ALBERT

Anmerkung: Ersch. unregelmäßig , Beiträge teilweise in Englisch

Anmerkung: Mode of access: Internet via World Wide Web.

Anmerkung: Enthalten: GeoVisual Analytics / Doris Dransch, Mike Sips und Andrea Unger (S. 21-44)

Anmerkung: Cover -- Titel -- Impressum -- Inhaltsverzeichnis -- Nichts als Stress mit der Textverarbeitung -- Über dieses Buch -- Teil I: Gute Vorbereitung ist alles! -- Kapitel 1: Dokument vorbereiten und einrichten -- 1.1 Der Aufbau des Dokuments -- 1.1.1 Abschnitte und Umbrüche -- 1.1.2 Das Deckblatt -- 1.2 Seite einrichten -- 1.2.1 Satzspiegel nach Vorgaben einrichten -- 1.2.2 Satzspiegel frei gestalten -- 1.2.3 Satzspiegel anzeigen -- 1.2.4 Gültigkeit der Seiteneinstellungen -- 1.2.5 Seiteneinstellungen übertragen -- 1.3 Seiten rahmen -- 1.4 Ein- oder mehrspaltig? -- 1.4.1 Abstand oder Trennlinie? -- 1.4.2 Registerhaltigkeit -- 1.4.3 Spaltenaufteilung im Text wechseln -- 1.4.4 Ungleiche Spaltenbreiten -- 1.5 Außerhalb des Satzspiegels -- 1.5.1 Positionsrahmen und Textfelder -- 1.5.2 Seitenrand nutzen -- 1.5.3 Textfelder mit Überlauf -- 1.5.4 Textfelder drehen -- Kapitel 2: Dokument in Fließtext und Überschriften gliedern -- 2.1 Schriftart auswählen -- 2.1.1 Die Schrift für den Textkörper -- 2.1.2 Schrift mit Serifen oder ohne Serifen? -- 2.1.3 Die passende Schriftgröße -- 2.2 Formatvorlagen verwenden -- 2.2.1 Arbeit erleichtern mit Formatvorlagen -- 2.2.2 Einem Text eine Formatvorlage zuweisen -- 2.2.3 Formatvorlagen den Vorgaben anpassen -- 2.2.4 Neue Formatvorlagen aus manuell formatiertem Text erstellen -- 2.3 Überschriften verwenden -- 2.3.1 Was macht eine Überschrift aus? -- 2.3.2 Überschriften per Formatvorlage -- 2.3.3 Überschriften automatisch formatieren lassen -- 2.3.4 Handformatierte Überschriften nachträglich in Formatvorlagen-Überschriften umwandeln -- 2.4 Nummerierte Überschriften -- 2.4.1 Lineare Nummerierungen -- 2.4.2 Hierarchische Überschriften mit Gruppenwechsel -- 2.4.3 Separate Überschriften-Nummerierung für den Nachtext -- 2.5 Problembehandlung für die Überschriftennummerierung -- 2.6 Überschriften in der Kopfzeile wiederholen (Kolumnentitel) -- 2.6.1 Überschriftentext mit Nummer in der Kopfzeile zeigen -- 2.6.2 Mehrere Überschriften in die Kopfzeile -- 2.6.3 Die Suchreihenfolge der {StyleRef}-Felder -- 2.6.4 Problembehandlung für Kolumnentitel -- Kapitel 3: Kopf- und Fußzeilen -- 3.1 Kopf- und Fußzeilen einrichten -- 3.1.1 Kopf- und Fußzeilen ausblenden -- 3.1.2 Die erste Seite anders gestalten -- 3.1.3 Seiten ohne Kopfzeileneinträge -- 3.2 Kopf- und Fußzeilen bearbeiten -- 3.2.1 Abstände einrichten -- 3.2.2 Kopf- und Fußzeilen für beidseitigen Druck spiegeln -- Kapitel 4: Seiten nummerieren -- 4.1 Seitennummern in die Kopf- oder Fußzeile einbringen -- 4.1.1 Seite X von Y -- 4.1.2 Erste Seite von der Paginierung ausnehmen -- 4.1.3 Mehrere Seiten von der Paginierung ausnehmen -- 4.1.4 Kapitelweise paginieren -- 4.2 Paginierungs-Spezialitäten -- 4.2.1 Welche Seiten wie nummerieren? -- 4.2.2 Vortext und Nachtext mit eigener Seitenzählung -- 4.2.3 Nummerierung im Nachtext -- 4.2.4 Seitennummern bei querformatigen Seiten platzieren -- 4.2.5 Wechselnde Seitennummerierung gerade/ungerade -- 4.2.6 Hinweis auf Folgeseite -- Kapitel 5: Verweise und Verzeichnisse -- 5.1 Querverweise -- 5.1.1 Querverweis einrichten -- 5.1.2 Auf mehrere Ziele verweisen -- 5.1.3 Textmarke als Verweisziel -- 5.1.4 Verweise auf andere Dateien -- 5.2 Fuß- und Endnoten -- 5.2.1 Wann Fußnoten, wann Endnoten? -- 5.2.2 Fuß- und Endnoten einfügen -- 5.2.3 Fuß- und Endnoten löschen -- 5.2.4 Fuß- und Endnotennummer gestalten -- 5.2.5 Fußnotentext einrücken -- 5.2.6 Fußnotentrennlinie gestalten -- 5.2.7 Fußnoten mit Platzproblemen -- 5.3 Verzeichnisse -- 5.3.1 Wohin mit welchen Verzeichnissen? -- 5.3.2 Unterschiedliche Grunddaten für Verzeichnisse -- 5.4 Inhaltsverzeichnis -- 5.4.1 Überschriften vorbereiten -- 5.4.2 Inhaltsverzeichnis generieren -- 5.4.3 Inhaltsverzeichnis aktualisieren -- 5.4.4 Weitere Formatvorlagen zum Inhaltsverzeichnis hinzufügen -- 5.4.5 Andere Texte zum Inhaltsverzeichnis hinzufügen -- 5.4.6 Inhaltsverzeichnis