@inbook{31136,
  author       = {{Schuster, Britt-Marie}},
  booktitle    = {{Feilke Revisited. 60 Stellenbesuche}},
  editor       = {{Lehnen, Katrin and Pohl, Thorsten and Rezat, Sara and Steinhoff, Torsten and Steinseifer , Martin }},
  keywords     = {{Kommunikationsgeschichte}},
  pages        = {{S. 221–224}},
  publisher    = {{universi}},
  title        = {{{Nähesprachliche Prozeduren in der Distanzkommunikation}}},
  year         = {{2019}},
}

@book{46335,
  author       = {{Trautmann, Heike}},
  isbn         = {{978-3-030-25147-5}},
  publisher    = {{Springer International Publishing}},
  title        = {{{Applications in Statistical Computing — From Music Data Analysis to Industrial Quality Improvement}}},
  year         = {{2019}},
}

@inbook{48501,
  abstract     = {{<jats:p>Gathering knowledge not only of the current but also the upcoming wind speed is getting more and more important as the experience of operating and maintaining wind turbines is increasing. Not only with regards to operation and maintenance tasks such as gearbox and generator checks but moreover due to the fact that energy providers have to sell the right amount of their converted energy at the European energy markets, the knowledge of the wind and hence electrical power of the next day is of key importance. Selling more energy as has been offered is penalized as well as offering less energy as contractually promised. In addition to that the price per offered kWh decreases in case of a surplus of energy. Achieving a forecast there are various methods in computer science: fuzzy logic, linear prediction or neural networks. This paper presents current results of wind speed forecasts using recurrent neural networks (RNN) and the gradient descent method plus a backpropagation learning algorithm. Data used has been extracted from NASA's Modern Era-Retrospective analysis for Research and Applications (MERRA) which is calculated by a GEOS-5 Earth System Modeling and Data Assimilation system. The presented results show that wind speed data can be forecasted using historical data for training the RNN. Nevertheless, the current set up system lacks robustness and can be improved further with regards to accuracy.</jats:p>}},
  author       = {{Balluff, Stefan and Bendfeld, Jörg and Krauter, Stefan}},
  booktitle    = {{Deep Learning and Neural Networks}},
  publisher    = {{IGI Global}},
  title        = {{{Meteorological Data Forecast using RNN}}},
  doi          = {{10.4018/978-1-7998-0414-7.ch050}},
  year         = {{2019}},
}

@inproceedings{45391,
  author       = {{Delucchi, R. and Neugebauer, P. and Dröse, Jennifer and Prediger, Susanne and Mertins, B.}},
  booktitle    = {{Beiträge zum Mathematikunterricht 2019 }},
  editor       = {{Frank, A. and Krauss, S. and Binder, K.}},
  pages        = {{1239--1242}},
  publisher    = {{WTM}},
  title        = {{{Eye-Tracking-Studie zum Erfassen von Referenzstrukturen in Textaufgaben der Klasse 5}}},
  year         = {{2019}},
}

@inproceedings{15792,
  abstract     = {{In this paper we highlight the privacy risks entailed in deep neural network feature extraction for domestic activity monitoring. We employ the baseline system proposed in the Task 5 of the DCASE 2018 challenge and simulate a feature interception attack by an eavesdropper who wants to perform speaker identification. We then propose to reduce the aforementioned privacy risks by introducing a variational information feature extraction scheme that allows for good activity monitoring performance while at the same time minimizing the information of the feature representation, thus restricting speaker identification attempts. We analyze the resulting model’s composite loss function and the budget scaling factor used to control the balance between the performance of the trusted and attacker tasks. It is empirically demonstrated that the proposed method reduces speaker identification privacy risks without significantly deprecating the performance of domestic activity monitoring tasks.}},
  author       = {{Nelus, Alexandru and Ebbers, Janek and Haeb-Umbach, Reinhold and Martin, Rainer}},
  booktitle    = {{INTERSPEECH 2019, Graz, Austria}},
  title        = {{{Privacy-preserving Variational Information Feature Extraction for Domestic Activity Monitoring Versus Speaker Identification}}},
  year         = {{2019}},
}

@techreport{47083,
  author       = {{Habla, Wolfgang and Huwe, Vera and Kesternich, Martin}},
  issn         = {{0043-6275}},
  keywords     = {{Business, Management and Accounting (miscellaneous)}},
  pages        = {{330--334}},
  publisher    = {{Wirtschaftsdienst 99(5), 330-334}},
  title        = {{{Tempolimits und Grenzwerte: für eine evidenzbasierte verkehrspolitische Debatte}}},
  doi          = {{10.1007/s10273-019-2452-6}},
  volume       = {{99(5)}},
  year         = {{2019}},
}

