On the influence of the architecture of poly(ethylene glycol)-based thermoresponsive polymers on cell adhesion

Thermoresponsive polymer surface coatings are a promising tool for cell culture applications. They allow for a mild way of cell detachment that preserves the activity of membrane proteins—a prerequisite for reliable cell analysis. To enlarge the application range of these coatings to cells with different adhesion properties, we synthesized various novel poly(ethylene glycol)-based thermoresponsive polymers and describe how (i) their chemical structure and (ii) their surface density affect their efficiency. In order to quantify the influence of both factors, the time for cell spreading and rounding efficiency were observed. As a result, efficiency of cell rounding, which is closely correlated to cell detachment, is less affected by both factors than the time needed for cell spreading. This time can effectively be adjusted by the molecular architecture which includes the length of the polymer backbone and the side chains. Based on this work, recommendations are given for future optimization of functionality of thermoresponsive polymer coatings for cell culture applications.     

Clean and productive? Empirical evidence from the German manufacturing industry

In view of the controversial policy debate on “green” growth and corresponding stimulus packages we empirically investigate the production effects of environmental investment as well as of environmental and energy expenditures. Using a panel dataset of German manufacturing sectors our econometric analysis identifies a positive impact of environmental investment on production growth. In contrast, our estimation results cannot support the hypothesis of positive production impacts induced by environmental or energy expenditures. We thus conclude that environmental regulation should in particular stimulate environmental investment in order to be compatible with the pursuit of production growth.     

Mathematics for teaching: A form of applied mathematics

In this article we elaborate a conceptualisation of mathematics for teaching as a form of applied mathematics (using Bass's idea of characterising mathematics education as a form of applied mathematics) and we examine implications of this conceptualisation for the mathematical preparation of teachers. Specifically, we focus on issues of design and implementation of a special kind of mathematics tasks whose use in mathematics teacher education can support the development of knowledge of mathematics for teaching. Also, we discuss broader implications of the article for mathematics teacher education, including implications for mathematics teacher educators' knowledge for promoting mathematics for teaching.     

Intercultural learning in English as foreign language instruction: The importance of teachers’ intercultural experience and the usefulness of precise instructional directives

The development of intercultural competence, especially in foreign language instruction, is considered a key goal of teaching in German schools. The present article sheds light on the teaching of intercultural topics in the context of English as a foreign language (EFL). It presents the results of an analysis of data from a larger study (DESI study – Assessment of Student Achievements in German and English as a Foreign Language) bringing the intercultural experience of teachers and observable aspects of instruction into focus. Videotapes of EFL-classroom instruction of 9th and 10th grade students are analyzed in order to assess characteristic of the implementation of intercultural topics. The study reveals the impact of teachers’ intercultural experience on the quality of their intercultural instruction. Furthermore, the results indicate that precise external directives for particular lessons can help teachers put intercultural topics into practice.     

Exploiting Hierarchy in Text Categorization

With the recent dramatic increase in electronic access to documents, text categorization—the task of assigning topics to a given document—has moved to the center of the information sciences and knowledge management. This article uses the structure that is present in the semantic space of topics in order to improve performance in text categorization: according to their meaning, topics can be grouped together into meta-topics, e.g., gold, silver, and copper are all metals. The proposed architecture matches the hierarchical structure of the topic space, as opposed to a flat model that ignores the structure. It accommodates both single and multiple topic assignments for each document. Its probabilistic interpretation allows its predictions to be combined in a principled way with information from other sources. The first level of the architecture predicts the probabilities of the meta-topic groups. This allows the individual models for each topic on the second level to focus on finer discriminations within the group. Evaluating the performance of a two-level implementation on the Reuters-22173 testbed of newswire articles shows the most significant improvement for rare classes.     

