Enhanced UV emission from ZnO nanoflowers synthesized by the hydrothermal process

ZnO nanoflowers were synthesized by the hydrothermal process at an optimized growth temperature of 200 ◦C and a growth/reaction time of 3 h. As-prepared ZnO nanoflowers were characterized by x-ray diffraction, scanning electron microscopy, UV–visible and Raman spectroscopy. X-ray diffraction and Raman studies reveal that the as-synthesized flower-like ZnO nanostructures are highly crystalline with a hexagonal wurtzite phase preferentially oriented along the (1 0 1 1) plane. The average length (234–347 nm) and diameter (77–106 nm) of the nanorods constituting the flower-like structure are estimated using scanning electron microscopy studies. The band gap of ZnO nanoflowers is estimated as 3.23 eV, the lowering of band gap is attributed to the flower-like surface morphology and microstructure of ZnO. Room temperature photoluminescence spectrum shows a strong UV emission peak at 392 nm, with a suppressed visible emission related to the defect states, indicating the defect free formation of ZnO nanoflowers that can be potentially used for UV light-emitting devices. The suppressed Raman bands at 541 and 583 cm−1 related to defect states in ZnO confirms that the ZnO nanoflowers here obtained have a reduced presence of defects

Goal-oriented recovery bei nichtlinearen Scheibenproblemen

Es werden die Grundlagen und wichtigsten Konzepte für zielorientierte Fehlerschätzer bei linearen und nichtlinearen Problemen vorgestellt. Mit ihrer Hilfe lassen sich Aussagen über die Güte einzelner lokaler Werte treffen und es ist möglich, das Netz innerhalb von adaptiven Verfahren derart zu optimieren, dass die betrachtete lokale Größe möglichst genau berechnet werden kann.

Customer Recovery Controlling

Die langfristige Sicherung bestehender (profitabler) Kundenbeziehungen erweist sich für Unternehmen zunehmend als eine wichtige und zugleich immer schwieriger zu bewältigende Herausforderung. Vor dem Hintergrund hoher Kosten für die Neukundengewinnung und sinkender Kundenloyalität auf gesättigten, wettbewerbsintensiven und transparenten Märkten – verbunden mit tendenziell steigenden Abwanderungsraten – rücken die Früherkennung und Prävention von Kundenabwanderungen sowie die Kundenrückgewinnung verstärkt in den Fokus. Der Aufwand für derartige Anstrengungen muss in einem sinnvollen Verhältnis zum Ertrag stehen. Letztlich wird also für den Komplex „Kundenabwanderung“ ein ergebnisgesteuertes Gesamtsystem der Früherkennung, Prävention und Rückgewinnung benötigt. An dieser Stelle setzt das Customer Recovery Controlling an. Auf Basis des kontributionsorientierten Controllingansatzes wird ein ganzheitliches Controllingsystem für das Customer Recovery Management entwickelt. Dabei werden die führungsunterstützenden Controllingprinzipien der Entscheidungsfundierung, -reflexion und Koordinationsentlastung einschließlich zentraler Controllinginstrumente in den Gesamtzusammenhang des Customer Recovery Managementprozesses gestellt. Es wird aufgezeigt, dass mit einem professionellen Customer Recovery Controlling große Nutzenpotenziale verbunden sind, die sich auf der Customer Recovery Managementebene (z.B. verbesserte Entscheidungsqualität, höhere Präventions- bzw. Rückgewinnungsraten) wie auch auf der Ebene der Gesamtunternehmung (z.B. Sicherung bzw. Erhöhung des Kundenstammwertes) auswirken. Die Erfolgsmodellierung zählt zu den wesentlichen Aufgaben des Controlling. Diesbezüglich bedarf es eines mehrdimensionalen Controllinginstruments, das neben Ergebnisindikatoren auch Leistungstreiber berücksichtigt: die Customer Recovery Scorecard. Ihre Perspektiven – Finanz-, Kunden-, Prozess-, Potenzial- und Wettbewerbsperspektive – sichern eine ganzheitliche Betrachtung der strategisch relevanten Erfolgsfaktoren und darüber hinaus gewährleisten die Kennzahlen eine systematische Planung, Steuerung und Kontrolle des Customer Recovery Management Erfolgs. Für die Erfolgsgrößen werden kausale Abhängigkeiten in Form von Ursache-Wirkungs-Beziehungen innerhalb und zwischen den Perspektiven erfasst (Strategy Maps), wodurch gewissermaßen eine Modellierung der Wertschöpfungskette im Customer Recovery Management erfolgt. Unsere durchgeführte Studie zum Status Quo des Customer Recovery Controlling in der deutschen (groß-)unternehmerischen Dienstleistungspraxis hat gezeigt, dass der präventive Umgang mit Kundenabwanderung zukünftig an Bedeutung gewinnen wird. Obwohl die Mehrheit der befragten Unternehmen über ein organisatorisch verankertes Controlling verfügt, sind bezüglich des allgemeinen Controllingentwicklungsstandes inkl. des Instrumenteneinsatzes Defizite zu konstatieren. In Bezug auf Letzteres hat sich herausgestellt, dass rein ökonomische Aspekte eine dominante Stellung einnehmen; Finanzkennzahlen werden gegenüber den Markt-, Prozess und Potenzialkennzahlen zum einen häufiger eingesetzt und zum anderen auch in ihrer Bedeutung höher eingeschätzt. Darüber hinaus ist der Einsatz von Kennzahlensystemen im Customer Recovery Management noch nicht weit verbreitet und auch hier ist ein finanzwirtschaftlicher Fokus festzustellen. Der Erfolg von Customer Recovery Maßnahmen wird zu einem großen Ausmaß durch die Nutzung des Synergiepotenzials von Customer Recovery Management (Führung vom Markt bzw. Kunden her) und Controlling (Führung vom Erfolg her) determiniert.