@article{48877,
  abstract     = {{OpenML is an online machine learning platform where researchers can easily share data, machine learning tasks and experiments as well as organize them online to work and collaborate more efficiently. In this paper, we present an R package to interface with the OpenML platform and illustrate its usage in combination with the machine learning R package mlr (Bischl et al. J Mach Learn Res 17(170):1—5, 2016). We show how the OpenML package allows R users to easily search, download and upload data sets and machine learning tasks. Furthermore, we also show how to upload results of experiments, share them with others and download results from other users. Beyond ensuring reproducibility of results, the OpenML platform automates much of the drudge work, speeds up research, facilitates collaboration and increases the users’ visibility online.}},
  author       = {{Casalicchio, Giuseppe and Bossek, Jakob and Lang, Michel and Kirchhoff, Dominik and Kerschke, Pascal and Hofner, Benjamin and Seibold, Heidi and Vanschoren, Joaquin and Bischl, Bernd}},
  issn         = {{0943-4062}},
  journal      = {{Computational Statistics}},
  keywords     = {{Databases, Machine learning, R, Reproducible research}},
  number       = {{3}},
  pages        = {{977–991}},
  title        = {{{OpenML: An R Package to Connect to the Machine Learning Platform OpenML}}},
  doi          = {{10.1007/s00180-017-0742-2}},
  volume       = {{34}},
  year         = {{2019}},
}

@inbook{49712,
  author       = {{Elit, Stefan and Eke, Norbert Otto}},
  booktitle    = {{Literarische Institutionen}},
  editor       = {{Elit, Stefan and Eke, Norbert Otto}},
  isbn         = {{978-3-11-036469-9}},
  pages        = {{1--17}},
  publisher    = {{de Gruyter}},
  title        = {{{Einleitung}}},
  year         = {{2019}},
}

@misc{49747,
  author       = {{Huybrechts, Yves}},
  publisher    = {{BelgienNet}},
  title        = {{{Die Antwerpener Börse - Aufstieg, Niedergang und Wandel (VIDEO)}}},
  year         = {{2019}},
}

@phdthesis{50177,
  abstract     = {{In der vorliegenden Arbeit werden Wege untersucht, um die stellare Physik zu elementarisieren und in Lehrkonzepte zu überführen. Damit sollen angehenden oder tätigen Lehrenden der Physik Mittel an die Hand gegeben werden, die ein angemessenes Theorieverständnis ermöglichen. In erster Linie wird damit bezweckt, eine wesentliche Forschungsmethode der Astrophysik - nämlich Himmelskörper mathematisch so zu modellieren, dass an ihrer Oberfläche beobachtbare Phänomene vorhergesagt werden - im Lehr- und Unterrichtsbetrieb zu präsentieren. Bekanntlich werden viele astrophysikalische Phänomene in der Lehrliteratur nur phänomenologisch abgehandelt, wodurch das Desiderat entsteht, dass die eigentliche Untersuchungsmethodologie nur ungenügend vermittelt wird.
In der Promotionsschrift wird berücksichtigt, dass Astrophysik nur einen kleinen Teil eines Physikstudiums für das Lehramt ausmacht, der Stoff daher komprimiert und ohne tiefere Vorkenntnisse zu behandeln ist. Weiterhin wird anhand der Analyse von Aufgaben zweier Schulbuchreihen gezeigt, dass quantitatives Arbeiten insbesondere in der Sekundarstufe II einen großen Teil des Physikunterrichts ausmacht und sich daher mathematisches Modellieren für Übungen anbietet.
Von jeher unterliegt die Astrophysik einem besonders kritischen, erkenntnistheoretischen Blick, da sie naturgegeben weitgehend auf die experimentelle Untersuchung ihrer Forschungsgegenstände verzichten muss und nur anhand passiver Beobachtungen zu Erkenntnissen gelangen kann. Eine sinnvolle Beschäftigung mit modernen Forschungsresultaten der Astrophysik ist daher ohne eine besondere Einbindung in einen erkenntnistheoretischen Rahmen kaum vorstellbar. Daher werden in der vorliegenden Schrift erkenntnistheoretische Grundlagen vorgestellt, die einen kritischen Blick auf die Entwicklung einer astrophysikalischen Theorie ermöglichen.
Es werden Varianten aufgezeigt, die Sterne sowohl als quasi-statische Objekte zu betrachten als auch ihre Entwicklung näher zu beleuchten. Speziell auf die Bedingungen zur Entwicklung von Leben auf einem Planeten und die dabei bestehenden Zusammenhänge zum Zentralgestirn wird eingegangen, da die Frage nach Leben auf anderen Planeten ein für Lernende interessantes Thema ist. Die präsentierten Modelle benötigen dabei nur Mathematik und Physik der Grundvorlesungen, teilweise genügt Abiturniveau.}},
  author       = {{Hohmann, Sascha}},
  isbn         = {{978-3-96182-050-4}},
  pages        = {{200}},
  publisher    = {{Universi-Verlag}},
  title        = {{{Die Entwicklung der Sterne. Eine elementarisierte Betrachtung. Dissertation. Universi-Verlag, Siegen, ISBN 978-3-96182-050-4}}},
  doi          = {{10.25819/ubsi/486}},
  year         = {{2019}},
}

