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Um seinen wachsenden Energiebedarf für die mit künstlicher Intelligenz betriebenen Rechenzentren zu decken, hat Microsoft einen Vertrag mit Constellation Energy zur Wiederbelebung des Kernkraftwerks Three Mile Island unterzeichnet.

Die Vereinbarung beinhaltet den Kauf von Strom aus dem wieder in Betrieb genommenen Kraftwerk über einen Zeitraum von 20 Jahren und wird als wichtiger Meilenstein in den Bemühungen des Tech-Giganten um die Dekarbonisierung des Stromnetzes angesehen.

Wiederbelebung der Kernenergie für sauberes Energiewachstum

Das Kraftwerk Three Mile Island, das 2019 aus wirtschaftlichen Gründen abgeschaltet wurde, soll mit einer Investition von 1,4 Milliarden Euro von Constellation Energy wieder in Betrieb genommen werden.

Der Reaktor soll etwa 835 Megawatt Energie erzeugen, was ausreicht, um etwa 800.000 Haushalte mit Strom zu versorgen und über 3.400 Arbeitsplätze zu schaffen.

Microsofts Entscheidung, in Nukleartechnologie zu investieren, unterstreicht die steigende Nachfrage nach sauberer Energie zur Unterstützung seiner KI-gesteuerten Rechenzentren. Das Unternehmen hat sich zum Ziel gesetzt, sein gesamtes globales Netzwerk von Rechenzentren bis 2025 mit sauberer Energie zu versorgen, und diese Vereinbarung ist ein wichtiger Schritt auf dem Weg zu diesem Ziel.

Joe Dominguez, CEO von Constellation Energy, betonte die Bedeutung der Kernenergie für die Deckung des wachsenden Strombedarfs der Rechenzentren.

Diese Vereinbarung ist ein wichtiger Meilenstein in Microsofts Bemühungen, zur Dekarbonisierung des Stromnetzes beizutragen, um unser Ziel zu unterstützen, kohlenstoffneutral zu werden.

Bobby Hollis, Microsofts Vizepräsident für Energie

Er wies darauf hin, dass Kernkraftwerke in einer einzigartigen Position sind, um eine konstante Versorgung mit kohlenstofffreier Energie zu gewährleisten, was sie zu einer außerordentlich geeigneten Wahl für Unternehmen mit einem hohen Strombedarf wie Microsoft macht.

Eine neue Ära für die Kernenergie

Während Microsoft seine Produktlinie umstrukturiert, um sich auf KI zu konzentrieren, übt die steigende Nachfrage nach Cloud Computing Druck auf die Verpflichtung des Unternehmens aus, bis 2030 kohlenstoffneutral zu werden.

Diese Herausforderung unterstreicht die Bedeutung der Partnerschaft mit Constellation Energy, die einen Paradigmenwechsel in der Art und Weise darstellt, wie Unternehmen ihren Energiebedarf decken. Ihr spiegelt auch den wachsenden Trend unter den großen Unternehmen wider, nachhaltige und zuverlässige Energiequellen zu suchen.

Dieser Übergang ist ein entscheidender Schritt, um die Abhängigkeit von fossilen Brennstoffen zu verringern.

Die zunehmende Verbreitung von künstlicher Intelligenz in verschiedenen Branchen hat die schnelle Entwicklung und den weit verbreiteten Einsatz von Large Language Models vorangetrieben, die in verschiedenen Anwendungen immer wichtiger werden.

Diese Modelle sind in hohem Maße auf die fortschrittlichen Rechenkapazitäten von Grafikprozessoren angewiesen, um riesige Datenmengen effizient zu verarbeiten und zu analysieren, so dass sie präzise und differenzierte Ergebnisse liefern können.

