Deutsch für Schülerinnen und Schüler mit Zuwanderungsgeschichte

Rund ein Drittel der Schüler:innen in Deutschland haben eine Zuwanderungsgeschichte (vgl. Statistisches Bundesamt 2022). Deshalb ist ein sprachbildender Unterricht, welcher sprachliches und fachliches Lernen systematisch verbindet, in allen Fächern und Schulformen essenziell und wurde 2009 gesetzlich in der Lehramtsausbildung verankert (vgl. LABG 2009). Dieser Sammelband stellt das Modul „Deutsch für Schülerinnen und Schüler mit Zuwanderungsgeschichte“ an der Universität Siegen vor, welches angehende Lehrkräfte ausbildet, um dieser Herausforderung professionell begegnen zu können. Dabei stellen (ehemalige) Dozierende, Lehrkräfte und Forschende aus den Bereichen Sprachbildung, Mehrsprachigkeit und Deutsch als Zweitsprache konkrete Umsetzungsvorschläge und Materialien für Seminare, theoretische Hintergründe, angeknüpfte Forschungsprojekte/-ergebnisse sowie einen vertiefenden Weiterbildungsstudiengang und ein vergleichbares Modul an der Universität zu Köln vor. Diese sollen u.a. Lehrende an Hochschulen, Lehrkräfte an allen Schulformen und in der Erwachsenenbildung sowie Forschende beim gemeinsamen Ziel, kulturelle und sprachliche Vielfalt als Bereicherung in der Gesellschaft umzusetzen, unterstützen

Transcriptomic analysis of intracellular RNA granules and small extracellular vesicles: Unmasking their overlap in a cell model of Huntington's disease

Finanziert aus dem DFG-geförderten Open-Access-Publikationsfonds der Universität Siegen für ZeitschriftenartikelHuntington's disease (HD) arises from the abnormal expansion of a CAG repeat in the HTT gene. The mutant CAG repeat triggers aberrant RNA-protein interactions and translates into toxic aggregate-prone polyglutamine protein. These aberrant RNA-protein ineractions also seed the formation of cytoplasmic liquid-like granules, such as stress granules. Emerging evidence demonstrates that granules formed via liquid-liquid phase separation can mature into gel-like inclusions that persist within the cell and may act as precursor to aggregates that occur in patients' tissue. Thus, deregulation of RNA granules is an important component of neurodegeneration. Interestingly, both the formation of intracellular membrane-less organelles like stress granules and the secretion of small extracellular vesicles (sEVs) increase upon stress and under disease conditions. sEVs are lipid membrane-bound particles that are secreted from all cell types and may participate in the spreading of misfolded proteins and aberrant RNA-protein complexes across the central nervous system in neurodegenerative diseases like HD. In this study, we performed a comparative transcriptomic analysis of sEVs and RNA granules in an HD model. RNA granules and sEVs were isolated from an inducible HD cell model. Both sEVs and RNA granules were isolated from induced (HD) and non-induced (control) cells and analyzed by RNA sequencing. Our comparative analysis between the transcriptomics data of HD RNA granules and sEVs showed that: (I) intracellular RNA granules and extracellular RNA vesicles share content, (II) several non-coding RNAs translocate to RNA granules, and (III) the composition of RNA granules and sEVs is affected in HD cells. Our data showing common transcripts in intracellular RNA granules and extracellular sEVs suggest that formation of RNA granules and sEV loading may be related. Moreover, we found a high abundance of lncRNAs in both control and HD samples, with several transcripts under REST regulation, highlighting their potential role in HD pathogenesis and selective incorporation into sEVs. The transcriptome cargo of RNA granules or sEVs may serve as a source for diagnostic strategies. For example, disease-specific RNA-signatures of sEVs can serve as biomarker of central nervous system diseases. Therefore, we compared our dataset to transcriptomic data from HD patient sEVs in blood. However, our data suggest that the cell-type specific signature of sEV-secreted RNAs as well as their high variability may make it difficult to detect these biomarkers in blood

Hin zu menschzentrierten, handlungsorientierten, erklärbaren KI-gestützten Systemen

