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A quantum two-level system immersed in a sub-Ohmic bath experiences enhanced low-frequency quantum statistical fluctuations which render the nonequilibrium quantum dynamics highly non-Markovian. Upon using the numerically exact time-evolving matrix product operator approach, we investigate the phase diagram of the polarization dynamics. In addition to the known phases of damped coherent oscillatory dynamics and overdamped decay, we identify a new third region in the phase diagram for strong coupling showing an aperiodic behavior. We determine the corresponding phase boundaries. The dynamics of the quantum two-state system herein is not coherent by itself but slaved to the oscillatory bath dynamics.
Die Ukrainekrise und coronabedingte Lieferkettenprobleme treiben derzeitdie Rohstoff-, Material- und Lebensmittelpreise hoch. Auch die Inflationser-wartungen steigen; es drohen Zweitrundeneffekte imGefolge höhererLohnforderungen und Lohnabschlüsse. Langfristig könnten in der Eurozoneweitere Faktoren die Inflation treiben, z.B. angebotsseitig der Fachkräfte-mangel sowie globale Nahrungsmittelknappheiten und politikseitig diegewollten Effekte der Klimapolitik. Der Beitrag diskutiert vor diesemHinter-grund geldpolitische Implikationen.
Das Phänomen des Shareholder Activismbzw. der aktivistischen Investorenwar bis vor wenigen Jahren primär aus demangloamerikanischen Raumbekannt. Seit einiger Zeit sind verstärkt auch europäische und deutscheUnternehmen das Ziel von aktivistischen Aktionären. Der vorliegendeBeitrag zeigt die Zielsetzungen dieser Investorengruppe und die hierbeiverfolgten Strategien bzw. eingesetzten Maßnahmen auf, womit paralleleine Beschreibung des Geschäftsmodells des finanziell geprägten Share-holder Activismvorgelegt wird.
Keine Landesgesetzgebungskompetenz für ausnahmsloses Verbot von Windenergieanlagen in Waldgebieten
(2022)
Ein größerer Anteil der in den letzten Jahren vorgenommenen Unternehmensakquisitionen wurde maßgeblich mit attraktiven Synergieerwartungen begründet. Bei näherer Betrachtung können diese Synergien oft nur wenig präzise quantifiziert und der Zeitpunkt ihrer Realisierung nur ungenau eingeordnet werden. Der vorliegende Beitrag zeigt die Bedeutung von Synergien in Verbindung mit dem Goodwill, grenzt die Kosten- und Umsatzsynergien inhaltlich ab und befasst sich auf der Basis zahlreicher Studien mit dem aktuellen Erkenntnisstand in Verbindung mit der Vorbereitung und Realisierung von Kosten- und Umsatzsynergien.
To address the question which neocortical layers and cell types are important for the perception of a sensory stimulus, we performed multielectrode recordings in the barrel cortex of head-fixed mice performing a single-whisker go/no-go detection task with vibrotactile stimuli of differing intensities. We found that behavioral detection probability decreased gradually over the course of each session, which was well explained by a signal detection theory-based model that posits stable psychometric sensitivity and a variable decision criterion updated after each reinforcement, reflecting decreasing motivation. Analysis of multiunit activity demonstrated highest neurometric sensitivity in layer 4, which was achieved within only 30 ms after stimulus onset. At the level of single neurons, we observed substantial heterogeneity of neurometric sensitivity within and across layers, ranging from nonresponsiveness to approaching or even exceeding psychometric sensitivity. In all cortical layers, putative inhibitory interneurons on average proffered higher neurometric sensitivity than putative excitatory neurons. In infragranular layers, neurons increasing firing rate in response to stimulation featured higher sensitivities than neurons decreasing firing rate. Offline machine-learning-based analysis of videos of behavioral sessions showed that mice performed better when not moving, which at the neuronal level, was reflected by increased stimulus-evoked firing rates.
Digitale Sprachassistenten wie Alexa, Google, Siri & Co erfreuen sich auch in Deutschland hoher Beliebtheit - Tendenz steigend. Bei allen genannten und vielen weiteren Systemen handelt es sich um cloudbasierte Architekturen - die gesprochenen Befehle werden in Rechenzentren rund um den Globus übertragen und dort interpretiert. Aus Sicht des Datenschutzes und der Privatsphäre ist das problematisch. Auch die Abhängigkeit zu Cloud-Anbietern kann zu Schwierigkeiten führen, z.B. wenn sich die Sprachassistenten oder Smart-Home-Geräte nicht mehr nutzen lassen, weil der Anbieter seinen Dienst einstellt. Im Rahmen eines internen Forschungsprojekts hat das Institut für Internet-Sicherheit nun einen "dezentralen" Sprachassistenten entwickelt, der im Offline-Betrieb operiert und die Sprachdaten lokal auf dem Gerät verarbeitet, ohne sie in eine entfernte Cloud übertragen zu müssen.