Effizientes Computing für KI

Leistungsstarke Modelle wie ChatGPT benötigen zahlreiche GPUs, um die beträchtliche Menge an Benutzeranfragen zu bewältigen, was erhebliche Rechenressourcen erfordert. Stellen Sie sich jedoch vor, ein einzelner Grafikprozessor könnte die Anforderungen von mehreren tausend Nutzern gleichzeitig effizient erfüllen und verarbeiten, was die benötigte Hardware drastisch reduzieren würde.

Wie die von Backprop, einem bahnbrechenden estnischen GPU-Cloud-Unternehmen, zusammengestellten Leistungsdaten zeigen, gibt es Anhaltspunkte dafür, dass selbst ein mittelgroßes Large Language Model wie Llama 3.1 8B auf einem einzigen NVIDIA RTX 3090 Grafikprozessor effizient funktionieren kann.

Während der Tests lieferte die RTX 3090 eine KI-Leistung, die mit der eines maschinell lernenden Chatbots für den Kundendienst vergleichbar ist, mit der Fähigkeit, einem Benutzer 12,88 Token pro Sekunde zu liefern. Das ist deutlich schneller als der Industriestandard für einen intelligenten Chatbot, der bei zehn Token pro Sekunde liegt, und sogar schneller als der durchschnittliche Mensch mit fünf Wörtern pro Sekunde lesen kann.

Dieses bahnbrechende Ergebnis ist von immenser Bedeutung, denn es bedeutet, dass ein einziger RTX 3090 Grafikprozessor die Anforderungen zahlreicher Nutzer effizient bewältigen und ihre Anfragen mit bemerkenswerter Geschwindigkeit und Genauigkeit bearbeiten könnte.

Rationalisierte Lösungen

Die Einführung dieser Technologie könnte zu einem Paradigmenwechsel in zahlreichen Branchen führen, da sie schnelle und effektive Lösungen auf der Grundlage maschineller Intelligenz bietet, die die Gesamtleistung erheblich verbessern können.

Mit der Möglichkeit, einen dem Kundenservice gleichwertigen KI-Chatbot mit einer einzigen RTX 3090 GPU zu betreiben, müssen Unternehmen möglicherweise nicht mehr auf teure und komplexe Systeme zurückgreifen, um einen hochwertigen Kundensupport zu bieten.

In der heutigen Technologielandschaft ist die Cybersicherheit in Unternehmen von entscheidender Bedeutung, da die Bedrohungen immer komplexer und ausgefeilter werden. Trotzdem haben Führungskräfte aus dem Nicht-IT-Bereich ein größeres Vertrauen in die Fähigkeit ihres Unternehmens, schädliche Sicherheitsvorfälle zu verhindern oder zu stoppen, als ihre IT-Kollegen.

Laut Berichten des Technologieunternehmens Ivanti besteht eine erhebliche Kluft zwischen IT- und Nicht-IT-Führungskräften in Bezug auf die Bereitschaft zur Cybersicherheit und das Verständnis von Schwachstellenmanagement, insbesondere in Bezug auf KI. Darüber hinaus zeigt sich, dass die Kluft zwischen IT- und Nicht-IT-Fachleuten über das Vertrauensniveau hinausgeht. Mehr als die Hälfte der IT- und Sicherheitsexperten sind der Meinung, dass Nicht-IT-Führungskräfte das Schwachstellenmanagement nicht gründlich verstehen, während 47 % der Nicht-IT-Führungskräfte angeben, dass sie nur über begrenzte Kenntnisse im Schwachstellenmanagement verfügen.

Dieses mangelnde Verständnis kann zu falsch ausgerichteten Prioritäten und unterfinanzierten Cybersicherheitsprogrammen führen, wodurch das Unternehmen gefährdet wird. Darüber hinaus berichten IT-Fachleute, dass wechselnde Prioritäten der Führungsebene häufig das Patch-Management untergraben und das System anfällig für Bedrohungen machen.