formatieren -- 5.4.7 Inhaltsverzeichnis »einfrieren« -- 5.5 Abbildungs-, Tabellen- und Formelverzeichnis -- 5.5.1 Verzeichnis der Abbildungen, Tabellen oder Formeln einfügen -- 5.5.2 Quellenangaben für Illustrationen -- 5.6 Zitate, Quellen, Literaturhinweise -- 5.6.1 Quellen eintragen -- 5.6.2 Quellen organisieren -- 5.6.3 Quellenhinweis einfügen -- 5.6.4 Zitierweisen anpassen -- 5.6.5 Zitatverweis mit Platzhalter -- 5.6.6 Literatur- oder Quellenverzeichnis einfügen -- 5.6.7 Mehrere Quellenverzeichnisse -- 5.7 Rechtsgrundlagenverzeichnis -- 5.7.1 Zitate eintragen -- 5.7.2 Einträge hinzufügen -- 5.7.3 Zitate wiederverwenden -- 5.7.4 Rechtsgrundlagenverzeichnis einfügen -- 5.8 Index (Stichwortverzeichnis) -- 5.8.1 Stichworte (Einträge) erfassen -- 5.8.2 Einträge hinzufügen -- 5.8.3 Untereinträge -- 5.8.4 Verweisoptionen -- 5.8.5 Index erstellen -- 5.8.6 Glossar und Abk.-Verz. -- 5.9 Verzeichnis-Spezialitäten -- 5.9.1 Verzeichnisse und Hyperlinks -- 5.9.2 Verzeichnisse über mehrere Dokumente -- Kapitel 6: Formatvorlagen professionell -- 6.1 Alle Formatvorlagen anzeigen -- 6.2 Formatvorlagen verwenden -- 6.2.1 Zeichen- oder Absatzformat? -- 6.2.2 Formatvorlagen auf handformatierte Texte anwenden -- 6.2.3 Einen Absatz mit mehreren Absatz-Formatvorlagen formatieren -- 6.3 Formatvorlagen bearbeiten -- 6.3.1 Eigenschaften einer Formatvorlage anzeigen -- 6.3.2 Formatvorlagen erstellen und ändern -- 6.3.3 Formatvorlage aus handformatiertem Text erstellen -- 6.3.4 Überschriften-Formatvorlagen -- 6.3.5 Formatvorlage löschen -- 6.4 Dokumentvorlagen -- 6.4.1 Das Mysterium Normal.dot/m/x -- 6.4.2 Formatvorlagen wiederverwenden -- 6.5 Formatfehler finden -- 6.5.1 Formatierungen analysieren und vergleichen -- 6.5.2 Automatische Formatierungsüberwachung -- 6.5.3 Der Formatinspektor -- Teil II: Word ist keine Schreibmaschine -- Kapitel 7: Text eingeben und bearbeiten -- 7.1 Text eingeben -- 7.2 Text bearbeiten -- 7.2.1 Steuerzeichen anzeigen lassen -- 7.2.2 Text ändern -- 7.3 Interpunktion -- 7.3.1 Die Satzzeichen -- 7.3.2 Leerzeichen, aber wo und welche? -- 7.3.3 Striche - verbindend und trennend -- 7.3.4 Problemfall Apostroph -- 7.3.5 Anführungszeichen -- 7.4 Zahlen -- 7.4.1 Zahlwörter bis zwölf -- 7.4.2 Zahlenbreiten und -abstände -- 7.4.3 Die Tausender-Trennung -- 7.4.4 Brüche -- 7.4.5 Englische Ordinalzahlen -- 7.5 Sonderzeichen -- 7.5.1 Das große Eszett -- 7.5.2 Sonderzeichen per Tastatur -- 7.5.3 Sonderzeichen per Symbolauswahl -- 7.5.4 Sonderzeichen per Zahlencode -- 7.5.5 Sonderzeichen per AutoKorrektur -- 7.5.6 Sonderzeichen per Mathematischer AutoKorrektur -- 7.6 Zeichenkombinationen -- 7.6.1 Diakritische Zeichen -- 7.6.2 Zeichenkombinationen der Mathematischen AutoKorrektur -- 7.6.3 Zeichenkombination per Feldfunktion -- Kapitel 8: Navigieren und markieren -- 8.1 Im Text navigieren -- 8.1.1 Bildlauftasten und Bildlaufleiste verwenden -- 8.1.2 Den Navigationsbereich nutzen -- 8.1.3 Die Navigationswerkzeuge einsetzen -- 8.1.4 Rücksprung zum Bearbeitungspunkt -- 8.2 Text markieren -- 8.2.1 Text markieren mit der Tastatur -- 8.2.2 Speziell: Markieren im Markierungsmodus -- 8.2.3 Text markieren mit der Maus -- 8.2.4 Text markieren auf dem Tablet -- 8.2.5 Markierung aufheben -- 8.3 Text verschieben und kopieren -- 8.3.1 Verschieben strukturierter Texte -- 8.3.2 Text umstrukturieren -- Kapitel 9: Zeilen und Absätze -- 9.1 Zeilenumbruch und Silbentrennung -- 9.1.1 Silbentrennung vorgeben mit Trennfugen -- 9.1.2 Silbentrennung unterdrücken -- 9.1.3 Trennfugen an Sonderzeichen -- 9.2 Zeilenabstände -- 9.3 Text drehen -- 9.4 Absätze -- 9.4.1 Durchschuss zwischen Absätzen -- 9.4.2 Absatzeinzüge -- 9.4.3 Absätze durch Linien trennen -- 9.5 Absatzausrichtung -- 9.5.1 Blocksatz -- 9.5.2 Zentrierter Text -- 9.5.3 Rechtsbündig -- 9.6 Tabulatoren -- 9.6.1 Eigene Tabulatoren einrichten -- 9.6.2 Tabulatoren ändern -- 9.6.3 Tabulatoren mit der Maus bearbeiten -- 9.7 Absätze vor Umbruch bewahren -- 9.7.1 Überschriften am Folgetext halten -- 9.7.2 Seitenumbruch im Absatz vermeiden -- Kapitel 10: Text importieren und anpassen -- 10.1 Vorsorge bei E-Mail-Anhängen und Download

