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- Spieltheorie , Resilienz , Förderung (1)
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- Strafverfahren (1)
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- Strahlentherapie (1)
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- Technische Akustik (1)
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- Unternehmen , Gesundheitsvorsorge , Gesundheitsförderung (1)
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Diese Masterarbeit beschäftigt sich mit Möglichkeiten und Perspektiven der Professionalisierung von Betreuungs- und Beratungsmöglichkeiten für unbegleitet minderjährige Flüchtlinge in Deutschland. Ein zentraler Untersuchungsgegenstand soll in dieser Arbeit die kulturelle Kompetenz auf Seiten des Betreuenden bilden. Die Arbeit umreißt definitorische, rechtlich-begriffliche und praktische Aspekte, die für eine Beratungstätigkeit im oben genannten Umfeld wichtig sind. An praktischen Beispielen werden die theoretischen Ergebnisse verdeutlicht.
In bioinformatics one important task is to distinguish between native and mirror protein models based on the structural information. This information can be obtained from the atomic coordinates of the protein backbone. This thesis tackles the problem of distinction of these conformations, looking at the statistics of the dihedral angles’ distribution regarding the protein backbone. This distribution is visualized in Ramachandran plots. By means of an interpretable machine learning classification method – Generalized Matrix Learning Vector Quantization – we are able to distinguish between native and mirror protein models with high accuracy. Further, the classifier model supplies supplementary information on the important distributional regions for distinction, like α-helices and β-strands.
Brassica oleracea like all crucifers plants have a defense mechanism against natural enemies, which are chemical compounds formed form the enzymatic degradation of glucosinolates. In the presence of epithiospecifier proteins (ESP), the hydrolysis of glucosinolates will form epithionitriles or nitriles depending on the glucosinolate structure, This research proved that three predicted sequences (ESP) taken from NCBI database has a role in the enzymatic hydrolysis of glucosinolates in Brassica oleracea.
Die Ingenieure der Abteilung Außengeräusch der BMW AG sind für die Kontrolle und Überwachung gesetzlicher Ziele des Außengeräuschs für Serienfahrzeuge und für neue, in der Entwicklung befindliche, Fahrzeuge verantwortlich. Dafür
werden derzeit aufwendige Vorbeifahrtmessungen durchgeführt. Da die Abgasanlage eine der Hauptgeräuschquellen am Fahrzeug darstellt, kann über Änderungen Einfluss auf das Vorbeifahrtgeräusch genommen werden. In Zukunft sollen die zeit- und kostenaufwendigen Vorbeifahrtmessungen auf ein
Minimum reduziert und Änderungen an Abgasanlagen im Prüfstand mit Blick auf die Vorbeifahrt bewertet werden.
In dieser Arbeit werden die grundsätzlichen Randbedingungen und Eigenschaften eines solchen Prüfstandes geklärt und bewertet.
Die vorliegende Arbeit beschäftigt sich mit der Integration von ROS und Industrierobotern. Verwendung von ROS Bibliotheken, Fähigkeiten und Tools zum Aufbau eines Systems, das es einem Industrieroboter ermöglicht, mit Hilfe eines Vision Sensors und eines Greifers in einer festen oder dynamischen Umgebung zu arbeiten, um eine Pick&Place Aufgabe auszuführen.
The emerging Internet of Things (IoT) technology interconnects billions of embedded devices with each other. These embedded devices are internet-enabled, which collect, share, and analyze data without any human interventions. The integration of IoT technology into the human environment, such as industries, agriculture, and health sectors, is expected to improve the way of life and businesses. The emerging technology possesses challenges and numerous
security threats. On these grounds, it is a must to strengthen the security of IoT technology to avoid any compromise, which affects human life. In contrast to implementing traditional cryptosystems on IoT devices, an elliptic curve cryptosystem (ECC) is used to meet the limited resources of the devices. ECC is an elliptic curve-based public-key cryptography which provides equivalent security with shorter key size compared to other cryptosystems such as Rivest–Shamir–Adleman (RSA). The security of an ECC hinges on the hardness to solve the elliptic curve discrete logarithm problem (ECDLP). ECC is faster and easier to implement and also consumes less power and bandwidth. ECC is incorporated in internationally recognized standards for lightweight applications due to the
benefits ECC provides.
