Warner Music will Gratis-Streaming von Songs verbieten\nklamm (2.494) · Forum (172)\nNew York (dts) - Die US-Plattenfirma Warner Music will künftig die kostenlose Übertragung von Songs seiner Künstler übers Internet verbieten. Der Konzern begründete seine Entscheidung damit, dass das kostenlose Angebot "offensichtlich nicht positiv für die Industrie" sei. Warner Music ist eine der vier größten Plattenfirmen weltweit und hat international erfolgreiche Künstler wie R.E.M., Billy Talent und Madonna unter Vertrag. Von dem Verbot kostenloser Streams des Labels wären unter anderem die Internetportale Last.fm, YouTube, Vevo und Spotify betroffen, die ihren Nutzern Songs zum anhören, aber nicht abspeichern, anbieten. Warner Music hatte in den vergangenen Geschäftsquartalen fortwährend große Verluste verzeichnen müssen.\nUSA / Musik / Internet\n10.02.2010 · 14:50 Uhr\n(4) DarthFly · 10. Februar 2010\n@3 beim radio muss man aber lange warten, bis das lied kommt, was man gerne höhren möchte. Und Konzerte sind nicht für jedermann erschwinglich oder erreichbar. Wie soll z.B ein Hartz4 Empfänger 1.das Geld für die Karte und 2.Die Reise zum Veranstaltungsort (der bei Superstars schon mal im Ausland wie USA oder Australien sein kann) bezahlen? Das Speichern ist klar ist illegal. Es gibt aber auch solche, die bei Youtube ein lied höhren, das gut finden und sich dann die CD kaufen.\n(3) TUIT · 10. Februar 2010\nDa das speichern ja dennoch ein leichtes ist, kann ich den Gedanken von denen voll nachvollziehen. Und @2 - Musik kann man auch im Radio kennenlernen, auf Konzerten und sonstwo. @4 er spricht von kennenlernen - da wartet man gewöhnlich nicht auf das EINE Lied ;) - H4 gehört in diese Diskussion nicht rein\n(2) k288720 · 10. Februar 2010\nwenn ich nicht die chance hätte, über z.b. last.fm neue musik kennenzulernen, würde ich wahrscheinlich weniger kaufen, weil ich das was die musik ja gar nicht kennen würde. aber solche ansatzpunkte werden irgendwie kaum beachtet, zumindest bei den großen labels...\n(1) k246190 · 10. Februar 2010\ngenau...wo bleibt meine dividende....


Trump droht mit Antwort auf „Macrons Dummheit“ - Sputnik Deutschland\n00:37 13 Juli 2020\n22:56 26.07.2019 (aktualisiert 22:57 26.07.2019) Zum Kurzlink\nFrankreichs Parlament hatte Mitte Juli das Gesetz über eine dreiprozentige Digitalsteuer für die Gewinne von Internetfirmen verabschiedet. Die Maßnahme zielt auf Internetgiganten wie Google, Amazon, Facebook oder Apple ab.\nAus Trumps Sicht sollte, wenn jemand die US-Technologieunternehmen auch besteuern sollte, dann „ihr Heimatland, die USA“, dies tun.\n„Wir werden in Kürze bedeutende Vergeltungsmaßnahmen zu Macrons Dummheit verkünden“, twitterte der US-Staatschef.\nSein Eintrag könnte so interpretiert werden, dass französischer Wein durch die angekündigten Maßnahmen betroffen werden könnte.\nParis lässt sich von Drohungen offenbar nicht beeindrucken\nLaut dem französischen Finanzminister, Bruno Le Maire, hofft Paris auf eine Einigung über die Besteuerung digitaler Aktivitäten in der G7 und in der Organisation für wirtschaftliche Zusammenarbeit und Entwicklung (OECD).\n„Solange es die nicht gibt, wird Frankreich seine nationalen Entscheidungen verwirklichen“, sagte der Minister laut dem Fernsehsender BFMTV.\nAuf EU-Ebene wird sich das Problem möglicherweise nicht einstimmig lösen lassen, da die Großkonzerne in bestimmten europäischen Ländern viele Arbeitsplätze geschafft haben. In Irland beispielweise beschäftigen ausländische Konzerne mehr als 150.000 Menschen.\nUnternehmen mit einem weltweiten Jahresumsatz von 750 Millionen Euro sollen von 2020 an eine Steuer von fünf Prozent auf ihre Online-Erlöse zahlen. Das ist mehr, als die Regierung ursprünglich angekündigt hatte, denn bisher war lediglich von drei Prozent die Rede.


