Nuclei beyond the drip line

In the Thomas-Fermi model, calculations are presented for nuclei beyond the nuclear drip line at zero temperature. These nuclei are in equilibrium by the presence of an external gas, as may be envisaged in the astrophysical scenario. We find that there is a limiting asymmetry beyond which these nuclei can no longer be made stable.

Establishment and characterization of India's first marine fish cell line (SISK) from the kidney of sea bass (Lates calcarifer)

A continuous cell line (SISK) from kidney of sea bass, Lates calcarifer, has been established and characterized. The cell line was maintained in Leibovitz' L-15 supplemented with 15% fetal bovine serum. This cell line has been subcultured more than 100 times over a period of 2 years. The SISK cell line consists of predominantly of epithelial-like cells. These cells showed strong positive for epithelial markers such as cytokeratin 19 and pancytokeratin. The cells were able to grow at temperature between 25 and 32 °C with optimum temperature of 28 °C. The growth rate of sea bass kidney cells increased as the FBS proportion increased from 2% to 20% at 28 °C with optimum growth at the concentrations of 15% or 20% FBS. The distribution of chromosome number was 30 to 56 with a modal peak at 48 chromosomes. Polymerase chain reaction products were obtained from SISK cells and tissues of sea bass with primer sets of microsatellite markers of sea bass. Five fish viruses were tested on this cell line to determine its susceptibility to these viruses and this was found to be susceptible to MABV NC1 and nodavirus, and the infection was confirmed by RT-PCR and CPE. This suggests that the SISK cell line has good potential for the isolation of various fish viruses. This cell line has been shown to be susceptible to bacterial extracellular products. The SISK cell line is the India's first marine fish cell line.

k-NN based On-Line Handwritten Character recognition system

On-line handwriting recognition has been a frontier area of research for the last few decades under the purview of pattern recognition. Word processing turns to be a vexing experience even if it is with the assistance of an alphanumeric keyboard in Indian languages. A natural solution for this problem is offered through online character recognition. There is abundant literature on the handwriting recognition of western, Chinese and Japanese scripts, but there are very few related to the recognition of Indic script such as Malayalam. This paper presents an efficient Online Handwritten character Recognition System for Malayalam Characters (OHR-M) using K-NN algorithm. It would help in recognizing Malayalam text entered using pen-like devices. A novel feature extraction method, a combination of time domain features and dynamic representation of writing direction along with its curvature is used for recognizing Malayalam characters. This writer independent system gives an excellent accuracy of 98.125% with recognition time of 15-30 milliseconds

On-Line Handwritten Character Recognition using Kohonen Networks

This paper presents an efficient Online Handwritten character Recognition System for Malayalam Characters (OHR-M) using Kohonen network. It would help in recognizing Malayalam text entered using pen-like devices. It will be more natural and efficient way for users to enter text using a pen than keyboard and mouse. To identify the difference between similar characters in Malayalam a novel feature extraction method has been adopted-a combination of context bitmap and normalized (x, y) coordinates. The system reported an accuracy of 88.75% which is writer independent with a recognition time of 15-32 milliseconds

Slot Line Fed Dipole Antenna For Wide Band Applications

A slot line fed planar dipole antenna with a parasitic strip for wide band applications is presented. The presented antenna offers a 2:1 VSWR bandwidth from 1.66 to 2.71 GHz covering the DCS/ PCS/UMTS and IEEE 802.11b/g bands with a gain better than 6.5 dBi. The uniplanar design, simple feeding, and high gain make it a versatile antenna for wireless applications

On-line analytical processing with conceptual information systems

A conceptual information system consists of a database together with conceptual hierarchies. The management system TOSCANA visualizes arbitrary combinations of conceptual hierarchies by nested line diagrams and allows an on-line interaction with a database to analyze data conceptually. The paper describes the conception of conceptual information systems and discusses the use of their visualization techniques for on-line analytical processing (OLAP).

