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Inverse problems are in many cases solved with optimization techniques. When the underlying model is linear, first-order gradient methods are usually sufficient. With nonlinear models, due to nonconvexity, one must often resort to second-order methods that are computationally more expensive. In this work we aim to approximate a nonlinear model with a linear one and correct the resulting approximation error. We develop a sequential method that iteratively solves a linear inverse problem and updates the approximation error by evaluating it at the new solution. This treatment convexifies the problem and allows us to benefit from established convex optimization methods. We separately consider cases where the approximation is fixed over iterations and where the approximation is adaptive. In the fixed case we show theoretically under what assumptions the sequence converges. In the adaptive case, particularly considering the special case of approximation by first-order Taylor expansion, we show that with certain assumptions the sequence converges to a critical point of the original nonconvex functional. Furthermore, we show that with quadratic objective functions the sequence corresponds to the Gauss-Newton method. Finally, we showcase numerical results superior to the conventional model correction method. We also show, that a fixed approximation can provide competitive results with considerable computational speed-up., 25 pages, 9 figures

• Die ausländische Bevölkerung in Deutschland ist nach Angaben des Ausländerzentralregistersim November 2022 gegenüber dem Vormonat um rund 80.000 Personen gewachsen.• Die Beschäftigungsquote der ausländischen Bevölkerung betrug im Oktober 202253,3 Prozent und ist damit im Vergleich zum Vorjahresmonat um 1,2 Prozentpunkte gesunken.• Die absolute Zahl der Arbeitslosen mit einer ausländischen Staatsangehörigkeit ist imDezember 2022 gegenüber dem Vorjahresmonat um 189.000 Personen gestiegen. Diesentspricht einem Anstieg von 26,7 Prozent.• Die Arbeitslosenquote der ausländischen Bevölkerung lag im Oktober 2022 bei 14,3 Prozentund ist im Vergleich zum Vorjahresmonat um 1,5 Prozentpunkte gestiegen.• Die SGB-II-Hilfequote der ausländischen Bevölkerung lag im September 2022 bei 21,0 Prozentund ist gegenüber dem Vorjahresmonat um 2,4 Prozentpunkte gestiegen., Zuwanderungsmonitor

• Die ausländische Bevölkerung in Deutschland ist nach Angaben des Ausländerzentralregistersim Mai 2023 gegenüber dem Vormonat um rund 34.000 Personen gestiegen.• Die Beschäftigungsquote der ausländischen Bevölkerung betrug im April 2023 53,4 Prozentund ist damit im Vergleich zum Vorjahresmonat um 0,4 Prozentpunkte gestiegen.• Die absolute Zahl der Arbeitslosen mit einer ausländischen Staatsangehörigkeit ist imJuni 2023 gegenüber dem Vorjahresmonat um 143.000 Personen gestiegen. Dies entsprichteinem Anstieg von 17,7 Prozent.• Die Arbeitslosenquote der ausländischen Bevölkerung lag im April 2023 bei 14,8 Prozent undist im Vergleich zum Vorjahresmonat um 2,6 Prozentpunkte gestiegen.• Die SGB-II-Hilfequote der ausländischen Bevölkerung lag im März 2023 bei 21,3 Prozent undist gegenüber dem Vorjahresmonat um 3,8 Prozentpunkte gestiegen., Zuwanderungsmonitor

In Deutschland wurden bislang rund eine Million Geflüchtete aus der Ukraine registriert, rund 96 Prozent sind ukrainische Staatsangehörige. Seit Juni 2022 können Geflüchtete aus der Ukraine bei Hilfebedürftigkeit Leistungen der Grundsicherung für Arbeitsuchende beantragen. Insbesondere Altersstruktur und durchschnittliches Qualifikationsniveau, aber auch institutionelle Rahmenbedingungen sprechen dafür, dass ihre Beschäftigungsperspektiven vergleichsweise günstig sind. Eine besondere Bedeutung für die Arbeitsmarktintegration dürfte aber der Kinderbetreuung zukommen., IAB-Forum

Compressed sensing multi-user detection (CS-MUD) algorithms play a key role in optimizing grant-free (GF) non-orthogonal multiple access (NOMA) for massive machine-type communications (mMTC). However, current CS-MUD algorithms cannot be efficiently parallelized, which results in computationally expensive implementations of joint activity detection and channel estimation (JADCE) as the number of deployed machine-type devices (MTDs) increases. To address this, the present work proposes novel JADCE algorithms that can be applied in parallel for different clusters of MTDs by exploiting the structure of the pilot sequences. These are the approximation error method (AEM)-alternating direction method of multipliers (ADMM) and AEM-sparse Bayesian learning (SBL). Results presented in terms of the normalized mean square error and the probability of miss detection evince comparable performance to the conventional algorithms. However, both AEM-ADMM and AEM-SBL algorithms have significantly reduced computational complexity and run-times, thus, increasing network scalability., Comment: Submitted to TWC

• Die ausländische Bevölkerung in Deutschland ist nach Angaben des Ausländerzentralregisters im Januar 2023 gegenüber dem Vormonat um rund 60.000 Personen gewachsen.• Die Beschäftigungsquote der ausländischen Bevölkerung betrug im Dezember 2022 52,5 Prozent und ist damit im Vergleich zum Vorjahresmonat um 1,4 Prozentpunkte gesunken.• Die absolute Zahl der Arbeitslosen mit einer ausländischen Staatsangehörigkeit ist im Februar 2023 gegenüber dem Vorjahresmonat um 214.000 Personen gestiegen. Dies entspricht einem Anstieg von 29,2 Prozent.• Die Arbeitslosenquote der ausländischen Bevölkerung lag im Dezember 2022 bei 14,2 Prozent und ist im Vergleich zum Vorjahresmonat um 1,8 Prozentpunkte gestiegen.• Die SGB-II-Hilfequote der ausländischen Bevölkerung lag im November 2022 bei 20,9 Prozent und ist gegenüber dem Vorjahresmonat um 2,8 Prozentpunkte gestiegen., Zuwanderungsmonitor

• Die ausländische Bevölkerung in Deutschland ist nach Angaben des Ausländerzentralregistersim Dezember 2022 gegenüber dem Vormonat um rund 42.000 Personen gewachsen.• Die Beschäftigungsquote der ausländischen Bevölkerung betrug im November 202253,3 Prozent und ist damit im Vergleich zum Vorjahresmonat um 1,4 Prozentpunkte gesunken.• Die absolute Zahl der Arbeitslosen mit einer ausländischen Staatsangehörigkeit ist imJanuar 2023 gegenüber dem Vorjahresmonat um 204.000 Personen gestiegen. Dies entsprichteinem Anstieg von 27,4 Prozent.• Die Arbeitslosenquote der ausländischen Bevölkerung lag im November 2022 bei 14,1 Prozentund ist im Vergleich zum Vorjahresmonat um 1,7 Prozentpunkte gestiegen.• Die SGB-II-Hilfequote der ausländischen Bevölkerung lag im Oktober 2022 bei 20,9 Prozentund ist gegenüber dem Vorjahresmonat um 2,6 Prozentpunkte gestiegen., Zuwanderungsmonitor