Expert:innen Stephan Müller\nDatum 05. Mai 2021\nDeep Learning ist eines der Themen im Bereich der künstlichen Intelligenz, die uns bei STATWORX besonders faszinieren. In dieser Blogserie möchten wir veranschaulichen, wie ein End-to-end Deep Learning Projekt implementiert werden kann. Dabei verwenden wir die TensorFlow 2.x Bibliothek für die Implementierung.\nDie Themen der 4-teiligen Blogserie umfassen:\nTransfer Learning für Computer Vision\nDeployment über TensorFlow Serving\nInterpretierbarkeit von Deep-Learning-Modellen mittels Grad-CAM\nIntegration des Modells in ein Dashboard\nIm ersten Teil zeigen wir, wie man Transfer Learning nutzen kann, um die Marke eines Autos mittels Bildklassifizierung vorherzusagen. Wir beginnen mit einem kurzen Überblick über Transfer Learning und das ResNet und gehen dann auf die Details der Implementierung ein. Der vorgestellte Code ist in diesem Github Repository zu finden.\nEinführung: Transfer Learning & ResNet\nBeim traditionellen (Machine) Learning entwickeln wir ein Modell und trainieren es auf neuen Daten für jede neue Aufgabe, die ansteht. Transfer Learning unterscheidet sich von diesem Ansatz dadurch, dass das gesammelte Wissen von einer Aufgabe auf eine andere übertragen wird. Dieser Ansatz ist besonders nützlich, wenn einem zu wenige Trainingsdaten zur Verfügung stehen. Modelle, die für ein ähnliches Problem vortrainiert wurden, können als Ausgangspunkt für das Training neuer Modelle verwendet werden. Die vortrainierten Modelle werden als Basismodelle bezeichnet.\nIn unserem Beispiel kann ein Deep Learning-Modell, das auf dem ImageNet-Datensatz trainiert wurde, als Ausgangspunkt für die Erstellung eines Klassifikationsnetzwerks für Automodelle verwendet werden. Die Hauptidee hinter dem Transfer Learning für Deep Learning-Modelle ist, dass die ersten Layer eines Netzwerks verwendet werden, um wichtige High-Level-Features zu extrahieren, die für die jeweilige Art der behandelten Daten ähnlich bleiben. Die finalen Layer, auch „head“ genannt, des ursprünglichen Netzwerks werden durch einen benutzerdefinierten head ersetzt, der für das vorliegende Problem geeignet ist. Die Gewichte im head werden zufällig initialisiert, und das resultierende Netz kann für die spezifische Aufgabe trainiert werden.\nEs gibt verschiedene Möglichkeiten, wie das Basismodell beim Training behandelt werden kann. Im ersten Schritt können seine Gewichte fixiert werden. Wenn der Lernfortschritt darauf schließen lässt, dass das Modell nicht flexibel genug ist, können bestimmte Layer oder das gesamte Basismodell auch mit trainiert werden. Ein weiterer wichtiger Aspekt, den es zu beachten gilt, ist, dass der Input die gleiche Dimensionalität haben muss wie die Daten, auf denen das Basismodell initial trainiert wurde – sofern die ersten Layer des Basismodells festgehalten werden sollen.\nAls nächstes stellen wir kurz das ResNet vor, eine beliebte und leistungsfähige CNN-Architektur für Bilddaten. Anschließend zeigen wir, wie wir Transfer Learning mit ResNet zur Klassifizierung von Automodellen eingesetzt haben.\nWas ist ResNet?\nDas Training von Deep Neural Networks kann aufgrund des sogenannten Vanishing Gradient-Problems schnell zur Herausforderung werden. Aber was sind Vanishing Gradients? Neuronale Netze werden in der Regel mit Back-Propagation trainiert. Dieser Algorithmus nutzt die Kettenregel der Differentialrechnung, um Gradienten in tieferen Layern des Netzes abzuleiten, indem Gradienten aus früheren Layern multipliziert werden. Da Gradienten in Deep Networks wiederholt multipliziert werden, können sie sich während der Backpropagation schnell infinitesimal kleinen Werten annähern.\nResNet ist ein CNN-Netz, welches das Problem des Vanishing Gradients mit sogenannten Residualblöcken löst (eine gute Erklärung, warum sie ‚Residual‘ heißen, findest du hier). Im Residualblock wird die unmodifizierte Eingabe an das nächste Layer weitergereicht, indem sie zum Ausgang eines Layers addiert wird (siehe Abbildung rechts). Diese Modifikation sorgt dafür, dass ein besserer Informationsfluss von der Eingabe zu den tieferen Layers möglich ist. Die gesamte ResNet-Architektur ist im rechten Netzwerk in der linken Abbildung unten dargestellt. Weiter sind daneben ein klassisches CNN und das VGG-19-Netzwerk, eine weitere Standard-CNN-Architektur, abgebildet.\nResNet hat sich als leistungsfähige Netzarchitektur für Bildklassifikationsprobleme erwiesen. Zum Beispiel hat ein Ensemble von ResNets mit 152 Layern den ILSVRC 2015 Bildklassifikationswettbewerb gewonnen. Im Modul tensorflow.keras.application sind vortrainierte ResNet-Modelle unterschiedlicher Größe verfügbar, nämlich ResNet50, ResNet101, ResNet152 und die entsprechenden zweiten Versionen (ResNet50V2, …). Die Zahl hinter dem Modellnamen gibt die Anzahl der Layer an, über die die Netze verfügen. Die verfügbaren Gewichte sind auf dem ImageNet-Datensatz vortrainiert. Die Modelle wurden auf großen Rechenclustern unter Verwendung von spezialisierter Hardware (z.B. TPU) über signifikante Zeiträume trainiert. Transfer Learning ermöglicht es uns daher, diese Trainingsergebnisse zu nutzen und die erhaltenen Gewichte als Ausgangspunkt zu verwenden.\nKlassifizierung von Automodellen\nAls anschauliches Beispiel für die Anwendung von Transfer Learning behandeln wir das Problem der Klassifizierung des Automodells anhand eines Bildes des Autos. Wir beginnen mit der Beschreibung des verwendeten Datensatzes und wie wir unerwünschte Beispiele aus dem Datensatz herausfiltern können. Anschließend gehen wir darauf ein, wie eine Datenpipeline mit tensorflow.data eingerichtet werden kann. Im zweiten Abschnitt werden wir die Modellimplementierung durchgehen und aufzeigen, auf welche Aspekte ihr beim Training und bei der Inferenz besonders achten müsst.\nWir haben den Datensatz aus diesem GitHub Repo verwendet – dort könnt ihr den gesamten Datensatz herunterladen. Der Autor hat einen Datascraper gebaut, um alle Autobilder von der Car Connection Website zu scrapen. Er erklärt, dass viele Bilder aus dem Innenraum der Autos stammen. Da sie im Datensatz nicht erwünscht sind, filtern wir sie anhand der Pixelfarbe heraus. Der Datensatz enthält 64’467 jpg-Bilder, wobei die Dateinamen Informationen über die Automarke, das Modell, das Baujahr usw. enthalten. Für einen detaillierteren Einblick in den Datensatz empfehlen wir euch, das originale GitHub Repo zu konsultieren. Hier sind drei Beispielbilder:\nBei der Betrachtung der Daten haben wir festgestellt, dass im Datensatz noch viele unerwünschte Bilder enthalten waren, z.B. Bilder von Außenspiegeln, Türgriffen, GPS-Panels oder Leuchten. Beispiele für unerwünschte Bilder sind hier zu sehen:\nDaher ist es von Vorteil, die Daten zusätzlich vorzufiltern, um mehr unerwünschte Bilder zu entfernen.\nFiltern unerwünschter Bilder aus dem Datensatz\nEs gibt mehrere mögliche Ansätze, um Nicht-Auto-Bilder aus dem Datensatz herauszufiltern:\nVerwendung eines vortrainierten Modells\nEin anderes Modell trainieren, um Auto/Nicht-Auto zu klassifizieren\nTrainieren eines Generative Networks auf einem Auto-Datensatz und Verwendung des Diskriminatorteil des Netzwerks\nWir haben uns für den ersten Ansatz entschieden, da er der direkteste ist und ausgezeichnete, vortrainierte Modelle leicht verfügbar sind. Wenn ihr den zweiten oder dritten Ansatz verfolgen wollt, könnt ihr z. B. diesen Datensatz verwenden, um das Modell zu trainieren. Dieser Datensatz enthält nur Bilder von Autos, ist aber deutlich kleiner als der von uns verwendete Datensatz.\nUnsere Wahl fiel auf das ResNet50V2 im Modul tensorflow.keras.applications mit den vortrainierten „imagenet“-Gewichten. In einem ersten Schritt müssen wir jetzt die Indizes und Klassennamen der imagenet-Labels herausfinden, die den Autobildern entsprechen.\n# Class labels in imagenet corresponding to cars\nCAR_IDX = [656, 627, 817, 511, 468, 751, 705, 757, 717, 734, 654, 675, 864, 609, 436]\nCAR_CLASSES = ['minivan', 'limousine', 'sports_car', 'convertible', 'cab', 'racer', 'passenger_car', 'recreational_vehicle', 'pickup', 'police_van', 'minibus', 'moving_van', 'tow_truck', 'jeep', 'landrover', 'beach_wagon']\nAls nächstes laden wir das vortrainierte ResNet50V2-Modell.\nfrom tensorflow.keras.applications import ResNet50V2\nmodel = ResNet50V2(weights='imagenet')\nWir können dieses Modell nun verwenden, um die Bilder zu klassifizieren. Die Bilder, die der Vorhersagemethode zugeführt werden, müssen identisch skaliert sein wie die Bilder, die zum Training verwendet wurden. Die verschiedenen ResNet-Modelle werden auf unterschiedlich skalierten Bilddaten trainiert. Es ist daher wichtig, das richtige Preprocessing anzuwenden.\nfrom tensorflow.keras.applications.resnet_v2 import preprocess_input\nimage = tf.image.resize_with_crop_or_pad(image, target_height=224, target_width=224)\npredictions = model.predict(image)\nEs gibt verschiedene Ideen, wie die erhaltenen Vorhersagen für die Autoerkennung verwendet werden können.\nIst eine der CAR_CLASSES unter den Top-k-Vorhersagen?\nIst die kumulierte Wahrscheinlichkeit der CAR_CLASSES in den Vorhersagen größer als ein definierter Schwellenwert?\nSpezielle Behandlung unerwünschter Bilder (z. B. Erkennen und Herausfiltern von Rädern)?\nWir zeigen den Code für den Vergleich der kumulierten Wahrscheinlichkeitsmaße über die CAR_CLASSES.\ndef is_car_acc_prob(predictions, thresh=THRESH, car_idx=CAR_IDX):\nDetermine if car on image by accumulating probabilities of car prediction and comparing to threshold\npredictions: (?, 1000) matrix of probability predictions resulting from ResNet with                                              imagenet weights\nthresh: threshold accumulative probability over which an image is considered a car\ncar_idx: indices corresponding to cars\nnp.array of booleans describing if car or not\npredictions = np.array(predictions, dtype=float)\ncar_probs = predictions[:, car_idx]\ncar_probs_acc = car_probs.sum(axis=1)\nreturn car_probs_acc > thresh\nJe höher der Schwellenwert eingestellt ist, desto strenger ist das Filterverfahren. Ein Wert für den Schwellenwert, der gute Ergebnisse liefert, ist THRESH = 0.1. Damit wird sichergestellt, dass nicht zu viele echte Bilder von Autos verloren gehen. Die Wahl eines geeigneten Schwellenwerts bleibt jedoch eine subjektive Angelegenheit.\nDas Colab-Notebook, in dem die Funktion is_car_acc_prob zum Filtern des Datensatzes verwendet wird, ist im GitHub Repository verfügbar.\nBei der Abstimmung der Vorfilterung haben wir Folgendes beobachtet:\nViele der Autobilder mit hellem Hintergrund wurden als „Strandwagen“ klassifiziert. Wir haben daher entschieden, auch die Klasse „Strandwagen“ in imagenet als eine der CAR_CLASSES zu berücksichtigen.\nBilder, die die Front eines Autos zeigen, bekommen oft eine hohe Wahrscheinlichkeit der Klasse „Kühlergrill“ („grille“) zugeordnet, d.h. dem Gitter an der Front eines Autos, das zur Kühlung dient. Diese Zuordnung ist korrekt, führt aber dazu, dass die oben gezeigte Prozedur bestimmte Bilder von Autos nicht als Autos betrachtet, da wir „grille“ nicht in die CAR_CLASSES aufgenommen haben. Dieses Problem führt zu dem Kompromiss, entweder viele Nahaufnahmen von Autokühlergrills im Datensatz zu belassen oder einige Autobilder herauszufiltern. Wir haben uns für den zweiten Ansatz entschieden, da er einen saubereren Datensatz ergibt.\nNach der Vorfilterung der Bilder mit dem vorgeschlagenen Verfahren verbleiben zunächst 53’738 von 64’467 im Datensatz.\nÜbersicht über die endgültigen Datensätze\nDer vorgefilterte Datensatz enthält Bilder von 323 Automodellen. Wir haben uns dazu entschieden, unsere Aufmerksamkeit auf die 300 häufigsten Klassen im Datensatz zu reduzieren. Das ist deshalb sinnvoll, da einige der am wenigsten häufigen Klassen weniger als zehn Repräsentanten haben und somit nicht sinnvoll in ein Trainings-, Validierungs- und Testset aufgeteilt werden können. Reduziert man den Datensatz auf die Bilder der 300 häufigsten Klassen, erhält man einen Datensatz mit 53.536 beschrifteten Bildern. Die Klassenvorkommen sind wie folgt verteilt:\nDie Anzahl der Bilder pro Klasse (Automodell) reicht von 24 bis knapp unter 500. Wir können sehen, dass der Datensatz sehr unausgewogen ist. Dies muss beim Training und bei der Auswertung des Modells unbedingt beachtet werden.\nAufbau von Datenpipelines mit tf.data\nSelbst nach der Vorfilterung und der Reduktion auf die besten 300 Klassen bleiben immer noch zahlreiche Bilder übrig. Dies stellt ein potenzielles Problem dar, da wir nicht einfach alle Bilder auf einmal in den Speicher unserer GPU laden können. Um dieses Problem zu lösen, werden wir tf.data verwenden.\nMit tf.data und insbesondere der tf.data.Dataset API lassen sich elegante und gleichzeitig sehr effiziente Eingabe-Pipelines erstellen. Die API enthält viele allgemeine Methoden, die zum Laden und Transformieren potenziell großer Datensätze verwendet werden können. Die Methode tf.data.Dataset ist besonders nützlich, wenn Modelle auf GPU(s) trainiert werden. Es ermöglicht das Laden von Daten von der Festplatte, wendet on-the-fly Transformationen an und erstellt Batches, die dann an die GPU gesendet werden. Und das alles geschieht so, dass die GPU nie auf neue Daten warten muss.\nDie folgenden Funktionen erstellen eine <code>tf.data.Dataset-Instanz für unseren konkreten Anwendungsfall:\ndef construct_ds(input_files: list,\ninput_size: tuple = (212, 320),\nprefetch_size: int = 10,\nshuffle_size: int = 32,\nshuffle: bool = True,\naugment: bool = False):\nFunction to construct a tf.data.Dataset set from list of files\ninput_files: list of files\nbatch_size: number of observations in batch\nclasses: list with all class labels\ninput_size: size of images (output size)\nprefetch_size: buffer size (number of batches to prefetch)\nshuffle_size: shuffle size (size of buffer to shuffle from)\nshuffle: boolean specifying whether to shuffle dataset\naugment: boolean if image augmentation should be applied\nlabel_type: 'make' or 'model'\nbuffered and prefetched tf.data.Dataset object with (image, label) tuple\n# Create tf.data.Dataset from list of files\nds = tf.data.Dataset.from_tensor_slices(input_files)\n# Shuffle files\nds = ds.shuffle(buffer_size=shuffle_size)\n# Load image/labels\nds = ds.map(lambda x: parse_file(x, classes=classes, input_size=input_size,                                                                                label_type=label_type))\n# Image augmentation\nif augment and tf.random.uniform((), minval=0, maxval=1, dtype=tf.dtypes.float32, seed=None, name=None) < 0.7:\nds = ds.map(image_augment)\n# Batch and prefetch data\nds = ds.batch(batch_size=batch_size)\nds = ds.prefetch(buffer_size=prefetch_size)\nWir werden nun die verwendeten tf.data-Methoden beschreiben:\nfrom_tensor_slices() ist eine der verfügbaren Methoden für die Erstellung eines Datensatzes. Der erzeugte Datensatz enthält Slices des angegebenen Tensors, in diesem Fall die Dateinamen.\nAls nächstes betrachtet die Methode shuffle() jeweils buffer_size-Elemente separat und mischt diese Elemente isoliert vom Rest des Datensatzes. Wenn das Mischen des gesamten Datensatzes erforderlich ist, muss buffer_size größer sein als die Anzahl der Einträge im Datensatz. Das Mischen wird nur durchgeführt, wenn shuffle=True gesetzt ist.\nMit map() lassen sich beliebige Funktionen auf den Datensatz anwenden. Wir haben eine Funktion parse_file() erstellt, die im GitHub Repo zu finden ist. Sie ist verantwortlich für das Lesen und die Größenänderung der Bilder, das Ableiten der Beschriftungen aus dem Dateinamen und die Kodierung der Beschriftungen mit einem One-Hot-Encoder. Wenn die Flag „augment“ gesetzt ist, wird das Verfahren zur Datenerweiterung aktiviert. Die Augmentierung wird nur in 70 % der Fälle angewendet, da es von Vorteil ist, das Modell auch auf nicht modifizierten Bildern zu trainieren. Die in image_augment verwendeten Augmentierungstechniken sind Flipping, Helligkeits- und Kontrastanpassungen.\nSchließlich wird die Methode batch() verwendet, um den Datensatz in Batches der Größe batch_size zu gruppieren, und die Methode prefetch() ermöglicht die Vorbereitung späterer Batches, während der aktuelle Batch verarbeitet wird, und verbessert so die Leistung. Wenn die Methode nach einem Aufruf von batch() verwendet wird, werden prefetch_size-Batches vorab geholt.\nFine Tuning des Modells\nNachdem wir unsere Eingabe-Pipeline definiert haben, wenden wir uns nun dem Trainingsteil des Modells zu. Der Code unten zeigt auf, wie ein Modell basierend auf dem vortrainierten ResNet instanziiert werden kann:\nfrom tensorflow.keras.layers import Dense, GlobalAveragePooling2D\ndef __init__(self, shape: tuple, classes: list):\nClass for transfer learning from ResNet\nshape: Input shape as tuple (height, width, channels)\nclasses: List of class labels\nself.classes = classes\nself.history = None\n# Use pre-trained ResNet model\nself.base_model = ResNet50V2(include_top=False,\n# Allow parameter updates for all layers\nself.base_model.trainable = True\n# Add a new pooling layer on the original output\nadd_to_base = self.base_model.output\nadd_to_base = GlobalAveragePooling2D(data_format='channels_last', name='head_gap')(add_to_base)\n# Add new output layer as head\nnew_output = Dense(len(self.classes), activation='softmax', name='head_pred')(add_to_base)\nself.model = Model(self.base_model.input, new_output)\nEin paar weitere Details zum oben stehenden Code:\nWir erzeugen zunächst eine Instanz der Klasse tf.keras.applications.ResNet50V2. Mit include_top=False weisen wir das vortrainierte Modell an, den ursprünglichen head des Modells (in diesem Fall für die Klassifikation von 1000 Klassen auf ImageNet ausgelegt) wegzulassen.\nMit base_model.trainable = True werden alle Layer trainierbar.\nMit der funktionalen API tf.keras stapeln wir dann ein neues Pooling-Layer auf den letzten Faltungsblock des ursprünglichen ResNet-Modells. Dies ist ein notwendiger Zwischenschritt, bevor die Ausgabe an die endgültigen Klassifizierungs-Layer weitergeleitet wird.\nDie endgültigen Klassifizierungs-Layer wird dann mit „tf.keras.layers.Dense“ definiert. Wir definieren die Anzahl der Neuronen so, dass sie gleich der Anzahl der gewünschten Klassen ist. Und die Softmax-Aktivierungsfunktion sorgt dafür, dass die Ausgabe eine Pseudowahrscheinlichkeit im Bereich von (0,1] ist.\nDie Vollversion von TransferModel (s. GitHub) enthält auch die Option, das Basismodell durch ein VGG16-Netzwerk zu ersetzen, ein weiteres Standard-CNN für die Bildklassifikation. Außerdem erlaubt es, nur bestimmte Layer freizugeben, d.h. wir können die entsprechenden Parameter trainierbar machen, während wir die anderen festgehalten werden. Standardmässig haben wir hier alle Parameter trainierbar gemacht.\nNachdem wir das Modell definiert haben, müssen wir es für das Training konfigurieren. Dies kann mit der compile()-Methode von tf.keras.Model gemacht werden:\ndef compile(self, **kwargs):\nWir übergeben dann die folgenden Keyword-Argumente an unsere Methode:\nloss = "categorical_crossentropy" für die Mehrklassen-Klassifikation,\noptimizer = Adam(0.0001) für die Verwendung des Adam-Optimierers aus tf.keras.optimizers mit einer relativ kleinen Lernrate (mehr zur Lernrate weiter unten), und\nmetrics = ["categorical_accuracy"] für die Trainings- und Validierungsüberwachung.\nAls Nächstes wollen wir uns das Trainingsverfahren ansehen. Dazu definieren wir eine train-Methode für unsere oben vorgestellte TransferModel-Klasse:\nds_valid: tf.data.Dataset = None,\nclass_weights: np.array = None):\nTrains model in ds_train with for epochs rounds\nds_train: training data as tf.data.Dataset\nepochs: number of epochs to train\nds_valid: optional validation data as tf.data.Dataset\nclass_weights: optional class weights to treat unbalanced classes\nTraining history from self.history\n# Define early stopping as callback\nearly_stopping = EarlyStopping(monitor='val_loss',\ncallbacks = [early_stopping]\nself.history = self.model.fit(ds_train,\nDa unser Modell eine Instanz von tensorflow.keras.Model ist, können wir es mit der Methode fit trainieren. Um Overfitting zu verhindern, wird Early Stopping verwendet, indem es als Callback-Funktion an die fit-Methode übergeben wird. Der patience-Parameter kann eingestellt werden, um festzulegen, wie schnell das Early Stopping angewendet werden soll. Der Parameter steht für die Anzahl der Epochen, nach denen, wenn keine Abnahme des Validierungsverlustes registriert wird, das Training abgebrochen wird. Weiterhin können Klassengewichte an die Methode fit übergeben werden. Klassengewichte erlauben es, unausgewogene Daten zu behandeln, indem den verschiedenen Klassen unterschiedliche Gewichte zugewiesen werden, wodurch die Wirkung von Klassen mit weniger Trainingsbeispielen erhöht werden kann.\nWir können den Trainingsprozess mit einem vortrainierten Modell wie folgt beschreiben: Da die Gewichte im head zufällig initialisiert werden und die Gewichte des Basismodells vortrainiert sind, setzt sich das Training aus dem Training des heads von Grund auf und der Feinabstimmung der Gewichte des vortrainierten Modells zusammen. Es wird generell für Transfer Learning empfohlen, eine kleine Lernrate zu verwenden (z. B. 1e-4), da eine zu große Lernrate die nahezu optimalen vortrainierten Gewichte des Basismodells zerstören kann.\nDer Trainingsvorgang kann beschleunigt werden, indem zunächst einige Epochen lang trainiert wird, ohne dass das Basismodell trainierbar ist. Der Zweck dieser ersten Epochen ist es, die Gewichte des heads an das Problem anzupassen. Dies beschleunigt das Training, da wenn nur der head trainiert wird, viel weniger Parameter trainierbar sind und somit für jeden Batch aktualisiert werden. Die resultierenden Modellgewichte können dann als Ausgangspunkt für das Training des gesamten Modells verwendet werden, wobei das Basismodell trainierbar ist. Für das hier betrachtete Autoklassifizierungsproblem führte die Anwendung dieses zweistufigen Trainings zu keiner nennenswerten Leistungsverbesserung.\nEvaluation/Vorhersage der Modell Performance\nBei der Verwendung der API tf.data.Dataset muss man auf die Art der verwendeten Methoden achten. Die folgende Methode in unserer Klasse TransferModel kann als Vorhersagemethode verwendet werden.\ndef predict(self, ds_new: tf.data.Dataset, proba: bool = True):\nPredict class probs or labels on ds_new\nLabels are obtained by taking the most likely class given the predicted probs\nds_new: New data as tf.data.Dataset\nproba: Boolean if probabilities should be returned\nclass labels or probabilities\np = self.model.predict(ds_new)\nreturn [np.argmax(x) for x in p]\nEs ist wichtig, dass der Datensatz ds_new nicht gemischt wird, sonst stimmen die erhaltenen Vorhersagen nicht mit den erhaltenen Bildern überein, wenn ein zweites Mal über den Datensatz iteriert wird. Dies ist der Fall, da die Flag reshuffle_each_iteration in der Implementierung der Methode shuffle standardmäßig auf True gesetzt ist. Ein weiterer Effekt des Shufflens ist, dass mehrere Aufrufe der Methode take nicht die gleichen Daten zurückgeben. Dies ist wichtig, wenn z. B. Vorhersagen für nur eine Charge überprüft werden sollen. Ein einfaches Beispiel, an dem dies zu sehen ist, ist:\n# Use construct_ds method from above to create a shuffled dataset\nds = construct_ds(..., shuffle=True)\n# Take 1 batch (e.g. 32 images) of dataset: This returns a new dataset\nds_batch = ds.take(1)\n# Predict labels for one batch\npredictions = model.predict(ds_batch)\n# Predict labels again: The result will not be the same as predictions above due to shuffling\npredictions_2 = model.predict(ds_batch)\nEine Funktion zum Plotten von Bildern, die mit den entsprechenden Vorhersagen beschriftet sind, könnte wie folgt aussehen:\ndef show_batch_with_pred(model, ds, classes, rescale=True, size=(10, 10), title=None):\nfor image, label in ds.take(1):\nimage_array = image.numpy()\nlabel_array = label.numpy()\nbatch_size = image_array.shape\npred = model.predict(image, proba=False)\nfor idx in range(batch_size):\nlabel = classes[np.argmax(label_array[idx])]\nax = plt.subplot(np.ceil(batch_size / 4), 4, idx + 1)\nplt.imshow(image_array[idx] / 255)\nplt.title("label: " + label + "n"\n+ "prediction: " + classes[pred[idx]], fontsize=10)\nDie Methode show_batch_with_pred funktioniert auch für gemischte Datensätze, da image und label demselben Aufruf der Methode take entsprechen.\nDie Auswertung der Model-Performance kann mit der Methode evaluate von keras.Model durchgeführt werden.\nWie akkurat ist unser finales Modell?\nDas Modell erreicht eine kategoriale Genauigkeit von etwas über 70 % für die Vorhersage des Automodells für Bilder aus 300 Modellklassen. Um die Vorhersagen des Modells besser zu verstehen, ist es hilfreich, die Konfusionsmatrix zu betrachten. Unten ist die Heatmap der Vorhersagen des Modells für den Validierungsdatensatz abgebildet.\nWir haben die Heatmap auf Einträge der Konfusionsmatrix in [0, 5] beschränkt, da das Zulassen einer weiteren Spanne keine Region außerhalb der Diagonalen signifikant hervorgehoben hat. Wie in der Heatmap zu sehen ist, wird eine Klasse den Beispielen fast aller Klassen zugeordnet. Das ist an der dunkelroten vertikalen Linie zwei Drittel rechts in der Abbildung oben zu erkennen.\nAbgesehen von der zuvor erwähnten Klasse gibt es keine offensichtlichen Verzerrungen in den Vorhersagen. Wir möchten an dieser Stelle betonen, dass die Accuracy im Allgemeinen nicht ausreicht, um die Leistung eines Modells zufriedenstellend zu beurteilen, insbesondere im Fall unausgewogener Klassen.\nIn diesem Blog-Beitrag haben wir Transfer Learning mit dem ResNet50V2 angewendet, um das Fahrzeugmodell anhand von Bildern von Autos zu klassifizieren. Unser Modell erreicht 70% kategoriale Genauigkeit über 300 Klassen.\nWir haben festgestellt, dass das Trainieren des gesamten Basismodells und die Verwendung einer kleinen Lernrate die besten Ergebnisse erzielen. Ein cooles Auto-Klassifikationsmodell entwickelt zu haben ist großartig, aber wie können wir unser Modell in einer produktiven Umgebung einsetzen? Natürlich könnten wir unsere eigene Modell-API mit Flask oder FastAPI bauen… Aber gibt es vielleicht sogar einen einfacheren, standardisierten Weg?\nIm zweiten Beitrag unserer Blog-Serie, „Deployment von TensorFlow-Modellen in Docker mit TensorFlow Serving“ zeigen wir Euch, wie dieses Modell mit TensorFlow Serving bereitgestellt werden kann.


