@article{SchmittFassbenderLuethetal.1999, author = {Schmitt, G. and Faßbender, F. and L{\"u}th, H. and Sch{\"o}ning, Michael Josef and Buss, G. and Kranzmann, A. and Gramberg, U.}, title = {Korrosionsschutzwirkung von Passivierungsschichten am Beispiel eines Mikroelektrodenarrays}, series = {Werkstoffe f{\"u}r die Energietechnik / Symposium 3}, journal = {Werkstoffe f{\"u}r die Energietechnik / Symposium 3}, publisher = {Wiley-VCH}, address = {Weinheim [u.a.]}, isbn = {3-527-29940-8}, pages = {345 -- 350}, year = {1999}, language = {de} } @article{SchneiderSchwabedalBialonski2022, author = {Schneider, Jules and Schwabedal, Justus T. C. and Bialonski, Stephan}, title = {Schlafspindeln - Funktion, Detektion und Nutzung als Biomarker f{\"u}r die psychiatrische Diagnostik}, series = {Der Nervenarzt}, journal = {Der Nervenarzt}, publisher = {Springer}, address = {Berlin, Heidelberg}, issn = {1433-0407}, doi = {10.1007/s00115-022-01340-z}, pages = {1 -- 8}, year = {2022}, abstract = {Hintergrund: Die Schlafspindel ist ein Graphoelement des Elektroenzephalogramms (EEG), das im Leicht- und Tiefschlaf beobachtet werden kann. Ver{\"a}nderungen der Spindelaktivit{\"a}t wurden f{\"u}r verschiedene psychiatrische Erkrankungen beschrieben. Schlafspindeln zeigen aufgrund ihrer relativ konstanten Eigenschaften Potenzial als Biomarker in der psychiatrischen Diagnostik. Methode: Dieser Beitrag liefert einen {\"U}berblick {\"u}ber den Stand der Wissenschaft zu Eigenschaften und Funktionen der Schlafspindeln sowie {\"u}ber beschriebene Ver{\"a}nderungen der Spindelaktivit{\"a}t bei psychiatrischen Erkrankungen. Verschiedene methodische Ans{\"a}tze und Ausblicke zur Spindeldetektion werden hinsichtlich deren Anwendungspotenzial in der psychiatrischen Diagnostik erl{\"a}utert. Ergebnisse und Schlussfolgerung: W{\"a}hrend Ver{\"a}nderungen der Spindelaktivit{\"a}t bei psychiatrischen Erkrankungen beschrieben wurden, ist deren exaktes Potenzial f{\"u}r die psychiatrische Diagnostik noch nicht ausreichend erforscht. Diesbez{\"u}glicher Erkenntnisgewinn wird in der Forschung gegenw{\"a}rtig durch ressourcenintensive und fehleranf{\"a}llige Methoden zur manuellen oder automatisierten Spindeldetektion ausgebremst. Neuere Detektionsans{\"a}tze, die auf Deep-Learning-Verfahren basieren, k{\"o}nnten die Schwierigkeiten bisheriger Detektionsmethoden {\"u}berwinden und damit neue M{\"o}glichkeiten f{\"u}r die praktisch}, language = {de} } @misc{Schreiber2016, author = {Schreiber, Marc}, title = {Mit Maximum-Entropie das Parsing nat{\"u}rlicher Sprache erlernen}, publisher = {FH Aachen}, address = {Aachen}, pages = {23 Seiten}, year = {2016}, abstract = {F{\"u}r die Verarbeitung von nat{\"u}rlicher Sprache ist ein wichtiger Zwischenschritt das Parsing, bei dem f{\"u}r S{\"a}tze der nat{\"u}rlichen Sprache Ableitungsb{\"a}ume bestimmt werden. Dieses Verfahren ist vergleichbar zum Parsen formaler Sprachen, wie z. B. das Parsen eines Quelltextes. Die Parsing-Methoden der formalen Sprachen, z. B. Bottom-up-Parser, k{\"o}nnen nicht auf das Parsen der nat{\"u}rlichen Sprache {\"u}bertragen werden, da keine Formalisierung der nat{\"u}rlichen Sprachen existiert [3, 12, 23, 30]. In den ersten Programmen, die nat{\"u}rliche Sprache verarbeiten [32, 41], wurde versucht die nat{\"u}rliche Sprache mit festen Regelmengen zu verarbeiten. Dieser Ansatz stieß jedoch schnell an seine Grenzen, da die Regelmenge nicht vollst{\"a}ndig sowie nicht minimal ist und wegen der ben{\"o}tigten Menge an Regeln schwer zu verwalten ist. Die Korpuslinguistik [22] bot die M{\"o}glichkeit, die Regelmenge durch Supervised-Machine-Learning-Verfahren [2] abzul{\"o}sen. Teil der Korpuslinguistik ist es, große Textkorpora zu erstellen und diese mit sprachlichen Strukturen zu annotieren. Zu diesen Strukturen geh{\"o}ren sowohl die Wortarten als auch die Ableitungsb{\"a}ume der S{\"a}tze. Vorteil dieser Methodik ist es, dass repr{\"a}sentative Daten zur Verf{\"u}gung stehen. Diese Daten werden genutzt, um mit Supervised-Machine-Learning-Verfahren die Gesetzm{\"a}ßigkeiten der nat{\"u}rliche Sprachen zu erlernen. Das Maximum-Entropie-Verfahren ist ein Supervised-Machine-Learning-Verfahren, das genutzt wird, um nat{\"u}rliche Sprache zu erlernen. Ratnaparkhi [25] nutzt Maximum-Entropie, um Ableitungsb{\"a}ume f{\"u}r S{\"a}tze der nat{\"u}rlichen Sprache zu erlernen. Dieses Verfahren macht es m{\"o}glich, die nat{\"u}rliche Sprache (abgebildet als Σ∗) trotz einer fehlenden formalen Grammatik zu parsen.