Nadar contra la corriente: estrategias para mejorar la equidad de la atención médica

(Disponible en idioma inglés únicamente) Los elementos de juicio demuestran que el gasto oficial en atención médica en muchos países en desarrollo beneficia más a los ricos que a los pobres. Sin embargo, una combinación de fuerzas políticas favorables y políticas públicas sólidas puede ir desplazando el destino del gasto oficial hacia los pobres. Ello es una parte esencial de cualquier programa eficaz de reducción de la pobreza en los países en desarrollo.

A Supervised Approach to Delineate Built-Up Areas for Monitoring and Analysis of Settlements

Monitoring urban growth and measuring urban sprawl is essential for improving urban planning and development. In this paper, we introduce a supervised approach for the delineation of urban areas using commonly available topographic data and commercial GIS software. The method uses a supervised parameter optimization approach along with buffer-based quality measuring method. The approach was developed, tested and evaluated in terms of possible usage in monitoring built-up areas in spatial science at a very fine-grained level. Results show that built-up area boundaries can be delineated automatically with higher quality compared to the settlement boundaries actually used. The approach has been applied to 166 settlement bodies in Germany. The study shows a very efficient way of extracting settlement boundaries from topographic data and maps and contributes to the quantification and monitoring of urban sprawl. Moreover, the findings from this study can potentially guide policy makers and urban planners from other countries

Automatische Klassifizierung von Gebäudegrundrissen: Ein Beitrag zur kleinräumigen Beschreibung der Siedlungsstruktur

Für die Beantwortung verschiedener Fragestellungen im Siedlungsraum werden kleinräumige Informationen zur Siedlungsstruktur (funktional, morphologisch und sozio-ökonomisch) benötigt. Der Gebäudebestand spielt eine besondere Rolle, da dieser die physische Struktur prägt und sich durch dessen Nutzung Verteilungsmuster von Wohnungen, Arbeitsstätten und Infrastrukturen ergeben. In amtlichen Geodaten, Karten und Diensten des Liegenschaftskatasters und der Landesvermessung sind die Gebäude in ihrem Grundriss modelliert. Diese besitzen allerdings nur selten explizite semantische Informationen zum Gebäudetyp. Es stellt sich die Frage, ob und wie genau eine automatische Erkennung von Gebäudetypen unter Nutzung von Methoden der Geoinformatik, der Mustererkennung und des maschinellen Lernens möglich ist. In diesem Buch werden methodische Bausteine zur automatischen Klassifizierung von Gebäudegrundrissen vorgestellt. Im Kern werden Fragen beantwortet zu den Datenanforderungen, der Gebäudetypologie, der Merkmalsgewinnung sowie zu geeigneten Klassifikationsverfahren und den Klassifikationsgenauigkeiten, die abhängig von Eingangsdaten, Siedlungstyp und Trainingsdatenmenge erzielt werden können. Der Random-Forest-Algorithmus zeigte die höchste Flexibilität, Generalisierungsfähigkeit und Effizienz und wurde als bestes Klassifikationsverfahren identifiziert. Die Arbeit leistet einen wichtigen Beitrag zur Gewinnung kleinräumiger Informationen zur Siedlungsstruktur. Die entwickelte Methodik ermöglicht ein breites Anwendungsspektrum in der Wissenschaft, Planung, Politik und Wirtschaft (u. a. Stadt- und Regionalplanung, Infrastrukturplanung, Risikomanagement, Energiebedarfsplanung oder dem Geomarketing).:Vorwort .................................................................................................. I Danksagung ......................................................................................... III Kurzfassung und Thesen ....................................................................... V Abstract and Theses ............................................................................. IX Inhaltsverzeichnis ................................................................................ XV 1 Einleitung ............................................................................................ 1 2 Grundlagen zur Siedlungsstruktur .................................................... 11 3 Methodische Grundlagen der Mustererkennung .............................. 57 4 Forschungsstand .............................................................................. 95 5 Konzeptionelle Vorüberlegungen .................................................... 113 6 Mögliche Datenquellen zum Gebäudegrundriss .............................. 127 7 Entwicklung des Verfahrens ........................................................... 143 8 Ergebnisse und Diskussion ............................................................. 201 9 Schlussfolgerungen und Ausblick .................................................... 259 Literatur ............................................................................................. 275 Abkürzungsverzeichnis ...................................................................... 311 Abbildungsverzeichnis ....................................................................... 320 Tabellenverzeichnis ........................................................................... 323 Anhang A Datengrundlagen zur Siedlungsstruktur ......................................... 327 B Gebäudetypologie .......................................................................... 343 C Merkmale ........................................................................................ 349 D Entwicklung des Klassifikators ........................................................ 365 E Genauigkeitsuntersuchung ............................................................. 375 F Exemplarische Anwendung von BFClassTool ................................... 395Building data are highly relevant for the small-scale description of settlement structures. Spatial base data from National Mapping and Cadastral Agencies describe the buildings in terms of the geometry but often lack semantic information on the building type. Here, methods for the automatic classification of building footprints are presented and discussed. The work addresses issues of data integration, data processing, feature extraction, feature selection, and investigates the accuracy of various classification methods. The results are of scientific, planning, policy and business interest at various spatial levels.:Vorwort .................................................................................................. I Danksagung ......................................................................................... III Kurzfassung und Thesen ....................................................................... V Abstract and Theses ............................................................................. IX Inhaltsverzeichnis ................................................................................ XV 1 Einleitung ............................................................................................ 1 2 Grundlagen zur Siedlungsstruktur .................................................... 11 3 Methodische Grundlagen der Mustererkennung .............................. 57 4 Forschungsstand .............................................................................. 95 5 Konzeptionelle Vorüberlegungen .................................................... 113 6 Mögliche Datenquellen zum Gebäudegrundriss .............................. 127 7 Entwicklung des Verfahrens ........................................................... 143 8 Ergebnisse und Diskussion ............................................................. 201 9 Schlussfolgerungen und Ausblick .................................................... 259 Literatur ............................................................................................. 275 Abkürzungsverzeichnis ...................................................................... 311 Abbildungsverzeichnis ....................................................................... 320 Tabellenverzeichnis ........................................................................... 323 Anhang A Datengrundlagen zur Siedlungsstruktur ......................................... 327 B Gebäudetypologie .......................................................................... 343 C Merkmale ........................................................................................ 349 D Entwicklung des Klassifikators ........................................................ 365 E Genauigkeitsuntersuchung ............................................................. 375 F Exemplarische Anwendung von BFClassTool ................................... 39