Anmerkung: Dissertation, Gottfried Wilhelm Leibniz Universität Hannover, 2019 , 1 Einleitung 2 Grundlagen 2.1 Entwicklung der Gravimeter 2.1.1 Funktionsprinzip Freifall-Absolutgravimeter 2.1.2 Stand der Technik Absolutgravimeter 2.1.3 Funktionsprinzip der Relativgravimeter 2.1.4 Relativgravimetrische Methoden 2.1.5 Anwendungen gravimetrischer Messungen 2.1.6 Abgrenzung klassischer gegenüber neuartiger Sensoren 2.1.7 Entwicklungen der Atominterferometer und Quantengravimeter 2.2 Zeitlich variable Schwereeffekte 2.2.1 Gezeiten 2.2.2 Atmosphäre 2.2.3 Polbewegung 2.2.4 Lokale Hydrologie 2.3 Methoden der Modellierung geometrischer Objekte 3 Kombination klassischer Instrumente und Quantensensoren 3.1 Die klassische Referenz: Untersuchung des FG5X-220 3.1.1 Umrüstung des FG5-220 auf das FG5X-220 3.1.2 Rückführung des FG5X-220 auf SI-Einheiten 3.1.3 Zur Genauigkeit des FG5X-220 3.2 State-of-the-Art Relativgravimeter 3.3 Charakterisierung von Quantengravimetern 3.3.1 Vergleichskampagnen in Berlin 3.3.2 Vergleichskampagne in Onsala 3.4 Anforderungen an Reduktionen neuartiger Sensoren 3.4.1 Verbesserte Atmosphärenmodellierung 3.4.2 Vergleich der ERA5 Lösung mit Atmacs 4 Modellierung beliebiger Körper 4.1 Erste Tests anhand Laborumgebungen 4.1.1 Gravimetermesskampagne 4.1.2 Modell der 200 kN Kraft-Normalmesseinrichtung 4.1.3 Vergleich Messung und Modell 4.1.4 Berechnung der Schwere innerhalb der Belastungskörper 4.2 Modellierung des VLBAI 4.2.1 Das Modell des HITec Gebäudes 4.2.2 Gravimetrische Messkampagne 4.2.3 Effekt der Ausstattung am Beispiel der optischen Tische 4.2.4 Beitrag der lokalen Hydrologie 4.2.5 Zusammenfassung der Modellierung im Umfeld des VLBAI 5 Zusammenfassung und Ausblick A Quantengravimeter: Ergänzungen A.1 Atominterferometer Sequenz A.2 Das Gravimetric Atom Interferometer B Absolutgravimetrie mit dem FG5X-220: Ergänzungen B.1 Geräteuntersuchungen B.1.1 Einfluss der Super Spring B.1.2 Bestimmung des Coriolis-Effekt B.2 Absolutgravimetervergleiche B.3 FG5X-220 Zeitreihen C Ergänzende Untersuchungen der Relativgravimeter C.1 Defekt am ZLS B-64 C.2 Kalibrierfaktoren der IfE Relativgravimeter C.3 ZLS B-114 D Arbeiten an der Physikalisch-Technischen Bundesanstalt D.1 Die 200 kN K-NME der PTB D.2 Koordinatensystem an der Kraft-Normalmesseinrichtung (K-NME) D.3 Absolutgravimetermessungen E Hannover Institut für Technologie E.1 Gravimetrische Messungen , Zusammenfassung in Deutsch und Englisch

