Offenburg University of Applied Sciences
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Adversarial Examples are Misaligned in Diffusion Model Manifolds
No full textIn recent years, diffusion models (DMs) have drawn significant attention for their success in approximating data distributions, yielding state-of-the-art generative results. Nevertheless, the versatility of these models extends beyond their generative capabilities to encompass various vision applications, such as image inpainting, segmentation, adversarial robustness, among others. This study is dedicated to the investigation of adversarial attacks through the lens of diffusion models. However, our objective does not involve enhancing the adversarial robustness of image classifiers. Instead, our focus lies in utilizing the diffusion model to detect and analyze the anomalies introduced by these attacks on images. To that end, we systematically examine the alignment of the distributions of adversarial examples when subjected to the process of transformation using diffusion models. The efficacy of this approach is assessed across CIFAR-10 and ImageNet datasets, including varying image sizes in the latter. The results demonstrate a notable capacity to discriminate effectively between benign and attacked images, providing compelling evidence that adversarial instances do not align with the learned manifold of the DMs
Explainable AI in Manufacturing
No full textIn industrial production, Explainable Artificial Intelligence offers the opportunity to better understand AI models, not only to understand their decisions but also to be able to improve processes, which is possible even without the necessary experience. There are several widely used methods to implement this for Artificial Intelligence models, but no uniform standards and definitions. There are also still some hurdles on a technical and legal level as well as trust on the human side. Ultimately, the application of such techniques is particularly important in this area, but this is often not possible without the well-functioning and widespread use of Artificial Intelligence in manufacturing industry. However, it is a further step towards intelligent manufacturing and the acceptance of Artificial Intelligence in this area. The publication not only shows the latest developments, but also some use cases of Explainable Artificial Intelligence in manufacturing. Not only legal aspects but also ethical aspects are highlighted. In conclusion, it can be stated that Explainable Artificial Intelligence methods per se are well established, but their implementation and use in practice is lagging behind. A major point here in the future will be the explanation of generative artificial intelligence and user-centred explanations for non-domain experts. A standardised definition of explainability and standards for evaluating the individual methodologies must also be create
Credential Management for CANopen FD: A Life Cycle Oriented Concept and Implementation
No full textEven though Controller Area Networks (CAN) were originally conceptualized as deeply embedded networks, nowadays they are no longer self-contained. The use of bridges and gateways with access to the Internet opens additional attack surfaces. Therefore, comprehensive countermeasures are required, including the mutual authentication of the communication endpoints using public-key certificates. However, this calls for the continuous availability of credentials in the form of device-granular certificates, private keys, and trust anchors. This paper presents a concept and implementation for credential management in CANopen FD networks throughout the complete life cycle of CANopen FD devices, from their manufacturing over commissioning and operations until their disposal, satisfying the prerequisite for establishing mutually authenticated connections based on certificates. This includes the initial provisioning, continuous renewal, removal, and revocation of credentials. The novel aspect of our paper comprises a complete credential management realization. It is meeting all typical state of the art requirements and is based on similar approaches for Industrial Ethernet networks. Moreover, with our demonstrator implementation we not only show the feasibility of the concept, but also highlight that applicability of public-key infrastructure mechanisms in CANopen FD networks with comparably resource-constrained nodes with limited packet sizes
Navigating geopolitical and trade megatrends: Public export finance in a world of change
Get PDFEnsuring exporters can access finance is critical for governments as they look to encourage trade and drive economic growth. However, firms face challenges in securing export finance and trade credit insurance as geopolitical and trade megatrends lead to increased political, market and credit risks. In a dynamic global landscape, the role of export credit agencies (ECAs) has never been more important. Based on the ‘Futures Triangle’ analytical framework and drawing on qualitative data from 35 semi‐structured interviews and expert discussions using thematic analysis, this research assesses the implications of key megatrends for ECAs. It presents new insights into the impact on strategies, products and operations: The evolution of mandates towards a ‘growth promoter’ in a ‘whole‐of‐government’ approach, the necessity to introduce new products and the need to balance multiple priorities such as export growth, support for small and medium‐sized enterprises (SMEs), inclusive trade, climate action and impact on developing markets. The recommendations are intended to help policymakers and public finance practitioners understand and respond strategically to global changes
Elastic properties of rock salt ScN thin films investigated by laser ultrasound
No full textElastic moduli of scandium nitride (ScN) films are determined using a laser-based experimental method working with surface acoustic waves (SAWs). ScN, a semiconductor material with promising potential for various applications, crystallizes in the cubic rock salt (rs) structure. We investigate two samples of high-crystallinity ScN(111) films with thicknesses ∼200 and ∼300 nm, grown on Si(111) substrates by pulsed DC-magnetron co-sputtering and a sample with a fiber-textured ScN film (∼800 nm) on Si(001). From the shape evolution of laser-generated acoustic pulses, SAW dispersion curves were obtained in a frequency range of 50–500 MHz. In order to take advantage of the anisotropy of the film and substrate materials, measurements were performed for 10–15 SAW wavevector directions, which could be defined with a precision of 0.2°. Using perturbation theory with respect to the ratio of film thickness and SAW wavelength, two combinations of the three independent elastic constants of the high-crystallinity rs ScN films could be extracted from the measurement data. The surface roughness of the ScN films is accounted for with a simple model. Complete sets of the three elastic moduli were inferred in two different ways: (i) SAW dispersion data for the third sample were included in the extraction procedure; and (ii) the bulk modulus is set equal to a theoretical literature value. The extracted values for the three elastic constants are at variance with published theoretical results for single-crystal ScN. Possible reasons for these discrepancies are discussed
EU-Verordnung über allgemeine Produktsicherheit (GPSR): Bedeutung für den Onlinehandel
No full textDie neue EU-Verordnung zur allgemeinen Produktsicherheit soll gewährleisten, dass (auch weiterhin) nur sichere Produkte in der EU in Verkehr gebracht werden. Zum 13.12.2024 läuft die Übergangsfrist für ihre unmittelbare Anwendbarkeit ab. Sie richtet sich zwar in erster Linie an die Produkthersteller, es besteht aber auch Umsetzungsbedarf für die Lieferkette, insb. im E-Commerce. Bis dahin müssen also auch Onlinehändler ihre gegenüber der alten Gesetzeslage (RL 2021/95/EG – ProdSG) erweiterten Anforderungen umgesetzt haben.
