22 research outputs found
"Big Data" im Physikunterricht mit Handy und Tablet-PC
Moderne Smartphones und Tablet-PCs haben eine Reihe von fest eingebauten Sensoren, die zur intuitiven Bedienbarkeit der Geräte erheblich beitragen. Es gibt inzwischen eine Vielzahl von Beiträgen, die zeigen, wie die Sensordaten über unterschiedliche Programme ("Apps") auch für den Physikunterricht genutzt werden können.Hier wird ein System vorgestellt, mit dem die Sensoren eines Android-Gerätes direkt ausgelesen werden. Durch hohe Abtastrate stehen verhältnismäßig viele Rohdaten zur Verfügung, die dann auf verschiedene Fragestellungen hin ausgewertet werden können. Durch die Möglichkeit, die Daten auf einen Server zu laden stehen diese prinzipiell auch allen Lernenden zu Verfügung.Die Verfügbarkeit und Nutzung eines populären Gerätes, die Qualität der Sensoren und die einfache lokale oder dezentrale Speichermöglichkeit der Daten ermöglichen so die exemplarische Thematisierung eines Auswertungs- und Interpretationsprozesses für (relativ) große Datenmengen
"Big Data" im Physikunterricht mit Handy und Tablet-PC
Moderne Smartphones und Tablet-PCs haben eine Reihe von fest eingebauten Sensoren, die zur intuitiven Bedienbarkeit der Geräte erheblich beitragen. Es gibt inzwischen eine Vielzahl von Beiträgen, die zeigen, wie die Sensordaten über unterschiedliche Programme ("Apps") auch für den Physikunterricht genutzt werden können.Hier wird ein System vorgestellt, mit dem die Sensoren eines Android-Gerätes direkt ausgelesen werden. Durch hohe Abtastrate stehen verhältnismäßig viele Rohdaten zur Verfügung, die dann auf verschiedene Fragestellungen hin ausgewertet werden können. Durch die Möglichkeit, die Daten auf einen Server zu laden stehen diese prinzipiell auch allen Lernenden zu Verfügung.Die Verfügbarkeit und Nutzung eines populären Gerätes, die Qualität der Sensoren und die einfache lokale oder dezentrale Speichermöglichkeit der Daten ermöglichen so die exemplarische Thematisierung eines Auswertungs- und Interpretationsprozesses für (relativ) große Datenmengen
Gebäude-Energieeffizienz als Thema an einem außerschulischen Lernort
Die Möglichkeiten, an und im Gebäude Energie effizient einzusetzen sind vielfältig: Die Gebäudehülle dämmen, Anlagentechnik modernisieren, Steuerung optimieren oder effiziente Haushalts- und Elektrogeräte einsetzen. Effizienzdenken beinhaltet aber nicht nur die rein persönliche Abwägung von Einsatz und Nutzen sondern vor allem auch die Fähigkeit, die Folgen des eigenen Handelns zu erkennen, einzuschätzen und zu werten. Das Schleswig-Holsteinische Energie-Effizienzzentrum (SHeff-Z) in Neumünster bietet Interessierten die Möglichkeit, sich über technische Einrichtungen zur Steigerung der Gebäude-Energieeffizienz zu informieren, u.a. auch an Modellen und an realen Elementen. Da das gesellschaftlich relevante Thema Energie-Effizienz unterrichtlich bisher eher wenig berücksichtigt wird, erscheint es sinnvoll, die Möglichkeiten einer solchen Ausstellung zum Anlass zu nehmen um die Inhalte im Unterricht aufzugreifen. Um das Zentrum für diesen Zweck nutzbar zu machen, wurden spezielle Stationen entwickelt, die die vorhandene Ausstellung ergänzen. Außerdem wurden umfangreiche, vertiefende Informationen zum Thema erarbeitet und für Lehrkräfte bereit gestell
Gebäude-Energieeffizienz als Thema an einem außerschulischen Lernort
Die Möglichkeiten, an und im Gebäude Energie effizient einzusetzen sind vielfältig: Die Gebäudehülle dämmen, Anlagentechnik modernisieren, Steuerung optimieren oder effiziente Haushalts- und Elektrogeräte einsetzen. Effizienzdenken beinhaltet aber nicht nur die rein persönliche Abwägung von Einsatz und Nutzen sondern vor allem auch die Fähigkeit, die Folgen des eigenen Handelns zu erkennen, einzuschätzen und zu werten. Das Schleswig-Holsteinische Energie-Effizienzzentrum (SHeff-Z) in Neumünster bietet Interessierten die Möglichkeit, sich über technische Einrichtungen zur Steigerung der Gebäude-Energieeffizienz zu informieren, u.a. auch an Modellen und an realen Elementen. Da das gesellschaftlich relevante Thema Energie-Effizienz unterrichtlich bisher eher wenig berücksichtigt wird, erscheint es sinnvoll, die Möglichkeiten einer solchen Ausstellung zum Anlass zu nehmen um die Inhalte im Unterricht aufzugreifen. Um das Zentrum für diesen Zweck nutzbar zu machen, wurden spezielle Stationen entwickelt, die die vorhandene Ausstellung ergänzen. Außerdem wurden umfangreiche, vertiefende Informationen zum Thema erarbeitet und für Lehrkräfte bereit gestell
Nuclear Morphometry using a Deep Learning-based Algorithm has Prognostic Relevance for Canine Cutaneous Mast Cell Tumors
Variation in nuclear size and shape is an important criterion of malignancy
for many tumor types; however, categorical estimates by pathologists have poor
reproducibility. Measurements of nuclear characteristics (morphometry) can
improve reproducibility, but manual methods are time consuming. In this study,
we evaluated fully automated morphometry using a deep learning-based algorithm
in 96 canine cutaneous mast cell tumors with information on patient survival.
Algorithmic morphometry was compared with karyomegaly estimates by 11
pathologists, manual nuclear morphometry of 12 cells by 9 pathologists, and the
mitotic count as a benchmark. The prognostic value of automated morphometry was
high with an area under the ROC curve regarding the tumor-specific survival of
0.943 (95% CI: 0.889 - 0.996) for the standard deviation (SD) of nuclear area,
which was higher than manual morphometry of all pathologists combined (0.868,
95% CI: 0.737 - 0.991) and the mitotic count (0.885, 95% CI: 0.765 - 1.00). At
the proposed thresholds, the hazard ratio for algorithmic morphometry (SD of
nuclear area ) was 18.3 (95% CI: 5.0 - 67.1), for manual
morphometry (SD of nuclear area ) 9.0 (95% CI: 6.0 - 13.4),
for karyomegaly estimates 7.6 (95% CI: 5.7 - 10.1), and for the mitotic count
30.5 (95% CI: 7.8 - 118.0). Inter-rater reproducibility for karyomegaly
estimates was fair ( = 0.226) with highly variable
sensitivity/specificity values for the individual pathologists. Reproducibility
for manual morphometry (SD of nuclear area) was good (ICC = 0.654). This study
supports the use of algorithmic morphometry as a prognostic test to overcome
the limitations of estimates and manual measurements
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Chromatophoromas in Reptiles
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