Anmerkung: Weitere Artikel enthalten in Gauss-Gesellschaft e.V. Göttingen, Mitteilungen Nr. 56: Erdmagnetische Beobachtugen in Berlin von 1717 bis 1865 / Karin Reich Über das Dreieckszahlentheorem von Fermat und Gauß / Klaus Funke und Axel Wittmann Vier Briefe von Gauß an Georg Adolph Erman: Eine Neuerwerbung der Universitätsbibliothek Göttingen / Karin Reich Glaskeramik Zerodur® für optische Teleskope: Entwicklung und Herstellung bei SCHOTT in Mainz in den letzten 50 Jahren / Thomas Harbach Über die königliche Gedenkmedaille zum Gedenken an Carl Friedrich Gauß (Hannover 1855) / Axel Wittmann Die Sonnenuhr an der St.-Marienkirche in Göttingen / Axel Wittmann Nachrufe: Menso Folkerts: Fritz-Egbert Dohse (1925-2018) Elena Roussanova: Ein Wort der Erinnerung an Viktor K. Abalakin (1930-2018) Buchbesprechungen, Mitteilungen und Berichte

Anmerkung: Beiträge großteils deutsch, teilweise englisch

Anmerkung: Dissertation, Gottfried Wilhelm Leibniz Universität Hannover, 2019 , Inhaltverzeichnis Abbildungsverzeichnis Tabellenverzeichnis Abkürzungsverzeichnis 1 Einführung 1.1 Anlass und Ziel der Arbeit 1.2 Überblick über den Stand der Forschung 1.3 Methodische Überlegung der Arbeit und Arbeitsschritte 2 Folgen der demografischen Entwicklung für die Grundschulen 2.1 Demografische Entwicklung in Deutschland 2.2 Auswirkung der demografischen Entwicklung auf den Bestand der Grundschulen in Niedersachsen 2.3 Folgerungen für die Arbeit 3 Auslastung der Grundschulen 3.1 Gesetzliche Rahmenbedingungen für die Auslastung der Schule 3.2 Literaturmeinung zur Definition der unterausgelasteten Schule 3.3 Definition der unterausgelasteten Schulen in dieser Arbeit 4 Einzugsbereiche der Grundschulen 4.1 Gesetzliche Rahmenbedingungen des Einzugsbereiches einer Grundschule 4.2 Literaturmeinung zur Ermittlung eines Einzugsbereiches einer Grundschule 4.3 Ermittlung des Einzugsbereiches einer Schule in der Arbeit 4.3.1 Zuordnung der Schüler eines Ortsteils 4.3.2 Varianten des Einzugsbereiches 4.3.3 Mehrere Schulen in einem Ortsteil 4.4 Gruppierung der Grundschulen 4.4.1 Kriterien der Gruppierung der Grundschulen 4.4.2 Überlappungen der Gruppen 5 Bewertung der Zuordnungen der Schüler zu der Schulen 5 .1 Bewertungsmethoden der Schulen 5.2 Bisherige Literaturmeinung zur Bewertung der Schulen 5.3 Nutzwertanalysen zu Zuordnungen der Schüler zu den Schulen einer Gruppe 5.3 .1 Demografische Kriterien 5.3.2 Ökonomische Kriterien 5.3.3 Ökologische Kriterien 5.3.4 Qualitative Kriterien eines Schulstandortes 6 Fallstudie Landkreis Holzminden 6.1 Landkreis Holzminden 6.2 Auslastungsquote der Grundschulen im Landkreis Holzminden 6.3 Einzugsbereiche der Schulen im Landkreis Holzminden 6.3.1 Grundschule Lauenförde 6.3.2 Grundschule Ottenstein 6.4 Optimale Gruppierungen von Grundschulen im Landkreis Holzminden 6.5 Nutzwerte der Aufteilungen der Schüler der Gruppen im Landkreis Holzminden 6.5.1 Demografische Nutzwertanalyse 6.5.2 Ökonomische Nutzwertanalyse 6.5.3 Ökologische Nutzwertanalyse 6.5.4 Qualitative Nutzwertanalyse 6.5.5 Diskussion des Gesamtergebnisses 6.6 Validierung der Ergebnisse durch Gegenüberstellung von amtlichen und neuen Einzugsbereichen 7 Fazit und Ausblick 8 Literaturverzeichnis Anhang 1 Anhang 1.1 Grundschule am Sollingtor Anhang 1.2 Grundschule Polle Anhang 1.3 Grundschulen Holzminden Stadt Anhang 1.4 Grundschule Hehlen Anhang 1.5 Grundschule Bevem Anhang 1.6 Grundschule Bodenwerder Anhang 1.7 Grundschule Neuhaus im Solling Anhang 1.8 Grundschule im Forstbachtal Anhang 1.9 Grundschule Kirchbrak Anhang 1.10 Grundschule am Nordsolling Deensen Anhang 1.11 Grundschule Hagentorschule Stadtoldendorf Anhang 1.12 Grundschule Eschershausen Anhang 1.13 Grundschule Delligsen Anhang 1.14 Grundschule Halle Anhang 1.15 Grundschule Grünenplan Anhang 2 Anhang 3 Sortierung der Ortsteile der Überlappungsgebiete Anhang 4 Anhang 4.1 Gruppe Hehlen - Kirchbrak - Halle - Bodenwerder Anhang 4.1.1 Demografische Nutzwertanalyse Anhang 4.1.2 Ökonomische Nutzwertanalyse Anhang 4.1.3 Ökologische Nutzwertanalyse Anhang 4.1.4 Qualitative Nutzwertanalyse Anhang 4.2 Gruppe Holzminden Stadt und Bevem Anhang 4.2.1 Demografische Nutzwertanalyse Anhang 4.2.2 Ökonomische Nutzwertanalyse Anhang 4.2.3 Ökologische Nutzwertanalyse Anhang 4.2.4 Qualitative Nutzwertanalyse Anhang 4.3. Gruppe Lauenförde, Boffzen und Neuhaus im Solling Anhang 4.3.1 Demografische Nutzwertanalyse Anhang 4.3.2 Ökonomische Nutzwertanalyse Anhang 4.3.3 Ökologische Nutzwertanalyse Anhang 4.3.4 Qualitative Nutzwertanalyse Anhang 4.4 Gruppe Polle und Ottenstein Anhang 4.4.1 Demografische Nutzwertanalyse Anhang 4.4.2 Ökonomische Nutzwertanalyse Anhang 4.4.3 Ökologische Nutzwertanalyse Anhang 4.4.4 Qualitative Nutzwertanalyse Anhang 4.5 Gruppe Delligsen und Grünenplan Anhang 4.5.1 Demografische Nutzwertanalyse Anhang 4.5.2 Ökonomische Nutzwertanalyse Anhang 4.5.3 Ökologische Nutzwertanalyse Anhang 4.5 .4 Qualitative Nutzwertanalyse

