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No full textThe beginning of the systematic study of Latin inscriptions in the middle of the 19th century, for which the Corpus Inscriptionum Latinarum stands decisively, is centrally characterized by the endeavor to replace the hitherto common but often inadequate practice of copying inscription texts by hand with mechanical reproductions of the inscription texts. The techniques and materials used were varied and sometimes experimental. They illustrate the efforts of the editors to reproduce their specific inscription genres as adequately as possible. In 1870, Emil Hübner described the methods, their areas of application, advantages and disadvantages in an article entitled „Mechanische Copieen von Inschriften“ („Mechanical Copies of Inscriptions“). With the archival documents stored in the CIL archive, founded in the 1880s, Hübner’s contribution can not only be comprehensively illustrated, but can also be understood in a much more differentiated way
Rezension von George Kazantzidis: Lucretius on Disease. The Poetics of Morbidity in ‚De rerum natura‘
No full textSource rock evaluation and basin modeling of the upper cretaceous sedimentary succession of the East Beni Suef Basin, Egypt
No full textThe Beni Suef Basin, north-central Egypt, is one of several Mesozoic-Cenozoic rift basins of northeast Africa serving as the key for the successful petroleum exploration of Upper Egypt. It is bisected by the present-day Nile Valley into the East Beni Suef Basin (EBSB) and the West Beni Suef Basin (WBSB). Although the EBSB comprises the largest portion of the Beni Suef Basin, its petroleum system is not well understood. Thus, the lack of literature on the petroleum system of the EBSB compared with the WBSB motivates this study. This thesis aims to address the essential elements and processes of the Upper Cretaceous petroleum system of the EBSB through an integrated geological, geophysical, and geochemical data set and using the power of basin modeling techniques.
The source-generative potential of the sedimentary succession was evaluated using available TOC, Rock-Eval pyrolysis, and visual kerogen petrography analyses from three wells from the EBSB. Three kerogen types (II, II/III, and III) were recognized, where the Abu Roash “F” Member acts as the main source rock with good to excellent source potential, oil-prone mainly type II kerogen, and immature to marginal maturity levels. A 1D basin model was simulated at Tareef-1x Well from the EBSB to reconstruct the burial and thermal history of the basin. The burial history shows four alternating depositional and erosional phases from the Albian to the Miocene linked with the tectonic evolution of the basin. The Abu Roash “F” source rock in the EBSB is in the early oil window having reached a present-day transformation ratio of about 19 %. The magnitude of erosion and heat flow were tuned through a sensitivity analysis, where about 400 m of eroded thickness from the Apollonia Formation were estimated and the average heat flow was evaluated for the best prediction of thermal maturity. In addition, an improved 1D basin model at Fayoum-1X Well from the WBSB was developed, where two source rocks were identified; the Abu Roash “F” Member shows comparable characteristics to that of the EBSB, while the Lower Kharita Formation represents the main source rock in the WBSB.
In the second part of this thesis, an integrated geological and 2D basin modeling approach was employed with the main objective to investigate thermal maturity, hydrocarbon generation, migration, and accumulation at a basin scale. A geological conceptual model was developed by interpreting two intersecting seismic profiles tied with three exploration wells to define the geometrical architecture of the basin as a basis for the 2D basin models. Vitrinite reflectance measurements and corrected bottom hole temperature data were used to calibrate the developed 2D basin models. Based on the modeling results, the Abu Roash “F” source rock shows an increasing trend of temperature, thermal maturity, and transformation ratios from the basin margins to the center. Effective hydrocarbon generation occurred during the Upper Eocene following the trap formation in the Late Cretaceous. The kitchen area of hydrocarbon generation was defined at the deepest part of the basin showing the highest thermal maturity and hydrocarbon generation. Hydrocarbon migration occurred both laterally and vertically from the basin depocenter toward its margins, especially eastward to the structural traps, with the dominant vertical migration occurring primarily through faults and fracture systems that characterize petroleum systems of rift basins. In addition, another kitchen area at the northwest of the EBSB was located, which can explain the charging of Abu Roash “G” reservoirs. The models predict low hydrocarbon accumulations for the EBSB because of the ineffective sealing capacity of the overburden and leakage at the bounding normal faults.
