The paper presents the basics and the development of Machine Translation and explains different methods for evaluating translation machines on the base of a detailed example. / Die im Rahmen des Seminars "Language and Computers" der englischen Sprachwissenschaft entstandene Arbeit behandelt die Grundlagen und die Entwicklung der Maschinellen Übersetzung und gibt anhand eines ausführlichen Beispiels Einblick in Methoden zur Evaluation von Übersetzungsmaschinen.

0 VORWORT Bei der maschinellen Übersetzung natürlicher Sprache dominieren mehrere Probleme. Man hat es immer mit sehr großen Datenmengen zu tun. Auch wenn man nur einen kleinen Text übersetzen will, ist diese Aufgabe in umfänglichen Kontext eingebettet, d.h. alles Wissen über Quell- und Zielsprache muß - in möglichst formalisierter Form - zur Verfügung stehen. Handelt es sich um gesprochenes Wort treten Spracherkennungs- und Sprachausgabeaufgaben sowie harte Echtzeitforderungen hinzu. Die Komplexität des Problems ist - auch unter Benutzung moderner Softwareentwicklungskonzepte - für jeden, der eine Implementation versucht, eine nicht zu unterschätzende Herausforderung. Ansätze, die die Arbeitsprinzipien und Methoden der Informatik konsequent nutzen, stellen ihre Ergebnisse meist nur prototyisch für einen sehr kleinen Teil der Sprache -etwa eine Phrase, einen Satz bzw. mehrere Beispielsätze- heraus und folgern mehr oder weniger induktiv, daß die entwickelte Lösung auch auf die ganze Sprache erfolgreich angewendet werden kann, wenn man nur genügend „Lemminge“ hat, die nach allen Seiten ausschwärmend, die „noch notwendigen Routinearbeiten“ schnell und bienenfleißig ausführen könnten.:0 Vorwort S. 2 1 Allgemeiner Ablauf der Generierung S. 3 1.1 AUFGABE DER GENERIERUNG S. 3 1.2 EINORDNUNG DER GENERIERUNG IN DIE MASCHINELLE ÜBERSETZUNG S.4 1.3 REALISIERUNG S. 4 1.4 MORPHOLOGISCHE GENERIERUNG S.6 2 Strukturen und Abbildungen S. 8 2.1 UNIVERSELLE STRUKTUR: DEFINITION VON GRAPHEN S.8 2.2 FORMALISIERUNG SPEZIELLER SEMANTISCHER STRUKTUREN ALS GRAPHEN S.9 2.3 ABBILDUNG VON STRUKTUREN S.11 2.3.1 Strukturtyperhaltende Funktionen S. 12 2.3.2 Strukturtypverändernde Funktionen S. 19 2.3.3 Komplexe Funktionen S. 20 2.3.4 Abbildung eines gesamten Generierungsprozesses S. 21 4 Beispiel: Generierung von Texten aus prädikatenlogischen Ausdrücken (inkrementeller Algorithmus) S. 23 4.1 ABLAUF S.23 4.2 BEISPIELE VON REGELSTRUKTUREN S.27 5 Zusammenfassung S. 28 6 Quellenverzeichnis S. 30

The use of computers and algorithms to deal with human language, in both spoken and written form, is summarized by the term natural language processing (nlp). Modeling language in a way that is suitable for computers plays an important role in nlp. One idea is to use formalisms from theoretical computer science for that purpose. For example, one can try to find an automaton to capture the valid written sentences of a language. Finding such an automaton by way of examples is called training. In this work, we also consider the structure of sentences by making use of trees. We use weighted tree automata (wta) in order to deal with such tree structures. Those devices assign weights to trees in order to, for example, distinguish between good and bad structures. The well-known expectation-maximization algorithm can be used to train the weights for a wta while the state behavior stays fixed. As a way to adapt the state behavior of a wta, state splitting, i.e. dividing a state into several new states, and state merging, i.e. replacing several states by a single new state, can be used. State splitting, state merging, and the expectation maximization algorithm already were combined into the state splitting and merging algorithm, which was successfully applied in practice. In our work, we formalized this approach in order to show properties of the algorithm. We also examined a new approach – the count-based state merging algorithm – which exclusively relies on state merging. When dealing with trees, another