Anmerkung: Band 1: Bundesbericht Forschung und Innovation 2018 : Forschungs- und innovationspolitische Ziele und Maßnahmen Band 2: Daten und Fakten zum deutschen Forschungs- und Innovationssystem : Datenband Bundesbericht Forschung und Innovation 2018

Anmerkung: Einleitung --- I Angewandte Mathematik und Grundlagen für das Machine Learning --- Lineare Algebra --- Wahrscheinlichkeits- und Informationstheorie --- Numerische Berechnung --- Grundlagen für das Machine Learning --- II Tiefe Netze: Zeitgemäße Verfahren --- Tiefe Feedforward-Netze --- Regularisierung --- Optimierung beim Trainieren von tiefen Modellen --- CNNs --- Sequenzmodellierung: RNNs und rekursive Netze --- Praxisorientierte Methodologie --- Anwendungen --- III Deep-Learning-Forschung --- Lineare Faktorenmodelle --- Autoencoder --- Representation Learning --- Strukturierte probabilistische Modelle für Deep Learning --- Monte-Carlo-Verfahren --- Die Partitionsfunktion --- Approximative Inferenz --- Tiefe generative Modelle --- Literaturverzeichnis --- Abkürzungsverzeichnis --- Index

Anmerkung: Dissertation, Gottfried Wilhelm Leibniz Universität Hannover, 2018 , Inhaltsverzeichnis 1 Einleitung 1.1 Motivation 1.2 Zielsetzung der Arbeit 1.3 Wissenschaftliche Beiträge 1.4 Gliederung 2 Grundlagen 2.1 Graphentheorie 2.1.1 Struktur 2.1.2 Der Algorithmus von Dijkstra 2.2 Der Algorithmus von Viterbi 2.3 Simulated Annealing 3 Unüberwachtes Lernen 3.1 Dichteschätzung 3.1.1 Parametrisierte Schätzer 3.1.2 Nichtparametrisierte Schätzer 3.1.3 Mischverteilungen 3.1.4 Zusammenfassung 3.2 Monte Carlo Methoden 3.2.1 Inversionsmethode 3.2.2 Verwerfungsmethode 3.3 Markov-Chain-Monte-Carlo Methoden 3.3.1 Markov-Ketten 3.3.2 Der Metropolis-Hastings-Algorithmus 3.4 Reversible Jump MCMC Methoden 4 Stand der Forschung 4.1 Digitale Straßenkarten 4.2 Rekonstruktion fahrbahngenauer Straßenkarten 4.2.1 Punktwolkenanalyse 4.2.2 Inkrementelle Trajektorien Analyse 4.2.3 Analyse charakteristischer Punkte 4.2.4 Verfahren nach Biagioni und Eriksson 4.2.5 Verfahren nach Cao und Krumm 4.3 Rekonstruktion fahrspurgenauer Straßenkarten 4.3.1 Fahrerassistenzsysteme 4.3.2 Naive Verfahren 4.3.3 Komplexe Verfahren 5 Verfahren zur automatischen Konstruktion hochgenauer Straßenkarten 5.1 Überblick 5.2 Segmentierung von Fahrzeugtrajektorien 5.3 Rekonstruktion fahrbahngenauer Straßenkarten 5.3.1 Initialisierung 5.3.2 Reversible Jump Markov Chain Monte Carlo 5.3.3 Algorithmus 5.3.4 Bewertung 5.4 Rekonstruktion fahrspurgenauer Straßenkarten 5.4.1 Modell 5.4.2 Initialisierung 5.4.3 Reversible Jump Markov Chain Monte Carlo 5.4.4 Algorithmus 5.4.5 Bewertung 6 Ergebnisse 6.1 Eingabedatensätze 6.2 Referenz Datensatz 6.3 Bewertungen 6.4 Fahrbahngenaue Rekonstruktion 6.4.1 Analyse des Verfahrens 6.4.2 Bewertung der Ergebnisse 6.5 Fahrspurgenaue Rekonstruktion 6.5.1 Analyse des Verfahrens 6.5.2 Bewertung der Ergebnisse 7 Zusammenfassung und Ausblick Anhang A. Literaturverzeichnis B Mathematische Definitionen C Eingabedaten D Dokumente E Danksagung F Widmung G Lebenslauf , Zusammenfassung in Englisch und Deutsch Seite 1-3

