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    Pischelberger (Pichelberger, Pichlberger, Pischlberger, Bischelberger, Büschelberger, Bischberger),Friedrich

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    * 1741 Ort?, † 19.1.1813 Alsergrund (Wien IX). Kontrabassist, Pädagoge

    Arbeitsmarkt und Demographie

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    Im vorliegenden Beitrag werden die wechselseitigen Beziehungen von demographischenVeränderungen und Arbeitsmarktentwicklungen anhand eines Literaturüberblicks diskutiert.Insbesondere werden die Effekte von demographischen Strukturen und Prozessen aufdie Lohnstruktur und auf die Arbeitslosigkeit präsentiert, wobei sowohl Mikro- als auchMakroansätze diskutiert und die Implikationen der Bevölkerungsalterung für den Arbeitsmarktbesprochen werden. In Mikroansätzen werden z.B. altersspezifische Profile der Humankapitalbildungals optimale Lösung eines individuellen Entscheidungsproblems modelliert.Im Gegensatz dazu werden in Makroansätzen die Beziehung von Makrovariablen,z.B. Jugendarbeitslosigkeit und Besetzungsstärke der eigenen Kohorte, modelliert. Schließlichstellen wir verschiedene theoretische Perspektiven vor, welche Effekte arbeitsmarktrelevanterFaktoren auf die Fertilität untersuchen

    ITA-Dossier 59_Lernen aus der Pandemie.pdf

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    -> Die ÖAW hat eine Expert*innenbefragung zur gegenwärtigen Pandemie durchgeführt: Dabei ging es neben den kritischen Nebeneffekten auch um Chancen und Möglichkeiten für eine positive Veränderung.-> Rückmeldungen kamen aus allen Fachkulturen und von vier Kontinenten.-> Die Ergebnisse: Die Pandemie und der Umgang mit ihr hatten weitereichende Auswirkungen. Für viele ist es ein Aufruf zu einem wertebasierten Paradigmenwechsel in Produktion und Verbrauch, zu internationaler Zusammenarbeit und zur Erneuerung von Politik, Gesundheitswesen und Wissenschaft

    Titelei. Römische Historische Mitteilungen|Römische Historische Mitteilungen 63|

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    Graph Laplacian for image deblurring. ETNA - Electronic Transactions on Numerical Analysis

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    Image deblurring is a relevant problem in many fields of science and engineering. To solve this problem, many different approaches have been proposed, and, among the various methods, variational ones are extremely popular. These approaches substitute the original problem with a minimization problem where the functional is composed of two terms, a data fidelity term and a regularization term. In this paper we propose, in the classical non-negative constrained 2\ell^2-1\ell^1 minimization framework, the use of the graph Laplacian as regularization operator. Firstly, we describe how to construct the graph Laplacian from the observed noisy and blurred image. Once the graph Laplacian has been built, we efficiently solve the proposed minimization problem by splitting the convolution operator and the graph Laplacian by the Alternating Direction Multiplier Method (ADMM). Some selected numerical examples show the good performances of the proposed algorithm

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