important tool is binarization. A binarization is a strategy to code arbitrary trees by binary trees. For each of three different binarizations we showed that wta together with the binarization are as powerful as weighted unranked tree automata (wuta). We also showed that this is still true if only probabilistic wta and probabilistic wuta are considered.:How to Read This Thesis 1. Introduction 1.1. The Contributions and the Structure of This Work 2. Preliminaries 2.1. Sets, Relations, Functions, Families, and Extrema 2.2. Algebraic Structures 2.3. Formal Languages 3. Language Formalisms 3.1. Context-Free Grammars (CFGs) 3.2. Context-Free Grammars with Latent Annotations (CFG-LAs) 3.3. Weighted Tree Automata (WTAs) 3.4. Equivalences of WCFG-LAs and WTAs 4. Training of WTAs 4.1. Probability Distributions 4.2. Maximum Likelihood Estimation 4.3. Probabilities and WTAs 4.4. The EM Algorithm for WTAs 4.5. Inside and Outside Weights 4.6. Adaption of the Estimation of Corazza and Satta [CS07] to WTAs 5. State Splitting and Merging 5.1. State Splitting and Merging for Weighted Tree Automata 5.1.1. Splitting Weights and Probabilities 5.1.2. Merging Probabilities 5.2. The State Splitting and Merging Algorithm 5.2.1. Finding a Good π-Distributor 5.2.2. Notes About the Berkeley Parser 5.3. Conclusion and Further Research 6. Count-Based State Merging 6.1. Preliminaries 6.2. The Likelihood of the Maximum Likelihood Estimate and Its Behavior While Merging 6.3. The Count-Based State Merging Algorithm 6.3.1. Further Adjustments for Practical Implementations 6.4. Implementation of Count-Based State Merging 6.5. Experiments with Artificial Automata and Corpora 6.5.1. The Artificial Automata 6.5.2. Results 6.6. Experiments with the Penn Treebank 6.7. Comparison to the Approach of Carrasco, Oncina, and Calera-Rubio [COC01] 6.8. Conclusion and Further Research 7. Binarization 7.1. Preliminaries 7.2. Relating WSTAs and WUTAs via Binarizations 7.2.1. Left-Branching Binarization 7.2.2. Right-Branching Binarization 7.2.3. Mixed Binarization 7.3. The Probabilistic Case 7.3.1. Additional Preliminaries About WSAs 7.3.2. Constructing an Out-Probabilistic WSA from a Converging WSA 7.3.3. Binarization and Probabilistic Tree Automata 7.4. Connection to the Training Methods in Previous Chapters 7.5. Conclusion and Further Research A. Proofs for Preliminaries B. Proofs for Training of WTAs C. Proofs for State Splitting and Merging D. Proofs for Count-Based State Merging Bibliography List of Algorithms List of Figures List of Tables Index Table of Variable Names

Both ammonia and phosphine are widely used in industrial processes, and yet they are noxious and exhibit detrimental effects on human health. Despite the remarkable progress on sensors development, there are still some limitations, for instance, the requirement of high operating temperatures, and that most sensors are solely dedicated to individual gas monitoring. Herein, an ultrasensitive, highly discriminative platform is demonstrated for the detection and identification of ammonia and phosphine at room temperature using a graphene nanosensor. Graphene is exfoliated and successfully functionalized by copper phthalocyanine derivate. In combination with highly efficient machine learning techniques, the developed graphene nanosensor demonstrates an excellent gas identification performance even at ultralow concentrations: 100 ppb NH3 (accuracy—100.0%, sensitivity—100.0%, specificity—100.0%) and 100 ppb PH3 (accuracy—77.8%, sensitivity—75.0%, and specificity—78.6%). Molecular dynamics simulation results reveal that the copper phthalocyanine derivate molecules attached to the graphene surface facilitate the adsorption of ammonia molecules owing to hydrogen bonding interactions. The developed smart gas sensing platform paves a path to design a highly selective, highly sensitive, miniaturized, low-power consumption, nondedicated, smart gas sensing system toward a wide spectrum of gases.

