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Die Erfassung der Bindungsrepräsentation bei Kindern im Vorschulalter: Entwicklung und Validierung eines Klassifikationsschemas für Geschichtenergänzungsverfahren
No full textDie Qualität familienrechtspsychologischer Gutachten ist seit ihrer Etablierung in der Rechtspraxis Gegenstand kontroverser Diskussionen und es konnten diverse, methodische Mängel aufgezeigt werden. Ziel der vorliegenden Studie war es daher, das einschlägige Methodenrepertoire im Bereich der Bindungsdiagnostik zu erweitern. Hierzu wurde das Attachment-focused Coding System (AFCS; Reiner & Splaun, 2008), das der Kodierung von Geschichtenergänzungsverfahren zur Bindung dient, konzeptionell weiterentwickelt, sodass eine systematische Ableitung der Bindungsrepräsentation möglich war. Im Rahmen einer Querschnitterhebung an einer Stichprobe von 156 fünf- bis sechsjährigen Kindergartenkindern (49 % weiblich, 51 % männlich) fand eine Validierung dieser Bindungsrepräsentationen statt. Zur Erfassung der konvergenten Validität wurde das bereits in Deutschland etablierte Geschichtenergänzungsverfahren zur Bindung (GEV-B; Gloger-Tippelt & König, 2016) herangezogen. Des Weiteren wurde der Zusammenhang der Bindungsrepräsentation zu Verhaltensauffälligkeiten (Caregiver-Teacher Report Form, Arbeitsgruppe Deutsche Child Behavior Checklist, 2000) sowie Entwicklungsbereichen (Dortmunder Entwicklungsscreenings für Kindergartenkinder, Tröster et al., 2016) erfasst, die unter Beteiligung der Erzieherinnen und Erzieher der Kindergärten erhoben wurden. Die psychometrischen Aspekte des AFCS bestätigten die Zulässigkeit der systematischen Ableitung der Bindungsrepräsentation. Die Ergebnisse lieferten Belege für eine vorhandene konvergente Validität. Ebenso zeigte sich, dass sich die vier Bindungsrepräsentationen (sicher, unsicher-ambivalent, unsicher-vermeidend und desorganisiert) hinsichtlich der Ausprägung der verschiedenen Verhaltensauffälligkeiten und Entwicklungsbereiche überwiegend hypothesenkonform voneinander unterschieden. Einige spezifisch angenommene Gruppenunterschiede konnten sich jedoch nicht bestätigen lassen. Der Vorhersagewert der Bindung mittels AFCS ist dem des GEV-B nahezu gleichzusetzen. Die in der vorliegenden Arbeit weiterentwickelte und konzeptionell überarbeitete Version des AFCS kann einen wertvollen Beitrag für die familienrechtpsychologische Begutachtungspraxis liefern. Weitere Studien stehen jedoch noch aus
Künstliche Intelligenz und Menschenwürde: Untersuchungen im Umfeld von Mensch-Maschine-Interaktionen
No full textDie vorliegende Arbeit untersucht, wie sich der zunehmende Einsatz künstlicher Intelligenz (KI) auf das Verständnis und die Wahrung der Menschenwürde auswirkt. Ausgehend von der Kantischen Idee der Würde als Ausdruck moralischer Autonomie und der Unverfügbarkeit des Menschen, analysiert die Studie zentrale Spannungsfelder aktueller Mensch-Maschine-Interaktionen. Besondere Aufmerksamkeit gilt der Frage, inwieweit KI-Systeme Entscheidungen beeinflussen, die traditionell der menschlichen Urteilskraft vorbehalten sind – etwa in autonomen Waffensystemen, im Bereich des automatisierten Fahrens oder bei algorithmischen Bewertungen. Die Analyse zeigt, dass KI zwar Handlungsvollzüge simulieren kann, jedoch keine moralischen Urteile im eigentlichen Sinne trifft, da es ihr an Bewusstsein, Empathie und Selbstgesetzgebung fehlt. Daraus ergibt sich ein strukturelles Spannungsverhältnis zwischen technischer Rationalität und ethischer Verantwortlichkeit. Die Arbeit plädiert dafür, Würdeverletzungen nicht allein an den Fähigkeiten der Maschine zu messen, sondern an den Bedingungen, unter denen sie eingesetzt wird. Besonders kritisch ist der Transfer würderelevanter Entscheidungen an Systeme, die weder Verantwortung übernehmen noch als moralisches Gegenüber agieren können. Ziel muss es sein, technische Systeme so zu gestalten und zu regulieren, dass sie die moralische Autonomie des Menschen respektieren und nicht untergraben. Nur so lässt sich gewährleisten, dass der Mensch auch im digitalen Zeitalter als Zweck an sich selbst geachtet bleibt