In Anbetracht dieser Erkenntnisse ist es für Chief Information Security Officers (CISOs) unerlässlich, die Bedeutung von Schwachstellenmanagement und Cybersicherheit auch an Nicht-IT-Führungskräfte zu vermitteln, um die Sicherheit des Unternehmens insgesamt zu gewährleisten.

Missverständnisse über Schwachstellenmanagement

Der Ivanti-Bericht wirft ein Schlaglicht auf eine erhebliche Verständnislücke zwischen IT-Fachleuten und Führungskräften außerhalb des IT-Bereichs in Bezug auf Schwachstellenmanagement.

Fünfundfünfzig Prozent der IT- und Sicherheitsexperten gaben an, dass ihre Kollegen außerhalb der IT das Konzept nicht vollständig verstanden haben, und 47% der Führungskräfte außerhalb der IT gaben zu, dass sie nur über begrenzte Kenntnisse verfügen. Ein falsches Verständnis von Schwachstellenmanagement kann zu einem falschen Sicherheitsgefühl und zu Unterinvestitionen in wichtige Cybersicherheitsinitiativen führen.

Darüber hinaus kann es die effektive Kommunikation zwischen den Abteilungen behindern und es dem Unternehmen erschweren, schnell und effektiv auf neue Bedrohungen zu reagieren. Um diese Lücke zu schließen, müssen (CISOs) Zeit und Ressourcen in die Aufklärung von Nicht-IT-Führungskräften über bewährte Praktiken des Schwachstellenmanagements und die Bedeutung einer starken Cybersicherheitslage investieren.

Da die internationale Besorgnis über die potenziellen Risiken der militärischen künstlichen Intelligenz (KI) zunimmt, fragen sich einige, ob es nicht dringendere Themen gibt, die zwischen China und den USA diskutiert werden sollten, wie Taiwan und das Südchinesische Meer.

Derzeit ist nicht bekannt, dass beide Seiten konkrete Gespräche über die militärische Nutzung von KI geführt haben.

Bei ihrem ersten persönlichen Treffen im Rahmen des Shangri-La-Dialogs in Singapur sprachen die Verteidigungsminister Dong Jun (China) und Lloyd Austin (USA) jedoch nicht über die militärische Nutzung von KI.

Analysten warnten, dass trotz gemeinsamer Bedenken das gegenseitige Misstrauen und der Wettlauf um die Vorherrschaft in diesem Bereich es den USA und China schwer machen, bei der Regulierung der militärischen KI zusammenzuarbeiten.

Die Suche nach einem Mittelweg

Admiral Rob Bauer, Vorsitzender des NATO-Militärausschusses, äußerte seine Besorgnis.

Ein hochrangiger Offizier der chinesischen Volksbefreiungsarmee (PLA) betonte die Dringlichkeit, sich mit den potenziellen Risiken der KI zu befassen, und verwies gleichzeitig auf die Bemühungen Pekings bei den Vereinten Nationen und seine Global AI Governance Initiative.

Ich bin zutiefst besorgt über den uneingeschränkten Einsatz neuer Technologien auf dem Schlachtfeld… Und während die Technologie unsere Fähigkeit zu zerstören erhöht, nimmt unsere Fähigkeit zu regulieren rapide ab.

Admiral Rob Bauer

Die Vereinigten Staaten, deren Schwerpunkt auf der verantwortungsvollen militärischen Anwendung von künstlicher Intelligenz (KI) liegt, haben eine internationale politische Erklärung unter Beteiligung von mehr als fünfzig Nationen initiiert und damit China von dem gemeinsamen Prozess zur Regulierung dieser aufstrebenden Technologie im Verteidigungssektor ausgeschlossen.

Der Einsatz von militärischer künstlicher Intelligenz (KI) in Konflikten, vor allem im Gazastreifen und in der Ukraine, unterstreicht die dringende Notwendigkeit, globale Richtlinien für ihre Anwendung aufzustellen.

