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In an era of complex deep learning architectures like transformers, CNNs, and LSTM cells, the challenge persists: the hunger for labeled data and high energy. This dissertation explores Echo State Network (ESN), an RNN variant. ESN's efficiency in linear regression training and simplicity suggest pathways to resource-efficient, adaptable deep learning. Systematically deconstructing ESN architecture into flexible modules, it introduces basic ESN models with random weights and efficient deterministic ESN models as baselines. Diverse unsupervised pre-training methods for ESN components are evaluated against these baselines. Rigorous benchmarking across datasets - time-series classification, audio recognition - shows competitive performance of ESN models with state-of-the-art approaches. Identified nuanced use cases guiding model preferences and limitations in training methods highlight the importance of proposed ESN models in bridging reservoir computing and deep learning.

In Konstruktionen des Stoffleichtbaus treten unterschiedliche Werkstoffkombinationen an den Fügeflächen auf. Zum Fügen der eingesetzten Bauteile eignen sich besonders kombinierte Fügeverbindungen. Die vorliegende Arbeit konzentriert sich auf Niet-Reibschweiß-Verbindungen. Sie sind unter dem Aspekt der Fügbarkeit bislang kaum erforscht. Um die geforderte Qualität der Verbindungen sicher zu stellen, bedarf es bereits bei der Konstruktion der Fügeverbindung einer ganzheitlichen Betrachtungsweise. Das geschieht auf der Basis des Modells der Fügbarkeit. Daraus abgeleitet, werden für diese kombinierte Fügeverbindung Berechnungs- und Konstruktionsvorschriften und Bewertungskriterien zur Fügbarkeit dargestellt. Die Anordnung der Bindemechanismen Form-, Kraft- und Stoffschluss zur Freiheitsgradeinschränkung zwischen den Fügeflächen bei äußerer Längs- oder Querkrafteinwirkung wird analysiert. Abgeleitete, kraftrelevante Eigenschaften der tragenden Flächen ermöglichen eine gezielte konstruktive Bemessung der Fügeverbindung. Die Ausbildung der Bindemechanismen bei der Fügepunkausbildung wird untersucht und es werden Ursachen für Festigkeitsänderungen identifiziert. Über ein analytisches, thermodynamisches Modell werden die technologisch relevanten Einflussfaktoren auf die Temperaturentwicklung beim Fügen beschrieben. Aus den gewonnenen Ergebnissen werden praktische Leitfäden für die Konstruktion, die Berechnung und die Fügbarkeitsbetrachtung abgeleitet.

Dr.-Ing. habil. Lukas Lorenz, geboren 1989 in Meißen, absolvierte von 2007 bis 2014 ein Studium der Elektrotechnik an der TU Dresden in der Spezialisierung Geräte- und Mikrotechnik. Von 2014 bis 2021 war er am Institut für Aufbau- und Verbindungstechnik der Elektronik an der TU Dresden als wissenschaftlicher Mitarbeiter tätig. Im Rahmen seiner dortigen Tätigkeit promovierte er 2018 zum Thema "Beiträge zur effizienten Kopplung von optischen Wellenleitern in der Gerätekommunikation". Seit 2021 arbeitet er am Fraunhofer IPMS und koordiniert dort die Forschungs- und Entwicklungsaufgaben in der Aufbau- und Verbindungstechnik. Seine Arbeitsschwerpunkte umfassen Photonikintegration, strahlen- und wellenoptische Simulationen sowie MEMS-Packaging.Mehr als die meisten anderen Fachrichtungen ist die Aufbau- und Verbindungstechnik (AVT) in der Elektronik getrieben von den Anwendungen. So ist es auch in der optischen AVT, dass aufkommende Anwendungen im Bereich Internet der Dinge, der Industrie 4.0 oder dem autonomen Fahren die Richtung der Weiterentwicklung vorgeben. Um die Anforderungen zu bündeln, wurde der Begriff der Gerätekommunikation eingeführt, da die moderne Datenkommunikation in den genannten aber auch anderen Bereichen dezentraler stattfindet. Ziel dieser Arbeit war es daher die Herausforderungen für die AVT im Bereich der optischen Übertragung in der Gerätekommunikation zu definieren, zu diskutieren und erste Lösungsansätze aufzuzeigen.

This work contributes to the field of numerical simulation of multiphase flows with a focus on gas bubbles in liquids. The immersed boundary code PRIME allows the explicit capture of phase boundaries of the solid-liquid and solid- gaseous type. The present work contributes to a third boundary type, the interface between gas and liquid as it appears in bubbly flows. This is a challenge due to the deformability of the bubbles. The basic idea is two-fold: first, the interface motion and the interfacial forces are derived from the Navier-Stokes equations, allowing a Lagrangian specification of the surface motion and the surface loads. Second, based on these equations of motion, the bubble shape is captured via a non-local parametric representation. Thus, the bubble is explicitly known as a continuous object. This is an essential difference to conventional methods, where it is common to define the surface position via marker points or, implicitly, by an indicator function. Through this continuous, Lagrangian representation, the bubble can change position and shape and is coupled locally with the fluid field.

Die Morphologie wird innerhalb der Sprachwissenschaft als die Lehre von den Wortformen, der Struktur von Wörtern und ihrem Gebrauch, bezeichnet. Das Buch stellt spannende Aufgaben zur Morphologie zur Verfügung, die in den Unterricht integriert werden können. Offene Verständnisfragen, Multiple-Choice-Fragen, Richtig-oder-Falsch-Fragen sowie Lückentext-Aufgaben und Essay-Fragen bilden die gesamte Bandbreite an Aufgabentypen ab, wie sie in Klausuren und Prüfungen der Morphologie vorkommen. Zu der Zielgruppe des Buches gehören Studierende der Morphologie, sowie an der Sprachwissenschaft interessierte Laien oder Studienanwärter, die sich auf das Studium vorbereiten.