Medien-Kompetenz-Wert

Die vorliegende Dissertation setzt sich mit dem Medienkompetenzwert des öffentlichen Rundfunks auseinander. Der theoretische Rahmen hierfür liefert der Public-Value-Ansatz. Auf dessen Grundlagen untersucht die Arbeit die Bewertungsprozesse in einer erweiterten Autorisierungsumgebung und hebt konkrete meritorische Bedürfnisse hervor, die verschiedene Stakeholder mit dem Auftrag des öffentlichen Rundfunks verbinden. Der empirische Fokus der Arbeit liegt auf ZDFs Online-Angebot für Kinder und Jugendliche mit einem Hauptaugenmerk auf die Bewertungsprozesse, die seine Autorisierungsebenen prägen. Die deliberative Aufarbeitung solcher reflektierter Bewertungsprozesse – so die normative Schussfolgerung der Arbeit - ermöglicht eine dynamische Erfassung vom Medienkompetenzwert öffentlich-rechtlicher Online-Angebote, und bietet eine demokratisch belastbare Legitimationsgrundlage für die Auftragskonkretisierung des öffentlichen Rundfunks in einer post-digitalen Gesellschaft

Electrolysis investigation and downstream process development for efficient electrochemical carbon dioxide reduction to commodity chemicals

Diese Dissertation befasst sich mit dem Verhalten von Elektrolytlösungen in einem Elektrolyseur zur CO$_2$-Reduktion. Es wurde die elektrische Leitfähigkeit von 164 organischen und wässrigen Elektrolyten untersucht. Außerdem wurde das Phasenverhalten und die elektrische Leitfähigkeit von Elektrolytlösungen in einer komprimierten CO$_2$-Atmosphäre gemessen und modelliert, um die Bedingungen im CO$_2$-Elektrolyseur zu simulieren. Des Weiteren wurde eine techno-ökonomische Bewertung der Durchflusszelle und Zero-Gap-Zelle durchgeführt. Es zeigte sich, dass Durchflusszellen einen erhöhten elektrischen Widerstand und einen größeren Trennaufwand aufweisen, wenn sich flüssige Produkte im Katholyten ansammeln. Darüber hinaus wurde ein Downstream-Prozess entwickelt und techno-ökonomisch bewertet. Die Rückgewinnung des nicht umgesetzten CO$_2$ verursachte die höchsten Kosten. Weiterhin wurde eine kostenoptimale Stromdichte ermittelt, die von finanziellen, zeitlichen und technischen Faktoren abhängt

Prävalenz von Knochenmarködem und Synovitis in Magnetresonanztomographie-Untersuchungen der Halswirbelsäule bei Patienten mit rheumatoider Arthritis und radiographischer axialer Spondyloarthritis mit Schmerzen im Bereich der Halswirbelsäule

Schmerzen in der HWS können bei RA- oder r-axSpA-Patienten Ausdruck entzündlicher Prozesse sein, die mittels MRT erkannt werden und eine Therapieanpassung erforderlich machen. Ziel war es, entzündliche Veränderungen (Knochenmarködeme, Synovialitiden, Erosionen) in KM-verstärkten MRTs bei RA- und r-axSpA-Patienten mit HWS-Schmerzen zu vergleichen. 107 Patienten (59 RA, 48 r-axSpA) wurden eingeschlossen. Die Schmerzintensität wurde mithilfe des Northwick Park Fragebogens (NPQ) und einer numerischen Ratingskala (NRS) erfasst. Zwei erfahrene, verblindete Reader analysierten die MRTs unabhängig, ein Dritter entschied bei Uneinigkeit. KMÖ traten häufiger bei r-axSpA, Synovialitiden bei RA auf (p<0,001). R-axSpA zeigte häufiger KMÖ an Wirbelkörperecken, Facettengelenken und im Processus spinosus, RA mehr Entzündungen kraniozervikal. RA-Patienten berichteten zudem eine höhere Schmerzintensität im NRS. Beide Erkrankungen betreffen obere wie untere HWS, jedoch unterschiedlich häufig

Mikrostrukturelle und mikromechanische Untersuchungen zur Rolle von Kristalldefekten in einkristallinen Nickel-Basis Superlegierungen

Die vorliegende Arbeit untersucht die Kristallmosaizität (KM) von einkristallinen Nickel-Basis-Superlegierungen, die durch verschiedene Herstellungsbedingungen beeinflusst wird, sowie den Einfluss von Mikrostrukturdefekten auf die mikromechanischen Eigenschaften. Die Auswirkungen zweier Herstellungsverfahren wurden mittels Laue- und RVB-EBSD-Technik sowie orientierungsabbildender tomographischer Analyse untersucht. Impfkristall-Einkristalle zeigten anfangs deutliche KM bei geringer Fehlorientierung, während Kornselektor-Einkristalle trotz höherer Fehlorientierung kaum KM zeigten. Bei beiden Verfahren nimmt die KM mit der Erstarrung zu. Zur Untersuchung kleinskaliger Defekte wurde eine eigens entwickelte fokussierte Ionenstrahl-basierte Mikrobiegebalken-Technik in Kombination mit in-situ Nanoindentation eingesetzt. Grobe $\gamma$’-Ausscheidungen zeigten ein duktiles Verformungsverhalten, während Mikrobiegebalken mit Kleinwinkelkorngrenzen eine geringere Fließspannung und Steifigkeit aufwiesen

