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Aufgrund von EU-Regularien und Umweltinitiativen wächst der Markt für nachhaltige und abbaubare Klebstoffe stetig. Organosolv (OS)-Lignin ist ein kommerziell wenig ertragreicher Nebenstrom der Lignocellulose-Bioraffinerie. Durch das "Nachahmen" der Adhäsionseigenschaften mit strukturverwandten Muschel-Aminosäuren soll OS-Lignin in einen starkes, vollständig biobasiertes Adhäsiv umgewandelt werden. Funktionsweisend für die Adhäsion des Muschelklebstoffes ist die Catecholgruppe der Aminosäure L-DOPA. Die laccase-katalysierte Polymerisationsreaktion von Lignin und L-DOPA ist schwierig zu kontrollieren, da L-DOPA eine Ringschlussreaktion eingeht. Stattdessen wurde eine zweistufige Reaktion mit einem Diamin als Ankermolekül etabliert. Die Catecholgruppe, die im zweiten Schritt enzymatisch an das Lignin-Amin gebunden wird, kann durch Komplexbildung mit Fe(III)-Ionen sowohl zur Adhäsion als auch zur Kohäsion des Klebstoffes beitragen. Der Lignin-Catechol-Klebstoff ist frei von petrochemischen Chemikalien und biologisch abbaubar. In ersten Stirnzugversuchen konnte eine Haftkraft von 0,3 MPa erreicht werden.
Entwicklung timingabhängiger Marketing Strategien in frühen Phasen des Produktentstehungsprozesses
(1995)
Couponing
(2003)
Der „Goldregen“ beschäftigt sich damit, wie Ereignisse der Kindheit nachhaltig das Erwachsenenleben beeinflussen können.
Erik ist skeptisch, als er wegen körperlichen Beschwerden zum Psychotherapeuten geschickt wird. Zunächst weigert sich, die Therapie überhaupt ernst zu nehmen. Doch im Laufe der Sitzungen erfährt er immer mehr über sich selbst. Schlussendlich kommen Erinnerungen an verdrängte Kindheitstraumata hoch, und Erik erkennt den Zusammenhang zu seinem gegenwärtigen Leiden.
Der Anspruch an den Film war, durch gezielte Gestaltung Dynamik und Spannung in einem dialoggetragenen Kammerspiel zu vermitteln. Bildsprache und Musik wurden dazu gezielt auf den Film abgestimmt, um die Handlung bestmöglich zu unterstützen.
„Goldregen“ soll die Zuschauer:Innen zum Nachdenken und Diskutieren anregen, um verbreitete Berührungsängste zum Thema der mentalen Gesundheit abzubauen und Vorbehalte zur Wirksamkeit einer Therapie auf den Prüfstand zu stellen.
Messenger apps like WhatsApp or Telegram are an integral part of daily communication. Besides the various positive effects, those services extend the operating range of criminals. Open trading groups with many thousand participants emerged on Telegram. Law enforcement agencies monitor suspicious users in such chat rooms. This research shows that text analysis, based on natural language processing, facilitates this through a meaningful domain overview and detailed investigations. We crawled a corpus from such self-proclaimed black markets and annotated five attribute types products, money, payment methods, user names, and locations. Based on each message a user sends, we extract and group these attributes to build profiles. Then, we build features to cluster the profiles. Pretrained word vectors yield better unsupervised clustering results than current
state-of-the-art transformer models. The result is a semantically meaningful high-level overview of the user landscape of black market chatrooms. Additionally, the extracted structured information serves as a foundation for further data exploration, for example, the most active users or preferred payment methods.
Messenger apps like WhatsApp and Telegram are frequently used for everyday communication, but they can also be utilized as a platform for illegal activity. Telegram allows public groups with up to 200.000 participants. Criminals use these public groups for trading illegal commodities and services, which becomes a concern for law enforcement agencies, who manually monitor suspicious activity in these chat rooms. This research demonstrates how natural language processing (NLP) can assist in analyzing these chat rooms, providing an explorative overview of the domain and facilitating purposeful analyses of user behavior. We provide a publicly available corpus of annotated text messages with entities and relations from four self-proclaimed black market chat rooms. Our pipeline approach aggregates the extracted product attributes from user messages to profiles and uses these with their sold products as features for clustering. The extracted structured information is the foundation for further data exploration, such as identifying the top vendors or fine-granular price analyses. Our evaluation shows that pretrained word vectors perform better for unsupervised clustering than state-of-the-art transformer models, while the latter is still superior for sequence labeling.
Digital elevation models (DEMs), represent the three-dimensional terrain and are the basic input for numerical snow avalanche dynamics simulations. DEMs can be acquired using topographic maps or remote-sensing technologies, such as photogrammetry or lidar. Depending on the acquisition technique, different spatial resolutions and qualities are achieved. However, there is a lack of studies that investigate the sensitivity of snow avalanche simulation algorithms to the quality and resolution of DEMs. Here, we perform calculations using the numerical avalance dynamics model RAMMS, varying the quality and spatial resolution of the underlying DEMs, while holding the simulation parameters constant. We study both channelized and open-terrain avalanche tracks with variable roughness. To quantify the variance of these simulations, we use well-documented large-scale avalanche events from Davos, Switzerland (winter 2007/08), and from our large-scale avalanche test site, Valĺee de la Sionne (winter 2005/06). We find that the DEM resolution and quality is critical for modeled flow paths, run-out distances, deposits, velocities and impact pressures. Although a spatial resolution of ~25 m is sufficient for large-scale avalanche modeling, the DEM datasets must be checked carefully for anomalies and artifacts before using them for dynamics calculations.