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We investigate interaction networks that we derive from multivariate time series with methods frequently employed in diverse scientific fields such as biology, quantitative finance, physics, earth and climate sciences, and the neurosciences. Mimicking experimental situations, we generate time series with finite length and varying frequency content but from independent stochastic processes. Using the correlation coefficient and the maximum cross-correlation, we estimate interdependencies between these time series. With clustering coefficient and average shortest path length, we observe unweighted interaction networks, derived via thresholding the values of interdependence, to possess non-trivial topologies as compared to Erdös-Rényi networks, which would indicate small-world characteristics. These topologies reflect the mostly unavoidable finiteness of the data, which limits the reliability of typically used estimators of signal interdependence. We propose random networks that are tailored to the way interaction networks are derived from empirical data. Through an exemplary investigation of multichannel electroencephalographic recordings of epileptic seizures – known for their complex spatial and temporal dynamics – we show that such random networks help to distinguish network properties of interdependence structures related to seizure dynamics from those spuriously induced by the applied methods of analysis.
Unser Schlüssel zur Ewigkeit
(2015)
Unsteady shallow meandering flows in rectangular reservoirs: a modal analysis of URANS modelling
(2022)
Shallow flows are common in natural and human-made environments. Even for simple rectangular shallow reservoirs, recent laboratory experiments show that the developing flow fields are particularly complex, involving large-scale turbulent structures. For specific combinations of reservoir size and hydraulic conditions, a meandering jet can be observed. While some aspects of this pseudo-2D flow pattern can be reproduced using a 2D numerical model, new 3D simulations, based on the unsteady Reynolds-Averaged Navier-Stokes equations, show consistent advantages as presented herein. A Proper Orthogonal Decomposition was used to characterize the four most energetic modes of the meandering jet at the free surface level, allowing comparison against experimental data and 2D (depth-averaged) numerical results. Three different isotropic eddy viscosity models (RNG k-ε, k-ε, k-ω) were tested. The 3D models accurately predicted the frequency of the modes, whereas the amplitudes of the modes and associated energy were damped for the friction-dominant cases and augmented for non-frictional ones. The performance of the three turbulence models remained essentially similar, with slightly better predictions by RNG k-ε model in the case with the highest Reynolds number. Finally, the Q-criterion was used to identify vortices and study their dynamics, assisting on the identification of the differences between: i) the three-dimensional phenomenon (here reproduced), ii) its two-dimensional footprint in the free surface (experimental observations) and iii) the depth-averaged case (represented by 2D models).
Unternehmenskultur
(1993)
Die Marktübersicht „Unterschiedliche Entwicklungsansätze von Multiplattform-Anwendungen“ richtet sich an IT-Dienstleister, Entwickler und IT-Abteilungen von Unternehmen, die Multiplattform Anwendungen entwickeln. In dieser Marktübersicht werden verschiedene Entwicklungsansätze beschrieben und ihre jeweiligen Vor- und Nachteile aufgezeigt.
Familienbezogene Sozialleistungen sind wichtige Bestandteile eines Sozialstaats: Nicht nur helfen sie Kindern und Familien bei der Bewältigung ihres Alltags, vielmehr sichern sie ein ̈würdevolles Zusammenleben, gleichen in Teilen soziale Unterschiede aus und korrigieren ungleiche Startchancen. Chancengleichheit ist kein triviales Thema: Eine Gesellschaft, die auf sozialen Grundpfeilern aufbaut, muss ständig die Umsetzung dieses eigenen Anspruchs bewerten. Finanzielle Mittel, die deswegen angeboten werden, sind nur dann wirksam, wenn sie Betroffene erreichen.
Die Nicht-Inanspruchnahme von Sozialleistungen ist ein komplexes Problem. Als Ursache wird gemeinhin die Attraktivität der Leistungen genannt. Vielfach sind aber die Kommunikation und die Informationsbeschaffung entscheidende Faktoren, warum Hilfe ungenutzt bleibt. In dem Projekt ist demgemäß zu erörtern, wie über zeitgemäße digitale Instrumente das Angebot und die Leistungen der Familienkasse zugänglich, barrierearm und intuitiv gestaltet werden können.
Angesichts des anhaltenden Wachstums wissenschaftlicher Veröffentlichungen werden Instrumente benötigt, um Literaturanalysen durch Digitalisierung produktiver zu gestalten. Dieser Beitrag stellt einen Ansatz vor, der bibliographische Daten aus der Literaturdatenbank EBSCO Discovery Service mithilfe von Text-Analytics-Methoden erschließt. Die Lösung basiert auf dem Textanalysesystem IBM Watson Explorer und eignet sich für explorative Literaturanalysen, um beispielsweise den Status quo emergierender Technologiefelder in der Literatur zu reflektieren. Die generierten Ergebnisse sind in den Kontext der zunehmenden Werkzeugunterstützung des Literaturrechercheprozesses einzuordnen und können für intra- sowie interinstitutionelle Wissenstransferprozesse in Forschungs- und Beratungskontexten genutzt werden.