408 research outputs found
Michael Alram, Roswitha Denk, Wolfgang Szaivert et Franziska Dick, Die Münzsammlungen der Benediktinerstifte Kremsmünster und St. Paul im Lavanttal.
No full textAmandry Michel. Michael Alram, Roswitha Denk, Wolfgang Szaivert et Franziska Dick, Die Münzsammlungen der Benediktinerstifte Kremsmünster und St. Paul im Lavanttal.. In: Revue numismatique, 6e série - Tome 25, année 1983 pp. 242-243
Vielfalt denkmalpflegerischer Prozesse in der DDR (1952-1975)
Get PDFDenkmalpflege und -schutz befanden sich in der DDR in einem Gefüge divergierender Interessen, die es wiederholt auszuhandeln galt.
Franziska Klemstein präsentiert ein differenziertes Bild denkmalpflegerischer Denk- und Arbeitsweisen sowie regionale Unterschiede im Zeitraum von 1952 bis 1975. Sie veranschaulicht das Handlungsgefüge der institutionellen Denkmalpflege im Spannungsfeld zwischen Kultur und Bauwesen und rückt exemplarisch Handlungsmöglichkeiten und die Auswirkungen konkreter Entscheidungen ausgewählter Akteur*innen wie Ludwig Deiters, Fritz Rothstein und Käthe Rieck ins Zentrum der Untersuchung.TU Berlin, Open-Access-Mittel – 202
Triumphe des Heidentums: Bildende Kunst in Frank Wedekinds "Franziska"
Get PDFFrank Wedekinds ,Denken in Bildern‘ lässt sich im späten Stück Franziska (1911) besonders gut verfolgen. Zum einen manifestiert sich die Visualisierungstendenz in der tableauartigen Szenen-Choreographie, zum anderen in zahlreichen Bildzitaten, mit denen der Autor zum zeitgenössischen Kunstdiskurs Stellung bezieht. Die kunstgeschichtlichen Bezüge umfassen die breite Palette von der Renaissance, über die Präraffaeliten bis zur Kunst der 10er Jahre des 20. Jahrhunderts, womit ein reichhaltiges Bildarchiv mit u.a. Faust-, Helena-, Mignon-, Eva- und Maria-Figurationen eröffnet wird. Die visuellen Zitate fungieren als ein ironisches Korrektiv der christlichen Tradition, womit sich Wedekind als Sensualist in der Nachfolge der Antike profiliert.Frank Wedekind’s visual thinking can be studied particularly clearly in his late drama Franziska (1911). The tendency to visualize is on the one hand visible in the tableau-style choreography and on the other – in numerous references to art history, through which the author takes a position in contemporary art discourse. The references range from Renaissance through Pre-Raphaelite painting to contemporary art, opening up a wide archive of images, among them the figures of Faust, Helena, Mignon, Eve, Saint Mary and others. These “optical allusions” form an ironic corrective to the Christian tradition, and allow the author to inscribe his work among the ‘sensualists’ in the heritage of antiquity.Franka Wedekinda ,myślenie obrazami‘ szczególnie dobrze prześledzić można w jego późnym dramacie Franziska (1911). Tendencja wizualizacyjna przejawia się tu z jednej strony w zdjęciowej choreografii scenicznej, z drugiej w licznych odniesieniach do historii sztuki, poprzez które autor zabiera głos we współczesnym mu dyskursie. Cytaty obejmują szeroki okres od renesansu, poprzez prerafaelitów aż po sztukę współczesną, co otwiera bogate archiwum obrazów z figuracjami Fausta, Heleny, Mignon, Ewy, Maryi i innych. Cytaty optyczne pełnią funkcje ironicznej korekty tradycji chrześcijańskiej, dzięki czemu autor wpisuje się w sensualistyczne dziedzictwo antyku
Adversarial Robustness in the Context of Concept-based Bottleneck Models
No full textCarefully perturbed images, which trick well-generalizing neural networks into high-confidence misclassifications, have gained considerable attention in recent years. A subfield of research focused on these so-called adversarial examples is dedicated to explain their cause. A state-of-the-art hypothesis suggests that adversarial examples and the prevalent low adversarial robustness of neural networks can be explained by categorizing features of the data into robust and non-robust features. The robust features visually appear as interpretable structures and are predictive also under minor perturbations. However, the non-robust features, which resemble noise-like structures, can be modified easily in order to be correlated with a wrong label, which leads to adversarial vulnerability. In this work, we examine this hypothesis within the context of concept-based bottleneck models. These intrinsically interpretable models were originally proposed to