Anmerkung: Dateien und ihre Handhabung --- Datenträger und Dateisysteme --- Drucker und Netzwerke administrieren --- Daten sichern --- Rechner fernsteuern --- Aufgaben und Dienste automatisieren --- Andere Welten: Windows und Linux --- Kollaboratives Arbeiten in der Cloud --- Troubleshooting --- macOS für Webworker --- Medienserver mit Raspberry Pi

Anmerkung: Die ersten Schritte am Mac --- Installation --- Mit dem Mac ins Internet --- Das Programm Mail verwenden --- iCloud - Die Datenwolke von Apple nutzen --- Nachrichten und Videotelefonie --- Programme installieren und verwalten --- Organisation und Büroarbeiten am Mac --- Pages, Numbers und Keynote - die Office-Apps --- iTunes und Apple Music --- Videos ansehen und bearbeiten --- Bilder verwalten und bearbeiten --- Die Benutzerverwaltung verstehen --- Backups mit Time Machine erstellen --- Terminal - Die Kommandozeile --- Windows mit Boot Camp installieren --- Automatisierung --- Hilfe bei Problemen

Anmerkung: Abstracts teilweise deutsch, teilweise english

Anmerkung: Dissertation, Gottfried Wilhelm Leibniz Universität Hannover, 2018 , 1 Einleitung 1.1 Hintergrund und Problemstellung 1.2 Ziel der Arbeit 1.2.1 Problemstellung: Erfassung von Trajektorien 1.2.2 Problemstellung: Erkennung von Bewegungsmustern in Trajektorien 1.3 Gliederung 2 Grundlagen 2.1 Modellierung von Objektbewegungen 2.2 Erfassung von Trajektorien 2.2.1 GNSS-Tracking 2.2.2 Videobasiertes Tracking 2.2.3 Vergleich des GNSS- und videobasierten Trackings 2.2.4 Weitere Tracking-Verfahren 2.2.5 Probabilistische Modellierung 2.2.6 Viterbi-Algorithmus 2.3 Erkennung von Bewegungsmustern 2.3.1 Data Mining 2.3.2 Filterung und Glättung 2.3.3 Segmentierung 2.3.4 Distanzmaße zur Bestimmung der Ähnlichkeit von Trajektorien 2.3.5 Maschinelles Lernen im Kontext raum-zeitlicher Daten 2.3.6 Sequenzmustererkennung 2.4 Dynamische Programmierung 2.5 Unterschiedliche Varianten der Datenverarbeitung 2.5.1 Zentrale und dezentrale Verarbeitung 2.5.2 Informationsaustausch 3 Stand der Forschung und verwandte Arbeiten 3.1 Erfassung von Trajektorien 3.1.1 Objektdetektion 3.1.2 Objekt-Tracking 3.1.3 Fusion heterogener Detektionen 3.1.4 Kommerzielle Systeme 3.1.5 Diskussion und Fazit 3.2 Mustererkennung in Trajektorien 3.2.1 Erkennung von wiederkehrenden unbekannten Mustern 3.2.2 Diskussion und Fazit 4 Erfassung von Trajektorien - GPS-unterstütztes Kamera-Tracking 4.1 Überblick über den Lösungsansatz 4.2 Sensoren und Eingangsdaten 4.2.1 GPS-Daten 4.2.2 Kameradaten 4.3 Vorverarbeitung 4.4 Fusion der heterogenen Daten 4.4.1 Detektionsbasierte Modellierung 4.4.2 Rasterbasierte Modellierung 4.4.3 Generierung der Trajektorien 4.5 Laufzeit des Algorithmus 4.6 System design 5 Mustererkennung in Trajektorien 5.1 Definition von Bewegungsmustern 5.2 Überblick über das entwickelte Mustererkennungsverfahren 5.3 Trajektorien als Datengrundlage 5.4 Vorverarbeitung 5.4.1 Datenbereinigung 5.4.2 Datenselektion 5.4.3 Datenintegration und Transformation 5.5 Mustererkennung: Clustering-basierter Ansatz 5.5.1 Segmentierung der Trajektorien 5.5.2 Clustering der Trajektorien 5.6 Mustererkennung: Sequenzbasierter Ansatz 5.6.1 Eingangsdaten 5.6.2 Generierung der Sequenzen aus Bewegungen 5.6.3 Bestimmung des Alphabets 5.6.4 Identifikation wiederkehrender Teilsequenzen 5.6.5 Rücktransformation zu Trajektorien 5.7 Laufzeit des Algorithmus 6 Experimente und Evaluation der Erfassung der Trajektorien 6.1 Verwendete Software 6.2 Verwendete Sensoren 6.3 Korrektheit der Zuordnungen 6.3.1 Experiment: 2 Personen 6.3.2 Experiment: Fußballanalyse 6.4 Geometrische Genauigkeit der Trajektorien 6.5 Laufzeit 6.6 Fazit 7 Experimente und Evaluation der Mustererkennung 7.1 Verwendete Software 7.2 Ergebnisverifikation 7.3 Interessantheitsmaß für Bewegungsmuster 7.4 Parameterstudien 7.4.1 Eingabeparameter 7.4.2 Datendichte 7.4.3 Invarianzen 7.5 Experimente auf realen Datensätzen 7.5.1 Beschreibung der Datensätze und Experimente 7.5.2 Experiment 1 - ACM DEBS 2013-Datensatz 7.5.3 Experiment 2 - GPS-Fußball-Datensatz 7.5.4 Experiment 3 - MapConstruction.org 7.5.5 Experiment 4 - Mantelpaviane 8 Zusammenfassung und Ausblick 8.1 Zusammenfassung 8.2 Ausblick Abbildungsverzeichnis Tabellenverzeichnis Literaturverzeichnis Lebenslauf Danksagung

