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Based on the European Space Agency (ESA) Science in Space Environment (SciSpacE) community White Paper “Human Physiology – Musculoskeletal system”, this perspective highlights unmet needs and suggests new avenues for future studies in musculoskeletal research to enable crewed exploration missions. The musculoskeletal system is essential for sustaining physical function and energy metabolism, and the maintenance of health during exploration missions, and consequently mission success, will be tightly linked to musculoskeletal function. Data collection from current space missions from pre-, during-, and post-flight periods would provide important information to understand and ultimately offset musculoskeletal alterations during long-term spaceflight. In addition, understanding the kinetics of the different components of the musculoskeletal system in parallel with a detailed description of the molecular mechanisms driving these alterations appears to be the best approach to address potential musculoskeletal problems that future exploratory-mission crew will face. These research efforts should be accompanied by technical advances in molecular and phenotypic monitoring tools to provide in-flight real-time feedback.
Flexible fuel operation of a Dry-Low-NOx Micromix Combustor with Variable Hydrogen Methane Mixture
(2022)
The role of hydrogen (H2) as a carbon-free energy carrier is discussed since decades for reducing greenhouse gas emissions. As bridge technology towards a hydrogen-based energy supply, fuel mixtures of natural gas or methane (CH4) and hydrogen are possible.
The paper presents the first test results of a low-emission Micromix combustor designed for flexible-fuel operation with variable H2/CH4 mixtures. The numerical and experimental approach for considering variable fuel mixtures instead of recently investigated pure hydrogen is described.
In the experimental studies, a first generation FuelFlex Micromix combustor geometry is tested at atmospheric pressure at gas turbine operating conditions corresponding to part- and full-load. The H2/CH4 fuel mixture composition is varied between 57 and 100 vol.% hydrogen content.
Despite the challenges flexible-fuel operation poses onto the design of a combustion system, the evaluated FuelFlex Micromix prototype shows a significant low NOx performance
The Cramér-von-Mises distance is applied to the distribution of the excess over a confidence level. Asymptotics of related statistics are investigated, and it is seen that the obtained limit distributions differ from the classical ones. For that reason, quantiles of the new limit distributions are given and new bootstrap techniques for approximation purposes are introduced and justified. The results motivate new one-sample goodness-of-fit tests for the distribution of the excess over a confidence level and a new confidence interval for the related fitting error. Simulation studies investigate size and power of the tests as well as coverage probabilities of the confidence interval in the finite sample case. A practice-oriented application of the Cramér-von-Mises tests is the determination of an appropriate confidence level for the fitting approach. The adoption of the idea to the well-known problem of threshold detection in the context of peaks over threshold modelling is sketched and illustrated by data examples.
In this paper, we provide an analytical study of the transmission eigenvalue problem with two conductivity parameters. We will assume that the underlying physical model is given by the scattering of a plane wave for an isotropic scatterer. In previous studies, this eigenvalue problem was analyzed with one conductive boundary parameter whereas we will consider the case of two parameters. We prove the existence and discreteness of the transmission eigenvalues as well as study the dependence on the physical parameters. We are able to prove monotonicity of the first transmission eigenvalue with respect to the parameters and consider the limiting procedure as the second boundary parameter vanishes. Lastly, we provide extensive numerical experiments to validate the theoretical work.
Künstliche Intelligenz (KI) hat die Designbranche erreicht, doch die Angst, dass KI Designer:innen die Arbeitsplätze wegnimmt, ist unbegründet. Künstliche Intelligenz kann Designer:innen als Werkzeug dienen. Durch das Zusammenspiel von Designer:innen und KI entstehen innerhalb von kürzester Zeit neuartige Kreationen. Das Projekt „Designexperiments with Artificial Intelligence“ ist eine Sammlung von visuellen Experimenten, welche mit der Hilfe von künstlicher Intelligenz durchgeführt wurden. Eines dieser Experimente wird in Form einer Installation ausgestellt. Dabei werden die Besucher*innen aufgefordert mit der Maschine zusammen ein Bild zu gestalten. Dieser Input wird anschließend von einer KI verarbeitet. Das Projekt „Designexperimente with Artificial Intelligence“ ist ein Versuch, mittels künstlicher Intelligenz eine neue Ästhetik zu finden.