t-rv GmbH aus Rheinstetten auf der REHACARE 2018 in Düsseldorf -- REHACARE-Messe\nGewerbering 47, 76287 Rheinstetten\nTelefon +49 7242 25796-0\nFax +49 7242 25796-10\nSiPo – Sicher Positioniert unterwegs!\nErgänzendes Gurt- und Rückhaltesystem zur Benutzung in Fahrzeugen.\nFür eine sichere Positionierung behinderter Kinder und Erwachsener.\nFür eine gute Sitzhaltung im Fahrzeugsitz ist es notwendig, Personen mit eingeschränkten Kräften zusätzlich zu stützen\noder zu positionieren. Das Gurtsystem von SiPo besteht aus verschiedenen Stabilisierungsgurten und wird an der Rückenlehne des Autositzes befestigt. Die mit dem SiPo-Gurtsystem positionierte Person erhält eine aufrechte und sichere Sitzposition für eine bequeme Haltung während der Fahrt. Durch diese Positionierung können Verletzungen bei abrupten Bremsmanövern oder bei Kurvenfahrten vermieden werden. Damit besonders aktive Personen den Gurt nicht ohne weiteres lösen können, lässt sich das Gurtsystem nur durch gleichzeitigen Druck dreier Punkte an der Schnalle öffnen.\nProduktkategorie: Kopfschutz, Knieschoner, Ellenbogenschoner\nModischer Kopfschutz für aktive Personen\nund Menschen mit speziellen Bedürfnissen.\nRibcap bietet eine unkonventionelle Lösung und ist bei Menschen mit besonderen Bedürfnissen bereits sehr beliebt. Die Mütze neu erfunden! Alle Menschen, egal welchen Alters, können an den Kopfverletzungen infolge eines Unfalls leiden. Das ist ein ernstzunehmendes und wachsendes Problem, solange die Menschen die Bedeutung eines weichen Kopfschutzes vernachlässigen. Die coolen Kopfbedeckungen von Ribcap sind einzigartig, effektiv und elegant. Aus diesem Grund tragen die Leute sie bei jeder Gelegenheit und in jeder Jahreszeit!\nProduktkategorie: Rollstuhlbauteile und Zubehör\nBei den ADI Rücken steht sowohl die optimale Positionierung, als auch ein leichtes Handling bei der Anpassung des Rückens auf die individuellen Bedürfnisse im Vordergrund. Es gibt daher verschiedene Arten der Rücken, so dass jeder Benutzer den für\nihn geeigneten Rücken findet. Egal, ob die Unterstützungsfläche höher sein muss oder niedriger. ADI bietet zusätzlich verschiedene Konturtiefen.\nDurch das leichte Gewicht verändert das Rückensystem die Fahreigenschaft des Rollstuhls nicht. Das Fortbewegen ist genauso leicht wie ohne festen Rücken. Gerade für sehr aktive Rollstuhlfahrer ist dieses eine wichtige Eigenschaft. So ist bei sportlichen Aktivitäten eine hohe Sitzstabilität gegeben, ohne große Gewichtszunahme des Rollstuhls.\nIhr Spezialist für Sitzen & Positionieren im Rollstuhl


St. Gallen: Geplante Staus für die verkehrsbelastete Stadt – Spektrumbau\nSt. Gallen: Geplante Staus für die verkehrsbelastete Stadt\nIn und um die Stadt St. Gallen sind die Strassen zu Stosszeiten überlastet. Bis zum Ausbau der Stadtautobahn soll deshalb der Verkehr über Lichtsignale und Pförtneranlagen gesteuert werden. Geplante Staus auf den Zufahrtachsen sollen für einen flüssigen Verkehr auf Stadtgebiet sorgen.\nDas St. Galler Strassennetz ist zu Stosszeiten überlastet, der Verkehr wird weiter zunehmen und es kann nicht zugewartet werden, bis die Stadtautobahn – voraussichtlich zwischen 2030 und 2040 – ausgebaut wird.\nDiese Ausgangslage war am Montagabend an einer Veranstaltung über das Verkehrsmanagement in der Agglomeration St. Gallen unbestritten. Regierungsmitglieder der Kantone Appenzell Ausserrhoden und St. Gallen sowie Vertreter der Stadt St. Gallen informierten in Räumlichkeiten der Fachhochschule über die nun geplanten Massnahmen.\nDie Bevölkerung und damit der Verkehr werde weiter zunehmen, stellte der neue St. Galler Bauchef Marc Mächler (FDP) fest. Betroffen davon seien vor allem die Zentren. Ein grosser Teil des zusätzlichen motorisierten Individualverkehrs solle zwar vom öffentlichen Verkehr aufgefangen oder auf den Fuss- und Veloverkehr umgelagert werden, sagte der Regierungsrat.\nDoch das reiche nicht aus, hiess es an der Veranstaltung. Mit einem aktiven Verkehrsmanagement wolle man versuchen, den Verkehrsfluss in der Stadt St. Gallen möglichst auf dem heutigen Niveau zu halten. Langfristig brauche es aber auch die dritte Autobahnröhre mit einer Teilspange sowie den Liebeggtunnel.\nZum Verkehrsmanagement gehört eine Lichtsignalsteuerung, die Bevorzugung des öffentlichen Verkehrs mit zusätzlichen Busspuren, aber auch sogenannte “Pförtneranlagen” auf den Zufahrtsachsen ins Stadtzentrum, kombiniert mit Detektoren zur Erfassung der Rückstaulänge.\nDamit könne die Verkehrsüberlastung dort in Kauf genommen werden, wo der Stauraum vorhanden sei und die nachteiligen Auswirkungen möglichst gering gehalten werden, wurde erklärt.\nEine solche Pförtneranlage wird es unter anderem in der Liebegg, an der Grenze zwischen St. Gallen und Ausserrhoden, geben. Es sei die vielleicht politisch heikelste Massnahme, so Christian Hasler, Bereichsleiter Verkehr im Tiefbauamt der Stadt St. Gallen. Die Idee: Vor dem Quartier Riethüsli sollen die Autos so lange zurückgehalten werden, bis sie das Stadtgebiet flüssig durchqueren können.\nWie das genau funktionieren wird, ist noch nicht entschieden. Verschiedene technische Möglichkeiten sollen nun geprüft werden. Der Ausserrhoder Kantonsingenieur Urban Keller forderte “etwas Intelligentes”, man müsse mit den Autolenkern kommunizieren können.\nEs sei nicht einfach, den Appenzeller Automobilisten zu erklären, dass sie künftig vor der Stadtgrenze künstlich gestaut würden, erklärte die Ausserrhoder Regierungsrätin Marianne Koller-Bohl (FDP). Es brauche aber diese Massnahme für ein “mitverursachtes Problem”, stellte sie klar.\nMan müsse sich in die Lage derjenigen versetzen, die mit dem Auto oder dem Lastwagen unterwegs seien. Für sie zähle vor allem, dass man die Fahrzeit planen könne. Dies werde mit dem Verkehrsmanagement möglich. In der heutigen Hochleistungswirtschaft würden Verspätungen durch Staus nicht akzeptiert, sagte sie.\nDie diversen konkreten Massnahmen sollen nun schrittweise umgesetzt werden. So braucht es für die Pförtneranlage in der Liebegg zuerst noch Kabelverbindungen. Sie werden im neuen Riethüsli-Tunnel verlegt. Angestrebt wird, die Anlage gleichzeitig mit der Durchmesserlinie auf den Fahrplanwechsel 2018/19 in Betrieb zu nehmen.