Reconstruction of tomographic images from boundary measurements requires flexibility with respect to target domains. For instance, when the system equations are modeled by partial differential equations the reconstruction is usually done on finite element (FE) meshes, allowing for flexible geometries. Thus, any processing of the obtained reconstructions should be ideally done on the FE mesh as well. For this purpose, we extend the hugely successful U-Net architecture that is limited to rectangular pixel or voxel domains to an equivalent that works flexibly on FE meshes. To achieve this, the FE mesh is converted into a graph and we formulate a graph U-Net with a new cluster pooling and unpooling on the graph that mimics the classic neighborhood based max-pooling. We demonstrate effectiveness and flexibility of the graph U-Net for improving reconstructions from electrical impedance tomographic (EIT) measurements, a nonlinear and highly ill-posed inverse problem. The performance is evaluated for simulated data and from three measurement devices with different measurement geometries and instrumentations. We successfully show that such networks can be trained with a simple two-dimensional simulated training set and generalize to very different domains, including measurements from a three-dimensional device and subsequent 3D reconstructions., Comment: 12 pages, 11 figures

Das Bundesministerium des Inneren und für Heimat und das Bundesministerium für Arbeit und Soziales haben einen Referentenentwurf für ein Gesetz zur Weiterentwicklung der Fachkräfteeinwanderung vorgelegt, zu dem das IAB hier Stellung nimmt. Nach Einschätzung des IAB sind vor dem Hintergrund des demografischen Wandels, des Rückgangs der Wanderungen aus der EU und zunehmenden Engpässen auf den Arbeitsmärkten rund 300.000 bis 350.000 Zuzüge zu Erwerbszwecken aus Drittstaaten volkswirtschaftlich sinnvoll. Das bisherige Einwanderungsrecht wird diesen Anforderungen nicht gerecht. Der Gesetzentwurf enthält eine Reihe von sinnvollen aber kleineren Maßnahmen, darunter die Senkung der Gehaltsschwellen für die Blaue Karte EU und die Erweiterung der Qualifikationsdefinition des Zielberufs. Allerdings werden diese Maßnahmen die Einwanderung von qualifizierten Arbeitskräften nur sehr begrenzt erweitern, weil an der wesentlichen Hürde, der Gleichwertigkeitsprüfung beruflicher Abschlüsse zu einem deutschen Referenzberuf, festgehalten wird. Auch die Erweiterung der Möglichkeiten der Einreise zur Arbeitsuche durch ein Punktesystem wird voraussichtlich nur begrenzte quantitative Wirkungen entfalten. Größere Effekte sind von dem parallel vorgelegten Entwurf einer Verordnung zur Weiterentwicklung der Fachkräfteeinwanderung zu erwarten, die unter anderem den Ersatz der Gleichwertigkeitsprüfung durch Gehaltsschwellen und die Entfristung und Ausdehnung der Westbalkanregelung vorsieht. Auf diesen Entwurf geht das IAB in einer gesonderten Stellungnahme ein., IAB-Stellungnahme

• Die ausländische Bevölkerung in Deutschland ist nach Angaben des Ausländerzentralregistersim Februar 2023 gegenüber dem Vormonat um rund 56.000 Personen gewachsen.• Die Beschäftigungsquote der ausländischen Bevölkerung betrug im Januar 2023 52,3 Prozentund ist damit im Vergleich zum Vorjahresmonat um 1,5 Prozentpunkte gesunken.• Die absolute Zahl der Arbeitslosen mit einer ausländischen Staatsangehörigkeit ist imMärz 2023 gegenüber dem Vorjahresmonat um 229.000 Personen gestiegen. Dies entsprichteinem Anstieg von 31,9 Prozent.• Die Arbeitslosenquote der ausländischen Bevölkerung lag im Januar 2023 bei 15,0 Prozentund ist im Vergleich zum Vorjahresmonat um 1,9 Prozentpunkte gestiegen.• Die SGB-II-Hilfequote der ausländischen Bevölkerung lag im Dezember 2022 bei 20,8 Prozentund ist gegenüber dem Vorjahresmonat um 2,9 Prozentpunkte gestiegen., Zuwanderungsmonitor

• Die ausländische Bevölkerung in Deutschland ist nach Angaben des Ausländerzentralregistersim März 2023 gegenüber dem Vormonat um rund 37.000 Personen gesunken.• Die Beschäftigungsquote der ausländischen Bevölkerung betrug im Februar 2023 52,6 Prozentund ist damit im Vergleich zum Vorjahresmonat um 1,7 Prozentpunkte gesunken.• Die absolute Zahl der Arbeitslosen mit einer ausländischen Staatsangehörigkeit ist imApril 2023 gegenüber dem Vorjahresmonat um 249.000 Personen gestiegen. Dies entsprichteinem Anstieg von 35,2 Prozent.• Die Arbeitslosenquote der ausländischen Bevölkerung lag im Februar 2023 bei 14,9 Prozentund ist im Vergleich zum Vorjahresmonat um 2,1 Prozentpunkte gestiegen.• Die SGB-II-Hilfequote der ausländischen Bevölkerung lag im Januar 2023 bei 21,0 Prozent undist gegenüber dem Vorjahresmonat um 3,2 Prozentpunkte gestiegen., Zuwanderungsmonitor

Plug-and-play (PnP) denoising is a popular iterative framework for solving imaging inverse problems using off-the-shelf image denoisers. Their empirical success has motivated a line of research that seeks to understand the convergence of PnP iterates under various assumptions on the denoiser. While a significant amount of research has gone into establishing the convergence of the PnP iteration for different regularity conditions on the denoisers, not much is known about the asymptotic properties of the converged solution as the noise level in the measurement tends to zero, i.e., whether PnP methods are provably convergent regularization schemes under reasonable assumptions on the denoiser. This paper serves two purposes: first, we provide an overview of the classical regularization theory in inverse problems and survey a few notable recent data-driven methods that are provably convergent regularization schemes. We then continue to discuss PnP algorithms and their established convergence guarantees. Subsequently, we consider PnP algorithms with linear denoisers and propose a novel spectral filtering technique to control the strength of regularization arising from the denoiser. Further, by relating the implicit regularization of the denoiser to an explicit regularization functional, we rigorously show that PnP with linear denoisers leads to a convergent regularization scheme. More specifically, we prove that in the limit as the noise vanishes, the PnP reconstruction converges to the minimizer of a regularization potential subject to the solution satisfying the noiseless operator equation. The theoretical analysis is corroborated by numerical experiments for the classical inverse problem of tomographic image reconstruction.

