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Magnetic nanoparticles (MNP) serve as imaging tracers, therapeutic heating agents and biosensors in biomedical applications. All the above applications rely upon the particles’ unique relaxation mechanisms, which lead to phase shifts in alternating magnetic fields and dissipation. As MNP have an intrinsic size distribution and their magnetic properties are also size-dependent, search is ongoing for the optimally sized MNP that could potentially serve for all three applications simultaneously. In this work, we present our current results on simulating the influence of core size, mono- and polydisperse size distributions as well as magnetic anisotropy on the performance of MNP for both heating and biosensing using micromagnetic dynamic magnetization simulations.

Magnetic Particle Spectroscopy (MPS) allows for direct characterization of magneto-physical properties of magnetic nanoparticles (MNP), which are widely researched as imaging tracers, biosensing units and therapeutic heating agents. All these applications rely primarily on the core size-dependent magnetic particle relaxation dynamics. Therefore, knowledge about core size of any MNP sample is crucial. Dual-frequency MPS increases the characterization potential by considering frequency mixing terms of the received signal of MNP, from which their sizes can be approximated. In this work, preliminary feasibility and interpretation of a proposed size reconstruction method is tested against precisely simulated input data from stochastically coupled Néel-Brownian relaxation modeling using Monte Carlo implementation.

Companies often have to extract information from PDF documents by hand since these documents only are human-readable. To gain business value, companies attempt to automate these processes by using the newest technologies from research. In the field of table analysis, e.g., several hundred approaches were introduced in 2019. The formats of those PDF documents vary enormously and may change over time. Due to that, different and high adjustable extraction strategies are necessary to process the documents automatically, while specific steps are recurring. Thus, we provide an architectural pattern that ensures the modularization of strategies through microservices composed into pipelines. Crucial factors for success are identifying the most suitable pipeline and the reliability of their result. Therefore, the automated quality determination of pipelines creates two fundamental benefits. First, the provided system automatically identifies the best strategy for each input document at runtim e. Second, the provided system automatically integrates new microservices into pipelines as soon as they increase overall quality. Hence, the pattern enables fast prototyping of the newest approaches from research while ensuring that they achieve the required quality to gain business value.

Haben Sie sich schon einmal darüber geärgert, dass einige Dozenten, Gruppenleiter oder Kollegen einfach nicht verständlich erklären können? Oder vielleicht sogar selber geflucht, weil einige der lieben Kollegen die Erklärungen, die man ihnen so ausführlich gegeben hat, einfach nicht verstehen (wollen)? Haben Sie auch schon einmal auf einen Spieleabend frustriert einer extrem umständlichen Erklärung der Spielregeln eines neuen Spiels zuhören müssen? So etwas ist nicht nur ärgerlich, es kann im professionellen Umfeld sogar richtig teuer oder gar gefährlich werden. Aber wer trägt die Schuld daran: Die/Derjenige, die/der’s vielleicht unzureichend erklärt hat? Die/derjenige, die/der die gegebenen Informationen nicht adäquat aufnimmt und umsetzt? Oder ist manche Thematik vielleicht so abgehoben, dass sie sich einer nachhaltigen Erklärung einfach grundsätzlich entzieht? Woran könnte es bloß liegen, dass mündlich weitergegebene Informationen allzu oft nicht behalten oder nicht im beabsichtigten Sinne praktisch umgesetzt werden? Wer diese Schuldfrage ein für alle Mal geklärt haben will, komme bitte nicht zu diesem Workshop. Denn wir werden drei prototypische Erklärungsszenarien unter die Lupe nehmen, um uns konstruktiv mit der Frage auseinanderzusetzen, wie gutes Erklären ablaufen kann. Wir werden gemeinsam erfahren, dass eine Erklärung, die der Empfänger memorieren und zielführend umsetzen kann, aus mehr als geschickt gewählten Wörtern besteht. Und dass auch mit der aktuellen Fokussierung auf digitale Kommunikationswege leider auch einige weitere Hürden hinzugekommen sind. Im Workshop werden wir in drei ersten Übungen grundlegende Kriterien, Regeln, Hinweise und Tipps identifizieren, die dafür sorgen, dass analoge und digitale Erklärungen im Sinne der/des Erklärenden die beabsichtigte Wirkung zeigen – oder warum sie das manchmal auch mal nicht tun.

Warum betreiben Menschen den logistischen, technischen und finanziellen Aufwand, sich in Meetings zu treffen? Weil sie das gemeinsame Verständnis zu einer bestimmten Sache voranbringen möchten und in der Hoffnung, im gemeinsamen Austausch weiter planen, besser entscheiden oder einfach mehr schaffen zu können, als allein. Im Kern jedes Meetings – ob im Privaten oder im Beruflichen – stehen die Wünsche, das gemeinsame Verständnis zu einer Sache zu vergrößern und Gedankengänge zu beschreiten, die nur in der kreativen Gemeinschaft entstehen können. Oder in den Worten von Hellmut Geißner „etwas gemeinsam zur Sache zu machen“ bzw. „etwas zur gemeinsamen Sache zu machen“. In der grundsätzlichen Idee ist uns das Konzept allen einleuchtend, aber in der Umsetzung erleben wir doch immer wieder einschränkende organisatorische Hindernisse oder lähmende methodische Abläufe. Um für alle Teilnehmenden und für uns selbst ein erfolgreiches Meeting durchführen zu können, sollten wir uns daher bereits im Vorfeld fragen: Was kann ich tun, um mein Meeting besser zu organisieren? Wo kann ich ansetzen, um den Erfolg des Meetings zu heben? Wir betrachten diese Fragen aus Sicht eines Moderators und stellen praktikable und konkrete Methoden und Ansätze zur Planung, Durchführung und Dokumentation von Meetings vor.