Inklusion + Naturschutz – Ohne Vorbehalt für Vielfalt, Teil 1 | Bienen Plus Website\nUnser Demokratie Leben Projekt „Inklusion + Naturschutz – Ohne Vorbehalt für Vielfalt, Teil 1“ konnte heute bei uns in Münchweiler erfolgreich abgeschlossen werden. Nistkästen, Wildbienenhäuser und die künstlerisch gestalteten Holzplatten beider Schulen (Horeb und Pirminius) haben ihre Plätze bei uns im Erlebnisgarten gefunden. Die Kinder konnten „ihre“ Wildbienenkokons anfassen und sie im Anschluss in die Kinderstube ihres Hauses legen. Die Hochbeete sind nun der Vorgarten der Wildbienen und mit allerlei Frühblüher-Blumenzwiebeln bepflanzt. Wir können es nicht erwarten die Wildbienen und das bunte Blumenmeer im Frühling zu bestaunen. Danke nochmal an alle Beteiligten und vor allem an die Kinder der zwei Schulen!!!!


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Firefox: Super-Cookies (DOM Storage) finden und löschen - Gerhard Kerner`s Technikblog\nDie Bezeichnung "Super-Cookies" gilt als Sammelbegriff für besonders langlebige Cookies, die oft jedem Löschversuch mittels der Browser-eigenen Datenschutztools widerstehen. Dazu gehören, neben den bereits bekannten Flash-Cookies, auch sogenannte DOM Storage "Cookies". Dabei handelt es sich nicht um Cookies im eigentlichen Sinn; der DOM-Speicher dient als Container für Informationen aller Art, die Webseiten im Browser des Benutzers ablegen können. Mit dieser, oft wenig bekannten, Sonderform der Datenspeicherung wollen wir uns hier beschäftigen und Tipps zum Entfernen der widerspenstigen Datensammler aufzeigen.\nMozilla selbst schreibt auf seiner Website zu diesem Thema:\n"DOM-Speicher: Englisch wird er „DOM storage“ genannt und wurde geschaffen, um größere Datenmengen noch sicherer zu speichern und leichter zu nutzen, als dies mit Cookies möglich ist."\nIn Firefox liegen diese Informationen als SQLite-Datenbank vor. Zwar existieren entsprechende Add-ons zum einsehen und bearbeiten von SQLite-Datenbanken, etwa den SQLite Manager, es gibt aber einfachere Möglichkeiten, um die unerwünschten Informationen mit Firefox-Bordmitteln einzusehen oder zu entfernen.\nUnter Entwicklerwerkzeuge > Web-Konsole > Reiter "Speicher" (der Reiter muss in den Web-Konsole-Einstellungen erst aktiviert werden) > localStorage kann der Inhalt des DOM Storage eingesehen und die Einträge bei Bedarf auch gelöscht werden. Dies gilt jedoch nur für die jeweils angezeigte Webseite.\nDOM-Speicher komplett löschen:\nVon Websites abgelegte DOM-Daten werden in der Profil-Datei webappsstore.sqlite gespeichert. Diese, als SQLite-Datenbank vorliegende, Datei bei geschlossenem (!) Firefox löschen oder umbenennen, etwa in webappsstore-ALT.sqlite, sie wird beim Firefox-Neustart als leere Datei neu angelegt.\nFür einen regelmäßigen Einsatz können Sie mein Batch-Script für Windows verwenden. Das Script benennt die Datei per Mausklick um.\nDOM-Speicher dauerhaft abschalten:\nIn den Konfigurationseinsellungen von Firefox (about:config) den Schlüssel dom.storage.enabled per Doppelklick auf "false" setzen. Allerdings werden dann manche Webseiten, die den DOM Storage benötigen, nicht mehr korrekt funktionieren oder Fehlermeldungen ausgeben.\nAlternativ mit Firefox-Add-ons:\nNatürlich stehen auch für diese Aufgaben externe Add-ons zur Verfügung. Zu nennen wären etwa:\nCookies AutoDelete: Cookies löschen, leert laut Beschreibung auch den DOM Storage\nSQLite Manager: SQLite-Datenbanken einsehen und bearbeiten\nSQLite Reader: SQLite-Datenbanken einsehen und bearbeiten\nVielen Dank für die informativen und verständlichen Ausführungen.\n#1 Nobody am 21.05.2019 17:51


Geteilte Meinungen: Warnung vor Stellenabbau bei Kohleausstieg\nRWE-Chef Rolf Martin Schmitz. Foto: dpa Foto: picture alliance/dpa\nRWE-Chef Rolf Martin Schmitz warnt mit Blick auf den Kohleausstieg vor einem erheblichen Stellenabbau. Andere Experten sehen die Entwicklung weniger dramatisch.\nVon tiefen Einschnitten für die Branche hat RWE-Chef Rolf Martin Schmitz mit Blick auf den Kohleausstieg gesprochen. Wie viele Arbeitsplätze es treffen könnte, bezifferte der RWE-Konzern allerdings noch nicht. Schmitz sagte aber in einem Interview mit dieser Zeitung, es werde einen „signifikanten“ Abbau von Arbeitsplätzen bereits bis 2023 geben. Unmittelbar betreffe das bis Ende 2022 die Mitarbeiter der zu schließenden Kraftwerke. Mittelbar seien darüber hinaus dann auch Beschäftigte in den verschiedenen Braunkohle-Tagebauen betroffen. Der Stellenabbau solle in jedem Fall aber sozialverträglich ablaufen.\nEine Studie des Öko-Institutes in Freiburg hat dagegen ergeben, dass der Kohleausstieg weniger Auswirkungen auf Arbeitsplätze hat, als viele befürchten. Denn der Strukturwandel verlaufe entlang der natürlichen Altersgrenze vieler in der Branche arbeitender Beschäftigten.\nMit anderen Worten: Bis zum Ausstiegsdatum gehen viele der Beschäftigten ohnehin in Rente, bis 2030 soll das nach diesen Berechnungen für zwei Drittel aller im Kohleabbau Beschäftigten gelten. Die Studie wurde bereits vor wenigen Monaten veröffentlicht. An den grundlegenden Erkenntnissen habe sich seither aber wenig verändert. „Der Kohleausstieg, wie ihn die Kohlekommission nun vorsieht, wird sich natürlich auf Arbeitsplätze auswirken“, sagte Hauke Hermann vom Öko-Institut. „Aber weniger stark, als befürchtet. Insgesamt halte ich die vorgeschlagenen Lösungen der Kohlekommission für sehr ausgewogen“.\nEin Drittel der Kraftwerke macht dicht\nRund 20 000 Menschen arbeiten noch in der Branche. In den kommenden Jahren sollen rund ein Drittel der existierenden Kraftwerke dicht machen. Wie viele Arbeitsplätze dadurch wegfallen, ist noch unklar; genauso, welche Kraftwerke es als erstes treffen könnte. Der Kohleausstieg trifft zwar in erster Linie Energieversorger wie RWE oder Uniper. Allerdings gibt es auch andere Firmen, die im Kohlebergbau tätig sind: Etwa einige Stadtwerke oder auch die Zuckerproduzenten Süd- und Nordzucker.\nDer Ausstiegsfahrplan der Kohlekommission sieht vor, dass Kraftwerkskapazitäten ab 2022 bis 2038 stetig abgebaut werden. Der Bund wird die Folgen des Strukturwandels in den betroffenen Regionen mit 40 Milliarden Euro abmildern helfen. Insofern zahlen also auch die Verbraucher für den Kohleausstieg – als Steuerzahler.\nBereits nach Veröffentlichung des Berichtes hatte es Kritik von verschiedenen Seiten gegeben. So sehen Konzerne wie RWE die Ausstiegspläne in ihrem zeitlichen Rahmen als zu ambitioniert – zumal Deutschland bis 2023 aus der Kernenergie aussteige. Allerdings könnte die Ankündigung von Stellenabbau und „tiefen Einschnitten“ seitens RWE auch taktische Gründe haben.\nKonzerne bringen sich in Stellung\n„RWE hatte schon einen entsprechenden Personalabbauplan. Wenn nun gesellschaftlicher Konsens ist, dass der Ausstieg früher kommen soll, wird es dafür einen finanziellen Ausgleich geben“, erklärt Branchenanalyst Thomas Deser. Er arbeitet bei Union Investment. „Und da ist es sicher nicht schädlich für RWE, die Probleme in ihrer ganzen mutmaßlichen Pracht darzustellen, um einen entsprechenden finanziellen Ausgleich zu bekommen.“ So gesehen bringen sich die Konzerne nun also in Stellung, um möglichst viel bei möglichen Entschädigungszahlungen herausholen zu können.\nUmweltschützer kritisieren auf der anderen Seite, dass die Pläne für den Kohleausstieg nicht hinreichend seien, um das Klima wirkungsvoll und schnell genug zu entlasten. Rechtlich bindend übrigens ist der Fahrplan der Kohlekommission nicht, er stellt nur eine Empfehlung dar. Nun muss die Bundesregierung den Vorschlag prüfen um dann zu schauen, wie man ihn in Gesetzesform gießen kann.\nBraunkohleabbau in NRW : "Viele RWE-Mitarbeiter fühlen sich bedroht"\n"Es ist wichtig, dass wir nicht vergessen" : Interview mit Armin Laschet zum Holocaust-Gedenktag


Am 02.10.2016 fanden die Tischtennis-Vereinsmeisterschaften statt. 12 Spieler, darunter auch einige „Ehemalige“ fanden den Weg in die Schulsporthalle Blender.\nDie Einzeln wurden in 2 Gruppen ausgetragen. Nach der Gruppenphase ging es dann mit dem Viertelfinale, Halbfinale und Finale weiter. Im Viertelfinale gab es bereits die ersten Überraschungen. Stefan Logies gewann sehr deutlich mit 3:0 gegen Martin Sandmann. Konstantin Kindt konnte sich nur ganz knapp mit 3:2 Sätzen gegen Vincent Niebuhr durchsetzen. Dennis Heinemann gewann mit 3:0 gegen Kord Sternberg und Ralf Wolters bezwang Tim Weindorf ebenfalls mit 3:0.\nIm Halbfinale standen sich Dennis Heinemann und Ralf Wolters sowie Konstantin Kind und Stefan Logies gegenüber. Konstantin gewann klar mit 3:0 gegen Stefan. Mehr Mühe als erwartet hatte Dennis bei seinem 3:1 Sieg gegen Ralf. Das Finale wurde zwischen Heinemann und Kindt ausgetragen. Ein gutes Spiel mit sehr vielen sehenswerten Ballwechseln gewann Dennis mit 3:0 Sätzen.\nFür den Doppelwettbewerb wurden die Paarungen ausgelost und es wurde in einer Gruppe gespielt.\nVereinsmeister wurden Dennis Heinemann/Tim Weindorf. Den 2. Platz belegten Konstantin Kindt/ Kord Sternberg vor Martin Sandmann/Ralf Wolters.\nAlles in allem eine gelungene Vereinsmeisterschaft mit viel Sport und Spaß. Natürlich hat auch die Verpflegung nicht zu wünschen übrig gelassen. Wir hoffen im kommenden Jahr auf eine noch zahlreichere Beteiligung.


Pixelio – Wikipedia\n(Alexa Rank 9,066 (21. Januar 2011))\nPixelio.de ist eine Bilddatenbank, die im Dezember 2012 über 448.000 Bilder in 236 Kategorien umfasste, die bis Januar 2011 13,9 Millionen Mal heruntergeladen wurden.\nNutzer müssen sich zunächst registrieren und vor dem Herunter- oder Hochladen von Fotos anmelden. Die Recherche in den hierarchisch angeordneten Kategorien kann anonym erfolgen.\nDie auf den Server hochgeladenen Bilder werden von Administratoren freigeschaltet, wenn die Auflösung ca. 2 Millionen Pixel (mind. 1000 Pixel Seitenlänge) beträgt und die Qualität den Ansprüchen von pixelio entspricht. Auch muss das Motiv in eine Bilddatenbank passen.\nDie Nutzung der Bilder ist entsprechend den vorgegebenen Lizenzbedingungen für „redaktionelle“ Zwecke zulässig und nicht grundsätzlich kostenlos, bei einer Bildverwendung muss auf Pixelio und den Fotografen hingewiesen werden. Veränderungen der Bilder über typische Bildbearbeitung hinaus sind dabei nicht erlaubt. Eine Nutzung in Bildkatalogen oder sog. Merchandising wird ebenfalls ausgeschlossen.\nAuf Pixelio hat sich mittlerweile eine rege Community aktiver Fotografen entwickelt, die die Fotos bewerten und über sie diskutieren.\nEnde März 2007 wurde die Bilddatenbank aus rechtlichen Gründen von Pixelquelle in Pixelio umbenannt.\n↑ Gemäß den Nutzungsbedingungen sind zwei unterschiedliche Lizenzverträge wählbar.\n↑ LG Köln · Urteil vom 30. Januar 2014 · Az. 14 O 427/13.\nInterview mit dem Geschäftsführer von Pixelio, Markus Hein, auf sajonara.de\nAbgerufen von „https://de.wikipedia.org/w/index.php?title=Pixelio&oldid=208208056“