Learned iterative reconstructions hold great promise to accelerate tomographic imaging with empirical robustness to model perturbations. Nevertheless, an adoption for photoacoustic tomography is hindered by the need to repeatedly evaluate the computational expensive forward model. Computational feasibility can be obtained by the use of fast approximate models, but a need to compensate model errors arises. In this work we advance the methodological and theoretical basis for model corrections in learned image reconstructions by embedding the model correction in a learned primal-dual framework. Here, the model correction is jointly learned in data space coupled with a learned updating operator in image space within an unrolled end-to-end learned iterative reconstruction approach. The proposed formulation allows an extension to a primal-dual deep equilibrium model providing fixed-point convergence as well as reduced memory requirements for training. We provide theoretical and empirical insights into the proposed models with numerical validation in a realistic 2D limited-view setting. The model-corrected learned primal-dual methods show excellent reconstruction quality with fast inference times and thus providing a methodological basis for real-time capable and scalable iterative reconstructions in photoacoustic tomography.

In industrial applications it is common to scan objects on a moving conveyor belt. If slice-wise 2D computed tomography (CT) measurements of the moving object are obtained we call it a sequential scanning geometry. In this case, each slice on its own does not carry sufficient information to reconstruct a useful tomographic image. Thus, here we propose the use of a Dimension reduced Kalman Filter to accumulate information between slices and allow for sufficiently accurate reconstructions for further assessment of the object. Additionally, we propose to use an unsupervised clustering approach known as Density Peak Advanced, to perform a segmentation and spot density anomalies in the internal structure of the reconstructed objects. We evaluate the method in a proof of concept study for the application of wood log scanning for the industrial sawing process, where the goal is to spot anomalies within the wood log to allow for optimal sawing patterns. Reconstruction and segmentation quality is evaluated from experimental measurement data for various scenarios of severely undersampled X-measurements. Results show clearly that an improvement of reconstruction quality can be obtained by employing the Dimension reduced Kalman Filter allowing to robustly obtain the segmented logs.

In recent years, deep learning has achieved remarkable empirical success for image reconstruction. This has catalyzed an ongoing quest for precise characterization of correctness and reliability of data-driven methods in critical use-cases, for instance in medical imaging. Notwithstanding the excellent performance and efficacy of deep learning-based methods, concerns have been raised regarding their stability, or lack thereof, with serious practical implications. Significant advances have been made in recent years to unravel the inner workings of data-driven image recovery methods, challenging their widely perceived black-box nature. In this article, we will specify relevant notions of convergence for data-driven image reconstruction, which will form the basis of a survey of learned methods with mathematically rigorous reconstruction guarantees. An example that is highlighted is the role of ICNN, offering the possibility to combine the power of deep learning with classical convex regularization theory for devising methods that are provably convergent. This survey article is aimed at both methodological researchers seeking to advance the frontiers of our understanding of data-driven image reconstruction methods as well as practitioners, by providing an accessible description of useful convergence concepts and by placing some of the existing empirical practices on a solid mathematical foundation.

International audience; The state-of-the art for solving the nonlinear material decomposition problem in spectral computed tomogra-phy is based on variational methods, but these are computationally slow and critically depend on the particular choice of the regularization functional. Convolutional neural networks have been proposed for addressing these issues. However, learning algorithms require large amounts of experimental data sets. We propose a deep learning strategy for solving the material decomposition problem based on a U-Net architecture and a Sim2Real transfer learning approach where the knowledge that we learn from synthetic data is transferred to a real-world scenario. In order for this approach to work, synthetic data must be realistic and representative of the experimental data. For this purpose, numerical phantoms are generated from human CT volumes of the KiTS19 Challenge dataset, segmented into specic materials (soft tissue and bone). These volumes are projected into sinogram space in order to simulate photon counting data, taking into account the energy response of the scanner. The network is trained to decompose the materials in the projection domain after which we apply any conventional tomographic method to reconstruct the dierent material volumes. The proposed decomposition method is compared to a regularized Gauss-Newton (RGN) method on synthetic data, experimental phantom data and human thorax data.

Non

Diffuse optical tomography (DOT) is a severely ill-posed nonlinear inverse problem that seeks to estimate optical parameters from boundary measurements. In the Bayesian framework, the ill-posedness is diminished by incorporating {\em a priori} information of the optical parameters via the prior distribution. In case the target is sparse or sharp-edged, the common choice as the prior model are non-differentiable total variation and $\ell^1$ priors. Alternatively, one can hierarchically extend the variances of a Gaussian prior to obtain differentiable sparsity promoting priors. By doing this, the variances are treated as unknowns allowing the estimation to locate the discontinuities. In this work, we formulate hierarchical prior models for the nonlinear DOT inverse problem using exponential, standard gamma and inverse-gamma hyperpriors. Depending on the hyperprior and the hyperparameters, the hierarchical models promote different levels of sparsity and smoothness. To compute the MAP estimates, the previously proposed alternating algorithm is adapted to work with the nonlinear model. We then propose an approach based on the cumulative distribution function of the hyperpriors to select the hyperparameters. We evaluate the performance of the hyperpriors with numerical simulations and show that the hierarchical models can improve the localization, contrast and edge sharpness of the reconstructions.