Biolog:innen untersuchen häufig Pathways, Netzwerke von Interaktionen zwischen Proteinen und Genen mit einer spezifischen Funktion. Neue Erkenntnisse über Pathways werden in der Regel zunächst in Publikationen veröffentlicht und dann in strukturierter Form in Lehrbüchern, Datenbanken oder mathematischen Modellen weitergegeben. Deren Kuratierung kann jedoch aufgrund der hohen Anzahl von Publikationen sehr aufwendig sein. In dieser Arbeit untersuchen wir wie Text Mining Methoden die Kuratierung unterstützen können. Wir stellen PEDL vor, ein Machine-Learning-Modell zur Extraktion von Protein-Protein-Assoziationen (PPAs) aus biomedizinischen Texten. PEDL verwendet Distant Supervision und vortrainierte Sprachmodelle, um eine höhere Genauigkeit als vergleichbare Methoden zu erreichen. Eine Evaluation durch Expert:innen bestätigt die Nützlichkeit von PEDLs für Pathway-Kurator:innen. Außerdem stellen wir PEDL+ vor, ein Kommandozeilen-Tool, mit dem auch Nicht-Expert:innen PPAs effizient extrahieren können. Drei Kurator:innen bewerten 55,6 % bis 79,6 % der von PEDL+ gefundenen PPAs als nützlich für ihre Arbeit. Die große Anzahl von PPAs, die durch Text Mining identifiziert werden, kann für Forscher:innen überwältigend sein. Um hier Abhilfe zu schaffen, stellen wir PathComplete vor, ein Modell, das nützliche Erweiterungen eines Pathways vorschlägt. Es ist die erste Pathway-Extension-Methode, die auf überwachtem maschinellen Lernen basiert. Unsere Experimente zeigen, dass PathComplete wesentlich genauer ist als existierende Methoden. Schließlich schlagen wir eine Methode vor, um Pathways mit komplexen Ereignisstrukturen zu erweitern. Hier übertrifft unsere neue Methode zur konditionalen Graphenmodifikation die derzeit beste Methode um 13-24% Genauigkeit in drei Benchmarks. Insgesamt zeigen unsere Ergebnisse, dass Deep Learning basierte Informationsextraktion eine vielversprechende Grundlage für die Unterstützung von Pathway-Kurator:innen ist. / Biological knowledge often involves understanding the interactions between molecules, such as proteins and genes, that form functional networks called pathways. New knowledge about pathways is typically communicated through publications and later condensed into structured formats such as textbooks, pathway databases or mathematical models. However, curating updated pathway models can be labour-intensive due to the growing volume of publications. This thesis investigates text mining methods to support pathway curation. We present PEDL (Protein-Protein-Association Extraction with Deep Language Models), a machine learning model designed to extract protein-protein associations (PPAs) from biomedical text. PEDL uses distant supervision and pre-trained language models to achieve higher accuracy than the state of the art. An expert evaluation confirms its usefulness for pathway curators. We also present PEDL+, a command-line tool that allows non-expert users to efficiently extract PPAs. When applied to pathway curation tasks, 55.6% to 79.6% of PEDL+ extractions were found useful by curators. The large number of PPAs identified by text mining can be overwhelming for researchers. To help, we present PathComplete, a model that suggests potential extensions to a pathway. It is the first method based on supervised machine learning for this task, using transfer learning from pathway databases. Our evaluations show that PathComplete significantly outperforms existing methods. Finally, we generalise pathway extension from PPAs to more realistic complex events. Here, our novel method for conditional graph modification outperforms the current best by 13-24% accuracy on three benchmarks. We also present a new dataset for event-based pathway extension. Overall, our results show that deep learning-based information extraction is a promising basis for supporting pathway curators.

