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- Johns Hopkins School of Medicine, Baltimore, MD, U.S. (4)
- Institut für Optik und Atomare Physik, Technische Universität Berlin, 10623 Berlin, Germany (2)
- Laboratory for Chemistry and Life Science, Institute of Innovative Research, Tokyo Institute of Technology, Yokohama 226-8503, Japan (2)
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- Fraunhofer Institut für Silicatforschung ISC (1)
- Fraunhofer-Institut für Silicatforschung (1)
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ResearcherID
- D-3057-2014 (1)
- M-1240-2017 (1)
- N-8985-2015 (1)
T-pattern analysis supports studies of various aspects of human or animal behavior as well as interaction between human subjects and animal or artificial agents. The following proceedings give an overiew on the application of T-pattern analysis in different research fields like media, gaming, human behaviour, social and organisational interaction as well as sports and health.
Die Entwicklung des Einzelhandels in Deutschland wird aus struktureller und räumlicher Sicht heute durch mindestens vier signifikante Prozesse geprägt: Erstens erobert der Online-Handel weiterhin Umsatzanteile; seine Bedeutungszunahme betrifft mittlerweile fast alle Sortimente und Standorte. Auch der Lebensmitteleinzelhandel, der lange Zeit vor allem aus logistischen Gründen für den Online-Handel wenig geeignet zu sein schien, verbucht inzwischen deutliche Zuwächse des Online-Geschäfts. Zweitens plagen insbesondere die Zentren kleiner und mittelgroßer Städte vor allem in ländlichen Räumen Umsatzrückgänge. Ihre Krise ist allerdings nicht nur der Konkurrenz durch den Online-Handel geschuldet, sondern hat auch eine Vielzahl anderer Gründe. Drittens zeichnet sich eine Rückeroberung innerstädtischer Zentren durch den Lebensmitteleinzelhandel ab. Dabei sind insbesondere Convenience-Formate von Bedeutung. Und viertens breitet sich der Einzelhandel aktuell verstärkt an „besonderen“ Standorten aus. Hierzu zählen Orte mit einer hohen Verkehrswertigkeit, u. a. Bahnhöfe und Flughäfen, aber auch Factory Outlet Center, die lange Zeit aus politisch-planerischen Gründen blockiert wurden und in Deutschland ein Schattendasein fristeten. Die Beiträge dieses Bandes nähern sich den genannten Entwicklungstendenzen aus der Perspektive neuer konzeptioneller Überlegungen, wobei zum Teil auch innovative methodische Ansätze vorgestellt werden.
A measurement of the \(t\)-channel single-top-quark and single-top-antiquark production cross-sections in the lepton+jets channel is presented, using 3.2 fb\(^{−1}\) of proton-proton collision data at a centre-of-mass energy of 13 TeV, recorded with the ATLAS detector at the LHC in 2015. Events are selected by requiring one charged lepton (electron or muon), missing transverse momentum, and two jets with high transverse momentum, exactly one of which is required to be \(b\)-tagged. Using a binned maximum-likelihood fit to the discriminant distribution of a neural network, the cross-sections are determined to be \({σ(tq)}\) = 156 ± 5 (stat.) ± 27 (syst.) ± 3 (lumi.) pb for single top-quark production and \(σ(\overline{t}q)\) = 91 ± 4 (stat.) ± 18 (syst.) ± 2 (lumi.) pb for single top-antiquark production, assuming a top-quark mass of 172.5 GeV. The cross-section ratio is measured to be \(R_{t}\) = \(σ(tq)/σ(\overline{t}q)\) = 1.72 ± 0.09 (stat.) ± 0.18 (syst.). All results are in agreement with Standard Model predictions.
We present charged-particle distributions sensitive to the underlying event, measured by the ATLAS detector in proton-proton collisions at a centre-of-mass energy of 13 TeV, in low-luminosity Large Hadron Collider fills corresponding to an integrated luminosity of 1.6 nb\(^{−1}\). The distributions were constructed using charged particles with absolute pseudorapidity less than 2.5 and with transverse momentum greater than 500 MeV, in events with at least one such charged particle with transverse momentum above 1 GeV. These distributions characterise the angular distribution of energy and particle flows with respect to the charged particle with highest transverse momentum, as a function of both that momentum and of charged-particle multiplicity. The results have been corrected for detector effects and are compared to the predictions of various Monte Carlo event generators, experimentally establishing the level of underlying-event activity at LHC Run 2 energies and providing inputs for the development of event generator modelling. The current models in use for UE modelling typically describe this data to 5% accuracy, compared with data uncertainties of less than 1%.