Recently, the applications of complex artificial Intelligence (AI) models have increased exponentially in almost every sector due to the enormous advancement of computing power and the availability of high-quality annotated data for training complex machine learning (ML) models. Generally, AI models are very complex in structure, and they often need to learn thousands, even millions, of parameters in the training phase. Though the predictions are accurate, due to the complex decision-making process, the predictions from such AI models are not understandable to users. Hence, AI systems lack explainability, transparency, and trustworthiness in making the decision explainable to the users. AI models with such complexity are often referred to as black-box models. To interpret the black-box AI models, recently, there has been a high interest in the AI research community concentrating on extracting facts and rationale to explain the reasons behind the prediction and overall models' decision-making priorities. The field that practices interpreting complex AI models and explaining the predictions to uncover the reasons behind particular predictions is known as eXplainable Artificial Intelligence (XAI). Improvements in interpreting ML models have been evident in this decade. However, the current explainability techniques are helpful for AI practitioners in the way that they can employ explanations to debug and eventually improve the models' performance. However, the primary objective of XAI is to help laypeople understand the predictions by providing human-centric explanations, which will eventually increase transparency and trust and lead to faster AI adoption in real-world applications. A significant gap exists in achieving human-centered explainability for AI systems due to associated challenges, including user experience variability, context sensitivity, bias and data deficiency, and actionability. This dissertation aims to advocate the human-understandable explainability of AI-enabled systems and introduces explainable models in different real-world application scenarios. We strive to answer research questions, including i) How can we achieve high-performance ML models addressing technical challenges, including data imbalance, data inadequacy, and model bias? ii) How do explanations vary across different application contexts? iii) What underlying facts and rationale should be considered when explaining prediction for a given context? and iv) How could we achieve actionable explanations? We adopted an exploratory, experimental approach to answering these questions by conducting a wide range of experiments, introducing explainability techniques, and demonstrating explanations in three application areas: smart home, business, and natural language processing (NLP). After carefully selecting application scenarios considering the mentioned questions, this thesis proposed multiple high-performance ML models for energy demand forecasting, occupants' thermal comfort preference modeling, product backorder prediction, multi-class patent classification, and fake review identification. Then, it introduced explainability to provide comprehensible, actionable explanations so that users and stakeholders could understand the predictions and take necessary action accordingly. The results from a wide range of experiments demonstrated high performance compared to state-of-the-art methods. They provided explanations that capture relevant facts and rationale to make users understand the proposed ML models' predictions and overall priorities. The technical and empirical evaluation of the generated explanations for explainable AI-enabled systems highlighted what information needs to be considered and how they should be represented in explanations. The broad contribution of this thesis is three-fold: i) We achieved high-performance ML models in different application areas addressing the challenges, including data inadequacy and extreme imbalance; ii) With a wide range of experiments, this thesis gives a holistic conclusion on what facts and rationale should be employed in generating explanations for a given application context; iii) Lastly, this dissertation highlighted how we can achieve actionable explanations so that users can take necessary actions to earn more system efficiency in the given application context.In jüngster Zeit haben die Anwendungen komplexer Modelle der künstlichen Intelligenz (KI) in fast allen Bereichen exponentiell zugenommen. Grund dafür sind die enormen Fortschritte bei der Rechenleistung und die Verfügbarkeit hochwertiger kommentierter Daten für das Training komplexer Modelle des maschinellen Lernens (ML). Im Allgemeinen sind KI-Modelle sehr komplex aufgebaut und müssen in der Trainingsphase oft Tausende oder sogar Millionen von Parametern lernen. Obwohl die Vorhersagen genau sind, sind die Vorhersagen solcher KI-Modelle aufgrund des komplexen Entscheidungsfindungsprozesses für die Benutzer nicht verständlich. Daher mangelt es den KI-Systemen an Erklärbarkeit, Transparenz und Vertrauenswürdigkeit, wenn es darum geht, den Nutzern ihre Entscheidungen zu erklären. KI-Modelle mit einer solchen Komplexität werden oft als Black-Box-Modelle bezeichnet. Um die Blackbox-KI-Modelle zu interpretieren, hat sich die KI-Forschungsgemeinschaft in letzter Zeit stark auf die Extraktion von Fakten und Begründungen konzentriert, um die Gründe für die Vorhersage und die allgemeinen Entscheidungsprioritäten der Modelle zu erklären. Der Bereich, der sich mit der Interpretation komplexer KI-Modelle und der Erklärung der Vorhersagen befasst, um die Gründe für bestimmte Vorhersagen aufzudecken, wird als eXplainable Artificial Intelligence (XAI) bezeichnet. Verbesserungen bei der Interpretation von ML-Modellen sind in diesem Jahrzehnt offensichtlich geworden. Die derzeitigen Erklärungsmethoden sind jedoch für KI-Praktiker insofern hilfreich, als sie Erklärungen zur Fehlerbehebung und schließlich zur Verbesserung der Leistung der Modelle einsetzen können. Das Hauptziel von XAI besteht jedoch darin, Laien zu helfen, die Vorhersagen zu verstehen, indem menschenzentrierte Erklärungen geliefert werden, die letztendlich die Transparenz und das Vertrauen erhöhen und zu einer schnelleren Einführung von KI in realen Anwendungen führen. Bei der Erreichung einer menschenzentrierten Erklärbarkeit von KI-Systemen besteht eine erhebliche Lücke aufgrund der damit verbundenen Herausforderungen, wie z. B. Variabilität der Benutzererfahrung, Kontextsensitivität, Verzerrungen und Datenmangel sowie Handlungsfähigkeit. Diese Dissertation zielt darauf ab, die für den Menschen verständliche Erklärbarkeit von KI-gestützten Systemen zu fördern und stellt erklärbare Modelle in verschiedenen realen Anwendungsszenarien vor. Wir bemühen uns um die Beantwortung der folgenden Forschungsfragen: i) Wie können wir leistungsstarke ML-Modelle entwickeln, die technische Herausforderungen wie Datenungleichgewicht, unzureichende Daten und Modellverzerrungen bewältigen? ii) Wie unterscheiden sich Erklärungen in verschiedenen Anwendungskontexten? iii) Welche zugrundeliegenden Fakten und Überlegungen sollten bei der Erklärung von Vorhersagen in einem bestimmten Kontext berücksichtigt werden? und iv) Wie können wir handlungsfähige Erklärungen erreichen? Wir haben einen explorativen, experimentellen Ansatz zur Beantwortung dieser Fragen gewählt, indem wir eine Vielzahl von Experimenten durchgeführt, Erklärungsmethoden eingeführt und Erklärungen in drei Anwendungsbereichen demonstriert haben: Smart Home, Business und Natural Language Processing (NLP). Nach sorgfältiger Auswahl von Anwendungsszenarien unter Berücksichtigung der genannten Fragen wurden in dieser Arbeit mehrere leistungsstarke ML-Modelle für die Vorhersage des Energiebedarfs, die Modellierung der Präferenzen der Bewohner in Bezug auf den thermischen Komfort, die Vorhersage von Produktrückständen, die Klassifizierung von Patenten in mehreren Klassen und die Identifizierung gefälschter Bewertungen vorgeschlagen. Anschließend wurde die Erklärbarkeit eingeführt, um verständliche, umsetzbare Erklärungen zu liefern, damit Benutzer und Interessengruppen die Vorhersagen verstehen und die notwendigen Maßnahmen ergreifen können. Die Ergebnisse aus einer Vielzahl von Experimenten zeigten eine hohe Leistung im Vergleich zu modernen Methoden. Sie lieferten Erklärungen, die relevante Fakten und Begründungen enthalten, damit die Nutzer die Vorhersagen der vorgeschlagenen ML-Modelle und die allgemeinen Prioritäten verstehen. Die technische und empirische Evaluierung der generierten Erklärungen für erklärungsfähige KI-gestützte Systeme hat gezeigt, welche Informationen berücksichtigt werden müssen und wie sie in Erklärungen dargestellt werden sollten. Diese Arbeit leistet einen dreifachen Beitrag: i) Wir haben leistungsstarke ML-Modelle in verschiedenen Anwendungsbereichen entwickelt, die sich mit den Herausforderungen wie unzureichenden Daten und extremer Unausgewogenheit befassen. ii) Mit einem breiten Spektrum an Experimenten liefert diese Arbeit eine ganzheitliche Schlussfolgerung darüber, welche Fakten und Gründe bei der Erstellung von Erklärungen für einen bestimmten Anwendungskontext verwendet werden sollten. iii) Schließlich zeigt diese Dissertation auf, wie wir umsetzbare Erklärungen erreichen können, so dass Benutzer die notwendigen Maßnahmen ergreifen können, um mehr Systemeffizienz im jeweiligen Anwendungskontext zu erzielen

