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Smart Energy Controller SEC1000 Grid für Analyse von Daten, GoodWe
Smart Energy Controller SEC1000 Grid für Analyse von Daten, GoodWe
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SMART ENERGY CONTROLLER SEC1000 GRID zur Erfassung und Analyse von Daten
SMART ENERGY CONTROLLER SEC1000 GRID zur Erfassung und Analyse von DatenDer Smart Energy Controller (SEC) setzt sich aus dem Drehstromzähler und der Steuerplatine von GoodWe zusammen. Durch die Verbindung mit dem SEMS ist es möglich, die Leistung der Wechselrichter in jedem String zu steuern und zu verwalten. Der SEC1000 hat die Funktionen der Überwachung, Exportleistungsregelung und Blindleistungskompensation.
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Blumenbergs Verfahren
Blumenbergs Verfahren , Dieser Band widmet sich den philosophischen wie literarischen Verfahren, die Hans Blumenberg in seinen Texten zur Anwendung bringt, und eröffnet so neue Zugänge zu seinem Werk. Hans Blumenbergs Werk ist mit einer Theorie des Mythos, der Metapher und der Epochenumbrüche, technikphilosophischen Reflexionen, literaturtheoretischen Überlegungen und literarischen Glossen ungewöhnlich vielgestaltig. Die Beiträge des Bandes begegnen diesem Umstand, indem sie nicht einzelne Grundgedanken, sondern Vorgehensweisen und Techniken, methodische Ansätze und taktische Blickwendungen fokussieren. Ihr Interesse gilt Blumenbergs Verfahren. Sie betrachten etwa den Metapherngebrauch des Metaphorologen und seine Vorliebe für implikative Zugänge, die unmögliche Abschreitung des Horizonts und die Verabschiedung der Theorie als theoretisches Verfahren. Auf welche Weise nähert sich Blumenberg den Wirklichkeiten, in denen wir leben? Wie wird die Arbeit an der Bedeutsamkeit ins Werk gesetzt? Und welche dieser Verfahren lassen sich heute noch in Anspruch nehmen oder weiterdenken? Mit Beiträgen von Hannes Bajohr, Rüdiger Campe, Johannes Endres, Sebastian Feil, Petra Gehring, Eva Geulen, Anselm Haverkamp, Felix Heidenreich, Katharina Hertfelder, Wolfgang Hottner, Niklaus Largier, Christoph Paret, Birgit Recki und Christine Weder. , Studium & Erwachsenenbildung > Fachbücher, Lernen & Nachschlagen , Erscheinungsjahr: 20220223, Produktform: Leinen, Redaktion: Bajohr, Hannes~Geulen, Eva, Seitenzahl/Blattzahl: 347, Abbildungen: ca. 3, Themenüberschrift: PHILOSOPHY / Reference, Keyword: 20. Jahrhundert; Begriffsgeschichte; Geschichtstheorie; Literaturwissenschaft; Lübeck; Metapher; Methodologie; Mythos; Philosophie; Philosophiegeschichte; Phänomenologie; Pragmatismus; Sprachphilosophie; philosophische Anthropologie; politische Theorie, Fachschema: Philosophie / Sprache~Sprachphilosophie~Wissenschaftsgeschichte (Sozial- und Geisteswissenschaften)~Ästhetik, Fachkategorie: Sprachphilosophie~Literarische Essays~Wissenschaftsgeschichte (Sozial- und Geisteswissenschaften)~Ästhetik~Nachschlagewerke, Region: Deutschland, Zeitraum: Zweite Hälfte 20. Jahrhundert (1950 bis 1999 n. Chr.), Warengruppe: HC/Philosophie/Allgemeines, Lexika, Fachkategorie: Philosophie des Geistes, Thema: Verstehen, Text Sprache: ger, UNSPSC: 49019900, Warenverzeichnis für die Außenhandelsstatistik: 49019900, Verlag: Wallstein Verlag GmbH, Verlag: Wallstein Verlag GmbH, Verlag: Wallstein-Verlag GmbH Verlag und Werbung, Länge: 226, Breite: 148, Höhe: 30, Gewicht: 620, Produktform: Gebunden, Genre: Geisteswissenschaften/Kunst/Musik, Genre: Geisteswissenschaften/Kunst/Musik, Herkunftsland: DEUTSCHLAND (DE), Katalog: deutschsprachige Titel, Katalog: Gesamtkatalog, Katalog: Lagerartikel, Book on Demand, ausgew. Medienartikel, Relevanz: 0002, Tendenz: 0, Unterkatalog: AK, Unterkatalog: Bücher, Unterkatalog: Hardcover, Unterkatalog: Lagerartikel, WolkenId: 2864907
Preis: 29.90 € | Versand*: 0 € -
Fahrmeir, Ludwig: Statistik
