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Modification of the Spin Transition Properties in Hetero‐Anionic Iron(II)‐Triazole Complexes
Get PDFThe phenomenon which is called spin crossover is known to occur in some coordination compounds with an octahedral ligand field and electron configurations from 3d4 to 3d7. Thereby, a reversible transition between spin states (high spin and low spin state) is possible, through several external stimuli. Iron(II) triazole complexes exhibit this phenomenon at a wide range of temperatures depending on the ligands and anions used. For this reason, they are often considered for several possible practical applications. It is also possible to combine ligands or anions to modify the transition temperature. The latter of which was rarely discussed in the past. In this study we synthesized a series of iron(II)‐4‐Aminotriazole complexes, with different ratios of chloride‐ and tetrafluoroborate‐anions, of the formula [Fe(Atrz)3]Cl2−X(BF4)X. We show that the combination of these anions leads to transition temperatures between those of their corresponding pure anion complexes. We furthermore present that a simple modification of the synthesis leads to a possible easy way of fine‐tuning transitions temperatures
Sensorik und Automation: Schriften des Forschungsinstituts ISA 2024
Get PDFDas Institut für Sensorik und Automation (ISA) stellt in acht Beiträgen aktuelle Ergebnisse aus seinen vielfältigen Forschungsprojekten vor. Es werden Themen angesprochen wie Lichttechnik in der Nutzgeflügelhaltung, Datenaustausch in der Produktion, hochfrequente Front-Ends für Umweltsensoren in der Gebäudeautomatisierung, Mössbauer-Spektroskopie, Entwicklung fortschrittlicher Transimpedanzverstärker, Optimierung monostatischer Transceiver, Datenverarbeitungsszenarien für Smart-Home-Systeme und Designüberlegungen für kryogene Analog-Digital-Wandler.The Institute of Sensor and Automation Technology (ISA) presents current results from its diverse research projects in eight articles. Topics addressed include lighting technology in poultry farming, data exchange in supply-chain shop-floors, high-frequency front-ends for environmental sensors in building automation, Mössbauer spectroscopy, development of advanced transimpedance amplifiers, optimisation of monostatic transceivers, data processing scenarios for smart home systems and design considerations for cryogenic analog-to-digital converters
GraFLAP - Automated Grading of Formal Languages and Automata Problems
Get PDFGrammars, automata, and machines in theoretical computer science can be viewed as specialized types of programs. Automata and grammars can be graded automatically using sets of words that either belong or don't belong to the corresponding language. For machines, traditional unit testing with predefined input and output can be performed. Additionally, we can verify whether automata, grammars, or machines are of the requested type. Students use JFLAP for constructing and testing automata and machines. Our grading system, GraFLAP, builds upon JFLAP and includes additional testing capabilities. We provide tasks in ProFormA format and utilize Grappa to connect the grader to Moodle
Developing an HIV-specific falls risk prediction model with a novel clinical index: a systematic review and meta-analysis method
Get PDFBackground: Falls are a common problem experienced by people living with HIV yet predictive models specific to this population remain underdeveloped. We aimed to identify, assess and stratify the predictive strength of various physiological, behavioral, and HIV-specific factors associated with falls among people living with HIV and inform a predictive model for fall prevention.
Methods: Systematic review and meta-analysis were conducted to explore predictors of falls in people living with HIV. Data was sourced, screened, extracted, and analyzed by two independent reviewers from eight databases up to January 2nd, 2024, following the Preferred Reporting Items for Systematic Review and Meta-Analysis (PRISMA) protocol. Evidence quality and bias were assessed using the Grading of Recommendations Assessment, Development, and Evaluation (GRADE) and the Mixed Method Appraisal Tool (MMAT), respectively. Pooled odds ratios (OR) with 95% confidence intervals (CI) were computed using random-effects models to establish associations between predictors and falls risk. We applied established criteria (Bradford Hill’s criteria, Rothman’s and Nweke’s viewpoints) to stratify risk factors and create a weighted predictive algorithm.