Multikriterielle Authentifizierung in Peer-to-Peer-Systemen basierend auf Multiadministrationsgraphen
Get PDFSecure authentication in P2P environments has been a central point of attention, since centralized legal infrastructure don’t exist in those environments. Different works has been introduced providing required facilities to make such a process possible in a secure manner. Most of these concepts propose the use of Public/Private Key encryption as a secure authentication approach. Public Key cryptography is an established method, which enables secure communication between two parties in insecure environments. Any facility in P2P environment, which aims to use the Public key approach for a secured authentication and communication, must provide a substitute for the required appropriate services in P2P environment, as there is no certificate authority there. The present work uses also the strength of the Public/Private Key encryption for secure communication and as a part of the authentication process. One of important aspect of using this authentication credential in P2P networking environment is their accessibility in the whole network as there is no CA (Center of authority) there. This work is concentrated on this matter and provides a concept for an administration graph maintaining a structure for secure disseminating Public Key of peers in the whole network. This administration graph is thought to replace the role of CA in P2P networking environments as well as providing other possibilities like distribution of peer’s resources in the network. The designed administration graph supports also creation of community and groups with hierarchical permissions for members. In addition to this structure required functionalities are provided to perform secured authentication between unknown and known peers in P2P environments using a multi criterion approach. The used approach uses the strength of Public/Private Key as the first authentication criterion and additionally uses a relation/session based shared secret as the second authentication criterion.Die sichere Authentifizierung in P2P-Umgebungen war immer ein zentraler Punkt, da es in diesen Umgebungen keine zentralisierte rechtliche Infrastruktur gibt. Es wurden verschiedene Arbeiten eingeführt, die die erforderlichen Infrastrukturen bereitstellen, um einen solchen Prozess auf sichere Weise zu ermöglichen. Die meisten dieser Konzepte schlagen die Verwendung der Public/Private Key Verschlüsselung als sicheren Authentifizierungsansatz vor. Die Public Key Kryptographie ist eine etablierte Methode, die eine sichere Kommunikation zwischen zwei Parteien in unsicheren Umgebungen ermöglicht. Jede Einrichtung in einer P2P-Umgebung, die darauf abzielt, den Public Key Ansatz für eine sichere Authentifizierung und Kommunikation zu verwenden, muss einen Ersatz für die erforderlichen entsprechenden Dienste in einer P2P-Umgebung bereitstellen, da es dort keine Zertifizierungsstelle gibt. Die vorliegende Arbeit nutzt auch die Stärke der Public/Private Key Verschlüsselung zur sicheren Kommunikation und als Teil des Authentifizierungsprozesses. Ein wichtiger Aspekt bei der Verwendung dieser Authentifizierungsdaten in P2P-Netzwerkumgebungen ist ihre Zugänglichkeit im gesamten Netzwerk, da es dort keine Zertifizierungsstelle, CA (Center of Authority) gibt. Diese Arbeit konzentriert sich auf dieses Thema und liefert ein Konzept für einen Administrationsgraphen, der eine Struktur für die sichere Verbreitung des Public Key von Peers im gesamten Netzwerk bereitstellt. Dieser Administrationsgraph soll an dieser Stelle die Rolle der Zertifizierungsstelle in P2P-Netzwerkumgebungen ersetzt und gleichzeitig andere Möglichkeiten wie die Verteilung von Peer-Ressourcen im Netzwerk ermöglicht. Der entworfene Administrationsgraph unterstützt auch die Erstellung von Community und Gruppen mit hierarchischen Berechtigungen für Mitglieder. Zusätzlich zu dieser Struktur werden die erforderlichen Funktionalitäten bereitgestellt, um eine sichere Authentifizierung zwischen unbekannten und bekannten Peers in P2P-Umgebungen mithilfe eines multikriteriellen Ansatzes durchzuführen. Der verwendete Ansatz benutzt die Stärke des Public/Private Key als erstes Authentifizierungskriterium und zusätzlich ein Beziehung / Sitzungsbasiertes gemeinsames Geheimnis als zweites Authentifizierungskriterium