Der Krieg in der Ukraine wird das Migrations- und Integrationsgeschehen in Europa nachhaltig beeinflussen. Seit Ausbruch des Kriegs sind bis zum Redaktionsschluss dieses Berichtes mehr als 500.000 Menschen aus der Ukraine in die Europäische Union und nach Moldawien geflüchtet, d.h. pro Tag rund 100.000 Menschen. Krieg und Vertreibung lösen sehr viel größere Migrationsbewegungen als beispielsweise wirtschaftliche Faktoren aus. Zudem sind die Grenzen der EU weitgehend geöffnet, unter anderem weil für Staatsangehörige aus der Ukraine keine Visumspflicht besteht und die EU mit hoher Wahrscheinlichkeit die sogenannte Massenzustrom-Richtlinie anwenden wird und damit den Geflüchteten ein vorübergehendes Aufenthaltsrecht einräumen wird. Vor diesem Hintergrund ist mit einer außergewöhnlich hohen Migration aus der Ukraine zu rechnen, auch wenn der Umfang des Migrationspotenzials beim gegenwärtig Stand der Erkenntnis nicht seriös quantifiziert werden kann. Die Fluchtmigration konzentriert sich gegenwärtig auf die unmittelbaren Nachbarstaaten der EU und Moldawien. Schon in der Vergangenheit war die Migration hier stark konzentriert, während auf Deutschland, gemessen an der Bevölkerung, nur ein unterdurchschnittlicher Anteil entfiel. Wie vergangene Krisen gezeigt haben, kann sich aber die Regionalstruktur der Zielländer sehr schnell verändern. Auch Deutschland sollte sich deshalb auf einen starken Anstieg der Migration aus der Ukraine einstellen. In der Vergangenheit waren Migrantinnen und Migranten aus der Ukraine mit einem Akademikeranteil von rund der Hälfte überdurchschnittlich gut qualifiziert, 57 Prozent der Migrationsbevölkerung aus der Ukraine sind Frauen. Beschäftigungs-, Arbeitslosen- und Leistungsbezieherquoten von ukrainischen Staatsangehörigen in Deutschland entsprechen dem Durchschnitt der ausländischen Bevölkerung in Deutschland. Die Bevölkerung mit einem Migrationshintergrund aus der Ukraine insgesamt, also unter Berücksichtigung der deutschen Staatsangehörigen, ist deutlich besser in den Arbeitsmarkt integriert. Auch die Geflüchteten aus der Ukraine, die gegenwärtig das Land verlassen, dürften sich durch ein überdurchschnittliches Bildungsniveau und einen hohen Anteil von Frauen und Kindern auszeichnen. Die Integration von Geflüchteten kann stark erleichtert werden, wenn schnell Rechts- und Planungssicherheit u.a. durch längere Aufenthaltserlaubnisse und Perspektiven für einen dauerhaften Aufenthalt in Deutschland hergestellt werden. Zudem sollten bei der Verteilung von GeflüchtetenArbeitsmarktkriterien herangezogen werden. Aufbauend auf den Erfahrungen der Integration anderer Geflüchteter sollte die Integration durch Sprach- und Arbeitsmarktprogramme, eine schnelle Arbeitsmarktberatung und -vermittlung, die Anerkennung beruflicher Abschlüsse und den Erwerb weiterer Bildungsabschlüsse unterstützt werden. Vor dem Hintergrund des hohen Frauen- und Kinderanteils sind auch die schnelle Integration von Kindern und Jugendlichen in das Bildungssystem, breite Betreuungsangebote und das gezielte Angebot von Sprach- und Integrationsprogrammen für Frauen zentral., IAB-Forschungsbericht

Wie gut sich geflüchtete Menschen in den Arbeitsmarkt integrieren, ist wesentlich für deren Teilhabe an der Gesellschaft. Betriebe spielen dabei eine zentrale Rolle. Ihr Einstellungsverhalten bestimmt maßgeblich, ob und wie schnell die Integration in Ausbildung und Beschäftigung gelingt. Die Autoren untersuchen, welche Betriebe besonders häufig Geflüchtete beschäftigen., IAB-Kurzbericht

In aller Kürze• Die ausländische Bevölkerung in Deutschland ist nach Angaben des Ausländerzentralregistersim Januar 2022 gegenüber dem Vormonat um rund 29.500 Personen gewachsen.• Die Beschäftigungsquote der ausländischen Bevölkerung betrug im Dezember 2021 53,8Prozent und ist im Vergleich zum Vorjahresmonat um 1,8 Prozentpunkte gestiegen.• Die absolute Zahl der Arbeitslosen mit einer ausländischen Staatsangehörigkeit ist im Februar2022 gegenüber dem Vorjahresmonat um rund 133.000 Personen gesunken. Dies entsprichteinem Rückgang von 15,3 Prozent.• Die Arbeitslosenquote der ausländischen Bevölkerung lag im Dezember 2021 bei 12,4 Prozentund ist im Vergleich zum Vorjahresmonat um 2,3 Prozentpunkte gesunken.• Die SGB-II-Hilfequote der ausländischen Bevölkerung lag im November 2021 bei 18,1 Prozentund ist gegenüber dem Vorjahresmonat um 1,4 Prozentpunkte gesunken., Zuwanderungsmonitor

• Die ausländische Bevölkerung in Deutschland ist nach Angaben des Ausländerzentralregistersim August 2022 gegenüber dem Vormonat um rund 89.000 Personen gewachsen. Dies geht vorallem auf den starken Zuwachs von Personen mit ukrainischer Staatsangehörigkeit zurück.• Die Beschäftigungsquote der ausländischen Bevölkerung betrug im Juli 2022 53 Prozent undist damit im Vergleich zum Vorjahresmonat gesunken.• Die absolute Zahl der Arbeitslosen mit einer ausländischen Staatsangehörigkeit ist imSeptember 2022 gegenüber dem Vorjahresmonat um 164.000 Personen gestiegen. Diesentspricht einem Anstieg von 21,9 Prozent.• Die Arbeitslosenquote der ausländischen Bevölkerung lag im Juli 2022 bei 14,3 Prozent und istim Vergleich zum Vorjahresmonat um 0,4 Prozentpunkte gestiegen.• Die SGB-II-Hilfequote der ausländischen Bevölkerung lag im Juni 2022 bei 20,2 Prozent und istgegenüber dem Vorjahresmonat um 0,8 Prozentpunkte gestiegen, Zuwanderungsmonitor

In aller Kürze• Die ausländische Bevölkerung in Deutschland ist nach Angaben des Ausländerzentralregistersim April 2022 gegenüber dem Vormonat um rund 310.000 Personen gewachsen. Dies geht vorallem auf den starken Zuwachs von Personen mit ukrainischer Staatsangehörigkeit zurück.• Die Beschäftigungsquote der ausländischen Bevölkerung betrug im März 2022 53,3 Prozentund ist im Vergleich zum Vorjahresmonat um 1,2 Prozentpunkte gestiegen.• Die absolute Zahl der Arbeitslosen mit einer ausländischen Staatsangehörigkeit ist imMai 2022 gegenüber dem Vorjahresmonat um rund 128.000 Personen gesunken. Diesentspricht einem Rückgang von 15,6 Prozent.• Die Arbeitslosenquote der ausländischen Bevölkerung lag im März 2022 bei 12,5 Prozent undist im Vergleich zum Vorjahresmonat um 3,1 Prozentpunkte gesunken.• Die SGB-II-Hilfequote der ausländischen Bevölkerung lag im Februar 2022 bei 17,9 Prozentund ist gegenüber dem Vorjahresmonat um 1,9 Prozentpunkte gesunken., Zuwanderungsmonitor

