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Zur Stabilisierung der Konjunktur im Zuge der Covid-19-Krise hat die Bundesregierung Deutschlands mit der vom 01. Juli bis 31. Dezember 2020 eingeführten temporären Mehrwertsteuersenkung auf ein noch neuartiges konjunkturpolitisches Instrument zurückgegriffen. Dieses ist zentraler Teil eines mit 130 Milliarden dotierten Konjunkturpakets.
Ziel dieser Arbeit ist, die Wirksamkeit zentraler Elemente der Konjunkturpolitik anhand der damit verbundenen Anforderungen zu untersuchen und die Mehrwertsteuersenkung in diesem Kontext auf ihre Eignung zur Konjunkturstimulierung zu überprüfen. Zur empirischen Untersuchung wurden Experteninterviews mit Wirtschaftswissenschaftlern und betroffenen Verbänden durchgeführt. Die ersten richtungsweisenden Erkenntnisse aus den Interviews, Praxisbeispielen und bestehender Theorie zeigen, dass die Mehrwertsteuersenkung zwar zeitnah und temporär umgesetzt werden konnte, jedoch als wenig zielgerichtet und effektiv zu bewerten ist. Der von der Bundesregierung erhoffte Konjunktureffekt ist als gering zu beurteilen und kam Krisengewinnern stärker zu Gute als besonders betroffenen Branchen. Im Kontext der pandemiebedingten Krise wird zudem die grundsätzliche Wirksamkeit nachfrageorientierter Maßnahmen sowie die praktische Handhabung und zeitliche Koordinierung der Mehrwertsteuersenkung kritisch hinterfragt.
In diesem Beitrag werden Ergebnisse aus Befragungen der vergangenen insgesamt vier von Corona geprägten Semestern vorgestellt: Insgesamt knapp 3.800 Studierende gaben Auskunft darüber, wie sie die Online-Lehre erlebten – und welche Schlüsse für eine nachhaltige Verankerung von Online-Lehre an Hochschulen daraus gezogen werden können.
Einführung (Beispiel Destille)
1. RI-Diagramme ( Kennbuchstaben, Symbole, Beispiele)
2. Einführung in die Steuerung (Ablaufsteuerung, Graphen, Befehle)
3. Einführung in die Regelung 3.1. Regelkreis (Blockschaltbild, Regelstrecke, Regler, Rückführung) 3.2. 2-Punkt-Regler, Hysterese 3.3. 3-Punkt-Regler, Toleranzbereich 3.4. Regelschaltungen ( Einfachregelkreis, Aufschaltung, Kaskade, Mehrgrößenregelung) 3.5. Regelaufgaben
4. Bauteile eines Regelkreises 4.1. Messwerterfassung ( Sensoren, Messumformer, Bus, Trennverstärker) 4.2. Messwertaufzeichnung 4.3. Signalverarbeitung ( Regler, µ-Controller, SPS (speicherprogrammierte Steuerung), PC) 4.4. Aktoren ( Ventil, Klappe, Motor, Pumpe, Verdichter, Stellungsregler, S- und K-Algorithmus) 4.5. Regelstrecken ( 4 Grundtypen PT1, PTn, I, Itn)
5. Steuerung mit SPS 5.1. Einführung (Aufbau, Programmverarbeitung) 5.2. FUP-Programmierung (Logik, Flipflop, Timer, Taktkette, Melde-, Ausgabeteil, OB1) 5.3 Impuls, Zähler, Betriebsartenteil
6. Übertragungsglieder (Laplace-Transformation, Übertragungsfunktion, Ortskurve, Bode-Diagramm) 6.1. P-Glied (Verstärkung, Linearisierung) 6.2. PT1-Glied (DGL, Antwort, Identifikation) DT1-Glied (DGL, Antwort, Identifikation) I-Glied (DGL, Antwort, Identifikation) 6.3. Zusammengesetzte Übertragungsglieder PTn-Glied (DGL, Antwort, Identifikation) ITn-Glied (DGL, Antwort, Identifikation)
7. Kontinuierliche Regler 7.1. P-Regler(Regelabweichung, Proportionalbereich) 7.2. PID-Regler, PIDT1-Regler (DGL, Parameter) 7.3. Reglerauswahl, -einstellung (Ziegler-Nichols, Chien u.a.)