better understand neural network predictions by mapping inputs to concepts, and concepts to final label predictions. We argue that the learned concepts, which are semantically meaningful, are similar to robust features. According to the hypothesis of robust and non-robust features, predicting labels exclusively based on robust features leads to more adversarially robust predictions. Thus, we reason that concept-based bottleneck models should exhibit higher robustness than a similar network without concept bottleneck, as their predictions rely on human-understandable concepts. We study this family of concept-based bottleneck models by investigating two specific model architectures: Concept Bottleneck Models and Bottleneck Concept Learners. First, we explore the robustness of these models and find that, in particular, the Bottleneck Concept Learner is more robust than a comparable baseline model without a concept bottleneck. Secondly, we analyze the features learned by Bottleneck Concept Learners in the framework of robust and non-robust features. The aim is to test whether our assumption, that the Bottleneck Concept Learner predicts based on robust features, is correct. For this, we reproduce and adapt the original experiments that initially demonstrated the hypothesis of robust and non-robust features. We find that the experiments are not sufficient to categorize the learned features of the Bottleneck Concept Learner. In summary, this work demonstrates that the two concept-based bottleneck models under investigation indeed have higher adversarial robustness than a similar network without concept bottleneck, but the experiments do not allow us to explain the increased robustness with certainty through the hypothesis of robust and non-robust features.Bildverarbeitende neuronale Netze erreichen eine sehr hohe Genauigkeit in der Klassifizierung von Bildern. Jedoch können subtile Veränderungen dieser Bilder zu Fehlklassifizierungen durch das neuronale Netz führen. Diese sogenannten Adversarial Examples sind seit einiger Zeit Gegenstand der Forschung. Ein Teil dieser Forschung konzentriert sich darauf, die Ursache der Adversarial Examples und die dadurch resultierende geringe Robustheit der neuronalen Netzwerke zu erklären. Eine aktuelle Theorie führt dieses Phänomen auf robuste und nicht-robuste Merkmale von Bildern zurück. Robuste Merkmale, welche visuell sinnvoll und interpretierbar sind, korrelieren sogar unter kleinen Veränderungen mit der richtigen Klassifizierung. Im Gegensatz dazu korrelieren nicht-robuste Merkmale, die optisch willkürlichem Rauschen ähneln, unter kleinen Veränderungen bereits mit falschen Klassifizierungen und führen daher zur geringen Robustheit. In dieser Arbeit betrachten wir diese Theorie anhand von Konzept-basierten Engpass Modellen (englisch: concept-based bottleneck models). Diese intrinsisch interpretierbaren Modelle wurden ursprünglich entwickelt, um Vorhersagen von neuronalen Netzen besser nachvollziehen zu können. Dies erfolgt durch eine Zuordnung von Eingabebildern zu Konzepten, und von Konzepten zu Klassifizierungen. Wir argumentieren, dass die Konzepte ähnlich zu robusten Merkmalen sind. Laut der Theorie von robusten und nicht-robusten Merkmalen sind Klassifizierungen, die ausschließlich auf robusten Merkmalen basieren, robuster als solche, die zusätzlich nicht-robuste Merkmale berücksichtigen. Daher postulieren wir, dass Konzept-basierte Engpass Modelle eine höhere Robustheit als ähnliche Modelle ohne Konzept-Engpass aufweisen sollten, da ihre Klassifizierungen auf für Menschen interpretierbare Konzepte bestehen. Wir untersuchen Konzept-basierte Engpass Modelle basierend auf zwei spezifischen Architekturen: Concept Bottleneck Models und Bottleneck Concept Learners. Wir analysieren deren Robustheit und stellen fest, dass tatsächlich eine erhöhte Robustheit der Klassifizierung vorherrschend ist. Besonders das Bottleneck Concept Learner Modell zeigt sich mit erhöhter Robustheit. Infolgedessen versuchen wir, die vom Bottleneck Concept Learner gelernten Merkmale in robust und nicht-robust zu kategorisieren. Das Ziel ist es, zu verstehen, ob die erhöhte Robustheit tatsächlich auf das Lernen von robusten Merkmalen zurückzuführen ist. Das Experiment dazu ist basierend auf dem Experiment, welches robuste und nicht-robuste Merkmale ursprünglich aufzeigte. Wir entdecken jedoch, dass dieses adaptierte Experiment nicht ausreicht, um die gelernten Merkmale von Bottleneck Concept Learner klar zu kategorisieren. Zusammengefasst zeigt diese Arbeit, dass die zwei untersuchten Konzept-basierte Engpass Modelle tatsächlich höhere Robustheit in Bezug auf Adversarial Examples aufweisen als ähnliche Modelle ohne Konzept-basierten Engpass, jedoch können wir die erhöhte Robustheit nicht eindeutig durch robuste und nicht-robuste Merkmale erklären.submitted by Franziska DenkMasterarbeit Johannes Kepler Universität Linz 202