Results: This review included 12 studies on falls/balance dysfunction in 117,638 participants (54,513 people living with HIV), with varying ages (45–50 years), sample sizes (32 − 26,373), study durations (6 months to 15 years), disease stages (CD4 + counts 347.2 cells/mm³ to ≥ 500 cells/µL) and fall definitions (self-reported histories to real-time reporting). Some predictors of falls in people living with HIV including depression, cannabis use, cognitive impairment/neurocognitive adverse effects (NCAE), hypertension, and stavudine—showed perfect risk responsiveness (Ri = 1), indicating their strong association with falls. Notably, cannabis use demonstrated the highest risk weight (Rw = 3.0, p < 0.05, 95%CI:1.51–5.82), followed by NCAE (Rw = 2.3, p < 0.05, 95%CI:1.66–3.21) and frailty with a broad confidence interval (Rw = 2.2, p < 0.05, 95%CI:0.73–14.40). Other significant predictors included hypertension (Rw = 1.8, p < 0.05, 95%CI:1.33–2.33), depression (Rw = 1.6, p < 0.05, 95%CI:1.22–2.18), stavudine use (Rw = 1.5, p < 0.05, 95%CI: 0.95–2.25), neuropathy (Rw = 1.3, p < 0.05, 95%CI:1.26–2.11), and polypharmacy (Rw = 1.2, p < 0.05, 95%CI:1.16–1.96). The fall risk threshold score was 12.8, representing the 76th percentile of the specific and sufficient risk weight.
Conclusion: Our meta-analysis identifies predictors of falls in people living with HIV, emphasizing physiological, behavioral, and HIV-specific factors. Integrating these into clinical practice could mitigate falls-related sequelae. We propose a novel approach to falls risk prediction using a novel clinical index, resulting in a HIV-specific falls risk assessment tool
Realisierung eines Document-Retrieval-Systems mit Large Language Models
Get PDFIn der Bachelorarbeit wird ein Document-Retrieval-System zur Suche von geeigneten Kandidaten anhand von Lebensläufen (CVs) entwickelt. Das System soll die CVs dabei nach semantischer Ähnlichkeit zu der Anfrage suchen und nicht nach dem Vorkommen der Anfragewörter. Dafür werden Large Language Models verwendet, die mit ihrer erlernten Sprachfähigkeit neben generativen Aufgaben auch Texte semantisch in Embeddings abbilden können
Monitoring of multiple fabrication parameters of electrospun polymer fibers using mueller matrix analysis
Get PDFElectrospun polymer fiber mats feature versatile applications in tissue engineering, drug delivery, water treatment and chemical processes. The orientation of fibers within these mats is a crucial factor that significantly influences their properties and performance. However, the analysis of fiber samples using scanning electron microscopy (SEM) has limitations such as time consumption, fixed assembly, and restricted field of vision. Therefore, a fast and reliable method for qualitative measurements of fiber orientation is required. Mueller matrix polarimetry, a well-established method for measuring orientation of chemical and biological species, was employed in this case. We investigated the effect of four important parameters of the electrospinning process, namely collector speed, applied voltage, needle-to-collector distance, and solution concentration, on fiber orientation using Mueller matrix polarimetry thus extending the range of parameters analyzed. Measurements were performed using two extreme values and a central optimized value for each fabrication parameter. Changes in matrix values were observed for each fabrication parameter, and their correlation with fiber orientation was analyzed based on the Lu-Chipman decomposition. The results were compared with SEM images, which served as the ground truth, and showed overall good agreement. In the future, the analysis of electrospun polymer fibers can be done by using Mueller matrix polarimetry as alternative to current technology and fabrication parameters, including solution concentration for the first time in this context and the production can quickly be adjusted based on the outcome of the measurement
Einfluss politischer Social-Media-Kommunikation auf journalistische Zeitungsberichterstattung
Get PDFAuswirkungen strategischer Social-Media-Kommunikation politischer Akteure auf Zeitungsartikel: Inwiefern Themenframes auf sozialen Netzwerken die deutsche Presse beeinflussen.