Im Prinzip wollen und müssen Menschen auch in der digitalen Welt vertrauen (können) – nicht zuletzt, um grundsätzlich handlungsfähig zu sein. Aber auch, weil teilweise gar keine andere Wahl besteht, als einfach zu vertrauen, da die IT-Technologien mittlerweile nicht nur so allgegenwärtig, sondern auch so komplex geworden sind, dass der Nutzer sie vielfach gar nicht mehr einschätzen kann. Daher ist es – insbesondere im Sinne der Digitalisierung – wichtig und auch notwendig, dass Nutzern verschiedene Alternativen zur Verfügung stehen, anhand derer sie individuell die Vertrauenswürdigkeit von Unternehmen sowie IT-Lösungen – also jeglicher Produkte, Anwendungen und Dienste – beurteilen können. Aufgrund der steigenden Zahl an Sicherheitsvorfällen in der digitalen Welt sollte speziell die Cyber-Sicherheit dabei im Fokus stehen.
Nowadays, robots are found in a growing number of areas where they collaborate closely with humans. Enabled by lightweight materials and safety sensors, these cobots are gaining increasing popularity in domestic care, where they support people with physical impairments in their everyday lives. However, when cobots perform actions autonomously, it remains challenging for human collaborators to understand and predict their behavior, which is crucial for achieving trust and user acceptance. One significant aspect of predicting cobot behavior is understanding their perception and comprehending how they “see” the world. To tackle this challenge, we compared three different visualization techniques for Spatial Augmented Reality. All of these communicate cobot perception by visually indicating which objects in the cobot’s surrounding have been identified by their sensors. We compared the well-established visualizations Wedge and Halo against our proposed visualization Line in a remote user experiment with participants suffering from physical impairments. In a second remote experiment, we validated these findings with a broader non-specific user base. Our findings show that Line, a lower complexity visualization, results in significantly faster reaction times compared to Halo, and lower task load compared to both Wedge and Halo. Overall, users prefer Line as a more straightforward visualization. In Spatial Augmented Reality, with its known disadvantage of limited projection area size, established off-screen visualizations are not effective in communicating cobot perception and Line presents an easy-to-understand alternative.
Different charge treatment approaches are examined for cyclotide-induced plasma membrane disruption by lipid extraction studied with dissipative particle dynamics. A pure Coulomb approach with truncated forces tuned to avoid individual strong ion pairing still reveals hidden statistical pairing effects that may lead to artificial membrane stabilization or distortion of cyclotide activity depending on the cyclotide’s charge state. While qualitative behavior is not affected in an apparent manner, more sensitive quantitative evaluations can be systematically biased. The findings suggest a charge smearing of point charges by an adequate charge distribution. For large mesoscopic simulation boxes, approximations for the Ewald sum to account for mirror charges due to periodic boundary conditions are of negligible influence.
The use of molecular string representations for deep learning in chemistry has been steadily increasing in recent years. The complexity of existing string representations, and the difficulty in creating meaningful tokens from them, lead to the development of new string representations for chemical structures. In this study, the translation of chemical structure depictions in the form of bitmap images to corresponding molecular string representations was examined. An analysis of the recently developed DeepSMILES and SELFIES representations in comparison with the most commonly used SMILES representation is presented where the ability to translate image features into string representations with transformer models was specifically tested. The SMILES representation exhibits the best overall performance whereas SELFIES guarantee valid chemical structures. DeepSMILES perform in between SMILES and SELFIES, InChIs are not appropriate for the learning task. All investigations were performed using publicly available datasets and the code used to train and evaluate the models has been made available to the public.
The development of deep learning-based optical chemical structure recognition (OCSR) systems has led to a need for datasets of chemical structure depictions. The diversity of the features in the training data is an important factor for the generation of deep learning systems that generalise well and are not overfit to a specific type of input. In the case of chemical structure depictions, these features are defined by the depiction parameters such as bond length, line thickness, label font style and many others. Here we present RanDepict, a toolkit for the creation of diverse sets of chemical structure depictions. The diversity of the image features is generated by making use of all available depiction parameters in the depiction functionalities of the CDK, RDKit, and Indigo. Furthermore, there is the option to enhance and augment the image with features such as curved arrows, chemical labels around the structure, or other kinds of distortions. Using depiction feature fingerprints, RanDepict ensures diversely picked image features. Here, the depiction and augmentation features are summarised in binary vectors and the MaxMin algorithm is used to pick diverse samples out of all valid options. By making all resources described herein publicly available, we hope to contribute to the development of deep learning-based OCSR systems.