fairdataihub/poster-sentry-training-data huggingface dataset:
Analyse des Status Quo[1] Standortspezifische Bestands- und Bedarfserhebung[2] Identifikation FDM-bezogener Communities Strategie- entwicklung Governance- Modelle Selbstevaluation mit RISE-DE3: Feststellung des Ist-Zustands im FDM bzw. der Reifegrade der vier Einrichtungen Ermittlung der Anforderungen von Forschenden, EXCs, SFBs und anderen Verbundvorhaben Themen- und fachspezifische Workshops Empfehlungen für FDM-Services, -Tools und Infrastrukturen Evaluation verschiedener Governance- Modelle METHODEN UND MASSNAHMEN ZIELE Konzeptentwicklung zum bedarfsorientierten Aufbau übergreifend nutzbarer Kompetenz, Expertise und Ressourcen zum Handlungsfeld FDM für Forschende und Multiplikator*innen Auf- und Ausbau nachhaltiger, institutionsübergreifender FDM-Services WEB PUBLIKATIONEN Ariza de Schellenberger, A., Bobrov, E., Helbig, K., Jäckel, D., Kuberek, M., Orozco Prado, L.-S., Schlagberger, E. M., Söring, S., & Steinke, B. (2022). Bestands- und Bedarfserhebung zum Forschungsdatenmanagement an den BUA-Einrichtungen (Version 1). Zenodo. https://doi.org/10.5281/zenodo.7060446 Ariza de Schellenberger, Bobrov, E., Helbig, K., Jäckel, D., Kuberek, M., Orozco Prado, L.-S., Schlagberger, E. M., Söring, S., & Steinke, B.: Stärkung von FDM- Services im Verbund – Ergebnisse einer Bedarfserhebung, in Heuveline, Vincent, Bisheh, Nina und Kling, Philipp (Hrsg.): E-Science-Tage 2023: Empower Your Research – Preserve Your Data, Heidelberg: heiBOOKS, 2023, S. 270–275. https://doi.org/10.11588/heibooks.1288.c18087 Förderkennzeichen: 501_CRDMS Referenzen [1] Ariza de Schellenberger et al., 2023, DOI: 10.17192/bfdm.2023.1.8551 [2] Ariza de Schellenberger et al., 2022, DOI: 10.5281/zenodo.7060446 [3] ] Hartmann et al., 2019, DOI: 10.5281/zenodo.3585556 Auf- und Ausbau von FDM-Services in der Berlin University Alliance Concept Development for Collaborative Research Data Management Services (BUA-FDM) Collaboratively Advancing Research Data Support (CARDS) 03.2021 – 06.2023 05.2024 – 10.2026 FAIR-konformes Datenmanagement an den BUA-Einrichtungen Vereinfachte Planung und Durchführung forschungsdatenbasierter Vorhaben in Verbund- und/oder Projektkontexten der BUA Kompetenzausbau im Handlungsfeld FDM bei den Forschenden der BUA Breite Verankerung von FDM im Verbund BUA Customised Research Data Management Organiser (RDMO) (TU) Data Stewardship in Exzellenzclustern (Charité) FDM-Kompetenz- entwicklung (FU) BUA-spezifische Erweiterungen für RDMO; Erleichterung der DMP-Erstellung für BUA-Forschende Professionalisierung des Datenmanagements in Exzellenzclustern, Steigerung der Datenqualität und - nachnutzbarkeit Ausbau übergreifender, u.a. aggregierter FDM- Schulungs- und Trainingsangebote; Kooperationen mit regionalen und nationalen Initiativen KONTAKT bua-fdm@lists.fu-berlin.de https://www.berlin-university- alliance.de/commitments/sharing-resources/fdm Einsatz von elektronischen Laborbüchern (HU) Konzeption, Architektur- und Betriebsmodell für die BUA-übergreifende Einführung von ELN-Systemen ZIELE https://www.berlin-university-alliance.de/commitments/sharing-resources/fdm/