Multi-milliwatt average power two-color air-plasma terahertz source at 100 kHz repetition rate

Ultrafast THz transients with large spectral bandwidths are commonly generated in the two-color air-plasma scheme, typically driven by high-pulse-energy laser sources, operating at low repetition rates up to a few kHz. The low repetition rate of these sources is a strong limiting factor to reaching high dynamic ranges in measurements involving long integration times or multi-dimensional scans. The advent of high-power Yb-based laser sources in combination with nonlinear temporal compression schemes opens the door to air-plasma THz sources at significantly higher repetition rates up to hundreds of kHz and beyond. In this study, we investigate for the first time repetition rate scaling in the two-color filament plasma scheme at repetition rates ranging from 1 kHz up to 100 kHz. We study the influence of repetition rate on THz yield and observe a correlation between the decrease of the optical-to-THz conversion efficiency and the gas density depletion in the filamentation region that we measure using interferometry. The experimentally observed optical-to-THz conversion efficiencies are in approximate agreement with a simple one-dimensional photocurrent model we developed. These findings set the foundation for future repetition rate scaling experiments towards the MHz region, using the broadband and affordable two-color air-plasma scheme. At 100 kHz, we generate THz radiation with a maximum average power of 2.8 mW and peak electric fields reaching 165 kV/cm. Using electro-optic sampling, we detect frequencies up to 23 THz, showing the broadband nature of the source. This source is a promising alternative both for future linear and nonlinear ultra-broadband spectroscopic investigations at greatly accelerated measurement times

Dynamic camera planning for robot-integrated manufacturing processes using a UAV

The optimal viewpoint for monitoring robotic production processes is crucial for maintenance, inspection, and error handling, especially in large-scale production facilities, as it maximizes visual information. This paper presents a method for dynamic camera planning using an Unmanned Aerial Vehicle (UAV), enabling collision-free operation and measurable, high perspective coverage for a user-defined Region of Interest (ROI). Therefore, optimal viewpoints are searched with a greedy search algorithm and a decision for the optimal viewpoint is derived. The method is implemented within a simulation framework in Unity and evaluated in a robotic palletizing application. Results show that the use of a UAV as dynamic camera achieves up to twice the perspective coverage during continuous flight compared to the current capabilities of static cameras

Interlaboratory testing of thermal properties at ambient pressure on reference samples and core samples from the COSC-1 scientific drill hole, central Sweden

We conducted comparative measurements of thermal properties of samples from nine cores of the ICDP COSC-1 borehole and four widely used rock references, using a steady-state and a transient divided-bar device, a transient plane source device, a modified Ångström device, as well as two optical thermal conductivity scanners. In addition, a caloric method provided benchmark values for specific heat capacity. A complementary thin-section analysis of the COSC-1 samples allowed us to calculate specific heat capacity according to Kopp’s law and thermal conductivity according to commonly used mixing models. Our results demonstrate agreement between the various test methods within $\pm$ $\bf 10$ per cent for about one half of the investigated samples. Furthermore, almost all results for specific heat capacity agree with the predictions of Kopp’s law, though the significance of this correspondence is limited owing to large uncertainties in the experimental and theoretical values. The results for thermal conductivity fall within the most extreme theoretical bounds that account for anisotropy but for an amphibolite. Thermal anisotropy seems to contribute significantly to the deviations between results of the different transient methods that, however, cannot be reconciled by the available theoretical relations for apparent thermal conductivity of transversely isotropic materials. The combination of characteristic investigation volume of the individual methods and sample heterogeneity has to be considered responsible for variability of results, too, an issue whose clarification is calling for dedicated numerical modelling in the future, with the prospect to characterize thermal heterogeneity from observed differences

Deep learning-based speed of sound reconstruction in medical ultrasound imaging

Die Rekonstruktion und Darstellung der Schallgeschwindigkeit mit konventionellen Ultraschallsystemen im Puls-Echo-Modus ist herausfordernd und klinisch noch nicht verfügbar. Ihre präzise Bestimmung könnte durch die Verwendung als quantitativer Biomarker neue diagnostische Möglichkeiten eröffnen und zur Qualitätsverbesserung klassischer B-Mode-Bilder beitragen. Diese Dissertation präsentiert eine Deep-Learning-basierte Methode für lineare Transducer im Plane-Wave-Modus. Ein Convolutional Autoencoder wurde mit simulierten Daten trainiert, wobei ein Kohärenzmaß statt hochfrequenter Rohdaten als Eingabe dient. Das Kohärenzmaß stellt sich als robusteren Input heraus und verbessert die Generalisierbarkeit des Netzes. Tests mit verschiedenen Datensätzen zeigen eine hohe Vorhersagequalität und eine gute Verwendbarkeit zur Aberrationskorrektur der B-mode Bilder. Die Anwendung auf reale Messdaten erweist sich jedoch aufgrund allgemeiner Generalisierungsprobleme im Deep Learning als schwierig