Schildern: Narratologische Überlegungen zu einer vergessenen Kategorie
Get PDFIn der Narratologie gibt es bislang keinerlei Beschäftigung mit dem Schildern, obwohl dieses Wort häufig verwendet wird. Während noch Lessing im Laokoon viel über das Schildern und wenig über das Erzählen spricht, und die Schilderung im 19. Jahrhundert als eigene Aufsatzform im Deutschunterricht gepflegt wird, scheint es in der Narratologie als bloße Mischform zwischen Beschreiben und Erzählen – den beiden grundlegenden Weisen der Darstellung von Sachverhalten – aufgefasst und nicht weiter in Betracht gezogen zu werden. Dieses kleine Buch ist ein erster und tastender Versuch, der Tätigkeit des Schilderns innerhalb und außerhalb der Literatur nachzugehen und sich von einer Kategorie in Unruhe versetzen zu lassen, die sich nicht verorten lässt und grundsätzliche narratologische Fragen aufwirft
Calvinoturcismus – Turcopapismus: Turkisierungsmotive im kontroverstheologischen Diskurs des 16. Jahrhunderts
Get PDFDa in der Reformationsepoche die Religion der Muslime (seinerzeit „Türken“ genannt) ebenso wie der Glaube der gegnerischen Konfession als Häresie wahrgenommen wurde, bot sich den Vertretern christlicher Rechtgläubigkeit auf beiden Seiten des konfessionellen Grabens der polemische Vergleich des konfessionell Anderen mit dem muslimischen „Türken“ als probate Methode verunglimpfender Diskreditierung an. Die Praktik der Turkisierung gegnerischer Lehrmeinungen hatte über hundert Jahre lang Konjunktur und bildete nachgerade einen eigenen Diskurstypus aus. In der vorliegenden Arbeit werden zum einen anhand einschlägigen Quellenmaterials die diskursiven Vergleichsmomente der Turkisierungsstrategie herausgearbeitet; zum anderen werden eine Schrift und deren Gegenschrift aus dem englischen Reformationskontext, die mit ihren Titelneologismen „Calvinoturcismus“ und „Turcopapismus“ das Phänomen des Turkisierungsdiskurses begrifflich auf den Punkt brachten, in den historischen und diskursiven Zusammenhang ihres Zeitalters eingeordnet
Algorithmic Approaches for Inconsistency Measurement
Get PDFDealing with inconsistent information is an essential task within the field of artificial intelligence. Inconsistency measurement offers a quantitative framework as a means to analyze and interpret such inconsistencies. To be precise, an inconsistency measure computes a numerical value which captures the level of inconsistency. The literature provides a wide range of inconsistency measures for different domains, such as databases, ontologies, and various logics. As inconsistency measurement is generally computationally hard, efficient algorithmic solutions are needed in order to facilitate the use of inconsistency measures in practical applications. Therefore, the overarching goal of this thesis is to develop, analyze, and evaluate algorithmic approaches for inconsistency measurement. We consider a total of 8 inconsistency measures for propositional logic as well as 4 measures for linear temporal logic on fixed traces (LTLff). More precisely, these are the contension, forgetting-based, hitting set, max-distance, sum-distance, hit-distance, problematic, and MUS-variable-based measures for propositional logic, and the LTL time, LTL contension, LTL problematic, and LTL MUS-variable-based measures for LTLff. With regard to the 8 measures for propositional logic, the associated decision problems of 6 of them are complete for the first level of the polynomial hierarchy (namely, these are the contension, forgetting-based, hitting set, max-distance, sum-distance, and hit-distance