Trump, populism, and social media

This essay explores Donald Trump’s political communication as a paradigmatic shift toward media-driven populism. Focusing on Twitter, it examines how Trump bypassed traditional institutional channels, using social media for direct and polarizing engagement. Drawing on thinkers like Habermas, Luhmann, and Schmitt, the article argues that Trump’s strategy reflects a logic of “occasio” rather than “causa”: seizing moments for maximum visibility rather than pursuing consistent policy. Popularity—measured through likes, retweets, and reactions—becomes the sole currency of political legitimacy. The study challenges conventional distinctions between supporters and critics, showing how both contribute to Trump’s media presence. It concludes that Trump’s approach marks a lasting transformation of the public sphere: from deliberative reason to disruption, affect, and spectacle.Dieser Essay untersucht Donald Trumps politische Kommunikation als Ausdruck eines mediengetriebenen Populismus. Im Mittelpunkt steht seine Nutzung von Twitter, über das er etablierte institutionelle Kanäle umgeht und stattdessen auf direkte, polarisierende Kommunikation setzt. In Auseinandersetzung mit Denkern wie Habermas, Luhmann und Schmitt zeigt der Beitrag, dass Trumps Strategie weniger auf konsistenter Sachpolitik („Causa“) beruht, sondern vielmehr einer Logik der „Occasio“ folgt – dem Ergreifen günstiger Gelegenheiten zur Maximierung öffentlicher Aufmerksamkeit. Politische Legitimität bemisst sich dabei allein an Popularität, gemessen in Likes, Retweets und Reaktionen. Der Beitrag hinterfragt die übliche Trennung zwischen Anhängern und Gegnern, indem er zeigt, wie beide Lager Trumps mediale Präsenz verstärken. Es wird deutlich: Trumps Kommunikationsstil steht für eine tiefgreifende Transformation der Öffentlichkeit – weg von rationaler Auseinandersetzung hin zu Disruption, Affekt und Spektakel