Fan sein bedeutet für viele Menschen unterschiedliche Dinge. Viele würden sich selber vielleicht nicht mal als Solche bezeichnen. Nichtsdestotrotz gibt es etwas, das diese Gruppe von Menschen verbindet: Die gemeinsame Leidenschaft für eine bestimmte Sache, die sie im Alltag nicht missen wollen. In Deutschland alleine würden sich 47.900.000 Menschen selber als Fußball-Fan bezeichnen. Und natürlich lässt sich nicht jeder dieser Menschen in den selben Topf werfen. Die Publikation „59 von 47.900.00 Fußball-Fans“ beschäftigt sich mit 59 dieser Fans, verschiedenen Wissenschaftler*innen und Psycholog*innen, um dem Fan-Sein auf den Grund zu gehen. Warum sind Menschen überhaupt Fußball-Fans? Was macht Fan-Sein aus? Und wer sind diese Ultras?
siso - lerne was du willst
(2023)
Kinder konsumieren heutzutage für viele Stunden am Tag soziale Medien. Jedoch sind die Inhalte auf diesen Plattformen oftmals nur oberflächlich und bieten wenig bis keinen Mehrwert durch z. B. zusätzliches Wissen. Dabei lernen Kinder einfacher, wenn ihr Interesse am Thema geweckt ist und sie Spaß an der Beschäftigung haben. Die individuellen Interessen der Kinder – und damit die möglichen Lerninhalte – sind vielfältig. Eine mögliche Lösung hierfür ist siso. Siso ist eine Lernplattform, die sich dadurch auszeichnet, dass Kinder ihren Interessen nachgehen sowie neue Fertigkeiten und Fähigkeiten erlernen können. Des Weiteren regt siso die Nutzer*innen durch Aufgaben dazu an, selbst aktiv zu werden. Durch die in der Anwendung verbaute soziale Komponente können Kinder sich auch über ihre Interessen austauschen und dadurch neue Freunde finden.
Die Auswirkungen psychischer Erkrankungen stellen ein zunehmendes Thema in unserer Gesellschaft dar. Allein in Deutschland erkranken jedes Jahr ein Viertel aller Menschen psychisch. Besonders seit der Pandemie wächst die Nachfrage nach psychotherapeutischer Behandlung stetig an, wodurch die Wartelisten in den Praxen immer länger werden. Betroffene müssen oft ein halbes Jahr oder länger auf einen Therapieplatz warten und sind gezwungen zu nehmen, was gerade frei ist. Dabei ist es für den Therapieerfolg essenziell, dass nicht nur die Therapie auf einen abgestimmt ist, sondern auch die Chemie zwischen Therapeut:in und Patient:in passt. OpenCouch ist eine Anwendung, die Betroffene bei der Therapieplatzsuche unterstützen soll, indem sie Informationen und Tools zur Verfügung stellt, um trotz der geringen Verfügbarkeit einen Therapieplatz finden zu können, der einen Behandlungserfolg garantiert.
Künstliche Intelligenz (KI) wird heute vielfältig eingesetzt, so auch im Bereich der Sprache. Persönliche Assistent:innen und Chatbots beeindrucken, da sie so etwas Vielschichtiges wie die menschliche Sprache beherrschen. Dass Maschinen dabei nur komplexen mathematischen Regeln folgen, ist den meisten klar. Doch was verbirgt sich hinter dem vermeintlichen „Sprachverständnis“ einer KI? Word Embeddings bilden eine numerische Repräsentation von Sprache ab und dienen einem Machine Learning Algorithmus als eine Art „Wortschatz“, mit dem gerechnet werden kann. Das Projekt bildet einen hundertdimensionalen Word Embedding Datensatz auf verschiedene Weise und mittels explorierbarer interaktiver Tools ab. Kombiniert mit Erklärungen und eigenen Erkenntnissen finden sich diese Tools in einem Blog, der fachfremden Einsteigenden ins Thema KI erste tiefergehende Einblicke „hinter die Kulissen“ bieten soll."
Roverandom : eine illustrative Aufarbeitung und Neuinterpretation des Kinderbuches von J.R.R Tolkien
(2023)
Die Geschichte „Roverandom“ von J.R.R Tolkien lädt auf eine spannende Reise an der Seite des kleinen Hundes Rover ein, welche zum Mond und in die Tiefsee, vorbei an Zauberern und Drachen führt. Um das Abenteuer Tolkiens neu aufleben zu lassen, befasst sich dieses Projekt mit der illustrativen Aufarbeitung der Geschichte. Auf Grundlage der Betrachtung von Inspirationen und eigenen Illustrationen des englischen Schriftstellers entwickelte sich eine einheitliche Gestaltung innerhalb des Projekts. Durch die Kombination analoger und digitaler Medien entstanden über 40 Illustrationen, welche verschiedenste Szenen visualisieren und so die Welt des kleinen Hundes Rover auf eine anschauliche Art und Weise darstellen. Die Geschichte „Roverandom“ wird so durch eine ganz eigene Bildsprache visuell begleitet und für interessierte Leser:innen neu geöffnet.