The third part of the thesis tackled the structural framework and reservoir characterization of the Upper Cretaceous sedimentary succession of the EBSB using 29 seismic profiles and 5 boreholes. Eight key horizons were interpreted, and structural elements were delineated to construct the 3D framework model. The EBSB shows NW graben geometry that is dissected by a set of NW-SE and NNW-SSE normal fault system forming horsts and half grabens, which are attributed to the Early Cretaceous rifting tectonics linked with the opening of the Atlantic and Neotethys oceans. Compressional fold structures and strike-slip fault segments affected the Upper Cretaceous post-rift strata, which are related to the Late Cretaceous Syrian-Arc System tectonics.
Two clastic reservoirs were petrophysically identified in the Abu Roash “E” and “G” members. The average calculated petrophysical parameters include shale volume of about 7.4% and 10%, effective porosity of about 18% and 23%, water saturation of 34% and 42%, and net pay thickness of about 6.4 m and 3.8 m in the Abu Roash “E” and “G” reservoirs, respectively. The petrophysical variation is mainly controlled by facies variations of the two reservoirs, which in turn reflects their depositional environments. The Abu Roash “G” reservoir contains high amounts of argillaceous material and calcareous cement owing to its tidal flat depositional setting, hence showing poor reservoir quality compared with the Abu Roash “E” reservoir that exhibits clean sandstones of deltaic distributary mouth bars.
The presented results in this thesis can be applied to investigate the hydrocarbon potential of adjacent basins in the region (e.g., the Asyut and El Minya) which share a similar tectonostratigraphic evolutionary history with the Beni Suef Basin.Das Beni-Suef-Becken im nördlichen Zentralägypten ist eines von mehreren mesozoisch-känozoischen Riftbecken in Nordostafrika, die den Schlüssel für die erfolgreiche Erdölexploration in Oberägypten bilden. Es wird durch das heutige Niltal in das Ost-Beni-Suef-Becken (EBSB) und das West-Beni-Suef-Becken (WBSB) unterteilt. Obwohl das EBSB den größten Teil des Beni-Suef-Beckens ausmacht, ist sein Erdölsystem nur unzureichend verstanden. Die wenige Literatur über das Erdölsystem des EBSB im Vergleich zum WBSB ist eine Motivation für diese Studie. Ziel dieser Arbeit ist es, die wesentlichen Elemente und Prozesse des Oberkreideerdölsystems des EBSB mit Hilfe einer integrierten geologischen, geophysikalischen und geochemischen Analyse von Untergrunddaten und den angewandten Methoden der Beckenmodellierung zu untersuchen.
Das Genesepotenzial der potentiellen Muttergesteine wurde anhand ihres TOC-Gehalts und Rock-Eval-Pyrolyseergebnissen sowie durch visuelle Kerogenpetrographie an Proben aus drei Bohrungen des EBSB bewertet. Es wurden drei Kerogentypen (II, II/III und III) bestimmt, wobei der Abu Roash „F“-Member als unreifes bis marginal reifes Hauptmuttergestein mit gutem bis ausgezeichnetem Ölgenesepotenzial aus überwiegend Kerogen Typ II identifiziert wurde. An der Bohrung Tareef-1x des EBSB wurde ein 1D-Modell simuliert, um die Versenkungs- und Wärmegeschichte des Beckens zu rekonstruieren. Die Ablagerungsgeschichte vom Albium bis zum Miozän weisst vier sich abwechselnde Ablagerungs- und Erosionsphasen auf, die mit der tektonischen Entwicklung des Beckens zusammenhängen. Das Abu Roash „F“-Muttegestein im EBSB ist im frühen Ölfenster und hat einen Umwandlungsgrad von etwa 19 % erreicht. Die Größenordnung der Erosion und des Wärmeflusses wurde durch eine Sensitivitätsanalyse eingerenzt. Als bestes Ergebnis wurden etwa 400 m erodierte Mächtigkeit für die Apollonia-Formation und eine Wärmeflussgeschichte mit einem abklingenendem Verlauf nach dem durch das Rifting induziertem Wärmehoch ermittelt. Des weiteren wurde ein verbessertes 1D-Beckenmodell für die Bohrung Fayoum-1X aus dem WBSB entwickelt, bei der zwei Muttergesteine identifiziert wurden wobei der Abu Roash „F“-Member im WBSB vergleichbare Merkmale wie im EBSB auf weist, während die untere Kharita-Formation das Hauptmuttergestein im WBSB darstellt.