Diese Masterthesis untersucht mittels Kennzahlenanalyse die Zusammenhänge zwischen der Allgemeinen Sozialversicherung und dem Markt. Im Lichte der Sozialversicherung kommt insbesondere der Arbeitsmarkt als beitragseinbringender Faktormarkt zum Tragen. Dabei realisiert das Leistungsspektrum der Steiermärkischen Gebietskrankenkasse (STGKK) die Verknüpfung von Sozialversicherung und Wirtschaft. Die Summe der Gesundheitsausgaben ist eine wichtige Investition in die Ökonomie respektive in deren Gesundheitswert. Anhand ausgearbeiteter Forschungsfragen wird untersucht, inwiefern sich die Rolle eines unselbständig Beschäftigten im Rahmen des Umlageverfahrens als Finanzierungssystem der österreichischen Sozialversicherung, sinnvoll und valide monetarisieren lässt. Darüber hinaus wird der monetarisierte Gesamtnutzen gesucht, der sich aus jedem durch die STGKK in Gesundheitsleistungen investierten Euro ergibt. In diesem Rahmen gilt es auch geschlechterspezifische Merkmale zu recherchieren. Bei der Ergründung der dargelegten Zusammenhänge zeigt sich, dass die Theorie nach John Maynard Keynes nach wie vor einen bedeutenden Ansatzpunkt zum systematischen Staatseingriff in den Wirtschaftskreislauf darstellt und als Instrument der Ökonomie unentbehrlich ist. Methodisch basiert die vorliegende Kennzahlenanalyse auf dem DuPont-System of Financial Control sowie der SROI-Analyse. Wie sich zeigt, ist dieser Zugang einem Methodenpluralismus zunächst nicht direkt dienlich, zumal der ROI des DuPont-Systems die Fixed Assets der STGKK miteinbezieht. Die Begründung erfolgt durch eine kritische Würdigung.
In the following study we evaluated capabilities of how a simple autoencoder can be used to trainGeneralized Learning Vector Quantization classifier. Specifically, we proved that the bottlenecks of an autoencoder serve as an "information filter" which tries to best represent the desired output in that particular layer in the statistical sense of mutual information.
Autoencoder model was trained for purely unsupervised task and leveraged the advantages by learning feature representations. As a result, the model got the significant value of the accuracy. Implementation and tuning of the model was carried out using Tensor Flow [1].
An extra study has been dedicated to improve traditional GLVQ algorithm taken from sklearn-lvg [2] using the bottleneck from an autoencoder.
The study has revealed potential of bottlenecks of an autoencoder as pre-processing tool in improving the accuracy of GLVQ. Specifically, the model was capable to identify 75% improvements of accuracy in GLVQ comparing to original one, which has about 62%. Consequently, the research exposed the need for further improvement of the model in the present problem case.
A Protein is a large molecule that consists of a vast number of atoms; one can only imagine the complexity of such a molecule. Protein is a series of amino acids that bind to each other to form specific sequences known as peptide chains. Proteins fold into three-dimensional conformations (or so-called protein’s native structure) to perform their functions. However, not every protein folds into a correct structure as a result of mutations occurring in their amino acid sequences. Consequently, this mutation causes many protein misfolding diseases. Protein folding is a severe problem in the biological field. Predicting changes in protein stability free energy in relation to the amino acid mutation (ΔΔG) aids to better comprehend the driving forces underlying how proteins fold to their native structures. Therefore, measuring the difference in Gibbs free energy provides more insight as to how protein folding occurs. Consequently, this knowledge might prove beneficial in designing new drugs to treat protein misfolding related diseases. The protein-energy profile aids in understanding the sequential, structural, and functional relationship, by assigning an energy profile to a protein structure. Additionally, measuring the changes in the protein-energy profile consequent to the mutation (ΔΔE) by using an approach derived from statistical physics will lead us to comprehend the protein structure thoroughly. In this work, we attempt to prove that ΔΔE values will be approximate to ΔΔG values, which can lead the future studies to consider that the energy profile is a good predictor of protein binding affinity as Gibbs free energy to solve the protein folding problem.