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Objective
The purpose of this study is to (i) design a small and mobile Magnetic field ALert SEnsor (MALSE), (ii) to carefully evaluate its sensors to their consistency of activation/deactivation and sensitivity to magnetic fields, and (iii) to demonstrate the applicability of MALSE in 1.5 T, 3.0 T and 7.0 T MR fringe field environments.
Methods
MALSE comprises a set of reed sensors, which activate in response to their exposure to a magnetic field. The activation/deactivation of reed sensors was examined by moving them in/out of the fringe field generated by 7TMR.
Results
The consistency with which individual reed sensors would activate at the same field strength was found to be 100% for the setup used. All of the reed switches investigated required a substantial drop in ambient magnetic field strength before they deactivated.
Conclusions
MALSE is a simple concept for alerting MRI staff to a ferromagnetic object being brought into fringe magnetic fields which exceeds MALSEs activation magnetic field. MALSE can easily be attached to ferromagnetic objects within the vicinity of a scanner, thus creating a barrier for hazardous situations induced by ferromagnetic parts which should not enter the vicinity of an MR-system to occur.
This paper presents a novel numerical procedure for computing limit and shakedown loads of structures using a node-based smoothed FEM in combination with a primal–dual algorithm. An associated primal–dual form based on the von Mises yield criterion is adopted. The primal-dual algorithm together with a Newton-like iteration are then used to solve this associated primal–dual form to determine simultaneously both approximate upper and quasi-lower bounds of the plastic collapse limit and the shakedown limit. The present formulation uses only linear approximations and its implementation into finite element programs is quite simple. Several numerical examples are given to show the reliability, accuracy, and generality of the present formulation compared with other available methods.
Anmerkung zu EuGH, Urt. v. 1.3.2011, Rs. C-236/09 Association belge des Consomma-teurs Test-Achats
(2011)
Geld-zurück-Garantien erlangen in der Unternehmenspraxis eine immer größere Bedeutung, vor allem weil sie als probates Mittel zur Signalisierung hochwertiger Qualität angesehen werden – eine Annahme, die bislang wissenschaftlich ungeprüft geblieben ist. Vor diesem Hintergrund wird im vorliegenden Beitrag eine umfassende empirische Untersuchung der kaufverhaltensrelevanten Wirkungen dieses Marketinginstrumentes vorgenommen. Die Ergebnisse verdeutlichen zum einen, dass eine Geld-zurück-Garantie nur unter bestimmten Bedingungen als Qualitätssignal wirkt. Dies hängt neben der Art des Produktes (Erfahrungs- vs. Suchgut) insbesondere von der Ausprägung des für die Qualitätsbeurteilung besonders diagnostischen Merkmals Marke sowie von der Produktkenntnis der Konsumenten ab. Zum anderen zeigt sich aber auch, dass eine Geld-zurück-Garantie affektive Konsumentenreaktionen auslöst, die die Kaufabsicht von Konsumenten zusätzlich erhöhen können. Zusammenfassend stellen wir fest, dass eine Geld-zurück-Garantie – entgegen bisheriger Erwartungen aus der Praxis – nicht zwingend ein Qualitätsindikator ist, stattdessen entfaltet sie aber bisher unbeachtete affektive Wirkungen, die insbesondere auf ihre absichernde Funktion von etwaigen Fehlentscheidungen beim Kauf zurückzuführen sind.
Das Ziel des Deutschen Corporate Governance Kodex (DCGK) besteht in der Verbesserung der Transparenz und Qualität der deutschen Corporate Governance, wobei die Sanktionierung der Nichteinhaltung des DCGK einzig durch etwaige Kapitalmarktreaktionen erfolgt. Folgende Befunde sprechen jedoch dafür, dass durch die Abgabe der Entsprechenserklärung gem. § 161 AktG die für das Enforcement des Kodex angenommene Selbstregulierung durch den Kapitalmarkt nicht stattfindet, und demnach Verbesserungsbedarf besteht
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.