}, language = {de} } @article{SchrothSchoeningSchuetzetal.2000, author = {Schroth, P. and Sch{\"o}ning, Michael Josef and Sch{\"u}tz, S. and Steffen, A. and Weißbecker, B. and Hummel, Hans E. and Kordos, P. and L{\"u}th, H.}, title = {Nachweis von organischen Duftstoffen durch Biosensoren auf der Basis von Insektenantennen}, series = {Gesellschaft Mess- und Automatisierungstechnik: Sensoren und Meßsysteme 2000 : Tagung Ludwigsburg, 13. und 14. M{\"a}rz 2000 / VDI/VDE-Gesellschaft Meß- und Automatisierungstechnik}, journal = {Gesellschaft Mess- und Automatisierungstechnik: Sensoren und Meßsysteme 2000 : Tagung Ludwigsburg, 13. und 14. M{\"a}rz 2000 / VDI/VDE-Gesellschaft Meß- und Automatisierungstechnik}, publisher = {VDI-Verl.}, address = {D{\"u}sseldorf:}, isbn = {3-18-091530-7}, pages = {107 -- 114}, year = {2000}, language = {de} } @inproceedings{SchusserBaeckerLeinhosetal.2013, author = {Schusser, Sebastian and B{\"a}cker, Matthias and Leinhos, Marcel and Krischer, M. and Wenzel, L. and Poghossian, Arshak and Wagner, Patrick and Sch{\"o}ning, Michael Josef}, title = {Sensorkonzept zur in vitro Echtzeitmessung des Degradationsverhaltens von biodegradierbaren Biopolymeren}, series = {11. Dresdner Sensor-Symposium : 9.-11.12.2013}, booktitle = {11. Dresdner Sensor-Symposium : 9.-11.12.2013}, organization = {Dresdner Sensor-Symposium <11, 2013>}, isbn = {978-3-9813484-5-3}, pages = {174 -- 177}, year = {2013}, language = {de} } @article{Schaefer1989, author = {Sch{\"a}fer, Horst}, title = {Zur Inhomogenit{\"a}t des inneren Feldes und der Flußdichte von kornorientierten Elektroblechen aus Silizium-Eisen bei Fehlorientierungen in der Blechebene}, series = {Electrical Engineering (Archiv fur Elektrotechnik). 72 (1989), H. 1}, journal = {Electrical Engineering (Archiv fur Elektrotechnik). 72 (1989), H. 1}, isbn = {0948-7921}, pages = {51 -- 57}, year = {1989}, language = {de} } @article{Schaefer1989, author = {Sch{\"a}fer, Horst}, title = {Modellrechnungen und Streufeldmessung: Eine M{\"o}glichkeit zur zerst{\"o}rungsfreien Kristallstruktur-Analyse von kornorientiertem Elektroblech aus Silizium-Eisen}, series = {Elektrotechnik und Informationstechnik : e \& i. 106 (1989), H. 2}, journal = {Elektrotechnik und Informationstechnik : e \& i. 106 (1989), H. 2}, isbn = {0932-383X}, pages = {67 -- 71}, year = {1989}, language = {de} } @article{SchaeferHagelskampMende1987, author = {Sch{\"a}fer, Horst and Hagelskamp, B and Mende, H. H.}, title = {Streufeldkopplung zwischen geschichteten Transformator-M-Schnitten aus kornorientiertem und nicht-orientiertem SiFe-Material}, year = {1987}, language = {de} } @article{SchaeferKubackiGutowskietal.1995, author = {Sch{\"a}fer, Horst and Kubacki, F. and Gutowski, J. and Hommel, D.}, title = {Effekte biaxialer und uniaxialer Verspannung auf das exzitonische Spektrum von ZnSe/ GaAs-Heterostrukturen}, year = {1995}, language = {de} } @article{SchaeferLampey1989, author = {Sch{\"a}fer, Horst and Lampey, H.}, title = {Zum Einfluß der Streufeldkopplung auf die magnetischen Eigenschaften und den Wirkungsgrad handels{\"u}blicher Transformatorkerne aus kornorientierten Silizium-Eisen Elektroblechen}, series = {Electrical Engineering (Archiv fur Elektrotechnik). 72 (1989), H. 6}, journal = {Electrical Engineering (Archiv fur Elektrotechnik). 72 (1989), H. 6}, isbn = {0948-7921}, pages = {395 -- 405}, year = {1989}, language = {de} }