Stichwort: Literalität — Schriftlichkeit

Ohne Zusammenfassung     

A learning optimizer for a federated database management system

Anfrageoptimierer in modernen Datenbanksystemen (DBS) verwenden ein Kostenmodell, um für eine Anfrage einen effizienten Zugriffsplan aus der Menge aller m?glichen Zugriffspl?ne auszuw?hlen. Die Genauigkeit, mit der diese Kosten gesch?tzt werden, h?ngt stark davon ab, wie genau Statistiken über die Datenverteilung die ihnen zugrunde liegenden Daten modellieren. Veraltete Statistiken, oder ungültige Annahmen im statistischen Modell, führen h?ufig zur Auswahl suboptimaler Zugriffspl?ne und dadurch zu Defiziten bei der Ausführungsgeschwindigkeit von Datenbankanfragen. F?derierte Systeme müssen auf dem koordinierenden DBS Statistiken über verteilte Daten unterhalten, um effiziente Zugriffspl?ne zu entwickeln, wenn Daten aus verschiedenen Datenquellen zusammengeführt werden. Fehlerhafte Statistiken verursachen in diesem Fall schlechte Lastenverteilung sowie zus?tzlichen Kommunikationsaufwand und Netzlast. Die Synchronisation dieser zus?tzlichen Statistiken mit den Statistiken der entfernten Datenquellen ist problematisch, da Datenquellen v?llig unabh?ngig voneinander sind und ihre Statistiken eventuell nicht externalisieren oder inkompatible bzw. andere statistische Modelle verwenden als das koordinierende DBS. Im folgenden zeigen wir eine Erweiterung der Feedback-Schleife von DB2s lernendem Optimierer (LEO) auf f?derierte Architekturen, die es LEO erm?glicht, automatisch Statistiken über Daten auf entfernten Datenquellen zu lernen und zu verwalten. Wir diskutieren mehrere M?glichkeiten, Feedback für f?derierte Anfragen zu erhalten und stellen einen L?sung vor, die lokales Feedback verwendet, und einen Stichprobenprozess (statistical sampling) zu steuren, der die ben?tigten entfernten Daten basierend auf dem Feedback effizient ermittelt. Mittels einer detaillierten Leistungsanalyse der vorgestellten M?glichkeiten im Rahmen einer Fallstudie belegen wir, dass der potenzielle Geschwindigkeitszuwachs für Datenbankanfragen sehr hoch ist, w?hrend die Zusatzbelastung durch LEO in moderaten Grenzen liegt.     

A learning optimizer for a federated database management system

Zusammenfassung Anfrageoptimierer in modernen Datenbanksystemen (DBS) verwenden ein Kostenmodell, um für eine Anfrage einen effizienten Zugriffsplan aus der Menge aller m?glichen Zugriffspl?ne auszuw?hlen. Die Genauigkeit, mit der diese Kosten gesch?tzt werden, h?ngt stark davon ab, wie genau Statistiken über die Datenverteilung die ihnen zugrunde liegenden Daten modellieren. Veraltete Statistiken, oder ungültige Annahmen im statistischen Modell, führen h?ufig zur Auswahl suboptimaler Zugriffspl?ne und dadurch zu Defiziten bei der Ausführungsgeschwindigkeit von Datenbankanfragen. F?derierte Systeme müssen auf dem koordinierenden DBS Statistiken über verteilte Daten unterhalten, um effiziente Zugriffspl?ne zu entwickeln, wenn Daten aus verschiedenen Datenquellen zusammengeführt werden. Fehlerhafte Statistiken verursachen in diesem Fall schlechte Lastenverteilung sowie zus?tzlichen Kommunikationsaufwand und Netzlast. Die Synchronisation dieser zus?tzlichen Statistiken mit den Statistiken der entfernten Datenquellen ist problematisch, da Datenquellen v?llig unabh?ngig voneinander sind und ihre Statistiken eventuell nicht externalisieren oder inkompatible bzw. andere statistische Modelle verwenden als das koordinierende DBS. Im folgenden zeigen wir eine Erweiterung der Feedback-Schleife von DB2s lernendem Optimierer (LEO) auf f?derierte Architekturen, die es LEO erm?glicht, automatisch Statistiken über Daten auf entfernten Datenquellen zu lernen und zu verwalten. Wir diskutieren mehrere M?glichkeiten, Feedback für f?derierte Anfragen zu erhalten und stellen einen L?sung vor, die lokales Feedback verwendet, und einen Stichprobenprozess (statistical sampling) zu steuren, der die ben?tigten entfernten Daten basierend auf dem Feedback effizient ermittelt. Mittels einer detaillierten Leistungsanalyse der vorgestellten M?glichkeiten im Rahmen einer Fallstudie belegen wir, dass der potenzielle Geschwindigkeitszuwachs für Datenbankanfragen sehr hoch ist, w?hrend die Zusatzbelastung durch LEO in moderaten Grenzen liegt. CR Subject Classification H.2.4,H.2.5,D.3.4