Teaching with eXtended Reality – Evaluating the MirageXR Authoring Tool What is this pilot about? Pilot 4 aims to accelerate the uptake of AR in e d u c a t i o n , by providing an authoring tool and learning management system to teachers. We believe that introduction at scale requires to put tailored authoring tools in the hands of teachers to support the production of bespoke AR learning experiences for the mainstream as well as for the Long Tail. The MirageXR platform is user-friendly and does not require any prior AR experience. Participation is on a voluntary basis, as a choice under free will. Target Group We are looking for teachers who: • • have a good level of English language (B2 in Reading and B1 in Writing + Speaking) • • are pre-service or in-service teachers • • are willing to participate • • have an AR-compatible iOS2 or Android3 phone or tablet The Outcome With this pilot study (ARETE Pilot 4), we seek to evaluate quantitatively and qualitatively, in which ways and how well our authoring toolkit supports teachers in designing XR learning experiences. ARETE PILOT 4
MTLH is AFPT‘s solution for fast and reliable tape laying processes. It was built specifically for reinforcing metal sheets, thermoplastic parts or producing composite laminates. It allows the flexibility to lay 2“ wide tapes or 3 x ½“ tapes, thus increasing productivity & quality. Multi Tape Laying Head (MTLH) Technical Features • Flexibility in tape width and number of tapes • Individual control of multiple tapes • Usage of diode laser or VCSEL • Integration on industrial robot or CNC/gantry control of choice Sectorial Applications Sheet production or local reinforcement in: • Hybrid structures (metal reinforcement) • Preform or laminate production • Reinforcement of injection molded parts www.communionproject.eu FOR MORE INFORMATION CONTACT US: AFPT GmbH sales@afpt.de; www.afpt.de +49 6747 950 185 0 Trinkbornstraße 10 56281 Dörth, Germany This project has received funding from the European Union’s Horizon 2020 research and innovation programme under grant agreement No 680567. The dissemination of results herein reflects only the author’s view and the Commission is not responsible for any use that may be made of the information it contains
Daniele Finazzia,b, Ruben Sevenoisa,b, Wim Van Paepegema a Department of Materials, Textiles and Chemical Engineering, Ghent University, Technologiepark 46, 9052 Zwijnaarde, Belgium b SIM M3 Program, Technologiepark 48, 9052 Zwijnaarde, Belgium The partners of ProPeL M3 research project, coordinated by Siemens (Siemens Digital Industries Software, Belgium), gratefully acknowledge the support of SIM (Strategic Initiative Materials in Flanders) and VLAIO (Flemish government agency Flanders Innovation & Entrepreneurship). ProPeL – PROCESS AND PERFORMANCE SIMULATION OF LIGHTWEIGHT STRUCTURES M3-Project Characterisation of short fibre composites for automotive applications injection THERMAL + MECHANICAL LOADS (proximity to engine, exhaust,…) SHELL SHELL CORE 200 µm “sandwich” microstructure: - SHELL (~90%): fibres aligned with injection direction - CORE (~10%): fibres at ~90° to injection direction MATERIAL APPLICATION Short fibre Glass/PA6 (injection moulding) Automotive parts SYNC CALIB. digital image correlation (DIC) infrared (IR) Self-heating in pure PA6? Self-heating in Glass/PA6? RESEARCH QUESTIONS METHOD (LOCAL) PLASTIC DEFORMATION (LOCAL) DEFORMATION RATE SELF- HEATING 𝜀 ሶ𝜀 𝑇 ሶ𝜀≥ሶ𝜀𝑐𝑟𝑖𝑡 Full-field strain and temperature measurements Strain Strain rate Temperature Tensile tests at room temperature 1. 