Automatische Klassifizierung von Gebäudegrundrissen: ein Beitrag zur kleinräumigen Beschreibung der Siedlungsstruktur

Für die Beantwortung verschiedener Fragestellungen im Siedlungsraum werden kleinräumige Informationen zur Siedlungsstruktur (funktional, morphologisch und sozio-ökonomisch) benötigt. Der Gebäudebestand spielt eine besondere Rolle, da dieser die physische Struktur prägt und sich durch dessen Nutzung Verteilungsmuster von Wohnungen, Arbeitsstätten und Infrastrukturen ergeben. In amtlichen Geodaten, Karten und Diensten des Liegenschaftskatasters und der Landesvermessung sind die Gebäude in ihrem Grundriss modelliert. Diese besitzen allerdings nur selten explizite semantische Informationen zum Gebäudetyp. Es stellt sich die Frage, ob und wie genau eine automatische Erkennung von Gebäudetypen unter Nutzung von Methoden der Geoinformatik, der Mustererkennung und des maschinellen Lernens möglich ist. In diesem Buch werden methodische Bausteine zur automatischen Klassifizierung von Gebäudegrundrissen vorgestellt. Im Kern werden Fragen beantwortet zu den Datenanforderungen, der Gebäudetypologie, der Merkmalsgewinnung sowie zu geeigneten Klassifikationsverfahren und den Klassifikationsgenauigkeiten, die abhängig von Eingangsdaten, Siedlungstyp und Trainingsdatenmenge erzielt werden können. Der Random-Forest-Algorithmus zeigte die höchste Flexibilität, Generalisierungsfähigkeit und Effizienz und wurde als bestes Klassifikationsverfahren identifiziert. Die Arbeit leistet einen wichtigen Beitrag zur Gewinnung kleinräumiger Informationen zur Siedlungsstruktur. Die entwickelte Methodik ermöglicht ein breites Anwendungsspektrum in der Wissenschaft, Planung, Politik und Wirtschaft (u.a. Stadt- und Regionalplanung, Infrastrukturplanung, Risikomanagement, Energiebedarfsplanung oder dem Geomarketing).Building data are highly relevant for the small-scale description of settlement structures. Spatial base data from National Mapping and Cadastral Agencies describe the buildings in terms of the geometry but often lack semantic information on the building type. Here, methods for the automatic classification of building footprints are presented and discussed. The work addresses issues of data integration, data processing, feature extraction, feature selection, and investigates the accuracy of various classification methods. The results are of scientific, planning, policy and business interest at various spatial levels

