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Aufgrund von weltweit verhängten Reisebeschränkungen und der Angst vor Ansteckung mit Covid-19 entschieden sich viele Touristen, ihren Urlaub 2020 ausfallen zu lassen. Die weltweite Corona-Pandemie hat insbesondere die italienische Tourismusbranche schwer getroffen und die Übernachtungszahlen innerhalb kürzester Zeit zu einem erheblichen Einbruch gebracht – so auch auf der beliebten Mittelmeerinsel Sardinien. Um weiteren schwerwiegenden wirtschaftlichen Schäden frühestmöglich entgegenzuwirken, soll ein klar kommunizierendes Gestaltungskonzept, das in all seinen Facetten von Sardinien und dessen zahlreichen Vorzügen inspiriert ist, einen erfolgreichen Neustart nach der Corona-Krise für die Insel einleiten. Das neue Erscheinungsbild der Tourismusmarke basiert unter anderem grundlegend auf typografischen Gestaltungselementen wie der eigens entwickelten Corporate Font „Sardegna Hybrid“.
Diese Studie beschäftigte sich mit der Dämpfungswirkung von Schienbeinschonern, wie sie beim Fußball zum Einsatz kommen. Sie wurde mit Hilfe eines Pendelhammers durchgeführt, der verschiedene Aufschlagkräfte auf die Schoner ermöglichte. Dabei wurde deutlich, dass Schienbeinschoner die beste Wirkung bei Maximalkräften unterhalb von 5kN erreichen können, dass bei größerer Belastung allerdings Verbesserungsbedarf besteht. Hierfür konnte, u.a. durch den Einsatz neuer Materialien, ein guter Ansatzpunkt im „adäquaten Zusammenspiel von Schale und Polsterung“ der Schoner gefunden werden. Die Untersuchung hat weiterhin gezeigt, dass zumindest teilweise eine deutliche Verbesserung der Dämpfungswirkung der Schienbeinschoner in den letzten Jahren erreicht werden konnte.
A method for detecting and approximating fault lines or surfaces, respectively, or decision curves in two and three dimensions with guaranteed accuracy is presented. Reformulated as a classification problem, our method starts from a set of scattered points along with the corresponding classification algorithm to construct a representation of a decision curve by points with prescribed maximal distance to the true decision curve. Hereby, our algorithm ensures that the representing point set covers the decision curve in its entire extent and features local refinement based on the geometric properties of the decision curve. We demonstrate applications of our method to problems related to the detection of faults, to multi-criteria decision aid and, in combination with Kirsch’s factorization method, to solving an inverse acoustic scattering problem. In all applications we considered in this work, our method requires significantly less pointwise classifications than previously employed algorithms.
Reliable automation of the labor-intensive manual task of scoring animal sleep can facilitate the analysis of long-term sleep studies. In recent years, deep-learning-based systems, which learn optimal features from the data, increased scoring accuracies for the classical sleep stages of Wake, REM, and Non-REM. Meanwhile, it has been recognized that the statistics of transitional stages such as pre-REM, found between Non-REM and REM, may hold additional insight into the physiology of sleep and are now under vivid investigation. We propose a classification system based on a simple neural network architecture that scores the classical stages as well as pre-REM sleep in mice. When restricted to the classical stages, the optimized network showed state-of-the-art classification performance with an out-of-sample F1 score of 0.95 in male C57BL/6J mice. When unrestricted, the network showed lower F1 scores on pre-REM (0.5) compared to the classical stages. The result is comparable to previous attempts to score transitional stages in other species such as transition sleep in rats or N1 sleep in humans. Nevertheless, we observed that the sequence of predictions including pre-REM typically transitioned from Non-REM to REM reflecting sleep dynamics observed by human scorers. Our findings provide further evidence for the difficulty of scoring transitional sleep stages, likely because such stages of sleep are under-represented in typical data sets or show large inter-scorer variability. We further provide our source code and an online platform to run predictions with our trained network.
aco : eine digitale Anwendung zur Verbesserung der Lebensqualität
von Neurodermitis-Patient:innen
(2022)
Neurodermitis hat in den letzten Jahrzehnten deutlich zugenommen. Etwa 10 bis 15 Prozent der Kinder und 2,5 bis 3,5 Prozent der Erwachsenen sind davon betroffen. Für sie stellen Auswirkungen der Hautkrankheit auf Körper und Psyche eine enorme Einschränkung der Lebensqualität dar.
Die App „aco“ möchte Neurodermitis-Patient:Innen dabei unterstützen, ihre Behandlung selbst in die Hand zu nehmen. Eine ganzheitliche Therapie umfasst eben nicht nur Fachpersonen, sondern auch Patient:Innen selbst. Durch eine regelmäßige Dokumentation ermöglicht die Anwendung eine aktive Auseinandersetzung mit der Krankheit. Triggerfaktoren werden ausgewertet und es wird Wissen über Behandlungsmöglichkeiten vermittelt. Zudem wird ein Austausch ermöglicht, der emotionale und praktische Unterstützung bieten soll. Damit möchte „aco“ Betroffenen eine Möglichkeit geben, das Ruder selbst in die Hand zu nehmen und leistet damit einen wichtigen Beitrag zur Therapie von Neurodermitis.
Nach einer wahren Begebenheit nimmt der Kurzfilm den Zuschauer mit in das Erlebnis zweier Kinder eines Luftangriffes während des Zweiten Weltkriegs: "Es ist 1944, in Deutschland wütet der Zweite Weltkrieg. Horst und Elli erledigen gerade mit ihrer Tante die Einkäufe, als plötzlich die Sirenen aufheulen. Die Drei rennen auf schnellstem Weg zurück zum Dorf, um sich in den sicheren Luftschutzkeller zu flüchten. Doch in der Hektik werden die Kinder von ihrer Tante getrennt und als die ersten Bomben fallen, sind die Beiden noch lange nicht am Bunker angelangt. Geistesgegenwärtig reagiert Horst und rettet so ihrer beider Leben. Bevor weitere Bomben einschlagen, erreichen die Kinder endlich den sicheren Luftschutzkeller."