2. Thermomechanical coupling CHALLENGES Thermoplastic PA6 matrix ENVIRONMENTAL CONDITIONS (temperature, humidity) PLASTIC DEFORMATION HEAT GENERATION ⇒ HEAT GENERATION RATE HEAT LOSS RATE SELF- HEATING ⇒ > 1.E+02 1.E+03 1.E+04 -100 -50 0 50 100 150 200 Temperature Modulus [MPa] 𝑇𝑔 ⇕ 0.36 mm/min ⇕ 36 mm/min ⇕ 360 mm/min x 𝑇 𝜀 ሶ𝜀 humidity decreases transition temperature temperature decreases properties x y z ⇕ 360 mm/min Effect of test speed (same displacement = 52.4 mm) PA6 (50%RH) GLASS/PA6 (50%RH) • Limited, local plastic deformation • Strain rate field not homogeneous • Negligible self-heating, regardless of test speed main fibre orientation thickness cross-section 𝜀 ሶ𝜀 𝑇 • Strain rate field not homogeneous • Temperature field matches strain rate field • Self-heating depending on test speed ⇕ 36 mm/min 90° x ⇕ 0.36 mm/min ⇕ 36 mm/min ⇕ 360 mm/min max +1°C max +4°C max +2°C Effect of test speed (frame before breakage) α 90° 45° 0° PA6 (unfilled) PA6 (unfilled) Polymer matrix composites have been used extensively in the automotive industry, thanks to a unique combination of high performance and light weight. Thermoplastic composites offer advantages in terms of recyclability and cost reduction compared to traditional thermoset composites. However, they are more sensitive to operating conditions. Understanding their coupled thermo-mechanical behaviour is essential to exploiting the full range of applications. I will be happy to discuss with you! Questions? Daniele.Finazzi@ugent.be Daniele Finazzi Test specimens
Contents Literaturverwaltung – Sachliche Erschliessung von Aufsatznachweisen1 Abb. 1 Die Abbildung zeigt die Startseite von Contents Literaturverwaltung. Ganz unten sind die geladenen Dateien als Webformulare erkennbar. Nach Eingabe von covid als Suchbegriff werden im linken Fenster 9455 Treffer angezeigt, die allerdings auch zahlreiche Dubletten enthalten. Ganz unten in der Trefferliste befindet sich der Eintrag Angezeigte Nachweise nach Datei: Nach dessen Anklicken wird rechts ein Menü geöffnet, aus dem Sie die Datei wählen, nach der die Treffer transportiert werden sollen. Hier wird die noch leere Datei 8 gewählt. Durch Klick auf den Button wird der Transfer gestartet. Nach dem automatischen Reload wird im nächsten Schritt die Datei 8 geladen. Nach Klick auf Zeitschriften A-Z Anzeigen werden in wenigen Sekunden rechts alle Zeitschriftentitel angezeigt, die in der Datei enthalten sind. Schliesslich werden über den Schalter Alle Themen in den Aufsatznachweisen links sofort alle nachgewiesenen Themen angezeigt, also alle Themen, die für Aufsatznachweise zum Begriff covid nachweisbar sind. Abb. 2 Anzeige der ermittelten Zeitschriftentitel und Themen Diese Demonstration lässt sich nur in der lokal installierten Version von Contents Literaturverwaltung mit dem Internet Explorer nachvollziehen, in der auch die Speicherfunktion möglich ist2. Contents Literaturverwaltung besteht aus 9 austauschbaren und erweiterbaren Dateien, von denen hier die Dateien 8 und 9 ohne Inhalt sind. Die übrigen Dateien sind mit Aufsatznachweisen aus allen möglichen Fachgebieten gefüllt. Man kann die Inhalte löschen, mit neuen Inhalten aus einer Suchfunktion wie hier oder über ein Importformular aus auswärtigen Datenbanken füllen. Näheres dazu siehe die beiden Beiträge in Zenodo zu Contents Literaturverwaltung: https://zenodo.org/record/3968587 https://zenodo.org/record/4319894 ______________________________________________________________________________________ Autor: Hans Hehl, Regensburg Webseite:http://www.multisuchsystem.de/ mailto:hanshehl@t-online.de 1 Die Internetversion http://www.multisuchsystem.de/ContentsLit/contentsLit2.html enthielt zuletzt einen gravierenden Fehler für die Aufsatzsuche, der jetzt behoben ist! 2 Die lokale Version können Sie über http://www.multisuchsystem.de/ContentsLit/litzip.zip herunterladen!
