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Der Einsatz von Memes im Chemieunterricht – Eine didaktisch-methodische Analyse
Get PDFAls humorvolle Bild-Text-Kombinationen gehören Memes zu den beliebtesten Unterhaltungsmedien des 21. Jahrhunderts. Durch ihre Fähigkeit, Botschaften auf kompakte Weise zu vermitteln, geraten sie zunehmend in das Interesse der Bildungsforschung. Dennoch ist ihr Einsatz im schulischen Kontext und insbesondere im Fach Chemie noch weitestgehend unerforscht. Die vorliegende Arbeit soll dazu beitragen, diese Forschungslücke zu schließen, indem der Frage nachgegangen wird, inwiefern der Einsatz von Memes im Chemieunterricht möglich und sinnvoll ist. Hierzu wurden fachdidaktische sowie methodische Aspekte hinsichtlich des Meme-Einsatzes analysiert und konkrete Unterrichtsbausteine entwickelt. Dabei konnten vielzählige positive Einflüsse des Einsatzes von Memes auf die Unterrichtsqualität sowie zahlreiche curriculare Anknüpfungspunkte und Anwendungsmöglichkeiten aufgezeigt werden. Zudem ließen sich Memes mit etablierten kooperativen Lernformen kombinieren, sodass ihnen in Bezug auf das Fach Chemie insgesamt ein hohes didaktisches Potential zugeschrieben werden kann
ASSESS – Anomaliesensitive State Estimation mit Streaming Systemen in Smart Grids
Get PDFDie zunehmende IT-OT-Verzahnung macht die Datenakquise, besonders bei Messwerten ohne Redundanz, anfällig für Angriffe. Die Arbeit erforscht die Modellierung und Integration multivariaten Vertrauens in physische Messwerte in cyber-physischen Stromversorgungssystemen.
Vier Artefakte wurden entwickelt: Ein Vertrauensmodell ermöglicht multivariates Vertrauen für Lagebildanalysen. Eine Integrationsplattform für Vertrauensschätzer nutzt externe Informationen zur Vertrauenswahrscheinlichkeitsschätzung. Eine anomaliesensitive State Estimation berücksichtigt die multivariate Vertrauenswürdigkeit der Messwerte. Ein Gesamtsystem integriert die Artefakte und baut auf datengetriebene Verarbeitung.
Ein Cyberangriffsszenario demonstriert den Mehrwert des Ansatzes und die Evaluation zeigt, dass das multivariate Vertrauen in die Zustandsvariablen mit deren Kompromittiertheit korreliert, das System für unterschiedliche Netze einsetzbar ist und verschiedene Vertrauensschätzer integriert werden können
Critical assessment of U, Ba and Ni as redox and productivity proxies in organic-rich sediments underneath dynamic, highly productive waters
No full text
Assessment of retinopathy of prematurity regression and reactivation using an artificial intelligence–based vascular severity score
No full textAm Abgrund der Bilder - "Birkenau"
No full textDas vorliegende Buch widmet sich Werken von Michael Müller (*1970), die vier Gemälde von Gerhard Richter (*1932) mit dem Titel "Birkenau" kommentieren und einen grausamen historischen Sachverhalt im gleichnamigen Vernichtungslager Auschwitz II/Birkenau in unterschiedlicher Form künstlerisch aufzuarbeiten versuchen. So eigentümlich direkt die kritischen Kommentare zu Richter auch sein mögen: Sie werden durch viele weniger auffällige, stillere, ja verwundete Werke von Müller begleitet, die 2022/23 im Museum im Kulturspeicher Würzburg zu sehen waren und zeitgleich mit dem Erscheinen dieser Publikation im Frühjahr 2023 in der St. Matthäus-Kirche im Berliner Kulturforum präsentiert sind.
Im thematischen Zentrum beider Ausstellungen steht die Zwangsarbeit des sogenannten "Sonderkommandos", eines Arbeitskommandos ausgesonderter jüdischer Gefangener, welche die Vernichtung ihrer Mitmenschen unter Aufsicht und ständiger Todesdrohung der SS von 1942 bis 1944/45 vor- und nachbereiten mussten. Das Buch dokumentiert die wichtigsten Werke dieser anspruchsvollen künstlerischen Auseinandersetzung Michael Müllers und kontextualisiert sie in einem ausführlichen Essay des Kunsthistorikers Lukas Töpfer (*1988)
The ELBO of variational autoencoders converges to a sum of entropies
Get PDFThe central objective function of a variational autoencoder (VAE) is its variational lower bound (the ELBO). Here we show that for standard (i.e., Gaussian) VAEs the ELBO converges to a value given by the sum of three entropies: the (negative) entropy of the prior distribution, the expected (negative) entropy of the observable distribution, and the average entropy of the variational distributions (the latter is already part of the ELBO). Our derived analytical results are exact and apply for small as well as for intricate deep networks for encoder and decoder. Furthermore, they apply for finitely and infinitely many data points and at any stationary point (including local maxima and saddle points). The result implies that the ELBO can for standard VAEs often be computed in closed-form at stationary points while the original ELBO requires numerical approximations of integrals. As a main contribution, we provide the proof that the ELBO for VAEs is at stationary points equal to entropy sums. Numerical experiments then show that the obtained analytical results are sufficiently precise also in those vicinities of stationary points that are reached in practice. Furthermore, we discuss how the novel entropy form of the ELBO can be used to analyze and understand learning behavior. More generally, we believe that our contributions can be useful for future theoretical and practical studies on VAE learning as they provide novel information on those points in parameters space that optimization of VAEs converges to