Statistik , Dieses Lehrbuch liefert eine umfassende Darstellung der deskriptiven und induktiven Statistik sowie moderner Methoden der explorativen Datenanalyse. Dabei stehen inhaltliche Motivation, Interpretation und Verständnis der Methoden im Vordergrund. Unterstützt werden diese durch zahlreiche Grafiken und Anwendungsbeispiele, die auf realen Daten basieren, sowie passende exemplarische R -Codes und Datensätze. Die im Buch beschriebenen Ergebnisse können außerdem anhand der online zur Verfügung stehenden Materialien reproduziert sowie um eigene Analysen ergänzt werden. Eine kurze Einführung in die freie Programmiersprache R ist ebenfalls enthalten. Hervorhebungen erhöhen die Lesbarkeit und Übersichtlichkeit. Das Buch eignet sich als vorlesungsbegleitende Lektüre, aber auch zum Selbststudium. Für die 9. Auflage wurde das Buch inhaltlich überarbeitet und ergänzt. Leserinnen und Leser erhalten nun in der Springer-Nature-Flashcards-App zusätzlich kostenfreien Zugriff auf über 100 exklusive Lernfragen, mit denen sie ihr Wissen überprüfen können. Die Autorinnen und Autoren Prof. Dr. Ludwig Fahrmeir war Professor für Statistik an der Universität Regensburg und der LMU München. Prof. Dr. Christian Heumann ist Professor am Institut für Statistik der LMU München. Dr. Rita Künstler war wissenschaftliche Mitarbeiterin am Institut für Statistik der LMU München. Prof. Dr. Iris Pigeot ist Professorin an der Universität Bremen und Direktorin des Leibniz-Instituts für Präventionsforschung und Epidemiologie - BIPS. Prof. Dr. Gerhard Tutz war Professor für Statistik an der TU Berlin und der LMU München. , Studium & Erwachsenenbildung > Fachbücher, Lernen & Nachschlagen
Preis: 49.99 € | Versand*: 0 €
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Versteht jemand von euch Mustererkennung bei Matrizentests?
Ja, ich verstehe Mustererkennung bei Matrizentests. Mustererkennung bezieht sich auf die Fähigkeit, wiederkehrende Muster oder Strukturen in einer Matrix zu identifizieren und zu interpretieren. Dies kann beispielsweise bei der Analyse von Daten oder der Lösung von mathematischen Problemen hilfreich sein.
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Wie können Maschinen Mustererkennung verwenden, um komplexe Daten zu analysieren und Muster zu identifizieren?
Maschinen können Mustererkennungsalgorithmen verwenden, um komplexe Daten zu analysieren und Muster zu identifizieren. Diese Algorithmen ermöglichen es den Maschinen, wiederkehrende Strukturen oder Trends in den Daten zu erkennen. Durch die Verwendung von Trainingsdaten können Maschinen lernen, Muster zu identifizieren und Vorhersagen zu treffen.
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Wie wird Mustererkennung in der Informatik eingesetzt, um Daten zu analysieren und Muster oder Trends zu identifizieren? Wie wird Mustererkennung in der Medizin verwendet, um Krankheiten zu diagnostizieren und Behandlungspläne zu erstellen? Wie wird Mustererkennung in der Bildverarbeitung eingesetzt, um Objekte oder Gesichter zu erkennen?
In der Informatik wird Mustererkennung eingesetzt, um große Datenmengen zu analysieren und Muster oder Trends zu identifizieren, beispielsweise in der Spracherkennung, der Finanzanalyse oder der Spam-Erkennung. In der Medizin wird Mustererkennung verwendet, um Krankheiten zu diagnostizieren und Behandlungspläne zu erstellen, indem sie medizinische Bilder, Patientendaten und Labortests analysiert, um Muster oder Anomalien zu identifizieren. In der Bildverarbeitung wird Mustererkennung eingesetzt, um Objekte oder Gesichter in Bildern zu erkennen, beispielsweise in der automatischen Gesichtserkennung, der Überwachung oder der Qualitätskontrolle in der Produktion.
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Wie werden Algorithmen zur Mustererkennung in der Technologie eingesetzt?