Anhang: Übungsblätter 1 + 2, Dictionary
Vergleicht man ein Automatisierungssystem mit dem menschlichen Körper, dann sind die Rechner (PC, SPS, Mikro-Controller) das Gehirn, die Signalleitungen die Nervenbahnen, die Sensoren die Augen und Ohren, die Aktoren die Muskeln, die Starkstromleitungen die Adern. Alle Teile sind wichtig und müssen zueinander passen.
Vergleich maschineller Lernalgorithmen in Anwendung auf die 3D-Gestenerkennung per Leap Motion
(2017)
Die Gestensteuerung ermöglicht eine intuitive sowie natürliche Interaktion zwischen Mensch und Maschine. Um die Bewegungen des Nutzers im dreidimensionalen Raum erkennen und klassifizieren zu können, sind Sensoren nötig, deren Signale es gilt zu verarbeiten. Diese Verarbeitung geschieht mittlerweile überwiegend durch Algorithmen des maschinellen Lernens, welche mit Hilfe von eingelernten Daten selbstständig Vorhersagen über neue Eingabesignale treffen können.
In dieser Arbeit werden die Eigenschaften und die damit zusammenhängende Erkennungsgenauigkeit solcher Algorithmen untersucht und verglichen. Dabei sollen die Support Vector Machine und das neuronale Netz berücksichtigt werden, welche mit Hilfe der Open Source Bibliotheken TensorFlow und scikit-learn implementiert wurden. Als Untersuchungsgegenstand dienen die Positionskoordinaten von insgesamt 350 dynamischen Gesten. Diese wurden mit dem Tiefenensor Leap Motion mittels einer eigens entwickelten Software aufgezeichnet und entsprechend vorverarbeitet. Auf diese Software, sowie den Prozess der Datensammlung, der Vorverarbeitung und letztendlich der Klassifizierung wird in der Arbeit ausführlicher eingegangen.
Die durchgeführten Tests zeigen, dass beide Algorithmen in der Lage waren eine Erkennungsgenauigkeit von bis zu 93,40% zu erreichen. Die Support Vector Machine schnitt durchschnittlich mit 87,15%, gegenüber dem neuronalen Netz mit 80,47%, besser ab.
Das stoffliche Recycling von Handwerkzeugen stellt eine Herausforderung dar. Hierzu ist eine Trennung der Werkstoffverbunde in ihre Einzelkomponenten erforderlich. Im Rahmen dieser Arbeit werden unterschiedliche mechanische, thermische und chemische Verfahren zusammengefasst, mit welchen dieses Ziel erreicht werden kann. Um den Produktionsprozess der Handwerkzeuge noch ressourcenschonender zu gestalten und die Verwendung von rohölbasierten Kunststoffen zu reduzieren, werden im zweiten Teil der Arbeit Biokunststoffalternativen identifiziert und hinsichtlich ihrer Eignung für die Produktion von Handwerkzeugen untersucht.
Using 15N‐Ammonium to Characterise and Map Potassium Binding Sites in Proteins by NMR Spectroscopy
(2014)
In der vorliegenden Masterarbeit wurden verschiedene Ansteuerungsstrategien für den Betrieb von dreiphasigen Active-Neutral-Point-Clamped- (ANPC) Mittelspannungs-Netzumrichtern mit Siliziumkarbid (SiC) Halbleiterschaltelementen untersucht. Durch die Vielzahl an aktiven Schaltelementen können bei der ANPC-Topologie zur Modellierung des gewünschten Ausgangssignals zahlreiche unterschiedliche Ansteuerungsstrategien eingesetzt werden. Je nach gewählter Ansteuerungsstrategie können so unter anderem die Faktoren Schalt- und Durchlassverluste, Wirkungsgrad, Verlustverteilung, Schalter- und Ausgangsschaltfrequenz, der Oberschwingungsanteil des Ausgangssignals, sowie die maximale Spannungsbelastung der Halbleiter beeinflusst werden.
Neben der elektrotechnischen Beschreibung der aktuell eingesetzten Umrichter-Technologien wurden in dieser Arbeit primär aus aktuellen Veröffentlichungen und Dissertationen verschiedene Möglichkeiten für die Ansteuerung von ANPC-Umrichter zusammengetragen und insgesamt sieben Sinus-Pulsweiten-Modulationsstrategien (S-PWM) im Detail untersucht. Hierbei wurde für jede vorgestellte Modulationsstrategie das Grundfunktionsprinzip aufgezeigt und analysiert, sowie die sich daraus ergebenden Vor- und Nachteile herausgearbeitet.