Einleitung: Bei PSV beendet der Respirator die Druckunterstützung, wenn der Inspirationsfluss auf einen prozentualen Anteil des Spitzenflusses, welcher als Umschaltkriterium be-zeichnet wird, absinkt. Bei obstruktiver Lungenerkrankung ist der Abfall des Inspirationsflusses verlangsamt, wodurch verspätetes Umschalten in die Exspiration begünstigt wird. Der verwendete Beatmungszugang, das etwaige Vorliegen von Leckage bei nicht-invasiver Beatmung, die Höhe der Druckunterstützung und die Atemfrequenz sind potentielle Faktoren, welche das Umschalten in die Exspiration beeinflussen können. Die synchrone Unterstützung der Patienteninspirationsbemühung ist entscheidend für den Erfolg der assistierten Beatmungstherapie. Methode: In einer Lungenmodellstudie wurde obstruktive Lungenmechanik simuliert und der Einfluss der Variation des Umschaltkriteriums auf die Patient-Respirator-Interaktion untersucht. Die Beatmungszugänge Endotrachealtubus, Nasen-Mund-Maske und Beatmungshelm wurden nacheinander in den Versuchsaufbau eingebracht. Bei nicht-invasiver Beatmung wurde mit und ohne Leckage gemessen. Bei Vorliegen von Leckage wurde zusätzlich in einem nicht-invasiven Beatmungsmodus beatmet. Die Höhe der Druckunterstützung (5 cmH2O, 15 cmH2O) und die Atemfrequenz (15/min, 30/min) wurden verändert. Die Patient-Respirator-Interaktion wurde bei Verwendung der Umschaltkriterien 10 %, 20 %, 30 %, 40 %, 50 %, 60 % und 70 % des Spitzenflusses analysiert. Aus aufgezeichneten Flusskurven wurden Parameter, welche die Synchronisation zwischen Patient und Respirator beschreiben (nicht-unterstützte Atemzüge, Doppeltrigger, inspiratorische und exspiratorische Triggerlatenz) sowie das Tidalvolumen bestimmt. Aus aufgezeichneten Druckkurven wurden der intrinsische PEEP und Druck-Zeit-Produkte bestimmt, welche in den verschiedenen Phasen des Atemzyklus die durch den Respirator geleistete Entlastung (PTPPEEP, PTPINSP) oder Belastung (PTPEXSP) der Atemmuskulatur beschreiben. Ergebnisse: Bei konventionell eingestelltem Umschaltkriterium (20 % - 30 %) wurde stets verspätetes Umschalten beobachtet. Die Erhöhung des Umschaltkriteriums resultierte in einer Reduktion der exspiratorischen Triggerlatenz, PTPEXSP und des intrinsischen PEEP. In der Folge wurden nicht-unterstützte Inspirationsbemühungen, die inspiratorischen Triggerlatenz sowie der zur Auslösung der Druckunterstützung erforderliche Kraftaufwand (PTPPEEP) reduziert. Bei übermäßiger Erhöhung des Umschaltkriteriums beendete der Respirator die Druckunterstützung vor dem Ende der simulierten Inspirationsbemühung. Vorzeitiges Umschalten ging mit einer Abnahme des Tidalvolumens und der effektive Druckunter-stützung (PTPINSP), sowie der Auslösung von Doppeltrigger, einher. Vorzeitiges Umschalten trat bei niedriger Atemfrequenz bei Verwendung der Umschaltkriterien 50 % bzw. 60 % bis 70 % auf. Bei Beatmung via Endotrachealtubus und Nasen-Mund-Maske wurden vergleichbare Ergebnisse beobachtet. Bei Beatmung via Beatmungshelm war die Interaktion zwischen Patient und Respirator wesentlich beeinträchtigt, wodurch vorzeitiges Umschalten begünstigt wurde. Bei Messungen mit Leckage war die exspiratorische Triggerlatenz verlängert. Bei Verwendung des NIV-Beatmungsmodus konnte die exspiratorische Triggerlatenz teilweise minimiert werden. Bei hoher Druckunterstützung war die exspiratorische Triggerlatenz, bei Beatmung via Endotrachealtubus und Nasen-Mund-Maske, verlängert. Konklusion: Die Variation des Umschaltkriteriums stellt eine effektive Möglichkeit dar, die Patient-Respirator-Interaktion zu optimieren. Bei obstruktiver Lungenerkrankung sollte das Umschaltkriterium, über das konventionell eingestellte Umschaltkriterium hinaus, erhöht werden. Das Umschaltkriterium ist maßvoll zu erhöhen, um eine vorzeitige Unterbrechung der Druckunterstützung zu verhindern. Das Risiko verfrühten Umschaltens ist bei Beatmung via Beatmungshelm, sowie bei niedriger Atemfrequenz, erhöht. Des Weiteren müssen das etwaige Vorliegen von Leckage, der bei nicht-invasiver Beatmung verwendete Beatmungsmodus, die Höhe der Druckunterstützung sowie die Atemfrequenz bei der Wahl des Umschaltkriteriums berücksichtigt werden.

