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Repository der KI-Ideenwerkstatt: toxfox-ocr

<p>Im Pilotprojekt <a href="https://www.ki-ideenwerkstatt.de/unterstuetzung-materialien/pilotprojekte/toxfox-mithilfe-von-ki-inhaltsstoffe-scannen/"><em>ToxFox</em></a> wurde 2024/25 gemeinsam mit dem <a href="https://www.bund.net/">BUND</a> eine KI-basierte OCR-L&ouml;sung (englisch: optical character recognition, Bild zu Text) entwickelt. Hierbei wird via FastAPI-Webanwendung ein per Smartphonekamera aufgenommens Bild der Informationstextes der Inhaltsstoffe auf Verpackung eines Produktes erfasst und anschlie&szlig;end eine Liste der gefundenen Schadstoffe nach INCI zur&uuml;ckgegeben. INCI steht f&uuml;r die Internationale Nomenklatur f&uuml;r kosmetische Inhaltsstoffe. Bisher musste f&uuml;r diesen Prozess der Barcode der Produkte gescannt werden. Mit der OCR-L&ouml;sung sollen u.a. Fehler korrigiert werden, die durch veraltete, auf Barcodes enthaltene Informationen entstehen oder sich durch eine Umbenennung der Chemikalien durch die Industrie ergeben k&ouml;nnten.</p>

Schwerpunktprogramm (SPP) 1488: Planetary Magnetism (PlanetMag), Probing the Earth's subdecadal core-mantle dynamics based on satellite geomagnetic field models

The CHAMP mission provided a great amount of geomagnetic data all over the globe from 2000 to 2010. Its dense data coverage has allowed us to build GRIMM - GFZ Reference Internal Magnetic Model - which has the highest ever resolution for the core field in both space and time. We have already modeled the fluid flow in the Earth's outer core by applying the diffusionless magnetic induction equation to the latest version of GRIMM, to find that the flow evolves on subdecadal timescales, with a remarkable correlation to the observed fluctuation of Earth rotation. These flow models corroborated the presence of six-year torsional oscillations in the outer core fluid. Torsional oscillation (TO) is a type of hydromagnetic wave, theoretically considered to form the most important element of decadal or subdecadal core dynamics. It consists of relative azimuthal rotations of rigid fluid annuli coaxial with the mantle's rotation and dynamically coupled with the mantle and inner core. In preceding works, the TOs have been studied by numerical simulations, either with full numerical dynamos, or solving eigenvalue problems ideally representing the TO system. While these studies drew insights about dynamical aspects of the modeled TOs, they did not directly take into account the observations of geomagnetic field and Earth rotation. Particularly, there have been no observation-based studies for the TO using satellite magnetic data or models. In the proposed project, we aim at revealing the subdecadal dynamics and energetics of the Earth's core-mantle system on the basis of satellite magnetic observations. To that end, we will carry out four work packages (1) to (4), for all of which we use GRIMM. (1) We perform timeseries analyses of core field and flow models, to carefully extract the signals from TOs at different latitudes. (2) We refine the conventional flow modeling scheme by parameterizing the magnetic diffusion at the core surface. Here, the diffusion term is reinstated in the magnetic induction equation, which is dynamically constrained by relating it to the Lorentz term in the Navier-stokes equation. (3) We develop a method to compute the electromagnetic core-mantle coupling torque on the core fluid annuli, whereby the energy dissipation due to the Joule heating is evaluated for each annulus. This analysis would provide insights on whether the Earth's TOs are free or forced oscillations. (4) Bringing together physical implications and computational tools obtained by (1) to (3), we finally construct a dynamical model for the Earth's TOs and core-mantle coupling such that they are consistent with GRIMM and Earth rotation observation. This modeling is unique in that the force balances concerning the TOs are investigated in time domain, as well as that the modeling also aims at improving the observation-based core flow model by considering the core dynamics.

Carbonate chemistry and river discharge dataset for the Elbe from incubation experiments and historical data records

This dataset provides carbonate chemistry and hydrological measurements supporting the analysis of the stability of alkalinity and carbon transport potential in the Elbe Estuary, northern Germany. It includes (1) results from laboratory incubation experiments using water samples from the Elbe conducted in 2023, (2) historical water chemistry monitoring records from multiple stations, and (3) monthly flow discharge measurements from the Neu Darchau gauging station. Experimental data were collected from the experiments varying salinity and seasonal conditions, and parameters measured include pH, temperature, and total alkalinity. Major ion concentrations (Na+, K+, Ca2+, Mg2+, Cl-, SO42-) were reconstructed from stoichiometry. The saturation states of calcite and aragonite, as well as pCO2, were calculated using the phreeqpython geochemical package. Historical data, covering carbonate chemistry and major ions at several stations and over multiple years, were collected from digitized sources and FGG Elbe. Together, this dataset facilitates the investigation of long-term trends in the carbonate system and carbon transport in the land ocean transition zone of the Elbe River.