Im zweiten Teil dieser Arbeit wurde eine integrierte geologische und 2D-Beckenmodellierungsstudie durchgeführt, um die thermische Reife, die Kohlenwasserstofferzeugung, -migration und -akkumulation im Beckenmaßstab zu untersuchen. Ein konzeptionelles geologisches Modell wurde durch die Interpretation von zwei sich überschneidenden seismischen Profilen, angebunden an drei Explorationsbohrungen, entwickelt, um die geometrische Beckenarchitektur als Grundlage für zwei 2D-Beckenmodelle zu definieren. Zur Kalibrierung dieser 2D-Beckenmodelle wurden Vitrinit-Reflexionsmessungen und korrigierte Temperaturdaten aus dem Bohrloch verwendet. Basierend auf den Modellierungsergebnissen zeigt das Abu Roash „F“-Muttergestein eine Zunahme von Temperatur, thermischer Reife und Grad der Kohlenwasserstoffumwandlung von den Beckenrändern zum Beckenzentrum. Die effektive Kohlenwasserstoffbildung erfolgte im oberen Eozän nach der Fallenbildung in der späten Kreide Das Zentrum der Kohlenwasserstofferzeugung liegt im tiefsten Teil des Beckens, der die höchste thermische Reife und Kohlenwasserstofferzeugung aufweist. Die Kohlenwasserstoffmigration erfolgte sowohl lateral als auch vertikal vom Zentrum des Beckens in Richtung seiner Ränder, insbesondere nach Osten zu den strukturellen Fallen, wobei die dominante vertikale Migration hauptsächlich entlang Verwerfungen und Bruchsysteme erfolgte, die für Erdölsysteme von Riftbecken charakteristisch sind. Darüber hinaus wurde ein weiteres, tiefes Zentrum der Kohlenwasserstoffgenese im Nordwesten des EBSB lokalisiert, das die Füllung der Abu Roash „G“-Lagerstätten erklären kann. Die Modelle sagen für das EBSB geringe Kohlenwasserstoffanreicherungen voraus, da die Abdichtungseigenschaften des Deckgebirges unzureichend sind und Leckagen über die angrenzenden Störungen auftreten.
Der dritte Teil der Arbeit befasste sich mit dem strukturellen Rahmen und der Reservoircharakterisierung der Oberkreiden Sedimentabfolge des EBSB unter Verwendung von 29 seismischen Profilen und 5 Bohrlöchern. Zur Erstellung eines 3D-Beckenmodells wurden acht Schlüsselhorizonte interpretiert und Störungssysteme abgegrenzt.. Das EBSB weist eine NW-Grabengeometrie auf, die durch eine Reihe von Horste und Halbgräben bildenden NW-SE- und NW-SSE-ortientierten Störungssystemen zerschnitten wird, die auf die Rift-Tektonik in der frühen Kreide im Zusammenhang mit der Öffnung des Atlantiks und des Neotethys-Ozeans zurückgeführt werden. Kompressionsfaltenstrukturen und Horizontalverwerfungssegmente wirkten sich auf die Post-Rift-Schichten der oberen Kreide aus, die mit der Tektonik des Syrian-Arc-Systems der späten Kreide in Verbindung stehen.
Petrophysikalisch wurden zwei klastische Reservoire in den Abu Roash „E“ und „G“ Membern identifiziert. Die durchschnittlich berechneten petrophysikalischen Parameter weisen ein Tonsteinvolumen von etwa 7,4 % bzw. 10 %, eine effektive Porosität von etwa 18 % bzw. 23 %, Wassersättigung von 34 % und 42 %, und eine Nettomächtigkeit von etwa 6,4 m bzw. 3,8 m in den Lagerstätten der Abu Roash „E“ und „G“ Member auf. Die petrophysikalischen Unterschiede werden hauptsächlich durch die Faziesvariationen der beiden Lagerstätten bestimmt, die wiederum ihre Ablagerungsumgebungen widerspiegeln. Die Lagerstätte des Abu Roash „G“ Member enthält aufgrund ihrer Ablagerung im flachmarinen Bereich große Mengen an tonhaltigem Material und kalkhaltigem Zement weshalb sie eine schlechtere Lagerstättenqualität aufweist als die Lagerstätte des Abu Roash „E“ Member, die überwiegend aus in deltaischen Mündungsbarren abgelagerten sauberenn Sandsteine besteht.