Background Controlled mechanical ventilation with randomly variable tidal volume patterns has been shown to improve gas exchange and respiratory system mechanics compared to conventional ventilation in numerous experimental models of acute respiratory distress syndrome (ARDS). Multiple mechanisms have been proposed to explain this phenomenon called stochastic resonance. The recruitment of collapsed lung regions has been proposed as the dominant mechanism, but the role of respiratory system recruitment and de-recruitment dynamics during variable ventilation and the influence of periodic instead of random variation has not been elucidated. Objectives The primary objective of this thesis was to investigate the effects of periodic tidal volume patterns during variable ventilation on functional parameters with a special focus on gas exchange, respiratory system mechanics and cardiovascular interactions. Further aims were to elucidate the relationship between recruitment and de-recruitment dynamics and recruitment effects of random variable ventilation as well as the impact of an excessive increase in pattern period during variable ventilation on respiratory system mechanics. Finally, the relationship between recruitment effects during variable ventilation and the recruitment and de-recruitment dynamics as well as the ability of random variable ventilation to prevent de-recruitment are to be clarified. Methods Recruitment and de-recruitment dynamics were investigated based on the analysis of the time course of dynamic respiratory system elastance in a double-hit model of ARDS in pigs, a model of lung inflammation in rats, and in silico. The effects of periodic variable ventilation were studied for a wide range of pattern periods using a non-linear computational model of respiratory system mechanics, and in two experimental studies: Partial pressure of oxygen in arterial blood (PaO2) was the primary outcome of the longitudinal study during six hours of therapy in a double-hit model of ARDS in pigs. A cross-over study in a hydrochloric acid-induced model of ARDS in rats was performed to investigate the effects of periodic variable ventilation on baroreflex and respiratory sinus arrhythmia in context of the improvement of the primary end-point PaO2. In both studies, tidal volume patterns were chosen to have main periods overlapping with the dynamics of cardiovascular and respiratory sub-systems. Results and Discussion Periodic variable ventilation, but not random variable ventilation, improved PaO2 compared to conventional ventilation in the double hit model of ARDS. In both experimental studies, variable ventilation independent of pattern period improved respiratory system elastance. The study in silico indicated that periodic patterns have no additional positive effect on respiratory system mechanics compared to random patterns, but will attenuate recruitment for an excessive increase in pattern period. Baroreflex and respiratory sinus arrhythmia were affected by periodic tidal volume patterns in the acid-induced ARDS model; however, pattern period was associated with a decrease in PaO2. Recruitment and de-recruitment dynamics in the experimental model were similar to values derived by analysis of dynamic computed tomography according to literature. In the computational study, re-cruitment during random variable ventilation was maximised for specific values of recruitment and de-recruitment dynamics. Recruitment dynamics were lower during random variable ventilation compared to conventional recruitment manoeuvres, however in the range of de-recruitment dynamics of the respective model. Consequently, random variable ventilation with a coefficient of variation of 30 % was sufficient to prevent an increase of respiratory system elastance during ventilation in the study on acute lung inflammation in rats. Conclusion The asymmetry between recruitment and de-recruitment dynamics, which could be quantified by the analysis of the time course of dynamic elastance, was associated with recruitment during random variable ventilation in