Adversarial Robustness in the Context of Concept-based Bottleneck Models
No full textCarefully perturbed images, which trick well-generalizing neural networks into high-confidence misclassifications, have gained considerable attention in recent years. A subfield of research focused on these so-called adversarial examples is dedicated to explain their cause. A state-of-the-art hypothesis suggests that adversarial examples and the prevalent low adversarial robustness of neural networks can be explained by categorizing features of the data into robust and non-robust features. The robust features visually appear as interpretable structures and are predictive also under minor perturbations. However, the non-robust features, which resemble noise-like structures, can be modified easily in order to be correlated with a wrong label, which leads to adversarial vulnerability. In this work, we examine this hypothesis within the context of concept-based bottleneck models. These intrinsically interpretable models were originally proposed to better understand neural network predictions by mapping inputs to concepts, and concepts to final label predictions. We argue that the learned concepts, which are semantically meaningful, are similar to robust features. According to the hypothesis of robust and non-robust features, predicting labels exclusively based on robust features leads to more adversarially robust predictions. Thus, we reason that concept-based bottleneck models should exhibit higher robustness than a similar network without concept bottleneck, as their predictions rely on human-understandable concepts. We study this family of concept-based bottleneck models by investigating two specific model architectures: Concept Bottleneck Models and Bottleneck Concept Learners. First, we explore the robustness of these models and find that, in particular, the Bottleneck Concept Learner is more robust than a comparable baseline model without a concept bottleneck. Secondly, we analyze the features learned by Bottleneck Concept Learners in the framework of robust and non-robust features. The aim is to test whether our assumption, that the Bottleneck Concept Learner predicts based on robust features, is correct. For this, we reproduce and adapt the original experiments that initially demonstrated the hypothesis of robust and non-robust features. We find that the experiments are not sufficient to categorize the learned features of the Bottleneck Concept Learner. In summary, this work demonstrates that the two concept-based bottleneck models under investigation indeed have higher adversarial robustness than a similar network without concept bottleneck, but the experiments do not allow us to explain the increased robustness with certainty through the hypothesis of robust and non-robust features.Bildverarbeitende neuronale Netze erreichen eine sehr hohe Genauigkeit in der Klassifizierung von Bildern. Jedoch können subtile Veränderungen dieser Bilder zu Fehlklassifizierungen durch das neuronale Netz führen. Diese sogenannten Adversarial Examples sind seit einiger Zeit Gegenstand der Forschung. Ein Teil dieser Forschung konzentriert sich darauf, die Ursache der Adversarial Examples und die dadurch resultierende geringe Robustheit der neuronalen Netzwerke zu erklären. Eine aktuelle Theorie führt dieses Phänomen auf robuste und nicht-robuste Merkmale von Bildern zurück. Robuste Merkmale, welche visuell sinnvoll und interpretierbar sind, korrelieren sogar unter kleinen Veränderungen mit der richtigen Klassifizierung. Im Gegensatz dazu korrelieren nicht-robuste Merkmale, die optisch willkürlichem Rauschen ähneln, unter kleinen Veränderungen bereits mit falschen Klassifizierungen und führen daher zur geringen Robustheit. In dieser Arbeit betrachten wir diese Theorie anhand von