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Using scenarios is vital in identifying and specifying measures for successfully transforming the energy system. Such transformations can be particularly challenging and require the support of a broader set of stakeholders. Otherwise, there will be opposition in the form of reluctance to adopt the necessary technologies. Usually, processes for considering stakeholders' perspectives are very time-consuming and costly. In particular, there are uncertainties about how to deal with modifications in the scenarios. In principle, new consulting processes will be required. In our study, we show how multi-criteria decision analysis can be used to analyze stakeholders' attitudes toward transition paths. Since stakeholders differ regarding their preferences and time horizons, we employ a multi-criteria decision analysis approach to identify which stakeholders will support or oppose a transition path. We provide a flexible template for analyzing stakeholder preferences toward transition paths. This flexibility comes from the fact that our multi-criteria decision aid-based approach does not involve intensive empirical work with stakeholders. Instead, it involves subjecting assumptions to robustness analysis, which can help identify options to influence stakeholders' attitudes toward transitions.
Robust estimators for free surface turbulence characterization: A stepped spillway application
(2020)
Robust estimators are parameters insensitive to the presence of outliers. However, they presume the shape of the variables’ probability density function. This study exemplifies the sensitivity of turbulent quantities to the use of classic and robust estimators and the presence of outliers in turbulent flow depth time series. A wide range of turbulence quantities was analysed based upon a stepped spillway case study, using flow depths sampled with Acoustic Displacement Meters as the flow variable of interest. The studied parameters include: the expected free surface level, the expected fluctuation intensity, the depth skewness, the autocorrelation timescales, the vertical velocity fluctuation intensity, the perturbations celerity and the one-dimensional free surface turbulence spectrum. Three levels of filtering were utilised prior to applying classic and robust estimators, showing that comparable robustness can be obtained either using classic estimators together with an intermediate filtering technique or using robust estimators instead, without any filtering technique.
Robuster Algorithmus zur Streuparameterbestimmung für systemfehlerkorrigierte Netzwerkanalysatoren
(1991)
The monolithic scintillator block approach for gamma detection in the Positron Emission Tomography (PET) avoids estimating Depth of Interaction (DOI), reduces dead zones in detector and diminishes costs of detector production. Neural Networks (NN) are very efficient to determine the entrance point of a gamma incident on a scintillator block. This paper presents results on the robustness of the spatial resolution as a function of the random fraction in the data, temperature and HV fluctuations. This is important when implementing the method in a real scanner. Measurements were done with two Hamamatsu S8550 APD arrays, glued on a 20 Ã 20 Ã 10 mm3 monolithic LSO crystal block.
The Rothman–Woodroofe symmetry test statistic is revisited on the basis of independent but not necessarily identically distributed random variables. The distribution-freeness if the underlying distributions are all symmetric and continuous is obtained. The results are applied for testing symmetry in a meta-analysis random effects model. The consistency of the procedure is discussed in this situation as well. A comparison with an alternative proposal from the literature is conducted via simulations. Real data are analyzed to demonstrate how the new approach works in practice.
Die Berechnung der Durchströmung von Bauteilen ist gegenüber derjenigen von umströmten Bauteilen deutlich im Hintertreffen. Das liegt vor allem an der fehlenden Verfügbarkeit geeigneter optisch transparenter Modellkanäle für die experimentelle Analyse. Der Beitrag stellt ein Verfahren zur Herstellung transparenter durchströmter Geometrien auf der Basis generativ gefertigter Urmodelle vor. Damit können beliebig komplexe Innenströmungen optisch analysiert werden. Anhand von zwei Beispielen aus der Medizin, der Modellierung der oberen Atemwege und des Bronchialbaums, wird das Verfahren vorgeführt. Der generative Bauprozess mittels 3D-Printing wird beschrieben und die Abformung in transparentem Silikon gezeigt. Schließlich werden beispielhaft der Messaufbau und Ergebnisse der Anwendung vorgestellt. Das Verfahren bildet die Grundlage für die Analyse und Berechnung komplexer Innenströmungen und trägt somit zur Verbesserung zahlreicher technischer Anwendungen bei.
RWA-Einbau in Gebäudewänden
(1999)
Räumliche Transformation
(2020)
Zum Zweck der Kapitalanlage beteiligte sich der Bekl. an einer Publikumsgesellschaft. Diese war als (mehrgliedrige) atypische stille Gesellschaft organisiert (vgl. a. BGHZ 199, 104 = DNotZ 2014, 374 = NZG 2013, 1422 = DStR 2014, 45 Rn. 18). Der Gesellschaftsvertrag („GV“) sah für diejenigen Gesellschafter, die wie der Bekl. ihre Einlage in Form einer Einmaleinlage erbracht hatten, eine jährliche gewinnunabhängige Ausschüttung vor. Es sollte sich dabei ausdrücklich nicht um eine Garantieverzinsung handeln. Ende 2009 wurde die stille Gesellschaft durch Mehrheitsbeschluss der Stillen aufgelöst. Nach dem GV waren die Stillen im Falle ihres Ausscheidens sowie bei „Liquidation des Unternehmens“ des Geschäftsinhabers verhältnismäßig an dem jeweils seit ihrem Beitritt gebildeten Vermögen einschließlich der stillen Reserven sowie eines evtl. Geschäftswerts zu beteiligen (Auseinandersetzungswert). Den sich hiernach für den Bekl. auf seinem Kapitalkonto ergebenden Negativsaldo sollte dieser durch Erstattung der von ihm erhaltenen gewinnunabhängigen Auszahlungen ausgleichen. Anders als das LG als Berufungsinstanz bejahte der BGH auf Grundlage des GV einen Rückerstattungsanspruch der klagenden Geschäftsinhaberin.
