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Das Diskussionspapier beschreibt einen Prozess an der FH Aachen zur Entwicklung und Implementierung eines Self-Assessment-Tools für Studiengänge. Dieser Prozess zielte darauf ab, die Relevanz der Themen Digitalisierung, Internationalisierung und Nachhaltigkeit in Studiengängen zu stärken. Durch Workshops und kollaborative Entwicklung mit Studiendekan:innen entstand ein Fragebogen, der zur Reflexion und strategischen Weiterentwicklung der Studiengänge dient.
The growing body of political texts opens up new opportunities for rich insights into political dynamics and ideologies but also increases the workload for manual analysis. Automated speaker attribution, which detects who said what to whom in a speech event and is closely related to semantic role labeling, is an important processing step for computational text analysis. We study the potential of the large language model family Llama 2 to automate speaker attribution in German parliamentary debates from 2017-2021. We fine-tune Llama 2 with QLoRA, an efficient training strategy, and observe our approach to achieve competitive performance in the GermEval 2023 Shared Task On Speaker Attribution in German News Articles and Parliamentary Debates. Our results shed light on the capabilities of large language models in automating speaker attribution, revealing a promising avenue for computational analysis of political discourse and the development of semantic role labeling systems.
This article addresses the need for an innovative technique in plasma shaping, utilizing antenna structures, Maxwell’s laws, and boundary conditions within a shielded environment. The motivation lies in exploring a novel approach to efficiently generate high-energy density plasma with potential applications across various fields. Implemented in an E01 circular cavity resonator, the proposed method involves the use of an impedance and field matching device with a coaxial connector and a specially optimized monopole antenna. This setup feeds a low-loss cavity resonator, resulting in a high-energy density air plasma with a surface temperature exceeding 3500 o C, achieved with a minimal power input of 80 W. The argon plasma, resembling the shape of a simple monopole antenna with modeled complex dielectric values, offers a more energy-efficient alternative compared to traditional, power-intensive plasma shaping methods. Simulations using a commercial electromagnetic (EM) solver validate the design’s effectiveness, while experimental validation underscores the method’s feasibility and practical implementation. Analyzing various parameters in an argon atmosphere, including hot S -parameters and plasma beam images, the results demonstrate the successful application of this technique, suggesting its potential in coating, furnace technology, fusion, and spectroscopy applications.
Die Menschheit lebt über ihre Verhältnisse: Permanent übersteigt unser Verbrauch die uns jährlich zur Verfügung stehenden Ressourcen. Der Energiebedarf digitaler Anwendungen wird dabei meist unterschätzt. Wie Interaction-Designer:innen einen Beitrag zur Entwicklung nachhaltiger Websites leisten können, ist aktuell nur durch aufwendige Recherche zu beantworten. Die Bachelorarbeit »Seeds« stellt einen Schritt im Prozess zu mehr Nachhaltigkeit dar. Sie umfasst ein Toolkit, bestehend aus einer Website und einem Plugin für gängige Designtools. Dieses bündelt alle Informationen, um das Internet barriereärmer, sozialer, ethischer und eben auch ökologisch verträglicher zu gestalten. Während die Website eine Anlaufstelle für den Wissensaufbau darstellt, unterstützt das Plugin bei der Entwicklung eigener Designs, ohne dass Gestalter:innen den Designprozess verlassen müssen.
We conducted a scoping review for active learning in the domain of natural language processing (NLP), which we summarize in accordance with the PRISMA-ScR guidelines as follows:
Objective: Identify active learning strategies that were proposed for entity recognition and their evaluation environments (datasets, metrics, hardware, execution time).
Design: We used Scopus and ACM as our search engines. We compared the results with two literature surveys to assess the search quality. We included peer-reviewed English publications introducing or comparing active learning strategies for entity recognition.
Results: We analyzed 62 relevant papers and identified 106 active learning strategies. We grouped them into three categories: exploitation-based (60x), exploration-based (14x), and hybrid strategies (32x). We found that all studies used the F1-score as an evaluation metric. Information about hardware (6x) and execution time (13x) was only occasionally included. The 62 papers used 57 different datasets to evaluate their respective strategies. Most datasets contained newspaper articles or biomedical/medical data. Our analysis revealed that 26 out of 57 datasets are publicly accessible.
Conclusion: Numerous active learning strategies have been identified, along with significant open questions that still need to be addressed. Researchers and practitioners face difficulties when making data-driven decisions about which active learning strategy to adopt. Conducting comprehensive empirical comparisons using the evaluation environment proposed in this study could help establish best practices in the domain.
Schalung und Gerüste
(2024)
Systemschalungen und Systemgerüste haben den Baustellenbetrieb in vielen Bereichen sehr vereinfacht. Dennoch sind Kenntnisse in diesen Feldern für eine erfolgreiche und effektive Bauleitung unverzichtbar. In diesem Kapitel werden Hinweise und Empfehlungen für die Bemessung und Einsatz von Schalungen, Trag- und Arbeitsgerüsten für den Baustellenbetrieb gegeben.