Sensory Practices in the Smart Home. Findings and Methodological Reflections from an Interdisciplinary Pilot Study

Das Working Paper präsentiert als Proof of Concept erste Ergebnisse einer interdisziplinären Pilotstudie, die mit Methoden der soziologischen und linguistischen Medienforschung der Frage nachgeht, wie sich alltägliche Haushaltspraktiken mit intelligenten, sensorbasierten Medientechnologien, die als multimodale Interaktionen beobachtet werden können, darstellen und verändern. Im Kontext des Projekts „B06 – Un-/erbetene Beobachtung in Interaktion: Smart Environments, Sprache, Körper und Sinne in Privathaushalten“ im Sonderforschungsbereich (SFB) „Medien der Kooperation“ wird die Domestizierung smarter Technologien als ein Fall der kooperativen Produktion von Medien und Daten – mit und ohne Konsens (Star und Griesemer 1989) – erforscht. Der Fokus der vorgestellten Pilotstudie liegt auf Mensch-Maschine-Kooperationen, bei denen eine mehr und minder bemerkte Erfassung von Verhaltens- und Umweltdaten durch Sensoren zur halbautomatischen Gestaltung von Haushaltsökologien und -prozessen beiträgt. Wir rekonstruieren und untersuchen Formen der Interaktion bzw. Kommunikation mit Interfaces dieser modernen Technologien und die sensorischen Orientierungen sowie körperlichen Praktiken der Nutzer*innen. Weiterhin von Interesse sind die räumlichen und materiellen Anordnungen, die für das soziale und kommunikative Arrangement sowie die Zweckmäßigkeit und Zielgerichtetheit des soziotechnischen Handelns mit den Geräten wesentlich sind. In dem vorliegenden Working Paper präsentieren wir explorative mediensoziologische und medienlinguistische Analysen einer mit smarten Geräten ausgestatteten Wohnumgebung sowie exemplarisch des Umgangs mit zwei Geräten: einem Amazon Echo Show (10. Gen.), das ist ein sich drehender Smart Speaker mit Voice User Interface, Kamera, Display, Video-/Touch Screen und kamerabasierter Bewegungserkennung, sowie einem smarten AirFryer, das ist eine Heißluftfritteuse mit Internetverbindung. Die Untersuchung zeigt, dass die Nutzer*innen mit ihrem menschlichen Sensorium, d.h. sowohl sozial-kognitiv als auch leiblich-körperlich, in die Mensch-Maschine-Interaktion eingebunden und in situ herausgefordert sind, verschiedene Entscheidungen zu treffen.The working paper presents, as a proof of concept, initial findings from an interdisciplinary pilot study that employs methods from sociological and linguistic media research to investigate how everyday household practices are represented and transformed through smart, sensor-based media technologies, which can be observed as multimodal interactions. Within the framework of the project “B06 – Un-/Desired Observation in Interaction: Smart Environments, Language, Body, and Senses in Private Households” in the Collaborative Research Center “Media of Cooperation”, the domestication of smart technologies is examined as a case of the cooperative production of media and data—both with and without consent (Star and Griesemer 1989).The focus of the presented pilot study is on human-machine cooperation, in which the more or less noticeable capture of behavioral and environmental data by sensors contributes to the semi-automated shaping of household ecologies and processes. We reconstruct and analyze forms of interaction and communication with interfaces of these modern technologies, as well as the sensory orientations and bodily practices of users. Furthermore, we examine the spatial and material arrangements that are essential for the social and communicative organization, as well as the purposiveness and goal-directedness of socio-technical actions involving these devices. We present exploratory media-sociological and media-linguistic analyses of a living environment equipped with smart devices, exemplified by two specific devices: an Amazon Echo Show (10th gen.), a ‘rotating’ smart speaker with a voice user interface, camera, display, video/touch screen, and camera-based motion detection, and a smart, internet-connected air fryer. The study demonstrates that users are embedded in human-machine interaction through their human sensorium—both socio-cognitively and physically—and are challenged in situ to make various decisions

Radio-frequency controlled quantum information processing using a microstructured Paul trap with integrated solenoid structures