Das komplexe Geflecht aus Misstrauen und Konkurrenz zwischen den Vereinigten Staaten und China stellt eine große Herausforderung bei ihren Bemühungen dar, bei der Regulierung der militärischen künstlichen Intelligenz zusammenzuarbeiten. Laut Zhao Tong, einem Senior Fellow im Nuklearpolitikprogramm der Carnegie-Stiftung für Internationalen Frieden, ist dieser Mangel an Vertrauen eines von mehreren Hindernissen, die es zu überwinden gilt.

Der eskalierende Wettbewerb und das gegenseitige Misstrauen zwischen den beiden Supermächten USA und China schaffen erhebliche Hindernisse für eine Zusammenarbeit bei der Regulierung des Einsatzes von militärischer künstlicher Intelligenz.

In einer kürzlichen Ankündigung hat TikTok bekannt gegeben, dass es damit beginnen wird, KI-generierte Inhalte, die von anderen Diensten auf seine Plattform hochgeladen werden, automatisch zu kennzeichnen.

Mit dieser neuen Funktion will der Social-Media-Riese die Transparenz verbessern und mögliche Fehlinformationen bekämpfen.

Diese Entwicklung kommt, nachdem Meta Anfang des Jahres ähnliche Pläne angekündigt hatte. Adam Presser, Head of Operations & Trust and Safety bei TikTok, erklärte, dass Transparenz für die Zuschauer entscheidend ist.

KI-generierte Inhalte sind ein unglaubliches kreatives Ventil, aber die Transparenz für die Betrachter ist entscheidend.

Adam Presser

Der Kennzeichnungsprozess nutzt die Content Credentials-Technologie der Coalition for Content Provenance and Authenticity (C2PA), zu deren Gründungsmitgliedern Microsoft und Adobe gehören. Durch die Erkennung bestimmter Metadaten kann TikTok KI-generierte Inhalte erkennen und sie mit dem Label „KI-generiert“ versehen.

Am Donnerstag hat TikTok mit der Einführung der Content Credentials-Technologie begonnen. Diese Technologie ermöglicht es der Social Media-Plattform, Bildern, Videos und bald auch reinen Audio-Inhalten, die von künstlicher Intelligenz erzeugt wurden, automatisch ein „KI-generiertes“ Label zuzuweisen. Dieser bahnbrechende Ansatz zielt darauf ab, die Transparenz zu verbessern und die mögliche Verbreitung von Fehlinformationen auf der Plattform zu bekämpfen.

Unsere Nutzer und Kreativen sind begeistert von KI und davon, was sie für ihre Kreativität und ihre Fähigkeit, mit dem Publikum in Kontakt zu treten, tun kann.

Adam Presser

Bekämpfung von Fehlinformationen im Zeitalter der KI

Die Implementierung dieser Funktion auf TikTok kommt seiner Nutzerbasis entgegen und ist eine Einladung an andere Plattformen, die die Content Credentials-Technologie integrieren. Auf diese Weise können sie KI-generierte Inhalte mühelos kennzeichnen und so Transparenz und Authentizität für ihr Publikum sicherstellen.

Die Beibehaltung der ursprünglichen Metadaten von KI-generierten Inhalten beim Herunterladen ist entscheidend dafür, dass andere Plattformen solche Inhalte mithilfe der Content Credentials-Technologie genau identifizieren, kennzeichnen und authentifizieren können.

Mit der zunehmenden Verbreitung von KI-generierten Inhalten kann das Potenzial für Fehlinformationen in den Nachrichten steigen, insbesondere bei wichtigen Wahlen, bei denen die öffentliche Wahrnehmung leicht beeinflusst werden kann. Ungenaue oder trügerische, von KI produzierte Medien könnten Verwirrung stiften und Misstrauen in digitale Informationsquellen wecken. Daher ist es von entscheidender Bedeutung, dass die Herkunft und Authentizität von Inhalten klar gekennzeichnet und nachvollziehbar ist, um die Integrität des öffentlichen Diskurses zu wahren und die Verbreitung falscher Darstellungen zu verhindern.

