Oftmals kann ein Problem erst dadurch gelöst werden, indem seine Komplexität reduziert wird. Erst diese Reduktion ermöglicht die Verwendung von Lösungsansätzen, die für weniger komplexe Problemstellungen existieren. Für 3d-Objekte ist die Skelettierung der Mechanismus, der die Objekte auf eine niedrigere Dimension abbildet und dadurch deren Komplexität reduziert. Seit nunmehr 40 Jahren werden entsprechende Verfahren und darauf basierende Anwendungen entwickelt. In jüngster Zeit traten auf innovativen Forschungsgebieten innerhalb des Maschinenbaus, der Nanotechnologie, der Medizintechnik und nicht zuletzt der Computergrafik Probleme auf, die durch Skelettierung bewältigt wurden oder in naher Zukunft zu bewältigen sind. Mit der vorliegenden Dissertation wird an den aktuellen Stand der Forschung angeknüpft und ein Skelettierungsverfahren vorgestellt, das nicht auf den bisher üblichen kartesischen Gittern, sondern auf den sogenannten kubisch-raumzentrierten Gittern operiert. Dadurch ergeben sich eine Vielzahl positiver Eigenschaften, sowohl unter topologischen als auch rechentechnischen Aspekten. Die auf Gitterstrukturen basierenden Verfahren haben traditionell Schwierigkeiten, rotationsinvariante Skelette zu generieren. Diese Eigenschaft ist jedoch für eine Reihe von Applikationen wünschenswert. Eine Ausnahme bilden Verfahren, die zunächst ein Vektorfeld berechnen, das Abstoßungen vom Objektrand simuliert. Mithilfe dieser Strukturen können Skelettpunkte identifiziert werden, die von der Gitterstruktur unabhängig sind. Allerdings sind die Verfahren, die derartige Skelette erzeugen, extrem ineffizient: Bezogen auf die Anzahl der Objektgitterpunkte ist die Komplexität quadratisch. Deshalb ist ein weiterer Schwerpunkt dieser Arbeit, eine qualitativ hochwertige Approximation des Vektorfeldes in linearer Zeitkomplexität zu erzeugen. Die zusätzlichen Informationen, die aus diesen Vektorfeldern gewonnen werden, kommen innerhalb des ursprünglichen Skelettierungsverfahrens zum Einsatz, um die Vorteile beider Verfahren zu kombinieren. Die auf diese Weise erzeugten eindimensionalen Skelettstrukturen der 3d-Objekte eignen sich für eine Vielzahl von Anwendungen. Drei Anwendungen, namentlich die Klassifizierung, die Segmentierung und die Manipulierung werden gezeigt. Für die Klassifizierung werden die erzeugten Skelette in eine Graphrepräsentation transformiert. Hierfür werden zwei Verfahren vorgestellt und darüber hinaus erläutert, wie die Graphrepräsentation optimiert und mit Attributen versehen werden kann. Insbesondere die Attributierung (z. B. mit Distanz- oder Krümmungsinformationen) ist von großer Bedeutung, da der Graph zunächst die Objektform nur grob abstrahiert und dadurch kein detaillierter Vergleich zwischen Objekten möglich wäre. Für die Segmentierung und die Deformierung von 3d-Objekten besteht der wichtigste Beitrag dieser Dissertation darin, eine präzise Zuordnung zwischen Abschnitten des Graphen und Meshregionen durchzuführen, die erforderlich ist, um Änderungen an der Graphstruktur (Auftrennen oder Deformieren) direkt auf das Mesh übertragen zu können. Hierfür wird eine spezielle Datenstruktur präsentiert, die diese Zuordnung ermöglicht, ohne die Komplexität des Skelettierungsverfahrens zu verschlechtern. Ein breites Spektrum an Vorschlägen für zukünftige, auf dieser Dissertation aufbauende Forschungsthemen schließen die Arbeit ab.

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This paper examines the mathematical knowledge for teaching (MKT) in Indonesia, specifically in school geometry content. A translated and adapted version of the MKT measures developed by the Learning Mathematics for Teaching (LMT) project was administered to 210 Indonesian primary and junior high teachers. Psychometric analyses revealed that items related to classification of quadrilaterals were difficult for these teachers. Further interactions with teachers in a professional development setting confirmed that teachers held a set of exclusive definitions of quadrilaterals.