A finite state model for on-line analytical processing in triadic contexts

About ten years ago, triadic contexts were presented by Lehmann and Wille as an extension of Formal Concept Analysis. However, they have rarely been used up to now, which may be due to the rather complex structure of the resulting diagrams. In this paper, we go one step back and discuss how traditional line diagrams of standard (dyadic) concept lattices can be used for exploring and navigating triadic data. Our approach is inspired by the slice & dice paradigm of On-Line-Analytical Processing (OLAP). We recall the basic ideas of OLAP, and show how they may be transferred to triadic contexts. For modeling the navigation patterns a user might follow, we use the formalisms of finite state machines. In order to present the benefits of our model, we show how it can be used for navigating the IT Baseline Protection Manual of the German Federal Office for Information Security.

Verbesserung der seismischen Kapazität von Mauerwerkswänden durch Verwendung von Elastomerlagern

Ein großer Teil der Schäden wie auch der Verluste an Gesundheit und Leben im Erdbebenfall hat mit dem frühzeitigen Versagen von Mauerwerksbauten zu tun. Unbewehrtes Mauerwerk, wie es in vielen Ländern üblich ist, weist naturgemäß einen begrenzten Erdbebenwiderstand auf, da Zugspannungen und Zugkräfte nicht wie bei Stahlbeton- oder Stahlbauten aufgenommen werden können. Aus diesem Grund wurde bereits mit verschiedenen Methoden versucht, die Tragfähigkeit von Mauerwerk im Erdbebenfall zu verbessern. Modernes Mauerwerk kann auch als bewehrtes oder eingefasstes Mauerwerk hergestellt werden. Bei bewehrtem Mauerwerk kann durch die Bewehrung der Widerstand bei Beanspruchung als Scheibe wie als Platte verbessert werden, während durch Einfassung mit Stahlbetonelementen in erster Linie die Scheibentragfähigkeit sowie die Verbindung zu angrenzenden Bauteilen verbessert wird. Eine andere interessante Möglichkeit ist das Aufbringen textiler Mauerwerksverstärkungen oder von hochfesten Lamellen. In dieser Arbeit wird ein ganz anderer Weg beschritten, indem weiche Fugen Spannungsspitzen reduzieren sowie eine höhere Verformbarkeit gewährleiten. Dies ist im Erdbebenfall sehr hilfreich, da die Widerstandfähigkeit eines Bauwerks oder Bauteils letztlich von der Energieaufnahmefähigkeit, also dem Produkt aus Tragfähigkeit und Verformbarkeit bestimmt wird. Wenn also gleichzeitig durch die weichen Fugen keine Schwächung oder sogar eine Tragfähigkeitserhöhung stattfindet, kann der Erdbebenwiderstand gesteigert werden. Im Kern der Dissertation steht die Entwicklung der Baukonstruktion einer Mauerwerkstruktur mit einer neuartigen Ausbildung der Mauerwerksfugen, nämlich Elastomerlager und Epoxydharzkleber anstatt üblichem Dünnbettmörtel. Das Elastomerlager wird zwischen die Steinschichten einer Mauerwerkswand eingefügt und damit verklebt. Die Auswirkung dieses Ansatzes auf das Verhalten der Mauerwerkstruktur wird unter dynamischer und quasi-statischer Last numerisch und experimentell untersucht und dargestellt.

Klassifikationsgestützte on-line Adaption eines robusten beobachterbasierten Fehlerdiagnoseansatzes für nichtlineare Systeme