Anmerkung: Dissertation, Gottfried Wilhelm Leibniz Universität Hannover, 2018 , 1. Einleitung 1.1. Motivation 1.2. Ziel der Arbeit 1.3. Struktur derArbeit 2. Grundlagen 2.1. Laserscanning 2.1.1. Distanzmessung 2.1.2. Scanmechanismus 2.1.3. Mobile Mapping 2.1.4. Registrierung von Punktwolken 2.1.5. Räumliche Datenstrukturen 2.1.6. Segmentierung in Punktwolken 2.2. Maschinelles Lernen 2.2.1. K-Means-Algorithmus 2.2.2. Bewertung einer Klassifizierung 2.2.3. Random Forests 2.2.4. Neuronale Netze 2.3. Filterverfahren zurLokalisierung 2.3.1. Bayessche Filter 2.3.2. Kalman-Filter 2.3.3. Extended Kalman-Filter 3. Stand der Forschung 3.1. Detektion dynamischer Objekte 3.1.1. Änderungsdetektion in Punktwolken 3.1.2. Klassifizierung dynamischer Objekte 3.2. Fahrzeuglokalisierung 3.2.1. Feinlokalisierung 3.2.2. Globale Positionsbestimmung 4. Verwendete Sensoren und Daten 4.1. Mobile-Mapping-System Riegl VMX-250 4.2. Valeo Scala 4.3. Oxford Robotcar Dataset 4.4. Velodyne VLP-16 4.4.1. Kalibrierung des Systems 4.5. Vergleich der verwendeten Laserscanner 5. Detektion dynamischer Objekte 5.1. Anderungsdetektion 5.2. Klassifizierung dynamischer Objekte 5.2.1. Klassifizierung von Vegetation 5.2.2. Klassifizierung dynamischer Objekte in einzelnen Zeilenscans 5.2.3. Klassifizierung dynamischer Objekte in Scanbildern 6. Fahrzeug-Lokalisierung durch Automotive-Laserscanner 6.1. Verwendung stangenförmiger Objekte undEbenen 6.1.1. Erstellung der Referenzkarte 6.1.2. Extraktion der Landmarken aus den Messungen eines horizontal montierten Automotive-Zeilenscanners 6.1.3. Extraktion der Landmarken aus den Messungen eines vertikal montierten Automotive-Laserscanners 6.1.4. Landmarken-Muster 6.2. Sequenzanalyse zur globalen Lokalisierung 6.2.1. Reduzierung der Dimension durch einen Autoencoder 6.2.2. Clustering der Daten 6.2.3. Bestimmung der Position 6.3. Scanbildkorrelation zur hochgenauen Lokalisierung 6.3.1. Automotive Daten eines Einzeilenscanners 6.3.2. Verwendung der Daten des Velodyne VLP-16 7. Ergebnisse der Fahrzeug-Lokalisierung 7.1. Verwendung stangenförmiger Objekte und Ebenen zur Fahrzeug-Lokalisierung 7.1.1. Valeo Scala 7.1.2. Velodyne VLP-16 7.1.3. Auswertung der Zuordnung überLandmarken-Muster 7.1.4. Laufzeitbetrachtung 7.2. Sequenzanalyse 7.2.1. Automotive-Daten eines Einzeilen-Laserscanners 7.2.2. Oxford Robotcar Dataset 7.2.3. Velodyne VLP-16 7.2.4. Verwendung eines Filteransatzes 7.2.5. Laufzeitbetrachtung 7.3. Scanbildkorrelation 7.3.1. Automotive-Daten eines Einzeilen-Laserscanners 7.3.2. Velodyne VLP-16 7.3.3. Laufzeitbetrachtung 7.4. Diskussion der Ergebnisse 8. Zusammenfassung und Ausblick 8.1. Zusammenfassung 8.2. Ausblick Anhang A. Ergebnisse der Lokalisierungüber stangenförmige Objekte und Ebenen B. Ergebnisse der Sequenzanalyse durch einen Velodyne VLP-16 Abbildungsverzeichnis Tabellenverzeichnis Literaturverzeichnis Lebenslauf Danksagung , Deutsche und englische Zusammenfassung