Der Beitrag gibt einen Überblick für kleinere Onlinehändler. Die Betreiber von Online-Marktplätzen haben noch weitergehende Pflichten zu beachten. Dies gilt erst recht für die Produkthersteller, deren Pflichten vorliegend aber nur insoweit berücksichtigt werden, als sie zu abgeleitetem Handlungsbedarf bei Onlinehändlern führen
Implementierung eines Markerless Motion Capture Systems in den klinischen Alltag. – Unterschiede zur instrumentellen 3D-Ganganalyse
Get PDFEinleitung: Das Verfahren des Markerless Motion Capturing wird schon seit geraumer Zeit in der Bewegungsanalyse wissenschaftlich untersucht. Bisher wird diese Methode jedoch in der klinischen Praxis noch nicht angewendet, da ihre Validität und Reliabilität noch nicht gewährleistet sind.
Zielsetzung: Das Ziel der Arbeit ist die Analyse der Ergebnisse eines Marker-Based und Markerless Systems, die im klinischen Alltag gesammelt wurden, sowie deren Vergleichbarkeit.
Methode: Für diese Untersuchung wurden elf Patienten aus dem klinischen Alltag mit unterschiedlichen Pathologien und acht Normprobanden einbezogen. Beide Gruppen mussten frei gehfähig sein und gleichzeitig mit einem Marker-Based und mit einem Markerless Motion Capturing System aufgenommen werden. Die daraus gewonnenen kinematischen und kinetischen Ergebnisse wurden mit Hilfe von Statistical Parametric Mapping auf signifikante Unterschiede geprüft. Des Weiteren wurden sich bei den Patienten die Daten zu klinisch relevanten Zeitpunkten angeschaut. Hierbei wurde das Normabstandsmaß (NormDistance) verwendet.
Diskussion: Der Vergleich der Normprobanden offenbart in der Kinematik zwei von vier statistisch signifikanten Abweichungen. Die Patientendaten bestätigen die zuvor dargelegten Ergebnisse und weisen darüber hinaus zwei klinisch relevante Abweichungen auf. Hinsichtlich der Ergebnisse ist die Beckenkippung als schwächstes Resultat zu nennen. Dies ist auch in der Hüft-Kinematik zu erkennen. Des Weiteren ist zu hinterfragen, wie genau die KI Fußdeformitäten erkennen kann. Die Kinetik der Normprobanden zeigt fünf von sechs statistisch signifikanten Abweichungen, während die Kinetik der Patienten drei von sechs statistisch signifikanten und klinisch relevanten Abweichungen aufweist. Die Abweichungen manifestieren sich hauptsächlich in der Schwungphase, was auf die Berechnung der Kinetik in der offenen Kette zurückzuführen ist. Außerdem wird die Kinetik aus der Kinematik berechnet. Dies erklärt ebenfalls die Unterschiede.
Schlussfolgerung: Ein Markerless System kann im klinischen Alltag unterstützend wirken, indem es bei einigen Patienten eine Analyse ermöglicht, welche mit der gängigen Methode nicht analysiert, werden können. Allerdings sollten die Ergebnisse noch mit gewisser Vorsicht verwendet werden
Investigating the Influence of Depth Information and the Amount of Shapes and Textures on Bias and Performance in Instance Segmentation
No full textIn dieser Studie werden neun synthetische RGBD-Instanzsegmentierungsdatensätze für das Training (genannt 3xM Datensätze), jedes mit 20.000 Datenpunkten und zusätzliche Datensätze für das Testen vorgestellt, wobei ein besonderer Schwerpunkt auf der Variation der Anzahl von Formen und Texturen liegt. Zusätzlich wird ein realer Bin-Picking-Datensatz mit unübersichtlichen und übersichtlichen Szenen unter der Verwendung von Industrieteilen und Alltagsprodukten präsentiert. Diese Datensätze und der bekannte OCID-Datensatz werden verwendet, um die Auswirkung von Tiefeninformationen und der Anzahl der Formen und Texturen auf den Shape-Texture-Bias, die Segmentierungsgenauigkeit und der Generalisierung bei der Instanzsegmentierung zu untersuchen.