Die in dieser Arbeit vorgestellten Ergebnisse können zur Untersuchung des Kohlenwasserstoffpotenzials benachbarter Becken in der Region (z. B. Asyut und El Minya) herangezogen werden, die eine ähnliche tektonostratigraphische Entwicklungsgeschichte wie das Beni-Suef-Becken aufweisen
Binäre Neuronale Netze: Die Welt der Neuronalen Netze mit einzelnen Bits verbessern
No full textArtificial Intelligence (AI) has become an integral part of our daily lives and recently gained widespread public interest with the impressive introduction of ChatGPT in November 2022. The popular chatbot utilizes the technology of Deep Neural Networks (DNNs), which has become popular among researchers since the network “AlexNet” scored first place in the ImageNet competition in 2012. Despite their outstanding performance, DNNs poses significant technical and environmental challenges. The computational and memory requirements during training and inference are immense, resulting in substantial energy consumption and carbon dioxide emissions. In addition, high-performance computing hardware, such as a GPU, is necessary to achieve a reasonable runtime, preventing DNNs from running directly on mobile or embedded devices.
Network quantization is a promising way to solve these challenges. Instead of using 32-bit floating-point values, lower-bit values are used to represent features and weights in the network. The most extreme case, a Binary Neural Network (BNN), uses 1-bit values, which allows for model compression and speedup during inference, albeit at the cost of slightly decreased accuracy. The efficient implementation allows these binary models to run on less-powerful CPUs and preserve energy simultaneously, e.g.., for running on battery-powered devices.
This thesis explores various model design principles that enhance the accuracy and efficiency of BNNs and demonstrates their effectiveness on standard benchmark datasets. Before proposing our first model architecture and approach, we examine the importance of shortcut connections in previous BNN architectures and formulate golden rules for designing accurate and compact BNNs. These insights are then used to remove network bottlenecks and construct BinaryDenseNet based on dense shortcut connections.
In the second approach, we concentrate on solving both core problems of binary networks: reduced feature capacity and reduced feature quality at the same time. The proposed solution, combining dense blocks with a novel improvement block design, is the basis for building the network MeliusNet. The evaluation of MeliusNet shows it can challenge the accuracy and efficiency of the popular compact neural network MobileNet.
Finally, we concentrate on maximizing the energy efficiency of BNNs by reducing the remaining 32-bit values and propose BoolNet in our third approach. The energy consumption is measured through hardware simulations and shows a more efficient result than other works.
To promote reproducibility and support future research, the code for all proposed methods in this thesis is published individually or as part of open-source frameworks developed during this work. The technical design of these frameworks is presented briefly in the later parts of this work, together with demo applications. Afterward, we present the related work to the different approaches in this work and conclude with an outlook to the future of BNNs.Künstliche Intelligenz ist zu einem essentiellem Bestandteil unseres alltäglichen Lebens geworden und hat als Thema große Aufmerksamkeit durch die Veröffentlichung von ChatGPT im November 2022 gewonnen. Der bekannte Chatbot nutzt die Technologie von tiefen neuronalen Netzwerken. Diese Technologie hat unter Forschenden an großer Beliebtheit gewonnen, nachdem das Netzwerk “AlexNet” den ersten Platz im Wettbewerb um den Datensatz ImageNet im Jahr 2012 erzielt hat. Diese tiefen neuronalen Netzwerke bringen trotz ihrer exzellenten Genauigkeit viele technische Hürden und ökologische Probleme mit sich. Während ihres Trainings und ihrer Ausführung werden immense Rechen- und Speicherkapazitäten benötigt, dies führt zu einem hohem Energieverbrauch und Ausstoß von Kohlendioxid. Zusätzlich werden hochleistungsfähige Recheneinheiten, wie Grafikprozessoren, benötigt um niedrigere Laufzeiten zu garantieren. Dies erschwert eine direkte Ausführung von tiefen neuronalen Netzwerken auf mobilen Geräten und eingebetteten Systemen.