R-Package – Supplement to: Constraints on the role of marine authigenic clay formation in determining seawater lithium isotope composition

This publication contains the R-Package used to solve the calculations performed in Läuchli et al., (2025). The package contains a README.txt file, as well as six scripts stored in the "scripts" file including: (1) "main_script.R" running the complete Monte-Carlo simulation, (2) "calling_data.R" calling the data, (3) "isotope_signature.R" extracting the isotope signature of marine authigenic clays using the dataset presented in Läuchli et al., (submitted), (4) "global_fluxes_uncertainties_rivers.R" simulating uncertainties associated with single-data point river on global estimations of the lithium flux from discharged by rivers to seawater, (5) "global_fluxes.R" solving the ocean lithium isotope budget, and The data files necessary to solve the R-Package are provided as .csv and stored in the "csv" file. Output files are stored in the "export" file. The scripts are written for the R Software. The data were acquired as part of the German Science Foundation (DFG) priority program SPP-1803 “EarthShape: Earth Surface Shaping by Biota” initiated and lead by Friedhelm von Blanckenburg and Todd Ehlers. The GeoB cores samples were provided by the MARUM Research Center (Bremen). The 22SL Gravity Core was stored and supplied by the Bundesanstalt für Geowissenschaften und Rohstoffe (BGR, Hannover). -------------------------------------------------- Packages: The R packages devtools, dplyr, compositions, tidyr, EnvStats, gdata, and gmp were used for calculations. The R-Package was managed using packrat: compositions (Boogaart et al., 2022; License: GPL >= 2) devtools (Wickham et al., 2022; MIT License) dplyr (Wickham et al., 2022; MIT License) EnvStats (Millard, 2022; License: GPL >= 3) gdata (Warnes et al., 2022; License: GPL-2) gmp (Lucas et al., 2023; License: GPL >= 2) packrat (Ushey et al., 2022; License: GPL-2) tidyr (Wickham and Girlich, 2022; MIT License)

Physical oceanography during RV MARIA S. MERIAN cruise MSM123

Physical oceanography data was acquired by a ship-based Seabird SBE911plus CTD-Rosette system onboard RV MARIA S. MERIAN during research cruise MSM123. The CTD system is comprised of a Seabird SBE911plus including dual respectively redundant sensor and pump packages. The SBE11plus Deck Unit remains on board in a laboratory and supplies on one hand power to the SBE9plus underwater unit, on the other hand data telemetry between the SBE9plus and a measurement PC. The SBE9plus underwater unit itself holds a pressure sensor and is interfacing with dual SEB3 temperature, SBE4 conductivity and SBE43 oxygen sensors, as well as two SBE5 pumps to provide a pumped water supply past each sensor. The system also carries an optical FLNTU sensor to measure a combination of back-scattering, turbidity, and chlorophyll-a. To quantify the photo-synthetically active radiation a PAR sensor is installed as well.

Vorhersage urbaner atmosphärischer Anzahlkonzentrationen ultrafeiner Partikel mit Hilfe von Machine Learning- und Deep Learning-Algorithmen (ULTRAMADE)