Automatische Erkennung von Gebäudetypen auf Grundlage von Geobasisdaten

Für die kleinräumige Modellierung und Analyse von Prozessen im Siedlungsraum spielen gebäudebasierte Informationen eine zentrale Rolle. In amtlichen Geodaten, Karten und Diensten des Liegenschaftskatasters und der Landesvermessung werden die Gebäude in ihrem Grundriss modelliert. Semantische Informationen zur Gebäudefunktion, der Wohnform oder dem Baualter sind in den Geobasisdaten nur selten gegeben. In diesem Beitrag wird eine Methode zur automatischen Klassifizierung von Gebäudegrundrissen vorgestellt mit dem Ziel, diese für die Ableitung kleinräumiger Informationen zur Siedlungsstruktur zu nutzen. Dabei kommen Methoden der Mustererkennung und des maschinellen Lernens zum Einsatz. Im Kern werden Gebäudetypologie, Eingangsdaten, Merkmalsgewinnung sowie verschiedene Klassifikationsverfahren hinsichtlich ihrer Genauigkeit und Generalisierungsfähigkeit untersucht. Der Ensemble-basierte Random-Forest-Algorithmus zeigt im Vergleich zu 15 weiteren Lernverfahren die höchste Generalisierungsfähigkeit und Effizienz und wurde als bester Klassifikator zur Lösung der Aufgabenstellung identifiziert. Für Gebäudegrundrisse im Vektormodell, speziell den Gebäuden aus der ALK, dem ALKIS® oder dem ATKIS® Basis-DLM sowie den amtlichen Hausumringen und 3D-Gebäudemodellen, kann mit dem Klassifikator für alle städtischen Gebiete eine Klassifikationsgenauigkeit zwischen 90 % und 95 % erreicht werden. Die Genauigkeit bei Nutzung von Gebäudegrundrissen extrahiert aus digitalen topographischen Rasterkarten ist mit 76 % bis 88 % deutlich geringer. Die automatische Klassifizierung von Gebäudegrundrissen leistet einen wichtigen Beitrag zur Gewinnung von Informationen für die kleinräumige Beschreibung der Siedlungsstruktur. Neben der Relevanz in den Forschungs- und Anwendungsfeldern der Stadtgeographie und Stadtplanung sind die Ergebnisse auch für die kartographischen Arbeitsfelder der Kartengeneralisierung, der automatisierten Kartenerstellung sowie verschiedenen Arbeitsfeldern der Geovisualisierung relevant

Internal‐Rotation in Hydrogen Peroxide: The Far‐Infrared Spectrum and the Determination of the Hindering Potential

The torsional oscillation between the two OH groups of the hydrogen peroxide molecule is investigated through a study of the far‐infrared absorption spectrum of the molecule. A 1‐m‐focal‐length vacuum grating monochromator was used to scan the region from 15 to 700 cm−1 with an average resolution of 0.3 cm−1. The observed spectrum contains seven perpendicular‐type bands of which only the Q branches are resolved. The centers of the seven bands are at 11.43, 116.51, 198.57, 242.76, 370.70, 521.68, and 557.84 cm−1. These bands result from transitions between different states of the internal rotation and their identification makes it possible to construct the internal‐rotation energy level scheme through the first five excited states. Relative to the torsional ground state, these levels occur at 11.43, 254.2, 370.7, 569.3, and 775.9 cm−1.A theory of internal rotation in the hydrogen peroxide molecule is developed for use in the analysis of the far‐infrared spectra. In this theory, the Hamiltonian is constructed assuming all structural distances and angles fixed except the dihedral angle x defining the relative position of the two OH bars. By the use of a contact transformation the Hamiltonian is put in the form H (asymmetric top)+H(internal rotation) where the interaction between the internal and over‐all rotations arises through the x dependence of the inertial parameters of H(asymmetric top). It is assumed that the relative position of the two OH bars is governed by a potential‐energy function of the form V(x) = V1cosx+V2cos2x+V3cos3xV(x)=V1cosx+V2cos2x+V3cos3x. The internal‐rotation wave equation [αpx2+V(x)]M(x) = EM(x)[αpx2+V(x)]M(x)=EM(x) is solved numerically by an electronic‐computer and the potential function parameters V1=993 cm−1, V2=636 cm−1, and V3=44 cm−1 are chosen to fit the internal‐rotation energy‐level scheme. The trans and cis potential barrier heights are 386 and 2460 cm−1, respectively, and the potential‐function minima are located 111.5° from the cis configuration. Diagonalization of the matrix of the complete Hamiltonian to second order by the use of perturbation theory is sufficient to account for the observed Q‐branch shapes in the far infrared region.Two microwave frequencies observed by Massey and Bianco at 22 054.5 and 27 639.6 Mc/sec are identified from their Stark effects as the first excited‐state transitions J, K, n, τ=8, 6, 1, 1→7, 5, 1, 3 and J, K, n, τ=8, 5, 1, 3→9, 6, 1, 1, respectively, where the internal‐rotation quantum number n=1 denotes the first excited torsional state and where τ denotes trans symmetric (τ=1 and 2) or antisymmetric (τ=3 and 4) states. The form of the dipole moment operator is assumed to be μ0 cos(x/2) and μ0 is found to be 3.15 D in agreement with the value obtained from the torsional ground‐state transitions.Two J=0 microwave series observed by Massey, Beard, and Jen in a mixed sample of the deuterated species D2O2 and HOOD give confirmation of the potential function determined from the H2O2 analysis. The K=4→5 series is identified as the D2O2 first excited torsional state transition n=1→1, τ=4→2. The K=0→1 series is identified as the HOOD torsional ground‐state transition n=0→0, τ=4→2. Only very small changes in the trans barrier height are necessary to fit the constant terms of these series exactly. These changes, which are expected to arise from vibration‐internal rotation interactions, show a reasonable progression from H2O2 to D2O2: V (trans, HOOH) = 386 cm−1, V (trans, HOOD) = 381 cm−1 and V (trans, DOOD) = 378 cm−1.Peer Reviewedhttp://deepblue.lib.umich.edu/bitstream/2027.42/71115/2/JCPSA6-42-6-1931-1.pd

