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With the digital transformation, software systems have become an integral part of our society and economy. In every part of our life, software systems are increasingly utilized to, e.g., simplify housework or to optimize business processes. All these applications are connected to the Internet, which already includes millions of software services consumed by billions of people. Applications which process such a magnitude of users and data traffic requires to be highly scalable and are therefore denoted as Ultra Large Scale (ULS) systems. Roy Fielding has defined one of the first approaches which allows designing modern ULS software systems. In his doctoral thesis, Fielding introduced the architectural style Representational State Transfer (REST) which builds the theoretical foundation of the web. At present, the web is considered as the world's largest ULS system. Due to a large number of users and the significance of software for society and the economy, the security of ULS systems is another crucial quality factor besides high scalability.
Grasp verification is advantageous for autonomous manipulation robots as they provide the feedback required for higher level planning components about successful task completion. However, a major obstacle in doing grasp verification is sensor selection. In this paper, we propose a vision based grasp verification system using machine vision cameras, with the verification problem formulated as an image classification task. Machine vision cameras consist of a camera and a processing unit capable of on-board deep learning inference. The inference in these low-power hardware are done near the data source, reducing the robot's dependence on a centralized server, leading to reduced latency, and improved reliability. Machine vision cameras provide the deep learning inference capabilities using different neural accelerators. Although, it is not clear from the documentation of these cameras what is the effect of these neural accelerators on performance metrics such as latency and throughput. To systematically benchmark these machine vision cameras, we propose a parameterized model generator that generates end to end models of Convolutional Neural Networks(CNN). Using these generated models we benchmark latency and throughput of two machine vision cameras, JeVois A33 and Sipeed Maix Bit. Our experiments demonstrate that the selected machine vision camera and the deep learning models can robustly verify grasp with 97% per frame accuracy.
Compliant manipulation is a crucial skill for robots when they are supposed to act as helping hands in everyday household tasks. Still, nowadays, those skills are hand-crafted by experts which frequently requires labor-intensive, manual parameter tuning. Moreover, some tasks are too complex to be specified fully using a task specification. Learning these skills, by contrast, requires a high number of costly and potentially unsafe interactions with the environment. We present a compliant manipulation approach using reinforcement learning guided by the Task Frame Formalism, a task specification method. This allows us to specify the easy to model knowledge about a task while the robot learns the unmodeled components by reinforcement learning. We evaluate the approach by performing a compliant manipulation task with a KUKA LWR 4+ manipulator. The robot was able to learn force control policies directly on the robot without using any simulation.
Efficient and comprehensive assessment of students knowledge is an imperative task in any learning process. Short answer grading is one of the most successful methods in assessing the knowledge of students. Many supervised learning and deep learning approaches have been used to automate the task of short answer grading in the past. We investigate why assistive grading with active learning would be the next logical step in this task as there is no absolute ground truth answer for any question and the task is very subjective in nature. We present a fast and easy method to harness the power of active learning and natural language processing in assisting the task of grading short answer questions. A webbased GUI is designed and implemented to incorporate an interactive short answer grading system. The experiments show that active learning saves the time and effort of graders in assessment and reaches the performance of supervised learning with less amount of graded answers for training.
Bedingt durch die zunehmende Rohstoffknappheit rückt die Suche nach alternativen, nachhaltigen Rohstoffen immer mehr in den Vordergrund. Im Hinblick auf effiziente chemische Verwertbarkeit bietet Lignin zahlreiche Vorteile für verschiedene Anwendungsbereiche, beispielsweise für biobasierte Polyurethanbeschichtungen, etwa zum Korrosionsschutz. Wesentliche Probleme bei der Verwendung von Lignin ergeben sich durch die Heterogenität dieses Naturstoffes sowie durch dessen geringe Polymerisations-Kompatibilität mit Polyolefinen; beide Faktoren beeinflussen u. a die mechanischen Eigenschaften entsprechender Lignin-basierter Polymere. Zudem hängt die konkrete Struktur und damit auch die physikalisch/chemischen Eigenschaften des Lignins stark von der jeweiligen Rohstoffquelle sowie dem Extraktionsverfahren ab.