Die Quantisierung von Netzwerken ist ein vielversprechender Ansatz diese Probleme zu lösen. Statt Gleitkommazahlen mit 32 Bit zu verwenden, wird der Speicher, der für Gewichte und verarbeitete Merkmale im Netzwerk verwendet wird, reduziert. Der Extremfall verwendet nur 1 Bit, also zwei Werte, zum Beispiel, -1 und +1, und wird als Binäres Neuronales Netzwerk bezeichnet. Dies führt zu einer Komprimierung des Modells und kann zur Beschleunigung während des Ausführung genutzt werden, reduziert aber die Genauigkeit. Eine effiziente Implementierung dieser binären Modelle erlaubt eine Ausführung auf Prozessoren mit weniger Rechenleistung und durch einen reduzierten Energieverbrauch auch auf batteriebetriebenen Geräten.
In dieser Arbeit werden verschiedene Techniken zum Modellentwurf vorgestellt, die die Genauigkeit und Effizienz von binären neuronalen Netzwerken verbessern. Die Bewertung der Techniken erfolgt anhand von bewährten Vergleichsdatensätzen aus der Forschung. In dieser Arbeit wird zunächst die besondere Bedeutung von zusätzlichen Netzwerkverbindungen in früheren Arbeiten zu binären Netzwerken analysiert. Daraus werden Grundregeln abgeleitet die für genaue und kompakte binäre Netzwerke notwendig sind. Diese Erkenntnisse werden anschließend genutzt um Engstellen im Netzwerk zu reduzieren und BinaryDenseNet, eine neue Architektur, zu entwerfen. Der zweite Ansatz in dieser Arbeit konzentriert sich auf die zwei Grundprobleme von binären Netzwerken: sowohl die Kapazität als auch die Qualität der errechneten Merkmale ist reduziert. Als Lösung beider Probleme wird ein neues Architekturelement, ein Abschnitt zur Verbesserung der Merkmale, mit einem Abschnitt dichter Verbindungen kombiniert um eine neue Netzwerkarchitektur, das MeliusNet, zu konstruieren. Die Untersuchung von MeliusNet zeigt, dass es die Genauigkeit und Effizienz des beliebten kompakten Netzwerks MobileNet erreichen kann.
Im letzten Ansatz ist das Ziel die Energieeffizienz von binären Netzwerken zu maximieren. Dazu wird ein neues Netzwerk BoolNet entworfen, in dem die verbleibenden 32-Bit Operationen und Zwischenergebnisse, reduziert werden. Der Energieverbrauch wird durch Hardwaresimulationen ermittelt und zeigt ein effizienteres Ergebnis als frühere Ansätze.
Um die Reproduzierbarkeit der Ergebnisse zu ermöglichen und zukünftige Arbeiten zu unterstützen, ist der Code für alle im Rahmen dieser Arbeit vorgestellten Ansätze entweder individuell oder als Teil von Open-Source-Frameworks öffentlich verfügbar. Der Entwurf dieser Open-Source-Frameworks wird kurz zusammen mit Anwendungsbeispielen vorgestellt. Anschließend wird eine Zusammenfassung von verwandten Arbeiten und ein Ausblick auf die mögliche Zukunft von binären Netzwerken präsentiert
Profiling von temporalen Daten
No full textData profiling is a research area that studies how statistics and metadata can be automatically and efficiently extracted from datasets. While various previous work exists in this area, it mostly deals with the discovery of metadata on snapshots of datasets. In practice, sometimes not only the current snapshot, but also older versions of the dataset are available. Older versions of the same dataset may look significantly different, because datasets may change significantly as time progresses. For example, attributes or tuples may be added or deleted, field values may be changed, schema elements can be renamed. All of these changes are data themselves, namely change data, which describe how the dataset has evolved. The availability of such change data makes it possible to not only study the current state of the dataset, but also past versions of specific data elements, such as individual fields or attributes, as well as entire relations, leading to temporal datasets. The change data contained in temporal datasets is a potential source of information and insights that is unusable for traditional data profiling algorithms.
