor und bündelt Erkenntnisse aus 16 Forschungsarbeiten.
Aus den Ergebnissen geht hervor, dass nachhaltige Innovationen nur dann Wirkung entfalten, wenn Bürger:innen frühzeitig informiert und aktiv eingebunden werden. Ebenso wird deutlich, dass neue Formen von Führung und Zusammenarbeit notwendig sind, um soziale Kohäsion auch im digitalen Raum zu sichern. Schließlich macht die Untersuchung deutlich, dass erfolgreiche Smart City Transformationen flexible organisatorische Strukturen benötigen, die kommunale Verwaltung, lokale Wirtschaft und Zivilgesellschaft gleichermaßen einbeziehen, um technologische Potenziale zu entfalten.
Methodisch verbindet die Dissertation qualitative, quantitative und Multi-Methoden-Ansätze und liefert fundierte Erkenntnisse für Wissenschaft und Praxis. Damit leistet die Dissertation sowohl einen theoretischen Beitrag zur Wirtschaftsinformatik als auch zeigt konkrete Handlungsmöglichkeiten für Kommunen und Entscheidungsträger auf und trägt dazu bei Smart Cities nicht nur technologisch, sondern auch sozial nachhaltig und resilient, zu gestalten.Advancing urbanization and the complex challenges it brings (including in the areas of sustainability, participation, and organization) make the transformation of cities into smart cities essential. This cumulative dissertation presents a holistic analysis of these dimensions and combines insights from 16 research papers.
The results show that sustainable innovations only have an impact if citizens are informed at an early stage and actively involved. It also becomes clear that new forms of leadership and cooperation are necessary to ensure social cohesion in the virtual space. Finally, the dissertation highlights that successful smart city transformations require flexible organizational structures that equally involve municipal administration, the local economy, and civil society in order to unlock technological potential.
Methodologically, the dissertation combines qualitative, quantitative, and multi-method approaches and provides solid insights for science and practice. The dissertation thus makes a theoretical contribution to information systems and also identifies concrete courses of action for municipalities and decision-makers, helping to make smart cities not only technologically but also socially sustainable and resilient
All-electronic Terahertz Nanoscopy
No full textTerahertz scattering-type scanning near-field optical microscopy (THz-s-SNOM) ermöglicht THz-Nanobildgebung mit einer Ortsauflösung hinunter bis zu 20nm. Allerdings schränken die bislang verwendeten THz-Systeme die wissenschaftliche Anwendbarkeit der Technik immer noch stark ein. Diese Arbeit demonstriert einen einfachen Zugang zur schnellen und empfindlichen amplituden- und phasenaufgelösten Terahertz-Nanobildgebung mit einem vollelektronischen THz-System mit heterodyner Detektion bei einer Frequenz von 600GHz Im Gegensatz zu komplementären ultraschnellen THz-nanospektroskopischen Methoden und alternativen cw-Methoden, ermöglicht diese Methode die schnellste amplituden- und phasenaufgelöste Bildgebung und erreicht eine Leistungsfähigkeit, welche den wissenschaftlichen Anforderungen genügt. Damit eignet sich das System insbesondere zur Untersuchung einer Vielzahl an resonanten elektronischen Anregungen, zur chemischen Bildgebung und zur Bildgebung von THz-(Plasmon)-Polaritonen, elektromagnetischen Oberflächenwellen an leitfähigen Grenzflächen, wie in dieser Arbeit demonstriert wird. Der erste Teil der Arbeit zeigt die Realisierung und Charakterisierung eines vollelektronischen THz-s-SNOMs auf Basis eines kommerziellen Rasterkraftmikroskops (AFM) für den Betrieb in Luft bei Raumtemperatur. Insbesondere werden wesentliche Systemanforderungen an AFM, Optik, Mikrowellengeneratoren sowie das THz-System selbst identifiziert und die hervorragende Leistungsfähigkeit des THz-s-SNOMs offenbart. Der zweite Teil der Arbeit zeigt die praktische Anwendung des Systems zur kontaktlosen nanoskopischen Untersuchung des elektrischen Ladungstransports in technologisch relevanten Halbleitern wie dotiertem Silizium, erstmals in Blei-Halogenid Perowskit-Dünnfilmen sowie in exfoliertem Graphen als 2D-Material. Die hohe Systemempfindlichkeit wird eindrucksvoll an Graphen demonstriert, bei welchem erstmals weit ausgedehnte Interferenzmuster von überdämpften ultralangwelligen 600GHz Plasmon-Polaritonen beobachtet werden können.Terahertz scattering-type scanning near-field optical microscopy (THz-s-SNOM) enables THz nano-imaging with a spatial resolution down to 20nm. However, the THz systems used to date still severely limit the scientific applicability of the technique. This work demonstrates a simple approach to fast and sensitive amplitude- and phase-resolved terahertz nanoscale imaging using an all-electronic THz system with heterodyne detection at a frequency of 600GHz. In contrast to complementary ultrafast THz nanospectroscopic methods and alternative cw methods, this method enables the fastest amplitude- and phase-resolved imaging and achieves sensitivities that meet scientific requirements. This makes the system particularly suitable for the investigation of a wide range of resonant electronic excitations, chemical imaging, and imaging of THz (plasmon) polaritons, surface electromagnetic waves at conductive interfaces, as demonstrated in this work. The first part of the work shows the realisation and characterisation of an all-electronic THz-s SNOM based on a commercial atomic force microscope (AFM) for operation in air at room temperature. Crucial requirements on the AFM system, optical components, microwave synthesizer and the THz system itself are identified and the exceptional performance of the THz-s-SNOM is revealed. The second part of the work demonstrates the practical application of the system to investigate contact free the nanoscale electrical charge transport in technologically relevant semiconductors such as doped silicon, lead-halide perovskite thin films for the first time, and exfoliated graphene as a 2D material. The high sensitivity of the THz-s SNOM is impressively demonstrated on exfoliated graphene, in which, for the first time, long-range interference patterns of overdamped ultra-long wavelengths 600GHz plasmon polaritons can be observed