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Application of MALDI-TOF mass spectrometry and specific PCR for tracking of E. coli O157:H− strain 431/97 in Batavia lettuce
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In this study, lettuce roots and leaves were contaminated with enterohemorrhagic Escherichia coli O157:H− strain 431/97 under greenhouse conditions. Furthermore, the internalization of strain 431/97 in lettuce roots and leaves was examined. To track the inoculated bacteria during the experiments and to differentiate them from the autochthonous microbiota, a combined protocol including matrix-assisted laser desorption/ionization time of flight mass spectrometry (MALDI-TOF MS) and PCR was established.
Results
At different time points after inoculation of Batavia lettuce with 5.5 × 106 cfu/mL (high inoculation level) or 3.0 × 101 cfu/mL (low inoculation level) E. coli O157:H− strain 431/97 as well as sterile 0.9% (w/v) sodium chloride solution (negative control), samples from the root and the leaf were taken and surface disinfected with gentamicin. After homogenization, microorganisms were isolated from the samples and analyzed by MALDI-TOF MS. Analysis of the root samples resulted in bacterial counts of 1.0 × 102–1.0 × 106 cfu/0.25 g depending on the inoculated viable counts and the incubation period. In the leaf samples, strain 431/97 was not detected. The investigation of the viable cell counts of E. coli O157:H− 431/97 following irrigation of the leaves resulted in bacterial counts of 102 cfu/0.25 g for the disinfected leaf samples.
Conclusions
Thus, the established protocol is suitable for detecting the investigated strain under greenhouse conditions in plant infection experiments. This strain may indeed survive in the soil, but did not enter the plant via the root in detectable numbers. Contrarily, viable counts exceeding the generally accepted infective dose of less than 100 cells for enterohemorrhagic E. coli were determined internalized after irrigation of the leaves. As this may pose a risk for the consumer, the present study provides a valuable set of tools for further research
Performancebewertung von feuchtegeregelten Gemüseschalen in Kühlgeräten
No full textIn Kühlgeräten finden sich zunehmend feuchtegeregelte Systeme für die Gemüselagerung, für welche jedoch keine Bewertungsgrundlagen zur Funktionsanalyse bestehen. Anhand vergleichender Lagertests wird der Einfluss feuchtegeregelter Lagersysteme auf den Qualitätserhalt von Gemüse ermittelt. Als Leitparameter eignet sich der Frischmasseverlust; die Analyse der Farbveränderung kann als unterstützende Prüfmethode dienen
The evolving digital factory - new chances for a consistent information flow
Get PDFWithin product development process data and information management is an essential task. Data and information are generated at every stage of
this process and stored in software tools used to generate that data. For large scale manufacturing systems this leads to manual work, which is error-prone. This issue intensifies due to increasing influence of computer science on those systems (e.g. Industrie 4.0), leading to a rise of complexity. New approaches are needed for a better information flow. This contribution introduces an approach of an evolving Digital Factory containing and visualizing all generated information based on an open standard meta model
Nutzung von Mixed Reality Szenarios für Training und Service
No full textVirtuelle Techniken lassen sich an vielen Stellen nicht mehr aus den heutigen Arbeitsprozessen wegdenken. So ist an eine mechanische Konstruktion ohne 3D-CAD-Programm nicht mehr zu denken. Auch die Augmented und Virtual Reality-Technologien halten vermehrt Einzug in moderne Entwicklungsprozesse. So werden diese z. B. für die frühzeitige Evaluierung von digitalen Prototypen oder in der virtuellen Inbetriebnahme eingesetzt. Jedoch können viele Anwendungsbereiche noch nicht erschlossen werden, da die verfügbare Hardware die tatsächlich umsetzbaren Anwendungsfälle stark einschränkt. Dies gilt insbesondere für die Augmented Reality Technologien.
Um diese Limitierungen beim Einsatz von Augmented Reality bereits jetzt zu umgehen, ist es für einige Anwendungsfällte ratsam, für den Virtual-Reality-Einsatz gedachte Hardwarekomponenten um die notwendige Sensorik zu ergänzen, um mit diesen einen Augmented-Reality-Anwendungsfall abdecken zu können. Die Hardwarekomponenten sind zumeist zwei oder mehr Kameras, welche die stereoskopische Sicht in der Virtual-Reality-Brille ermöglichen. Hierbei sind insbesondere die Latenz und die zum Teil hohe Divergenz der Auflösung zwischen den realen und virtuellen Inhalten eine zu meisternde Herausforderung.