Ein Quantencomputer bietet sowohl das Potential, bestimmte Problemstellungen effizienter zu lösen als jeder klassische Computer, als auch Beiträge zu Fragestellungen aus dem nahezu gesamten Spektrum physikalischer Forschung und darüber hinaus durch Quantensimulationen zu leisten. Eine der bisher am weitesten entwickelten Möglichkeiten zu seiner Realisierung stellen in einer Paul-Falle gespeicherte ultrakalte Ionen dar. Die wesentliche Herausforderung stellt hier, wie auch bei allen anderen physikalischen Implementierungsmethoden, die Entwicklung eines Gesamtsystems dar, das zu einem Quantencomputer skaliert werden kann, der imstande ist, Probleme von praktischer Relevanz zu lösen. Diese Dissertation schließt sich den Bestrebungen Technologien für die Realisierung eines skalierbaren ionenbasierten Quantencomputers zu entwicklen an. Es wird ein optisches Verfahren zur präzisen Bestimmung der Position gespeicherter Ionen auf Basis von Fluoreszenzlicht vorgestellt, das es erlaubt eine Lokalisierung in allen drei Raumrichtungen mit einer Genauigkeit weit unterhalb der Wellenlänge der Ionenfluoreszenz vorzunehmen. Dieses Verfahren ermöglicht die Entwicklung einer neuartigen Methode zur Minimierung unerwünschter Mikrobewegung gespeicherter Ionen. Die Methode basiert auf der Analyse von Ionentrajektorien, die durch gezielte Manipulation des speichernden Potentials einer Ionenfalle erzeugt werden und ist insbesondere zur Verwendung mit ausgedehnten, planaren Fallenchips geeignet, da sie unabhängig von der Propagationsrichtung des verwendeten Laserlichts ist. Desweiteren wird eine Methode entwickelt um ein gespeichertes Ion als hochsensitiven Kraftsensor einzusetzen, der es ermöglicht Kräfte im Bereich von Yoctonewton nachweisen zu können. Diese basiert ebenfalls auf der optischen Positionsbestimmung und erfordert zusätzlich lediglich Kenntnis über das speichernde Potential. Die Methode ist hochkompatibel mit miniaturisierten und stark integrierten Ionenfallen und bietet sich somit für dem Einsatz in der Präzisionsmetrologie an. Der Verwendung von Magnetfeldgradienten ermöglicht die Manipulation einzelner Qubits und die Realisierung von Mehr-Qubit-Gattern allein durch Hochfrequenzsignale. Dies stellt aufgrund deren hohen Integrierbarkeit eine potentielle Schlüsseltechnologie zur Skalierung ionenbasierter Quantencomputer dar. Diese Arbeit erweitert die Funktionalität einer mikrostrukturierten Ionenfalle mit integrierten Spulenstrukturen um einen dynamisch steuerbaren Magnetfeldgradienten. Die erzeugten Gradienten können statisch oder oszillierend sein und auf Zeitskalen im Mikrosekundenbereich variiert werden. Oszillierende Magnetfeldgradienten ermöglichen die Beschleunigung von Mehr-Qubit-Gattern sowie die Erzeugung maßgeschneiderter temporärer Kopplungsmuster zwischen Qubits. Der neu geschaffene Freiheitsgrad einer dynamischen Kontrolle des Gradienten wird verwendet um eine optimierte Qubit-Adressierung im Frequenzraum zu demonstrieren.A quantum computer offers both the potential to solve certain problems more efficiently than any classical computer and to contribute to questions across practically the entire spectrum of physical research, as well as beyond, through quantum simulations. One of the most advanced approaches to realizing a quantum computer to date is based on ultracold ions trapped in a Paul trap. The main challenge here, as with all other physical implementation methods, lies in the development of a complete system that can be scaled into a quantum computer capable of solving problems of practical relevance. This dissertation contributes to the efforts to develop technologies for the realization of a scalable ion-based quantum computer. An optical method for the precise determination of the position of trapped ions based on fluorescence light is presented, which allows localization in all three spatial dimensions with an accuracy well below the wavelength of the ion fluorescence. This method enables the development of a novel approach to minimizing undesired micromotion of trapped ions. The approach is based on the analysis of ion trajectories generated by deliberate manipulation of the trapping potential of an ion trap and is particularly suitable for use with extended, planar trap chips, as it is independent of the propagation direction of the laser light used. Furthermore, a method is developed to use a trapped ion as a highly sensitive force sensor, capable of detecting forces in the yoctonewton range. This method is also based on optical position determination and requires only knowledge of the trapping potential in addition. It is highly compatible with miniaturized and highly integrated ion traps, making it suitable for applications in precision metrology. The use of magnetic field gradients enables the manipulation of individual qubits and the realization of multi-qubit gates solely through radiofrequency signals. Due to their high integrability, this represents a potential key technology for scaling ion-based quantum computers. Thiswork extends the functionality of a microstructured ion trap with integrated solenoid structures to include a dynamically controllable magnetic field gradient. The generated gradients can be static or oscillating and can be varied on timescales in the microsecond range. Oscillating magnetic field gradients enable the acceleration of multiqubit gates as well as the creation of customized, temporary coupling patterns between qubits. The newly created degree of freedom provided by dynamic gradient control is used to demonstrate optimized qubit addressing in the frequency domain

