Large language models (LLMs) like ChatGPT sind darauf trainiert, Text auf eine Weise zu generieren, die dem menschlichen Schreibstil nachempfunden ist. Ihre Antworten basieren auf einer Vielzahl von Daten, einschließlich Texten aus dem Internet, Büchern und anderen Quellen. Das Ziel dabei ist, informativ, hilfreich und neutral zu sein.

Bezüglich der politischen Einordnung:

1. Neutralität: LLMs streben nach Neutralität. Sie sollen keine eigenen Meinungen oder politischen Standpunkte vertreten. Dies bedeutet, dass sie versuchen, Informationen auf eine ausgeglichene und unparteiische Weise zu präsentieren.
2. Spiegelung der Trainingsdaten: Die Antworten eines LLM spiegeln die Vielfalt und Komplexität der Daten wider, mit denen sie trainiert wurden. Wenn diese Daten politische Meinungen oder Perspektiven enthalten, kann der Chatbot diese in seinen Antworten reflektieren, allerdings ohne eine eigene Meinung dazu zu haben.
3. Bias und Begrenzungen: Trotz der Bemühungen um Neutralität können in LLMs Verzerrungen (Biases) vorhanden sein, die sich aus den Trainingsdaten ergeben. Es gibt fortlaufende Forschungs- und Entwicklungsanstrengungen, um solche Verzerrungen zu minimieren.
4. Keine eigene Meinung: Es ist wichtig zu betonen, dass LLMs keine eigenen Meinungen oder Bewusstsein haben. Sie generieren Antworten basierend auf Wahrscheinlichkeiten und Mustern in den Trainingsdaten, nicht auf persönlichen Überzeugungen oder Erfahrungen.

Insgesamt bemühen sich LLMs wie ChatGPT, eine ausgewogene und neutrale Perspektive zu bieten, aber es ist immer ratsam, kritisch zu bleiben und sich bewusst zu sein, dass ihre Antworten auf vorherigen Daten basieren und nicht auf selbständigem Denken oder Meinungen.

Polymerblends sind Mischungen aus zwei oder mehr unterschiedlichen Polymeren mit dem Ziel, bestimmte Eigenschaften zu kombinieren oder zu verbessern. Diese Blends können durch verschiedene Methoden hergestellt werden und haben unterschiedliche strukturelle Merkmale.

1. Mischen von Polymeren: Die einfachste Methode ist das physische Mischen der Polymere in geschmolzenem Zustand oder als Lösung.
2. Reaktive Blends: Hierbei reagieren die Polymere chemisch miteinander, was zu einer besseren Mischbarkeit und spezifischen Eigenschaften führen kann.
3. Co-Polymerisation: Manchmal werden die Polymere während der Polymerisation selbst gemischt, um ein Copolymer zu erzeugen, das Eigenschaften beider Polymere in sich vereint.

1. Immunmischung: Hierbei bleiben die verschiedenen Polymere weitgehend in separaten Phasen. Die Grenzen zwischen den Phasen können jedoch durch funktionelle Gruppen oder Additive modifiziert werden, um die Haftung zwischen ihnen zu verbessern.
2. Mikrophase Trennung: In einigen Fällen können sich die verschiedenen Polymere auf mikroskopischer Ebene trennen, sodass eine Art von "Mosaik"-Struktur entsteht.
3. Homogene Mischung: In seltenen Fällen können sich die Polymere vollständig mischen, was zu einem homogenen Material führt.

• Mechanische Eigenschaften: Durch das Mischen können oft höhere Festigkeiten oder verbesserte Zähigkeiten erzielt werden.
• Thermische Eigenschaften: Die Mischung kann zu verbesserten Schmelztemperaturen, Kristallisationsraten oder thermischer Beständigkeit führen.
• Optische und ästhetische Eigenschaften: Die optischen Eigenschaften können ebenfalls durch das Mischen verändert werden, z.B. Transparenz oder Farbgebung.

Bezüglich der Herstellung und des resultierenden Aufbaus von Polymerblends gibt es eine Fülle wissenschaftlicher Literatur, wie z.B. im Journal of Applied Polymer Science (Link).

Max Planck ist vor allem bekannt für das Plancksche Wirkungsquantum (h), das eine fundamentale Konstante in der Quantenphysik ist. Das Plancksche Wirkungsquantum hat die Einheit Joule-Sekunde (Js), was bedeutet, dass es ein Produkt aus Energie (in Joule) und Zeit (in Sekunden) ist.