Wahlkämpfe sind ein ständiges Ringen um die Deutungshoheit über Themen in den Massenmedien zwischen politischen Parteien und Akteuren. Dabei wirkt sich die Art der Medienberichterstattung über den Wahlkampf auf die Meinungsbildung der Rezipient*innen aus und beeinflusst ihr Wahlverhalten. Diese Forschungsarbeit setzt einen anderen Blickwinkel auf die Wahlkampfberichterstattung und untersucht, wie politische Parteien im Wahlkampf Themen in sozialen Netzwerken darstellen (framen) und inwieweit diese Themenframes von Journalist*innen in Zeitungsartikel übernommen werden. Der SPD-Landesverband Niedersachsen veröffentlichte im gesamten Landtagswahlkampf eine sehr geringe Anzahl an Pressemitteilungen. Im Untersuchungszeitraum (08.09-06.10.2022), den letzten vier Wochen des Wahlkampfes, waren es drei Stück. Demnach liegt die Schlussfolgerung nahe, dass Pressemitteilungen kein relevantes Kommunikationsmittel im Wahlkampf (mehr) sind und Inhalte stattdessen über soziale Netzwerke kommuniziert werden.
Methodik
Das Forschungsthema wurde mithilfe einer Input-Output-Analyse bearbeitet. Im ersten Schritt wurde eine qualitative Input-Inhaltsanalyse der Social-Media-Kommunikation durchgeführt. Es wurden 52 Beiträge auf Twitter und Instagram auf ihre inhaltliche Gestaltung analysiert. Auf Grundlage dieser Ergebnisse wurde eine quantitative Output-Inhaltsanalyse durchgeführt. Darin wurden 427 Zeitungsartikel aus elf Tageszeitungen untersucht. Das Codebuch zur Output-Analyse zielte darauf ab, verwendeten Themen, Themenframes sowie Übernahmen von Originaltönen der Social-Media-Beiträge in Zeitungsartikeln zu ermitteln.
Ergebnisse
Journalist*innen übernehmen Inhalte aus Social-Media-Beiträgen (noch) zu einem geringen Anteil in Zeitungsartikel. Die Themenauswahl zwischen Social-Media-Beiträgen und Zeitungsartikeln war sehr ähnlich, die Frame-Übernahme fiel hingegen gering aus. Wenn Frames übernommen wurden, wurden sie überwiegend ohne Einordnung oder Kritik vermittelt. Inhalte und Originaltöne aus Social-Media Beiträgen des SPD-Landesverbands Niedersachsen übernahmen Journalist*innen im Großteil der Stichprobenartikel nicht. Insgesamt fiel auf, dass regionale Tageszeitungen häufiger SPD-Frames und Originaltöne aus Social-Media-Inhalten in ihre Berichterstattung übernahmen als überregionale Tageszeitungen. Im Hinblick auf Quellen in Zeitungsartikeln fiel auf, dass die SPD und dessen Akteure im Vergleich zu anderen Parteien und Parteiakteuren häufiger als Quelle verwendet wurden. Die Untersuchungsergebnisse lassen auf eine journalistisch unabhängige Arbeit und Artikelaufbereitung schließen. Für das Kommunikationsmanagement ist das jedoch möglicherweise eine Zeit des Umbruchs, weil eine Tendenz, zumindest in der politischen Kommunikation, zu beobachten ist: weg von klassischer Pressearbeit, hin zu sozialer Netzwerkkommunikation
Systemtheorie und Optimale Regelung - Teil I: Zustandsraumdarstellung
Get PDFBei diesem Werk handelt es sich um eine Einführung in den Zustandsraum und die darauf aufbauende Eigenwerttheorie samt Stabilitätsbetrachtung im linearen Fall in der Regelungstechnik und Systemtheorie
Untersuchung der Nutzbarkeit von Graphreduktionstechniken auf Provenance Graphen im Bereich der IT-Sicherheit
Get PDFDie Angriffserkennung ist ein wesentlicher Bestandteil, Cyberangriffe zu verhindern und abzumildern. Dazu werden Daten aus verschiedenen Quellen gesammelt und auf Einbruchsspuren durchsucht. Die heutzutage produzierten Datenmengen sind ein wesentliches Problem für die Angriffserkennung. Besonders bei komplexen Cyberangriffen, die über einen längeren Zeitraum stattfinden, wächst die zu durchsuchende Datenmenge stark an und erschwert das Finden und Kombinieren der einzelnen Angriffsschritte.
