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Bei intelligenten Sensoren soll die Aufnahme von Signalen und deren, zumindest teilweise durchgeführte, Verarbeitung mit einer einzigen Anordnung erfolgen. Dazu steht häufig eine elektronische Schaltung zur Verfügung, die allerdings zur Einhaltung von Echtzeitbedingungen nur für eine relativ einfache Signalverarbeitung verwendet werden kann. Einen möglichen Ausweg bildet die Verwendung parallel arbeitender Rechnersysteme. In dieser Hinsicht sind programmierbare Schaltungen mit z.B. optischen Sensor-Anordnungen besonders interessant, die auf Zellularen Nichtlinearen Netzwerken basieren. Derartige miniaturisierte Systeme eröffnen aufgrund ihrer zellularen Architektur neue Möglichkeiten zur Signalverarbeitung mit einem Leistungsvermögen, das im Bereich von Tera-Operationen pro Sekunde liegt. Für viele aktuelle Problemstellungen wäre es von Vorteil, wenn diese zellularen Systeme eigenständig Parameteradaptionen durchführen könnten. Eingangssignale, die beispielsweise über die vorhandenen optischen Sensoren aufgenommen werden, führten dann zu einer Neuberechnung bzw. Anpassung der Netzwerksparameter. Aufgrund der beachtlichen Leistungsfähigkeit solcher Schaltungen wäre damit die Möglichkeit gegeben, eine adaptive Signalverarbeitung bei zeitlich veränderlichen Problemen vorzunehmen. In diesem Beitrag wird die Implementierung und Analyse von Lernverfahren auf dem EyeRIS™ System, das einen zellularen Prozessor ACE16kv2™ mit 128×128 Zellen enthält, zur adaptiven Parameterbestimmung betrachtet. Anhand verschiedener Problemstellungen aus dem Bereich der Bildverarbeitung werden unterschiedliche Lernverfahren verglichen und deren Leistungsfähigkeit untersucht.
Partielle Differentialgleichungen des Reaktions-Diffusions-Typs beschreiben Phänomene wie Musterbildung, nichtlineare Wellenausbreitung und deterministisches Chaos und werden oft zur Untersuchung komplexer Vorgänge auf den Gebieten der Biologie, Chemie und Physik herangezogen. Zellulare Nichtlineare Netzwerke (CNN) sind eine räumliche Anordnung vergleichsweise einfacher dynamischer Systeme, die eine lokale Kopplung untereinander aufweisen. Durch eine Diskretisierung der Ortsvariablen können Reaktions-Diffusions-Gleichungen häufig auf CNN mit nichtlinearen Gewichtsfunktionen abgebildet werden. Die resultierenden Reaktions-Diffusions-CNN (RD-CNN) weisen dann in ihrer Dynamik näherungsweise gleiches Verhalten wie die zugrunde gelegten Reaktions-Diffusions-Systeme auf. Werden RD-CNN zur Identifikation neuronaler Strukturen anhand von EEG-Signalen herangezogen, so besteht die Möglichkeit festzustellen, ob das gefundene Netzwerk lokale Aktivität aufweist. Die von Chua eingeführte Theorie der lokalen Aktivität Chua (1998); Dogaru und Chua (1998) liefert eine notwendige Bedingung für das Auftreten von emergentem Verhalten in zellularen Netzwerken. Änderungen in den Parametern bestimmter RD-CNN könnten auf bevorstehende epileptische Anfälle hinweisen. In diesem Beitrag steht die Identifikation neuronaler Strukturen anhand von EEG-Signalen durch Reaktions-Diffusions-Netzwerke im Vordergrund der dargestellten Untersuchungen. In der Ergebnisdiskussion wird insbesondere auch die Frage nach einer geeigneten Netzwerkstruktur mit minimaler Komplexität behandelt.