Über den Entwurf und die Simulation neuartiger Vertikalachsenturbinen

This dissertation provides a comprehensive investigation and advancement of methods for the design of vertical axis turbines (VAT), focusing on novel concepts and advanced simulation techniques. The starting point is a detailed analysis of the Kirsten-Boeing turbine, an almost unknown design from the 1920s characterized by a combination of lift- and drag-driven rotor features. Despite its unique operational flexibility, this turbine poses a major challenge in terms of efficiency and modeling complexity. To overcome these challenges, a new tool, the Actuator Surface Model (ASM), is developed based on the Navier-Stokes equations and blade element methods. This tool bridges the gap between high-resolution computational fluid dynamics (CFD) and simpler momentum models and enables near real-time simulations of VATs. Further progress in the work includes the development of a neural network based dynamic stall model that is integrated into the ASM to improve the prediction accuracy of turbine performance under different operating conditions. Based on these tools, a new turbine design, the Linear Turbine, is being developed and tested. This design adds linear sections to the classic Darrieus turbine scheme and achieves an efficiency of about 42% in field tests, which is a significant increase over the first prototypes and shows the potential for efficient kinetic energy conversion in free-flowing waters. This cumulative work documents the development from the Kirsten-Boeing turbine to the Linear Turbine and illustrates the synergy between scientific research, methodical development and practical engineering work in the field of hydropower. Each turbine is not just a theoretical concept, but a hand-made technical solution that has been tested and validated under real conditions. The knowledge gained from each development step reflects the overarching goal of increasing efficiency, minimizing environmental impact and exploiting the full potential of hydropower.Diese Dissertation bietet eine umfassende Untersuchung und Weiterentwicklung der Methoden für die Auslegung von Vertikalachsenturbinen (VAT), wobei der Schwerpunkt auf neuartigen Konzepten und fortschrittlichen Simulationstechniken liegt. Ausgangspunkt ist eine detaillierte Analyse der Kirsten-Boeing-Turbine, einem nahezu unbekannten Design aus den 1920er Jahren, das durch eine Kombination aus Auftriebsund Widerstandsläufer-Eigenschaften gekennzeichnet ist. Trotz der einzigartigen Betriebsflexibilität stellt diese Turbine eine große Herausforderung in Bezug auf Effizienz und Modellierungskomplexität dar. Zur Bewältigung dieser Herausforderungen wird ein neues Werkzeug, das Actuator-Surface-Model (ASM), entwickelt, das auf den Navier-Stokes-Gleichungen und Blattelementmethoden basiert. Dieses Werkzeug schließt die Lücke zwischen hochauflösender Strömungssumulation (CFD) und einfacheren Impulsmodellen und ermöglicht nahezu Echtzeitsimulationen von VATs. Weitere Fortschritte in der Arbeit umfassen die Entwicklung eines auf Neuronalen Netzen basierenden dynamischen Strömungsabriss-Modells, das in das ASM integriert wird, um die Vorhersagegenauigkeit der Turbinenleistung unter verschiedenen Betriebsbedingungen zu verbessern. Aufbauend auf diesen Werkzeugen wird ein neues Turbinendesign, die Linearturbine, entwickelt und getestet. Dieses Design erweitert den klassischen Aufbau der Darrieus-Turbine um lineare Abschnitte und erreicht eine Effizienz von etwa 42% im Feldversuch, was eine signifikante Steigerung gegenüber den ersten Prototypen darstellt und das Potenzial für eine effiziente kinetische Energieumwandlung in frei fließenden Gewässern zeigt. Diese kumulative Arbeit dokumentiert die Entwicklung von der Kirsten-Boeing-Turbine bis hin zur Linearturbine und veranschaulicht die Synergie zwischen wissenschaftlicher Forschung, methodischer Entwicklung und praktischer Ingenieursarbeit im Bereich der Wasserkraft. Jede Turbine stellt dabei nicht nur ein theoretisches Konstrukt dar, sondern eine handgefertigte, technische Lösung, die unter realen Bedingungen getestet und validiert wurde. Die gewonnenen Erkenntnisse aus jedem Entwicklungsschritt spiegeln das übergeordnete Ziel wider, die Effizienz zu steigern, die Umweltbelastung zu minimieren und das volle Potenzial der Wasserkraft auszuschöpfen

Rolle des öffentlichen Raums in der deliberativen öffentlichen Sphäre: Der Fall Indien

