We investigate weighted asynchronous cellular automata with weights in valuation monoids. These automata form a distributed extension of weighted finite automata and allow us to model concurrency. Valuation monoids are abstract weight structures that include semirings and (non-distributive) bounded lattices but also offer the possibility to model average behaviors. We prove that weighted asynchronous cellular automata and weighted finite automata which satisfy an I-diamond property are equally expressive. Depending on the properties of the valuation monoid, we characterize this expressiveness by certain syntactically restricted fragments of weighted MSO logics. Finally, we define the quantitative model-checking problem for distributed systems and show how it can be reduced to the corresponding problem for sequential systems.

Heutige naturwissenschaftliche Forschung, beispielsweise in Biologie oder Chemie, ist ohne die Unterstützung durch informationstechnische Systeme nicht realisierbar. Verbesserte Verfahren und Messegeräte ermöglichen detailliertere Erkenntnisse und erzeugen dabei signifikante Datenmengen, die ohne IT-Systeme nicht mehr effizient verarbeitet und verwaltet werden können. Die Datenmengen wachsen kontinuierlich und mit ihnen die Komplexität durchzuführender wissenschaftlicher Berechnungen. Diese Berechnungen und das damit verbundene Lösen komplexer wissenschaftlicher Probleme sind weitere Gründe für die Notwendigkeit dieser Systeme.

In der vorliegenden Masterarbeit werden verschiedene Graphdatenbanksysteme in einer funktionalen und technischen Evaluation hinsichtlich ihrer Eignung für ein aktuelles Forschungsvorhaben der Abteilung Datenbanken der Universität Leipzig untersucht. Ziel des Forschungsprojektes ist die Integration von Unternehmensdaten in ein Informationsnetzwerk und eine darauf aufbauendegraphenorientierte Analyse der Daten.

Software Audiosynthesizer haben in den letzten 10 Jahren enorm an Popularität gewonnen und sind in vielen Profi- und Heimstudios nicht mehr wegzudenken. Diese Popularität ist durch die hohe Rechenleistung begründet, welche auf PCs und mobilen Geräten überall zur Verfügung steht und Echtzeitaudiosynthese nutzbar macht. Das Ziel dieser Arbeit ist die ausührliche Beschreibung grundlegender Synthesizerkomponenten und die Untersuchung geeigneter Algorithmen und Techniken für deren Realisierung.

In dieser Arbeit wird ein Überblick über herkömmliche und semantische Web-Technologien gegeben. Um eine Verbindung zwischen den Merkmalen von Web-Applikationen und dem Semantic Web zu schaffen, wird der Begriff „semantische Web-Applikation“ definiert und eine darauf aufbauende Klassifizierung präsentiert. Dies dient der Charakterisierung von Web-Applikationen, in denen semantische Technologien zum Einsatz kommen. Auf dieser Basis ist es einerseits möglich, semantische von herkömmlichen Web-Applikationen abzugrenzen und andererseits semantische Web-Applikationen untereinander zu unterscheiden. Weiterhin wird der Aufbau und bedeutende Teile der Implementierung des Anwendungsfalles vakantieland.nl, einem Tourismusportal aus den Niederlanden, vorgestellt. Anhand dessen wird der Einsatz semantischer Technologien in Web-Applikationen sowie die damit verbundenen Vor- und Nachteile präsentiert.

This thesis has introduced and investigated a new kind of rule-based evolutionary online learning system. It addressed the problem of distributing the knowledge of a Learning Classifier System, that is represented by a population of classifiers. The result is a XCS-derived Learning Classifier System 'XCS with Distributed Rules' (XCS-DR) that introduces independent, interacting agents to distribute the system's acquired knowledge evenly. The agents act collaboratively to solve problem instances at hand. XCS-DR's design and architecture have been explained and its classification performance has been evaluated and scrutinized in detail in this thesis. While not reaching optimal performance, compared to the original XCS, it could be shown that XCS-DR still yields satisfactory classification results. It could be shown that in the simple case of applying only one agent, the introduced system performs as accurately as XCS.