Abgefahren! #14: NC-17 Sudpin IV S-Pro, QLOOM Bekleidung und Topeak Werkzeug - MTB-News.de\nKlein: der Topeak Torque 6 Drehmomentschlüssel ist klein genug, um auch mit auf Touren genommen zu werden\nDer Topeak Torque 6 ist ein kompakter Drehmomentschlüssel mit vier Bits - dieses Werkzeug sehen wir weniger auf der Tour, als in der kleinen Werkzeugkiste. Bei der Montage von Vorbau- und Lenkerschrauben sind die vorgegebenen Drehmomente sicherheitsrelevant und sollten daher eingehalten werden.\nKurze Produktbeschreibung auf der Rückseite der Verpackung - wichtig der Hinweis, dass zum Erhalt der Kalibrierung mit diesem Werkzeug nur angezogen und nicht gelöst werden sollte\nDie vier Bits (Inbus 4, 5 und 6, Torx T25) werden von einem Magneten oben unter einem sicher schließenden Deckel gehalten - so ist alles sauber aufgeräumt\nDer Griff ist gleichzeitig Aufbewahrungsbox für die vier Bits\nEinfach in der Anwendung - passenden Bit einsetzen, Schraube anziehen und solange drehen bis der Schlüssel klackt und sich frei weiterdrehen lässt. Dann ist das voreingestellte Anzugsmoment von 6 Nm erreicht\nSchade: Mit einer fixen Vorgabe von 6 Nm kann beispielsweise bei diesem Vorbau nicht das vorgegebene Drehmoment erreicht werden - eine Verstellung zwischen z.B. 4, 6 und 8 Nm wäre perfekt, um das Werkzeug für alle Arbeiten am Cockpit sowie der Sattelstütze verwenden zu können\nSauber aufgeräumt: Topeak schafft Ordnung und bietet jedem Werkzeug seine feste Position - unter der gelben Lasche finden Flicken Platz (nicht im Lieferumfang enthalten)\nDie Topeak Ratchet Rocket Lite DX ist eine kleine Mini-Feinzahnratsche mit Umschaltfunktion - 10 Bits aus gehrtetem Stahl sowie 2 Reifenheber befinden sich in einer robusten Nylon-Tasche, die einfach mit auf Touren genommen werden kann\nDie Nylon-Tasche hält alle Teile beisammen und hat auf der Rückseite eine Schlaufe, so dass man sie am Gürtel oder dem Rucksack befestigen kann\nKompakt: Das Ratchet Rocket Lite DX beinhaltet 15 Werkzeuge wovon 10 auf den Inbus- und Torx-Bitsatz entfallen - praktisch ist, dass die Ratsche auch als langer Inbusschlüssel verwendet werden kann\nInbuse in den Größe 2 bis 6, dazu ein PH2 Schraubendreher und zwei Torx Bits mit T10 und T25 komplettieren das Angebot - die kleine Ratsche lässt sich mit einem kleinen Daumenschalter umschalten\nDas Topeak Cagepack ist eine kleine, wasserdichte Tasche in Form einer Trinkflasche - es findet im Flaschenhalter Platz und ist so immer griffbereit, wenn man auf Werkzeug oder Energieriegel zurück greifen muss. Das Gewicht liegt bei 93 g.\nWasserdicht und leicht zu reinigen soll das Cagepack sein - so bleibt der Inhalt trocken und ist geschützt vor den beim Mountainbiken auftretenden Problemen mit Matsch und Dreck\nMontiert im Flaschenhalter bietet das Topeak Cagepack einen kleinen Stauraum der für die meisten Touren genügen sollte und einen Rucksack überflüssig machen kann\nAufgeräumt - im Inneren bietet das Cagepack eine Netztasche sowie ein herausnehmbares Element mit zwei Taschen auf der Rück- und kleinen Spanngurten auf der Vorderseite. So lässt sich das Volumen von ca. 0,75 l sehr gut nutzen um Multitool, Schlauch, Reifenheber und kleine Ersatzteile oder auch Energieriegel zu verpacken\nQloom aus der Schweiz hat eine volle Mountainbike-Kollektion, aus der wir uns drei Bekleidungsstücke als Testmuster haben kommen lassen\nDa wäre die Qloom Arrica Regenjacke, die den Spagat zwischen Regenschutz, Winddichtigkeit und Atmungsaktivität schaffen will\nDrei Taschen sowie zwei Belüftungsöffnungen finden sich an der Jacke - der Schnitt wird mit Casual beschrieben, in der Tat sitzt die Jacke jedoch eher angenehm eng\nRegen von oben, Schweiß von innen - damit ist die QLOOM Regenjacke genau so überfordert wie die meisten anderen Produkte\nDie Passform ist sehr gut und bietet genügend Bewegungsfreiheit - ein Gummizug mit Silikonbeschichtung sorgt am unteren Rücken für den passenden Halt\nGleichzeitig schützt die Jacke zuverlässig vor Regen und hält auch Dauerregen gut Stand\nWenn es anstrengend wird kann die Atmungsaktivität nicht unseren Erwartungen genügen - außerdem gibt es bei der Verwendung eines Rucksacks das Problem, dass die Taschen nicht mehr zugänglich sind und die Belüftung nicht mehr funktioniert\nNC-17 Sudpin IV S-Pro Pedale - jetzt in vielen Eloxalfarben und mit neuen Merkmalen\nDoppelt abgeschrägtes Design - Ja, auf dem Deckel steht auch bei Version iV noch Sudpin III S-Pro\nDie Pins bohren sich sehr gut in den Schuh - Der Austausch ist nach unten aber mit verbogenen Pins schwierig - da hilft nur die Feile oder eine gute Kneifzange\nOrdentlicher Halt auf den NC-17 Sudpin IV S-Pro\nEingebautes Fail-Safe Design - der Pedalkörper kann auch im Fehlerfall nicht von der Achse rutschen\nDas QLOOM Ningaloo Shirt ist seit einigen Jahren in der Kollektion und wird ständig weiterbearbeitet - es besteht aus offenporigem, weichen Stoff der besonders atmungsaktiv sein soll\nZwei Taschen mit Reißverschlüssen nehmen eine Windjacke, ein Smartphone oder auch eine Ladung Riegel auf\nUps: einmal am Baum entlang geratscht und schon ziert ein großes Loch das Shirt - das Material ist zwar atmungsaktiv aber nicht besonders robust\nInsgesamt kann das Shirt überzeugen, verschiedene Farben und Größen von S bis XXL sind verfügbar\nUnser Eindruck der QLOOM Produkte: Durchwachsen. Shorts und Jersey sind gut, die Jacke eher etwas für die Freizeit und Lifestyle.\nPassend zur Jacke gibt es die QLOOM Sandstone Shorts\nSie bietet fünf Taschen und ist aus leichtem, atmungsaktiven und flexiblen Stoff hergestellt\nPraktisch: Die Innenseite der Oberschenkel sowie das Gesäß sind aus robustem, schwarzen Stoff gefertigt - so gewinnt die Hose deutlich an Alltagstauglichkeit und bleibt länger schön anzuschauen. Außerdem ist sie einfacher zu reinigen\nDie Taschen auf der Vorderseite sind nach oben offen und nicht sonderlich tief - kleine Gegenstände wie dieses Werkzeug passen problemlos hinein, anderes würden wir eher in die Jacke oder das Shirt packen, um es nicht zu verlieren\nAn heißen Tagen überzeugt die Hose mit Atmungsaktivität und sehr guter Bewegungsfreiheit\nAbgefahren! #14 NC-17 Sudpin IV S-Pro, QLOOM Bekleidung und Topeak Werkzeug\n9. Juli 2015 (aktualisiert: 18. November 2016 )\nMTB Jacke, MTB-Werkzeug\nEs ist wieder an der Zeit für “Abgefahren!”: die Produkt-Kategorie auf MTB-News.de, in der wir euch interessante, ausgefallene oder einfach nur praktische Produkte vorstellen und erste Erfahrungen ihrer Praxistauglichkeit präsentieren. In der vierzehnten Ausgabe von Abgefahren! findet ihr Produkte von NC-17, QLOOM und Topeak.\nQLOOM Arrica Regenjacke\nQLOOM Ningaloo Shirt\n# Klein: der Topeak Torque 6 Drehmomentschlüssel ist klein genug, um auch mit auf Touren genommen zu werden\nWer sein Bike selbst aufbaut wird bei jedem Produkt vom Hersteller auf die richtigen Anzugsmomente für Schrauben hingewiesen. Doch die wenigsten Biker besitzen einen Drehmomentschlüssel und ziehen Schrauben nach „Gefühl“ an. Doch wie viel sind 5 Nm, wie viel sind 8 und wie viel sind 40? Ausgehend von der alten Weisheit „Nach fest kommt ab“ und der Erkenntnis, dass ein Vorbau definitiv ein sicherheitsrelevantes Bauteil ist, sollte man eigentlich nicht lange überlegen, einen Drehmomentschlüssel zu kaufen. Doch welchen? Braucht man die volle Einstellbarkeit und sind teilweise sehr hohe Preise gerechtfertigt?\nVon Topeak gibt es mit dem Topeak Torque 6 einen günstigen Drehmomentschlüssel mit 6 Nm Anzugsmoment, der vier Bits (Inbus 4, 5, 6 mm; Torx T25) direkt mit im Griff bereit hält und mit Abmessungen von 8,9 x 2,3 x 6,6 cm relativ kompakt ausfällt. Das Gewicht liegt bei 110 g, womit das Werkzeug definitiv auch mit auf Touren genommen werden kann.\n# Der Topeak Torque 6 ist ein kompakter Drehmomentschlüssel mit vier Bits - dieses Werkzeug sehen wir weniger auf der Tour, als in der kleinen Werkzeugkiste. Bei der Montage von Vorbau- und Lenkerschrauben sind die vorgegebenen Drehmomente sicherheitsrelevant und sollten daher eingehalten werden.\n# Kurze Produktbeschreibung auf der Rückseite der Verpackung - wichtig der Hinweis, dass zum Erhalt der Kalibrierung mit diesem Werkzeug nur angezogen und nicht gelöst werden sollte\nIn der Praxis überzeugt der Torque 6 mit einfacher Handhabung und sicherer Funktion. So kann einfach aus dem mit einem Schnappverschluss gesicherten Deckelfach ein passender Bit entnommen werden (magnetisch gesichert) und anschließend eine Schraube angezogen werden. Ist das passende Drehmoment erreicht, verdreht sich der Griff gegenüber dem Körper aus gehärtetem Stahl mit einem Klack und zeigt an, dass das erforderte Anzugsmoment erreicht ist. Einfach und sinnvoll.\n# Die vier Bits (Inbus 4, 5 und 6, Torx T25) werden von einem Magneten oben unter einem sicher schließenden Deckel gehalten - so ist alles sauber aufgeräumt\nDas Problem an der Sache: man kann nur auf genau 6 Nm anziehen – viele Produkte haben aber davon abweichende Anzugsmomente. So bietet Topeak zwar auch einen Torque 5 mit 5 Nm Anzugsmoment an, wer mehr Optionen haben will benötigt jedoch definitiv einen vollen Drehmomentschlüssel. Hier bietet Topeak auch einen „ComboTorque Wrench“ genannten Schlüssel an, der mechanisch durch Torsion das Drehmoment (1 – 12 Nm; 19,95 €) auf einer Skala anzeigt. Professionellere Anwender könnten sich den D-Torq (1 – 20 Nm, 153 g, Digitalanzeige; 169,95 €) sowie den D-Torq DX (4 – 80 Nm, 430 g, Digitalanzeige; 199,95 €) anschauen. Die gehen jedoch eher nicht mit auf Tour und finden im kleinen Werkzeug auch schlechter Platz – und sind wesentlich teurer.\n# Der Griff ist gleichzeitig Aufbewahrungsbox für die vier Bits\n# Einfach in der Anwendung - passenden Bit einsetzen, Schraube anziehen und solange drehen bis der Schlüssel klackt und sich frei weiterdrehen lässt. Dann ist das voreingestellte Anzugsmoment von 6 Nm erreicht\n# Schade: Mit einer fixen Vorgabe von 6 Nm kann beispielsweise bei diesem Vorbau nicht das vorgegebene Drehmoment erreicht werden - eine Verstellung zwischen z.B. 4, 6 und 8 Nm wäre perfekt, um das Werkzeug für alle Arbeiten am Cockpit sowie der Sattelstütze verwenden zu können\nDrehmoment: 5 oder 6 Nm (voreingestellt, nicht verstellbar)\nWerkzeuge: Inbus 4, 5, 6 mm; Torx T25\nMaterial: Gehärteter Stahl, hochfester Kunststoff\nAbmessungen: 8,9 x 2,3 x 6,6 cm\nHinweis zur Benutzung: Um das voreingestellte Anzugsmoment gewährleisten zu können, dürfen mit dem Torque 6 nur Schrauben angezogen, nicht aber gelöst werden. Sonst kann die Kalibrierung nicht gewährleistet werden.\nWer auf Nummer Sicher gehen möchte, der sollte seine Fahrradteile mit einem Drehmomentschlüssel montieren. Hierzu bietet der Topeak Torque 6 eine leichte, kompakte und relativ preiswerte Möglichkeit. Für wen 6 Nm genau passen, der wird mit diesem kleinen Werkzeug glücklich werden und davon profitieren, dass es auch mit auf Tour genommen werden kann. So etwas sollte in keiner Werkstatt fehlen. Wer hingegen mehr Optionen haben wil,l sollte sich den günstigen Topeak ComboTorque Wrench anschauen, der Drehmomente zwischen 1 und 12 Nm anzeigen kann. Wer wirklich viel schraubt sollte jedoch überlegen, ob nicht ein großer, vollwertiger Drehmomentschlüssel eine Investition wert wäre.\n# Sauber aufgeräumt: Topeak schafft Ordnung und bietet jedem Werkzeug seine feste Position - unter der gelben Lasche finden Flicken Platz (nicht im Lieferumfang enthalten)\nRatschen kennt jeder aus dem heimischen Werkzeugkoffer, doch die meisten sind relativ groß und für das Mountainbike nicht wirklich geeignet. Eine Option dazu will die Topeak Ratchet Rocket Lite DX sein: diese leichte Feinzahnratsche mit Umschaltfunktion soll auch unterwegs schwer zugängliche Schrauben zugänglich machen.\nSo kann sie entweder als kompakte Ratsche, oder aber als langer Schlüssel mit magnetischer Bitaufnahme verwendet werden. 12 Werkzeuge stehen bereit, um Schrauben zu lösen und festzuziehen oder die Reifen abzunehmen. Wer will, der kann unter die kleine gelbe Lasche auch noch einige Flicken stecken – für eine Packung Vulkanisierflüssigkeit muss aber ein anderer Ort gefunden werden. Die Reifenheber ergänzen das Paket und verfügen über eine kleine Nase, mit der bei Autoventilen Luft abgelassen werden kann.\n# Die Topeak Ratchet Rocket Lite DX ist eine kleine Mini-Feinzahnratsche mit Umschaltfunktion - 10 Bits aus gehrtetem Stahl sowie 2 Reifenheber befinden sich in einer robusten Nylon-Tasche, die einfach mit auf Touren genommen werden kann\n# Die Nylon-Tasche hält alle Teile beisammen und hat auf der Rückseite eine Schlaufe, so dass man sie am Gürtel oder dem Rucksack befestigen kann\n# Kompakt: Das Ratchet Rocket Lite DX beinhaltet 15 Werkzeuge wovon 10 auf den Inbus- und Torx-Bitsatz entfallen - praktisch ist, dass die Ratsche auch als langer Inbusschlüssel verwendet werden kann\nVon den Einsätzen her bietet die Ratsche alles, was ein Mountainbiker brauchen kann. Alle Inbus-Größen von 2 bis 8 mm sind mit an Bord und die üblichen Torx T10 und T25 gehören ebenfalls zur Ausstattung. Aufbewahrt wird alles in einer kompakten Nylon-Tasche, die entweder im Rucksack, in der Hosentasche oder am Gürtel ihren Platz findet. Alle Werkzeuge sind hier fest eingeräumt und schnell erreichbar, wenn unterwegs geschraubt werden muss.\n# Inbuse in den Größe 2 bis 6, dazu ein PH2 Schraubendreher und zwei Torx Bits mit T10 und T25 komplettieren das Angebot - die kleine Ratsche lässt sich mit einem kleinen Daumenschalter umschalten\nZur Verwendung der Ratsche gibt es insgesamt drei Möglichkeiten: entweder können die Bits direkt eingesetzt werden oder der als Verlängerung funktionierende Bit-Halter. Dieser findet entweder im Kopf der Ratsche Platz oder verlängert den Hebel nach unten. So kann die Ratsche auch als konventioneller Inbusschlüssel verwendet werden. Das Umschalten zwischen den beiden Drehrichtungen funktioniert mit einem kleinen Daumenhebel, der mit Handschuhen etwas schwer zu bedienen ist. Doch diese Ratsche ist insgesamt eine Miniaturausgabe. Ein weiterer Eindruck aus unserem Praxistest ist, dass die Verlängerung und die Bits nur mit hohem Kraftaufwand aus dem Kopf der Ratsche gelöst werden können. Das schützt vor unbeabsichtigem Verlust, erschwert aber teilweise auch die Handhabung.\nWerkzeuge: 11: Inbus 2, 2,5, 3, 4, 5, 6 und 8 mm; Torx T10, T25; #2 Phillips Schraubendreher, Reifenheber; magnetischer Bithalter\nMaterial: Bits: gehärteter Werkzeugstahl, Chrom Vanadium Stahl\nAbmessungen: 12,0 x 6,3 x 2,5 cm\nEine kompakte Ratsche habe ich mir schon öfter gewünscht – zum Beispiel, wenn die Schrauben einer eng verbauten Leitungsführung zu lösen sind und ein konventioneller Inbus ständig neu angesetzt werden muss. In diesen Fällen hilft die Topeak Ratchet Rocket Lite DX weiter, die mit einfacher Handhabung und großem Bit-Angebot überzeugen kann. Die Reifenheber haben wir in diesem Paket nicht erwartet, im Endeffekt ersetzt dieses Setup aber die meisten Multitools und ist damit auch voll Tourentauglich. Abgefahren!\n# Das Topeak Cagepack ist eine kleine, wasserdichte Tasche in Form einer Trinkflasche - es findet im Flaschenhalter Platz und ist so immer griffbereit, wenn man auf Werkzeug oder Energieriegel zurück greifen muss. Das Gewicht liegt bei 93 g.\nWohin mit kleinen Werkzeugen und Ersatzteilen, wenn man eine Tour ohne Werkzeug in Angriff nehmen möchte? Specialized hat hier beim neuen Stumpjumper mit dem integrierten Kofferraum einen neuen Weg aufgezeigt, doch es gibt auch andere Lösungen, Werkzeug und Kleinteile direkt an das Bike zu bringen – zum Beispiel das Topeak CagePack, das als wasserdichte Packtasche für den Flaschenhalter daher kommt und Raum für bis zu 0,75 l Werkzeug bietet. Mit Abmessungen von 7,4 x 18 cm ist es so groß wie eine kleine Trinkflasche und sollte so in allen Rahmen Platz finden, die auch einen Flaschenhalter aufnehmen.