This thesis examines the role of public space in the functioning of the public sphere within deliberative democracy, with a special focus on the Indian context. While much of the existing literature on deliberative democracy elaborates on its social requirements – the public sphere, its physical requirements – public space, have been largely overlooked. The contemporary public sphere primarily operates in a virtual environment through print and electronic media technologies in an increasingly globalized and virtually interconnected world. Despite its predominantly virtual existence, physical places that facilitate in-person deliberations still form a crucial aspect of a functioning public sphere. Academic scholarship on the topic undermines the physical needs of deliberative democracy. The thesis addresses this gap by analyzing how public spaces facilitate deliberative processes in this model of democracy and fulfill the limitations of the bourgeois public sphere and deliberative democracy. The thesis employs the methodology of rational reconstruction conceptualized by Jürgen Habermas (1989). This approach combines theoretical frameworks with empirical research by using the literature review method that sources data from books, journal articles, legal documents, and government websites. Drawing on the theoretical concepts of deliberative democracy, the public sphere, and public space, the study investigates how these elements interconnect and contribute to the workings of deliberative democracy. The empirical analysis of the Indian case illustrates the extent to which these Western theoretical frameworks remain applicable within the context of a developing country of the Global South. In particular, the thesis examines the case of India’s Right to Information (RTI) anti-corruption grassroots social movement, which spanned across a period of 17 years from 1989 to 2005. During this movement, key actors extensively utilized public spaces to facilitate deliberative democratic processes and promote the public demand for transparent and accountable state governance, highlighting the significant role of physical places in operationalizing deliberative democracy at a grassroots level. The thesis provides a comprehensive understanding of the relationship between the public sphere and public space within deliberative democracy. It concludes that accessible physical places are a vital component of an inclusive and participatory public sphere, which is necessary for fostering a healthy deliberative democracy.Diese Arbeit untersucht die Rolle des öffentlichen Raums für das Funktionieren der Öffentlichkeit innerhalb der deliberativen Demokratie, mit besonderem Schwerpunkt auf dem indischen Kontext. Während ein Großteil der vorhandenen Literatur zur deliberativen Demokratie auf ihre sozialen Anforderungen eingeht – die Öffentlichkeit, ihre physischen Anforderungen – wurde der öffentliche Raum weitgehend übersehen. Die zeitgenössische Öffentlichkeit agiert in einer zunehmend globalisierten und virtuell vernetzten Welt hauptsächlich in einer virtuellen Umgebung durch Print- und elektronische Medientechnologien. Trotz ihrer überwiegend virtuellen Existenz bilden physische Orte, die persönliche Beratungen ermöglichen, nach wie vor einen entscheidenden Aspekt einer funktionierenden Öffentlichkeit. Die akademische Forschung zu diesem Thema untergräbt die physischen Bedürfnisse der deliberativen Demokratie. Die Dissertation befasst sich mit dieser Lücke, indem sie analysiert, wie öffentliche Räume deliberative Prozesse in diesem Demokratiemodell erleichtern und die Grenzen der bürgerlichen Öffentlichkeit und der deliberativen Demokratie erfüllen. Die Dissertation verwendet die von Jürgen Habermas (1989) konzipierte Methodik der rationalen Rekonstruktion. Dieser Ansatz kombiniert theoretische Rahmenkonzepte mit empirischer Forschung, indem er die Methode der Literaturrecherche verwendet, die Daten aus Büchern, Zeitschriftenartikeln, Rechtsdokumenten und Regierungswebsites heranzieht. Ausgehend von den theoretischen Konzepten der deliberativen Demokratie, der Öffentlichkeit und des öffentlichen Raums untersucht die Studie, wie diese Elemente miteinander verbunden sind und zur Funktionsweise der deliberativen Demokratie beitragen. Die empirische Analyse des indischen Falls veranschaulicht, inwieweit diese westlichen theoretischen Rahmenbedingungen im Kontext eines Entwicklungslandes des globalen Südens anwendbar bleiben. Insbesondere untersucht die Dissertation den Fall der indischen Anti-Korruptions-Basisbewegung Right to Information (RTI), die sich über einen Zeitraum von 17 Jahren von 1989 bis 2005 erstreckte. Während dieser Bewegung nutzten die Hauptakteure öffentliche Räume ausgiebig, um deliberative demokratische Prozesse zu ermöglichen und die öffentliche Forderung nach einer transparenten und rechenschaftspflichtigen Staatsführung zu fördern, was die bedeutende Rolle physischer Orte bei der Umsetzung der deliberativen Demokratie auf Graswurzelebene hervorhebt. Die Dissertation vermittelt ein umfassendes Verständnis der Beziehung zwischen dem öffentlichen Raum und dem öffentlichen Raum innerhalb der deliberativen Demokratie. Sie kommt zu dem Schluss, dass zugängliche physische Orte ein wesentlicher Bestandteil eines integrativen und partizipativen öffentlichen Raums sind, der für die Förderung einer gesunden deliberativen Demokratie notwendig ist