Mit der Einführung der Content Credentials-Technologie und der automatischen Kennzeichnung von KI-generierten Inhalten ist TikTok führend in der Branche und unternimmt innovative Schritte, um die wachsenden Herausforderungen von KI-generierten Inhalten und die Bedeutung von Transparenz in Bezug auf ihre Quelle und Herkunft anzugehen.

Die weltweit führenden Unternehmen der Technologiebranche konzentrieren sich derzeit auf die künstliche Intelligenz. Viele glauben jedoch, dass die nächste bahnbrechende Technologie das Quantencomputing ist.

Diese innovativen Maschinen, die auf fortschrittlicher Wissenschaft basieren, könnten die Pharma-, Finanz- und Cybersicherheitsbranche revolutionieren. Experten gehen davon aus, dass die Beherrschung des Quantencomputings die Wirtschaft von Unternehmen und Ländern gleichermaßen erheblich ankurbeln könnte.

Führende Unternehmen wie Google, Microsoft und Intel bemühen sich um Fortschritte im Quantencomputing. IBM hat vor kurzem seinen ersten Quantencomputer an einer Universität vorgestellt – am Rensselaer Polytechnic Institute (RPI) in Troy, New York.

Das wirtschaftliche Potenzial der Quanteninformatik

Experten sind der Meinung, dass Länder und Unternehmen, die Quantencomputertechnologie entwickeln, in mehreren profitablen Branchen einen großen Vorsprung haben könnten. In einem Bericht aus dem vergangenen Jahr nannte das Beratungsunternehmen McKinsey & Company die Automobil-, Chemie-, Finanzdienstleistungs- und Biowissenschaftssektoren als diejenigen, die am ehesten von den frühen wirtschaftlichen Auswirkungen des Quantencomputings profitieren werden.

Dem Bericht zufolge könnte diese Technologie den Wert dieser Branchen bis 2035 um insgesamt 1,3 Billionen Dollar steigern.

Der Quantenexperte Daniel Lidar ist der Ansicht, dass ein voll funktionsfähiger Quantencomputer der Regierung, in deren Besitz er sich befindet, einen erheblichen Vorteil verschaffen könnte. Aus diesem Grund investieren Regierungen und Unternehmen weltweit in großem Umfang in das Quantencomputing. Obwohl Forscher rund um den Globus hart daran arbeiten, die Komplexität des Quantencomputers auszubügeln, können wir davon ausgehen, dass seine realen Anwendungen in etwa 5 bis 10 Jahren einsatzbereit sein werden, so Lidar.

Die Quantencomputer-Initiative des RPI

Der IBM-Quantencomputer wurde vor kurzem am RPI installiert und ist damit die erste Universität, die einen solchen Rechner beherbergt. In einem Interview mit ABC News sprach Jay Gambetta, ein renommierter IBM Fellow und Vice President of Quantum Computing, über die Bedeutung dieser Entwicklung.

Er betonte, dass es von entscheidender Bedeutung ist, Studenten praktische Erfahrungen mit Quantencomputern zu vermitteln, um diese bahnbrechende Technologie von Labortests in die Praxis zu überführen. Gambetta plädiert dafür, den Studenten die Möglichkeit zu geben, sich mit Quantencomputern zu befassen, um den Sektor schnell zu entwickeln und auszubauen.

Der Präsident des RPI, Martin Schmidt, teilte mit, dass fast ein Drittel der Studenten im zweiten Studienjahr an der Universität Computerprogrammierung studieren. Er freute sich, diesen Studenten die Möglichkeit zu geben, den neu eingeführten Quantencomputer, einen bemerkenswerten technologischen Fortschritt, kennen zu lernen und zu nutzen.

Er betonte den wachsenden Bedarf an Fachleuten, die mit dieser Spitzentechnologie arbeiten können. Schmidt ist davon überzeugt, dass einige Personen in diesem anspruchsvollen Bereich glänzen werden, und er freut sich darauf, dies zu beobachten.

