Die Personalisierung der Wiedergabe ist ein leistungsstarkes Instrument zur Steigerung der Verbraucherzufriedenheit. Die Herkunft und die Stabilität der Hörpräferenzen sind jedoch Themen, für die wir noch wenig Verständnis haben. Die Hauptziele dieser Arbeit waren die Untersuchung, wie individuelle Faktoren (wie Alter und Hörfähigkeiten) die Hörpräferenzen beeinflussen können, und die systematische Untersuchung der Stabilität solcher Präferenzen über verschiedene Audioverarbeitungsbedingungen und Hörbedingungen hinweg.
Playback personalization is a powerful tool used for increasing consumers’ satisfaction. However, origins, as well as stability of listening preferences, are topics we still lack understanding of. The main goals of this thesis were to investigate how individual factors (such as age and hearing abilities) may influence listening preferences and to systematically investigate the stability of such preferences across different audio processing schemes and listening conditions.
Außerschulische Lernorte an der norddeutschen Küste möchten Phänomene wie Strömungen und Strukturbildungen in ihre Bildungsangebote integrieren. Sie benötigen dabei aber physikdidaktische Unterstützung, die hier durch das Modell der Didaktischen Rekonstruktion geleistet wird. Das Modell beinhaltet die folgenden drei Forschungsbereiche: a) Fachliche Klärung: Es werden Elementarisierungen in den Fachgebieten Thermodynamik und der Theorie komplexer Systeme vorgenommen, indem physikalische Grundideen herausgearbeitet und auf den Kontext Küste bezogen werden. b) Erfassung der Lernendenperspektiven: Mithilfe von zwei entwickelten Interviewreihen werden Vorstellungen interessierter Laien zur Entstehung von Strömungen und Strukturbildungen untersucht. c) Didaktische Strukturierung: Zuletzt werden die Ergebnisse der beiden vorigen Bereiche verglichen. Aus diesem Vergleich heraus werden Leitlinien für die Integration von Strömungen und Strukturbildungen in die Bildungsangebote formuliert.
Extracurricular learning venues on the north German coast wish to integrate phenomena such as currents and structure formations into their educational offerings. But they need support from physics education research, which is provided here by the Model of Educational Reconstruction. The model includes the following research fields: a) Clarification of science content: Elementarizations regarding thermodynamics and the theory of complex systems are carried out by elucidating basic scientific ideas and relating them to the context of the coast. b) Research on teaching and learning: With the help of two designed series of interviews, the conceptions of invited test persons on the emergence of currents and structure formations are examined. c) Design of teaching and learning environments: Finally, the results of the two previous fields are compared. Based on this comparison, guidelines for the integration of currents and structure formation into the educational offerings are formulated.
Effizientes Training von probabilistischen generativen Modellen ist ein begehrtes Ziel in Machine Learning. Diskrete latente Variablen werden oft verwendet, um den generativen Prozess von realen Daten zu erfassen, was z.B. die Forschung an diskreten Variational Autoencoders (VAEs) motiviert hat. Variationsapproximationen des EM-Algorithmus bieten einen generischen, leistungsfähigen Rahmen, um Trainingsalgorithmen in Abhängigkeit von der gewählten Form der Variationsverteilungen abzuleiten. Hier verwenden wir "truncated posteriors" als Variationsverteilungen und nutzen den daraus resultierenden Trainingsalgorithmus, um eine Verbindung zwischen evolutionären Algorithmen (EAs) und dem Training von tiefen generativen Modellen mit binären Latenten herzustellen. Wir zeigen auch, dass EA-basiertes Training von diskreten VAEs ein skalierbares und direkteres Trainingsschema als verfügbare Alternativen ergibt, was eine Reihe möglicher zukünftiger Forschungsrichtungen nahelegt.