• Die ausländische Bevölkerung in Deutschland ist nach Angaben des Ausländerzentralregistersim Juli 2022 gegenüber dem Vormonat um rund 80.000 Personen gewachsen. Dies geht vorallem auf den starken Zuwachs von Personen mit ukrainischer Staatsangehörigkeit zurück.• Die Beschäftigungsquote der ausländischen Bevölkerung betrug im Juni 2022 53,2 Prozentund ist damit im Vergleich zum Vorjahresmonat gesunken.• Die absolute Zahl der Arbeitslosen mit einer ausländischen Staatsangehörigkeit ist imAugust 2022 gegenüber dem Vorjahresmonat um 144.000 Personen gestiegen. Dies entsprichteinem Anstieg von 18,5 Prozent.• Die Arbeitslosenquote der ausländischen Bevölkerung lag im Juni 2022 bei 13,4 Prozent undist im Vergleich zum Vorjahresmonat um 0,9 Prozentpunkte gesunken.• Die SGB-II-Hilfequote der ausländischen Bevölkerung lag im April 2022 bei 16,4 Prozent undist gegenüber dem Vorjahresmonat um 3,2 Prozentpunkte gesunken., Zuwanderungsmonitor

In aller Kürze• Die ausländische Bevölkerung in Deutschland ist nach Angaben des Ausländerzentralregisters im Dezember 2021 gegenüber dem Vormonat um rund 26.000 Personen gewachsen.• Die absolute Zahl der Arbeitslosen mit einer ausländischen Staatsangehörigkeit ist im Januar 2022 gegenüber dem Vorjahresmonat um rund 115.000 Personen gesunken. Dies entspricht einem Rückgang von 13,4 Prozent.• Die Arbeitslosenquote der ausländischen Bevölkerung lag im November 2021 bei 12,4 Prozent und ist im Vergleich zum Vorjahresmonat um 2,3 Prozentpunkte gesunken.• Die Beschäftigungsquote der ausländischen Bevölkerung betrug im November 2021 54,6Prozent und ist im Vergleich zum Vorjahresmonat um 1,8 Prozentpunkte gestiegen.• Die SGB-II-Hilfequote der ausländischen Bevölkerung lag im Oktober 2021 bei 18,3 Prozent und ist gegenüber dem Vorjahresmonat um 1,3 Prozentpunkte gesunken., Zuwanderungsmonitor

Zur Vorbereitung des Jahresgutachtens 2022/2023 des Sachverständigenrats zur Begutachtung der gesamtwirtschaftlichen Entwicklung wurde das IAB um seine Expertise zur Einschätzung der Integrationsperspektiven von Geflüchteten gebeten, die im Zuge des russischen Angriffskriegs auf die Ukraine nach Deutschland gekommen sind. Die Integration der Geflüchteten stellt die Politik und die Gesellschaft vor neue Herausforderungen, es könnten sich mit der Arbeitsmarktintegration aber auch Chancen für die Geflüchteten und die deutsche Volkswirtschaft ergeben. Die Erkenntnisse, die das IAB im Herbst 2022 hierzu vorgelegt hat, werden in der vorliegenden Stellungnahme zusammengefasst., IAB-Stellungnahme

Prognosen zufolge würde das Erwerbspersonenpotenzial ohne Wanderungen bis 2060 um rund ein Drittel sinken. Zu seiner Stabilisierung ist der deutsche Arbeitsmarkt in den kommenden Jahren vor allem auf die Einwanderung aus Drittstaaten angewiesen. Mit 10 Prozent aller Zuzüge spielt die Einwanderung aus Drittstaaten in Deutschland im Gegensatz zu Einwanderungsländern wie Kanada, Australien und Neuseeland jedoch nur eine untergeordnete Rolle im Wanderungsgeschehen. Für eine Erhöhung des Zuzugs von Fachkräften ist eine Bewertung der Mindestkriterien, an denen sich das im deutschen Recht verankerte System der Steuerung der Erwerbsmigration orientiert, erforderlich. Da diese Kriterien alle gleichzeitig erfüllt werden müssen, können sie restriktiv wirken. Eine Einreise ist bei Existenz einer Jobzusage oder eines Berufs-/Hochschulabschlusses, der zu einer deutschen Qualifikation als gleichwertig anerkannt wurde, möglich. Zudem wurden zuletzt neue Möglichkeiten für die Einreise zur Arbeits- oder Ausbildungsplatzsuche bei Nachweis von Sprachkenntnissen geschaffen. Die größte Hürde für den Zuzug ausländischer Fachkräfte ist vor dem Hintergrund des spezifischen deutschen Bildungs- und Ausbildungssystems mit hoher Wahrscheinlichkeit die Anerkennung der Gleichwertigkeit beruflicher Abschlüsse. Aufgrund durchaus hoher Erträge im Arbeitsmarkt sollte sie zwar gefördert werden, eine Steigerung der Erwerbsmigration kann jedoch sehr wahrscheinlich nur durch maßgebliche Vereinfachungen dieses Prozesses erzielt werden. Möglich wäre beispielsweise, die Anerkennung von Abschlüssen nur im Fall von reglementierten Berufen zu verlangen, um den mit der Berufsausübung verbundenen Risiken Rechnung zu tragen. Die Arbeitsplatzzusage ist als Zuzugsvoraussetzung grundsätzlich sinnvoll, weil die Beschäftigungsrisiken dann mittel- bis langfristig deutlich geringer ausfallen, und sich die Nachfrage nach ausländischen Arbeitskräften am konjunkturellen Bedarf orientieren kann. Deutsche Sprachkenntnisse begünstigen zwar die Arbeitsmarktintegration. Durch den Ausbau der Möglichkeiten des Spracherwerbs im Ausland wie auch nach der Migration - hier vor allem durch berufsbegleitende Angebote - kann das Migrationspotenzial erhöht und die Arbeitsmarktintegration erleichtert werden. Da Deutsch jedoch keine Weltsprache ist, ist es nicht realistisch, deutsche Sprachkenntnisse zum verpflichtenden Zuzugskriterium zu machen und zugleich die Erwerbsmigration zu steigern. Die Bundesregierung hat zuletzt in 2020 verschiedene gesetzliche Änderungen zur Vereinfachung des Fachkräftezuzugs eingeführt und inzwischen weitere Reformvorschläge diskutiert. Die Maßnahmen erscheinen sinnvoll, es ist aber offen, wie groß die quantitativen Wirkungen sein werden. Dafür sind einerseits grundlegende Reformen des Anerkennungsprozesses erforderlich. Andererseits sollte geprüft werden, ob Zuzugswege, die keine Qualifikationsanforderungen stellen, unter restriktiven aufenthaltsrechtlichen Bedingungen geöffnet werden können. Ein Vergleich zeigt, dass Personen, die wie bei der Westbalkanregelung einen Aufenthaltstitel zu Erwerbszwecken erhalten haben, der keine Qualifikationsauflagen vorschreibt, aber eine verbindliche Arbeitsplatzzusage verlangt und den Aufenthaltstitel an die Beschäftigung koppelt, eine hohe Beschäftigungsstabilität sowie geringe Arbeitslosigkeits- und Leistungsbezugsrisiken aufweisen. Bei Zuzugswegen, die Qualifikationsauflagen vorsehen, steigen wie erwartet die Qualifikation, das Anforderungsniveau der ausgeübten Tätigkeiten und die Verdienste. Der Schwerpunkt sollte daher auf dem Zuzug von qualifizierten Arbeitskräften liegen. Der zudem hohe Bedarf an ungelernten Arbeitskräften sollte jedoch nicht allein über die ungesteuerte Migration bedient werden. Schließlich sollte neben dem Zuzug von Fachkräften auch deren Integration in Arbeitsmarkt und andere gesellschaftliche Bereiche eine hohe Aufmerksamkeit zukommen. Da sich dieBedingungen für Migration und Arbeitsmarktintegration kontinuierlich verändern, solltenumgesetzte und vorgeschlagene Regelungen fortlaufend auf ihre Wirksamkeit überprüft werden., IAB-Forschungsbericht

