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This dataset was acquired at field tests of the steerable ice-melting probe "EnEx-IceMole" (Dachwald et al., 2014). A field test in summer 2014 was used to test the melting probe's system, before the probe was shipped to Antarctica, where, in international cooperation with the MIDGE project, the objective of a sampling mission in the southern hemisphere summer 2014/2015 was to return a clean englacial sample from the subglacial brine reservoir supplying the Blood Falls at Taylor Glacier (Badgeley et al., 2017, German et al., 2021).
The standardized log-files generated by the IceMole during melting operation include more than 100 operational parameters, housekeeping information, and error states, which are reported to the base station in intervals of 4 s. Occasional packet loss in data transmission resulted in a sparse number of increased sampling intervals, which where compensated for by linear interpolation during post processing. The presented dataset is based on a subset of this data: The penetration distance is calculated based on the ice screw drive encoder signal, providing the rate of rotation, and the screw's thread pitch. The melting speed is calculated from the same data, assuming the rate of rotation to be constant over one sampling interval. The contact force is calculated from the longitudinal screw force, which es measured by strain gauges. The used heating power is calculated from binary states of all heating elements, which can only be either switched on or off. Temperatures are measured at each heating element and averaged for three zones (melting head, side-wall heaters and back-plate heaters).
Für die Verarbeitung von natürlicher Sprache ist ein wichtiger Zwischenschritt das Parsing, bei dem für Sätze der natürlichen Sprache Ableitungsbäume bestimmt werden. Dieses Verfahren ist vergleichbar zum Parsen formaler Sprachen, wie z. B. das Parsen eines Quelltextes. Die Parsing-Methoden der formalen Sprachen, z. B. Bottom-up-Parser, können nicht auf das Parsen der natürlichen Sprache übertragen werden, da keine Formalisierung der natürlichen Sprachen existiert [3, 12, 23, 30].
In den ersten Programmen, die natürliche Sprache verarbeiten [32, 41], wurde versucht die natürliche Sprache mit festen Regelmengen zu verarbeiten. Dieser Ansatz stieß jedoch schnell an seine Grenzen, da die Regelmenge nicht vollständig sowie nicht minimal ist und wegen der benötigten Menge an Regeln schwer zu verwalten ist. Die Korpuslinguistik [22] bot die Möglichkeit, die Regelmenge durch Supervised-Machine-Learning-Verfahren [2] abzulösen.
Teil der Korpuslinguistik ist es, große Textkorpora zu erstellen und diese mit sprachlichen Strukturen zu annotieren. Zu diesen Strukturen gehören sowohl die Wortarten als auch die Ableitungsbäume der Sätze. Vorteil dieser Methodik ist es, dass repräsentative Daten zur Verfügung stehen. Diese Daten werden genutzt, um mit Supervised-Machine-Learning-Verfahren die Gesetzmäßigkeiten der natürliche Sprachen zu erlernen.
Das Maximum-Entropie-Verfahren ist ein Supervised-Machine-Learning-Verfahren, das genutzt wird, um natürliche Sprache zu erlernen. Ratnaparkhi [25] nutzt Maximum-Entropie, um Ableitungsbäume für Sätze der natürlichen Sprache zu erlernen. Dieses Verfahren macht es möglich, die natürliche Sprache (abgebildet als Σ∗) trotz einer fehlenden formalen Grammatik zu parsen.
Mit freundlicher Genehmigung der Autoren (Stand 02.2006) Inhaltsverzeichnis: 0 Vorwort 1 Warum brauchen wir MeMoPad? Begründungslinien. 1.1 Was fordern Studierende? 1.2 Welche Vorteile ergeben sich für die Fakultät? 1.3 Zusammenfassung 2 MeMoPad – Das Mentorenprogramm an der Universität Paderborn 2.1 Qualitätsmerkmale eines Mentorenprogramms 2.2 Rolle und Aufgaben von Mentoren 2.3 Didaktische Implikationen 3 Das Rahmenkonzept – Betreuungsgebiete (BG) im Überblick 4 Organisatorisches 5 Die Umsetzung – Betreuungsgebiete im Detail 5.1 BG0: "Was bringt mir MeMoPad?" Materialien 5.2 BG1: "Leben an der Hochschule: Was bedeutet ‚studieren’?" 5.2.1 Didaktische Hinweise 5.2.2 Möglicher Ablauf Materialien 5.3 BG2: "Was bedeutet ‚lernen’ in der Hochschule?" 5.3.1 Didaktische Hinweise 5.3.2 Möglicher Ablauf Materialien 5.4 BG3: "Warum und wie (ge)braucht man wissenschaftliche Standards?" 5.4.1 Didaktische Hinweise 5.4.2 Möglicher Ablauf Materialien 5.5 BG4: "Wie präsentiert man (sich) erfolgreich?" 5.5.1 Didaktische Hinweise 5.5.2 Möglicher Ablauf Materialien 5.6 BG5: "Wie kann ich mich persönlich weiterentwickeln?" 5.5.1 Didaktische Hinweise 5.5.2 Möglicher Ablauf Materialien