Synchronisierung der Auftragskommissionierung

Durch die Zunahme des Onlinehandels in den letzten Jahrzehnten operieren insbesondere Verteilzentren in den Lieferketten großer Versandhändler zunehmend nach dem „Parts-to-Picker“-Paradigma: Lagerbehälter (z. B. Regale), die angeforderte Artikel enthalten, werden automatisch zu Kommissionierstationen transportiert. Dadurch werden unproduktive Laufwege der Lagermitarbeiter wie in konventionellen Lagern („Picker-to-Parts“) vermieden. Die Arbeiter verbleiben stattdessen an den Stationen, um sich ausschließlich auf das Kommissionieren und Verpacken der Kundenaufträge zu konzentrieren. Der Transport der Lagerbehälter erfolgt entweder durch autonome mobile Roboter (i. d. R. flurgebundene Fahrzeuge) oder die Kommissionierstationen sind direkt an ein automatisches Lager- und Bereitstellungssystem angebunden. Um die Kommissionierung in einem solchen Warenlager zu optimieren, müssen an den Kommissionierstationen eingehende Lagerbehälter mit den ausgehenden Kundenaufträgen koordiniert (d. h. synchronisiert) werden, um so die Durchsatz zu erhöhen und das Lager- und Bereitstellungssystem zu entlasten. Abhängig von der (technischen) Ausstattung der Kommissionierstationen, der Lagerhaltungspolitik und der Zusammensetzung der Kundenaufträge ergeben sich eine Reihe leicht unterschiedlicher Synchronisationsprobleme. Aus Sicht des Operations Research sind diese Synchronisationsprobleme gekennzeichnet durch die Verknüpfung von Elementen bekannter kombinatorischer Optimierungsprobleme: Mengenüberdeckung („set cover“), die optimale Zusammenstellung von Aufträgen („order batching“) und die Sequenzierung (von Lagerbehältern und Aufträgen). Wir analysieren die Komplexität verschiedener Synchronisationsprobleme, entwickeln und evaluieren geeignete exakte und heuristische Lösungsansätze zur Optimierung der Auftragskommissionierung (schwerpunktmäßig für die Anwendung in sogenannten Robotic Mobile Fulfillment Systems) und präsentieren betriebswirtschaftliche Erkenntnisse für Praktiker.Due to the increase in online retail in recent decades, distribution centers in the supply chains of large e-commerce companies in particular are increasingly operating according to the “parts-to-picker” paradigm: storage bins (e.g., shelves) containing requested items are automatically transported to picking stations. This eliminates unproductive walking distances for warehouse employees, as is the case in conventional warehouses (“picker-to-parts”). Instead, workers remain at the stations to focus exclusively on picking and packing of customer orders. The storage bins are transported either by autonomous mobile robots (usually floor-bound vehicles) or the picking stations are directly connected to an automatic storage and retrieval system. To optimize picking in such a warehouse, incoming storage bins must be coordinated (i.e., synchronized) with outgoing customer orders at the picking stations in order to increase throughput and to reduce the load on the automatic storage and retrieval system. Depending on the (technical) equipment of the picking stations, the storage policy, and the composition of the customer orders, a number of slightly different synchronization problems arise. From an operations research perspective, these synchronization problems are characterized by the combination of elements of known combinatorial optimization problems: set covering, optimal order batching, and sequencing (of storage bins and orders). We analyze the computational complexity of various synchronization problems, develop and evaluate suitable exact and heuristic solution approaches for optimizing order picking (with a focus on application in robotic mobile fulfillment systems), and present business insights for practitioners

Career service papers - csp 22/2025

Themen der aktuellen csp sind die Steigerung des Karriereanpassungsvermögens und der Beschäftigungsfähigkeit durch kurze Interventionen, die Auseinandersetzung mit der Frage, wie Emotionen Studierenden helfen Gelerntes längerfristig verfügbar zu halten, und ein Interview über Erfahrungen, Perspektiven und Einschätzungen zur Beziehung von Künstlicher Intelligenz und dem Berufsfeld Journalismus. Artikelübersicht: Ute-Christine Klehe, Anna van der Horst, Gloria Willhardt, Annika Greinert: Effektiv und (dank train-the-trainer) effizient: Eine kurze Intervention zur Steigerung von Karriereanpassungsvermögen und Beschäftigungsfähigkeit Studierender Andrea Schröder: Stolz, Freude, Wut oder Langeweile – Können Emotionen unseren Studierenden helfen, Gelerntes längerfristig abzurufen? Dorothee Wiegand, Marcellus Menke: Künstliche Intelligenz und Journalismus. Erfahrungen, Perspektiven und Einschätzunge