numerical simulations. Periodic variable ventilation improved arterial oxygenation to a clinically relevant extent without concomitant improvement of lung recruitment compared to random variable ventilation in a double-hit model of ARDS. Cardiovascular-respiratory interactions and asymmetry of recruitment and de-recruitment dynamics were not associated with this improvement. / Hintergrund In zahlreichen experimentellen Modellen des Akuten Atemnotsyndroms (ARDS) konnte gezeigt werden, dass die kontrollierte maschinelle Beatmung mit zufällig variablen Tidalvolumen pro Atemzug den Gasaustausch und die Atemmechanik im Vergleich zur konventionellen maschinellen Beatmung deutlich verbessert. Es wurden mehrere Mechanismen zur Erklärung dieses Phänomens, der Stochastischen Resonanz, vorgeschlagen. Die Wiedereröffnung kollabierter Lungenareale (Rekrutierung) ist dabei als dominanter Mechanismus der variablen Beatmung identifiziert wurden. Die Rolle der Dynamik von Rekrutierung und Derekrutierung sowie der Einfluss von Periodizität an Stelle von Zufälligkeit in der Sequenz der Tidalvolumina während Zufälliger Variabler Maschineller Beatmung (ZVB) wurde bisher lediglich in numerischen Simulationen evaluiert. Fragestellung Hauptziel dieser Arbeit war es, die Auswirkungen der Periodischen Variablen Maschinellen Beatmung (PVB) auf Gasaustausch, Mechanik des Respiratorischen Systems sowie Kardiovaskulärer Wechselwirkungen zu untersuchen. Ferner sollten mögliche Mechanismen der PVB identifiziert werden. Der Zusammenhang zwischen der Rekrutierungsdynamik und den Rekrutierungseffekten der ZVB sowie den Auswirkungen einer übermäßigen Erhöhung der Periodendauer während der PVB auf die Mechanik des Respiratorischen System war ebenfalls zu untersuchen. Ferner war der Zusammenhang zwischen den Rekrutierungseffekten bei der ZVB und der Dynamik der Rekrutierung / Derekrutierung des Respiratorischen Systems zu untersuchen. Material und Methoden In einem nichtlinearen numerischen Modell der Atemmechanik wurden die Auswirkungen der PVB für einen breiten Bereich von Periodendauern untersucht. Die Dynamik der Rekrutierung und Derekrutierung der Lunge wurde basierend auf der Analyse des Zeitverlaufs der dynamischen Elastance des Respiratorischen Systems in einem Doppelhit-Modell des ARDS im Schwein, einem Modell der Lungenentzündung in der Ratte sowie in silico untersucht. Die Effekte der PVB auf Gasaustausch und Atemmechanik wurden in zwei experimentelle Studien in verschiedenen Modellen des experimentellen ARDS untersucht: Der Partialdruck von Sauerstoff im arteriellen Blut (PaO2 ) war die primäre Zielgröße in der Längsschnittuntersuchung während der sechsstündigen Therapie des experimentellen ARDS am Hausschwein, welches induziert wurde durch wiederholte Auswaschung von Surfaktant mit anschließender beatmungsinduzierter Lungenschädigung. In einer Cross-over-Studie an einem salzsäureinduzierten Modell des ARDS in Ratten wurden die Auswirkungen der PVB auf Baroreflex- und respiratorische Sinusarrhythmie im Zusammenhang mit dem primären Endpunkt PaO2 untersucht. Ergebnisse und Diskussion PVB jedoch nicht die ZVB, verbesserte den PaO2 im Vergleich zur konventionellen maschinellen Beatmung im Doppelhit-Modell des ARDS während sechstündiger Therapie. In beiden Studien verbesserte die PVB unabhängig von der Periodendauer die Elastance des Respiratorischen Systems. Die Simulationen am Computermodell bestätigten, dass periodische Muster keinen zusätzlichen positiven Effekt auf die Mechanik des Atmungssystems im Vergleich zu zufälligen Mustern haben, aber die Rekrutierung während Variabler Maschineller Beatmung für eine übermäßige Erhöhung der Periodendauer abschwächen können. Baroreflex und Respiratorische Sinusarrhythmie wurden durch periodische Sequenz aufeinander folgender Tidalvolumina im säure-induzierten ARDS-Modell beeinflusst, jedoch war die Musterperiode mit einem Rückgang des PaO2 assoziiert. Die im experimentellen Modell bestimmte Dynamik der Rekrutierung und Derekrutierung bestätigte aus der Literatur bekannte Werte, die durch die Analyse der dynamischen