Safety of subjects during radiofrequency exposure in ultra-high-field magnetic resonance imaging
(2020)
Magnetic resonance imaging (MRI) is one of the most important medical imaging techniques. Since the introduction of MRI in the mid-1980s, there has been a continuous trend toward higher static magnetic fields to obtain i.a. a higher signal-to-noise ratio. The step toward ultra-high-field (UHF) MRI at 7 Tesla and higher, however, creates several challenges regarding the homogeneity of the spin excitation RF transmit field and the RF exposure of the subject. In UHF MRI systems, the wavelength of the RF field is in the range of the diameter of the human body, which can result in inhomogeneous spin excitation and local SAR hotspots. To optimize the homogeneity in a region of interest, UHF MRI systems use parallel transmit systems with multiple transmit antennas and time-dependent modulation of the RF signal in the individual transmit channels. Furthermore, SAR increases with increasing field strength, while the SAR limits remain unchanged. Two different approaches to generate the RF transmit field in UHF systems using antenna arrays close and remote to the body are investigated in this letter. Achievable imaging performance is evaluated compared to typical clinical RF transmit systems at lower field strength. The evaluation has been performed under consideration of RF exposure based on local SAR and tissue temperature. Furthermore, results for thermal dose as an alternative RF exposure metric are presented.
We present an electromechanically coupled computational model for the investigation of a thin cardiac tissue construct consisting of human-induced pluripotent stem cell-derived atrial, ventricular and sinoatrial cardiomyocytes. The mechanical and electrophysiological parts of the finite element model, as well as their coupling are explained in detail. The model is implemented in the open source finite element code Code_Aster and is employed for the simulation of a thin circular membrane deflected by a monolayer of autonomously beating, circular, thin cardiac tissue. Two cardio-active drugs, S-Bay K8644 and veratridine, are applied in experiments and simulations and are investigated with respect to their chronotropic effects on the tissue. These results demonstrate the potential of coupled micro- and macroscopic electromechanical models of cardiac tissue to be adapted to experimental results at the cellular level. Further model improvements are discussed taking into account experimentally measurable quantities that can easily be extracted from the obtained experimental results. The goal is to estimate the potential to adapt the presented model to sample specific cell cultures.
Sanierung des ehemaligen Gaswerkgeländes am Bremer Hauptbahnhof / K. Konertz ; E. Biener ; T. Sasse
(2003)
Sanierung von Altlasten
(1989)
SAR Simulations & Safety
(2017)
Scale braking in inclusive charged particle production by e--e+ annihilation. TASSO Collaboration
(1982)
Scattering Parameter Measurements of Microstrip Devices using the Double-LNN Calibration Technique
(1994)
Schallschutz von Trenndecken
(1991)
Schalung und Gerüste
(2006)
Schalung und Gerüste
(2006)
Schlafspindeln – Funktion, Detektion und Nutzung als Biomarker für die psychiatrische Diagnostik
(2022)
Hintergrund:
Die Schlafspindel ist ein Graphoelement des Elektroenzephalogramms
(EEG), das im Leicht- und Tiefschlaf beobachtet werden kann. Veränderungen der
Spindelaktivität wurden für verschiedene psychiatrische Erkrankungen beschrieben. Schlafspindeln zeigen aufgrund ihrer relativ konstanten Eigenschaften Potenzial als Biomarker in der psychiatrischen Diagnostik.
Methode:
Dieser Beitrag liefert einen Überblick über den Stand der Wissenschaft
zu Eigenschaften und Funktionen der Schlafspindeln sowie über beschriebene
Veränderungen der Spindelaktivität bei psychiatrischen Erkrankungen. Verschiedene methodische Ansätze und Ausblicke zur Spindeldetektion werden hinsichtlich deren Anwendungspotenzial in der psychiatrischen Diagnostik erläutert.
Ergebnisse und Schlussfolgerung:
Während Veränderungen der Spindelaktivität
bei psychiatrischen Erkrankungen beschrieben wurden, ist deren exaktes Potenzial für die psychiatrische Diagnostik noch nicht ausreichend erforscht. Diesbezüglicher Erkenntnisgewinn wird in der Forschung gegenwärtig durch ressourcenintensive und fehleranfällige Methoden zur manuellen oder automatisierten Spindeldetektion ausgebremst. Neuere Detektionsansätze, die auf Deep-Learning-Verfahren basieren, könnten die Schwierigkeiten bisheriger Detektionsmethoden überwinden und damit neue Möglichkeiten für die praktisch