Der beschriebene Aufbau kann durch gezielte Beeinflussung der aufgenommenen Umgebung (z. B. durch Chroma-Key-Hintergründe oder dreidimensionaler Erfassung der Umgebung) Teile dieser bewusst okkludieren und durch virtuelle Inhalte ersetzen. Das Resultat sind vollkommen opake Visualisierungen, welche weniger empfindlich auf unzureichende Lichtverhältnisse reagieren. In Verbindung mit einem absoluten Tracking, wie es bei Virtual-Reality-Hardware üblich ist, können mit einem solchen Aufbau robuste Anwendungen umgesetzt werden.
In dieser Arbeit werden unterschiedliche Varianten eines solchen Aufbaus miteinander verglichen und beispielhaft ein Anwendungsfall umgesetzt
Exploration of Machine Learning Methods for Predicting the Operation Schedule of a Combined Heat and Power Plant
No full textIn the context of sustainable energies, precise monitoring, simulation and forecasting methods are required for ensuring a sustainable and economical operation of energy systems. For combined heat and power (CHP) plants these tasks are typically performed with simulation models that model the physical behavior. With Machine Learning (ML), a data-driven modeling approach is available that can develop a reliable model without knowing detailed component characteristics. This paper compares the performance of different ML methods such as artificial neural networks, support vectors, and decision trees (including ensembles) for predicting the operation schedule of a heat-led CHP plant with heat storage. This includes the design of recursive and multiple output strategies. The experiments show that especially ensembles are well suited to solve the regression problem. They achieve an accuracy of over 98% for the forecast of a one-hour time horizon and still achieve 91% accuracy for a forecast of full days
Informatik-Bausteine
No full textDieses Lehrbuch präsentiert prüfungsrelevantes Basismaterial für Bachelor-Studierende informatiknaher Studiengänge an Hochschulen und Universitäten. Es kombiniert die Themen Diskrete Mathematik, Theoretische Informatik, Algorithmik und Künstliche Intelligenz in einem Band. Die prägnante Form zielt auf eine effiziente Vorbereitung der jeweiligen Prüfung ab; hierzu hilft auch das wohlsortierte Sachwort-Verzeichnis am Ende dieses handlichen Werkes
Qualitätssicherung - Qualitätsmanagement
No full textDas Buch eignet sich für Fach- und Meisterschüler/-innen ebenso wie für die mit QM-Systemen vertrauten Praktiker/-innen. Durch Aufbau und Inhalt sowie zahlreiche Übungsaufgaben ist das Buch auch zum Selbststudium geeignet. Zahlreiche farbige Abbildungen verdeutlichen den Inhalt und ermöglichen ein schnelles Erfassen des Wesentlichen.
Das Standardwerk erläutert umfassend und praxisorientiert alle Aspekte des betrieblichen Qualitätsmanagements und der Qualitätssicherung:
- Grundlagen des Qualitätsmanagements
- Normen DIN EN ISO 9000: 2015 ff.
- Statistische Methoden in der Qualitätssicherung
- Auditierung von QM-Systemen
Die 6. Auflage enthält die Änderungen der Normenreihe DIN EN ISO 9000 ff. aus dem Jahr 2015 sowie zahlreiche weitere Veränderungen im Bereich des Qualitätsmanagements. Die Erfahrungen aus dem Umstellprozess der Zertifizierungen sowie die Angleichung verbundener Normen, z. B. der DIN EN ISO 9004 und DIN EN ISO 19011, an die neue Basisnorm werden berücksichtigt. Eine Vorausschau auf die zukünftigen Entwicklungen im Zuge der Globalisierung und Industrie 4.0 wird durch die neuen Themen „Agiles Qualitätsmanagement“ und „Künstliche Intelligenz“ gegeben
M‐iP: Mehr Motivation durch individuelle Produkte
No full textDas Projekt M‐iP hat das Ziel Studierende vor die Herausforderung zu stellen ein individuelles Produkt von der ersten Idee, über die Umsetzung bis hin zum Prototypen zu realisieren, um die Begeisterung der Studierenden für eigenständiges Arbeiten zu wecken und die Motivation zu erhöhen. Außerdem sollen die Studierenden neben den fachlichen Qualifikationen auch ihre persönlichen, sozialen und methodischen Kompetenzen verbessern. Exemplarisch wird das Konzept in der Veranstaltung „Herstellung und Verarbeitung technischer Textilien“ im Masterstudiengang Textil‐ und Bekleidungsmanagement an der Hochschule Albstadt‐Sigmaringen