Das IceCube Neutrino Teleskop hat einen diffusen Fluss hochenergetischen astrophysikalischen Neutrinos entdeckten. Allerdings sind die Quellen die für die Mehrzahl der nachgewiesenen Neutrinos verantwortlich sind, noch unbekannt. Diese Arbeit untersucht die Möglichkeit, dass der beobachtete Neutrino-Fluss im Zentrum von aktiven galaktischen Kernen (AGN) erzeugt wird. Eine Stacking-Analyse wird durchgeführt, um die Korrelation zwischen verschiedenen Subpopulationen von AGN und hochenergetischen Neutrinos unter Verwendung von IceCube-Daten aus acht Jahren zu testen. AGN werden anhand ihrer Radioemission, Infrarot-Farbeigenschaften und ihres Röntgenflusses. Die Leuchtkraft der Akkretionsscheibe wird verwendet, um den Beitrag ausgewählter Galaxien zum Neutrinosignal zu gewichten. Die leuchtende AGN-Population trägt zu ~52% des von IceCube gemessenen diffusen Flusses bei 100 TeV mit einem Best-Fit-Spektralindex von 2 bei mit 2.83 sigma post-trial Signifikanz. Für die AGN-Probe mit geringer Leuchtkraft wird eine Signifikanz nach dem Versuch von nur 0.66 sigma gefunden, daher werden Obergrenzen festgelegt. Unter Annahme des Spektralindex für den astrophysikalischen Fluss von 2 und einer gleichverteilten gleiche Zusammensetzung Neutrinoflavour-Zusammensetzung auf der Erde, wird eine obere Flussgrenze berechnet, die den maximalen Beitrag der Kerne von AGN mit geringer Leuchtkraft zum diffusen TeV-PeV-Neutrino-Fluss auf ~51% bei 100 TeV beschränkt. Für diese Arbeit wurde auch eine neue Rekonstruktionsmethode entwickelt. In IceCube werden hochenergetische Myon-neutrinos durch die sekundären Myonen identifiziert, die durch Wechselwirkungen über geladene Ströme mit dem Eis erzeugt werden. In dem hier vorgestellten Rekonstruktionsschema wird die erwartete Ankunftszeitverteilung durch ein vorbestimmtes stochastisches Myon-Energieverlustprofil parametrisiert. Diese realistischere Parametrisierung führt zu einer Verbesserung der Myon-Winkelauflösung in IceCube um etwa 20%. / The IceCube neutrino telescope has measured a diffuse flux of high-energy astrophysical neutrinos. However, the sources responsible for the emission of the majority of the detected neutrinos are still unknown. The goal of this thesis is to explore the possibility that the neutrino flux observed by IceCube is produced in the cores of Active Galactic Nuclei (AGN). A stacking analysis is conducted to test for a correlation between various sub-populations of AGN and high-energy neutrinos using eight years of IceCube data. AGN are selected based on their radio emission, infrared color properties, and X-ray flux using the NVSS, AllWISE, ROSAT and XMMSL2 catalogs. The accretion disk luminosity estimated by the observed soft X-ray flux is used as a proxy for the contribution of selected galaxies to the neutrino signal. Two of the three AGN samples tested in this analysis show over-fluctuations, with the highest significance being of 2.83 sigma after trial correction. The luminous AGN population is found to contribute to ~52% of the diffuse flux measured by IceCube at 100 TeV with a best-fit spectral index of 2. For the low-luminosity AGN sample a post-trial significance of only 0.66 sigma is found, therefore upper limits are set. Assuming the spectral index for the astrophysical flux to be 2 and an equal composition of neutrino flavours arriving at Earth, an upper flux limit is calculated which constrains the maximal contribution of the cores of low-luminosity AGN to the diffuse TeV-PeV neutrino flux to be ~51% at 100 TeV. A new reconstruction method has also been developed for this thesis. In IceCube high-energy muon neutrinos are identified through the secondary muons produced via charge current interactions with the ice. In the reconstruction scheme presented in this thesis, the expected arrival time distribution is parameterized by a predetermined stochastic muon energy loss pattern, leading to an improvement of about 20% to the muon angular resolution of IceCube.

