167 research outputs found

    TOWARDS CROSS-ORGANISATIONAL E-GOVERNMENT: AN INTEGRATED APPROACH

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    One of the most challenging issues in current e-Government initiatives is the seamless exchange of information and the efficient collaboration between public administrations, companies and the private sector. Either from an intra- or cross-organisational point of view spanning processes across multiple authorities leads to a collaboration of autonomous units under consideration of law and regulations. Despite the organisational dimension current approaches are mainly technical solutions – e.g. interoperability frameworks. Within this paper we present an integrated approach which incorporates organisational aspects of the public sector and which supports the correspondent implementation of solutions for cross-organisational e-Government by adopting Model-Driven-Development practices

    (Schw)Ehre, wem (Schw)Ehre gebührt : Festschrift zur Verabschiedung von Prof. Dr.-Ing. Dr. h.c. Bernhard Heck

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    Die Festschrift zur Verabschiedung von Prof. Bernhard Heck enthält 41 Beiträge aus dem Freundeskreis, der Kollegenschaft sowie von ehemaligen Promovierenden. Der Schwerpunkt der Arbeiten liegt auf den Gebieten der Physikalischen und Satellitengeodäsie sowie der Geodynamik und spiegelt das vielfältige Wirken von Bernhard Heck wider. Abgerundet wird die Schrift durch Beiträge zur Ausbildung am Geodätischen Institut des KIT und zur Stellung der Geodäsie im gesellschaftlichen Kontext

    Spatial differentiation of gene expression in Aspergillus niger colony grown for sugar beet pulp utilization

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    Citation: Benoit, I., Zhou, M. M., Duarte, A. V., Downes, D. J., Todd, R. B., Kloezen, W., . . . de Vries, R. P. (2015). Spatial differentiation of gene expression in Aspergillus niger colony grown for sugar beet pulp utilization. Scientific Reports, 5(1), 1-13. https://doi.org/10.1038/srep13592Degradation of plant biomass to fermentable sugars is of critical importance for the use of plant materials for biofuels. Filamentous fungi are ubiquitous organisms and major plant biomass degraders. Single colonies of some fungal species can colonize massive areas as large as five soccer stadia. During growth, the mycelium encounters heterogeneous carbon sources. Here we assessed whether substrate heterogeneity is a major determinant of spatial gene expression in colonies of Aspergillus niger. We analyzed whole-genome gene expression in five concentric zones of 5-day-old colonies utilizing sugar beet pulp as a complex carbon source. Growth, protein production and secretion occurred throughout the colony. Genes involved in carbon catabolism were expressed uniformly from the centre to the periphery whereas genes encoding plant biomass degrading enzymes and nitrate utilization were expressed differentially across the colony. A combined adaptive response of carbon-catabolism and enzyme production to locally available monosaccharides was observed. Finally, our results demonstrate that A. niger employs different enzymatic tools to adapt its metabolism as it colonizes complex environments

    Außerschulische Lernorte von Kindern : Reflexionen - Konzeptionen - Perspektiven

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    Weitere Hrsg.: Martin Gröger, Daria Johanna Schneider, Jutta Wiesemann. Publikation anlässlich der Tagung „Orte und Räume der Generationenvermittlung – Außerschulisches Lernen von Kindern“, Universität Siegen, 5.-6. Oktober 2017Die Wertschätzung des außerschulischen Lernens hat in der Schulpädagogik eine lange Tradition und ist besonders in der Grundschule und im Sachunterricht etabliert. Mit einem Blick auf Möglichkeiten der Vernetzung schulischer und außerschulischer Lernwelten rückt das Bildungspotenzial und die Bildungswirksamkeit außerschulischer Lernorte zunehmend in den Aufmerksamkeitsfokus bildungspolitischer, schulpädagogischer sowie didaktischer Reflexion. Eine Gelegenheit zu einer vertieften Auseinandersetzung mit diversen außerschulischen Lernarrangements bot die Tagung zum Thema „Orte und Räume der Generationenvermittlung – außerschulisches Lernen von Kindern“, die im Oktober 2017 an der Universität Siegen stattfand. Die vielfältigen Impulse und wertvollen Überlegungen der Tagungsteilnehmerinnen und -teilnehmer werden in der vorliegenden Publikation „Außerschulische Lernorte von Kindern – Reflexionen – Konzeptionen – Perspektiven“ aufgegriffen. Die Beiträge des Bandes gliedern sich in drei Themenblöcke: zum einen werden konzeptionelle Überlegungen zum außerschulischen Lernort vorgestellt, zum anderen eröffnet der Band Einblicke in die Entwicklung und Ausgestaltung sowie in den Einsatz von Materialien am außerschulischen Lernort. Der dritte Themenblock gibt abschließend einige Beispiele für die mannigfaltigen Möglichkeiten, schulische und außerschulische Lernorte effektiv zu vernetzen

    Measurement of the cosmic ray spectrum above 4×10184{\times}10^{18} eV using inclined events detected with the Pierre Auger Observatory

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    A measurement of the cosmic-ray spectrum for energies exceeding 4×10184{\times}10^{18} eV is presented, which is based on the analysis of showers with zenith angles greater than 6060^{\circ} detected with the Pierre Auger Observatory between 1 January 2004 and 31 December 2013. The measured spectrum confirms a flux suppression at the highest energies. Above 5.3×10185.3{\times}10^{18} eV, the "ankle", the flux can be described by a power law EγE^{-\gamma} with index γ=2.70±0.02(stat)±0.1(sys)\gamma=2.70 \pm 0.02 \,\text{(stat)} \pm 0.1\,\text{(sys)} followed by a smooth suppression region. For the energy (EsE_\text{s}) at which the spectral flux has fallen to one-half of its extrapolated value in the absence of suppression, we find Es=(5.12±0.25(stat)1.2+1.0(sys))×1019E_\text{s}=(5.12\pm0.25\,\text{(stat)}^{+1.0}_{-1.2}\,\text{(sys)}){\times}10^{19} eV.Comment: Replaced with published version. Added journal reference and DO

    A tau scenario application to a search for upward-going showers with the Fluorescence Detector of the Pierre Auger Observatory

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    Event-by-event reconstruction of the shower maximum XmaxX_{\mathrm{max}} with the Surface Detector of the Pierre Auger Observatory using deep learning

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