Untersuchungen zur Ackerwildkrautflora und -vegetation sowie zu deren Entwicklung auf Brachflächen im Warburger Raum

Die Bedeutung der Artenvielfalt und ihre Gefährdung wird mittlerweile auch für die Agrarlandschaft anerkannt. Während für einen wirksamen Ackerwildkrautschutz unterschiedliche Konzepte zur Extensivierung der Landwirtschaft diskutiert und angeboten werden, werden auf der anderen Seite zur Verringerung der Produktionsüberschüsse verschiedene Flächenstillegungsprogramme durchgeführt. Von Flächenstillegungen sind wiederum nicht selten Grenzertragsäcker nährstoffarmer, saurer Sandböden und Kalkscherbenböden betroffen und somit die Standorte der dort vorkommenden, meist stark gefährdeten und von der Vernichtung bedrohten Ackerwildkrautgesellschaften. Vor diesem Hintergrund wurde in der Region Warburg im Rahmen einer Diplomarbeit eine möglichst vollständige floristische Bestandserfassung und Beschreibung der dort angetroffenen Ackerwildkrautgesellschaften durchgeführt. Um die Entwicklung der von regelmäßiger Bewirtschaftung abhängigen Ackerwildkräuter auf stillgelegten Ackerflächen zu verfolgen, wurden weiterhin die Vegetationsstadien auf ein- bis fünfjährigen Ackerbrachen untersucht. Der Untersuchungsraum ist außerdem dem Muschelkalkgebiet des Weserberglandes zuzurechnen und somit ein wichtiger Standort für die im mitteleuropäischen Raum sehr selten gewordenen Kalkacker-Gesellschaften. In Westfalen beschränkt sich das Vorkommen dieser Ackerwildkrautgesellschaften auf das Kalkgebiet der Eifel, den Bereich des Hellwegs, auf das Gebiet der Beckumer Berge sowie auf das untersuchte Muschelkalkgebiet des Weserberglandes und des Nordhessischen Berglandes (HÜPPE 1986, LIENENBECKER& RAABE 1988, MURL 1988). Bei den untersuchten Flächen handelt es sich um artenreiche Äcker, die in das „Warburger Ackerrandstreifenprogramm“ aufgenommen wurden bzw. ehemals daran beteiligt waren, um Intensivlandwirtschaftsflächen und um ein- bis mehrjährig stillgelegte Ackerbrachen. Zudem wird vor dem Hintergrund der besonderen klimatischen Verhältnisse der Region ein breites Spektrum geologischer Standortverhältnisse mit unterschiedlichen Bodenarten erfaßt

Exploiting Map Topology Knowledge for Context-predictive Multi-interface Car-to-cloud Communication

While the automotive industry is currently facing a contest among different communication technologies and paradigms about predominance in the connected vehicles sector, the diversity of the various application requirements makes it unlikely that a single technology will be able to fulfill all given demands. Instead, the joint usage of multiple communication technologies seems to be a promising candidate that allows benefiting from characteristical strengths (e.g., using low latency direct communication for safety-related messaging). Consequently, dynamic network interface selection has become a field of scientific interest. In this paper, we present a cross-layer approach for context-aware transmission of vehicular sensor data that exploits mobility control knowledge for scheduling the transmission time with respect to the anticipated channel conditions for the corresponding communication technology. The proposed multi-interface transmission scheme is evaluated in a comprehensive simulation study, where it is able to achieve significant improvements in data rate and reliability

Mentorfórum – Mentorképzés

A TÁMOP – 4.1.2-08/1/B-2009-0007 Közép-Dunántúli Régió pedagógusképzését segítő szolgáltató és kutatóhálózat kialakítása címet viselő pályázat a három partner (Pannon Egyetem, Dunaújvárosi Főiskola, Veszprémi Érseki Hittudományi Főiskola) együttműködésében valósult meg. A projekt keretein belül 2011. július 4–5–6-án Mentorfórumot tartottunk a konzorciumot vezető Pannon Egyetem épületében. Erre az alkalomra 225 pedagógus jelentkezett a Közép-Dunántúli Régióból (Komárom-Esztergom megye, Fejér megye, Veszprém megye), azokból az intézményekből, melyekkel a Pannon Egyetem szerződést kötött (mivel a Pannon Egyetem nem rendelkezik gyakorlóhellyel, ezért 87 iskolával – melyek között találunk általános, szakközépiskolát, szakiskolát, gimnáziumokat, alapítványi, egyházi, állami fenntartású szervezeteket – kötöttünk együttműködési megállapodást)

Digitális pedagógiai módszer- és eszköztár alkalmazása a felsőoktatásban

Fontos, hogy a felsőoktatásban tevékenykedő oktatók digitális pedagógiához, virtuális világhoz kötődő attitűdjét formálni tudjuk abba az irányba, hogy beláttassuk, nagyon nagy szükség van arra, hogy rendelkezzünk egy bizonyos szintű digitális pedagógiai módszer- és eszköztárral. Ha mindazoktól a technikai lehetőségektől elzárkózunk, amelyeket a ma világa, a digitális, az elektronikus világ kínál, akkor egy igen jelentős motivációs eszközt veszítünk el a hallgatóinkkal való közös munkában. El kell fogadnunk, hogy a ma diáksága már nem ugyanolyan, amilyen évekkel ezelőtt volt. A ma diákjai számára, ugyanúgy a közoktatásban, mint a felsőoktatásban, igenis nagy motiváló erőt jelentenek az órákon alkalmazott különböző digitális technikai eszközök