Diese Arbeit behandelt die Problemstellung der modellbasierten Fehlerdiagnose für Lipschitz-stetige nichtlineare Systeme mit Unsicherheiten. Es wird eine neue adaptive Fehlerdiagnosemethode vorgestellt. Erkenntnisse und Verfahren aus dem Bereich der Takagi-Sugeno (TS) Fuzzy-Modellbildung und des Beobachterentwurfs sowie der Sliding-Mode (SM) Theorie werden genutzt, um einen neuartigen robusten und nichtlinearen TS-SM-Beobachter zu entwickeln. Durch diese Zusammenführung lassen sich die jeweiligen Vorteile beider Ansätze miteinander kombinieren. Bedingungen zur Konvergenz des Beobachters werden als lineare Matrizenungleichungen (LMIs) abgeleitet. Diese Bedingungen garantieren zum einen die Stabilität und liefern zum anderen ein direktes Entwurfsverfahren für den Beobachter. Der Beobachterentwurf wird für die Fälle messbarer und nicht messbarer Prämissenvariablen angegeben. Durch die TS-Erweiterung des in dieser Arbeit verwendeten SM-Beobachters ist es möglich, den diskontinuierlichen Rückführterm mithilfe einer geeigneten kontinuierlichen Funktion zu approximieren und dieses Signal daraufhin zur Fehlerdiagnose auszuwerten. Dies liefert eine Methodik zur Aktor- und Sensorfehlerdiagnose nichtlinearer unsicherer Systeme. Gegenüber anderen Ansätzen erlaubt das Vorgehen eine quantitative Bestimmung und teilweise sogar exakte Rekonstruktion des Fehlersignalverlaufs. Darüber hinaus ermöglicht der Ansatz die Berechnung konstanter Fehlerschwellen direkt aus dem physikalischen Vorwissen über das betrachtete System. Durch eine Erweiterung um eine Betriebsphasenerkennung wird es möglich, die Schwellenwerte des Fehlerdiagnoseansatzes online an die aktuelle Betriebsphase anzupassen. Hierdurch ergibt sich in Betriebsphasen mit geringen Modellunsicherheiten eine deutlich erhöhte Fehlersensitivität. Zudem werden in Betriebsphasen mit großen Modellunsicherheiten Falschalarme vermieden. Die Kernidee besteht darin, die aktuelle Betriebsphase mittels eines Bayes-Klassikators in Echtzeit zu ermitteln und darüber die Fehlerschwellen an die a-priori de nierten Unsicherheiten der unterschiedlichen Betriebsphasen anzupassen. Die E ffektivität und Übertragbarkeit der vorgeschlagenen Ansätze werden einerseits am akademischen Beispiel des Pendelwagens und anderseits am Beispiel der Sensorfehlerdiagnose hydrostatisch angetriebener Radlader als praxisnahe Anwendung demonstriert.

Characterization of Novel Fabry Pérot Filter Arrays for Nanospectrometers in Medical Applications

Optische Spektroskopie ist eine sehr wichtige Messtechnik mit einem hohen Potential für zahlreiche Anwendungen in der Industrie und Wissenschaft. Kostengünstige und miniaturisierte Spektrometer z.B. werden besonders für moderne Sensorsysteme “smart personal environments” benötigt, die vor allem in der Energietechnik, Messtechnik, Sicherheitstechnik (safety and security), IT und Medizintechnik verwendet werden. Unter allen miniaturisierten Spektrometern ist eines der attraktivsten Miniaturisierungsverfahren das Fabry Pérot Filter. Bei diesem Verfahren kann die Kombination von einem Fabry Pérot (FP) Filterarray und einem Detektorarray als Mikrospektrometer funktionieren. Jeder Detektor entspricht einem einzelnen Filter, um ein sehr schmales Band von Wellenlängen, die durch das Filter durchgelassen werden, zu detektieren. Ein Array von FP-Filter wird eingesetzt, bei dem jeder Filter eine unterschiedliche spektrale Filterlinie auswählt. Die spektrale Position jedes Bandes der Wellenlänge wird durch die einzelnen Kavitätshöhe des Filters definiert. Die Arrays wurden mit Filtergrößen, die nur durch die Array-Dimension der einzelnen Detektoren begrenzt werden, entwickelt. Allerdings erfordern die bestehenden Fabry Pérot Filter-Mikrospektrometer komplizierte Fertigungsschritte für die Strukturierung der 3D-Filter-Kavitäten mit unterschiedlichen Höhen, die nicht kosteneffizient für eine industrielle Fertigung sind. Um die Kosten bei Aufrechterhaltung der herausragenden Vorteile der FP-Filter-Struktur zu reduzieren, wird eine neue Methode zur Herstellung der miniaturisierten FP-Filtern mittels NanoImprint Technologie entwickelt und präsentiert. In diesem Fall werden die mehreren Kavitäten-Herstellungsschritte durch einen einzigen Schritt ersetzt, die hohe vertikale Auflösung der 3D NanoImprint Technologie verwendet. Seit dem die NanoImprint Technologie verwendet wird, wird das auf FP Filters basierende miniaturisierte Spectrometer nanospectrometer genannt. Ein statischer Nano-Spektrometer besteht aus einem statischen FP-Filterarray auf einem Detektorarray (siehe Abb. 1). Jeder FP-Filter im Array besteht aus dem unteren Distributed Bragg Reflector (DBR), einer Resonanz-Kavität und einen oberen DBR. Der obere und untere DBR sind identisch und bestehen aus periodisch abwechselnden dünnen dielektrischen Schichten von Materialien mit hohem und niedrigem Brechungsindex. Die optischen Schichten jeder dielektrischen Dünnfilmschicht, die in dem DBR enthalten sind, entsprechen einen Viertel der Design-Wellenlänge. Jeder FP-Filter wird einer definierten Fläche des Detektorarrays zugeordnet. Dieser Bereich kann aus einzelnen Detektorelementen oder deren Gruppen enthalten. Daher werden die Seitenkanal-Geometrien der Kavität aufgebaut, die dem Detektor entsprechen. Die seitlichen und vertikalen Dimensionen der Kavität werden genau durch 3D NanoImprint Technologie aufgebaut. Die Kavitäten haben Unterschiede von wenigem Nanometer in der vertikalen Richtung. Die Präzision der Kavität in der vertikalen Richtung ist ein wichtiger Faktor, der die Genauigkeit der spektralen Position und Durchlässigkeit des Filters Transmissionslinie beeinflusst.