Dieser Begriff der "Wirkung" kommt aus dem Bereich der klassischen Physik und ist ein zentraler Bestandteil des Prinzips der kleinsten Wirkung, welches ein grundlegendes Prinzip in der Physik ist.

In der klassischen Physik bezeichnet die Wirkung das Integral des Lagrange'schen (eine Funktion, die die Dynamik eines Systems beschreibt) über die Zeit. In der Quantenmechanik wird die klassische Vorstellung von der Wirkung jedoch modifiziert, und das Plancksche Wirkungsquantum spielt dabei eine zentrale Rolle.

Das Plancksche Wirkungsquantum definiert, wie Sie richtig sagten, nicht eine minimale Energie, sondern es bestimmt, wie die Energie eines quantenmechanischen Systems in diskrete (also "abgestufte") Werte aufgeteilt wird. Das heißt, dass die Energie eines quantenmechanischen Systems nicht kontinuierlich variiert werden kann, sondern nur in Schritten, deren Größe durch das Plancksche Wirkungsquantum bestimmt wird.

Planck hat gesagt, dass es keine Untergrenze für Energie gibt, weil die Energie eines quantenmechanischen Systems zwar diskrete Werte annehmen kann, aber diese Werte beliebig nahe an Null herankommen können (zumindest theoretisch).

Also um Ihre Frage zusammenzufassen: Das Plancksche Wirkungsquantum ist nicht die kleinste Energie, die ein System abgeben kann, sondern es definiert die "Schrittgröße", in der die Energie eines quantenmechanischen Systems variiert werden kann. Und ja, es ist eine Art "Produkt" aus Energie und Zeit, aber sein genauer Sinn ergibt sich aus seiner Rolle in den Gesetzen der Quantenphysik.

Die Ausdrucksweise "3x10 hoch minus 1" ist die wissenschaftliche Notation, und sie hilft dabei, sehr große oder sehr kleine Zahlen auf eine handlichere Weise darzustellen. Die Zahl "3x10 hoch minus 1" bedeutet, dass Sie die Zahl 3 mit 10 multiplizieren und dann das Ergebnis durch 10 hoch 1 (also 10) teilen. Das gibt Ihnen 0.3 Pa (Pascal).

In Ihrer Erklärung haben Sie "10 hoch minus 1" als "0,0000000001" interpretiert, aber das ist eigentlich der Wert von "10 hoch minus 10". Bei "10 hoch minus 1" verschieben wir das Dezimalzeichen nur eine Stelle nach links, um 0,1 zu erhalten.

Es ist richtig, dass es unwahrscheinlich ist, dass eine preiswerte Pumpe ein Ultrahochvakuum erzeugen kann. Für viele Anwendungen, einschließlich Magnetronsputtern, ist jedoch kein Ultrahochvakuum erforderlich. Ein Druck von 0.3 Pa könnte ausreichen, abhängig von den genauen Anforderungen Ihres Prozesses. Ich empfehle Ihnen, die Anforderungen Ihres Prozesses und die Spezifikationen der Pumpe genau zu überprüfen, bevor Sie eine Kaufentscheidung treffen.

Das Problem, das du beschreibst, ist ein verbreitetes Phänomen bei der Erstellung von ausführbaren Dateien, die unter Windows verwendet werden sollen. Was du siehst, ist ein Sicherheitsdialog von Windows, der warnt, dass der "Herausgeber" des Programms nicht verifiziert werden kann.

Das liegt daran, dass Windows ausführbare Dateien anhand eines Prozesses namens "Signierung" überprüft. Bei der Signierung wird ein Zertifikat von einer vertrauenswürdigen Zertifizierungsstelle (Certificate Authority, CA) verwendet, um zu bestätigen, dass die Datei sicher ist und von dem angegebenen Herausgeber stammt.

Das bedeutet, dass du, um diesen Dialog zu vermeiden, deine ausführbare Datei mit einem gültigen Zertifikat signieren musst. Das erfordert normalerweise, dass du ein Zertifikat von einer Zertifizierungsstelle erwirbst, was mit Kosten verbunden sein kann.