Ziel dieser Arbeit war die Strukturaufklärung unmodifizierter und modifizierter Kraft-Lignine (KL) und die Untersuchung der Reaktivität aromatischer wie aliphatischer Hydroxygruppen in Abhängigkeit vom pH-Wert. Hierzu wurden unmodifizierte KL aus Schwarzlauge extrahiert und nachfolgend zunächst einer Soxhlet-Extraktion unterzogen, um in Methyltetrahydrofuran lösliche Lignin-Bestandteile – vornehmlich mit aromatischem Charakter – zu gewinnen und so eine verbesserte Löslichkeit auch im bei der nachfolgenden Polyurethansynthese als Lösemittel verwendeten THF zu gewährleisten. Überdies wurden die extrahierten KL via Demethylierung von Methoxygruppen chemisch modifiziert. Zudem wurde mittels nasschemischer Methoden sowie mit differentieller UV/VIS-Spektroskopie die Anzahl an für die Polymerisation erforderliche Hydroxygruppen quantifiziert. Im Anschluss erfolgte, unter besonderer Berücksichtigung ökologischer und ökonomischer Nachhaltigkeitsaspekte, die Synthese Lignin-basierter und funktionalisierter Polyurethanbeschichtungen. Die Oberflächenfunktionalisierung gestattete die Verbesserung der Oberflächenhomogenität sowie - via blend formation - das Einbetten von TPM-Farbstoffen in die Coatings. Hinsichtlich des Einflusses des bei der Extraktion gewählten pH-Wertes (pH = 2 - 5) auf das Verhalten der so gewonnenen KL wurde eine Veränderung sowohl der Struktur der Lignine als auch deren thermischer Stabilität beobachtet. Zudem wurde nachgewiesen, dass mit steigendem pH-Wert die Funktionalität/Reaktivität der aromatischen wie aliphatischen Hydroxygruppen im Lignin zunimmt. Aus unmodifiziertem KL wurden erfolgreich homogene Lignin-basierte Polyurethan-Coatings (LPU-Coatings) synthetisiert; diese LPU-Coatings zeigten bei Verwendung von bei höheren pH-Werten extrahierten KL homogenere, hydrophobe Oberflächenbeschaffenheit sowie gute thermische Stabilität. Zusätzliche Modifizierung der KL durch Demethylierung führte wegen der gesteigerten Anzahl freier Hydroxygruppen zu moderater Reaktivitätssteigerung und damit zu weiterer Verbesserung der Oberflächeneigenschaften hinsichtlich einer homogenen Oberflächenstruktur und -brillanz. Im Hinblick auf den Aspekt der Nachhaltigkeit wurden durch Syntheseoptimierung - bestehend aus Einstellung der Rohstoff-Korngröße, Ultraschallbehandlung und Verwendung des kommerziellen trifunktionellen Polyetherpolyols Lupranol® 3300 in Kombination mit Desmodur® L75 - die Löslichkeit von Lignin im Polyol sowie die thermische Stabilität der LPU-Coatings erhöht. Im Zuge der Syntheseoptimierungen konnte durch verkürzte Trocknungszeiten Energieeinsparung erzielt werden; zudem ließen sich dabei die eingesetzten Mengen kommerziell erhältlicher Chemikalien verringern; beide Einsparungen führten zu Kostenreduktion. Zugleich ließ sich so nicht nur der KL-Anteil im Polymer-Coating erhöhen: Durch eine optimierte wirtschaftliche Einstufensynthese ließ sich die Umsetzung dieser Vorgehensweise auch im Rahmen industrieller Anwendungen vereinfachen. Das Einbetten ausgewählter TPM-Farbstoffe (Kristallviolett und Brilliantgrün) in die LPU-Coatings durch blend formation führte nachweislich zu antimikrobieller Wirkung der Oberflächenbeschichtung, ohne dass die Oberflächenbeschaffenheit an Homogenität verlor. Die im Rahmen dieser Arbeit synthetisierten LPU-Coatings könnten zukünftig als Korrosionsschutz- und antimikrobielle-Beschichtungen ihre Anwendung finden, z. B. in der Landwirtschaft und im Bausektor.
Die im Rahmen der vorliegenden Arbeit gewonnen Erkenntnisse liefern einen Beitrag zur strukturellen Aufklärung des komplexen Biopolymers Lignin. Darüber hinaus stellen die Untersuchungen und Ergebnisse eine Grundlage für eine nachhaltige Herstellung von Lignin-basierten Polymerbeschichtungen dar, die in Zukunft immer mehr an Bedeutung gewinnen werden.