Urban Grass and Grass-Leaf Litter Mixtures as Source for Bioenergy Recovery

Städtische Biomassen der Grünflächen bilden eine potentielle, bisher weitgehend ungenutzte Ressource für Bioenergie. Kommunen pflegen die Grünflächen, lassen das Material aber verrotten oder führen es Deponien oder Müllverbrennungsanlagen zu. Diese Praxis ist kostenintensiv ohne für die Verwaltungen finanziellen Ausgleich bereitzustellen. Stattdessen könnte das Material energetisch verwertet werden. Zwei mögliche Techniken, um Bioenergie zu gewinnen, wurden mit krautigem Material des städtischen Straßenbegleitgrüns untersucht i) direkte anaerobe Fermentation (4 Schnitte im Jahr) und ii) „Integrierte Festbrennstoff- und Biogasproduktion aus Biomasse“ (IFBB), die Biomasse durch Maischen und mechanisches Entwässern in einen Presssaft und einen Presskuchen trennt (2 Schnitte im Jahr). Als Referenz wurde die aktuelle Pflege ohne Verwertungsoption mitgeführt (8faches Mulchen). Zusätzlich wurde die Eignung von Gras-Laub-Mischungen im IFBB-Verfahren untersucht. Der mittlere Biomasseertrag war 3.24, 3.33 und 5.68 t Trockenmasse ha-1 jeweils für die Pflegeintensitäten Mulchen, 4-Schnitt- und 2-Schnittnutzung. Obwohl die Faserkonzentration in der Biomasse der 2-Schnittnutzung höher war als im Material der 4-Schnittnutzung, unterschieden sich die Methanausbeuten nicht signifikant. Der Presskuchen aus dem krautigen Material des Straßenbegleitgrüns hatte einen Heizwert von 16 MJ kg-1 Trockenmasse, während der Heizwert des Presskuchens der Gras-Laub-Mischung in Abhängigkeit vom Aschegehalt zwischen 15 und 17 MJ kg-1 Trockenmasse lag. Der Aschegehalt der Mischungen war höher als der Grenzwert nach DIN EN 14961-6:2012 (für nicht-holzige Brennstoffe), was auf erhöhte Bodenanhaftung auf Grund der Erntemethoden zurückzuführen sein könnte. Der Aschegehalt des krautigen Materials vom Straßenrand hielt die Norm jedoch ein. Die Elementkonzentration (Ca, Cl, K, Mg, N, Na, P, S, Al, Cd, Cr, Cu, Mn, Pb, Si, Zn) im krautigen Material war generell ähnlich zu Landwirtschafts- oder Naturschutzgrünland. In den Mischungen nahm die Elementkonzentration (Al, Cl, K, N, Na, P, S, Si) mit zunehmendem Laubanteil ab. Die Konzentration von Ca, Mg und der Neutral-Detergenz-Fasern stieg hingegen an. Die IFBB-Technik reduzierte die Konzentrationen der in der Verbrennung besonders schädlichen Elemente Cl, K und N zuverlässig. Außer den potentiell hohen Aschegehalten, wurde während der Untersuchungen kein technischer Grund entdeckt, der einer energetischen Verwertung des getesteten urbanen Materials entgegenstehen würde. Ökonomische, soziale und ökologische Auswirkungen einer Umsetzung müssen beachtet werden. Eine oberflächliche Betrachtung auf Basis des bisherigen Wissens lässt hoffen, dass eine bioenergetische Verwertung städtischen Materials auf allen Ebenen nachhaltig sein könnte.