Ultrafeine Partikel (UFP) mit einem aerodynamischen Durchmesser kleiner als 100 nm stehen unter dem Verdacht die menschliche Gesundheit zu schädigen, allerdings fehlt bisher die abschließende wissenschaftliche Evidenz aus epidemiologischen Studien. Zur Herleitung von Expositionskonzentrationen gegenüber UFP wurden zum Teil statistische Modellierungsverfahren genutzt um UFP-Anzahlkonzentrationen vorherzusagen. Ein häufig genutztes Verfahren ist eine auf Flächennutzung basierte lineare Regression („land-use regression“, LUR). Allerdings wurden in luftqualitativen Studien auch andere, ausgefeiltere Modellansätze benutzt, z.B. „machine learning“ (ML) oder „deep learning“ (DL), die eine bessere Vorhersagegenauigkeit versprechen. Das Ziel des Projekts ist die Modellierung von UFP-Anzahlkonzentration in urbanen Räumen basierend auf ML- und DL-Algorithmen. Diese Algorithmen versprechen eine bessere Vorhersagegenauigkeit gegenüber linearen Modellansätzen. Mit unserem Modellansatz wollen wir sowohl räumliche als auch zeitliche Variabilität der UFP-Anzahlkonzentrationen abbilden. In einem ersten Schritt werden die Messergebnisse aus mobilen Messkampagnen genutzt um ein ML-basiertes LUR Modell zu kalibrieren. Zusätzlich werden urbane Emissionen aus lokalen Quellen, abseits vom Straßenverkehr, identifiziert und explizit in das Modell einbezogen. In einem zweiten Schritt wird ein DL-Modellansatz basierend auf Langzeit-UFP-Messungen mit dem ML-Modell gekoppelt um die Repräsentierung der zeitlichen Variabilität zu verbessern. Unser vorgeschlagenes Arbeitsprogramm besteht aus fünf Arbeitspaketen (WP): WP 1 beinhaltet mobile Messungen mittels eines mobilen Labors und eines Messfahrads. WP 2 besteht aus stationären Messungen, die an Stationen des German Ultrafine Aerosol Network durchgeführt werden. In WP 3 werden wichtige UFP-Emissionsquellen, insbesondere Nicht-Verkehrsemissionen, mit Hilfe von zusätzlichen kurzzeitigen stationären Messungen identifiziert und quantifiziert. In WP 4 werden ML-Algorithmen genutzt um ein statistisches Modell aufzubauen. Als Kalibrierungsdatensatz werden die Messungen aus WP 1 benutzt. Das Modell wird UFP-Anzahlkonzentrationen mit Hilfe eines Datensatzes aus erklärenden Variablen, u.a. meteorologische Größen, Flächennutzung, urbaner Morphologie, Verkehrsmengen und zusätzlichen Informationen zu UFP-Quellen nach WP 3, vorhersagen. In WP 5 werden die UFP-Anzahlkonzentrationen aus WP 2 für einen DL-Modellansatz genutzt, der die zeitliche Variabilität repräsentieren wird. Dieser wird dann mit dem ML-Modell aus WP 4 gekoppelt. Der Nutzen der Modellkopplung wird mit dem Datensatz aus WP 3 validiert. Aus unserem Projekt wird ein Modell hervorgehen, das in der Lage ist die räumliche und zeitliche Variabilität urbaner UFP-Anzahlkonzentrationen in einer hohen Genauigkeit zu repräsentieren. Damit wird unsere Studie einen Beitrag zur Quantifizierung von Expositionskonzentrationen gegenüber UFP z.B. in epidemiologischen Studien leisten.

Vorhersage der Stabilität von Lebensgemeinschaften aus dem Beitrag einzelner Arten zu Resistenz, Resilienz und Erholung

Ökologische Stabilität ist der Schlüssel zur Vorhersage der Folgen von Umweltveränderungen, denn sie umfasst Aspekte der Antwort auf verschiedene Störungsszenarien, zum Beispiel die Fähigkeit, Veränderungen zu widerstehen, diese zu absorbieren oder sich von ihnen zu erholen. Die wichtigsten Fortschritte bei der wissenschaftlichen Bewertung der ökologischen Stabilität in jüngster Zeit ergaben sich aus i) der Anerkennung der mehrdimensionalen Natur der Stabilität, ii) der Unterscheidung zwischen der Stabilität funktioneller Eigenschaften eines Ökosystems und der Stabilität der Zusammensetzung der Gemeinschaft und iii) der Erkenntnis der Bedeutung der räumlichen Dynamik für das Verständnis der lokalen Stabilitätseigenschaften. Trotz dieser Fortschritte wird unser Verständnis der Stabilität (und ihrer Verwendung in den Ökologie- und Umweltwissenschaften) immer noch durch unsere Unfähigkeit behindert, die Stabilität der Gemeinschaft anhand artspezifischer Leistungen und Merkmale vorherzusagen. Das Verständnis der Beiträge der Arten zur Stabilität ist das Hauptziel dieses Projektantrages. Wir werden Metriken verfeinern und testen, die die Reaktionen der Arten auf sich ändernde Umgebungen erfassen, und diese Metriken verwenden, um die Stabilität von Lebensgemeinschaften anhand der Leistung einzelner Arten vorherzusagen und die vorhergesagte Stabilität mit der beobachteten zu vergleichen. Die Arbeit ist in vier Arbeitspakete unterteilt, die Simulationen und Datenanalyse (WP 1) kombinieren mit drei experimentellen Arbeitspaketen zunehmender Komplexität (WP2-4). Die Metaanalyse in WP 1 verwendet kürzlich entwickelte Methoden zur Zerlegung von Stabilität, um Arten zu identifizieren, die zur Stabilität oder Verwundbarkeit in verschiedenen Arten von Ökosystemen und Organismen beitragen. Für die Experimente werden marine Planktongemeinschaften unterschiedlichen Trends und Temperaturschwankungen ausgesetzt sein. Diese Experimente werden von einem Bottom-up-Ansatz ausgehen, bei dem Arten mit bekannten Reaktionen zu Artenpaaren und Zusammenstellungen mit geringer Diversität kombiniert werden, wobei die erwartete mit der beobachteten Stabilität verglichen wird (WP 2). In WP 3 werden wir mithilfe eines Metacommunity-Setups testen, wie die Vorhersagbarkeit von Stabilitätsaspekten wie Resistenz, Resilienz, Erholungsfähigkeit und zeitliche Stabilität von der Konnektivität im Raum abhängt. Schließlich werden wir Mesokosmen verwenden, um zu testen, ob dieselben Merkmale die Stabilität der Phytoplanktongemeinschaft in Abwesenheit oder Gegenwart eines generalistischen Zooplankton-Verbrauchers beeinflussen.