Stakeholder bei Open Access Publikationen in den Geistes- wissenschaften Open-Access- Projekte Repositorien Scholar-led Verlage Open-Access- Dienstleister Autor:innen Großverlage Universitäts- verlage Kleine/mittlere Fachverlage Infrastruktur- Plattformen Fachgesell- schaften Forschende Lehrende Gesellschaft und Wirtschaft Medien Stiftungen NGOs Öffentliche Forschungs- förderung Politik Leser:innen Verlage Weitere Akteur:innen Was passiert im Forschungsprojekt AuROA? Wir entwickeln Musterverträge und arbeiten für mehr Kooperation und Standardisierung bei Open- Access-Buchpublikationen. Stakeholder-Workshops stellen sicher, dass die Perspektiven aller am Publikationsablauf beteiligten Akteur:innen in die Musterverträge eingehen. Ein aufgabenzentrierter Leistungskatalog über die Bedarfe und Optionen bei einer Open-Access- Publikation soll den Ablauf einer Veröffentlichung transparenter und einfacher gestalten. Kernziel des Verbundprojekts AuROA ist die Entwicklung von rechtssicheren, vielfältig einsetzbaren Musterverträgen. Diese decken Themen ab wie wissenschaftliche sowie technische Qualitätssicherung, vereinbarte Dienstleistungen, Nutzungsrechte und freie Lizenzen. Die Verträge sollen den hohen Standards wissenschaftlicher Publikationen einen rechtssicheren Rahmen geben und Unsicherheiten sowie Vorbehalte gegenüber Open Access bei allen Beteiligten abbauen. Universitäts- bibliotheken Weitere Rollen von Autor:innen (Teil-)Funktionen von Universitätsbibliotheken „Wo sehen Sie Handlungsbedarf?“ Befragung Stakeholder-Workshop 01.07.2021 (n=14, Mehrfachnennung möglich) Privatwirtschaftlich Öffentlich finanziert Unterschiedlich finanziert Wissenschaft www.projekt-auroa.de Projektlaufzeit: Februar 2021 – Januar 2023 Yuliya Fadeeva, Universität Duisburg-Essen yuliya.fadeeva@uni-due.de Matthias Laugwitz, IST-Hochschule für Management mlaugwitz@ist-hochschule.de Veröffentlicht unter CC BY 4.0
Changing Horses in Mid-Stream: The New ADS Michael J. Kurtz Harvard-Smithsonian Center for Astrophysics The Smithsonian/NASA Astrophysics Data System (ADS) is the core digital library for astrophysics. It was built in 1992, put on the Internet for public use in 1993, and moved to the WWW in 1994. It was an immediate success, and has dominated astronomers use of their scholarly literature ever since. By the beginning of the 21st century it was clear the ADS was an important part of the scholarly infrastructure of astronomy. This required that it be rebuilt, from the original ad hoc system to more long-­‐ term stable, maintainable, robust and extensible one, while keeping the existing service operating 24/7/365. This has been substantially more difficult than we imagined; finally begun in 2007 the new system was released this spring (2018), to run for a year in parallel with the old, Classic system until next spring, when the Classic system will be turned off, after a quarter of a century of use. The project has taken more than a decade of intense work; it required a change in the management structure, and an eventual doubling of the staff (and thus budget). During this time the technological landscape has changed substantially, many promising directions for the development were taken, only to be later abandoned. Additionally many new capabilities became possible, requiring improvements both to the new design, and where feasible, to the old system as well. We hope the new ADS will enable researchers discovery for the next 25 years. The ADS is at ads.harvard.edu A Decade of Effort
* Diagnosticar la enfermedad antes de tener el primer hijo Ejercer una paternidad informada, sin coacciones Ofrecer las técnicas de reproducción humana asistida que eviten la trasmisión de la enfermedad Identificar y localizar los casos desconocidos Informar de manera adecuada a pacientes y familiares Figura 1: Nuestro modelo de HEXÁGONO PREVENTIVO DE LA PQRAD** *Iconografía de Riñón poliquístico del Biobanco PQRAD del HU Virgen de las Nieves, ibs.GRANADA ** Bravo-Soto JA, Esteban-de-la-Rosa RJ, Morales García AI, García Valverde M, et al. GEEPAD y Asociación Amigos del Riñón Recuperar los casos perdidos para control
