3 Works

Software for PhD Thesis \"Adaptive Discontinuous Petrov-Galerkin Finite-Element-Methods\"

Friederike Hellwig
Diese Software ist Teil der Dissertation »Adaptive Discontinuous Petrov-Galerkin Finite-Element-Methods« (2018) von Friederike Hellwig, Humboldt-Universitaet zu Berlin, Arbeitsgruppe Numerische Analysis von Prof. C. Carstensen. Sie enthält ein Framework zum Lösen des Poisson-Modell-Problems mit gegebener rechter Seite und (ggf.) inhomogenen Dirichlet- und Neumannranddaten mittels Finite-Elemente-Methode. Drei separate Klassen von Methoden sind verfügbar: vier dPG-Methoden, eine reduzierte gemischte Methode und ein gewichtetes Least-Squares-Schema. Alle drei Methoden beinhalten Löser und Funktionen zur Berechnung von Fehlerschätzern, die für adaptive...

Altlitauisches etymologisches Wörterbuch (ALEW). Version 1.1: Programme und Module

Wolfgang Hock & Angelo Papenhoff
Diese Programme und Module ergänzen den Datenbestand zum Altlitauischen etymologischen Wörterbuch (ALEW), Version 1.1: Forschungsdaten und Dokumentation. Sie dienen dazu, .sql- und .json-Dumps aus der PostgreSQL-Datenbank zu erstellen, wie sie für die Sammlung der Forschungsdaten verwendet wurde, sowie zur Generierung von PDF-Dateien auf der Basis dieser Dumps. Gegenstand des ALEW ist der Erb- und Lehnwortschatz des Litauischen vom Überlieferungsbeginn bis 1700. Die einzelnen Stichwort-Artikel verzeichnen: Wortart; Bedeutung(en); Erstbeleg und ggf. weitere interessante Belege einschließlich deutscher,...

Berlin Emotion Recognition Test (BERT)

Hanna Drimalla & Isabel Dziobek
Der Berlin Emotion Recognition Test (BERT) ist ein computerbasierter sensitiver Test zur Emotionserkennung. Er besteht aus 48 emotionalen Gesichtsausdrücken der sechs Basisemotionen in unterschiedlicher Intensität, dargestellt von professionellen Schauspieler*innen. Jeder Gesichtsausdruck wird mit zwei Emotionswörtern, von denen nur eins korrekt ist, präsentiert. Die Proband*in wird gebeten anzugeben, wie sich die Person fühlt. Der Prozentsatz korrekter Antworten bildet den Emotionserkennungswert. In mehreren Studien wurden die Bilder sowie die Distraktoren getestet und hinsichtlich Reliabilität und Sensitivität verbessert.

Registration Year

  • 2019
    3

Resource Types

  • Software
    3