An Analytical Study of the Works of Vijayadev Narayan Sahi

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AN ANALYTICAL STUDY OF ASHOK VAJPEYI’S POETRY

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HINDI KRISHNA KAWAS OF BHAKTI PERIOD AND SANSKRIT KRISHNA KAVYAS: AN ANALYTICAL STU DY

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AN ANALYTICAL STUDY OF THE TRENDS OF HINDI CONTEMPORARY POETRY

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AN ANALYTICAL STUDY OF THE POEMS OF SARVESHWARDAYAL SAXENA

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AN ANALYTICAL STUDY OF THE NOVELS OF SURENDRA VERMA

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AN ANALYTICAL STUDY OF THE HISTORICAL NOVELS OF RANGEY RAGHAV

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AN ANALYTICAL STUDY OF THE FICTIONS OF GIRIRAJ KISHORE

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On-line analytical processing with conceptual information systems

A conceptual information system consists of a database together with conceptual hierarchies. The management system TOSCANA visualizes arbitrary combinations of conceptual hierarchies by nested line diagrams and allows an on-line interaction with a database to analyze data conceptually. The paper describes the conception of conceptual information systems and discusses the use of their visualization techniques for on-line analytical processing (OLAP).

Discrimination between organically and conventionally grown winter wheat by means of holistic and selected analytical methods

Die Verordnung des Europäischen Rates (EC) 834/2007 erkennt das Recht des Konsumenten auf eine Entscheidung basierend auf vollständiger Information bezüglich der enthaltenen Zutaten im Produkt und deren Herkunft (Qualität der Verarbeitung). Die primäre Kennzeichnungsverordnung betont „organische“ Produktionsstandards ebenso wie die Notwendigkeit zur Kontrolle und Aufsicht. Jedoch ist zurzeit keine validierte Methode zur analytischen Diskriminierung zwischen „organischer“ und „konventioneller“ Herkunft von angebotenen Lebensmitteln verfügbar. Das Ziel der Dissertationsarbeit war die Überprüfung der Möglichkeit mit ausgewählten analytischen und holistischen Methoden zwischen organisch und konventionell angebautem Weizen objektiv zu unterscheiden. Dies beinhaltete die Bestimmung des Gesamtstickstoff (Protein) nach Dumas, zweidimensionale Fluoreszenzdifferenz Gelelektrophorese (2D DIGE) und die Kupferchloridkristallisation. Zusätzlich wurde die Anzahl der Körner pro Ähre (Kornzahl) bestimmt. Alle Bestimmungen wurden an rückverfolgbaren in den Jahren 2005 – 2007 in Belgien gesammelten Proben des Winterweizen (Triticum aestivum L. cv. Cubus) durchgeführt. Statistisch signifikante (p < 0.05) Unterschiede wurden innerhalb der untersuchten Probengruppen sowohl in der Kornzahl, dem Gesamtsticksoff (Eiweißgehalt), als auch in der Gesamtausbeute gefunden, wobei in den meisten Fällen die konventionellen Proben höhere Kornzahlen und Gesamtsticksoff (Eiweißgehalte) aufwiesen. Eine mit der 2D DIGE kompatible Probenvorbereitungsmethode für Winterweizen wurde entwickelt und auf einen internen Winterweizenstandard sowie die entsprechenden Proben angewendet. Die organischen Proben waren im Vergleich mit den konventionellen Gegenstücken in allen Fällen durch eine kleinere Anzahl von signifikant (p < 0.05) stärker exprimierten Proteinspots gekennzeichnet. Gewisse Tendenzen in Richtung der Bevorzugung bestimmter Regionen von stärker ausgeprägten Proteinspots auf aufeinanderfolgenden 2D Abbildungen in Abhängigkeit von der landwirtschaftlichen Methode konnten zwar beobachtet werden, jedoch konnte kein universelles Markerprotein zur Unterscheidung von konventionell und biologisch angebautem Winterweizen identifiziert werden. Die rechnergestützte Verarbeitung der digitalisierten Kristallisierungsbilder mittels multivariater statistischer Analyse und der Regression partieller kleinster Quadrate ermöglichte eine 100%ig korrekte Vorhersage der landwirtschaftlichen Methode unbekannter Proben sowie der Beschreibung der Kristallisierungsbilder. Diese Vorhersage bezieht sich nur auf den hier verwendeten Datensatz (Proben einer Sorte von drei Standorten über zwei Jahre) und kann nicht ohne weiteres übertragen (generalisiert) werden. Die Ergebnisse deuten an, dass die Quantifizierung der beschriebenen Parameter ein hohes Potential zur Lösung der gestellten Aufgabe besitzt.

A finite state model for on-line analytical processing in triadic contexts

About ten years ago, triadic contexts were presented by Lehmann and Wille as an extension of Formal Concept Analysis. However, they have rarely been used up to now, which may be due to the rather complex structure of the resulting diagrams. In this paper, we go one step back and discuss how traditional line diagrams of standard (dyadic) concept lattices can be used for exploring and navigating triadic data. Our approach is inspired by the slice & dice paradigm of On-Line-Analytical Processing (OLAP). We recall the basic ideas of OLAP, and show how they may be transferred to triadic contexts. For modeling the navigation patterns a user might follow, we use the formalisms of finite state machines. In order to present the benefits of our model, we show how it can be used for navigating the IT Baseline Protection Manual of the German Federal Office for Information Security.