Asymptotically Zero Energy Computing Using Split-Level Charge Recovery Logic

The dynamic power requirement of CMOS circuits is rapidly becoming a major concern in the design of personal information systems and large computers. In this work we present a number of new CMOS logic families, Charge Recovery Logic (CRL) as well as the much improved Split-Level Charge Recovery Logic (SCRL), within which the transfer of charge between the nodes occurs quasistatically. Operating quasistatically, these logic families have an energy dissipation that drops linearly with operating frequency, i.e., their power consumption drops quadratically with operating frequency as opposed to the linear drop of conventional CMOS. The circuit techniques in these new families rely on constructing an explicitly reversible pipelined logic gate, where the information necessary to recover the energy used to compute a value is provided by computing its logical inverse. Information necessary to uncompute the inverse is available from the subsequent inverse logic stage. We demonstrate the low energy operation of SCRL by presenting the results from the testing of the first fully quasistatic 8 x 8 multiplier chip (SCRL-1) employing SCRL circuit techniques.

Enhanced Reality Visualization in a Surgical Environment

Enhanced reality visualization is the process of enhancing an image by adding to it information which is not present in the original image. A wide variety of information can be added to an image ranging from hidden lines or surfaces to textual or iconic data about a particular part of the image. Enhanced reality visualization is particularly well suited to neurosurgery. By rendering brain structures which are not visible, at the correct location in an image of a patient's head, the surgeon is essentially provided with X-ray vision. He can visualize the spatial relationship between brain structures before he performs a craniotomy and during the surgery he can see what's under the next layer before he cuts through. Given a video image of the patient and a three dimensional model of the patient's brain the problem enhanced reality visualization faces is to render the model from the correct viewpoint and overlay it on the original image. The relationship between the coordinate frames of the patient, the patient's internal anatomy scans and the image plane of the camera observing the patient must be established. This problem is closely related to the camera calibration problem. This report presents a new approach to finding this relationship and develops a system for performing enhanced reality visualization in a surgical environment. Immediately prior to surgery a few circular fiducials are placed near the surgical site. An initial registration of video and internal data is performed using a laser scanner. Following this, our method is fully automatic, runs in nearly real-time, is accurate to within a pixel, allows both patient and camera motion, automatically corrects for changes to the internal camera parameters (focal length, focus, aperture, etc.) and requires only a single image.

Sequential Optimal Recovery: A Paradigm for Active Learning

In most classical frameworks for learning from examples, it is assumed that examples are randomly drawn and presented to the learner. In this paper, we consider the possibility of a more active learner who is allowed to choose his/her own examples. Our investigations are carried out in a function approximation setting. In particular, using arguments from optimal recovery (Micchelli and Rivlin, 1976), we develop an adaptive sampling strategy (equivalent to adaptive approximation) for arbitrary approximation schemes. We provide a general formulation of the problem and show how it can be regarded as sequential optimal recovery. We demonstrate the application of this general formulation to two special cases of functions on the real line 1) monotonically increasing functions and 2) functions with bounded derivative. An extensive investigation of the sample complexity of approximating these functions is conducted yielding both theoretical and empirical results on test functions. Our theoretical results (stated insPAC-style), along with the simulations demonstrate the superiority of our active scheme over both passive learning as well as classical optimal recovery. The analysis of active function approximation is conducted in a worst-case setting, in contrast with other Bayesian paradigms obtained from optimal design (Mackay, 1992).