Es gibt viele verschiedene Möglichkeiten, CBD-Öl für die Gesundheit zu nutzen. Die beliebteste Art, CBD einzunehmen, ist in Form von Kapseln. Es gibt viele Arten von CBD-Kapseln. Einige enthalten nur CBD, während andere auch andere Inhaltsstoffe enthalten.

CBD-Kapseln werden aus dem Extrakt der Hanfpflanze hergestellt. Sie enthalten kein THC (den Wirkstoff von Marihuana). Von ihnen wird man nicht high. Sie sind deshalb so wirkungsvoll, weil das CBD sehr schnell in den Blutkreislauf gelangen kann.

Sie können CBD-Kapseln online oder in Ihrem örtlichen Bioladen kaufen. Die meisten Menschen nehmen zwei oder drei Kapseln pro Tag ein. Die Erfahrungen mit CBD Kapseln sind überwiegend Positiv. Wenn Sie CBD-Öl zum ersten Mal einnehmen und es ausprobieren möchten, beginnen Sie mit einer niedrigen Dosis. Sie können die Dosis jederzeit erhöhen, wenn Sie feststellen, dass es Ihnen gut tut.

CBD-Kapseln haben viele gesundheitliche Vorteile. Hier sind einige von ihnen:

* Schmerzlinderung – CBD-Kapseln haben sich als wirksames Schmerzmittel erwiesen.

* Linderung von Angstzuständen – CBD ist dafür bekannt, dass es bei Angstzuständen hilft.

* Schlafstörungen – CBD ist ein natürliches Schlafmittel.

* Diabetes – CBD-Öl ist ein natürliches Antidiabetikum.

* Hautpflege – CBD-Öl wurde zur Behandlung von Akne eingesetzt.

* Entzündungen – CBD ist dafür bekannt, dass es Entzündungen hemmt.

* Arthritis – CBD-Öl hilft nachweislich, Arthritis zu lindern.

* Gelenkschmerzen – CBD-Öl wurde zur Linderung von Gelenkschmerzen eingesetzt.

* Depressionen – CBD-Öl hat sich in klinischen Studien als hilfreich bei Depressionen erwiesen.

* Hirnleistungsstörungen – CBD-Öl hat sich bei der Verbesserung der Hirnfunktion als wirksam erwiesen.

* Schlaflosigkeit – CBD-Öl hat sich als hilfreich bei Schlaflosigkeit erwiesen.

* Kopfschmerzen – CBD-Öl hat sich als hilfreich bei Kopfschmerzen erwiesen.

* Übelkeit – CBD-Öl hat sich als hilfreich bei Übelkeit erwiesen.

* Asthma – CBD-Öl wurde erfolgreich bei Asthma eingesetzt.

Häufige kurze Fahrten mit ständigem Anhalten und Starten lassen Ihre Batterie sehr hart arbeiten, besonders im Winter, wenn Heizung, Scheinwerfer, beheizte Scheiben und Scheibenwischer die meiste Zeit funktionieren.

Da der Batterie mehr Strom entzogen wird, als die Lichtmaschine wieder abgeben kann, hat die Batterie irgendwann nicht mehr genug Leistung, um den Anlasser zu drehen. Eine Batterie in diesem Entladezustand gilt als entladen.

Eine leere Batterie kann vermieden werden, wenn Sie ein Batterieladegerät haben – ein relativ billiges, aber lohnendes Zubehör.

Es verwendet Netzstrom, um die verlorene Ladung der Batterie durch positive und negative Leitungen zu ersetzen, die an die entsprechenden Batteriepole geklemmt werden.

Eine durchschnittliche Autobatterie hat eine Kapazität von etwa 48 Amperestunden, was bedeutet, dass sie bei voller Ladung 48 Stunden lang 1 Ampere, 24 Stunden lang 2 Ampere, 6 Stunden lang 8 Ampere usw. liefert.

