The Immitigable Nature of Assembly Bias: The Impact of Halo Definition on Assembly Bias

Dark matter halo clustering depends not only on halo mass, but also on other properties such as concentration and shape. This phenomenon is known broadly as assembly bias. We explore the dependence of assembly bias on halo definition, parametrized by spherical overdensity parameter, $\Delta$. We summarize the strength of concentration-, shape-, and spin-dependent halo clustering as a function of halo mass and halo definition. Concentration-dependent clustering depends strongly on mass at all $\Delta$. For conventional halo definitions ($\Delta \sim 200\mathrm{m}-600\mathrm{m}$), concentration-dependent clustering at low mass is driven by a population of haloes that is altered through interactions with neighbouring haloes. Concentration-dependent clustering can be greatly reduced through a mass-dependent halo definition with $\Delta \sim 20\mathrm{m}-40\mathrm{m}$ for haloes with $M_{200\mathrm{m}} \lesssim 10^{12}\, h^{-1}\mathrm{M}_{\odot}$. Smaller $\Delta$ implies larger radii and mitigates assembly bias at low mass by subsuming altered, so-called backsplash haloes into now larger host haloes. At higher masses ($M_{200\mathrm{m}} \gtrsim 10^{13}\, h^{-1}\mathrm{M}_{\odot}$) larger overdensities, $\Delta \gtrsim 600\mathrm{m}$, are necessary. Shape- and spin-dependent clustering are significant for all halo definitions that we explore and exhibit a relatively weaker mass dependence. Generally, both the strength and the sense of assembly bias depend on halo definition, varying significantly even among common definitions. We identify no halo definition that mitigates all manifestations of assembly bias. A halo definition that mitigates assembly bias based on one halo property (e.g., concentration) must be mass dependent. The halo definitions that best mitigate concentration-dependent halo clustering do not coincide with the expected average splashback radii at fixed halo mass.Comment: 19 pages, 13 figures. Updated to published version. Main result summarized in Figure 1

Incidence of Acute Hamstring Injuries in Soccer:A Systematic Review of 13 Studies Involving More Than 3800 Athletes With 2 Million Sport Exposure Hours

OBJECTIVE: To estimate the incidence and recurrence rates of acute hamstring injuries in all levels of soccer. DESIGN: Epidemiology systematic review. U LITERATURE SEARCH: We searched the PubMed (including MEDLINE), CINAHL, SPORTDiscus, Embase, and Cochrane Central Register of Controlled Trials electronic databases. STUDY SELECTION CRITERIA: We included prospective studies of all levels of adult soccer players that registered acute hamstring injuries and provided a description of incidence of acute hamstring injuries per 1000 playing hours (or available data to calculate this). DATA SYNTHESIS: Due to heterogeneity, we synthesized the data descriptively. RESULTS: Thirteen studies including 3868 play ers met the inclusion criteria. Two of 13 included studies reported on hamstring injuries in women, and all reported the same in men. The incidence of acute hamstring injury ranged from 0.3 to 0.5 per 1000 exposure hours in women and 0.3 to 1.9 per 1000 exposure hours in men. Hamstring injuries accounted for 5% to 15% of all soccer-related injuries. Hamstring injury recurrence rates ranged from 4% to 68%, depending on the injury definition. Certainty of evidence ranged from moderate to very low. CONCLUSION: The incidence of acute hamstring injury in soccer was 0.3 to 1.9 per 1000 exposure hours. The recurrence rate was 4% to 68%. The strength of the evidence was limited by a lack of methodological rigor, the use of varying definitions for acute hamstring injury, and heterogeneous methods of reporting on acute hamstring injuries

MGP - Mobil Gesteuerte Produktion/5G für Digitale Fabriken: Beitrag auf der Internetseite Plattform Industrie 4.0 (https://www.plattform-i40.de/I40/Navigation/DE/Home/home.html)

Im Mittelpunkt steht die Erhöhung der Adaptivität und Transparenz von verteilten Produktionsmitteln in Ökosystemen durch den Telekommunikations-Standard 5G mit besonderem Fokus auf cloud-basierter Ansteuerung modularer Komponenten der Fabrikautomatisierung, adaptiver Systeme und neuer Services im Bereich von Logistik, Produktion und Qualitätssicherung