Algorithmen zur Mustererkennung werden in der Technologie eingesetzt, um Daten zu analysieren und Muster oder Trends zu identifizieren. Sie werden beispielsweise in der Gesichtserkennung, Spracherkennung oder bei der automatischen Bilderkennung verwendet. Diese Algorithmen ermöglichen es, große Datenmengen effizient zu verarbeiten und nützliche Informationen daraus zu gewinnen.
Ähnliche Suchbegriffe für Mustererkennung:
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Statistik unterrichten (Riemer, Wolfgang)
Statistik unterrichten , Ein innovativer Stochastikunterricht mit authentischen Fallbeispielen Ein Stochastikunterricht nach klassischem Muster ist linear aufgebaut: zuerst beschreibende Statistik, dann Wahrscheinlichkeitsrechnung, zum Abschluss beurteilende Statistik. Ein solcher Aufbau strebt nach formaler Exaktheit und Systematik. Aber verkennt er nicht die Neugierde und den Lebensweltbezug der Schüler:innen als treibende Kraft des Lernens? Statistik unterrichten ist eine erfrischend innovative Didaktik der Stochastik. Funktionierende Schulpraxis steht im Vordergrund, solide reflektierte Theorie dahinter. Auf der Grundlage eines umfassenden Wahrscheinlichkeitsbegriffs werden beschreibende Statistik, Wahrscheinlichkeitsrechnung und Kerngedanken beurteilender Statistik von Anfang an spiralcurricular miteinander vernetzt. Dies gelingt - handlungsorientiert - durch spannende und schulalltagstaugliche Fallbeispiele, in deren Zentrum Kinder und Jugendliche mit ihren Alltagsintuitionen und ihrem Interesse an realistischen Fragen stehen. Ziel ist ein nachhaltiger, kognitiv aktivierender Unterricht: Begriffe werden über konkrete Inhalte gebildet, als sinnstiftend erlebt und Zusammenhänge entdeckt. Ohne großen organisatorischen Aufwand lassen sich alle Experimente in einer Schulstunde ?vor Ort? realisieren. Das Buch ist modular aufgebaut, Kapitel lassen sich unabhängig voneinander lesen und werden durch wenige Paradigmen zusammengehalten: Pflege einen passenden Wahrscheinlichkeitsbegriff. Trenne Modell und Realität messerscharf und konsequent. Untersuche Zufallsschwankungen statt sie wegzuwünschen. Stelle authentische Probleme ins Zentrum. Nutze den ?didaktischen Dreisatz? Spekulieren-Experimentieren-Reflektieren. Der Band richtet sich an Referendarinnen und Referendare sowie Mathematik-Lehrkräfte beider Sekundarstufen, die spannende und erkenntnisreiche Unterrichtsstunden gestalten möchten, an die sich die Schüler:innen auch lange nach der Schulzeit mit Vergnügen erinnern. , Schule & Ausbildung > Fachbücher, Lernen & Nachschlagen , Erscheinungsjahr: 20231107, Produktform: Kartoniert, Autoren: Riemer, Wolfgang, Seitenzahl/Blattzahl: 144, Keyword: Beurteilende Statistik; Experimentieren; Glücksrad auf der schiefen Ebene; Grundvorstellungen; Hypothesen; Konfidenzintervall; Normalverteilung; Problemlösen; Riemerwürfel; Signifikanztest; Stochastik; Testgrößen; Wahrscheinlichkeit; kognitive Aktivierung, Fachschema: Mathematik / Didaktik, Methodik~Statistik~Pädagogik / Schule, Fachkategorie: Schule und Lernen, Bildungszweck: für die Sekundarstufe I~Für die Sekundarstufe, Warengruppe: HC/Didaktik/Methodik/Schulpädagogik/Fachdidaktik, Fachkategorie: Schulen, Thema: Verstehen, Text Sprache: ger, UNSPSC: 49019900, Warenverzeichnis für die Außenhandelsstatistik: 49019900, Verlag: Kallmeyer'sche Verlags-, Verlag: Kallmeyer'sche Verlags-, Verlag: Kallmeyer'sche Verlagsbuchhandlung, Länge: 225, Breite: 158, Höhe: 11, Gewicht: 354, Produktform: Kartoniert, Genre: Sozialwissenschaften/Recht/Wirtschaft, Genre: Sozialwissenschaften/Recht/Wirtschaft, Herkunftsland: DEUTSCHLAND (DE), Katalog: deutschsprachige Titel, Katalog: Gesamtkatalog, Katalog: Kennzeichnung von Titeln mit einer Relevanz > 30, Katalog: Lagerartikel, Book on Demand, ausgew. Medienartikel, Relevanz: 0250, Tendenz: +1, Unterkatalog: AK, Unterkatalog: Bücher, Unterkatalog: Hardcover, Unterkatalog: Lagerartikel,