Computertomographie gewonnen wurden. In der numerischen Modell-Studie zeigte sich, dass die Rekrutierung während der ZVB für bestimmte Verhältnisse zwischen Rekrutierungs- und Derekrutierungsdynamik (Asymmetrie) maximiert werden. Die Dynamik der Rekrutierung war bei der ZVB im Vergleich zu herkömmlichen Rekrutierungsmanövern geringer, jedoch innerhalb des Wertebereichs der Dynamik der Rekrutierung des jeweiligen Modells. Folglich konnte durch ZVB mit einem Variationskoeffizienten von 30 % die Derekru- tierung der Lunge in einem Modell der akuten Lungenentzündung verhindert werden. Schlussfolgerung Die Asymmetrie zwischen der Dynamik der Rekrutierung und Derekrutierung der Lunge, die durch die Analyse des Zeitverlaufs der dynamischen Elastance quantifiziert werden konnte, war mit der Rekrutierung während der Zufälligen Variablen Beatmung in numerischen Simulationen assoziiert. Die Periodisch Variable Beatmung verbesserte die arterielle Oxygenierung in einem klinisch relevanten Umfang ohne gleichzeitige Verbesserung der Lungenrekrutierung im Vergleich zur Zufälligen Variablen Beatmung in einem Doppelhit-Modell des ARDS am Schwein. Weder Kardiovaskulär-respiratorische Wechselwirkungen noch die Asymmetrien der Rekrutierungs- und Derekruitierungsdynamik standen mit dieser Verbesserung im Zusammenhang.

The specification of a decoder, i.e., a program that translates sentences from one natural language into another, is an intricate process, driven by the application and lacking a canonical methodology. The practical nature of decoder development inhibits the transfer of knowledge between theory and application, which is unfortunate because many contemporary decoders are in fact related to formal-language theory. This thesis proposes an algebraic framework where a decoder is specified by an expression built from a fixed set of operations. As yet, this framework accommodates contemporary syntax-based decoders, it spans two levels of abstraction, and, primarily, it encourages mutual stimulation between the theory of weighted tree automata and the application.

Die Dissertation befasst sich mit der Optimierung des Schneidprozesses bei der Gesteinsgewinnung und der Erarbeitung eines Modells zur Prognose der relevanten Arbeitsgrößen unter Berücksichtigung der Abnutzung der Schneidwerkzeuge. Die Untersuchungen wurden mit Rundschaftmeißeln unterschiedlicher Verschleißzustände durchgeführt. Gegenstand der Untersuchungen waren die von den Schneidparametern abhängigen Größen wie Schneidkräfte, spezifische Energie, Staubmengenanteil und Stückigkeit des gewonnenen Gesteins. Es wurden die Auswirkungen des Meißelverschleißes auf die optimalen Schneidparameter festgestellt, denen beim Einsatz einer Gewinnungsmaschine oder bereits in der Konstruktionsphase des Gewinnungsorgans Rechnung getragen werden sollten.

Die maschinelle Gewinnung ist in der Lage, den verantwortungsvollen Umgang mit Lagerstätten und die Sicherheit in Bergwerken zu erhöhen. Dennoch hat sie sich bisher nicht in gekurvten Strecken und in untertägigen Abbauen des Festgesteinsbergbaus etablieren können. Es wird daher überprüft, welche Aktivierungsparameter nötig sind, um den Anwendungsbereich der schrämenden Werkzeuge auf hochfeste Gesteine zu erweitern. Anhand von sechs Gesteinen werden einerseits die Leistungsfähigkeit des schrämenden Lösens und die Herausforderungen mit zunehmender Festigkeit der Gesteine, andererseits das schlagende Lösen und sein potenzieller Beitrag zur Leistungssteigerung untersucht. Dazu erfolgt die systematische Bestimmung der Gewinnungsparameter und die der gegenseitigen Abhängigkeiten. Am Einzelmeißel werden Orientierung, Schlagenergie, Abstand und Abfolge von Einzelschlägen untersucht, um eine Prognose für günstige Aktivierungsparameter geben zu können. Die Ergebnisse fließen in das Rechenmodell eines rotierenden Gewinnungsorgans, das die Spanleistung und wichtige Parameter der Gewinnung wahlweise mit oder ohne Aktivierung bestimmt. Der darauffolgende Vergleich der beiden Konzepte ermittelt anhand von zwei Gesteinen die jeweilige Vorzugsvariante.