measures), and the associated decision problems of the remaining 2 are complete for the second level (consequently, these are the problematic and the MUS-variable-based measures). Regarding LTLff, the corresponding decision problems of 2 inconsistency measures are complete for the first level (these are the LTL time and the LTL contension measure), and 2 are complete for the second level (these are the LTL problematic and the LTL MUS-variable-based measure). With regard to the inconsistency measures that are associated with the first level of the polynomial hierarchy, we present algorithmic approaches based on answer set programming (ASP), Boolean satisfiability (SAT) solving, and maximum satisfiability (MaxSAT) solving. For the measures associated with the second level of the polynomial hierarchy, we apply ASP again, in addition to SAT-based counterexample-guided abstraction refinement (CEGAR). All approaches have been implemented and evaluated experimentally in order to compare the performance of the different solutions w.r.t. each measure. Thus, on the one hand, this thesis presents theoretical results in terms of ASP, SAT, and MaxSAT encodings and the respective correctness proofs, and on the other hand, it provides empirical results in the form of experimental evaluations
Künstliche Intelligenz und § 44b UrhG – Quo vadis?: Über das Training von (generativer) Künstlicher Intelligenz als Text und Data Mining
Get PDFEmpowering Medical Laboratories with Automated AI and Big Data Approaches to Genomics-Based Diagnostics
Get PDFGenomics-Based Diagnostic Data (GBDD) is transforming healthcare by enabling more effective and targeted treatments. However, the growing volume and complexity of GBDD present challenges for medical laboratories, where processes are often manual and inefficient. While Artificial Intelligence (AI) offers potential solutions by automating data analysis and identifying complex patterns, its adoption is complicated by evolving regulatory requirements for safe and responsible use. Currently, no scalable GBDD platform exists for routine diagnostics that efficiently processes large datasets, integrates AI, and meets regulatory standards. Motivated by this gap, the dissertation addresses three critical problem areas: automating GBDD processing to enhance efficiency, integrating AI in a regulatory-compliant manner, and developing a scalable platform to support routine diagnostics. To address these areas, the dissertation employs the Nunamaker research framework, integrating observation, theory building, systems development, and experimentation phases, while incorporating a User-Centered System Design (UCSD) methodology to align with users’ goals. As a result, the dissertation presents GenDAI, a comprehensive system designed to automate diagnostic workflows in laboratory settings. GenDAI integrates AI methods to enhance analysis processes and automate findings reports, while ensuring scalability and regulatory compliance. GenDAI is implemented in several prototypes that address practical applications for gene expression, mitochondrial DNA, and microbiome analyses. The prototypes were developed iteratively, incorporating continuous feedback from domain experts. The capabilities of the prototypes were further validated through qualitative and quantitative evaluations. This dissertation demonstrates that automating GBDD processing in medical laboratories using AI is both feasible and beneficial, and can be achieved in a regulatory-compliant manner. The developed platform automates complex diagnostic workflows, advances the efficiency of personalized medicine initiatives, and establishes a foundation for future advancements in AI-assisted laboratory diagnostics. Future work includes expanding the platform’s capabilities and evaluating the system in real-world clinical settings.Genomikbasierte Diagnosedaten (GBDD) revolutionieren das Gesundheitswesen durch effektivere, gezieltere Behandlungen. Doch das wachsende Volumen und die Komplexität von GBDD stellen