Preis: 29.95 € | Versand*: 0 € -
Mitel Protokollierung, Auswertung & Statistik
Mitel Protokollierung, Auswertung & Statistik - Lizenz
Preis: 1640.63 € | Versand*: 0.00 € -
Laufendes Verfahren (Röggla, Kathrin)
Laufendes Verfahren , »Wir werden die sein, die sich wundern«: Kathrin Rögglas Roman zum NSU-Prozess »Kein Schlussstrich!« Das war die Forderung vieler Stimmen aus der Nebenklage nach dem Urteil des NSU-Prozesses. Zu wenig wurde aufgeklärt, zu viel politisch versprochen. Was genau aber passiert mit einem Prozess, um dessen Grenzen so nachhaltig gestritten wird? Wer beobachtet die dritte Gewalt bei ihrer Arbeit, wenn es um rassistischen Terror und den Angriff auf unsere Demokratie geht? Kathrin Röggla erzählt nicht in der üblichen Vergangenheitsform von einem abgeschlossenen Fall, und sie nimmt die bewusst unprofessionelle Perspektive eines »Wir« ein, das oben auf den Zuschauerrängen sitzt. Doch wer sind »wir« eigentlich, wenn jedes »Wir« durch den Prozess in Frage gestellt wird? Mit großer Genauigkeit, aber auch mit erstaunlicher Komik und Musikalität erzählt Rögglas Roman von den Rollen und Spielregeln des laufenden Verfahrens, um zu einer radikal offenen, vielstimmigen Form der Aufklärung zu kommen. Es ist ein Buch über die aktive Teilhabe all der Menschen, die das Gericht zu einem lebendigen Ort der Demokratie machen. Der Roman »Laufendes Verfahren« war für den Deutschen Buchpreis 2023 nominiert. , Bücher > Bücher & Zeitschriften , Erscheinungsjahr: 20230726, Produktform: Leinen, Autoren: Röggla, Kathrin, Seitenzahl/Blattzahl: 208, Keyword: Anspruchsvolle Literatur; Attentat; Aufarbeitung Nationalsozialismus; Beate Zschäpe; Demokratie; Ein Buch von S. Fischer; Fremdenfeindlichkeit; Longlist Deutscher Buchpreis 2023; München; NSU; NSU-Prozess; Nationalsozialistischer Untergrund; Neonazis; Opfer; Rassismus; Rechtsextremismus; Rechtsstaat; politischer Mord, Fachschema: Demokratie~Deutscher Buchpreis 2023 Longlist~Menschenrechte~Neunziger Jahre / Roman, Erzählung~Bildung / Politische Bildung~Politik / Politikunterricht~Politische Bildung~Politischer Unterricht~Sozialkunde / Politische Bildung~Rechtsextremismus~Strafrecht, Fachkategorie: Moderne und zeitgenössische Belletristik~Erzählerisches Thema: Identität / Zugehörigkeit~Belletristik: Themen, Stoffe, Motive: Politik~Belletristik: Themen, Stoffe, Motive: Soziales~Narrative theme: Diversity, equality, inclusion~Faschismus und Nationalsozialismus~Politisches System: Demokratie~Politische Bildung, Demokratieerziehung~Menschenrechte, Bürgerrechte~Straftaten gegen den Staat, die öffentliche Verwaltung und die Justiz~Straftaten gegen die öffentliche Gesundheit, Sicherheit und Ordnung, Region: Deutschland, Zeitraum: 1990 bis 1999 n. Chr.~2000 bis 2009 n. Chr.~2010 bis 2019 n. Chr.~2020 bis 2029 n. Chr., Fachkategorie: Political abduction, imprisonment, âDisappearanceâ and assassination, Thema: Auseinandersetzen, Text Sprache: ger, Verlag: FISCHER, S., Verlag: S. FISCHER, Länge: 205, Breite: 132, Höhe: 23, Gewicht: 316, Produktform: Gebunden, Genre: Belletristik, Genre: Belletristik, eBook EAN: 9783104916088, Herkunftsland: DEUTSCHLAND (DE), Katalog: deutschsprachige Titel, Katalog: Gesamtkatalog, Katalog: Kennzeichnung von Titeln mit einer Relevanz > 30, Katalog: Lagerartikel, Book on Demand, ausgew. Medienartikel, Relevanz: 0400, Tendenz: +1, Unterkatalog: AK, Unterkatalog: Bücher, Unterkatalog: Hardcover, Unterkatalog: Lagerartikel,
Preis: 24.00 € | Versand*: 0 € -