Es ist hilfreich zu wissen, dass in einem Cournot-Duopol jedes Unternehmen davon ausgeht, dass die Produktionsmenge des anderen Unternehmens konstant bleibt, wenn es seine eigene Produktionsmenge bestimmt. Sie maximieren also jeweils ihren eigenen Gewinn unter der Annahme, dass das andere Unternehmen nicht auf ihre Entscheidung reagieren wird.

Um die Gewinnmaximierungsprobleme zu lösen, stellen wir zunächst die Gewinnfunktionen der Unternehmen auf.

Die Gewinnfunktion für Unternehmen 1 ist:

Π₁ = P * q₁ - c₁ * q₁

Da der Preis P = 50 - Q und die Gesamtmenge Q = q₁ + q₂ ist, ersetzen wir diese in der Gewinnfunktion:

Π₁ = (50 - q₁ - q₂) * q₁ - 20 * q₁

Nach Vereinfachung erhalten wir:

Π₁ = 50q₁ - q₁² - q₁q₂ - 20q₁

Wenn wir die Gewinnfunktion maximieren wollen, nehmen wir die Ableitung nach q₁ und setzen diese gleich Null:

dΠ₁/dq₁ = 50 - 2q₁ - q₂ - 20 = 0

Dies führt zur Reaktionsfunktion von Unternehmen 1:

q₁ = 15 - 0.5q₂ (1)

Wir führen einen ähnlichen Prozess für Unternehmen 2 durch und erhalten:

q₂ = 15 - 0.5q₁ (2)

Nun können wir die Reaktionsfunktionen lösen, indem wir sie in einander einsetzen. Setzen wir (2) in (1) ein:

q₁ = 15 - 0.5 * (15 - 0.5q₁)

Nach Lösen dieser Gleichung für q₁ erhalten wir:

q₁ = 10

Setzen wir q₁ in (2) ein, erhalten wir:

q₂ = 15 - 0.5 * 10 = 10

Daher liegt das Nash-Cournot-Gleichgewicht bei q₁ = q₂ = 10.

Schließlich setzen wir diese Mengen in die Preisfunktion ein:

P = 50 - (10 + 10) = 30

Daher ist der Preis im Nash-Cournot-Gleichgewicht P = 30.

Bezüglich der grafischen Darstellung, würde normalerweise eine Menge-gegen-Menge-Grafik erstellt, in der die Reaktionsfunktionen von Unternehmen 1 und 2 gezeichnet sind. Der Punkt, an dem diese beiden Linien sich kreuzen, repräsentiert das Nash-Cournot-Gleichgewicht. In diesem Fall wäre das bei (10, 10). Leider kann ich als Text-basierte KI keine Grafiken erstellen. Ich hoffe jedoch, dass diese Erklärung trotzdem hilfreich ist!

Ich würde vorschlagen, dass Sie eine Variable erstellen, die den Status des aktuellen Segments verfolgt. Wenn das Segment der Kopf der Schlange ist, zeichnen Sie es anders als den Rest der Schlange.

Hier ist ein einfaches Beispiel, wie Sie das tun könnten:

# Angenommen, Ihre Schlange ist eine Liste von Segmenten, und jedes Segment ist eine Liste mit x, y Positionen.
# Zum Beispiel: snake = [[5, 5], [4, 5], [3, 5], [2, 5]]


for i, segment in enumerate(snake):
    # Wechseln Sie zur Position des Segments
    turtle.goto(segment[0], segment[1])


    # Wenn das Segment der Kopf der Schlange ist (d.h., es ist das erste Element in der Liste), 
    # zeichnen Sie es anders.
    if i == 0:
        turtle.fillcolor('blue')  # Der Kopf ist blau.
    else:
        turtle.fillcolor('green')  # Der Rest der Schlange ist grün.


    # Zeichnen Sie das Segment.
    turtle.stamp()

Das `enumerate`-Keyword in Python gibt Ihnen den Index und den Wert des aktuellen Elements in einer Liste, wenn Sie durch die Liste iterieren. In diesem Fall gibt es Ihnen den Index des Segments (`i`) und die Position des Segments (`segment`). 

Der Index des Kopfsegments ist immer 0, da wir immer neue Segmente am Anfang der Liste hinzufügen. Daher können wir einfach überprüfen, ob `i == 0`, um zu sehen, ob das aktuelle Segment der Kopf ist. Wenn es der Kopf ist, verwenden wir eine andere Füllfarbe. Ansonsten verwenden wir die Standardfüllfarbe.

