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Extramural funding to support communication research influences and is influenced by the culture of our discipline, universities, and departments. Both the National Communication Association and the International Communication Association have established closer ties to funding agencies and encouraged members' grant writing pursuits through mentorship and convention programs, newsletter columns, and publicity. Universities vary in how much support they have available as infrastructure to assist in the submission and administration of grants. Some institutions facilitate extramural funding endeavors through mentoring programs, university-wide research centers, sharing of indirect costs, and space. Department cultures, too, vary in the resources available to support grants. Departments in many ways have the most direct effects on grant-supporting cultures. In addition to activities indicated for the discipline and university, departments can build a grant culture by recognizing grant writing in their personnel practices, creating systems for rewarding and supporting grant activities, and having policies in place for the many related issues (e.g., release time, indirect cost sharing, research assistants). Finally, the interpersonal culture, whether colleagues recognize and support grants, plays a major role in individual pursuit of, and satisfaction with, seeking extramural funding to support communication research.  相似文献   
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Zusammenfassung.   Die automatische Erkennung und Lokalisation von Objekten in digitalen Bildern ist ein wesentlicher Bestandteil vieler praktisch relevanter Anwendungen. In diesem Artikel wird ein erscheinungsbasiertes Verfahren zur Erkennung starrer zwei- oder dreidimensionaler Objekte vorgestellt, dem eine statistische Modellierung zugrundeliegt. Im Gegensatz zu segmentierungsbasierten Verfahren, wie sie vor allem im Bereich der 3D-Objekterkennung eingesetzt werden, erm?glicht der erscheinungsbasierte Ansatz aufgrund der Modellierung der Intensit?tswerte oder davon abgeleiteter lokaler Merkmale eines Bildes die Erkennung komplexer Objekte. Die statistische Formulierung der Problemstellung bildet den mathematischen Kontext zur Bestimmung optimaler L?sungen. Die Form der Modellierung erlaubt neben der Einzelobjekterkennung auch die Berücksichtigung von heterogenem Bildhintergrund und Mehrobjektszenen. Die dazu ben?tigten lokalen Merkmale entstehen durch r?umlich begrenzte Transformationen des Bildes, wie beispielsweise Gabor- oder Wavelet-Transformationen. Die statistische Modellierung beschreibt die Verteilung dieser lokalen Merkmale anhand einer Dichtefunktion, die sich bei der Hintergrund- und Mehrobjektmodellierung als Mischungsverteilung der Einzelobjektverteilungen ergibt. Die Aufgabenstellungen des Erlernens und Erkennens von Objekten sind damit als Parametersch?tzprobleme formal darstellbar. Dabei werden im einen Fall die Modellparameter und im anderen Fall die Lageparameter beziehungsweise die Klassen von Objekten gesch?tzt. Die experimentelle überprüfung des Ansatzes anhand realer Objektaufnahmen durch CCD-Kameras zeigt seine Brauchbarkeit zur Erkennung von 2D- und 3D-Objekten bei homogenem und heterogenem Hintergrund. Eingegangen am 5. April 2000 / Angenommen am 20. Juli 2001  相似文献   
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试论“网球肘”的成因、诊断、预防与治疗   总被引:2,自引:0,他引:2  
“网球肘”是网球运动中常见的一种伤病。通过研究“网球肘”的成因、诊断、预防与治疗,预防伤病的发生。  相似文献   
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