Ein Basisladegerät oder auch Akku Autobatterie Ladegerät lädt normalerweise mit etwa 2 Ampere auf – und benötigt daher 24 Stunden, um die 48 Ampere zu liefern, die zum vollständigen Aufladen einer leeren Batterie mit 48 Amperestunden benötigt werden.

Es gibt jedoch eine breite Palette von Ladegeräten mit unterschiedlichen Laderaten auf dem Markt – von 2 bis 10 Ampere. Je höher die Ladeleistung, desto schneller ist eine leere Batterie wieder aufgeladen. Eine Schnellladung ist jedoch unerwünscht, da sie die Batterieplatten verbiegen kann.

Die Belastung Ihrer Batterie lässt sich an der Strommenge ablesen, die von den verschiedenen elektrischen Komponenten verbraucht wird: Scheinwerfer benötigen etwa 8 bis 10 Ampere, eine beheizte Heckscheibe etwa ebenso viel.

Theoretisch sollte eine voll aufgeladene Batterie, ohne Strom vom Generator aufzunehmen, den Starter etwa zehn Minuten oder die Scheinwerfer acht Stunden lang und eine beheizte Heckscheibe 12 Stunden lang betreiben. Wenn sich die Batterie der vollen Entladung nähert, werden die Lichter allmählich dunkler und gehen schließlich ganz aus.

Es gibt auch andere Ursachen als kurze Fahrten und kaltes Wetter, die den Zustand Ihrer Batterie beeinträchtigen können. Der Ausfall tritt häufiger bei Fahrzeugen auf, die mit einem Dynamo statt mit einer Lichtmaschine ausgestattet sind, da die Lichtmaschine bei niedrigen Drehzahlen mehr Strom erzeugt und sich besser auflädt (siehe Funktionsweise des Ladesystems).

Die Antwort in all diesen Fällen sind häufige Tests mit einem Aräometer (siehe Überprüfen der Batterien ), um festzustellen, wie viel Kapazität in der Batterie noch vorhanden ist, und die Verwendung eines Batterieladegeräts, um die Batterie bei Bedarf aufzuladen.

Anschließen eines Batterieladegeräts

Einige Batterien haben einen einteiligen Zellendeckel, der in eine zentrale Wanne passt.
Prüfen Sie immer den Elektrolytstand, bevor Sie die Batterie an das Ladegerät anschließen. Füllen Sie bei Bedarf nach (siehe Überprüfen der Batterien) und reinigen Sie die Batteriepole.

Wenn das Auto jedoch über eine Lichtmaschine verfügt, müssen die Batteriepole vorher abgeklemmt werden, da sonst einige Lichtmaschinen – in der Regel die älteren Typen – beschädigt werden können.

Falls separate Zellenkappen angebracht sind, entfernen Sie diese zur Belüftung. Lassen Sie einen Trogdeckel aufgesetzt, es sei denn, die Ladeleistung ist hoch. Klemmen Sie die positive (+) Leitung vom Ladegerät, die normalerweise rot gefärbt ist, an den positiven Batteriepol. Klemmen Sie die Minusleitung (-), normalerweise schwarz, an den Minuspol.

Schließen Sie das Ladegerät an das Stromnetz an und schalten Sie es ein. Die Anzeigeleuchte oder das Messgerät ( Amperemeter ) zeigt an, dass die Batterie geladen wird.

Die Anzeige kann anfangs eine hohe Laderate anzeigen, die jedoch mit zunehmender Ladung der Batterie allmählich abnimmt.

Wenn die Batterie sehr leer war, wird das Laden wahrscheinlich lange dauern; überprüfen Sie dies regelmäßig mit einem Aräometer, während Sie den Ladevorgang fortsetzen.