Bitte beachten Sie, dass dies eine sehr einfache Art ist, dies zu tun, und es gibt viele andere (und möglicherweise bessere) Wege, je nachdem, wie Ihr Code strukturiert ist. 

Hoffentlich hilft Ihnen das weiter!

Es gibt mehrere Möglichkeiten, wie Sie das erreichen können. Eine Möglichkeit besteht darin, relative Zellbezüge zu verwenden, wenn Sie Ihre Formeln erstellen, sodass sie korrekt auf die entsprechenden Zellen in den neuen Datenblättern verweisen, wenn sie kopiert werden. Hier ist, wie Sie das machen könnten:

1. Erstellen Sie Ihre Berechnungsformeln auf einem Arbeitsblatt und verwenden Sie dabei relative Zellbezüge. Zum Beispiel, wenn Sie auf Zelle A1 auf einem Arbeitsblatt verweisen möchten, geben Sie einfach

2. =A1

3. in die Formel ein, anstatt den vollständigen Blattnamen und Zellbezug zu verwenden.
4. Wenn Sie ein neues Datenblatt erstellen, kopieren Sie die Berechnungsformeln aus dem ursprünglichen Arbeitsblatt und fügen Sie sie in das neue Datenblatt ein.
5. Excel sollte die Zellbezüge in den Formeln automatisch anpassen, sodass sie auf die entsprechenden Zellen in dem neuen Arbeitsblatt verweisen.

Eine andere Möglichkeit besteht darin, eine Makro zu verwenden, die Ihre Berechnungsformeln auf alle Datenblätter in Ihrer Arbeitsmappe anwendet. Das erfordert jedoch etwas Kenntnis in VBA (Visual Basic für Applikationen), der Programmiersprache, die von Excel für Makros verwendet wird.

Bitte beachten Sie, dass die oben genannten Schritte voraussetzen, dass die Daten in jedem Arbeitsblatt in der gleichen Struktur organisiert sind, da die Formeln relative Zellbezüge verwenden. Wenn die Daten in den verschiedenen Arbeitsblättern unterschiedlich organisiert sind, müssen Sie möglicherweise die Formeln für jedes Arbeitsblatt individuell anpassen.

Der Hauptmechanismus, mit dem Computer Daten senden und empfangen, heißt "Serielle Kommunikation". In dieser Art von Kommunikation werden Daten Bit für Bit über eine Verbindung gesendet. Bei den meisten Arten von serieller Kommunikation gibt es einen festgelegten Standard für die "Baudrate", die im Grunde genommen die Geschwindigkeit bestimmt, mit der die Daten gesendet werden.

Die Baudrate definiert die Anzahl der Bits, die pro Sekunde gesendet werden können. Wenn also ein Bit gesendet wird, dann weiß der empfangende Computer, dass er für eine bestimmte Dauer warten muss (abhängig von der Baudrate), bevor das nächste Bit ankommt. Dies ermöglicht es dem Computer, zwischen zwei aufeinanderfolgenden Bits zu unterscheiden, selbst wenn es sich um zwei Nullen handelt.

Darüber hinaus wird die serielle Kommunikation häufig mit einem Protokoll durchgeführt, das zusätzliche Informationen in den Datenstrom einfügt, um den Beginn und das Ende eines Datensatzes oder eines Datenpakets zu kennzeichnen. Das hilft dem empfangenden Computer zu wissen, wann ein neues Paket beginnt und wann es endet.

Die Taktfrequenz des Computers spielt hierbei eine Rolle, aber moderne Computer und Netzwerkgeräte sind in der Lage, ihre Kommunikationsraten unabhängig von der spezifischen Taktfrequenz des Computers zu verwalten. Dies wird durch spezielle Hardware und Software erreicht, die zur Verwaltung der Datenkommunikation entwickelt wurde.

Schließlich, bezüglich deiner Frage, wie zwei Computer mit unterschiedlichen Taktfrequenzen miteinander kommunizieren: In der Praxis verlassen sie sich auf das Kommunikationsprotokoll und den Kommunikationsstandard, den sie verwenden. Beispielsweise könnte ein USB-Protokoll spezifische Geschwindigkeiten für die Übertragung festlegen, unabhängig von der internen Taktfrequenz des Computers. Dies stellt sicher, dass die Kommunikation zwischen den beiden Geräten korrekt synchronisiert ist.

