Kosmischer Staub im Nano-Labor : ein Blick in die Kinderstube des Sonnensystems

Staubwolken sind im Universum die Geburtsstätten neuer Sterne. Dort wiederholen sich Prozesse, die vor 4,56 Milliarden Jahren auch zur Entstehung unseres Sonnensystems geführt haben. Noch heute gibt es Zeugen aus dieser Zeit: Kometenstaub, Sternenstaub und interstellarer Staub. Die »Stardust-Mission« hat sie eingefangen, und Frankfurter Geowissenschaftler haben darin – dank modernster Labor-Analytik – erstaunliche Funde gemacht

Incorporating interferometric coherence into lulc classification of airborne polsar-images using fully convolutional networks

Inspired by the application of state-of-the-art Fully Convolutional Networks (FCNs) for the semantic segmentation of high-resolution optical imagery, recent works transfer this methodology successfully to pixel-wise land use and land cover (LULC) classification of PolSAR data. So far, mainly single PolSAR images are included in the FCN-based classification processes. To further increase classification accuracy, this paper presents an approach for integrating interferometric coherence derived from co-registered image pairs into a FCN-based classification framework. A network based on an encoder-decoder structure with two separated encoder branches is presented for this task. It extracts features from polarimetric backscattering intensities on the one hand and interferometric coherence on the other hand. Based on a joint representation of the complementary features pixel-wise classification is performed. To overcome the scarcity of labelled SAR data for training and testing, annotations are generated automatically by fusing available LULC products. Experimental evaluation is performed on high-resolution airborne SAR data, captured over the German Wadden Sea. The results demonstrate that the proposed model produces smooth and accurate classification maps. A comparison with a single-branch FCN model indicates that the appropriate integration of interferometric coherence enables the improvement of classification performance

A Data Quality Metrics Hierarchy for Reliability Data

In this paper, we describe an approach to understanding data quality issues in field data used for the calculation of reliability metrics such as availability, reliability over time, or MTBF. The focus lies on data from sources such as maintenance management systems or warranty databases which contain information on failure times, failure modes for all units. We propose a hierarchy of data quality metrics which identify and assess key problems in the input data. The metrics are organized in such a way that they guide the data analyst to those problems with the most impact on the calculation and provide a prioritised action plan for the improvement of data quality. The metrics cover issues such as missing, wrong, implausible and inaccurate data. We use examples with real-world data to showcase our software prototype and to illustrate how the metrics have helped with data preparation. Using this way, analysts can reduce the amount of wrong conclusions drawn from the data to mistakes in the input values

Teaching Tips – Gute Lehre ist kein Glücksfall!

Fragen wir die Teilnehmerinnen und Teilnehmer unserer hochschuldidaktischen Weiterbildungen nach ihren Erwartungen, so nennen sie an erster Stelle immer „konkrete Hilfestellungen für den Lehralltag“. Schauen wir genauer hin, wie diese Hilfestellungen aussehen könnten, so zeigen sich deutliche Unterschiede in den Zielgruppen der Lehrenden. Stehen sie noch am Anfang ihrer Lehrkarriere, wünschen sie sich besonders Hilfestellungen, die den Einstieg in die Lehre erleichtern bzw. ihnen helfen, effektiv zu lehren und effiziente Lehrende zu werden. Für erfahrene Lehrende hingegen, die zudem mit Prüfungen betraut sind, stellt sich darüber hinaus oft die Frage nach der Auswahl von Prüfungsformen und die Bewertung von Prüfungsleistungen, vor allem da ihnen die Modulabschlussprüfungen eine größere Bandbreite an Formen alternativer Leistungsbewertung eröffnen. Beiden Zielgruppen gemein ist die Suche nach praktischer Hilfe bei der Professionalisierung ihres didaktischen Handelns. Mit Patentrezepten ist ihnen dabei nicht gedient. Das Interesse der Lehrenden an Methoden wird gleichwohl als ein legitimes Interesse gesehen, denn Methodenwissen spielt bei der Vermittlung von Wissen eine große Rolle. Besonders im Kontext von Medialisierung werden die Vermittlungsmethoden wichtiger. Die hochschuldidaktische Weiterbildung will den Lehrenden bei der Entwicklung ihres individuellen und professionellen Lehrprofils theoretisch begründet, serviceorientiert zur Seite stehen. Seit Mitte der 1990er Jahre ist die didaktische Ausbildung für die Lehre nicht mehr dem Zufall überlassen, ebenso wie es keine Notwendigkeit mehr ist, sich hochschuldidaktisches Wissen autodidaktisch anzueignen. Die Entwicklung der Hochschuldidaktik und damit einhergehend die Entwicklung von curriculumbasierten, modularisierten und systematisch aufgebauten Weiterbildungsprogrammen hat in den letzten Jahrzehnten nicht zuletzt dank verschiedener Programme und Initiativen (z.B. Länderprogramme „Qualität der Lehre“, „Exzellenzinitiative“, BMBF, Stifterverband) eine enorme Steigerung erfahren. Die Qualität der Lehre an Universitäten ist zu einem Wettbewerbsfaktor unter den Universitäten geworden und kann zu ihrer Profilbildung beitragen. Die Lehrkompetenz kann als Schlüssel für die Qualität der Lehre gesehen werden und ist ein Merkmal akademischer Personalentwicklung. Dieses Journal soll in kleinem Rahmen als praxisorientierter Ratgeber auftreten. Es soll darüber hinaus das Interesse an hochschuldidaktischer Weiterbildung wecken, Lust machen, sich mit der eigenen Lehre auseinanderzusetzen, sich den kollegialen Fragen der anderen Teilnehmer/inne/n in den Workshops zu stellen, gemeinsam mit ihnen und uns, den Hochschuldidaktikern und Hochschuldidaktikerinnen, mögliche Antworten aufzuspüren und so das eigene Lehrrepertoire zu erweitern

KIT , PDGFRα and EGFR analysis in nephroblastoma

Nephroblastoma prognosis has dramatically improved, but an unfavourable prognostic subgroup warrants development of novel therapeutic strategies. Selective KIT, PDGFRα and epidermal growth factor receptor (EGFR) tyrosine kinase inhibition evolved as powerful targeted therapy for gastrointestinal stromal tumours and non-small-cell lung cancer. To investigate a potential role for tyrosine kinase inhibition, we analyzed 209 nephroblastomas for immunohistochemical KIT and EGFR expression, 63 nephroblastomas for mutations in KIT exons 9, 11, 13, EGFR exons 18, 19, 20 and 21, and all 209 nephroblastomas for PDGFRα exons 12, 14 and 18. Twenty-two tumours (10.5%) expressed KIT, 31 (14.8%) EGFR, and 10 (4.8%) both KIT and EGFR, respectively. KIT expression was relatively more common among high-risk tumours (6/27; 22.3%) compared to low-/intermediate-risk tumours (26/181; 14.4%). Nine patients deceased, four of which had high-risk tumours with KIT expression in two of four and EGFR expression in one of four. There were no KIT, PDGFRα or EGFR mutations. Our results suggest no significant contribution of KIT, EGFR or PDGFRα mutations to nephroblastoma pathogenesis. Despite a trend towards association of immunohistochemical KIT and EGFR expression with poor outcome in high-risk nephroblastomas, statistical analysis did not yield significant correlations in this subgroup. Therefore, it remains open if KIT, PDGFRα or EGFR tyrosine kinase inhibition constitute a therapeutic target in nephroblastoma in the absence of KIT, PDGFRα or EGFR mutation