KI in der Industrie 4.0: Orientierung, Anwendungsbeispiele, Handlungsempfehlungen

"Künstliche Intelligenz" (KI) oder auch "Artificial Intelli-gence" (AI) wird im Zeitalter der Digitalisierung und der da-mit erzeugten zunehmenden Datentransparenz einen we-sentlichen Beitrag für den Produktnutzen und damit auch für nachhaltige Geschäftsmodelle liefern. Daten werden durch "Internet of Things" (IoT) und Industrie 4.0-Mecha-nismen zwischen digitalen und physikalischen Produkten, komplexen Systemen und Lösungen einerseits transferiert und semantisch genutzt und andererseits in Prozessketten bis hin zu Geschäftsmodellen prozessual verwendet.Der Nutzen wird bereits heute für die industriellen Pro-dukte und Produktionssysteme sichtbarer und lässt sich an Beispielen und konkreten Umsetzungen von KI-Metho-den in der Produkt- und Geschäftsmodellgestaltung erkennen. Für die industrielle Produktion sind die Themen der Wirtschaftlichkeit, Effektivität und Verfügbarkeit ein wesentlicher Treiber. KI befähigt hier die technischen Sys-teme, sich funktional zu entwickeln und sich autonomer und robuster gegenüber äußeren Einwirkungen zu verhal-ten. Maschinelles Lernen ermöglicht einerseits Funktio-nalitäten, die durch traditionelle Programmierung nicht zu erzielen sind, und verspricht andererseits überlegene Performance auf Gebieten, auf denen der Mensch tätig ist. Dieser Einfluss hat Auswirkungen auf die Fähigkeiten von Produkten, die Interaktion von Produkten, Maschinen und Systemen untereinander und auf die Entwicklung von industriellen Geschäftsmodellen, die den durch KI erzeug-ten Nutzen monetarisieren. Neben dem Nutzen spielt aus Anwendersicht auch zunehmend die Vertrauenswürdig-keit einer KI-Lösung eine große Rolle. Aus diesem Grund fördern die Bundesregierung und die Europäische Union (EU) die Forschung, Entwicklung und Anwendung vertrau-enswürdiger KI.Die Plattform Industrie 4.0 hat mit ihrer Projektgruppe Künstliche Intelligenz (PG KI) in ihrem ersten Arbeitspapier die Implikationen von KI auf die industrielle Produktion adressiert. Sie arbeitet in der Plattform Industrie 4.0 mit den verschiedensten Arbeitsgruppen (Standards, Anwen-dungsszenarien, Sicherheit, Recht, Arbeit und Geschäfts-modelle) zusammen und vernetzt sich mit wesentlichen Organisationen, Plattformen und politischen Gremien. Hierzu zählen zum Beispiel die Verbände Bitkom, VDMA und ZVEI, die Begleitforschung des BMWi Technologiepro-gramms Smart Service Welt II, der Bundesverband KI oder auch die Plattform Lernende Systeme.Das nachfolgende Papier fokussiert auf die industrielle Pro-duktion und gibt Auskunft über die Wirkungsweise von KI in möglichen konkreten Nutzungsszenarien und wel-che möglichen Fragen und Auswirkungen diese verursacht. Sie sollen es dem Leser erlauben, die richtigen Fragen für eine mögliche Nutzung in seiner Anwendung zu stellen. KI erweitert die menschlichen Fähigkeiten und dient hier vor allem der Komplexitätsbeherrschung.Ziel ist es, hierzu die Entscheider (Anwender wie Herstel-ler), Techniker aus der industriellen Produktion und der IT sowie Vertreter von Verbänden, Wissenschaft und der Stan-dardisierung anzusprechen und zu unterstützen, sich mit dem Thema KI in ihrer eigenen Produktion, Produktgestal-tung, Geschäftsmodellentwicklung oder Gremienarbeit zu befassen. Die nachfolgenden Beispiele sollen Anregungen geben, um diesen Prozess zu aktivieren. Hierzu sind diese mit vorstellbaren Ansätzen für die KI-Nutzung belegt und über das Mittel der Autonomiestufen und die Rolle des menschlichen Eingriffs in bestehenden und zukünftigen Szenarien beschrieben