\n# Wasserdicht und leicht zu reinigen soll das Cagepack sein - so bleibt der Inhalt trocken und ist geschützt vor den beim Mountainbiken auftretenden Problemen mit Matsch und Dreck\n# Montiert im Flaschenhalter bietet das Topeak Cagepack einen kleinen Stauraum der für die meisten Touren genügen sollte und einen Rucksack überflüssig machen kann\n# Aufgeräumt - im Inneren bietet das Cagepack eine Netztasche sowie ein herausnehmbares Element mit zwei Taschen auf der Rück- und kleinen Spanngurten auf der Vorderseite. So lässt sich das Volumen von ca. 0,75 l sehr gut nutzen um Multitool, Schlauch, Reifenheber und kleine Ersatzteile oder auch Energieriegel zu verpacken\nDas Topeak CagePack ist aus leichtem EVA Schaum gefertigt und bringt 98 g auf die Waage. Dabei soll es wasserdicht und robust genug sein, um im Mountainbike-Einsatz zu bestehen. Im Inneren finden sich eine Netztasche (z.B. für einen Schlauch) sowie ein herausnehmbarer Organizer. Dieser bietet zwei weitere Taschen sowie einige elastische Bänder, über die ein kleines Multitool, CO2 Kartuschen oder Reifenheber fixiert werden können.\nFür Bike Packing-Ausflüge dürfte das Volumen zu klein sein, doch zum Preis von 24,95 € ist das CagePack eine praktische Lösung für diejenigen, die keinen Rucksack auf kleine Touren mitnehmen, aber dennoch Ersatzteile und Werkzeug dabei haben wollen. Optional findet das CagePack auch bequem am Rucksack seinen Platz, wo es quasi eine kleine mobile Werkzeugkiste darstellt.\nDie Lösungen um Werkzeuge und Ersatzteile am Bike zu befestigen werden besser. DAs Topeak CagePack ist eine praktische kleine Tasche in Form eines Zylinders, die diverse Werkzeuge oder auch einen Schlauch aufnehmen kann und sicher im Flaschenhalter verstaut. So ist sie schnell griffbereit. Praktische Details wie ein per Klett befestigtes Reißverschlussende oder die kompakte Fächereinteilung im Inneren erhöhen den Praxiswert. Abgefahren!\n# Qloom aus der Schweiz hat eine volle Mountainbike-Kollektion, aus der wir uns drei Bekleidungsstücke als Testmuster haben kommen lassen\nRegenjacken haben einen schweren Job – sie sollen einerseits unter allen Bedingungen für einen trockenen Körper sorgen und gleichzeitig bei schweißtreibender Aktivität (wie sie Mountainbiken manchmal ist) atmungsaktiv sein, damit man nicht eingeht. Hinzu kommen hohe Anforderungen an den Schnitt, damit eine gute Bewegungsfreiheit gegeben ist. Ob die QLOOM Arrica Regenjacke diesen Anforderungen gewachsen ist?\nDie QLOOM Arrica Regenjacke gehört zur QLOOM Protection Multisport Linie und soll für die verschiedensten Mountainbike-Abenteuer gerüstet sein. Sie besteht aus 100% Polyester und soll wind- und wasserdicht sein. Und atmungsaktiv. Dabei sind die Materialien nach dem Bluesign Standard hergestellt und erfüllen damit strenge Umwelt- und Gesundheitsstandards.\n# Da wäre die Qloom Arrica Regenjacke, die den Spagat zwischen Regenschutz, Winddichtigkeit und Atmungsaktivität schaffen will\n# Drei Taschen sowie zwei Belüftungsöffnungen finden sich an der Jacke - der Schnitt wird mit Casual beschrieben, in der Tat sitzt die Jacke jedoch eher angenehm eng\nBeim Schnitt gelingt QLOOM ein sehr gutes Kleidungsstück. So ist Größe S wirklich klein und eng (Anzuggröße 46) – kleine Fahrer kommen hier voll auf ihre Kosten und müssen nicht in Säcken durch die Gegend fahren. Durch den am Rücken längeren und an der Brust kürzeren Schnitt sitzt die Jacke in Fahrposition sehr gut. Dazu bietet sie eine Kapuze und einen mittelhoch schließenden Kragen, so dass der Hals beim Fahren vor Zugluft geschützt ist. Als Verstaumöglichkeiten gibt es zwei Taschen auf der Hüfte und eine kleine Brusttasche. Beide sind im Alltag nützlich, für den Bike-Einsatz aber zu klein und falsch positioniert. So werden die unteren beiden durch den Hüftgurt verdeckt und die Tasche auf der Brust fasst kaum mehr als ein Multitool oder den Hausschlüssel – hier könnten die Produktdesigner noch einige Verbesserungen bei der Verwendung mit Rucksack möglich machen.\n# Regen von oben, Schweiß von innen - damit ist die QLOOM Regenjacke genau so überfordert wie die meisten anderen Produkte\n# Die Passform ist sehr gut und bietet genügend Bewegungsfreiheit - ein Gummizug mit Silikonbeschichtung sorgt am unteren Rücken für den passenden Halt\n# Gleichzeitig schützt die Jacke zuverlässig vor Regen und hält auch Dauerregen gut Stand\nUnd die Atmungsaktivität? Die ist – wie bei den meisten anderen Jacken auch – nur Mittelmaß. An schwülen Sommertagen fährt man hier besser ohne Jacke und wenn es kühl ist und regnet wird man leider auch von innen nass. Teils mehr als von außen. Zwei kleine Belüftungsöffnungen unter den Achseln sollen hier helfen – genau so wie eine Öffnung quer am Rücken. All diese Öffnungen werden jedoch erneut von den Trägern und dem Rücken eines Rucksacks verdeckt, so dass eine Ventilation nicht möglich ist. Kurzum: sie funktionieren nur ohne Rucksack und auch da nur begrenzt. Immerhin haben wir (dem schlechten Wetter sei Dank) ausgiebig die Wasserdichtigkeit testen können und sind hier positiv überrascht worden. Auch nach ausgiebigen Wolkenbrüchen bleibt alles trocken – sofern man nicht selbst gerade sportlich aktiv ist.\n# Wenn es anstrengend wird kann die Atmungsaktivität nicht unseren Erwartungen genügen - außerdem gibt es bei der Verwendung eines Rucksacks das Problem, dass die Taschen nicht mehr zugänglich sind und die Belüftung nicht mehr funktioniert\nÜberraschend ist, dass die Jacke trotz des hellen Grundfarbtons sehr gut zu reinigen ist. So strahlt sie auch nach ausgiebigen Matschtouren schnell wieder.\nDie QLOOM Arrica Regenjacke ist optisch sehr ansprechend und der Schnitt ist gelungen – genau so wie die Dichtigkeit des Obermaterials. Für den Mountainbike-Einsatz ist sie jedoch nur bedingt geeignet, denn beim Tragen eines Rucksacks werden Taschen und Belüftungsöffnungen verdeckt, so dass sie deutlich an Funktion einbüßt. Hinzu kommt eine nur mittelmäßige Atmungsaktivität, die mit Membranen wie GoreTex Active Shell nicht vergleichbar ist. Hoher Preis.\n# NC-17 Sudpin IV S-Pro Pedale - jetzt in vielen Eloxalfarben und mit neuen Merkmalen\nSeit ich Mountainbike denke, ist mir die Firma NC-17 ein Begriff. Kettenführungen in allen Variationen gehörten zum Kerngeschäft, aber auch viele andere Anbauteile. Mir seit nun 8 Jahren ein Begriff: Das NC-17 Sudpin S-Pro, damals noch in der dritten Generation. Inzwischen steht die vierte Version im Laden – Zeit für einen erneuten Test.\n# Doppelt abgeschrägtes Design - Ja, auf dem Deckel steht auch bei Version iV noch Sudpin III S-Pro\n# Die Pins bohren sich sehr gut in den Schuh - Der Austausch ist nach unten aber mit verbogenen Pins schwierig - da hilft nur die Feile oder eine gute Kneifzange\nAuf den ersten Blick hat sich vor allem eines geändert: Die Farbe. Richtig wäre eigentlich: DIE FARBE! Denn das neue, grüne Eloxal knallt schon ziemlich. Davon abgesehen viel vertrautes: Leicht abgeschrägtes Design, nach außen verschobene Verstärkungsstege, innenliegende Lagerung und von unten verschraubte Pins.\n# Ordentlicher Halt auf den NC-17 Sudpin IV S-Pro\nSo vertraut wie die meisten Merkmale des Pedals gestaltet sich auch das erste Auftreten. Die Pins haben ein sehr gutes Format, Durchmesser zu Höhe passen – weder werden Stücke aus dem Schuh gerissen, noch kann man irgendwie abrutschen. Der Grip passt! Das Gewicht der Pedale war früher erste Klasse, liegt im heutigen Vergleich noch im vorderen Mittelfeld. Was außerdem auffällt: Die Größe. Denn während viele Pedale immer größer geworden sind, haben die Sudpin immer noch das selbe Format wie früher. Für die meisten Biker passt’s, sehr große Treter (44 aufwärts) werden sich aber wahrscheinlich nicht groß genug gestützt fühlen.\n# Eingebautes Fail-Safe Design - der Pedalkörper kann auch im Fehlerfall nicht von der Achse rutschen\nmit FAIL SAFE System\nFarbe:schwarz, weiß, silber, rot, blau, grün, gold\nPreis: 98,95 € (UVP)\nWirklich neu gegenüber dem Vorgänger sind aber die Lager – sie sollen jetzt verdoppelte Tragzahlen aufweisen und dadurch noch mehr Reserven auch für schwere Fahrer und harte Manöver bieten. Außerdem stattet NC-17 das Pedal mit einem „Fail-Safe“ Design aus. Konkret kann der Pedalkörper selbst dann nicht von der Pedalachse, selbst wenn sich die Verschraubung lösen sollte. Extrem unwahrscheinlich, aber trotzdem gut zu wissen.\nÜberarbeiteter Klassiker – das Sudpin III war schon ein leichtes und gutes Pedal, jetzt wurde es gerade nochmals eine Nummer besser: Erhöhte Lebensdauer, markanteres Äußeres und viele neue Farben stehen zur Verfügung. Das Gewicht bleibt vernünftig, nur über ein Größen-Update würden sich Vertreter mit großen Füßen sicher freuen. Bewährtes Flat-Pedal, das auch in günstigeren Varianten verfügbar ist.\nWeitere Informationen: www.nc-17.de\n# Das QLOOM Ningaloo Shirt ist seit einigen Jahren in der Kollektion und wird ständig weiterbearbeitet - es besteht aus offenporigem, weichen Stoff der besonders atmungsaktiv sein soll\nDas QLOOM Ningaloo Jersey ist ein alter Bekannter in der Kollektion der Schweizer, der seit Jahren weiter entwickelt und immer wieder neu aufgelegt wird. Für die aktuelle Kollektion ist das funktionelle Kurzarmtrikot so mit zwei Reißverschlusstaschen am Rücken sowie einem Reißverschluss auf der Vorderseite ausgestattet. Es wird in den Größen S bis XXL angeboten und kommt in verschiedenen Farben. Passend zu Jacke und Hose haben wir das grüne Shirt aus der 2014er Kollektion getragen, das bis auf die Farbe identisch mit der aktuellen Kollektion ist.\nIon-Kollektion 2021/22 – Outerwear Neue Jacken für die kühleren Tage\nDas Polyester Gewebe des Ningaloo soll stark feuchtigkeitsableitend sein und so für einen trockenen Körper sorgen. Das funktioniert in der Praxis gut – tatsächlich ist das Shirt auch auf langen Touren angenehm zu tragen und stinkt am nächsten Tag erfreulich wenig. Und das auch über mehrere Waschgänge hinweg und nicht nur neu aus der Packung. Zusätzlich verspricht QLOOM einen hohen Tragekomfort durch extra flache Nähte und Sonnenschutz durch einen integrierten UV-Schutz im Material. So soll einem Sonnenstich an langen Sommertagen vorgebeugt werden.\nIn unserem Kurz-Test haben wir insgesamt sehr gute Erfahrungen mit Passform (Größe S bei Körpergröße 176 cm, schlank) und Atmungsaktivität gemacht. Negativ ist uns jedoch die Haltbarkeit aufgefallen, denn nach einem kleinen Ratscher an einem Baum in Finale Ligure ziert die rechte Schulter ein nettes Loch. Hier zahlt man den Preis für den luftig leichten Stoff mit guter Atmungsaktivität. Bei einem Preis von stolzen 89,95 € ein echtes Ärgernis.\n# Zwei Taschen mit Reißverschlüssen nehmen eine Windjacke, ein Smartphone oder auch eine Ladung Riegel auf\n# Ups: einmal am Baum entlang geratscht und schon ziert ein großes Loch das Shirt - das Material ist zwar atmungsaktiv aber nicht besonders robust\n# Insgesamt kann das Shirt überzeugen, verschiedene Farben und Größen von S bis XXL sind verfügbar\n# Unser Eindruck der QLOOM Produkte: Durchwachsen. Shorts und Jersey sind gut, die Jacke eher etwas für die Freizeit und Lifestyle.\nPreis: 89,95 € UVP\nDas QLOOM Ningaloo Kurzarmtrikot ist gut geschnitten und sehr atmungsaktiv. Der leichte Stoff trägt sich angenehm und stinkt nicht, ist jedoch auch anfällig gegenüber Dornen und anderen spitzen Gegenständen. Trotz des stolzen Preises in Anbetracht der Passform eine echte Empfehlung.\n# Passend zur Jacke gibt es die QLOOM Sandstone Shorts\n# Sie bietet fünf Taschen und ist aus leichtem, atmungsaktiven und flexiblen Stoff hergestellt\n# Praktisch: Die Innenseite der Oberschenkel sowie das Gesäß sind aus robustem, schwarzen Stoff gefertigt - so gewinnt die Hose deutlich an Alltagstauglichkeit und bleibt länger schön anzuschauen. Außerdem ist sie einfacher zu reinigen\nDie passende Shorts zum oben beschriebenen Jersey ist die QLOOM Sandstone Shorts. Sie wird zum Preis von 99,95 € ohne Sitzpolster geliefert und sitzt luftig, aber nicht zu weit. Wir haben das Testmodell in grellem Grün gefahren, doch in der 2015er Kollektion finden sich für diese Hose auch wesentlich dezentere Farben.\nAn der Sandstone Shorts finden sich zwei Gesäßtaschen sowie zwei Taschen auf der Vorderseite, die von einer Reißverschlusstasche am rechten Oberschenkel ergänzt werden. Die Gesäßtaschen sitzen seitlich, so dass man beim Sitzen auf dem Sattel nicht auf dem Inhalt der Tasche sitzt. Die Taschen auf der Vorderseite fallen relativ flach aus und sind nicht gesichert, so dass wir hier nicht unbedacht Gegenstände einpacken würden, die leicht herausfallen können.\nVon der Passform her fällt die Hose in Größe 30 angenehm eng aus, bietet jedoch dank des verwendeten Stretch-Materials eine ebenso angenehme Bewegungsfreiheit. Hier kommen 72% Polyester, 17% recyceltes S’Caffee Polyester und 11% Spandex zum Einsatz. Das Stretchmaterial ist doppelt gewebt und ein verstärkter, schwarzer Schritteinsatz sorgt für eine belastungsgerechte Gestaltung der Shorts. So wird bei nassen Witterungsbedingungen nicht der Schlamm in den hellen grünen Stoff eingerieben, sondern lediglich der schwarze Bereich dreckig. Der Stretcheinsatz am Steißbein soll für guten Sitzkomfort sorgen und in der Tat gelingt der Qloom der Spagat zwischen Komfort und Robustheit gut. Was wir uns jedoch wünschen würden, wäre eine wasserabweisende Beschichtung auf der Vorderseite der Beine, so dass hier nicht direkt alle Feuchtigkeit durchkommt. So saugt die QLOOM Sandstone Shorts Wasser schnell auf und kann daher nicht uneingeschränkt für nasses Wetter empfohlen werden.\nGeliefert wird die Hose ohne Sitzpolster in Größen von S (30) bis XXL.\n# Die Taschen auf der Vorderseite sind nach oben offen und nicht sonderlich tief - kleine Gegenstände wie dieses Werkzeug passen problemlos hinein, anderes würden wir eher in die Jacke oder das Shirt packen, um es nicht zu verlieren\n# An heißen Tagen überzeugt die Hose mit Atmungsaktivität und sehr guter Bewegungsfreiheit\nOptisch ergänzt die QLOOM Sandstone die Arrica Regenjacke und das Ningaloo Jersey perfekt. Ein guter Materialeinsatz sorgt dafür, dass man auch an langen Regentagen lange trocken sitzt und Dreck sich nicht in die helle Farbe einarbeitet, sondern im dunklen Bereich der Hose bleibt. Schnitt und Bewegungsfreiheit gefallen und lediglich an den schmutzabweisenden Qualitäten könnte man noch etwas verbessern. Verschlüsse für die Hosentaschen würden außerdem das Gewissen beruhigen.\nSchön, dass NC17 bei den Pedalen nachgebessert hat. Der Vorgänger war nach nur 2500km im Touren/Enduro-Einsatz hinüber, deutliches Lagerspiel. Es wurde anstandslos getauscht doch auch die zweiten Pedale hatten nach 2000km wieder das gleiche Problem, wieder hat NC17 innerhalb der 2 Jahre problemlos getauscht, diesmal allerdings auf die vierte Generation gegen 25Euro Zuzahlung. Ich hoffe die neuen Lager sind nun wirklich besser!\nRucksim, 9. Juli 2015 15:03\nist ein Argument. hatte halt bisher immer Probleme mit "fliegenden" Trinkflaschen, egal welchen Halter ich verwende. Deshalb ist jetzt da das Werkzeug und die Flasche mit einem Gurt um das Unterrohr gegen Herausschleudern gesichert.\nWelchen Halter hast Du?\nTopeak, zum einstellen, da kann man die flasche regelrecht klemmen. ich hab nur einmal eine flasche verloren. die war minimal dünner als meine sonstigen und ich hab an dem tag vergessen den flaschenhalter nachzustellen.\nEdit: heißt topeak modula (1)\nH.B.O, 9. Juli 2015 15:43\nStatt abgefahren müsste bei dem Artikel (zwei Firmen mit jeweils mind. drei Produkten) eigentlich: "abbezahlt" stehen oder?\nseventy7, 10. Juli 2015 9:18\n20€ für nen einstellbaren Drehmomentschlüssel? Da kann ich auch mit Handgefühl anziehen.\nBei klassischen Drehmos mit Mechanik innen würde ich dir Recht geben. Denen würde ich für 20€ auch nicht über den Weg trauen. Aber das hat ja der ComboTorque Wrench nicht. Wenn die Torsion des Sechskantstabs korrekt berechnet wurde... Warum nicht?\n(Nur damit wir von gleichen reden: http://de.topeak.com/products/Homeshop-Tools/combotorq_bit_set)\nDer ist auch nicht für Touren gedacht, so sperrig, wie der ist.\nCanyon legt ein ganz ähnliches Teil seinen Bikes bei:\nIst sogar zertifiziert mit +-4% Genauigkeit und ist vermutlich bis auf die fehlende Bitbox im Griff exakt das gleiche.\nmathijsen, 12. Juli 2015 19:41\nIch hatt das Canyonteil mal in den Fingern (ok ist was her), der war alles andere als genau\nKharne, 12. Juli 2015 20:12