Konzept-basierten Engpass Modellen (englisch: concept-based bottleneck models). Diese intrinsisch interpretierbaren Modelle wurden ursprünglich entwickelt, um Vorhersagen von neuronalen Netzen besser nachvollziehen zu können. Dies erfolgt durch eine Zuordnung von Eingabebildern zu Konzepten, und von Konzepten zu Klassifizierungen. Wir argumentieren, dass die Konzepte ähnlich zu robusten Merkmalen sind. Laut der Theorie von robusten und nicht-robusten Merkmalen sind Klassifizierungen, die ausschließlich auf robusten Merkmalen basieren, robuster als solche, die zusätzlich nicht-robuste Merkmale berücksichtigen. Daher postulieren wir, dass Konzept-basierte Engpass Modelle eine höhere Robustheit als ähnliche Modelle ohne Konzept-Engpass aufweisen sollten, da ihre Klassifizierungen auf für Menschen interpretierbare Konzepte bestehen. Wir untersuchen Konzept-basierte Engpass Modelle basierend auf zwei spezifischen Architekturen: Concept Bottleneck Models und Bottleneck Concept Learners. Wir analysieren deren Robustheit und stellen fest, dass tatsächlich eine erhöhte Robustheit der Klassifizierung vorherrschend ist. Besonders das Bottleneck Concept Learner Modell zeigt sich mit erhöhter Robustheit. Infolgedessen versuchen wir, die vom Bottleneck Concept Learner gelernten Merkmale in robust und nicht-robust zu kategorisieren. Das Ziel ist es, zu verstehen, ob die erhöhte Robustheit tatsächlich auf das Lernen von robusten Merkmalen zurückzuführen ist. Das Experiment dazu ist basierend auf dem Experiment, welches robuste und nicht-robuste Merkmale ursprünglich aufzeigte. Wir entdecken jedoch, dass dieses adaptierte Experiment nicht ausreicht, um die gelernten Merkmale von Bottleneck Concept Learner klar zu kategorisieren. Zusammengefasst zeigt diese Arbeit, dass die zwei untersuchten Konzept-basierte Engpass Modelle tatsächlich höhere Robustheit in Bezug auf Adversarial Examples aufweisen als ähnliche Modelle ohne Konzept-basierten Engpass, jedoch können wir die erhöhte Robustheit nicht eindeutig durch robuste und nicht-robuste Merkmale erklären.submitted by Franziska DenkMasterarbeit Johannes Kepler Universität Linz 202
Stigmatization, discrimination and illness
Get PDFSoftcover, 17x24, 119 S.: 24,00 €Softcover, 17x24“She was given her own plate, her own cup, everything of her own, even when she just touched a cloth then nobody wanted to touch it again.” (Halima, HIV-seropositive) The book sheds light on the profound influence of an HIV-seropositive diagnosis on the lives of women and their social environment in the United Republic of Tanzania. The author, a medical doctor and social anthropologist, tells the story of six Tanzanian HIV-seropositive women, focusing on their negotiation and perception of illness and disease. Furthermore, the high levels of discrimination and stigmatization in the context of HIV-seropositivity that they experience are presented in detail, weaving together the impacts of an HIV-seropositive diagnosis with results analyzed both from a Medical Anthropology and Public Health perspective. Despite a new era of antiretroviral treatment, available in Tanzania free of cost, that has given cause for hope in a change in how the disease is perceived, the book impressively underlines that being HIV-seropositive remains a great challenge and heavy burden for women in Tanzania
Wild-type, but not mutant N296H, human tau restores Aβ-mediated inhibition of LTP in <em>Tau</em><sup>-/-</sup> mice
Get PDFMicrotubule associated protein tau (MAPT) is involved in the pathogenesis of Alzheimer’s disease and many forms of frontotemporal dementia (FTD). We recently reported that Aβ‐mediated inhibition of hippocampal long‐term potentiation (LTP) in mice requires tau. Here, we asked whether expression of human MAPT can restore Aβ‐mediated inhibition on a mouse Tau‐/‐ background and whether human tau with an FTD‐causing mutation (N296H) can interfere with Aβ‐mediated inhibition of LTP. We used transgenic mouse lines each expressing the full human MAPT locus using bacterial artificial chromosome technology. These lines expressed all six human tau protein isoforms on a Tau-/- background. We found that the human wild-type MAPT H1 locus was able to restore Aβ42‐mediated impairment of LTP. In contrast, Aβ42 did not reduce LTP in slices in two independently generated transgenic lines expressing tau protein with the mutation N296H associated with frontotemporal dementia (FTD). Basal phosphorylation of tau measured as the ratio of AT8/Tau5 immunoreactivity was significantly reduced in N296H mutant hippocampal slices. Our data show that human MAPT is able to restore Aβ42‐mediated inhibition of LTP in Tau‐/‐ mice. These results provide further evidence that tau protein is central to Aβ‐induced LTP impairment and provide a valuable tool for further analysis of the links between Aβ, human tau and impairment of synaptic function