The crustose genus Staurothele (Verrucariaceae, Ascomycota) is a common component of the lichen flora from subneutral to alkaline silicate rocks in temperate to cold-temperate climates. Our field study in the karst system of northern Vietnam showed that it is also common on dry to humid limestone in the wet tropics. Molecular data revealed that species of Staurothele from Vietnam belong to an unnamed clade sister to the genus Endocarpon, together with the tropical Australian species Staurothele pallidopora and Staurothele diffractella, a North American species recently transferred to Endocarpon based on molecular data. The genus Willeya is here resurrected for this clade of crustose epilithic Staurothele with pale ascospores. Eight new combinations are proposed and three new species of Willeya are described from Vietnam. Sampling tropical members of a lichen family previously mostly known from temperate areas contributed significantly to improving its generic classification.

Die Dissertation hat sich mit der Aufgabe befasst, durch Kombination von IR-Spektroskopie und chemometrischen Auswertungsalgorithmen eine Differenzierung und Klassifizierung von Hirnmetastasen-Dünnschnitten zu erreichen. Die Untersuchungen konzentrieren sich dabei auf jene fünf Primärtumoren, die besonders oft Metastasen im Gehirn bilden. Das sind kolorektale Karzinome, Mammakarzinome, maligne Melanome, Nierenzellkarzinome und Bronchialkarzinome. Metastasen tragen die molekularen Informationen der Gewebezellen des Primärtumors in sich. Die Anwendung von IR-spektroskopischen Methoden stellt deshalb einen innovativen Ansatz zur Identifikation des Primärtumors von Hirnmetastasen dar, da die Spektren einem molekularen Fingerabdruck entsprechen. Als Klassifizierungsalgorithmen wurden SIMCA (soft independent modeling of class analogies) und ANN (artificial neural networks) herangezogen. Die Entwicklung der Klassifizierungsverfahren gliederte sich in drei Teile. Im ersten Teil wurden Trainingsmodelle mit den ausgewählten homogenen Bereichen der Metastasengewebeschnitte erstellt und an unabhängigen Daten weiterer Proben bekannter und unbekannter Organherkunft getestet. Im zweiten Teil wurden die Modelle mit Hilfe homogener Tumorzelllinien optimiert und auf die Zuordnung der Hirnmetastasen zu den Primärtumoren angewandt. Eine zweistufige Klassifizierungsstrategie gewährleistet damit eine Genauigkeit der Klassifizierung von über 80%.

Oftmals kann ein Problem erst dadurch gelöst werden, indem seine Komplexität reduziert wird. Erst diese Reduktion ermöglicht die Verwendung von Lösungsansätzen, die für weniger komplexe Problemstellungen existieren. Für 3d-Objekte ist die Skelettierung der Mechanismus, der die Objekte auf eine niedrigere Dimension abbildet und dadurch deren Komplexität reduziert. Seit nunmehr 40 Jahren werden entsprechende Verfahren und darauf basierende Anwendungen entwickelt. In jüngster Zeit traten auf innovativen Forschungsgebieten innerhalb des Maschinenbaus, der Nanotechnologie, der Medizintechnik und nicht zuletzt der Computergrafik Probleme auf, die durch Skelettierung bewältigt wurden oder in naher Zukunft zu bewältigen sind. Mit der vorliegenden Dissertation wird an den aktuellen Stand der Forschung angeknüpft und ein Skelettierungsverfahren vorgestellt, das nicht auf den bisher üblichen kartesischen Gittern, sondern auf den sogenannten kubisch-raumzentrierten Gittern operiert. Dadurch ergeben sich eine Vielzahl positiver Eigenschaften, sowohl unter topologischen als auch rechentechnischen Aspekten. Die auf Gitterstrukturen basierenden Verfahren haben traditionell Schwierigkeiten, rotationsinvariante Skelette zu generieren. Diese Eigenschaft ist jedoch für eine Reihe von Applikationen wünschenswert. Eine Ausnahme bilden Verfahren, die zunächst ein Vektorfeld berechnen, das Abstoßungen vom Objektrand simuliert. Mithilfe dieser Strukturen können Skelettpunkte identifiziert werden, die von der Gitterstruktur unabhängig sind. Allerdings sind die Verfahren, die derartige Skelette erzeugen, extrem ineffizient: Bezogen auf die Anzahl der Objektgitterpunkte