Proactive Detection and Recovery of Lost Mobile Phones

This paper describes the successful implementation of a prototype software application that independently and proactively detects whether a mobile phone is lost or misused. When the mobile phone is detected as being lost or misused, the application takes steps to mitigate the impact of loss and to gather evidence. The goal is to aid in the recovery of the mobile phone. The prototype works regardless of the cellular infrastructure the mobile phone is operating in and makes minimum demands on the owner of the mobile phone. The prototype was developed on Nokia 6600 mobile phones that run Symbian Operating System 7.0s. Development was done using Nokia’s Series 60 Developer’s Platform 2.0.

G+: Enhanced Traffic Grooming in WDM Mesh Networks using Lighttours

In this article, a new technique for grooming low-speed traffic demands into high-speed optical routes is proposed. This enhancement allows a transparent wavelength-routing switch (WRS) to aggregate traffic en route over existing optical routes without incurring expensive optical-electrical-optical (OEO) conversions. This implies that: a) an optical route may be considered as having more than one ingress node (all inline) and, b) traffic demands can partially use optical routes to reach their destination. The proposed optical routes are named "lighttours" since the traffic originating from different sources can be forwarded together in a single optical route, i.e., as taking a "tour" over different sources towards the same destination. The possibility of creating lighttours is the consequence of a novel WRS architecture proposed in this article, named "enhanced grooming" (G+). The ability to groom more traffic in the middle of a lighttour is achieved with the support of a simple optical device named lambda-monitor (previously introduced in the RingO project). In this article, we present the new WRS architecture and its advantages. To compare the advantages of lighttours with respect to classical lightpaths, an integer linear programming (ILP) model is proposed for the well-known multilayer problem: traffic grooming, routing and wavelength assignment The ILP model may be used for several objectives. However, this article focuses on two objectives: maximizing the network throughput, and minimizing the number of optical-electro-optical conversions used. Experiments show that G+ can route all the traffic using only half of the total OEO conversions needed by classical grooming. An heuristic is also proposed, aiming at achieving near optimal results in polynomial time

Enhanced Model Selection for motion segmentation

In this paper a novel rank estimation technique for trajectories motion segmentation within the Local Subspace Affinity (LSA) framework is presented. This technique, called Enhanced Model Selection (EMS), is based on the relationship between the estimated rank of the trajectory matrix and the affinity matrix built by LSA. The results on synthetic and real data show that without any a priori knowledge, EMS automatically provides an accurate and robust rank estimation, improving the accuracy of the final motion segmentation

Enhanced feedback using zappers

Notes to support tutors in using zapper feedback for undergraduate teaching in large groups.

An introduction to Technology Enhanced Learning at the University of Southampton

This short (10 minute) video provides students with an overview of the ways in which computers and the internet are used to support their learning. It introduces some really useful resources and shows you where to find help if you need it.

Technology Enhanced Learning for Health Sciences

A presentation given in the Health Sciences E-Learning Enhnacnement Academy away-day, June 2010

Technology Enhanced Learning Guide

Technology is changing how students learn and how we research. Perhaps you want to use technology to enhance communication or improve student support. You may want create a distance learning activity, a flexibly delivered module or indeed a whole course. You may simply want to find out where to find authoritative information, or to see what support exists for this type of work. The University is committed to delivering high quality learning and teaching, using technology where appropriate, in order to offer a distinctive Southampton educational experience. Technology Enhanced Learning (TEL), also known as e‑learning, is becoming increasingly important to students, teaching staff and the institution. This guide highlights some of the most important matters to consider. It is intended to help you to tackle the key issues that determine the success of TEL projects and to work on those projects in a considered way. Written with the input of colleagues from around the University, it prompts you to ask important questions and points you to sources of up-to-date knowledge and advice. Technology changes rapidly. This guide is about managing the work in a practical way. The University supports the use of a variety of TEL approaches for teaching and learning and colleagues are ready to offer their experience and advice. Each person has distinctive skills and specific experiences. No single person will have all the answers you are looking for. Be ready to investigate alternative approaches that suit you and your students’ needs in different ways. - Madeline Paterson, University of Southampton

Technology Enhanced Learning at Southampton

A short overview of TEL intended for a short PCAP workshop