• Die ausländische Bevölkerung in Deutschland ist nach Angaben des Ausländerzentralregistersim September 2022 gegenüber dem Vormonat um rund 86.000 Personen gewachsen. Diesgeht vor allem auf den starken Zuwachs von Personen mit ukrainischer Staatsangehörigkeitzurück.• Die Beschäftigungsquote der ausländischen Bevölkerung betrug im August 2022 53 Prozentund ist damit im Vergleich zum Vorjahresmonat um 1,0 Prozentpunkte gesunken.• Die absolute Zahl der Arbeitslosen mit einer ausländischen Staatsangehörigkeit ist imOktober 2022 gegenüber dem Vorjahresmonat um 173.000 Personen gestiegen. Diesentspricht einem Anstieg von 23,8 Prozent.• Die Arbeitslosenquote der ausländischen Bevölkerung lag im August 2022 bei 14,9 Prozentund ist im Vergleich zum Vorjahresmonat um 1,1 Prozentpunkte gestiegen.• Die SGB-II-Hilfequote der ausländischen Bevölkerung lag im Juli 2022 bei 20,6 Prozent und istgegenüber dem Vorjahresmonat um 1,5 Prozentpunkte gestiegen., Zuwanderungsmonitor

In recent years, deep learning has achieved remarkable empirical success for image reconstruction. This has catalyzed an ongoing quest for precise characterization of correctness and reliability of data-driven methods in critical use-cases, for instance in medical imaging. Notwithstanding the excellent performance and efficacy of deep learning-based methods, concerns have been raised regarding their stability, or lack thereof, with serious practical implications. Significant advances have been made in recent years to unravel the inner workings of data-driven image recovery methods, challenging their widely perceived black-box nature. In this article, we will specify relevant notions of convergence for data-driven image reconstruction, which will form the basis of a survey of learned methods with mathematically rigorous reconstruction guarantees. An example that is highlighted is the role of ICNN, offering the possibility to combine the power of deep learning with classical convex regularization theory for devising methods that are provably convergent. This survey article is aimed at both methodological researchers seeking to advance the frontiers of our understanding of data-driven image reconstruction methods as well as practitioners, by providing an accessible description of useful convergence concepts and by placing some of the existing empirical practices on a solid mathematical foundation.

• Die ausländische Bevölkerung in Deutschland ist nach Angaben des Ausländerzentralregistersim Oktober 2022 gegenüber dem Vormonat um rund 87.000 Personen gewachsen. Dies gehtvor allem auf den starken Zuwachs von Personen mit ukrainischer Staatsangehörigkeitzurück.• Die Beschäftigungsquote der ausländischen Bevölkerung betrug im September 202253,5 Prozent und ist damit im Vergleich zum Vorjahresmonat um 1,0 Prozentpunkte gesunken.• Die absolute Zahl der Arbeitslosen mit einer ausländischen Staatsangehörigkeit ist imNovember 2022 gegenüber dem Vorjahresmonat um 185.000 Personen gestiegen. Diesentspricht einem Anstieg von 26,2 Prozent.• Die Arbeitslosenquote der ausländischen Bevölkerung lag im September 2022 bei14,6 Prozent und ist im Vergleich zum Vorjahresmonat um 1,3 Prozentpunkte gestiegen.• Die SGB-II-Hilfequote der ausländischen Bevölkerung lag im August 2022 bei 21,0 Prozent undist gegenüber dem Vorjahresmonat um 2,1 Prozentpunkte gestiegen., Zuwanderungsmonitor

In aller Kürze• Die ausländische Bevölkerung in Deutschland ist nach Angaben des Ausländerzentralregistersim März 2022 gegenüber dem Vormonat um rund 430.000 Personen gewachsen. Dies geht vorallem auf den starken Zuwachs von Personen mit ukrainischer Staatsangehörigkeit zurück.• Die Beschäftigungsquote der ausländischen Bevölkerung betrug im Februar 2022 54,2 Prozentund ist im Vergleich zum Vorjahresmonat um 2,7 Prozentpunkte gestiegen.• Die absolute Zahl der Arbeitslosen mit einer ausländischen Staatsangehörigkeit ist imApril 2022 gegenüber dem Vorjahresmonat um rund 139.000 Personen gesunken. Diesentspricht einem Rückgang von 16,4 Prozent.• Die Arbeitslosenquote der ausländischen Bevölkerung lag im Februar 2022 bei 12,9 Prozentund ist im Vergleich zum Vorjahresmonat um 3,0 Prozentpunkte gesunken.• Die SGB-II-Hilfequote der ausländischen Bevölkerung lag im Januar 2022 bei 17,8 Prozent undist gegenüber dem Vorjahresmonat um 1,7 Prozentpunkte gesunken., Zuwanderungsmonitor

In aller Kürze• Die ausländische Bevölkerung in Deutschland ist nach Angaben des Ausländerzentralregistersim Februar 2022 gegenüber dem Vormonat um rund 27.000 Personen gewachsen.• Die Beschäftigungsquote der ausländischen Bevölkerung betrug im Januar 2022 53,7 Prozentund ist im Vergleich zum Vorjahresmonat um 2,4 Prozentpunkte gestiegen.• Die absolute Zahl der Arbeitslosen mit einer ausländischen Staatsangehörigkeit ist imMärz 2022 gegenüber dem Vorjahresmonat um rund 137.000 Personen gesunken. Diesentspricht einem Rückgang von 16,0 Prozent.• Die Arbeitslosenquote der ausländischen Bevölkerung lag im Januar 2022 bei 13,1 Prozentund ist im Vergleich zum Vorjahresmonat um 2,6 Prozentpunkte gesunken.• Die SGB-II-Hilfequote der ausländischen Bevölkerung lag im Dezember 2021 bei 17,9 Prozentund ist gegenüber dem Vorjahresmonat um 1,6 Prozentpunkte gesunken., Zuwanderungsmonitor

