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Die Lösungsmittelherstellung durch Clostridien konnte wirtschaftlich nicht mit der chemischen Synthese von Lösungsmitteln auf Erdölbasis konkurrieren und wurde in den frühen 1960er Jahren nahezu vollständig eingestellt. Das Interesse an nachwachsenden Rohstoffen hat in den letzten Jahren zu einem Wiederaufleben der ABE-Fermentation geführt. Aufgrund seiner höheren Energiedichte im Vergleich zu Ethanol ist Biobutanol als Energieträgerbesonders interessant und bietet sich z. B. als Produkt einer Bioraffinerie der 2. Generation an. Für die beschriebenen Experimente wird durch das Organosolv-Verfahren aufgeschlossenes Buchenholz verwendet. Der Faserstoff wird mithilfe von CTec2-Enzymen hydrolysiert, wobei der erhaltene Überstand eine Glucosekonzentration von 66 g L⁻¹ aufweist. Auf der Basis dieses Materials können mit Clostridium acetobutylicum Butanol-Ausbeuten erzielt werden, die mit denen unter Verwendung von reinen Zuckern vergleichbar sind. Dem Problem der hohen Produktinhibierung wird mit einer In-situ-Produktaufarbeitung begegnet. Mithilfe von Lösungsmittelimprägnierten Partikeln (SIPs) kann die Produktausbeute drastisch gesteigert werden, indem die gebildeten Lösungsmittel durch das auf dem Partikel imprägnierte Lösungsmittel während der Fermentation extrahiert werden. Zudem wird hierdurch die weitere Produktaufarbeitungstark vereinfacht.
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.
Background
To demonstrate the applicability of acoustic cardiac triggering (ACT) for imaging of the heart at ultrahigh magnetic fields (7.0 T) by comparing phonocardiogram, conventional vector electrocardiogram (ECG) and traditional pulse oximetry (POX) triggered 2D CINE acquisitions together with (i) a qualitative image quality analysis, (ii) an assessment of the left ventricular function parameter and (iii) an examination of trigger reliability and trigger detection variance derived from the signal waveforms.
Results
ECG was susceptible to severe distortions at 7.0 T. POX and ACT provided waveforms free of interferences from electromagnetic fields or from magneto-hydrodynamic effects. Frequent R-wave mis-registration occurred in ECG-triggered acquisitions with a failure rate of up to 30% resulting in cardiac motion induced artifacts. ACT and POX triggering produced images free of cardiac motion artefacts. ECG showed a severe jitter in the R-wave detection. POX also showed a trigger jitter of approximately Δt = 72 ms which is equivalent to two cardiac phases. ACT showed a jitter of approximately Δt = 5 ms only. ECG waveforms revealed a standard deviation for the cardiac trigger offset larger than that observed for ACT or POX waveforms.
Image quality assessment showed that ACT substantially improved image quality as compared to ECG (image quality score at end-diastole: ECG = 1.7 ± 0.5, ACT = 2.4 ± 0.5, p = 0.04) while the comparison between ECG vs. POX gated acquisitions showed no significant differences in image quality (image quality score: ECG = 1.7 ± 0.5, POX = 2.0 ± 0.5, p = 0.34).
Conclusions
The applicability of acoustic triggering for cardiac CINE imaging at 7.0 T was demonstrated. ACT's trigger reliability and fidelity are superior to that of ECG and POX. ACT promises to be beneficial for cardiovascular magnetic resonance at ultra-high field strengths including 7.0 T.
Magnetic Resonance Imaging (MRI) of moving organs requires synchronization with physiological motion or flow, which dictate the viable window for data acquisition. To meet this challenge, this study proposes an acoustic gating device (ACG) that employs acquisition and processing of acoustic signals for synchronization while providing MRI compatibility, immunity to interferences with electro-magnetic and acoustic fields and suitability for MRI at high magnetic field strengths. The applicability and robustness of the acoustic gating approach is examined in a pilot study, where it substitutes conventional ECG-gating for cardiovascular MR. The merits and limitations of the ACG approach are discussed. Implications for MR imaging in the presence of physiological motion are considered including synchronization with other structure- or motion borne sounds.
Many tasks for autonomous agents or robots are best described by a specification of the environment and a specification of the available actions the agent or robot can perform. Combining such a specification with the possibility to imperatively program a robot or agent is what we call the actionbased imperative programming. One of the most successful such approaches is Golog. In this paper, we draft a proposal for a new robot programming language YAGI, which is based on the action-based imperative programming paradigm. Our goal is to design a small, portable stand-alone YAGI interpreter. We combine the benefits of a principled domain specification with a clean, small and simple programming language, which does not exploit any side-effects from the implementation language. We discuss general requirements of action-based programming languages and outline YAGI, our action-based language approach which particularly aims at embeddability.
Wo einst fast lückenlos Laubwälder wuchsen, steht heute nur noch ein Drittel der ursprünglichen Waldfläche. Echte Urwälder gibt es hier schon lange nicht mehr: Die Rede ist vom deutschen Wald.
Unsere Welt ist im Wandel. Auch in unseren heimischen Wäldern lassen sich die Einflüsse von Mensch und Klimawandel auf die Biodiversität beobachten.
Die illustrierte Publikation „Adapt or die“ lädt mit mehr als 80 großformatigen Artenportraits, Habitat-Kartierungen und gestalteten Themenklappenseiten zur Auseinandersetzung mit dem Wandel unserer heimischen Wälder ein. Dabei sensibilisiert sie für einen bewussteren Umgang mit Umwelt und Natur. Erweiterungen durch Augmented Reality bieten vereinzelt neben dem Printprodukt aktualisierbare Prognosen, digital und ressourcenschonend.
Das komplexe Ökosystem des Waldes reagiert empfindlich auf Veränderungen: Wer sich nicht anpassen kann, wird verschwinden.
Adapting augmented reality systems to the users’ needs using gamification and error solving methods
(2021)
Animations of virtual items in AR support systems are typically predefined and lack interactions with dynamic physical environments. AR applications rarely consider users’ preferences and do not provide customized spontaneous support under unknown situations. This research focuses on developing adaptive, error-tolerant AR systems based on directed acyclic graphs and error resolving strategies. Using this approach, users will have more freedom of choice during AR supported work, which leads to more efficient workflows. Error correction methods based on CAD models and predefined process data create individual support possibilities. The framework is implemented in the Industry 4.0 model factory at FH Aachen.
To prevent the reduction of muscle mass and loss of strength coming along with the human aging process, regular training with e.g. a leg press is suitable. However, the risk of training-induced injuries requires the continuous monitoring and controlling of the forces applied to the musculoskeletal system as well as the velocity along the motion trajectory and the range of motion. In this paper, an adaptive norm-optimal iterative learning control algorithm to minimize the knee joint loadings during the leg extension training with an industrial robot is proposed. The response of the algorithm is tested in simulation for patients with varus, normal and valgus alignment of the knee and compared to the results of a higher-order iterative learning control algorithm, a robust iterative learning control and a recently proposed conventional norm-optimal iterative learning control algorithm. Although significant improvements in performance are made compared to the conventional norm-optimal iterative learning control algorithm with a small learning factor, for the developed approach as well as the robust iterative learning control algorithm small steady state errors occur.