Anmerkung: Dissertation, Gottfried Wilhelm Leibniz Universität Hannover, 2018 , 1. EINLEITUNG 1.1. Motivation 1.2. Zielsetzung 1.3. Wissenschaftlicher Beitrag 1.4. Gliederung der Arbeit 2. STAND DER WISSENSCHAFT 2.1. Klassifikation von Einzelbildern 2.2. Multitemporale Klassifikation 2.2.1. Steigerung der Klassifikationsgenauigkeit 2.2.2. Detektion von Veränderungen 2.3. Klassifikation von Bilddaten mit Zufallsfeldern 2.4. Zufallsfelder in der Fernerkundung 2.5. Diskussion 3. GRUNDLAGEN 3.1. Merkmale 3.1.1. Merkmalsextraktion 3.1.2. Merkmalsselektion 3.2. Graphische Modelle für die Bildanalyse 3.2.1. Grundlagen der Wahrscheinlichkeitstheorie 3.2.2. Graphische Modelle zur Modellierung von Wahrscheinlichkeiten 3.2.3. Markov Random Fields 3.2.4. Conditional Random Fields 3.2.5. Inferenz 3.3. Bewertungskriterien 4. CRF ZUR KLASSIFIKATION MULTITEMPORALER BILDDATEN UNTERSCHIEDLICHER AUFLÖSUNG 4.1. Multitemporale Klassifikation von Bildern identischer Auflösung 4.2. Multitemporale Klassifikation von Bildern unterschiedlicher Auflösung 4.3. Assoziationspotential 4.4. Räumliches Interaktionspotential 4.5. Zeitliches Interaktionspotential 5. EXPERIMENTELLE UNTERSUCHUNGEN 5.1. Strategie 5.2. Daten und Klassen 5.3. Merkmalsextraktion 5.4. Merkmalsselektion 5.5. Maximale Merkmalsskala für das Assoziationspotential 5.6. Parameter des räumlichen Interaktionspotentials 5.7. Evaluation der Klassifikationsgenauigkeit feiner Strukturen 5.8. Multitemporale Klassifikation von Fernerkundungsdaten mit einheitlicher Auflösung 5.9. Multitemporale Klassifikation von Daten unterschiedlicher Auflösung ohne Veränderungen der Landbedeckung 5.10. Multitemporale Klassifikation von Daten unterschiedlicher Auflösung mit Veränderungen der Landbedeckung 6. SCHLUSSBETRACHTUNG UND AUSBLICK 7. LITERATUR

Anmerkung: Inhaltsverzeichnis Exkursionen 5. Fußexkursionen F 1: Wendelstein —Wangen —Nebra F2: Vitzenburg - Schmoner Tal - Reinsdorf F3: Karsdorf - Steigra - Karsdorf F4: Nebra —Dissau —Karsdorf F5: Dorndorfer und Gleinaer Berge F6: Freyburg - Laucha F7: Bad Bibra - Krawinkel - Laucha F8: Bergrücken Rödel S Freyburg F9: Um Freyburg F 10: Naumburg - Schulpforte - Bad Kosen - Naumburg F 11: Bad Kosen - Saaleck - Bad Kosen F12: Bad Kosen - Bad Sulza F l3: Rund um Bad Sulza F l4: Bad Sulza - Eckartsberga F l 5: Rund um Eckartsberga 6. Exkursionen mit dem Rad R I: Unstrut-Radwanderweg von Naumburg über Freyburg, Laucha, Karsdorf und Nebra zum Bottendorfer Flügel bei Roßleben R2: Saaletal 7. Exkursionen mit dem KFZ K 1: Nebra-Querfurter Platte K2: Naumburg - Möllern - Eckartsberga - Rastenberg - Schafau - Burgwenden - Flemleben K3: SE Naumburg (Naumburg - Janisroda - Meyhen - Wettaburg - Pratschütz)