Virtuelle 3D-Modelle finden in den historischen Disziplinen in zweierlei Art Verwendung. Zum einen dienen diese zur Erfassung und Digitalisierung existierender historischer Objekte. Daneben dient die Erstellung von virtuellen 3D-Rekonstruktionen der Nachbildung nicht mehr existierender Objekte und Strukturen. Während technische Abläufe beider Ansätze ebenso wie methodische und wissenschaftstheoretische Aspekte in der Fachliteratur häufig und umfassend thematisiert werden, ist eine Frage nach sozialen Aspekten und sozialer Interaktion im Kontext derartiger Vorhaben bisher unbeleuchtet geblieben. Ziel der Arbeit stellt dar, eine Bandbreite und Relevanz von Aspekten der Kooperation als „Zusammenarbeit mit gemeinsamem Ziel, gegenseitiger Abstimmung, planvollem Vorgehen sowie Vorteilen für alle Akteure“ (Hagenhoff, 2004) im Kontext derartiger geschichtswissenschaftlicher 3D-Modellierungsvorhaben mittels sozialwissenschaftlicher Methoden zu beleuchten. Dabei zielt eine Darlegung auf unterschiedliche Skalierungen von Kooperation ab – angefangen bei einer Wissenschaftslandschaft über Kooperationsstrukturen bis hin zu einer Betrachtung von spezifischen Kooperationsphänomenen und -strategien innerhalb von Arbeits- und Erstellungsprozessen.

Virtuelle 3D-Modelle finden in den historischen Disziplinen in zweierlei Art Verwendung. Zum einen dienen diese zur Erfassung und Digitalisierung existierender historischer Objekte. Daneben dient die Erstellung von virtuellen 3D-Rekonstruktionen der Nachbildung nicht mehr existierender Objekte und Strukturen. Während technische Abläufe beider Ansätze ebenso wie methodische und wissenschaftstheoretische Aspekte in der Fachliteratur häufig und umfassend thematisiert werden, ist eine Frage nach sozialen Aspekten und sozialer Interaktion im Kontext derartiger Vorhaben bisher unbeleuchtet geblieben. Ziel der Arbeit stellt dar, eine Bandbreite und Relevanz von Aspekten der Kooperation als „Zusammenarbeit mit gemeinsamem Ziel, gegenseitiger Abstimmung, planvollem Vorgehen sowie Vorteilen für alle Akteure“ (Hagenhoff, 2004) im Kontext derartiger geschichtswissenschaftlicher 3D-Modellierungsvorhaben mittels sozialwissenschaftlicher Methoden zu beleuchten. Dabei zielt eine Darlegung auf unterschiedliche Skalierungen von Kooperation ab – angefangen bei einer Wissenschaftslandschaft über Kooperationsstrukturen bis hin zu einer Betrachtung von spezifischen Kooperationsphänomenen und -strategien innerhalb von Arbeits- und Erstellungsprozessen.