In aller Kürze• Die ausländische Bevölkerung in Deutschland ist nach Angaben des Ausländerzentralregistersim Juni 2022 gegenüber dem Vormonat um rund 90.000 Personen gewachsen. Dies geht vorallem auf den starken Zuwachs von Personen mit ukrainischer Staatsangehörigkeit zurück.• Die Beschäftigungsquote der ausländischen Bevölkerung betrug im Mai 2022 52,9 Prozent undist damit im Vergleich zum Vorjahresmonat unverändert geblieben.• Die absolute Zahl der Arbeitslosen mit einer ausländischen Staatsangehörigkeit ist imJuli 2022 gegenüber dem Vorjahresmonat um 93.000 Personen gestiegen. Dies entsprichteinem Anstieg von 11,9 Prozent.• Die Arbeitslosenquote der ausländischen Bevölkerung lag im Mai 2022 bei 11,9 Prozent und istim Vergleich zum Vorjahresmonat um 3,0 Prozentpunkte gesunken.• Die SGB-II-Hilfequote der ausländischen Bevölkerung lag im April 2022 bei 16,8 Prozent undist gegenüber dem Vorjahresmonat um 2,9 Prozentpunkte gesunken., Zuwanderungsmonitor

Zuwanderungsmonitor

The potential of different trace elements for provenance studies of gold artefacts from the Lesser Caucasus is discussed in this paper. We provide a geochemical characterization of Bronze Age artefacts and gold from the prehistoric mine of Sakdrisi as well as nearby placer deposits. The mining activities of the Kura-Araxes period took place in the oxidation zone of the Sakdrisi deposit, where gold occurs in boxwork structures of oxidized and dissolved sulfidic minerals of ore in the ancient galleries. Gold from the mine as well as gold from placer deposits in the Sakdrisi-Bolnisi district are characterized by silver in the percentage level (up to 40 wt%) and small amounts of trace elements, which, in general, is typical for natural gold. The Bronze Age gold artefacts from the Lesser Caucasus also contain silver, with a variation within the range of natural gold, as well as a small percentage of copper. The geochemical characterization of the artefacts shows an extensive use of alluvial gold identified by a combination of the trace element tin, originating from primary deposits in acidic rocks, and platinum group elements (PGE), originating from primary deposits in (ultra-) basic rocks. We propose different sources for the gold artefacts based on a large variation in their trace element composition. Owing to the change of the chemical composition during metallurgical operations, resulting in an enrichment of copper and trace elements by co-melting of heavy mineral concentrates and an alteration by metallurgical processing, it is not possible to link gold artefacts to specific gold occurrences. Moreover, the lead isotope ratios measured from the gold artefacts cannot be used to trace back the primary gold sources. If additional silver was added to create some of the artefacts, lead isotopes would trace back to these silver sources. However, if unalloyed alluvial gold was used, lead isotope ratios would reflect a mixture of lead sources potentially deriving from multiple local ore deposits in protoliths whose erosion products were accumulated in the placer deposits and subsequently incorporated during co-melting into the gold artefacts. Thus, only sources in a regional context can be discussed. Cet article traite du potentiel d’analyse des différents éléments traces dans les études de provenance des objets en or du Petit Caucase. Nous avons effectué une caractérisation géochimique des artefacts et de l’or de la mine protohistorique de Sakdrisi, ainsi que des dépôts d’or alluvial se trouvant à proximité. Les activités minières de la période kuro-araxe ont eu lieu dans la zone d’oxydation du dépôt de Sakdrisi, où l’or apparaît dans des structures en nid d’abeille laissées dans les anciennes galeries par des minéraux sulfidiques oxydés et dissous. L’or de la mine, ainsi que l’or des dépôts alluviaux du district de Sakdrisi-Bolnisi se caractérisent par un pourcentage d’argent (jusqu’à 40 % en poids) et une petite quantité d’éléments traces, ce qui est en général caractéristique de l’or naturel. Les artefacts en or du Petit Caucase à l’âge du Bronze contiennent souvent aussi de l’argent, dans une proportion qui est celle de l’or naturel, ainsi qu’un petit pourcentage de cuivre. La caractérisation géochimique des artefacts a révélé un usage extensif de l’or alluvial à travers une combinaison d’éléments traces comme l’étain, provenant des dépôts primaires de roches acides, ainsi que des éléments du groupe du platine (PGE), provenant des dépôts primaires de roches (ultra-) basiques. Étant donné le large éventail d’éléments traces dans la composition de ces artefacts en or, nous proposons différentes origines possibles. En raison des changements se produisant dans la composition chimique pendant les opérations métallurgiques, se traduisant par un enrichissement en cuivre et en éléments traces par co-fusion des minéraux lourds concentrés, ainsi que par une altération résultant du processus métallurgique même, il n’est pas possible de relier ces artefacts à des dépôts aurifères particuliers. Par ailleurs, les ratios isotopiques du plomb mesurés dans ces objets en or ne permettent pas de remonter jusqu’aux sources primaires de l’or. Si de l’argent était ajouté pour fabriquer certains de ces artefacts par exemple, les isotopes du plomb nous renverraient à ces dépôts d’argent. Quoi qu’il en soit, si de l’or alluvial était utilisé sans aucun alliage, les isotopes du plomb refléteraient alors un mélange de dépôts plombifères provenant potentiellement des multiples dépôts de minerais situés dans les protolithes : les dérivés de l’érosion s’accumulant dans les dépôts d’or alluvial, ils auraient été par la suite incorporés dans les artefacts en or à travers la co-fusion. Pour conclure, on ne peut vraiment étudier les dépôts aurifères que dans leur contexte régional.