ist die Komplexität quadratisch. Deshalb ist ein weiterer Schwerpunkt dieser Arbeit, eine qualitativ hochwertige Approximation des Vektorfeldes in linearer Zeitkomplexität zu erzeugen. Die zusätzlichen Informationen, die aus diesen Vektorfeldern gewonnen werden, kommen innerhalb des ursprünglichen Skelettierungsverfahrens zum Einsatz, um die Vorteile beider Verfahren zu kombinieren. Die auf diese Weise erzeugten eindimensionalen Skelettstrukturen der 3d-Objekte eignen sich für eine Vielzahl von Anwendungen. Drei Anwendungen, namentlich die Klassifizierung, die Segmentierung und die Manipulierung werden gezeigt. Für die Klassifizierung werden die erzeugten Skelette in eine Graphrepräsentation transformiert. Hierfür werden zwei Verfahren vorgestellt und darüber hinaus erläutert, wie die Graphrepräsentation optimiert und mit Attributen versehen werden kann. Insbesondere die Attributierung (z. B. mit Distanz- oder Krümmungsinformationen) ist von großer Bedeutung, da der Graph zunächst die Objektform nur grob abstrahiert und dadurch kein detaillierter Vergleich zwischen Objekten möglich wäre. Für die Segmentierung und die Deformierung von 3d-Objekten besteht der wichtigste Beitrag dieser Dissertation darin, eine präzise Zuordnung zwischen Abschnitten des Graphen und Meshregionen durchzuführen, die erforderlich ist, um Änderungen an der Graphstruktur (Auftrennen oder Deformieren) direkt auf das Mesh übertragen zu können. Hierfür wird eine spezielle Datenstruktur präsentiert, die diese Zuordnung ermöglicht, ohne die Komplexität des Skelettierungsverfahrens zu verschlechtern. Ein breites Spektrum an Vorschlägen für zukünftige, auf dieser Dissertation aufbauende Forschungsthemen schließen die Arbeit ab.

Ein Bericht aus der Nationalbibliothek kann nicht anders als mit großen Zahlen zu operieren. Dr. Lösse berichtet über Arbeiten in der Deutschen Nationalbibliothek unter den Stichworten intern, national und international. Intern: Im Jahr 2008 wurden 80 000 Titel mit DDC klassifiziert. Der Web-Service für DDC "MELVIL" wird aktualisiert. Bis zum Erscheinen der 23. Ausgabe der DDC im Jahr 2010 sind über 10 000 Klassen zu bearbeiten. Neues von DDC national: Im Projekt Criss Cross werden Sachschlagwörter mit DDC Notationen verknüpft; von 150 000 SSW sind 65 000 SSW fertig gestellt, MELVIL wird mit diesen Sachschlagwörtern angereichert und die Notationsrecherche wird damit verbessert. Im übrigen beteiligte sich die DNB an einem – nationalen – Automatisierungstest. Zur automatischen Vergabe von DDC-Notationen zu Titelsätzen lieferte Dr. Ulrike Reiner, Göttingen, eine Programmierung (über die sie bei den Jahrestagungen 2007 und 2008 berichtet hat: <a href="http://archiv.tu-chemnitz.de/pub/2007/0139">http://archiv.tu-chemnitz.de/pub/2007/0139</a> <a href="http://archiv.tu-chemnitz.de/pub/2008/0150">http://archiv.tu-chemnitz.de/pub/2008/0150</a> Die Testanordnung umfaßte jeweils ca. 100 Titel aus den zehn Hauptklassen von DDC. Die Verknüpfungsergebnisse wurden bewertet. Ein erneuter Testlauf ist im Jahr 2009 wieder geplant. In der DNB gibt es Möglichkeiten zur DDC-Fortbildung! Ansprechpartner ist Dr. Bee, Frankfurt/ Main: G.Bee@d-nb.de. Anlässlich des Gedenksymposiums für Frau Magda Heiner-Freiling am 10.4.08 erschien die Gedenkschrift "New Perspectives on Subject Indexing and Classification" mit 34 Beiträgen. Gegen eine Schutzgebühr von 10 Euro kann die Gedenkschrift unter der Adresse a.cremer@d-nb.de bestellt werden. Die Weiterentwicklung von MACS (Multilingual access to subjects) erfolgt unter Leitung und in Zusammenarbeit mit der Schweizerischen Nationalbibliothek unter dem Dach von CENL mit Beteiligung der Französischen, Britischen und Deutschen Nationalbibliothek(en). Ziel ist die Herstellung einer Verbindung zwischen den Sachschlagwörtern der drei Schlagwortnormdateien Rameau, Library of Congress Subject Headings (LCSH) und Schlagwortnormdatei (SWD) zur sachlichen Suche im deutsch-, englisch- und französischsprachigen Raum. Stand: 65 700 Double RAMEAU-LCSH; 20 000 Tripple RAMEAU-LCSH-SWD; im Jahr 2009 ist verstärkte Einbindung der SWD geplant.