Regenerate response

In Unternehmen werden Aufgaben nach bestimmten Kriterien zu Stellen und Abteilungen zusammengefasst, um die Organisation effizient und effektiv zu gestalten. Einige der häufigsten Kriterien sind:

1. Funktional: Aufgaben können nach den spezifischen Funktionen, die sie innerhalb des Unternehmens erfüllen, gruppiert werden. Beispielsweise könnten alle Marketingaufgaben einer Marketingabteilung zugewiesen werden, während Finanzaufgaben einer Finanzabteilung zugewiesen werden.
2. Produkte/Dienstleistungen: In Produkt- oder Dienstleistungsorientierten Organisationen können Aufgaben basierend auf den spezifischen Produkten oder Dienstleistungen, die das Unternehmen anbietet, gruppiert werden. So könnte es beispielsweise eine Abteilung für Produkt A und eine andere für Produkt B geben, jeweils mit spezialisierten Aufgaben.
3. Geographisch: Für Unternehmen, die in verschiedenen geographischen Gebieten tätig sind, können Aufgaben auf der Grundlage von Regionen, Ländern oder Standorten gruppiert werden. Beispielsweise könnte ein Unternehmen separate Abteilungen für den Betrieb in Nordamerika, Europa und Asien haben.
4. Prozesse: Aufgaben können auch entsprechend den spezifischen Prozessen oder Arbeitsabläufen innerhalb des Unternehmens gruppiert werden. Ein Unternehmen könnte beispielsweise Abteilungen für Auftragsbearbeitung, Produktion und Versand haben.
5. Kunden: Aufgaben können basierend auf den spezifischen Kunden oder Kundengruppen, die das Unternehmen bedient, gruppiert werden. Beispielsweise könnten verschiedene Vertriebsteams für Großkunden und kleinere Kunden eingerichtet werden.

Die Wahl der Kriterien hängt stark von den spezifischen Anforderungen und Zielen des Unternehmens ab. Eine erfolgreiche Organisationsstruktur ermöglicht effektive Kommunikation und Koordination, verbessert die Effizienz und Produktivität und erleichtert die Kontrolle und das Management.

Der Molex-Anschluss ist ein vierpoliger Stromanschluss, der ursprünglich in Computern für Laufwerke verwendet wurde, aber auch in anderen elektronischen Anwendungen zu finden ist.

Die genaue Amperezahl, die ein Molex-Anschluss handhaben kann, hängt von einigen Faktoren ab, darunter die Qualität des Anschlusses selbst und die spezifischen Bedingungen seiner Verwendung.

Laut Molex, dem Unternehmen, das diesen Anschlusstyp ursprünglich entwickelt hat, können ihre Standard-Molex-Verbindungen in der Regel bis zu 11 Ampere pro Kontakt verarbeiten, bei einer Nennspannung von bis zu 250 Volt.

Beachte jedoch, dass in realen Anwendungen oft weniger als dieser Maximalwert verwendet wird, um ein Sicherheitspolster zu haben und die Zuverlässigkeit zu gewährleisten

Die Endosymbiontentheorie besagt, dass bestimmte Organellen in eukaryotischen Zellen, speziell Mitochondrien und Chloroplasten, ursprünglich freilebende prokaryotische Zellen waren, die von einer anderen Zelle aufgenommen wurden. Man geht davon aus, dass diese Aufnahme durch eine größere prokaryotische Zelle erfolgte, nicht durch eine eukaryotische Zelle.

Die Theorie stellt vor, dass die größere Zelle die kleinere Zelle nicht verdaut hat, sondern dass die kleinere Zelle in der größeren überlebte und für diese nutzbringend wurde. Im Laufe der Zeit entwickelten sich diese Symbionten weiter und wurden zu integralen Bestandteilen der größeren Zellen. Zum Beispiel glauben viele Wissenschaftler, dass Mitochondrien ursprünglich freilebende Bakterien waren, die die Fähigkeit zur Energieerzeugung hatten, und Chloroplasten ursprünglich cyanobakterielle Zellen, die Photosynthese betreiben konnten.