In den letzten Phasen bilden die Zellen Blasen und geben Gas ab. Wenn eine von ihnen vor den anderen zu gasen beginnt oder heftiger gast, ist die Batterie wahrscheinlich defekt und sollte von einer Werkstatt oder einem Batteriespezialisten überprüft werden.

Ein Feuchtigkeitsmessgerät ist ein wesentliches Instrument, das in vielen Industriezweigen zur Feststellung des Feuchtigkeitsgehalts von Materialien verwendet wird, wie zum Beispiel der Feuchtigkeitsmesser für den Estrich. Haus- und Gebäudeinspektoren verlassen sich auf Feuchtigkeitsmessgeräte, um potenzielle Probleme und Schäden an Strukturen durch Feuchtigkeitsansammlungen zu erkennen. Holzverarbeitende Industrien, wie z.B. Möbelhersteller, verwenden Holzfeuchtemessgeräte, um ein Qualitätsprodukt zu gewährleisten. Fußbodenverarbeiter verwenden Feuchtigkeitsmessgeräte, um ideale Bedingungen beim Verlegen eines Fußbodens auf einer Betonplatte oder einem Unterboden zu ermitteln.

Indikatorskalen auf Feuchtigkeitsmessgeräten können unterschiedlich aussehen..

..aber alle zeigen den Feuchtigkeitsgehalt in Prozent (%MC) an. Während einige Feuchtigkeitsmessgeräte eine analoge Skala bieten, lesen andere %MC digital ab. Die Genauigkeit der %MC-Ablesungen sowie die entsprechenden Substratskalen variieren pro Meter und können je nach Marke und Typ variieren.

Die meisten Feuchtigkeitsmessgeräte sind auf Holz geeicht, was eine relativ genaue Ablesung des Holzfeuchtigkeitsgehalts ermöglicht. Typischerweise liegt diese Skala im Bereich von 5 bis 40%. Bei der Prüfung des Feuchtigkeitsgehalts in Nichtholzmaterialien, wie z.B. Beton, wird oft eine relative Skala von 0 bis 100 verwendet, wobei 0 für knochentrocken und 100 für gesättigt steht. Dies ist eine relative Skala. Feuchtigkeitsmesser enthalten visuelle LED-Anzeigen, die sich auf den prozentualen Messwert auf der Skala für trockene, mäßige und gesättigte oder feuchte Messwerte beziehen. Zusätzlich bieten einige Messgeräte auch eine dritte Skala für die Ablesung von Gips. Diese Skala kann von 0,2 bis 50% Feuchtigkeitsgehalt reichen. Bei der Auswahl eines Feuchtigkeitsmessgeräts für Rigips wird empfohlen, ein Feuchtigkeitsmessgerät zu verwenden, das eine Skala für Gips bietet.

Farbindikatoren auf Feuchtigkeitsmessgeräten sind hilfreich, um festzustellen, ob das zu prüfende Material als trocken gilt oder ob ein potenzielles Feuchtigkeitsproblem vorliegt. Die grünen (trocken), gelben (mäßig) und roten (hoch) Indikatoren zeigen typischerweise an, wo auf der Skala von %MC die Messwerte auftreten. Dies kann Verwirrung aufklären, wenn man eine %MC als trocken gegenüber einer mäßigen interpretiert, und erfordert möglicherweise eine gründlichere Untersuchung, um festzustellen, ob ein Problem mit Feuchtigkeit im Material vorliegt, insbesondere wenn kein sichtbares Anzeichen von Feuchtigkeit vorhanden ist.

Arten von Feuchtigkeitsmessgeräten
Es gibt drei gebräuchliche Arten von Feuchtigkeitsmessgeräten, die für die Inspektion von Bau- und Konstruktionsmaterialien verwendet werden: stiftförmig, stiftlos und stiftförmig/stiftlos/alle-in-one. Alle drei Arten von Feuchtigkeitsmessgeräten bieten spezielle Funktionen und sind für die Anwendung des Endbenutzers bei der Bestimmung der %MC in Materialien einzigartig.