Anschließend wurden alle vorgestellten S-PWM-Strategien in der Schaltungssimulationssoftware PLECS implementiert und diese in verschiedenen Betriebszuständen simuliert. Die Simulation ergab, dass sich bei der ANPC-ALD-Strategie eine bestmögliche Verlustverteilung zwischen den Halbleiterelementen einstellt, bei der ANPC-OOZS-Strategie die geringsten Durchlassverluste entstehen und bei den Strategien ANPC-DF, -12, -R2:1 und -SSLD im Bereich der Nulldurchgänge des Ausgangssignals an den inneren Halbleitern kurzzeitige kritische Überspannungen auftreten. Bei den Strategien ANPC-11-Sync, -ALD und -OOZS treten dagegen keine Überspannungen an den Halbleitern auf.
Ausgehend von diesen Simulationsergebnissen wurden die Strategien ANPC-DF, -ALD und -OOZS für den potentiellen Einsatz in Mittelspannungsumrichtern ausgewählt, auf einem FPGA-Board implementiert und damit eine geeignete Niederspannungstestplattform in Betrieb genommen. Durch praktische Messungen auf dieser Testplattform konnten die Simulationsergebnisse in einem ersten Schritt verifiziert werden. Sowohl das erstellte Simulationsmodell als auch die in Betrieb genommene Testplattform können somit zukünftig für weitere Untersuchungen im Bereich der ANPC-Umrichter-Ansteuerungsstrategien eingesetzt werden.
Hubert Burda Media ist ein international agierendes Medienunternehmen, das unter anderem in den Segmenten Woman, Luxury Lifestyle, Living und Food aktiv ist. Das Unternehmen befindet sich auf Expansionskurs und ist dabei bestrebt, neben dem Ausbau weiterer Geschäftsfelder (z.B. Digital), sein Wachstumspotenzial durch Internationalisierungsaktivitäten bestehender Zeitschriftentitel in anderen Märkten auszuschöpfen.
Die Koch- und Genusszeitschrift SAVEURS wird vom Burda Verlag Editions Hubert Burda Media in Paris publiziert und wurde bereits in Russland und Deutschland lanciert. Nach der Einführung der Zeitschrift auf anderen Märkten außerhalb des Heimatmarktes, soll das Potential für eine erfolgreiche Einführung auf dem brasilianischen Markt untersucht werden.
Im Rahmen dieser Bachelorarbeit wird untersucht, ob kulturelle Faktoren einen Einfluss auf das Verhältnis zwischen in Deutschland lebenden türkischstämmigen Anwälten und Mandanten haben. Hierzu wird die ethnische Identität von Deutsch-Türken im Zusammenhang mit Generationsunterschieden untersucht. Zudem werden Akkulturationsmodelle, Kommunikationstheorien sowie Ziele und Möglichkeiten des ethnischen Marketings definiert.
Durch Anwendung qualitativer und quantitativer Forschungsmethoden werden jeweils aus Anwalts- und Mandantensicht die ethnische Identität sowie die für die Präferenz eines türkischstämmigen Anwalts relevanten Faktoren einzelner Einwanderergenerationen ermittelt.
Die Ergebnisse zeigen, dass die Anwalts-Mandanten-Beziehung stark von kulturellen Aspekten beeinflusst wird und dass Änderungen im anwaltlichen Ethno-Marketing notwendig sind, da diese nicht von türkischstämmigen Mandanten wahrgenommen werden.
Trends im Compilerbau
(2022)
Applications for the Internet of Things are becoming increasingly popular. Due to the large amount of available context data, such applications can be used effectively in many domains. By interlinking these data and analyzing them, it is possible to gather a lot of knowledge about a user. Therefore, these applications pose a threat to privacy. In this paper, we illustrate this threat by looking at a real-world application scenario. Current state of the art focuses on privacy mechanisms either for Smart Things or for big data processing systems. However, our studies show that for a comprehensive privacy protection a holistic view on these applications is required. Therefore, we describe how to combine two promising privacy approaches from both categories, namely AVARE and PATRON. Evaluation results confirm the thereby achieved synergy effects.
Die Firma TCS möchte einen Klebeprozess für die Tasten einer Klingenanlage automatisieren. Die Anlage hierzu soll, soweit möglich, selbst entwickelt und gefertigt werden. Besonders die Vorteile des 3D-Drucks und Entwicklertools wie Arduino sollen in dem Projekt genutzt werden und zu einer günstigen Lösung führen. Der erste Schritt in Richtung Automatisierung wird durch eine Zuführlösung ermöglicht, die in dieser Arbeit entwickelt, gefertigt und untersucht wird.