This thesis presents a framework to model change data and subsequently studies how data profiling tasks can benefit from it. The three main contributions of this thesis are three data profiling tasks, that utilize change data to discover metadata at different granularities. The first metadata that is discussed is the natural key of a relation, which is a metadata that enhances the knowledge about an entire relation. The problem of natural key discovery is modeled as a classification problem for which features are engineered from both snapshot and temporal data. The second metadata are temporal inclusion dependencies, which provide knowledge about containment-relationships between individual attributes. The problem of finding genuine inclusion dependencies in temporal data is solved by employing several relaxation criteria that allow for errors in the data, whereas the efficient search is solved by employing several index structures based on Bloom filters. Lastly, the third metadata are role matchings, which are equality constraints on fields and thus a very fine-grained metadata. Similarly to duplicate detection, the problem of discovering role matchings uses a blocking stage and a matching stage. For the blocking stage, this thesis presents and evaluates various methods, whereas for the matching stage, a large language model is employed. When evaluating the discovery of metadata, this thesis is mainly concerned with the quality of the solutions, but as efficiency and feasibility are also required, runtime and scalability experiments are presented as well.
The experiments in this thesis show that change data is helpful to increase the accuracy with which natural keys and genuine inclusion dependencies can be discovered. Furthermore, having change data available is a prerequisite for discovering role matchings, showing that change data can not only improve the results for known data profiling tasks, but can also enable the discovery of new types of metadata, that have not been considered in snapshot data.Data Profiling ist ein Forschungsgebiet, welches sich mit der effizienten, automatischen Extraktion von Statistiken und Metadaten aus Datensätzen befasst. Obwohl es in diesem Bereich bereits verschiedene wissenschaftliche Arbeiten gibt, befassen diese sich hauptsächlich mit der Entdeckung von Metadaten auf Momentaufnahmen (Snapshots) von Datensätzen. Jedoch stehen manchmal nicht nur der aktuelle Stand, sondern auch ältere Versionen des Datensatzes zur Verfügung. Da sich Datensätze im Laufe der Zeit erheblich ändern können, sind teils signifikante Unterschiede zwischen verschiedenen Versionen des gleichen Datensatzes zu erwarten. Beispielsweise können Attribute oder Tupel hinzugefügt oder gelöscht, Feldwerte geändert oder Schemata umbenannt werden. Alle diese Änderungen sind selbst Daten, nämlich sogenannte Änderungsdaten (change data), welche beschreiben, wie sich der Datensatz entwickelt hat. Die Verfügbarkeit von Änderungsdaten ermöglicht es, nicht nur den aktuellen Zustand des Datensatzes zu untersuchen, sondern auch frühere Versionen bestimmter Datenelemente, wie etwa einzelner Felder oder Attribute, sowie ganzer Relationen zu betrachten. Dies führt zu sogenannten temporalen Datensätzen. Die in temporalen Datensätzen enthaltenen Änderungsdaten stellen eine potenzielle Informationsquelle dar, die von traditionellen Data Profiling Algorithmen nicht verwendet werden kann.
Diese Arbeit stellt ein Framework zur Modellierung von Änderungsdaten vor und untersucht anschließend, wie individuelle Probleme aus dem Data Profiling Bereich von Änderungsdaten profitieren können. Die drei Hauptbeiträge dieser Arbeit sind drei solche Probleme, für welche Änderungsdaten genutzt werden, um Metadaten in unterschiedlichen Granularitäten zu entdecken. Das erste Metadatum, welches in dieser Arbeit besprochen wird, ist der natürliche Schlüssel (natural key) einer Relation. Es handelt sich hierbei also um ein Metadatum, welches sich auf eine gesamte Relation bezieht. Das Problem der Entdeckung natürlicher Schlüssel ist als Klassifizierungsproblem modelliert, für das Features sowohl aus der aktuellen, als auch aus vergangenen Versionen der Relation extrahiert werden. Das zweite Metadatum sind temporale Inklusionsabhängigkeiten, welche Erkenntnisse über Verbindungen zwischen einzelnen Attributen liefern. Um echte Inklusionsabhängigkeiten trotz möglicher Fehler in den temporalen Daten finden zu können, werden mehrere Relaxierungen eingeführt. Die effiziente Suche nach temporalen Inklusionsabhängigkeiten wird durch die Verwendung mehrerer Indexstrukturen auf Basis von Bloom-Filtern ermöglicht. Das dritte Metadatum sind sogenannte Role Matchings, welche beschreiben, dass einzelne Paare von Feldern stets den gleichen Wert beinhalten müssen. Role Matchings sind somit sehr feinkörnige Metadaten. Ähnlich wie bei der Duplikaterkennung wird beim das Problem des Role Matching in zwei Phasen unterteilt: Blocking und Matching. Für das Blocking werden in dieser Arbeit verschiedene Methoden vorgestellt und bewertet, während für das Matching ein Sprachmodell verwendet wird. Bei der Bewertung der Entdeckung von Metadaten geht es in dieser Arbeit vor allem um die Qualität der Lösungen. Da aber auch die Effizienz der Methoden wichtig ist, werden auch Laufzeit- und Skalierbarkeitsexperimente vorgestellt.