Making Cultural Heritage Data easier to access, more sustainable, reproducible and citable. Supporting collaboration between all those working with and on digital data originating from Cultural Heritage Institutions Offering a comprehensive framework including all aspects relevant to Cultural Heritage data re-use Which digital data? Which benefits? For which actors? Metadata Annotation can be shared, enriched and disseminated by the Charter partners. All partners in the Charter will benefit equally from the greater visibility and communication made possible by joining forces. Scholars Research Institutions Cultural Heritage Institutions Data Hosting Bodies Cultural Heritage Labs •• Sustainability •• Citation •• Access •• Reproducibility 1. Register according to your personal or institutional profile. 2. Get in touch with the cooperation partners and collections relevant to your activities. 3. Gather information on relevant topics such as licensing. 4. Gain visibility and recognition in the international research ecosystem. As a scholar joining the Charter, you can position yourself in the research eco­ system by: • • declaring your wil- lingness to follow the requirements of the Cultural He- ritage Institutions and the collections you would like to work with • • declaring the licen­ ses you use for your work (informa- tion on licensing is provided) • • defining how you want to be cited by the signed-up members of the Charter you work with •• abiding to the Charter Code of Ethics (correct citation of your own work, of your partners, of your image). You can determine­ the conditions of your public online presence by choo- sing how much infor- mation you wish to share. With a clear and open citability of all the partners, you can benefit from ever-in- creasing resources: • • precise information on the collections that might interest you • • direct contact with the person respon- sible for the collec- tion or topics you are interested in •• new opportunities of cooperations •• better metadata and data quality •• better overall visibi- lity of the actors as well as resources. As a Cultural Herita- ge Institution joining the Charter, you can offer your collections a new visibility by: • • using a platform that allows to co- ordinate with all concerned actors (Cultural Heritage Labs, Data Hosting Bodies, Research) • • defining precisely, for each collection and each type of data associated to them, the condi- tions for their re- use •• addressing ques- tions of hosting and dissemination of data resulting from experiments on Cultural Heri- tage assets within a comprehensive framework. •• Types of primary sources •• Data formats •• Forms of enrichment •• Individuals and institutions •• General and specific declarations •• Possible move to citizen science Text Scans with the support of the H2020 research program of the European Union Cultural Heritage Charter Data Re-Use Anne Baillot (Centre Marc Bloch) Laurent Romary (Inria) Contact charter@dariah.eu licensed under Creative Commons Attribution 4.0 International (CC BY 4.0)
#063E3E Introduction 1. Active Region Detection & Classification 2. Flare Forecasting Results Active Region Detection Automated detection of active regions from full-disk images (right) Active Region Classification Automated classification of active region cutouts (Hale / Zurich) Point-in-Time Flare Forecasts Given observations from a single time (e.g. Magnetogram & EUV) generate a 24 hour forecast flare probability Time Series Flare Forecasts Given a times series of observations forecast time series of flare probabilities (e.g. every 3 hours for next 24 hours) Code releases will be public on GitHub: github.com/arcaff ●Datasets, software (Python packages with documentation), and research findings ●Dataset generation tools & PyTorch “DataLoader” objects will allow for easy benchmarking and direct comparison of models Model Deployment and Monitoring ●Continuous monitoring to track performance metrics and detect data/concept drift ●Results will seamlessly integrate with SolarMonitor.org and PITHIA-NRF.eu The Sun is an enigmatic star that produces the most powerful explosive events in our solar system solar flares and coronal mass ejections. Studying these phenomena can provide a unique