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Mikrowellentechnik
(2014)
Miniaturisierte Referenzelektroden in Siliziumtechnologie für elektrochemische Sensoranwendungen
(2004)
Durch die zunehmende Globalisierung und Immigration steigt auch weltweit die Anzahl der Kinder, die mit mehr als einer Sprache aufwachsen. Dies kann für sie in vielerlei Hinsicht wichtig und förderlich sein. In der Graphic Novel „MIR“ wird in zehn Geschichten gezeigt, welche unterschiedlichen Formen von Bilingualismus es gibt, welche Vor- und Nachteile es hat, bilingual aufzuwachsen und wie es sich auf das Alltagsleben der Kinder und der ganzen Familie auswirkt. Die Geschichten sind realen Erlebnissen nachempfunden, die durch Interviews gesammelt wurden und illustrativ dargestellt sind. Mehrsprachigkeit ist weder ein Privileg noch ein Problem. Sprache ist zuallererst Kommunikation, und es ist wichtig, dass sie überhaupt stattfindet.
Mischwassereinleitungen in Gewässer nach BWK Merkblatt M3 - Vorteile des detaillierten Nachweises
(2009)
Dipl.-Ing. Brigitte Huber und Dr.-Ing. Gerd Demny - Wasserverband Eifel Rur, Düren. 16 Seiten ( S. 59-74). Beitrag zum 2. Aachener Softwaretag in der Wasserwirtschaft <2, 2009, Aachen> Zusammenfassung [der Autoren] Für das städtisch geprägte Einzugsgebiet des Broicher Baches sind ein vereinfachter und ein detaillierter Nachweis nach BWK-M3 durchgeführt worden. Dabei zeigt sich, dass die Methodik des vereinfachten Nachweises nicht geeignet ist, um eine realitätsnahe Abbildung der einleitungsgeprägten Abflüsse des Gewässers zu erhalten. Dies ist insbesondere auf die Vernachlässigung von Wellentranslation und -retention im Gerinne zurückzuführen. Die dadurch entstehende Fehleinschätzung der Abflussverhältnisse versperrt den Blick auf eine situationsgerechte Maßnahmenplanung. Der mit Hilfe eines NA-Modells geführte detaillierte Nachweis ist zwar in der Erstellung aufwändiger, zeichnet aber ein reales Bild der Abflusserhöhung durch Einleitungen. Mit Hilfe des Modells können die wesentlichen Einflüsse schnell lokalisiert und zielführende Maßnahmenvarianten identifiziert werden. In dem hier vorgestellten Beispiel des Broicher Baches können die ursprünglich identifizierten acht Maßnahmen auf eine reduziert werden. Das Gesamtvolumen der erforderlichen Rückhaltungen wird um die Hälfte verringert. Der Vergleich beider Nachweismethoden legt nach Ansicht der Autoren nahe, den vereinfachten Nachweis höchstens für eine erste Einschätzung des Maßnahmenbedarfs anzuwenden. Die Maßnahmenidentifikation und -dimensionierung sollte grundsätzlich mit der detaillierten Nachweismethode durchgeführt werden, die auf einem entsprechenden NA-Modell basiert. Dies gilt insbesondere für Gewässerstrecken, deren Abfluss durch mehrere, hintereinander liegende Einleitungsstellen geprägt ist.
Mit Logik die Welt begreifen
(2005)
Für die Verarbeitung von natürlicher Sprache ist ein wichtiger Zwischenschritt das Parsing, bei dem für Sätze der natürlichen Sprache Ableitungsbäume 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, können nicht auf das Parsen der natürlichen Sprache übertragen werden, da keine Formalisierung der natürlichen Sprachen existiert [3, 12, 23, 30].
In den ersten Programmen, die natürliche Sprache verarbeiten [32, 41], wurde versucht die natürliche Sprache mit festen Regelmengen zu verarbeiten. Dieser Ansatz stieß jedoch schnell an seine Grenzen, da die Regelmenge nicht vollständig sowie nicht minimal ist und wegen der benötigten Menge an Regeln schwer zu verwalten ist. Die Korpuslinguistik [22] bot die Möglichkeit, die Regelmenge durch Supervised-Machine-Learning-Verfahren [2] abzulösen.
Teil der Korpuslinguistik ist es, große Textkorpora zu erstellen und diese mit sprachlichen Strukturen zu annotieren. Zu diesen Strukturen gehören sowohl die Wortarten als auch die Ableitungsbäume der Sätze. Vorteil dieser Methodik ist es, dass repräsentative Daten zur Verfügung stehen. Diese Daten werden genutzt, um mit Supervised-Machine-Learning-Verfahren die Gesetzmäßigkeiten der natürliche Sprachen zu erlernen.
Das Maximum-Entropie-Verfahren ist ein Supervised-Machine-Learning-Verfahren, das genutzt wird, um natürliche Sprache zu erlernen. Ratnaparkhi [25] nutzt Maximum-Entropie, um Ableitungsbäume für Sätze der natürlichen Sprache zu erlernen. Dieses Verfahren macht es möglich, die natürliche Sprache (abgebildet als Σ∗) trotz einer fehlenden formalen Grammatik zu parsen.