An international conference focused on the beginnings of mining and metallurgy in the Caucasus was organised in Tbilisi in June 16th-19th 2016 under the auspices of the National Museum of Georgia. This conference, which was funded by the Agence nationale de la recherche (France) and the Deutsche Forschungsgemeinschaft (Germany), aimed at discussing the intricate relationships between the emergence of mining and metallurgy, and the shaping of late prehistoric societies in south-western Asia. The Caucasus is renowned in Near Eastern archaeology for its wealth in natural resources, in particular in metal ores: for decades, scholars have surmised a specific causal relationships between the rise of complex, hierarchical societies in the Near‑East and the development of extractive metallurgy. Metallurgy, however, is only the most visible part of the story that accounts for the dramatic changes perceptible in south‑western Asia in the course of the 5th millennium BCE. Early mining, which is not restricted to metal-ore mining, certainly also had an impact in terms of economic networks, social dynamics, settlement patterns and regional integration, not only across the Caucasus, but also in the ancient Near and Middle East. Drawing on these fundamental questions, this book explores the socio-economic, technological and environmental background that favoured the rise of systematic mining and extractive metallurgy in the Caucasus at the end of the Chalcolithic. How far was early mining linked to the spread of specific subsistence strategies such as pastoral herding? Were mined resources mainly intended for local consumption or distributed throughout the Near East, towards Anatolia, Iran or Mesopotamia? Here are some of the issues that are discussed in the present volume, which contains 21 articles written by some of the most eminent specialists in Caucasian archaeology. Un colloque international axé sur les origines de l’extraction minière et de la métallurgie dans le Caucase s’est déroulé à Tbilisi du 16 au 19 juin 2016, sous les auspices du Musée national de Géorgie. Ce colloque, financé par l’Agence nationale de la recherche (France) et la Deutsche Forschungsgemeinschaft (Allemagne), avait pour objectif d’aborder les relations entre la naissance des mines et de la métallurgie, et l’évolution des sociétés protohistoriques en Asie du Sud-Ouest. Le Caucase est connu en archéologie orientale pour sa richesse en matières premières, en particulier pour ses ressources métallifères ; pendant des décennies, les chercheurs ont présupposé l’existence d’un lien de causalité particulier entre l’émergence de sociétés complexes hiérarchisées au Proche et Moyen-Orient et le développement de la métallurgie extractive. Pourtant, la métallurgie n’est que la partie émergée d’une histoire marquée par des changements spectaculaires tout au long du V e millénaire avant notre ère. L’extraction minière, par exemple, qui ne se réduit d’ailleurs pas à l’exploitation des minerais métallifères, a certainement eu aussi un impact sur les dynamiques sociales, les structures de peuplement, l’organisation des réseaux économiques et les processus d’intégration régionale, en Orient comme dans le Caucase. Partant de ces questions fondamentales, cet ouvrage explore le contexte socioéconomique, technologique et environnemental dans lequel se sont développées la métallurgie et l’extraction minière à la fin du Chalcolithique dans le Caucase. Ainsi, dans quelle mesure les premières exploitations minières sont-elles liées à des stratégies de subsistance spécifiques, tel le pastoralisme ? Les ressources exploitées étaient-elles destinées à la seule consommation locale ? Ou bien étaient-elles aussi distribuées à travers le Proche-Orient, l’Anatolie, l’Iran ou la Mésopotamie ? Tels sont les thèmes abordés dans ce volume, qui contient 21 articles rédigés par quelques-uns des plus éminents spécialistes de l’archéologie du Caucase.

Die COVID-19-Pandemie und die Maßnahmen zu ihrer Eindämmung haben erhebliche Folgen für den Arbeitsmarkt in Deutschland, etwa in Form von Kurzarbeit, Homeoffice, Arbeitszeitverkürzung oder gar Entlassungen. Einzelne Gruppen am Arbeitsmarkt sind davon unterschiedlich betroffen. Auf der Grundlage der Beschäftigungsstatistik und neuer Befragungsdaten werden hier die Folgen der Krise für Geflüchtete sowie andere Migrantinnen und Migranten im Vergleich zu Personen ohne Migrationshintergrund untersucht. Ein Fokus liegt auf den Geflüchteten, die bereits vor Ausbruch der Pandemie besonderen Arbeitsmarktrisiken ausgesetzt waren.

Jahrbuch des Römisch-Germanischen Zentralmuseums Mainz, Bd. 35 Nr. 2 (1988)

Jahrbuch des Römisch-Germanischen Zentralmuseums Mainz, Bd. 35 Nr. 2 (1988)

The state-of-the art for solving the nonlinear material decomposition problem in spectral computed tomogra-phy is based on variational methods, but these are computationally slow and critically depend on the particular choice of the regularization functional. Convolutional neural networks have been proposed for addressing these issues. However, learning algorithms require large amounts of experimental data sets. We propose a deep learning strategy for solving the material decomposition problem based on a U-Net architecture and a Sim2Real transfer learning approach where the knowledge that we learn from synthetic data is transferred to a real-world scenario. In order for this approach to work, synthetic data must be realistic and representative of the experimental data. For this purpose, numerical phantoms are generated from human CT volumes of the KiTS19 Challenge dataset, segmented into specic materials (soft tissue and bone). These volumes are projected into sinogram space in order to simulate photon counting data, taking into account the energy response of the scanner. The network is trained to decompose the materials in the projection domain after which we apply any conventional tomographic method to reconstruct the dierent material volumes. The proposed decomposition method is compared to a regularized Gauss-Newton (RGN) method on synthetic data, experimental phantom data and human thorax data.

The paper surveys variational approaches for image reconstruction in dynamic inverse problems. Emphasis is on methods that rely on parametrised temporal models. These are here encoded as diffeomorphic deformations with time dependent parameters, or as motion constrained reconstruction where the motion model is given by a partial differential equation. The survey also includes recent development in integrating deep learning for solving these computationally demanding variational methods. Examples are given for 2D dynamic tomography, but methods apply to general inverse problems.

Significance: 2D fully convolutional neural networks have been shown capable of producing maps of sO$_2$ from 2D simulated images of simple tissue models. However, their potential to produce accurate estimates in vivo is uncertain as they are limited by the 2D nature of the training data when the problem is inherently 3D, and they have not been tested with realistic images. Aim: To demonstrate the capability of deep neural networks to process whole 3D images and output 3D maps of vascular sO$_2$ from realistic tissue models/images. Approach: Two separate fully convolutional neural networks were trained to produce 3D maps of vascular blood oxygen saturation and vessel positions from multiwavelength simulated images of tissue models. Results: The mean of the absolute difference between the true mean vessel sO$_2$ and the network output for 40 examples was 4.4% and the standard deviation was 4.5%. Conclusions: 3D fully convolutional networks were shown capable of producing accurate sO$_2$ maps using the full extent of spatial information contained within 3D images generated under conditions mimicking real imaging scenarios. This work demonstrates that networks can cope with some of the confounding effects present in real images such as limited-view artefacts, and have the potential to produce accurate estimates in vivo.

Additional file 1. Full demographic information and patient diagnoses.

Die Wirkungen von Wohnsitzauflagen sind umstritten: Die einen erwarten von einer gleichmäßigen Verteilung der Geflüchteten und einer Verringerung der räumlichen Konzentration bessere Integrationschancen in den Arbeitsmarkt und die Gesellschaft . Die anderen vermuten, dass die Informations- und Suchkosten steigen und insbesondere Personen, die auf strukturschwache Regionen verteilt wurden, schlechtere Integrationschancen haben. Im Folgenden untersuchen wir auf Grundlage der IAB-BAMF-SOEP-Befragung von Geflüchteten, wie sich regionale Wohnsitzauflagen auf die Erwerbstätigkeit der Betroffenen, den Erwerb von Deutschkenntnissen und die Unterbringung in privaten Wohnungen auswirken.