Eine mögliche Lösung, um dem Problem entgegenzuwirken, ist die Reduktion der Datenmenge. Die Datenreduktion versucht, Daten herauszufiltern, die aus Sicht der Angriffserkennung irrelevant sind. Diese Ansätze werden unter dem Begriff Reduktionstechniken zusammengefasst. In dieser Arbeit werden Reduktionstechniken aus der Wissenschaft untersucht und auf Benchmark Datensätzen angewendet, um ihre Nutzbarkeit zu evaluieren. Dabei wird der Frage nachgegangen, ob die Reduktionstechniken in der Lage sind, irrelevante Daten ausfindig zu machen und zu reduzieren, ohne dass eine Beeinträchtigung der Angriffserkennung stattfindet. Die Evaluation der Angriffserkennung erfolgt durch ThreaTrace, welches eine Graph Neural Network basierte Methode ist.
Die Evaluierung zeigt, dass mehrere Reduktionstechniken die Datenmenge wesentlich reduzieren können, ohne die Angriffserkennung zu beeinträchtigen. Bei drei Techniken führt der Einsatz zu keinen nennenswerten Veränderungen der Erkennungsraten. Dabei wurden Reduktionsraten von bis zu 30 % erreicht. Bei der Anwendung einer Reduktionstechnik stieg die Erkennungsleistung sogar um 8 %. Lediglich bei zwei Techniken führt der Einsatz zum drastischen Absinken der Erkennungsrate.
Insgesamt zeigt die Arbeit, dass eine Datenreduktion angewandt werden kann, ohne die Angriffserkennung zu beeinträchtigen. In besonderen Fällen kann eine Datenreduktion, die Erkennungsleistung sogar verbessern. Allerdings ist der erfolgreiche Einsatz der Reduktionstechniken abhängig vom verwendeten Datensatz und der verwendeten Methode der Angriffserkennung
Ability of Black-Box Optimisation to Efficiently Perform Simulation Studies in Power Engineering
Get PDFIn this study, the potential of the so-called black-box optimisation (BBO) to increase the efficiency of simulation studies in power engineering is evaluated. Three algorithms ("Multilevel Coordinate Search"(MCS) and "Stable Noisy Optimization by Branch and Fit"(SNOBFIT) by Huyer and Neumaier and "blackbox: A Procedure for Parallel Optimization of Expensive Black-box Functions"(blackbox) by Knysh and Korkolis) are implemented in MATLAB and compared for solving two use cases: the analysis of the maximum rotational speed of a gas turbine after a load rejection and the identification of transfer function parameters by measurements. The first use case has a high computational cost, whereas the second use case is computationally cheap. For each run of the algorithms, the accuracy of the found solution and the number of simulations or function evaluations needed to determine the optimum and the overall runtime are used to identify the potential of the algorithms in comparison to currently used methods. All methods provide solutions for potential optima that are at least 99.8% accurate compared to the reference methods. The number of evaluations of the objective functions differs significantly but cannot be directly compared as only the SNOBFIT algorithm does stop when the found solution does not improve further, whereas the other algorithms use a predefined number of function evaluations. Therefore, SNOBFIT has the shortest runtime for both examples. For computationally expensive simulations, it is shown that parallelisation of the function evaluations (SNOBFIT and blackbox) and quantisation of the input variables (SNOBFIT) are essential for the algorithmic performance. For the gas turbine overspeed analysis, only SNOBFIT can compete with the reference procedure concerning the runtime. Further studies will have to investigate whether the quantisation of input variables can be applied to other algorithms and whether the BBO algorithms can outperform the reference methods for problems with a higher dimensionality