@article{45730,
  author       = {{Steinhoff, Lena and Arli, D. and Weaven, S. and Kozlenkova, I. V.}},
  journal      = {{Journal of the Academy of Marketing Science}},
  number       = {{3}},
  pages        = {{369--393}},
  title        = {{{Online Relationship Marketing}}},
  doi          = {{https://doi.org/10.1007/s11747-018-0621-6}},
  volume       = {{47}},
  year         = {{2019}},
}

@article{34868,
  author       = {{Meyer-Hamme, Johannes and Wosnitza, Christopher}},
  journal      = {{Special Edition History Education Research Journal}},
  number       = {{1}},
  pages        = {{88--102}},
  title        = {{{Student Essays expressing forms of historical thinking. Annotations regarding a quantitative and dually qualitative analysis of 1100 papers for the “Geschichtswettbewerb des Bundespräsidenten”}}},
  volume       = {{16}},
  year         = {{2019}},
}

@article{34867,
  author       = {{Meyer-Hamme, Johannes and Hinz, Felix  and Grindel, Susanne and Bernhard, Roland}},
  journal      = {{Eckert. Dossiers }},
  pages        = {{12--34}},
  title        = {{{Historical myth: a definition from the perspective of history education research}}},
  volume       = {{4}},
  year         = {{2019}},
}

@misc{51566,
  author       = {{Hilgert, Joachim}},
  booktitle    = {{Mathematische Semesterberichte}},
  pages        = {{261–262}},
  title        = {{{Brian W. Kernighan: Millions billions zillions – defending yourself in a world of too many numbers. Princeton University Press 2018}}},
  doi          = {{10.1007/s00591-019-00251-6}},
  volume       = {{66}},
  year         = {{2019}},
}

@article{18160,
  author       = {{Tophinke, Doris}},
  journal      = {{Leseforum.ch – Online-Plattform für Literalität}},
  number       = {{1}},
  pages        = {{1 -- 17}},
  title        = {{{ «HoPE iS BACK» – Poetisches auf urbanen Wandflächen}}},
  volume       = {{Heft "Räume der Poesie"}},
  year         = {{2019}},
}

@article{18154,
  author       = {{Tophinke, Doris and Ziegler, Evelyn}},
  journal      = {{Praxis Deutsch }},
  pages        = {{40 -- 47}},
  title        = {{{"Hömma". Emblematischer Gebrauch von Dialektausdrücken}}},
  volume       = {{275}},
  year         = {{2019}},
}

@book{18524,
  editor       = {{Tophinke, Doris}},
  publisher    = {{Friedrich Verlag}},
  title        = {{{Dialekte heute}}},
  year         = {{2019}},
}

@article{18151,
  author       = {{Tophinke, Doris and Ziegler, Evelyn}},
  journal      = {{Zeitschrift für Germanistische Linguistik}},
  pages        = {{293 -- 312}},
  title        = {{{Einleitung (des Themenheftes): Die Stadt als öffentlicher Kommunikationsraum}}},
  volume       = {{47 (2)}},
  year         = {{2019}},
}

@book{52106,
  editor       = {{Becker, Alexander and Grafschmidt, Christopher and König, Stefan}},
  isbn         = {{978-3-89948-318-5}},
  publisher    = {{Carus-Verlag}},
  title        = {{{Vokalwerke mit Orgelbegleitung und weiteren Instrumenten}}},
  volume       = {{II/7}},
  year         = {{2019}},
}

@article{33598,
  author       = {{Rezat, Sara and Rezat, Sebastian}},
  journal      = {{In: Mathematik differenziert 3/2019}},
  pages        = {{30--37}},
  title        = {{{„...weil man Fermi-Aufgaben so rechnet“. Modelltexte als sprachliche Ressource für das Erklären von Lösungswegen bei Fermi-Aufgaben}}},
  year         = {{2019}},
}