Rezension: "Erzählen im Imperativ. Zur strukturellen Agonalität von Rollenspielen und mittelhochdeutschen Epen" von Franziska Ascher
Get PDFDie zeitliche und mediale Kluft zwischen mittelhochdeutschen Epen auf der einen und Computerrollenspielen auf der anderen Seite lässt einen Vergleich beider Gegenstände auf den ersten Blick schwierig erscheinen. Dafür, dass ein zweiter Blick sich lohnen könnte, plädiert Franziska Ascher – derzeit Dozentin an der Universität Innsbruck und Mitherausgeberin der Zeitschrift für Computerspielforschung PAIDA – in ihrer neu erschienen Dissertationsschrift. In Erzählen im Imperativ beleuchtet die Autorin aus medien- und kulturwissenschaftlicher Perspektive strukturelle Ähnlichkeiten zwischen Computerrollenspielen und mittelalterlicher Heldenepik.At first glance, a comparison of Middle High German epics and computer role-playing games seems, to say the least, hardly feasible. In her newly published dissertation, Franziska Ascher – currently lecturer at the University of Innsbruck and co-editor of the magazine for computer game research PAIDA – argues that a second look might be worthwhile. In Erzählen im Imperativ, the author illuminates structural similarities between computer role-playing games and medieval heroic epics from a media and cultural studies perspective
Unter besonderer Berücksichtigung der Blankoeinwilligung und der Zulässigkeit weiterer Kontrollvarianten
Get PDFSoftcover, 17x24Die klinische Prüfung von Arzneimitteln am Menschen bedeutet eine Gratwanderung zwischen dem Schutz des Studienteilnehmers und der Wahrung seiner Würde auf der einen sowie dem Streben nach medizinischem Fortschritt auf der anderen Seite. Dies gilt ebenso für die Kontrolle der Studie. Denn zu Recht wird in Deutschland kein Medikament ohne die Testung in einer kontrollierten Studie zugelassen. Gleichzeitig bestehen hier bedenkliche Regelungslücken, hat doch der Gesetzgeber den Umgang mit der Kontrollgruppe in der Humanforschung bisher gesetzlich nicht reglementiert. Vor dem Hintergrund dieser ungeklärten Rechtslage werden die sich ergebenden Problemfelder in der aktuellen Forschungspraxis grundlegend wie kritisch analysiert und interessengerechte Lösungsvorschläge entwickelt. Denn nur die Schaffung rechtlicher Klarheit über den Umgang mit der Kontrollgruppe vermag in diesem Spannungsfeld aus Ethik, Medizin und Recht Sicherheit für Ärzte und Studienteilnehmer zu gewährleisten. Ebendiese Schaffung von rechtlicher Sicherheit und Angemessenheit muss in einem solchen Bereich, der als medizinrechtliche Thematik die Grundfesten von Persönlichkeits- und Selbstbestimmungsrecht berührt, als höchste Priorität gelten.Clinical trials of medicinal products on human subjects are a balancing act between the protection of the study participant and the preservation of his dignity on the one hand and the constant striving for medical progress on the other hand. This applies likewise to the control group as an essential part of every clinical testing of pharmaceuticals without which no drug will receive marketing authorisation in Germany by the competent authorities. Nevertheless, significant gaps in the German legislation concerning this matter still remain as the German legislator has yet to implement any specific rules with regard to the handling and management of the control group in clinical trials. In view of this unsettled legal situation, the author critically analyses the core of the problem areas in this field’s current research practice and creates solutions reflecting the interests of the study participant as well as the practical needs of medical research. Only legal clarity regarding the control group can provide for the safety that is crucial in this field of tension between ethics, medicine and the law
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