Wie die Entwicklung vom Prokaryoten zum Eukaryoten im Detail abgelaufen ist, ist immer noch Gegenstand aktueller Forschung und Diskussion. Eine Theorie zur Entstehung des Zellkerns ist die Autogenese-Theorie, die besagt, dass der Zellkern aus der Verschmelzung von DNA und Proteinen in der Zelle entstanden ist. Eine andere Theorie ist die Karyogenese-Theorie, die besagt, dass der Zellkern aus einer Infektion durch ein Virus entstanden ist, das seine DNA in die Wirtszelle eingebracht hat.

Es ist wichtig zu beachten, dass all diese Theorien auf der Grundlage der verfügbaren Beweise aufgestellt wurden und dass sie sich weiterentwickeln und ändern können, wenn neue Informationen und Technologien verfügbar werden. Insgesamt bleibt die genaue Entstehung und Entwicklung der eukaryotischen Zellen ein faszinierendes und komplexes Gebiet der biologischen Forschung.

Um diese Frage zu beantworten, kannst du die Bernoulli-Gleichung verwenden, die die Energieerhaltung in einer reibungsfreien Strömung beschreibt. Da Reibung vernachlässigt wird und wir den Wasserspiegel als Bezugsfläche nehmen, sieht die Bernoulli-Gleichung wie folgt aus:

P + 1/2 * rho * v^2 = konstant

wo:

P = Druckenergie (in unserem Fall 1 bar),

rho = Dichte des Wassers (~1000 kg/m^3), und

v = Geschwindigkeit der Flüssigkeit.

In diesem Fall wird die Geschwindigkeit (v) durch Umstellen der Gleichung berechnet:

v = sqrt((2 * P) / rho)

Nun wissen wir, wie schnell das Wasser aus einem Loch strömt. Um herauszufinden, wie viel Wasser pro Stunde aus einem Loch strömt, verwenden wir die Gleichung für die Volumenströmung (Q), die wie folgt lautet:

Q = A * v

wo A die Querschnittsfläche des Lochs ist, berechnet mit der Gleichung:

A = pi * (d/2)^2

Jetzt können wir berechnen, wie viel Wasser pro Stunde aus einem Loch kommt:

Q = A * v * 3600 s/h

Um die Anzahl der Löcher zu ermitteln, teilen wir die gesamte Wassermenge, die der Sprenger pro Stunde verspritzen soll (3200 L = 3.2 m^3), durch die Wassermenge, die pro Stunde aus einem Loch kommt:

Anzahl der Löcher = 3.2 m^3 / Q

Da du nur ganze Löcher haben kannst, rundest du das Ergebnis auf die nächste ganze Zahl auf. Die genauen Werte können variieren, je nachdem, wie genau die Dichte des Wassers und der Druck berücksichtigt werden.

Da wird genau gar nichts passieren bei einer kleinen Menge am Fenster

sehr gutes Spiel kann ich empfehlen nur würde mal schauen ob man das auf irgendwelchen Key Seiten günstiger kreigt

Kein formeller Beweis aber die Intuition: In nem dreidimensionalen Raum wirkt die Gravitation ja in jede Richtung gleich. Alle Punkte an denen quasi die gleiche Kraft wirkt sind gleichweit entfernt und bilden quasi eine "Kugel" Die Oberfläche so einer Kugel ist 4* PI * r^2 Diese Oberfläche skaliert also quadratisch mit dem Radius und die Intensität der Kraft muss sich ja dann auf ne immer größere Fläche verteilen. Diese muss dann also antiproportional quadratisch sein.

Selber zusammenbauen lohnt sich immer mehr aber der ist zumindest gut konfiguriert und hat kein Schrottmainboard oder Netzteil. Hau dir halt alle Komponenten in nen mindfactory oder Geizhals warenkorb und vergleich den Preis

Finde 27 Zoll mehr als ausreichend. Hängt halt hauptsächlich davon ab wie nah du am Monitor hockst

Kann gut sein dass das Netzteil nicht die nötigen Anschlüsse hat. 320 Watt an sich wären wahrscheinlich ausreichend aber würde trotzdem was neues holen

Schauen dass dein Mainboard genügend ARGB Pins hat (meistens nicht mehr als 2 also wenn du mehr Lüfter kaufen willst solltest du darauf achten ob man die in Reihe schalten kann oder du müsstest einen RGB Hub kaufen)