@inproceedings{Karvovskaya2013, author = {Karvovskaya, Lena}, title = {'Also' in Ishkashimi : additive particle and sentence connector}, url = {http://nbn-resolving.de/urn:nbn:de:kobv:517-opus-66097}, year = {2013}, abstract = {The paper discusses the distribution and meaning of the additive particle -m@s in Ishkashimi. -m@s receives different semantic associations while staying in the same syntactic position. Thus, structurally combined with an object, it can semantically associate with the focused object or with the whole focused VP; similarly, combined with the subject it can semantically associate with the focused subject and with the whole focused sentence.}, language = {en} } @inproceedings{DrużbickaGibasTuszyńska2003, author = {Drużbicka, Aleksandra and Gibas, Marta and Tuszyńska, Joanna}, title = {Świadomość językowa młodej inteligencji śląskiej}, url = {http://nbn-resolving.de/urn:nbn:de:kobv:517-opus-27755}, year = {2003}, language = {mul} } @inproceedings{OPUS4-6414, title = {Zweite Woche des Russischen Rechts, Potsdam, 14.-18.05.2012, mit der Moskauer Staatlichen Juristischen O. E. Kutafin Universit{\"a}t (Akademie)}, editor = {Belling, Detlev W. and Fadeev, Vladimir Ivanovič}, publisher = {Universit{\"a}tsverlag Potsdam}, address = {Potsdam}, isbn = {978-3-86956-221-6}, url = {http://nbn-resolving.de/urn:nbn:de:kobv:517-opus-63622}, pages = {223}, year = {2013}, abstract = {Die Moskauer Staatliche Juristische O. E. Kutafin Universit{\"a}t (Akademie) und die Juristische Fakult{\"a}t der Universit{\"a}t Potsdam arbeiten seit 2007 mit hohem wissenschaftlichem Ertrag zusammen. Ihre gemeinsamen Anstrengungen um das Verst{\"a}ndnis und die Entwicklung des Rechts in Russland und in Deutschland finden in den Wochen des Russischen Rechts ihren Ausdruck. In den Beitr{\"a}gen spiegelt sich das wissenschaftliche Denken auf dem Gebiet der Rechtswissenschaft zweier L{\"a}nder wider, deren Rechtsschulen seit jeher ein historisches Band verbindet. Ius est ars aequi et boni - Nach dem Wahren und Guten durch das Recht streben beide Partner. Den thematischen Schwerpunkt der 2. Woche des Russischen Rechts, Potsdam, 2012, bildeten - neben zivilrechtlichen Fragestellungen - das Zusammenwirken und der wechselseitige Einfluss von Staat und Kirche in Russland und Deutschland. Wo harsche Gegens{\"a}tze zwischen Staat und Kirche das Bild pr{\"a}gen, wo die eine Seite die andere gar bek{\"a}mpft, dominieren Unrecht und Willk{\"u}r. Wo aber zwischen Staat und Kirche gegenseitiges Vertrauen und Wohlwollen herrschen, wo Konflikte rechtsstaatlich, mithin friedlich, ausgetragen werden, l{\"a}sst sich das Wahre finden, und das Gute gedeiht. Diese Einsicht zu f{\"o}rdern und zu verbreiten, war ein Ziel der Konferenz.}, language = {de} } @inproceedings{ItzerottKaden2006, author = {Itzerott, Sibylle and Kaden, Klaus}, title = {Zur G{\"u}te der automatisierten Erkennung von Ackerkulturen in Abh{\"a}ngigkeit vom Bodenmuster : Projektergebnisse und weiterf{\"u}hrende Ans{\"a}tze}, url = {http://nbn-resolving.de/urn:nbn:de:kobv:517-opus-7031}, year = {2006}, abstract = {Problemstellung • Geo{\"o}kologische Prozessforschung versucht f{\"u}r große Landschaftsausschnitte, die in der Natur ablaufenden und vom Menschen beeinflussten Prozesse mit Hilfe von Modellen nachzuvollziehen • exakte Erfassung der Ausstattung des Untersuchungsraumes ist wesentliche Voraussetzung f{\"u}r eine wirklichkeitsnahe Abbildung • Modelle derzeit weder in der Lage, alle ablaufenden Prozesse in die Betrachtung einzubeziehen, noch pr{\"a}zise Eingangsdaten bei der Beschreibung des Ausgangszustandes zu verarbeiten • h{\"a}ufig liegen Modelleingangsdaten nicht in der notwendigen Pr{\"a}zision vor • In Modellen wird Ausstattung eines Untersuchungsgebietes {\"u}ber den Boden, den Grundwassereinfluss und die Fl{\"a}chennutzung beschrieben • Fl{\"a}chennutzung besitzt weitgehend statische Elemente (Nutzungstypen Wald, Gew{\"a}sser, Siedlung) und hochdynamische Elemente (j{\"a}hrlicher Wechsel der Fruchtart auf jedem Acker) • Bedarf nach detaillierter (lage- und zeitkonkreter) Eingabe der Verteilung der Ackerfr{\"u}chte im Modellzeitraum, da Landwirtschaft als eine der bedeutenden Quellen f{\"u}r diffusen N{\"a}hrstoffeintrag ins {\"O}kosystem angesehen wird Stand der Forschung • bei Erfassung von Kulturen der Landwirtschaft aus Fernerkundungsdaten hat sich multitemporale Klassifizierung als sinnvoll erwiesen, weil sich anhand einer Einzelaufnahme die verschiedenen Kulturen nicht sicher trennen lassen • Klassifizierung erfolgt mit {\"u}berwachten Methoden unter Verwendung von Trainingsfl{\"a}chen im Datensatz, von denen die dort angebaute Frucht bekannt ist • in die Klassifizierung werden zus{\"a}tzliche Informationen einbezogen (Fuzzy), die Auskunft {\"u}ber die Wahrscheinlichkeit des Auftretens der Frucht geben (Anbaueignung in Abh{\"a}ngigkeit von Hangneigung, Niederschlag, H{\"o}henlage, Boden) Die Ergebnisse dieser Klassifikationen sind meist nicht auf andere Landschaftsausschnitte und Anbaujahre {\"u}bertragbar, weil die Auspr{\"a}gung der Spektralsignatur einer Kultur durch ver{\"a}nderte Boden- und Witterungsbedingungen variiert. L{\"o}sungsansatz • auf Basis von Satellitendaten und Anbauinformationen aus 15 aufeinander folgenden Jahren (35 Aufnahmetermine) sollten von Witterung und Boden unabh{\"a}ngige Jahreskurven der spektralen Charakteristik wichtiger Ackerkulturen gewonnen werden, die den Wachstumsverlauf der Pflanzen beschreiben • diese Kurven sollen anstelle von Trainingsgebieten zur multitemporalen Klassifizierung von Daten eines Anbaujahres herangezogen werden Schlussfolgerungen und Ausblick • Prinzipiell erscheint Vorgehen erfolgreich, jedoch in Abh{\"a}ngigkeit von der Brauchbarkeit der herangezogenen Szenen schwankt G{\"u}te des Ergebnisses noch • Verfahren stellt wesentlichen Fortschritt zu bisherigem Vorgehen auf Trainingsfl{\"a}chenbasis dar • ist zumindest im Untersuchungsgebiet immer wieder ohne weitere Kenntnis von Anbauinformationen anwendbar, lediglich exakte ph{\"a}nologische Datierung der dann verwendeten Aufnahmen erforderlich • f{\"u}r andere Gebiete (Variation in Niederschlag und Boden) ist Anpassung der ph{\"a}nologischen Datierung der Kurven erforderlich (Form ist weiter verwendbar) • optimale Bildkombination zur Trennung aller Kulturen ist: Anfang/Mitte April - Mitte Mai - Anfang Juli - Mitte August - Mitte September • Kombination sollte bei verbesserter Verf{\"u}gbarkeit von Daten beschaffbar sein • problematisch scheinen Trockensituationen im Mai und Juni zu sein, so dass zu schnell reifende Wintergetreide nicht richtig erkannt werden, Bedarf Bodeninformationen einzubeziehen • Trennung von Hackfr{\"u}chten weiterhin problematisch (wie schon in bisherigen Verfahren), f{\"u}hrt zu {\"u}berm{\"a}ßigen Anteilen im Ergebnis, in Abh{\"a}ngigkeit vom Anbauanteil besser vernachl{\"a}ssigen • Einbeziehung von Fuzzyinformationen erscheint sinnvoll • Zusammenhang von Bodeng{\"u}te und Frucht (Anbaueignung eines Bodens f{\"u}r eine Frucht) • Wasserverf{\"u}gbarkeit am Standort (in Abh{\"a}ngigkeit von Speicherverm{\"o}gen des Bodens, Grundwasseranschluss und Niederschlag) • Summe der Niederschl{\"a}ge bis zum Aufnahmezeitpunkt (Trockenheitsindex)