Influence of radiative damping on the optical-frequency susceptibility

Motivated by recent discussions concerning the manner in which damping appears in the electric polarizability, we show that (a) there is a dependence of the nonresonant contribution on the damping and that (b) the damping enters according to the "opposite sign prescription." We also discuss the related question of how the damping rates in the polarizability are related to energy-level decay rates

A step-wise approach to a national hepatitis C screening strategy in Malaysia to meet the WHO 2030 targets: proposed strategy, coverage, and costs

In Malaysia, more than 330 000 individuals are estimated to be chronically infected with hepatitis C virus (HCV), but less than 2% have been treated to date. To estimate the required coverage and costs of a national screening strategy to inform the launch of an HCV elimination program. We designed an HCV screening strategy based on a "stepwise" approach. This approach relied on targeting of people who inject drugs in the early years, with delayed onset of widespread general population screening. Annual coverage requirements and associated costs were estimated to ensure that the World Health Organization elimination treatment targets were met. In total, 6 million individuals would have to be screened between 2018 and 2030. Targeting of people who inject drugs in the early years would limit annual screening coverage to less than 1 million individuals from 2018 to 2026. General population screening would have to be launched by 2026. Total costs were estimated at MYR 222 million ($58 million). Proportional to coverage targets, 60% of program costs would fall from 2026 to 2030

A Crematorium Complex: Manhattan, Kansas

Today, a paucity of communicable design strategies or tactics exist for vitalizing the experiential and expressive relationship between built form and landscape. Landscape was not a primary concern of the Modern Movement except as a neutral green field upon which buildings were placed..

Automatisierte Erfassung von Innenentwicklungspotenzialen auf Grundlage von Geobasisdaten – Möglichkeiten und Grenzen

Für die nachhaltige Entwicklung von Städten und Gemeinden spielt die Innenentwicklung eine große Rolle. Kommunen sind deshalb angehalten, Systeme zur Erfassung und des Monitorings von Baulücken- oder Brachflächen aufzubauen. Allerdings erfasst derzeit erst jede dritte deutsche Kommune ihr Innenentwicklungspotenzial systematisch. Bundesweite Abschätzungen über deren Umfang und räumliche Verteilung sind deshalb derzeit nur über repräsentative Befragungen möglich. Auf der anderen Seite stehen mit Geobasisdaten Informationen zur Flächennutzung und zur Siedlungsstruktur bereit, die Hinweise auf Innenentwicklungspotenziale geben. Der Beitrag beschäftigt sich darum mit der Frage, ob Baulücken, Brachen oder Nachverdichtungsflächen automatisiert durch Auswertung von Geobasisdaten erfasst werden können. Dabei wird ein Ansatz zur Identifizierung von Baulücken und Nachverdichtungspotenzialen unter Nutzung des Digitalen Landschaftsmodells ATKIS® Basis-DLM in Kombination mit amtlichen Hausumringen vorgestellt, der eine bundesweite Anwendung zulässt. Mit Nutzung dieser Datengrundlage stößt man jedoch an Grenzen. Mit Daten des Amtlichen Liegenschaftskatasterinformationssystems ALKIS® in Kombination mit anderen Fachdaten können Baulücken noch besser identifiziert werden