Our sample (Xit; Yit) consists of pairs of variables. The real variable Xit measures the creditworthiness of individual i in period t. The Bernoulli variable Yit is the default indicator of individual i in period t. The objective is to estimate a credit rating system, i.e. to particularly divide the range of the creditworthiness into several rating classes, each with a homogeneous default risk. The field of change point analysis provides a way to estimate the breakpoints between the rating classes. As yet, the literature only considers models without dependencies or with dependence only in cross section. This contribution proposes multi-period models including dependencies in cross section as well as in longitudinal section. Furthermore, estimators for the model parameters are suggested. The estimators are applied to a data set of a German credit bureau.

The work presented in this thesis mainly focuses on two subjects related to the application of remote sensing data: (1) for land cover classification combining optical sensor, texture features generated from spectral information and synthetic aperture radar (SAR) features, and (2) to develop a non-destructive approach for above ground biomass (AGB) and forest attributes estimation employing multi-source remote sensing data (i.e. optical data, SAR backscatter) combined with in-situ data. Information provided by reliable land cover map is useful for management of forest resources to support sustainable forest management, whereas the generation of the non-destructive approach to model forest biophysical properties (e.g. AGB and stem volume) is required to assess the forest resources more efficiently and cost-effective, and coupled with remote sensing data the model can be applied over large forest areas. This work considers study sites over tropical rain forest landscape in Indonesia characterized by different successional stages and complex vegetation structure including tropical peatland forests. The thesis begins with a brief introduction and the state of the art explaining recent trends on monitoring and modeling of forest resources using remote sensing data and approach. The research works on the integration of spectral information and texture features for forest cover mapping is presented subsequently, followed by development of a non-destructive approach for AGB and forest parameters predictions and modeling. Ultimately, this work evaluates the potential of mosaic SAR data for AGB modeling and the fusion of optical and SAR data for peatlands discrimination. The results show that the inclusion of geostatistics texture features improved the classification accuracy of optical Landsat ETM data. Moreover, the fusion of SAR and optical data enhanced the peatlands discrimination over tropical peat swamp forest. For forest stand parameters modeling, neural networks method resulted in lower error estimate than standard multi-linear regression technique, and the combination of non-destructive measurement (i.e. stem number) and remote sensing data improved the model accuracy. The up scaling of stem volume and biomass estimates using Kriging method and bi-temporal ETM image also provide favorable estimate results upon comparison with the land cover map. / Die in dieser Dissertation präsentierten Ergebnisse konzentrieren sich hauptsächlich auf zwei Themen mit Bezug zur angewandten Fernerkundung: 1) Der Klassifizierung von Oberflächenbedeckung basierend auf der Verknüpfung von optischen Sensoren, Textureigenschaften erzeugt durch Spektraldaten und Synthetic-Aperture-Radar (SAR) features und 2) die Entwicklung eines nichtdestruktiven Verfahrens zur Bestimmung oberirdischer Biomasse (AGB) und weiterer Waldeigenschaften mittels multi-source Fernerkundungsdaten (optische Daten, SAR Rückstreuung) sowie in-situ Daten. Eine zuverlässige Karte der Landbedeckung dient der Unterstützung von nachhaltigem Waldmanagement, während eine nichtdestruktive Herangehensweise zur Modellierung von biophysikalischen Waldeigenschaften (z.B. AGB und Stammvolumen) für eine effiziente und kostengünstige Beurteilung der Waldressourcen notwendig ist. Durch die Kopplung mit Fernerkundungsdaten kann das Modell auf große Waldflächen übertragen werden. Die vorliegende Arbeit berücksichtigt Untersuchungsgebiete im tropischen Regenwald Indonesiens, welche durch verschiedene Regenerations- und Sukzessionsstadien sowie komplexe Vegetationsstrukturen, inklusive tropischer Torfwälder, gekennzeichnet sind. Am Anfang der Arbeit werden in einer kurzen Einleitung der Stand der Forschung und die neuesten Forschungstrends in der Überwachung und Modellierung von Waldressourcen mithilfe von Fernerkundungsdaten dargestellt. Anschließend werden