medizinische Labore vor Herausforderungen, da die Prozesse dort oft manuell und ineffizient sind. Während KI durch die Automatisierung von Datenanalysen und die Identifizierung komplexer Muster potenzielle Lösungen bietet, wird ihre Einführung durch die sich noch entwickelnden regulatorischen Anforderungen für eine sichere und verantwortungsvolle Nutzung erschwert. Derzeit gibt es keine skalierbare GBDD-Plattform für Routinediagnostik, die große Datensätze effizient verarbeitet, KI integriert und regulatorische Standards erfüllt. Angesichts dieser Lücke behandelt diese Dissertation drei Problemfelder: Automatisierung der GBDD-Verarbeitung, KI-Integration in Übereinstimmung mit regulatorischen Anforderungen und Entwicklung einer skalierbaren Plattform für Routinediagnostik. Als Forschungsansatz kommen das Nunamaker-Rahmenwerk, das die Phasen Beobachtung, Theoriebildung, Systementwicklung und Experimentation umfasst, sowie die User-Centered System Design (UCSD)-Methodik zur Fokussierung auf Nutzerziele zum Einsatz. Als Ergebnis stellt die Dissertation GenDAI vor, ein umfassendes System zur Automatisierung diagnostischer Arbeitsabläufe. GenDAI integriert KI-Methoden zur Verbesserung der Analyseprozesse und zur Automatisierung von Befundberichten, bei gleichzeitiger Skalierbarkeit und regulatorischer Konformität. GenDAI wird durch mehrere Prototypen implementiert, die Anwendungen für Genexpressions-, Mitochondriale-DNA- und Mikrobiomanalysen umfassen. Die Prototypen wurden iterativ entwickelt und mit Expertenfeedback kontinuierlich angepasst. Die Funktionen der Prototypen wurden qualitativ und quantitativ validiert. Die Dissertation zeigt, dass die Automatisierung der GBDD-Verarbeitung in medizinischen Laboratorien mit Hilfe von KI sowohl machbar als auch vorteilhaft ist und in Übereinstimmung mit den regulatorischen Anforderungen durchgeführt werden kann. Die entwickelte Plattform automatisiert komplexe diagnostische Abläufe, steigert die Effizienz personalisierter Medizin und legt den Grundstein für zukünftige Fortschritte in der KI-gestützten Labordiagnostik. Zukünftige Arbeiten umfassen die Erweiterung der Plattform und die Evaluierung des Systems in klinischen Umgebungen
Zur Eindeutigkeit und Existenz der Lösungen von linearen Anfangswert-Problemen in lokal-konvexen Vektorräumen
No full textEine Motivation für die Betrachtung von gewöhnlichen Differenzialgleichungen in Funktionenräumen besteht darin, dass geeignete partielle Differenzialgleichungen uminterpretiert werden können, so dass die Philosophie der gewöhnlichen waltet. Insbesondere ist die Formulierung des Anfangswert-Problems für partielle ähnlich. Im vorliegenden Beitrag wird eine hinreichende Bedingung für die Eindeutigkeit der Lösung eines Anfangswert-Problems etabliert und an Beispielen illustriert. Der Beitrag richtet sich in erster Linie an Studierende mit Kenntnissen aus der Linearen Algebra und Topologie. Kenntnisse der Funktional-Analysis sind ebenfalls hilfreich
Orte des Wissens in der griechischen und römischen Antike
Get PDFDie Darstellung eröffnet mit einer Klärung des semantischen Spektrums der für das Thema zentralen Begriffe Ort und Wissen. Daran knüpfen zwölf Kapitel an zu metaphorischen und buchstäblichen Orten des Wissens aus den Bereichen: Literatur – Recht – Religion – Politik und Gesellschaft – Bildung und Wissenschaft. Der behandelte Zeitraum reicht von der griechischen Archaik bis zum Ende der Antike (8. Jh. v. Chr. – 6. Jh. n. Chr.). Diese 1400 Jahre sind in drei große Zeitabschnitte unterteilt: (1) Archaik und Klassik, (2) Hellenismus und Römische Republik sowie (3) Römische Kaiserzeit. Drei Epochenbilder mit zentralen Charakteristika dieser Zeiträume dienen dem tieferen Verständnis der Darstellung. Die Orte des Wissens sind so gewählt, dass sie einerseits mentalitäts-, kultur-, politik- und gesellschaftsspezifisch Typisches ihrer Zeit zum Ausdruck bringen und andererseits epochenübergreifend und rezeptionsgeschichtlich zum Teil bis in die Gegenwart von herausragender Bedeutung sind