Seit einigen Jahren ist die Analyse von EEG-Signalen bei Epilepsie Gegenstand zahlreicher wissenschaftlicher Arbeiten; Zielvorstellung ist dabei die Entwicklung von Verfahren zur Erkennung eines möglichen Voranfallszustandes. Im Vordergrund steht beispielsweise die Approximation einer so genannten effektiven Korrelationsdimension, die Bestimmung der maximalen Lyapunov-Exponenten, Detektionsverfahren für Muster bei Zellularen Nichtlinearen Netzwerken, die Bestimmung der mittleren Phasenkohärenz und Verfahren zur nichtlinearen Prädiktion von EEG-Signalen. Trotz umfangreicher Bemühungen kann bis heute eine Erkennung von Anfallsvorboten mit einer Sensitivität und Spezifität, die eine automatisierte Anfallsvorhersage ermöglichen würde, noch nicht durchgeführt werden. In diesem Beitrag werden neue Ergebnisse zur Prädiktion von EEG-Signalen bei Epilepsie vorgestellt. Dabei werden Signale, welche mittels intrakranieller electrocorticographischer (ECoG) und stereoelectroencephalographischer (SEEG) Ableitungen registriert wurden, segmentweise analysiert. Unter der Annahme, dass sich Änderungen des Systems ,,Gehirn" als Änderungen im Prädiktor, d.h. in seinen Systemparametern widerspiegeln, könnte eine nähere Betrachtung der Prädiktoreigenschaften zu einer Erkennung von Anfallsvorboten führen.
Der Nobelpreisträger Hans Albrecht Bethe war einer der ganz großen Physiker des 20. Jahrhunderts. Er gilt als einer der Väter der modernen Quantenphysik. In seiner Bedeutung für die Entwicklung der modernen Physik kommt er selbst Werner Heisenberg oder Max Planck sehr nahe. Er ist in Frankfurt aufgewachsen, hat hier das Goethe-Gymnasium besucht und an der Universität Frankfurt studiert. 1933 musste er emigrieren, da seine Mutter jüdischen Glaubens war. In seiner Heimatstadt Frankfurt ist er bisher fast unbekannt geblieben. Aus Sorge, dass Hitler-Deutschland »die Bombe« zuerst bauen könnte, unterstützte Bethe die USA bei der Entwicklung der Atombombe. Robert Oppenheimer holte ihn 1941 zum Manhattan Project nach Los Alamos (New Mexico). Hans Bethe war der führende theoretische Konstrukteur der Bombe. Doch Zeit seines Lebens glaubte er, damit das Falsche getan zu haben. Nach dem Krieg engagierte er sich für die Rüstungskontrolle. Bethe initiierte 1959 die Genfer Konferenz führender Forscher zur Empfehlung eines kontrollierten Teststoppabkommens und beriet den damaligen US-Präsidenten Dwight Eisenhower bei Fragen zur Einstellung von Kernwaffenversuchen. Er war in den USA und weltweit ein Wissenschaftler mit großem politischem und moralischem Einfluss. ...
Zukunftsforschung ohne Orakel : zur langfristigen Szenarienbildung und der Initiative "Zukunft 25"
(2007)
Jedes Jahrhundert bringt eigene Visionen der Zukunft hervor, wobei vor allem diejenigen Entwicklungen extrapoliert werden, die in der aktuellen Forschung besonders präsent sind. Im 19. Jahrhundert waren dies, wie die gezeigten Sammelbilder belegen, vor allem Verkehr und Mobilität. In seinem Roman »In 80 Tagen um die Erde« drückt Jules Verne die Faszination darüber aus, dass Orte und Menschen zusammenrücken, weil die Entfernungen sich dank moderner Verkehrsmittel wie Auto, Eisenbahn und Flugzeug schneller überbrücken lassen. Die überwiegend optimistischen Zukunftserwartungen des 19. Jahrhunderts sind inzwischen kritischeren, wenn nicht pessimistischen Visionen gewichen. Betrachtet man Filme wie »Blade Runner« oder »Matrix«, so beschäftigen uns heute Themen wie der künstliche oder manipulierte Mensch. Auch der Zukunftsforscher Claudius Gros denkt über die Folgen einer künstlichen Gebärmutter nach. Aber er sieht optimistisch in die Zukunft.
Schwarze Löcher im Labor? : Auf der Suche nach einer experimentellen Bestätigung der Stringtheorie
(2006)
Schwarze Löcher – das sind im Allgemeinen alles verschlingende, gigantisch schwere astronomische Objekte mit bis zu einigen Milliarden Sonnenmassen. Am Frankfurt Institute for Advanced Studies (FIAS) und am Institut für Theoretische Physik sind in den vergangenen fünf Jahren eine ganz neue Art von Schwarzen Löchern theoretisch vorhergesagt worden, die genau das Gegenteil der astronomisch gemessenen Giganten darstellen, nämlich winzig kleine Schwarze Löcher, so genannte »mini black holes«. Auftreten könnten sie, wenn im kommenden Jahr der neue Teilchenbeschleuniger am CERN in Genf in Betrieb genommen wird.