Behr, Andreas: Grundwissen Induktive Statistik
Grundwissen Induktive Statistik , Die Induktive Statistik bietet in der Praxis zahlreiche Anwendungsmöglichkeiten, u. a. Schätzfunktionen, Hypothesentests und Stichproben aus realen Gesamtheiten. Auf kompakte Art und Weise stellt diese 2., überarbeitete und erweiterte Auflage die Grundkenntnisse der Induktiven Statistik vor: Sie vermittelt die relevanten Begriffe, Methoden und Probleme. Zudem zeigt der Band auf, in welchem Kontext die Induktive Statistik in den Wirtschafts- und Sozialwissenschaften Anwendung findet. Ein Formelteil, Aufgaben mit Lösungen sowie neue Musterklausuren helfen dabei, das Gelernte schnell zu vertiefen. Kurzum: Der ideale Einstieg in das Thema für Studierende der Wirtschafts- und Sozialwissenschaften. , Bücher > Bücher & Zeitschriften
Preis: 24.90 € | Versand*: 0 €
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Was sind die Anwendungsmöglichkeiten von Mustererkennung in der Bilderkennungstechnologie?
Mustererkennung in der Bilderkennungstechnologie wird verwendet, um Objekte oder Muster in Bildern automatisch zu identifizieren. Sie ermöglicht die Gesichtserkennung, Texterkennung, Objekterkennung und automatische Klassifizierung von Bildern. Mustererkennung kann auch zur Fehlererkennung in Bildern oder zur Überwachung von Prozessen eingesetzt werden.
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Wie wird Mustererkennung in der künstlichen Intelligenz eingesetzt, um Daten zu analysieren und Muster zu identifizieren?
In der künstlichen Intelligenz wird Mustererkennung verwendet, um komplexe Daten zu analysieren und Muster zu identifizieren. Dies geschieht durch Algorithmen, die bestimmte Merkmale in den Daten erkennen und daraus Schlüsse ziehen. Anhand dieser Muster können dann Vorhersagen getroffen oder Entscheidungen automatisiert werden.
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Welche Methoden der Mustererkennung werden heute in der Gesichtserkennung eingesetzt? Was sind die Herausforderungen bei der Entwicklung von Algorithmen zur Mustererkennung in der Bildverarbeitung?
In der Gesichtserkennung werden heute hauptsächlich Methoden wie neuronale Netzwerke, Support Vector Machines und Deep Learning eingesetzt. Herausforderungen bei der Entwicklung von Algorithmen zur Mustererkennung in der Bildverarbeitung sind unter anderem die Verarbeitung großer Datenmengen, die Verbesserung der Genauigkeit und die Vermeidung von Überanpassung. Es ist auch wichtig, die Privatsphäre und Sicherheit der Nutzer zu gewährleisten und ethische Fragen im Zusammenhang mit der Gesichtserkennung zu berücksichtigen.
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Wie wird Mustererkennung in der Biologie zur Identifizierung von genetischen Sequenzen verwendet und wie unterscheidet sich dieser Ansatz von der Mustererkennung in der Informatik?
In der Biologie wird Mustererkennung verwendet, um genetische Sequenzen zu identifizieren, indem nach bestimmten Mustern in der DNA oder RNA gesucht wird, die auf die Existenz bestimmter Gene oder regulatorischer Elemente hinweisen. Dieser Ansatz unterscheidet sich von der Mustererkennung in der Informatik, da in der Biologie die Muster in biologischen Sequenzen gesucht werden, während in der Informatik Muster in Daten oder Texten identifiziert werden. Zudem basiert die Mustererkennung in der Biologie oft auf evolutionären Konservierungsmustern, während in der Informatik oft statistische oder algorithmische Methoden verwendet werden. Schließlich ist die Mustererkennung in der Biologie oft auf die Identifizierung von biologisch relevanten Sequenzen wie Genen oder regulatorischen Elementen ausgerichtet,
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