Due to the use of fossil fuel resources, many environmental problems have been increasingly growing. Thus, the recent research focuses on the use of environment friendly materials from sustainable feedstocks for future fuels, chemicals, fibers and polymers. Lignocellulosic biomass has become the raw material of choice for these new materials. Recently, the research has focused on using lignin as a substitute material in many industrial applications. The antiradical and antimicrobial activity of lignin and lignin-based films are both of great interest for applications such as food packaging additives. DPPH assay was used to determine the antioxidant activity of Kraft lignin compared to Organosolv lignins from different biomasses. The purification procedure of Kraft lignin showed that double-fold selective extraction is the most efficient confirmed by UV-Vis, FTIR, HSQC, 31PNMR, SEC, and XRD. The antioxidant capacity was discussed regarding the biomass source, pulping process, and degree of purification. Lignin obtained from industrial black liquor are compared with beech wood samples: Biomass source influences the DPPH inhibition (softwood > grass) and the TPC (softwood < grass). DPPH inhibition affected by the polarity of the extraction solvent. Following the trend: ethanol > diethylether > acetone. Reduced polydispersity has positive influence on the DPPH inhibition. Storage decreased the DPPH inhibition but increased the TPC values. The DPPH assay was also used to discuss the antiradical activity of HPMC/lignin and HPMC/lignin/chitosan films. In both binary (HPMC/lignin) and ternary (HPMC/lignin/chitosan) systems the 5% addition showed the highest activity and the highest addition had the lowest. Both scavenging activity and antimicrobial activity are dependent on the biomass source; Organosolv of softwood > Kraft of softwood > Organosolv of grass. Lignins and lignin-containing films showed high antimicrobial activities against Gram-positive and Gram-negative bacteria at 35 °C and at low temperatures (0-7 °C). Purification of Kraft lignin has a negative effect on the antimicrobial activity while storage has positive effect. The lignin leaching in the produced films affected the activity positively and the chitosan addition enhances the activity for both Gram-positive and Gram-negative bacteria. Testing the films against food spoilage bacteria that grow at low temperatures revealed the activity of the 30% addition on HPMC/L1 film against both B. thermosphacta and P. fluorescens while L5 was active only against B. thermosphacta. In HPMC/lignin/chitosan films, the 5% addition exhibited activity against both food spoilage bacteria.
Comparative Evaluation of Pretrained Transfer Learning Models on Automatic Short Answer Grading
(2020)
Automatic Short Answer Grading (ASAG) is the process of grading the student answers by computational approaches given a question and the desired answer. Previous works implemented the methods of concept mapping, facet mapping, and some used the conventional word embeddings for extracting semantic features. They extracted multiple features manually to train on the corresponding datasets. We use pretrained embeddings of the transfer learning models, ELMo, BERT, GPT, and GPT-2 to assess their efficiency on this task. We train with a single feature, cosine similarity, extracted from the embeddings of these models. We compare the RMSE scores and correlation measurements of the four models with previous works on Mohler dataset. Our work demonstrates that ELMo outperformed the other three models. We also, briefly describe the four transfer learning models and conclude with the possible causes of poor results of transfer learning models.
Kollaborative Industrieroboter werden für produzierende Unternehmen immer kosteneffizienter. Während diese Systeme für den menschlichen Mitarbeiter eine große Hilfe sein können, stellen sie gleichzeitig ein ernstes Gesundheitsrisiko dar, wenn die zwingend notwendigen Sicherheitsmaßnahmen nur unzureichend umgesetzt werden. Herkömmliche Sicherheitseinrichtungen wie Zäune oder Lichtvorhänge bieten einen guten Schutz, aber solch statische Schutzvorrichtungen sind in neuen, hochdynamischen Arbeitsszenarien problematisch.
Im Forschungsprojekt BeyondSPAI wurde ein Funktionsmuster eines Multisensorsystems zur Absicherung solcher dynamischer Arbeitsszenarien entworfen, implementiert und im Feld getestet. Kern des Systems ist eine robuste optische Materialklassifikation, die mit Hilfe eines intelligenten InGaAs-Kamerasystems Haut von anderen typischen Werkstückoberflächen (z.B. Holz, Metalle od. Kunststoffe) unterscheiden kann. Diese einzigartige Eigenschaft wird genutzt, um menschliche Mitarbeiter zuverlässig zu erkennen, so dass ein konventioneller Roboter in Folge als personenbewusster Cobot arbeiten kann.
Das System ist modular und kann leicht mit weiteren Sensoren verschiedenster Art erweitert werden. Es kann an verschiedene Marken von Industrierobotern angepasst werden und lässt sich schnell an bestehenden Robotersystemen integrieren. Die vier vom System bereitgestellten Sicherheitsausgänge können dazu verwendet werden - abhängig von der durchdrungenen Überwachungszone - entweder eine Warnung auszugeben, die Bewegung des Roboters auf eine sichere Geschwindigkeit zu verlangsamen, oder den Roboter sicher anzuhalten. Sobald alle Zonen wieder als „eindeutig frei von Personen“ identifiziert sind, kann der Roboter wieder beschleunigen, seine ursprüngliche Bewegung wiederaufnehmen und die Arbeit fortsetzen.
Next tram stop
(2020)