Efficient training of probabilistic generative models is a highly sought-after goal in the field of machine learning. Usage of discrete latent variables in such models is considered important to capture the generative process of real-world data, which, for instance, has motivated research on Variational Autoencoders (VAEs) with discrete latents. Variational approximations of the EM algorithm offer a generic, powerful framework to derive training algorithms as a function of the chosen form of variational distributions. Here we make use of truncated posteriors as variational distributions and show how the resulting training algorithm can be used to establish a close link between evolutionary algorithms (EAs) and training of deep generative models with binary latents. We also show that EA-based training of discrete-latent VAEs yields a scalable and arguably more direct training scheme than available alternatives, suggesting a number of possible future research directions.
In dieser Dissertation geht es um die Phototransduktionskaskade, das biochemische Reaktionsnetzwerk, welches in den Stäbchen in der Netzhaut die Umwandlung eines Lichtreizes in ein elektrisches Signal vollzieht. In der Arbeit wird diese Signalkaskade numerisch modelliert und es werden Simulationen unter verschiedenen Bedingungen durchgeführt: verschiedene Lichtreize, von sättigend bis hin zu einzelnen Photonen, und unterschiedliche genetische Knockouts der Proteine der Kaskade. Die Ergebnisse der Simulationen werden mit elektrophysiologischen Messungen verglichen. Ein besonderer Fokus liegt auf Antworten auf einzelne Photonen, die eine außergewöhnlich niedrige Variabilität haben. Für die Simulation dieser Lichtantworten wird ein stochastisches Modell entwickelt. Die Simulationen und die experimentellen Messungen werden statistisch ausgewertet und die Ergebnisse werden verglichen und interpretiert.
This dissertation examines the phototransduction cascade, a biochemical reaction network responsible for the translation of light stimuli into electrical signals in rod cells in the retina. In this thesis, this signaling cascade is modelled numerically and simulations are carried out for different conditions: various light stimuli, ranging from saturating to single photons, and genetic knockouts of different proteins of the signaling cascade. The simulation results are compared to electrophysiological measurements. Special emphasis is put on single photon responses, which exhibit a surprisingly low variability. A stochastic model is developed for the simulation of these responses. The simulations and experimental measurements are statistically analyzed, and the results are compared and interpreted.
In dieser Arbeit wird ein optisches Rasternahfeldmikroskop vorgestellt, welches durch eine schnelle Zeilenkamera und einen Monochromator erweitert wurde, um lokale Spektroskopie auf der Nanoskala mit Hilfe üblicher Demodulationstechniken zu ermöglichen. Insbesondere für monochromatische SNOM Messungen werden bereits seit vielen Jahren Modulations- und Demodulationstechniken eingesetzt, um das schwache optische Nahfeldsignal von einem starken optischen Untergrundsignal zu trennen. Mit der hier präsentierten Methode können solche Techniken erstmals auch auf lokale SNOM Spektroskopie angewandt werden, um Nahfeldspektren in einem direkten Ansatz zu extrahieren. Mit Hilfe eines neu vorgestellten intrinsisch stabilen in-line Interferometer können lokale Spektren breitbandig mit einem guten Signal-zu-Rausch-Verhältnis gemessen werden. Solche Messungen werden für glatte Oberflächen, für einen Squaraine Farbstoff, sowie für plasmonische Dimer Nanoantennen vorgestellt und analysiert.
In this thesis I present a scanning near-field optical microscope (SNOM) that was extended by a fast line camera and a monochromator to enable local spectroscopy on the nanoscale using common demodulation techniques. Particularly for monochromatic SNOM measurements, modulation and demodulation techniques were used for many years to separate the desired weak near-field signal from an undesired large optical background signal. With the SNOM setup presented in this work the same techniques can for the first time be applied to local SNOM spectroscopy and allow to extract near-field spectra in a direct approach. With the help of a newly presented intrinsically stable in-line interferometer, local spectra can be measured with a good signal to noise ratio over a broad spectral range. Such measurements are presented and analyzed for flat surfaces, for an organic squaraine dye material as well as for a plasmonic nanoantenna dimer.