Banksy: Rettungsboot sendet SOS – Todesfall auf See - derwesten.de\nBanksy: Rettungsboot sendet SOS – Todesfall auf See\nDas Rettungsschiff „MV LouiseMichel“ ist vom Streetart-Künstler Banksy bemalt. Banksy unterstützt das Schiff zur Rettung von Flüchtlingen im Mittelmeer.\nFoto: Louise Michel/dpa\nTrauriger Vorfall auf dem Mittelmeer!\nDas private Rettungsschiff „Louise Michel“ hatte mehr als 200 Migranten an Bord, hat die Überfahrt nach Europa versucht. Einen Tag, nachdem die ersten Hilferufe ausgesendet worden sind, hat die italienischen Küstenwache endlich reagiert und 49 Migranten vor Lampedusa aufgenommen.\nDas Schiff fährt unter deutscher Flagge, konnte wegen Überfüllung nicht weiterfahren. Eine Person ist an Bord gestorben. Streetart-Künstler Banksy hatte das Schiff unterstützt und sich auf Instagram gemeldet.\nEin Junge an Bord, das vom Künstler Banksy finanziert wird.\nBanksy: Rettungsschiff konnte nicht mehr weiterfahren\nZuvor habe die Besatzung laut eigener Darstellung vergeblich die italienische Küstenwache, das maltesische Militär und die Seenotleitung Bremen um Hilfe gebeten. Dass Banksy das Rettungsschiff unterstützt, ist erst vor kurzem bekannt geworden. Eine Sprecherin der Organisation zur Deutschen Presse-Agentur: „Er hat das Schiff finanziert und bemalt.“\nDas ist Banksy:\nvermutlich 1974 in Bristol (England) geboren\nPseudonym eines Streetart-Künstlers\nseine Schablonengraffiti anfangs in Bristol und London bekannt, heute weltweit bekannt\nbemüht sich, seinen Namen und seine wahre Identität geheimzuhalten\nWer der Besitzer des Schiffes ist, wollte die Sprecherin nicht sagen. Auf dem rosa bemalten Schiff ist auf einer Schiffswand ein Kunstwerk Banksys zu sehen, das ein Mädchen mit Schwimmweste und einen herzförmigen Rettungsring zeigt.\nMigranten warten in einem Schlauchboot darauf, an Bord des Rettungsschiffes „Louise Michel“ aufgenommen zu werden.\nBanksy-Video kritisiert EU-Umgang mit Flüchtlingen\nDerweil hat sich der Künstler mit einem Video gemeldet. Mit ironischem Unterton in den Untertiteln ist zu lesen: „Wie die meisten Menschen, die es zu etwas in der Kunstwelt gebracht haben, habe ich eine Yacht gekauft, um auf dem Mittelmeer herumzukreuzen.“\nMigranten stehen an Bord des Rettungsschiffes „Louise Michel“. Das Schiff fährt unter deutscher Flagge fährt.\nDer Zusammenschnitt zeigt Fotos und Sequenzen, die die „Louise Michel“ und schwarze Migranten im Wasser zeigen. Das Video endet in Anlehnung an die Bewegung „Black Lives Matter“ mit der Aufschrift: „All Black Lives Matter“ („Alle schwarzen Leben zählen“).\nMehr News zu Banksy:\n++ Banksy: Galerist will Inkognito-Künstler enttarnen – sein Plan ist so simpel, dass es klappen könnte ++\n++ Coronavirus: Mysteriöser Künstler hinterlässt Bild im Krankenhaus – DAS steckt dahinter ++\n++ Jugendliche Intensivtäter aus Clans in NRW: Dieses Programm soll kriminelle Karrieren verhindern – „Hardcore-Arbeit“ ++\nAuch das Rettungsschiff „Sea Watch 4“ hat inzwischen Migranten von der „Louise Michel“ aufgenommen. Wie Sea Watch am Samstagabend getwittert hat, seien rund 150 Menschen auf das Schiff der Organisation gewechselt. Auf der „Sea Watch 4“ seien rund 350 Personen, „die so schnell wie möglich in einem sicheren Hafen an Land gelassen werden müssen“, schrieb die Organisation. (mg mit dpa)


