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In einer Welt, die von ständiger Vernetzung und sozialen Medien geprägt ist, gibt es eine spürbare Lücke für Menschen, die sich für die »Streetwear-Culture« interessieren. Viele junge Menschen, die von Fashion, Streetwear und der damit einhergehenden Kultur fasziniert sind, stoßen in ihrem direkten Umfeld oft auf Schwierigkeiten, Gleichgesinnte zu finden. CSTHELABEL hat es sich zur Aufgabe gemacht, die lebendige Streetwear-Community zu stärken und weiter zu fördern. CSTHEMAG ist ein Projekt, das in Kollaboration mit dem Gründer von CSTHELABEL entstanden ist. Es wurde eine Nullnummer für die erste Ausgabe des Magazins konzipiert, gestaltet und produziert. Diese beinhaltet Interviews mit Content-Creatorn aus der Community, jungen Modeschöpfer:innen sowie einen Einblick in vergangene Events und Pop-Ups. Das Magazin bietet Mitwirkenden und zukünftig Interessierten einen Raum in einem für das Label neuen Medium und schafft die Möglichkeit, ihre Stimmen zu stärken. CSTHEMAG verpflichtet sich gegenüber der lebendigen Community, eine eigene Plattform zu bieten, auf der ihre einzigartigen Talente, Geschichten und Inspirationen zum Ausdruck kommen.
Analyzing electroencephalographic (EEG) time series can be challenging, especially with deep neural networks, due to the large variability among human subjects and often small datasets. To address these challenges, various strategies, such as self-supervised learning, have been suggested, but they typically rely on extensive empirical datasets. Inspired by recent advances in computer vision, we propose a pretraining task termed "frequency pretraining" to pretrain a neural network for sleep staging by predicting the frequency content of randomly generated synthetic time series. Our experiments demonstrate that our method surpasses fully supervised learning in scenarios with limited data and few subjects, and matches its performance in regimes with many subjects. Furthermore, our results underline the relevance of frequency information for sleep stage scoring, while also demonstrating that deep neural networks utilize information beyond frequencies to enhance sleep staging performance, which is consistent with previous research. We anticipate that our approach will be advantageous across a broad spectrum of applications where EEG data is limited or derived from a small number of subjects, including the domain of brain-computer interfaces.
Drought and water shortage are serious problems in many arid and semi-arid regions. This problem is getting worse and even continues in temperate climatic regions due to climate change. To address this problem, the use of biodegradable hydrogels is increasingly important for the application as water-retaining additives in soil. Furthermore, efficient (micro-)nutrient supply can be provided by the use of tailored hydrogels. Biodegradable polyaspartic acid (PASP) hydrogels with different available (1,6-hexamethylene diamine (HMD) and L-lysine (LYS)) and newly developed crosslinkers based on diesters of glycine (GLY) and (di-)ethylene glycol (DEG and EG, respectively) were synthesized and characterized using Fourier transform infrared (FTIR) spectroscopy and scanning electron microscopy (SEM) and regarding their swelling properties (kinetic, absorbency under load (AUL)) as well as biodegradability of PASP hydrogel. Copper (II) and zinc (II), respectively, were loaded as micronutrients in two different approaches: in situ with crosslinking and subsequent loading of prepared hydrogels. The results showed successful syntheses of di-glycine-ester-based crosslinkers. Hydrogels with good water-absorbing properties were formed. Moreover, the developed crosslinking agents in combination with the specific reaction conditions resulted in higher water absorbency with increased crosslinker content used in synthesis (10% vs. 20%). The prepared hydrogels are candidates for water-storing soil additives due to the biodegradability of PASP, which is shown in an exemple. The incorporation of Cu(II) and Zn(II) ions can provide these micronutrients for plant growth.
Der Rettungsdienst ist rund um die Uhr bei medizinischen Notfällen im Einsatz. Wie aber ist dieser organisiert? Was belastet die Mitarbeiter*innen im Berufsalltag? Und wie kann man die Rettungskräfte unterstützen? „112–WENN HELFER HILFE BRAUCHEN“ bietet einen sachlichen Einblick in die Welt des Rettungsdienstes und der Ersten Hilfe. Mit kurz gefassten Fakten und Illustrationen richtet sich das Projekt vor allem an Jugendliche und junge Erwachsene. Ziel ist es, mehr Verständnis und Wertschätzung in der Gesellschaft für diese Berufsgruppe zu schaffen. Zusätzlich soll es die Leser*innen ermutigen, im Ernstfall angemessen zu handeln und „Leben zu retten“. Denn jeder kann in eine Notsituation geraten und auf den Rettungsdienst und Erste Hilfe angewiesen sein. Je früher man sich mit der Thematik beschäftigt, desto besser ist man im Ernstfall vorbereitet.