Aquaponics optimization in a local climatic, economic and cultural context: maximizing the benefits of a circular bioeconomy for food production

Sustainable food production depends on the recovery of water, energy, and nutrients from waste streams within existing supply chains. Greenhouse hydroponic systems (HYP) and recirculating aquaculture systems (RAS) are two intensive food production systems that in combined production as an aquaponics system (AP) can utilize fish wastes as fertilizers, while recycling water and energy to increase both systems' sustainability and efficiency. However, despite significant environmental benefits, such systems current infrastructure costs limit widespread application. Implementing relevant technology for such resource-efficient systems requires designs that can optimize performance. AquapnicsOpti contributes to innovative, decarbonized, and resource-efficient food production systems by improving nutrient reuse, increasing energy efficiency and reducing fossil fuel dependence, reducing freshwater needs, and developing scalable models for improving microbial relationships for fish and plant health. In direct collaboration with stakeholders, we will analyze design aspects, business models and consumer preferences, while also carefully examining barriers and economic challenges of AP facilities in different countries. The consortium will take a holistic approach in the context of agroecology to evaluate AP operations in diverse geo-climatic zones and document how adaptations of their technologies and practices can better support local and regional food production. Relevant technology for such resource-efficient systems requires designs that explore and quantify multifactor interactions of biological components to maintain or enhance productivity beyond the capabilities of current AP systems. Scientific testing of microbial digester designs aims to maximise decomposition of fish wastes and provide plant crops with essential nutrients in bioavailable forms. Development and integration of smart biosensors to automatically collect water quality data and automate systems will facilitate operational monitoring and controls that are currently labour-intensive and not always timely. Design innovations will consider existing fish-plant AP pairs but evaluate and test the potential of other culturally acceptable species that would have production and marketing appeal. Simulations of operational conditions will be used to compare and contrast situational variables for AP stakeholder operators to consider, and for design engineers to optimise before modifications are implemented. Integral to this research, we will analyze a broad range of quantitative and qualitative data about stakeholder attitudes, regulatory policies and socio-economic conditions within the diverse geo-climatic zones represented among our project partners. Six research work packages (WP) emphasise integration across disciplinary lines, and the seventh WP ensures that sustained communications among them results in interdisciplinary deliverables and dissemination.

NCCR Climate project - Modelling Sectoral Climate Change Policies: Mitigation, Adaptation, and Acceptance (MIADAC) - Work Package 4.3

Three research questions of the project: 1. What global, European and Swiss climate GHG-policies will follow after 2012 and what will be their performance in the long run (up to 2050)? 2. What policies will foster mitigation in the transportation and building and real estate sectors, how can they be made acceptable and what is the role of voluntary approaches? 3. What will be the economic impacts of climate change on tourism and what are the opportunities for mitigation and adaptation?

REVEALS reconstruction of past vegetation cover with optimized RPP values for Asian samples

This data set presents the reconstructed vegetation cover for 706 Asian sites based on harmonized pollen data from the data set LegacyPollen 2.0 and optimized RPP values. Sugita's REVEALS model (2007) was applied to all pollen records using REVEALSinR from the DISQOVER package (Theuerkauf et al. 2016). Pollen counts were translated into vegetation cover by taking into account taxon-specific pollen productivity and fall speed. Additionally, relevant source areas of pollen were also calculated using the aforementioned taxon-specific parameters and a gaussian plume model for deposition and dispersal and forest cover was reconstructed. In this optimized reconstruction, relative pollen productivity estimates for the ten most common taxa were first optimized by using reconstructed tree cover from modern pollen samples and LANDSAT remotely sensed tree cover (Sexton et al. 2013) for Asia. Values for non-optimized taxa for relative pollen productivity and fall speed were taken from the synthesis from Wiezcorek and Herzschuh (2020). The average values from all Northern Hemisphere values were used where taxon-specific continental values were not available. We present tables with optimized reconstructed vegetation cover for records in Asia. As further details we list a table with the taxon-specific parameters used and a list of parameters adjusted in the default version of REVEALSinR.

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