Ein Quellprogramm wird üblicherweise in ein Maschinensprachprogramm übersetzt. Ein Applikationsprogramm, Übersetzer genannt, nimmt die Quelldatei als Input und erstellt ein ausführbares Programm (Maschinensprachprogramm) als Output.\nZum Beispiel könnte das "C" Programm addup.c in ein ausführbares Programm übersetzt werden. Das ausführbare Programm könnte addup.exe genannt werden und auf der Festplatte gespeichert werden. Jetzt kann die ausführbare Version des Programms in den Hauptspeicher kopiert und ausgeführt werden.


Noch ein SEO-Wettbewerb: die spinnen - die SEOs Pendasreich\n« Was ich täglich so esse\nMein Webtipp: Dierks Anicursors und Köln Tipps »\nvon team auf 22. Oktober 2012\nSodala, bäm, und rein damit. Wäre doch gelacht, wenn ich diese Noobs diesmal nicht in die Tasche stecken könnte. Schnell noch Metatags setzen und ein paar günstige Backlinks mieten und schon lehn ich mich erstmal in meinem ergonomischen Chefsessel zurück und angle mir ein Stück kalte Pizza (weitere Infos zu meinen kulinarischen Vorlieben). Diesmal hab ich meine Hausaufgaben gemacht, war ein wirklich braver Junge, und dass heute schon wieder ein neuer SEO-Wettbewerb ums Eck kam, war ein echter Wink des Schicksals. Das Keyword ist diesmal megaabstauberseo, eine geniale Kreation, denn es gibt ja auch knackige Preise zu gewinnen. Der Gewinner wird unter anderem Speaker bei den SEO Days 2013! Leute, ich werd Euch was erzählen! Falls ich nicht komme, schicke ich Harry Henke, der mit megaabstauberseo, derzeit auf Rang 2 hängt :), also noch ganz gute Chancen hat.\nTexte spinnen, Texte stylen, Texte sleazen\nEigentlich bin ich ohnehin überqualifiziert – ich hab bisher doch nur nie abgeräumt, weil ich mich weigere, ein Teil des korrupten Systems zu werden, wie diese anzugtragenden Kleingeister. Was für Opfer…ah, Shit, Käse aufm Shirt. Was solls, geh heut sowieso nicht mehr raus. Hab schließlich zu tun, und die SEO-Days 2012 geben sich nicht mit halbgarem Einheitsbrei zufrieden.\nAber ich bin nicht irgendeiner eurer abgebrochenen Informatikstudenten, die jeden Tag die Foren durchforsten, ständig in der Angst, ihnen könnte ein neuer SEO-Wettbewerb entgehen. Ich bin mehr eine Art Künstler – wie Arachne webe ich kunstvolle Netze, und kann die klebrigen Fäden meiner Indexierungen in unvergleichlicher Weise um Content und Texte spinnen. Arachne wurde ja auch toll belohnt, glaube ich. Hab in Geschichte nicht so aufgepasst – ist mir zu weltfremd.\nGoogle mich, Baby\nSo, den letzten Schliff gesetzt, und die SEO-Days 2012 können kommen. Ein paar Mal noch rauf- und runterscrollen, aber eigentlich ist schon alles erledigt. Dieser letzte Blick hat eher was mit Masturbation vorm eigenen Spiegelbild gemeinsam. Wer war dieser Horst, der sich selber küssen wollte? Narziss? Shit, viel zu viel Mythologie heute. Eigentlich sollte ich zum Universalgelehrten umsatteln. Aber wenn irgendwo ein neuer SEO-Wettbewerb ums Eck kommt, sagt mir Bescheid.\nTags: Backlinks, Backlinks mieten, günstige Backlinks, SEO, SEO Days, SEO Days 2013, SEO Wettbewerb, SEO-Days 2012, Texte spinnen


Für wen ist Proscola? | Proscola 6/5/2018\nZugang für Lehrer! Melden Sie sich an.\nHerzlichen Dank für die Registrierung! Wir melden uns umgehend bei Ihnen.\nFür wen ist Proscola?\nProscola wurde entwickelt, um die Arbeit aller Akteure im schulischen Umfeld zu vereinfachen. Der Schwerpunkt der Applikation liegt in der pädagogischen Arbeit der Lehrkräfte, sowie in der Kommunikation und Zusammenarbeit mit Schülern. Schulleitungen, Administrationen und Eltern profitieren von der transparenten Strukturierung der Daten und dem zentralisierten Zugriff auf Informationen.\nSetzen Sie Proscola dazu ein, Lektionen und Lehrmaterialien entlang von Lehrplänen zu planen und zu erstellen. Dabei unterstützt Sie Proscola mit einem Dokumentmanagementsystem, bei dem alle Dateien und Dokumente jederzeit verfügbar sind. Lehrmaterialien und Medien stehen nach der Freigabe sofort für Kurse zur Verfügung.\nSparen Sie Zeit! Erstellen und modifizieren Sie Ihre Lehrmaterialien extrem leicht auch auf Basis bereits existierender Materialien. Greifen Sie hierfür ganz einfach auf frühere eigene oder von Kollegen freigegebene Lehrmaterialien zurück.\nGestalten Sie mit Proscola Schülergespräche, Elterngespräche und protokollieren Sie mit geringstem Aufwand Gesprächsthemen, Abmachungen und Ergebnisse. Proscola bildet so Ihr Hauptinstrument für den schulischen Alltag.\nSchüler können Proscola in der schulischen Kommunikation mit Ihren Lehrkräften nutzen.\nSchüler können Informationen austauschen, Aufgaben entgegennehmen und Coachingthemen eingeben. Über Proscola lassen sich Unterrichtsinhalte und -materialien gezielt abrufen. Ein Fehlen von Unterlagen gehört somit der Vergangenheit an.\nDie dynamische Zeittafel gibt Schülern jederzeit an, welcher Unterricht für Sie an welchem Ort stattfindet. Proscola ermöglicht das individuelle und autonome Lernen. Schüler werden dabei unterstützt, Ihr Lernen zu planen und zu bewerten.\nDen Schülern kann ein spezifischer, individueller Lernpfad gestaltet werden. Damit sind sowohl fördernde als auch fordernde Unterrichtsstrukturen möglich\nEltern werden mit Proscola transparent und direkt informiert. Neben den aktuellen Leistungen, Absenzen und Disziplinarvermerken haben Sie auch zu Lehrmaterialien, Hausaufgaben und anderen lernrelevanten Informationen Zugang.\nIst Ihr Kind erkrankt oder müssen Themen nachgearbeitet werden, so ist das nun auch unkompliziert von zu Hause möglich.\nStellt die Lehrkraft neue Materialien zur Verfügung oder werden Prüfungstermine gesetzt, so sind diese unmittelbar bei Ihnen zu Hause einsehbar.\nFür Leitungen und Administration\nVerwalten und speichern Sie personen-bezogene Daten in Proscola im Einklang mit der europäischen Datenschutz-Grundverordnung.\nProscola hilft Ihnen bei der Qualitätssicherung im pädagogischen wie administrativen Bereich. Kommunikationswege werden verkürzt und entflechtet. Das Dokumentmanagement-System erlaubt orts- und zeitunabhängig den Zugriff auf Ihre Dokumente.


Olympia - Golf: Kieffer verbessert sich auf zweiter Runde - Schauffele führt - Ran\nMaximilian Kieffer hat auf der zweiten Runde des olympischen Golfturniers in Tokio Boden gutgemacht.\n31.07.2021 • 03:20 Uhr • SID\nVerbesserung bei Maximilian Kieffer © AFPSIDKazuhiro NOGI\nTokio (SID) - Maximilian Kieffer hat auf der zweiten Runde des olympischen Golfturniers in Tokio Boden gutgemacht. Seiner misslungenen Auftaktrunde ließ der Düsseldorfer eine 69 folgen. Dadurch kletterte Kieffer auf dem Par-71-Kurs mit insgesamt 142 Schlägen um fünf Plätze und belegt den 47. Platz. Hurly Long (St. Leon-Rot) liegt nach einer erneuten 70 mit zwei Schlägen unter Par auf dem 34. Rang.\nNeuer Spitzenreiter ist mit 131 Schlägen US-Profi Xander Schauffele, dem am Freitag eine glänzende 63er-Runde glückte. Einen Schlag dahinter folgt der Mexikaner Carlos Ortiz (132). Druck übt US-Masterssieger Hideki Matsuyama aus. Der Japaner spielte eine starke 64 und liegt zwei Schläge hinter Schauffele. Der viermalige Major-Champion Rory McIlroy (Nordirland) machte mit einer 66 und insgesamt 135 Schlägen als Siebter 13 Positionen gut.\nWie bereits auf der ersten Runde unterbrach auch am zweiten Tag ein Gewitter das Golfturnier der Männer. Erst am Samstagmorgen konnte es fortgesetzt werden, direkt im Anschluss begann die dritte Runde.\nStartseiteOlympiaNewsGolf: Kieffer verbessert sich auf zweiter Runde - Schauffele führt


Naumburg/Schulpforte. Mit einem Tag der offenen Türen ermöglicht das Traditionsgymnasium vor den Toren Naumburgs am Samstag (26. Oktober) künftigen Bewerbern einen genauen Einblick in den Lern- und Lebensalltag der 300 Pfortenserinnen und Pfortenser.\n- Was spricht für die Einheit von Lernen und Leben im Internat?\n- Warum ist die Landesschule Pforta nicht so teuer wie ein privates Internat?\n- Was bedeutet lernbegabt? Welche Zensuren muss ich mitbringen?\n- Welche Talente und Begabungen werden gefördert?\n- Wie funktioniert das Zusammenleben unter Gleichaltrigen?\n- Welches Instrument kann ich zusätzlich erlernen?\n- Wie werden Sprach- und naturwissenschaftliche Begabungen befördert?\n- Wie hoch ist das Lernpensum, wieviel Freizeit bleibt am Ende?\n- Wie oft kann man nach Hause fahren, sind die Internate auch am Wochenende geöffnet?\n- Bis wann muss man sich spätestens für die Aufnahmeprüfung bewerben?\n- Ist neben dem Einstieg in Klasse 9 auch ein Quereinstieg in Klasse 10 und 11 möglich?\nAuf all diese Fragen finden Eltern und Schüler vorwiegend der 7. und 8. Gymnasialklasse Antwort in individuellen Gesprächen mit derzeitigen Schülern, Lehrern und der Schulleitung. Daneben gibt es Informationsveranstaltungen zu jedem inhaltlichen Schwerpunkt (Naturwissenschaften, Sprachen und Musik) und die Möglichkeit, Schul- und Internatsräume zu besichtigen und dabei ein Stück Lernalltag zu erleben.\nZusätzlich werden 11.30 Uhr die preisgekrönten Chöre der Landesschule Pforta in der Klosterkirche mit einem Record-Release-Konzert den Verkaufsstart für eine neue CD feiern. "Preis der Liebe" ist der 9. Tonträger mit Musik der Chöre der Landesschule, CD-Mitschnitte von Konzerten nicht mitgerechnet. Der neue Tonträger mit geistlicher Chormusik wird im Anschluss zum Sonderpreis von 12 EUR verkauft. Im Besuchershop ist der Tonträger danach regulär für 14 EUR erhältlich.\nDas Land Sachsen-Anhalt ist seit 1990 Träger der Schule, finanziert die Ausbildung und stützt die Internatskosten. So werden nur 3500 Euro pro Jahr für Unterkunft und Vollverpflegung berechnet. Landeskinder zahlen sogar nur 10 x 250 EUR im Schuljahr. Daneben gibt es zahlreiche Stipendien und Fördermöglichkeiten von Stiftungen und Förderern der Landesschule Pforta.