die Forschungsergebnisse der Kombination von Spektraleigenschaften und Textureigenschaften zur Waldbedeckungskartierung erläutert. Desweiteren folgen Ergebnisse zur Entwicklung eines nichtdestruktiven Ansatzes zur Vorhersage und Modellierung von AGB und Waldeigenschaften, zur Auswertung von Mosaik- SAR Daten für die Modellierung von AGB, sowie zur Fusion optischer mit SAR Daten für die Identifizierung von Torfwäldern. Die Ergebnisse zeigen, dass die Einbeziehung von geostatistischen Textureigenschaften die Genauigkeit der Klassifikation von optischen Landsat ETM Daten gesteigert hat. Desweiteren führte die Fusion von SAR und optischen Daten zu einer Verbesserung der Unterscheidung zwischen Torfwäldern und tropischen Sumpfwäldern. Bei der Modellierung der Waldparameter führte die Neural-Network-Methode zu niedrigeren Fehlerschätzungen als die multiple Regressions. Die Kombination von nichtdestruktiven Messungen (z.B. Stammzahl) und Fernerkundungsdaten führte zu einer Steigerung der Modellgenauigkeit. Die Hochskalierung des Stammvolumens und Schätzungen der Biomasse mithilfe von Kriging und bi-temporalen ETM Daten lieferten positive Schätzergebnisse im Vergleich zur Landbedeckungskarte.

Investigations into the origin and evolution of regulatory mechanisms require quantitative estimates of the abundance and co-occurrence of functional protein domains among distantly related genomes. The metabolic and regulatory capabilities of an organism are implicit in its protein content. Currently available methods suffer for strong ascertainment biases, requiring methods for unbiased approaches to protein domain contents at genome-wide scales. The discussion will be highlighted on large scale patterns of similarities and differences of domain contains between phylum-level or even higher level taxonomic groups. This provides insights into large-scale evolutionary trends. The complement of recognizable functional protein domains and their combinations convey essentially the same information and at the same time are much more readily accessible, although protein domain models trained for one phylogenetic group frequently fail on distantly related sequences. Transcription factors (TF) typically cooperate to activate or repress the expression of genes. They play a critical role in developmental processes. While Chromatin Regulation (CR) facilitates DNA organization and prevent DNA aggregation and tangling which is important for replication, segregation, and gene expression. To compare the set of TFs and CRs between species, the genome annotation of equal quality was employed. However, the existing annotation suffers from bias in model organism. The similar count of transcripts are expected to be similar in mammals, but model organism such as human has more annotated transcripts than non model such as gorilla. Moreover, closely related species (e.g, dolphin and human) show a dramatically different distribution of TFs and CRs. Within vertebrates, this is unreasonable and contradicts phylogenetic knowledge. To overcome this problem, performing gene prediction followed by the detection of functional domains via HMM-based annotation of SCOP domains were proposed. This methods was demonstrated to lead toward consistent estimates for quantitative comparison. To emphasize the applicability, the protein domain distribution of putative TFs and CRs by quantitative and boolean means were analyzed. In particular, systematic studies of protein domain occurrences and co-occurrences to study avoidance or preferential co-occurrence of certain protein domains within TFs and CRs were utilized. Pooling related domain models based on their GO-annotation in combination with de novo gene prediction methods provides estimates that seem to be less affected by phylogenetic biases. it was shown for 18 diverse representatives from all eukaryotic kingdoms that a pooled analysis of the tendencies for co-occurrence or avoidance of protein domains is indeed feasible. This type of analysis can reveal general large-scale patterns in the domain co-occurrence and helps to identify lineage-specific variations in the evolution of protein domains. Somewhat surprisingly, strong ubiquitous patterns governing the evolutionary behavior of specific functional classes were not found. Instead, there are strong variations between the major groups of Eukaryotes, pointing at systematic differences in their evolutionary constraints. Species-specific training is required, however, to account for the genomic peculiarities in many lineages. In contrast to earlier studies wide-spread statistically significant avoidance of protein domains associated with distinct functional high-level gene-ontology terms were found.