Grupo de trabajo on line de prevenci??n de riesgos

Se presenta experiencia educativa que propone el proceso de formaci??n y desarrollo de un grupo de trabajo formado por profesorado de las distintas etapas educativas. Lo realiza la Delegaci??n de Educaci??n de Granada. El objetivo principal es: fomentar una aut??ntica cultura preventiva mediante la promoci??n de la mejora de la educaci??n en dicha materia en todos los ??mbitos educativos.

A Trainable Object Detection System: Car Detection in Static Images

This paper describes a general, trainable architecture for object detection that has previously been applied to face and peoplesdetection with a new application to car detection in static images. Our technique is a learning based approach that uses a set of labeled training data from which an implicit model of an object class -- here, cars -- is learned. Instead of pixel representations that may be noisy and therefore not provide a compact representation for learning, our training images are transformed from pixel space to that of Haar wavelets that respond to local, oriented, multiscale intensity differences. These feature vectors are then used to train a support vector machine classifier. The detection of cars in images is an important step in applications such as traffic monitoring, driver assistance systems, and surveillance, among others. We show several examples of car detection on out-of-sample images and show an ROC curve that highlights the performance of our system.

Model-Based Matching of Line Drawings by Linear Combinations of Prototypes

We describe a technique for finding pixelwise correspondences between two images by using models of objects of the same class to guide the search. The object models are 'learned' from example images (also called prototypes) of an object class. The models consist of a linear combination ofsprototypes. The flow fields giving pixelwise correspondences between a base prototype and each of the other prototypes must be given. A novel image of an object of the same class is matched to a model by minimizing an error between the novel image and the current guess for the closest modelsimage. Currently, the algorithm applies to line drawings of objects. An extension to real grey level images is discussed.

On Degeneracy of Linear Reconstruction from Three Views: Linear Line Complex and Applications

This paper investigates the linear degeneracies of projective structure estimation from point and line features across three views. We show that the rank of the linear system of equations for recovering the trilinear tensor of three views reduces to 23 (instead of 26) in the case when the scene is a Linear Line Complex (set of lines in space intersecting at a common line) and is 21 when the scene is planar. The LLC situation is only linearly degenerate, and we show that one can obtain a unique solution when the admissibility constraints of the tensor are accounted for. The line configuration described by an LLC, rather than being some obscure case, is in fact quite typical. It includes, as a particular example, the case of a camera moving down a hallway in an office environment or down an urban street. Furthermore, an LLC situation may occur as an artifact such as in direct estimation from spatio-temporal derivatives of image brightness. Therefore, an investigation into degeneracies and their remedy is important also in practice.