Purpose – We propose a multidisciplinary approach based on an extensive data base which provides digitalized photographic material from the end of the 19th century up to recent times. Thus a large amount of photographic evidence will be exploited, structured and enriched by additional sources to serve as a foundation for an application relying on 3D visualizations. The application addresses scholars as well as the general public and will provide different kinds of information and tools for research and knowledge transfer. Design/methodology/approach – The method applied will be diachronic: the virtual model may show one point in urban history depicting a certain state of past Dresden and also its development through the various eras. In addition the method works in a dualistic mode: on the one hand the physical development of the urban area will be explored and presented in detail, on the other hand the analysis of the pictures will give profound insights in the specific perception of the urban space. Originality/value – This methodology aims to make large repositories more accessible and proactive in information-seeking. Using a 3D application as an access for media repositories, research tools and functionalities which can improve the scientific handling of the data will be considered. How should the data and information be processed to meet the researcher’s needs? Which information can be retrieved from the visual media? What needs to be considered to ensure scientific standards and motivation while working with the image repositories? Users of the virtual archives can benefit extensively form effective searching functions and tools which work not only content- and theme-based but also location-based. Practical implications – The outcomes of the research will be presented in a 4D browser and available in an Augmented Reality presentation. The design will comply with the requirements of the field of application, whether aiming at a scientific, educative or touristic purpose. The paper itself considers three different approaches to the topic highlighting the multidisciplinary strategy and opportunities of the project. The first one considers research questions from art history. The second one reflects on concepts from information science, photogrammetry and computer vision for visualizations and the third one introduces an interaction concept for an AR application for the Zwinger in Dresden.

Die Objekterkennung ist ein natürlicher Prozess im Menschlichen Gehirn. Sie ndet im visuellen Kortex statt und nutzt die binokulare Eigenschaft der Augen, die eine drei- dimensionale Interpretation von Objekten in einer Szene erlaubt. Kameras ahmen das menschliche Auge nach. Bilder von zwei Kameras, in einem Stereokamerasystem, werden von Algorithmen für eine automatische, dreidimensionale Interpretation von Objekten in einer Szene benutzt. Die Entwicklung von Hard- und Software verbessern den maschinellen Prozess der Objek- terkennung und erreicht qualitativ immer mehr die Fähigkeiten des menschlichen Gehirns. Das Hauptziel dieses Forschungsfeldes ist die Entwicklung von robusten Algorithmen für die Szeneninterpretation. Sehr viel Aufwand wurde in den letzten Jahren in der zweidimen- sionale Objekterkennung betrieben, im Gegensatz zur Forschung zur dreidimensionalen Erkennung. Im Rahmen dieser Arbeit soll demnach die dreidimensionale Objekterkennung weiterent- wickelt werden: hin zu einer besseren Interpretation und einem besseren Verstehen von sichtbarer Realität wie auch der Beziehung zwischen Objekten in einer Szene. In den letzten Jahren aufkommende low-cost Verbrauchersensoren, wie die Microsoft Kinect, generieren Farb- und Tiefendaten einer Szene, um menschenähnliche visuelle Daten zu generieren. Das Ziel hier ist zu zeigen, wie diese Daten benutzt werden können, um eine neue Klasse von dreidimensionalen Objekterkennungsalgorithmen zu entwickeln - analog zur Verarbeitung im menschlichen Gehirn. / Object recognition is a natural process of the human brain performed in the visual cor- tex and relies on a binocular depth perception system that renders a three-dimensional representation of the objects in a scene. Hitherto, computer and software systems are been used to simulate the perception of three-dimensional environments with the aid of sensors to capture real-time images. In the process, such images are used as input data for further analysis and development of algorithms, an essential ingredient for simulating the complexity of human vision, so as to achieve scene interpretation for object recognition, similar to the way the human brain perceives it. The rapid pace of technological advancements in hardware and software, are continuously bringing the machine-based process for object recognition nearer to the inhuman vision prototype. The key in this eld, is the development of algorithms in order to achieve robust scene interpretation. A lot of recognisable and signi cant e ort has been successfully carried out over the years in 2D object recognition, as opposed to 3D. It is therefore, within this context and scope of this dissertation, to contribute towards the enhancement of 3D object recognition; a better interpretation and understanding of reality and the relationship between objects in a scene. Through the use and application of low-cost commodity sensors, such as Microsoft Kinect, RGB and depth data of a scene have been retrieved and manipulated in order to generate human-like visual perception data. The goal herein is to show how RGB and depth information can be utilised in order to develop a new class of 3D object recognition algorithms, analogous to the perception processed by the human brain.