opportunity to develop a deeper understanding of fundamental processes on the Sun, and critically, to better forecast space weather. The Active Region Classification and Flare Forecasting (ARCAFF) project will develop a beyond state-of-the-art flare forecasting system utilising end-to-end deep learning models to significantly improve upon traditional flare forecasting capabilities. In particular ARCAFF aim in improve on the accuracy of current methods and introduce the concept of time series forecasts. NOAA AR #: Hale: Zurich: Latitude Longitude 13176 Beta Dki 19° -50° Example training data for NOAA AR 13176 (right) ARCAFF: Active Region Classification & Flare Forecasting Paul Wright, Shane Maloney, Sophie Murray, Peter Gallagher, (Dublin Institute for Advanced Studies) Anna Massone, Michele Piana, Valentina Candiani, Sabrina Guastavino, (University of Genova), Tamas Kiss, Gabriele Pierantoni, Gabor Terstyanszky, (University of Westminster) Robert Lovas, Attila Farkas (Sztaki; Institute for Computer Science and Control) github.com/arcaff www.arcaff.eu @ARCAFF_EU Time Flare Prob (>M) Mockup of time series forecast for at least M class flare Current Time 13171 Beta Cao 23° 39° 13173 Alpha Hsx 25° -10° 13175 Alpha Axx -20° -29° 13169 Beta-Gamma Fkc 22° 60°
ᚑᚌᚔLinkedOghamStones-SemantischeModellierung undprototypischeAnalyseirischerOgham-Inschriften Timo Homburg, Florian Thiery, Research Squirrel Engineers Einleitung CIIC 81, Macálister CIIC 81, UCC Beispiele von Ogham Wörtern Ogham Umschrift Übersetzung ᚋᚐᚊᚔ MAQI Sohn ᚋᚒᚉᚑᚔ MUCOI Stamm ᚉᚒᚅᚐ CUNA Wolf ᚉᚐᚈᚈᚒ CATTU Schlacht ᚐᚅᚋ ANM Name ᚐᚃᚔ AVI Nachfahre Die Ogham-Schrift ist eine in Irland und im westlichen Teil Britanniens (Wales und Schottland) anzutreffende antike Sammlung von Zeichen, welche überwiegend auf (Grab-)steinen zur Dokumentation von Namen der Verstorbenen, ihrer Verwandtschaften oder auch für kleinere Geschichten verwendet wurde. Nach der Entdeckung der Ogham-Schrift und der anschließenden Erstellung des Ogham-Alphabets datierte MacNeill einige der Ogham-Inschriften. Das wohl kompletteste Standardwerk findet sich in Macálister (1945, 1949). Dieser hat darin das weitverbreitete Nummerierungsschema CIIC etabliert. Das Ogham 3D Projekt scannt derzeit (155 Ogham Steine verfügbar) irische Ogham-Steine und stellt diese als Epidoc zur Verfügung. Semantische Modellierung in Wikidata Integrationsworkflow Wikidata Beispiel Wikidata Ogham Steine Nachdem die Informationen aus analogen Editionen extrahiert und mit Verweisen zu anderen Linked Data Ressourcen verlinkt wurden, können die Daten in Wikidata integriert werden. Hierzu werden die Tools ‘Open Refine‘ und ‘Quick Statements‘ genutzt. Mit der Integration in Wikidata ist nun die Grundlage geschaffen die angereicherten Daten mit Hilfe des SPARQL Unicorn zu verarbeiten. Somit sind weitergehende Analysen mit Open Source Software wie R oder QGIS mit dem ‘SPARQLing Unicorn QGIS Plugin‘ möglich. Analyse Oghamsteine in Irland Ogham Analysen Ogham Density Karte Wir stellen die Ogham-Steine als Linked Data bereit und ermöglichen somit deren Verarbeitung durch eine Reihe von Wissenschafts-Communities. Die Erfassung der Ogham-Steine als Linked Data Ressourcen erlaubt es, durch Verknüpfung von Wissen und dessen Anreicherung folgende Forschungsfragen anzugehen (1) Klassifikation von Steinen (2) Visualisierung von Zusammenhängen wie Verwandtschaftsbeziehungen (3) Formale Erfassung und maschi- nenlesbare Kodierung von Ogham-Zeichen. Als Datenbasis für die Analysen stützen wir uns auf eine Wikidata-Retrodigitalisierung des CIIC Corpus von Macálister (1945,1949), Epidoc-Daten des Ogham in 3D Projekts, sowie auf die Celtic Inscribed Stones Project (CISP) Datenbank. Des Weiteren pflegen wir aktiv fehlende und passende Elemente in Wikidata ein, um so später die Daten der Research Community im Sinne des SPARQL Unicorn bereitzustellen. Erste Extraktionsergebnisse zeigen zunächst die Clusterung der irischen CIIC Oghamsteine in Abbildung links, sowie die räumliche Verteilung von Beziehungen in Abbildung mitte und eine räumliche Vertelung in einer Density Map in Abbildung rechts. Weitere Informationen timo.homburg@hs-mainz.de rse@fthiery.de http://ogham.link