Analytical Study of Light Propagation in Highly Nonlinear Media

The present dissertation is devoted to the construction of exact and approximate analytical solutions of the problem of light propagation in highly nonlinear media. It is demonstrated that for many experimental conditions, the problem can be studied under the geometrical optics approximation with a sufficient accuracy. Based on the renormalization group symmetry analysis, exact analytical solutions of the eikonal equations with a higher order refractive index are constructed. A new analytical approach to the construction of approximate solutions is suggested. Based on it, approximate solutions for various boundary conditions, nonlinear refractive indices and dimensions are constructed. Exact analytical expressions for the nonlinear self-focusing positions are deduced. On the basis of the obtained solutions a general rule for the single filament intensity is derived; it is demonstrated that the scaling law (the functional dependence of the self-focusing position on the peak beam intensity) is defined by a form of the nonlinear refractive index but not the beam shape at the boundary. Comparisons of the obtained solutions with results of experiments and numerical simulations are discussed.

Development of thermo-analytical prediction and classification models for food in thermal devices using a multi sensor system and artificial neural networks

Die thermische Verarbeitung von Lebensmitteln beeinflusst deren Qualität und ernährungsphysiologischen Eigenschaften. Im Haushalt ist die Überwachung der Temperatur innerhalb des Lebensmittels sehr schwierig. Zudem ist das Wissen über optimale Temperatur- und Zeitparameter für die verschiedenen Speisen oft unzureichend. Die optimale Steuerung der thermischen Zubereitung ist maßgeblich abhängig von der Art des Lebensmittels und der äußeren und inneren Temperatureinwirkung während des Garvorgangs. Das Ziel der Arbeiten war die Entwicklung eines automatischen Backofens, der in der Lage ist, die Art des Lebensmittels zu erkennen und die Temperatur im Inneren des Lebensmittels während des Backens zu errechnen. Die für die Temperaturberechnung benötigten Daten wurden mit mehreren Sensoren erfasst. Hierzu kam ein Infrarotthermometer, ein Infrarotabstandssensor, eine Kamera, ein Temperatursensor und ein Lambdasonde innerhalb des Ofens zum Einsatz. Ferner wurden eine Wägezelle, ein Strom- sowie Spannungs-Sensor und ein Temperatursensor außerhalb des Ofens genutzt. Die während der Aufheizphase aufgenommen Datensätze ermöglichten das Training mehrerer künstlicher neuronaler Netze, die die verschiedenen Lebensmittel in die entsprechenden Kategorien einordnen konnten, um so das optimale Backprogram auszuwählen. Zur Abschätzung der thermische Diffusivität der Nahrung, die von der Zusammensetzung (Kohlenhydrate, Fett, Protein, Wasser) abhängt, wurden mehrere künstliche neuronale Netze trainiert. Mit Ausnahme des Fettanteils der Lebensmittel konnten alle Komponenten durch verschiedene KNNs mit einem Maximum von 8 versteckten Neuronen ausreichend genau abgeschätzt werden um auf deren Grundlage die Temperatur im inneren des Lebensmittels zu berechnen. Die durchgeführte Arbeit zeigt, dass mit Hilfe verschiedenster Sensoren zur direkten beziehungsweise indirekten Messung der äußeren Eigenschaften der Lebensmittel sowie KNNs für die Kategorisierung und Abschätzung der Lebensmittelzusammensetzung die automatische Erkennung und Berechnung der inneren Temperatur von verschiedensten Lebensmitteln möglich ist.

Understanding Subsystems in Biology through Dimensionality Reduction, Graph Partitioning and Analytical Modeling

Biological systems exhibit rich and complex behavior through the orchestrated interplay of a large array of components. It is hypothesized that separable subsystems with some degree of functional autonomy exist; deciphering their independent behavior and functionality would greatly facilitate understanding the system as a whole. Discovering and analyzing such subsystems are hence pivotal problems in the quest to gain a quantitative understanding of complex biological systems. In this work, using approaches from machine learning, physics and graph theory, methods for the identification and analysis of such subsystems were developed. A novel methodology, based on a recent machine learning algorithm known as non-negative matrix factorization (NMF), was developed to discover such subsystems in a set of large-scale gene expression data. This set of subsystems was then used to predict functional relationships between genes, and this approach was shown to score significantly higher than conventional methods when benchmarking them against existing databases. Moreover, a mathematical treatment was developed to treat simple network subsystems based only on their topology (independent of particular parameter values). Application to a problem of experimental interest demonstrated the need for extentions to the conventional model to fully explain the experimental data. Finally, the notion of a subsystem was evaluated from a topological perspective. A number of different protein networks were examined to analyze their topological properties with respect to separability, seeking to find separable subsystems. These networks were shown to exhibit separability in a nonintuitive fashion, while the separable subsystems were of strong biological significance. It was demonstrated that the separability property found was not due to incomplete or biased data, but is likely to reflect biological structure.