In den letzten Jahren entwickelte sich Umweltschutz und die damit verbundene Umwelt-wirtschaft in Deutschland zu einem wesentlichen Wirtschaftsfaktor. Die Unternehmen dieses Sektors stellen verschiedene Güter und Dienstleistungen bereit. Im Jahr 2008 erzielte die Produktion von Umweltschutzgütern ein Volumen von knapp 76 Milliarden (Mrd.) Euro. Vor allem die erneuerbaren Energien tragen zum steten Wachstum bei. Deutschland hatte 2009 mit 15,4 Prozent den weltweit höchsten Anteil am Welthandel von Umweltschutzgütern. Einen wichtigen Bereich bilden hierin die erneuerbaren Energien (EE), die seit Jahren eine stetig steigende Bedeutung für die deutsche Wirtschaft erlangen. Als im Jahr 2009 die Wirtschaftskrise weltweit viele Branchen negativ beeinflusste, stieg die Produktion von Gütern im Bereich erneuerbare Energien weiter an. Neben ihrer wirtschaftlichen Relevanz gewinnen erneuerbare Energien vor dem Hintergrund sich kontinuierlich verknappender fossiler Rohstoffe zur Gewinnung von Strom, Wärme und Kraftstoffen zunehmend an Bedeutung für die Deckung des Energiebedarfs.

Digital gespeicherte Daten erfreuen sich einer stetig steigenden Verwendung. Insbesondere die computerbasierte Kommunikation über E-Mail, SMS, Messenger usw. hat klassische Kommunikationsmittel nahezu vollständig verdrängt. Einen Mehrwert aus diesen Daten zu generieren, ist sowohl im geschäftlichen als auch im privaten Bereich von entscheidender Bedeutung. Eine Möglichkeit den Nutzer zu unterstützen ist es, seine textuellen Daten umfassend zu analysieren und bestimmte Elemente hervorzuheben und ihm die Erstellung von Einträgen für Kalender, Adressbuch und dergleichen abzunehmen bzw. zumindest vorzubereiten. Eine weitere Möglichkeit stellt die semantische Suche in den Daten des Nutzers dar. Selbst mit Volltextsuche muss man bisher den genauen Wortlaut kennen, wenn man eine bestimmte Information sucht. Durch ein tiefgreifendes Verständnis für Zeit ist es nun aber möglich, über einen Zeitstrahl alle mit einem bestimmten Zeitpunkt oder einer Zeitspanne verknüpften Daten zu finden. Es existieren bereits viele Ansätze um Named Entity Recognition voll- bzw. semi-automatisch durchzuführen, aber insbesondere Verfahren, welche weitgehend sprachunabhängig arbeiten und sich somit leicht auf viele Sprachen skalieren lassen, sind kaum publiziert. Um ein solches Verfahren für natürlichsprachige Zeitausdrücke zu verbessern, werden in dieser Arbeit, basierend auf umfangreichen Analysen, Möglichkeiten vorgestellt. Es wird speziell eine Strategie entwickelt, die auf einem Verfahren des maschinellen Lernens beruht und so den manuellen Aufwand für die Unterstützung neuer Sprachen reduziert. Diese und weitere Strategien wurden implementiert und in die bestehende Architektur der Zeiterkennungsmaschine der ExB-Gruppe integriert.

Für die Arbeit mit digitalen Sprachressourcen ist es wichtig, einen Standard zu entwickeln, der vorgibt, wie die Daten aufgebaut sind. CMDI (Component MetaData Infrastructure) bildet diesenMetadatenstandard für CLARIN und gibt den genauen Aufbau der Ressourcen vor. Je nach Anwendungsfall können dabei verschiedene Komponenten zusammengesetzt werden, um ein maßgeschneidertes Datenformat zu erhalten.

Today, the Web of Data evolved to a semantic information network containing large amounts of data. Since such data may stem from different sources, ranging from automatic extraction processes to extensively curated knowledge bases, its quality also varies. Thus, currently research efforts are made to find methodologies and approaches to measure the data quality in the Web of Data. Besides the option to consider the actual data in a quality assessment, taking the process of data generation into account is another possibility, especially for extracted data. An extraction approach that gained popularity in the last years is the mapping of relational databases to RDF (RDB2RDF). By providing definitions of how RDF should be generated from relational database content, huge amounts of data can be extracted automatically. Unfortunately, this also means that single errors in the mapping definitions can affect a considerable portion of the generated data. Thus, from a quality assurance point of view, the assessment of these RDB2RDF mapping definitions is important to guarantee high quality RDF data. This is not covered by recent quality research attempts in depth and is examined in this thesis. After a structured evaluation of existing approaches, a quality assessment methodology and quality dimensions of importance for RDB2RDF mappings are proposed. The formalization of this methodology is used to define 43 metrics to characterize the quality of an RDB2RDF mapping project. These metrics are also implemented for a software prototype of the proposed methodology, which is used in a practical evaluation of three different datasets that are generated applying the RDB2RDF approach.