Figure 3.2: SEM images of a silicon AFM tip (a,b) and after 20 nm Ag vapor-deposition (c,d). (TERS tip was prepared by B. Gosciniak and SEM pictures were recorded by E. Pulvermacher.) Chapter 3 48 3.3 Sample [...] particle deposited at the end of the tip can removed, or get damaged (Figure 3.3.a) and/or contaminated with sample material (Figure 3.3.b). To avoid this, tips were constantly controlled during the running [...] substrate sites without sample. Experimental part 49 Figure 3.3: SEM images of (a) a crashed and (b) sample-contaminated Ag-coated AFM tip. Chapter 3 50 3.5 References [1] A. Rasmussen, V. Deckert. Surface- and …

Sportangebot - HSP - TU Dortmund

Cost Buchung Booking 3-425-0201 A - Abo Mi 17:30-18:30 GYM OH3 20.10.2025-06.02.2026 Lea Midzic, Jan Krück 25/ 25/ 25 € 25 EUR für Studierende 25 EUR für Beschäftigte 25 EUR für Externe 3-425-0203 Jam Session [...] GYM OH3 20.10.2025-06.02.2026 Lea Midzic, Jan Krück 35/ 35/ 35 € 35 EUR für Studierende 35 EUR für Beschäftigte 35 EUR für Externe 3-425-0204 Jam Session - Einzelterminbuchung Mi 18:30-20:30 GYM OH3 20.10 [...] ihr aber auch einzelne Termine buchen, sofern noch Plätze frei sind. Die Einzelterminbuchung kostet 3,00 bzw. 4,50 € und wird immer eine Woche vor Kursbeginn freigeschaltet. HINWEIS: Diese Kurse starten …

Handwerkszeug Der Algorithmus Vektorprodukt Approximationen Samplesammlung Ordinale Approximation 3/3 es soll dabei das n berechnet werden, bei dem gilt: P {xn > ξp} > q für eine beliebige Condence 0 ≤ [...] Gliederung 1 Einführung Problemstellung 2 Handwerkszeug Vektorprodukt Approximationen Samplesammlung 3 Der Algorithmus Schritte Lokalität und Nachrichtenkomplexität Ein Vortrag von Mathias Rohde Seminar: [...] an wir hätten auf einer Website folgendes Schema: Sonderangebote Film 1 Details 1 Film 2 . . . Film 3 . . . . . . . . . Film m Details m Ein Vortrag von Mathias Rohde Seminar: Data Mining Einführung Ha …

Namenlos-1

eine Verwaltungsvorlage eingeflossen, die der Hauptausschuss der Stadt Hattingen am 4.3.1999 einstimmig angenommen hat. 3 Resümee Kleine Kommunalverwaltungen besitzen im Bera- tungsprozess (vgl. zum Berat [...] verbunden werden. Eine Vorgabe der Verwaltungsspitze war, dass keine reine Anwendung des KGSt-Modells3 ge- wünscht war. Kleineren Verwaltungen machen die „Großmodelle“ der Verwaltungsreorganisation (vgl [...] Es stellt die Visitenkarte einer Stadtverwaltung dar; jeder Bürger muss hier zuerst und zuletzt hin. 3 Das neue Steuerungsmodell der Kommunalen Gemeinschaftsstelle für Verwaltungsvereinfachung (KGSt) ist …

Tight Optimistic Estimates for Fast Subgroup Discovery - von Henrik Grosskreutz, Stefan Rüping und S

dafür, dass oed p sonst nicht eng ist: • p0 = (0.1, 0.45, 0.45) bzw. p0 = (0.1, 0.3 c−3 , ..., 0.3 c−3 , 0.3) für c > 3 • Subgruppe s habe m = (10, 10, 0, ..., 0, 10) • Untermenge m′ mit höchster Qualität [...] (verteilt) sind Wieso brauchen wir da besondere Techniken? • normales Pruning kann nicht benutzt werden 3 / 30 Einführung Grundlagen Enge OA Familie von ansteigend konservativen OA Algorithmus Quellen Ansatz [...] Enge OA Definition Piatetsky-Shapiro Enge Optimistische Abschätzung für Split, Gini und Pearson’s χ2 3 Familie von ansteigend konservativen OA Definition Beweis 4 Algorithmus 5 / 30 Einführung Grundlagen …

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Booking 3-424-1300 Abo Mo 17:00-18:30 ER8OH3 02.12.2024-31.01.2025 Stefanie Preiss 12,50/ 12,50/ 12,50 € 12,50 EUR für Studierende 12,50 EUR für Beschäftigte 12,50 EUR für Externe abgelaufen 3-424-1301 [...] 17:00-18:30 ER8OH3 02.12.2024-31.01.2025 Stefanie Preiss 4,50/ 4,50/ 4,50 € 4,50 EUR für Studierende 4,50 EUR für Beschäftigte 4,50 EUR für Externe keine Buchung 3-424-1302 Abo Mo 18:30-20:00 ER8OH3 02.12.2024-31 [...] für Studierende 12,50 EUR für Beschäftigte 12,50 EUR für Externe abgelaufen 3-424-1303 Einzelterminbuchung Mo 18:30-20:00 ER8OH3 02.12.2024-31.01.2025 Stefanie Preiss 4,50/ 4,50/ 4,50 € 4,50 EUR für Studierende …

BatchJobs on the configuration file (3.1), on the registry (3.2), on submitting jobs (3.6), on status queries (3.7), on collecting results (3.8) and on debugging (3.11) are crucial for usage and should [...] init=0, block.size=3) submitJobs(reg3) # check results reduceResultsVector(reg3) [1] 6 15 24 10 16 # finally reduce on the master to total sum reduceResults(reg3, fun=reduce) [1] 55 3.10 Chunking of small [...] g2) [1] 1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 # now reduce them in parallel by summing them reduce <- function(aggr, job, res) aggr+res reg3 <- makeRegistry(id="partial_sums") batchReduceResults(reg2, reg3, fun=reduce …

endogenous effects in the model are lagged by one or more years. Figure 3.3 illustrates the recursive organisation of the model: Figure 3.3. The recursive organisation of the SASI model Model Software 14 4. [...] submodel structure presented in Section 3.1 and illustrated in Figures 3.3 and 4.1. The software modules associated with each submodel are shown in more detail in Figure 4.3 and are described below. 4.4.1 Input [...] .............................. 6 2.3 The Position of D13 within SASI ............................................................................................ 6 3. Model Overview .................. …