Die Experimente in dieser Arbeit zeigen, dass Änderungsdaten hilfreich sind, um die Genauigkeit zu erhöhen, mit der natürliche Schlüssel und echte Inklusionsabhängigkeiten entdeckt werden können. Darüber hinaus ist die Verfügbarkeit von Änderungsdaten eine Voraussetzung für die Erkennung von Role Matchings. Dies zeigt, dass Änderungsdaten nicht nur die Ergebnisse bekannter Data Profiling Probleme verbessern, sondern auch die Entdeckung neuer Arten von Metadaten ermöglichen
Einzeltäter?
No full textDer Rechtsterrorismus in der Bonner Republik wird erstmals eingehend in seiner ganzen Bandbreite untersucht. Der Rechtsterrorismus wurde in Deutschland jahrzehntelang als Problem für die innere Sicherheit unterschätzt. Das Bild vom verwirrten Einzeltäter prägte den Diskurs. Erst die Aufdeckung der Morde des »Nationalsozialistischen Untergrunds« (NSU) machte Politik und Gesellschaft die unmittelbare Gefahr bewusst. Auch die bundesdeutsche Zeitgeschichte befasste sich lange kaum mit dem Rechtsterrorismus, obwohl dessen Geschichte bis in die frühen 1960er Jahre zurück reicht. Darius Muschiol untersucht anhand vielfältiger Akten und Dokumente den Entstehungs- und Entwicklungsprozess des bundesdeutschen Rechtsterrorismus bis 1990. Er blickt auf die Radikalisierungsprozesse der Rechtsterroristen, deren Vernetzungen, ihr Agieren und die Bewertung dieser Gewalt durch Politik, Justiz und Öffentlichkeit. Zudem stehen die jeweiligen Feindbilder, die gesellschaftliche Einbettung des Terrorismus und dessen Kommunikationsstrategien im Vordergrund. Im Blick stehen dabei auch bekannte Gruppierungen und Ereignisse wie die »Wehrsportgruppe Hoffmann« oder das Oktoberfestattentat 1980, vor allem aber zahlreiche bislang kaum oder unbekannte Akteure. Ebenso zeigt der Autor die gesellschaftlichen und wissenschaftlichen Reaktionen. Dabei arbeitet er insbesondere heraus, dass es sich eben nicht um Einzeltäter handelte, sondern dass gerade diese Sicht die Gewalt verharmloste. Darius Muschiol ergänzt damit den Blick auf die Demokratiegeschichte der Bundesrepublik wesentlich
Investigation of the CBB cycle and de novo purine biosynthesis metabolons and their physiological impacts in Arabidopsis
No full textWhat makes a multimodal construction?
No full textTraditionally, grammar deals with morphosyntax, and so does Construction Grammar. Prosody, in contrast, is deemedparalinguistic. Testifying to the “multimodal turn,” the past decade has witnessed a rise in interest in multimodal Construction Grammar, i.e., an interest in grammatic constructions other than exclusively morphosyntactic ones. Part of the debate in this recent area of interest is the question of what defines a multimodal construction and, more specifically, which role prosody plays. This paper will show that morphosyntax and prosody are two different semiotic modes and, therefore, can combine to form a multimodal construction. To this end, studies showing the independence of prosody for meaning-making will be reviewed and a small-scale experimental study on the ambiguous utteranceTell me about itwill be reported on
Perceptions of Otherness
No full textCyprus has been divided since 1974. In 2003, the authorities of the Turkish Republic of Northern Cyprus opened several checkpoints along the Green Line’. For the first time in decades, the line between ‘us and them’ was no longer ‘impassable.’ It was a decisive moment in the history of communities on both sides, and many decided to cross into territory that until then was inaccessible. In this paper, I interviewed eight Cypriots, trying to understand if and in what ways their perception of the ‘other’ was shaped by collective memory passed down by elder generations, and whether the opening of the checkpoints and the reestablishment of contact between the two communities affected their perception of the ‘other.