Positionssensorvorrichtung
(2024)
Die Erfindung betrifft eine Positionssensorvorrichtung zur Bestimmung einer Absolutposition eines beweglichen ersten Teils relativ zu einem ortsfesten zweiten Teil mit einem mit dem beweglichen ersten Teil gekoppelter Codekörper, der dazu eingerichtet ist, eine Codespur mit einer Mehrzahl von in Spurrichtung aufeinanderfolgenden Codeelementen zu enthalten zur Bildung eines Codewortes, mit einer magnetischen Detektionseinrichtung zur Detektion der Codespur, wobei die Detektionseinrichtung zum einen an dem Codekörper befestigte und entlang der Spurrichtung in einem solchen Abstand gegenpolig zueinander angeordnete Permanentmagneten aufweist, dass der Abstand mit einer vorgegebenen Länge der jeweiligen Codeelemente übereinstimmt, und zum anderen eine Anzahl von ortsfest und quer zu dem Codekörper versetzt
angeordnete Wiegandsensoren aufweist, wobei der Abstand des Wiegandsensors zu einer Erstreckungsebene der Permanentmagneten derart gewählt ist, dass bei Überdeckung des Wiegandsensors durch den Permanentmagneten ein Wiegandpuls in dem Wiegandsensor induziert wird.
"Out of the Box" ist ein Dokumentarfilm und bietet einen Einblick in die Welt des "Cardistry". Der Schwerpunkt liegt auf dieser Nischenkunst und -kultur der visuell ansprechenden Kartenmanipulation. Der Film beleuchtet den Beginn, die Entwicklung und die lebendige Gemeinschaft hinter dieser einzigartigen Kunstform. Darüber hinaus werden Abgrenzungen, Ursprünge und Ähnlichkeiten zur Kartenmagie erforscht.
Electrolyte-insulator-semiconductor capacitors (EISCAP) belong to field-effect sensors having an attractive transducer architecture for constructing various biochemical sensors. In this study, a capacitive model of enzyme-modified EISCAPs has been developed and the impact of the surface coverage of immobilized enzymes on its capacitance-voltage and constant-capacitance characteristics was studied theoretically and experimentally. The used multicell arrangement enables a multiplexed electrochemical characterization of up to sixteen EISCAPs. Different enzyme coverages have been achieved by means of parallel electrical connection of bare and enzyme-covered single EISCAPs in diverse combinations. As predicted by the model, with increasing the enzyme coverage, both the shift of capacitance-voltage curves and the amplitude of the constant-capacitance signal increase, resulting in an enhancement of analyte sensitivity of the EISCAP biosensor. In addition, the capability of the multicell arrangement with multi-enzyme covered EISCAPs for sequentially detecting multianalytes (penicillin and urea) utilizing the enzymes penicillinase and urease has been experimentally demonstrated and discussed.
Aircraft configurations with propellers have been drawing more attention in recent times, partly due to new propulsion concepts based on hydrogen fuel cells and electric motors. These configurations are prone to whirl flutter, which is an aeroelastic instability affecting airframes with elastically supported propellers. It commonly needs to be mitigated already during the design phase of such configurations, requiring, among other things, unsteady aerodynamic transfer functions for the propeller. However, no comprehensive assessment of unsteady propeller aerodynamics for aeroelastic analysis is available in the literature. This paper provides a detailed comparison of nine different low- to mid-fidelity aerodynamic methods, demonstrating their impact on linear, unsteady aerodynamics, as well as whirl flutter stability prediction. Quasi-steady and unsteady methods for blade lift with or without coupling to blade element momentum theory are evaluated and compared to mid-fidelity potential flow solvers (UPM and DUST) and classical, derivative-based methods. Time-domain identification of frequency-domain transfer functions for the unsteady propeller hub loads is used to compare the different methods. Predictions of the minimum required pylon stiffness for stability show good agreement among the mid-fidelity methods. The differences in the stability predictions for the low-fidelity methods are higher. Most methods studied yield a more unstable system than classical, derivative-based whirl flutter analysis, indicating that the use of more sophisticated aerodynamic modeling techniques might be required for accurate whirl flutter prediction.