Efficient Machine-type Communication using Multi-metric Context-awareness for Cars used as Mobile Sensors in Upcoming 5G Networks

Upcoming 5G-based communication networks will be confronted with huge increases in the amount of transmitted sensor data related to massive deployments of static and mobile Internet of Things (IoT) systems. Cars acting as mobile sensors will become important data sources for cloud-based applications like predictive maintenance and dynamic traffic forecast. Due to the limitation of available communication resources, it is expected that the grows in Machine-Type Communication (MTC) will cause severe interference with Human-to-human (H2H) communication. Consequently, more efficient transmission methods are highly required. In this paper, we present a probabilistic scheme for efficient transmission of vehicular sensor data which leverages favorable channel conditions and avoids transmissions when they are expected to be highly resource-consuming. Multiple variants of the proposed scheme are evaluated in comprehensive realworld experiments. Through machine learning based combination of multiple context metrics, the proposed scheme is able to achieve up to 164% higher average data rate values for sensor applications with soft deadline requirements compared to regular periodic transmission.Comment: Best Student Paper Awar

Car-to-Cloud Communication Traffic Analysis Based on the Common Vehicle Information Model

Although connectivity services have been introduced already today in many of the most recent car models, the potential of vehicles serving as highly mobile sensor platform in the Internet of Things (IoT) has not been sufficiently exploited yet. The European AutoMat project has therefore defined an open Common Vehicle Information Model (CVIM) in combination with a cross-industry, cloud-based big data marketplace. Thereby, vehicle sensor data can be leveraged for the design of entirely new services even beyond traffic-related applications (such as localized weather forecasts). This paper focuses on the prediction of the achievable data rate making use of an analytical model based on empirical measurements. For an in-depth analysis, the CVIM has been integrated in a vehicle traffic simulator to produce CVIM-complaint data streams as a result of the individual behavior of each vehicle (speed, brake activity, steering activity, etc.). In a next step, a simulation of vehicle traffic in a realistically modeled, large-area street network has been used in combination with a cellular Long Term Evolution (LTE) network to determine the cumulated amount of data produced within each network cell. As a result, a new car-to-cloud communication traffic model has been derived, which quantifies the data rate of aggregated car-to-cloud data producible by vehicles depending on the current traffic situations (free flow and traffic jam). The results provide a reference for network planning and resource scheduling for car-to-cloud type services in the context of smart cities

The AutoMat CVIM - A Scalable Data Model for Automotive Big Data Marketplaces

In the past years, connectivity has been introduced in automotive production series, enabling vehicles as highly mobile Internet of Things sensors and participants. The Horizon 2020 research project AutoMat addressed this scenario by building a vehicle big data marketplace in order to leverage and exploit crowd-sourced sensor data, a so far unexcavated treasure. As part of this project the Common Vehicle Information Model (CVIM) as harmonized data model has been developed. The CVIM allows a common understanding and generic representation, brand-independent throughout the whole data value and processing chain. The demonstrator consists of CVIM vehicle sensor data, which runs through the different components of the whole AutoMat vehicle big data processing pipeline. Finally, at the example of a traffic measurement service the data of a whole vehicle fleet is aggregated and evaluated

Eesti kooliõpilaste eluga rahulolu ennustavad tegurid

Käesoleva magistritöö eesmärgiks oli välja selgitada Eesti kooliõpilaste üldist eluga rahulolu ennustavad tegurid. Uurimusse kaasati näitajad erinevate gruppidena: isiksuseomadused, enesekohased hoiakud, soorituslikud näitajad (üldine vaimne võimekus ja õpiedukus) ning sotsiaalsed ja keskkondlikud tegurid. Valimi moodustasid algklasside, põhikooli ja gümnaasiumi õpilased (N = 205). Tulemustest selgus, et koolinoorte eluga rahulolu tase ei sõltu nende soost ega vanusest. Erinevad regressioonmudelid kinnitasid, et olulise iseseisva panuse õpilaste üldiseks rahuloluks annavad nii isiksuse seadumused, minapilt, akadeemiline edukus kui keskkondlikud tegurid, seletades kokku 59% üldise eluga rahulolu variatiivsusest. Täpsemalt osutusid uuringusse kaasatud näitajatest eluga rahulolu olulisteks ennustajateks subjektiivne hinnang oma kodustele elamistingimustele, üldine enesehinnang, avatus ja neurootilisus, õppeedukus koolis ning subjektiivne hinnang oma välimusele. Abstracthttp://tartu.ester.ee/record=b2647869~S1*es

Suurbritannia: asümmeetriline föderatsioon ning Šotimaa erakondade arvamus sellest

http://www.ester.ee/record=b4684035*es