Die Ergebnisse zeigen, dass reine RGB-Modelle einen Bias in Richtung Textur besitzen, während RGB-D-Modelle eine leichte Verschiebung in Richtung des Shape-Bias aufweisen, obwohl der Texture-Bias bestehen bleibt. Modelle, die RGB und Tiefe verwenden, schnitten signifikant besser ab als reine RGB-Modelle, da sie unter anderem eine höhere Fähigkeit zur Generalisierung von Forminformationen aufweisen. Die Tiefeninformation offenbart jedoch eine starke Abhängigkeit zu der Rauschhaftigkeit der Tiefendaten. Darüber hinaus zeigt diese Studie, dass reine RGB-Modelle massiv von der Qualität der RGB-Eingabebilder beeinflusst werden.
Diese Studie fand auch heraus, dass eine Erhöhung der Anzahl einzigartiger Formen in den Trainingsdaten den Shape-Bias verringert, die allgemeine Segmentierungsgenauigkeit erhöht, die mit der Anzahl unbekannter Formen in den Daten in Verbindung zu stehen scheint, und einen entscheidenden Einfluss auf die Generalisierung von Formen hat.
Die Erhöhung der Anzahl der Texturen scheint keine signifikante Auswirkung auf den Shape-Texture-Bias zu haben, aber es zeigt sich, dass sie auch die allgemeine Segmentierungsgenauigkeit mit der steigenden Anzahl unbekannter Texturen erhöht. Diese Studie legt nahe, dass eine höhere Anzahl an Texturen in den Trainingsdaten zu einer höheren Generalisierung von Texturen führt.This study presents nine synthetic RGBD instance segmentation datasets for training (called 3xM datasets), each with 20.000 observations and additional datasets for testing with a special focus on varying the number of shapes and textures. Additionally, a real-world bin-picking dataset with cluttered and uncluttered scenes using industrial parts and everyday products is proposed. These datasets and the known OCID dataset are used to investigate the impact of depth information and shape-texture amount towards shape-texture bias, performance, and generalization in instance segmentation.
The findings reveal that RGB-only models are biased toward texture, while RGB-D models exhibit a slight shift towards shape bias, though texture bias persists. Models using RGB and depth performed significant better than RGB-only models by providing a higher ability to generalize shape information. However, this study shows that the usability of depth information is strongly related to the noisiness of the depth data. In addition, this study finds that RGB-only models are influenced massively by the quality of the RGB input images.
This study also found that increasing the number of unique shapes in train data decreases the shape bias, increases the general performance, rising with the number of unknown shapes in the data, and has a crucial impact on the generalization of shapes.
Increasing the number of textures seems to have no significant effect on the shape-texture bias, but it shows that it also increases the general performance with the rising number of unknown textures. This study suggests that a higher texture amount in train data leads to higher generalization of textures
Neurostimulation zur Behandlung von Epilepsie?
Get PDFIn der vorliegenden Bachelorarbeit geht es hauptsächlich um Therapiemethoden im Bereich der Epilepsie. Dabei wird vorwiegend auf Neurostimulationsverfahren, vor allem die Therapie mit Hirnschrittmachern eingegangen.
Zunächst wird Epilepsie definiert, ehe wesentliche Kenntnisse über Ätiologie und Pathophysiologie von Epilepsie rekapituliert und zu einem erweiterten Verständnis der Wirkmechanismen verholfen werden soll. Die Epilepsieformen, die möglicherweise von der Hirnschrittmachertherapie profitieren, werden danach aufgegriffen.
Danach wird auf bildgebende Verfahren, welche die präoperative Beurteilung erleichtern eingegangen und schließlich auf die eigentlichen Therapieverfahren. Bezüglich der Therapiemethoden wird zunächst mit konservativen, bewährten Methoden begonnen und schließlich werden ebenfalls neue Möglichkeiten zur Epilepsiebehandlung aufgezeigt. Den größten Teil der Therapiemethoden macht die ausführliche Beschreibung der Hirnschrittmachertherapie aus.
Dazu wurde die Umfrage an Neurologen und Neurochirurgen durchgeführt, um einen Teil zur Primärforschung beizutragen.
Diese wurden zu verschiedenen Themengebieten in diesem Bereich aufgrund Ihrer Erfahrungen befragt. Hierbei ist das Ziel, die ethischen Aspekte und die Perspektive der Patienten einzubeziehen, um Ergebnisse direkt aus dem klinischen Alltag zu gewinnen.
Womöglich kann Betroffenen nach der Einsicht der Analyseergebnisse zu Teilen ihre Angst vor der Operation genommen werden. Darüber hinaus soll die Umfrage die präoperativen Entscheidungsmöglichkeiten der Neurochirurgen erweitern