Aktualisiert: 2023-07-02
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Fuzzy Leadership
Schlüsselwort: Kognitive Systeme
Fuzzy Leadership
Fuzzy Leadership
Intelligente Signalverarbeitung 2
Die automatische Auswertung von Signalen spielt in der modernen Informationstechnik eine große Rolle. Dieses Lehrbuch bietet, ausgehend von der Repräsentation des Signals im Merkmalraum, die Beschreibung wichtiger Klassifikationsverfahren. Dazu zählen Linear- und Bayes Klassifikatoren, Supportvektormaschinen, Klassifikatoren auf der Basis von Gaussian-Mixture-Modellen und Hidden-Markov-Modellen sowie Klassenfolgenklassifikatoren.Weiterhin werden wichtige Grundlagen der Automatentheorie (Finite State Machines) sowie ausgewählte maschinelle Lernverfahren dargestellt.Die Darstellung setzt die Verfahren zur Merkmalgewinnung voraus, die im ersten Band vermittelt wurden, so dass das Gesamtwerk eine umfassende Beschreibung der Kette darstellt, die in modernen Systemen der Informationsverarbeitung von der Signalerfassung bis hin zum Klassifikationsergebnis führt.
Aktualisiert: 2023-07-02
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Intelligente Signalverarbeitung 2
Die automatische Auswertung von Signalen spielt in der modernen Informationstechnik eine große Rolle. Dieses Lehrbuch bietet, ausgehend von der Repräsentation des Signals im Merkmalraum, die Beschreibung wichtiger Klassifikationsverfahren. Dazu zählen Linear- und Bayes Klassifikatoren, Supportvektormaschinen, Klassifikatoren auf der Basis von Gaussian-Mixture-Modellen und Hidden-Markov-Modellen sowie Klassenfolgenklassifikatoren.Weiterhin werden wichtige Grundlagen der Automatentheorie (Finite State Machines) sowie ausgewählte maschinelle Lernverfahren dargestellt.Die Darstellung setzt die Verfahren zur Merkmalgewinnung voraus, die im ersten Band vermittelt wurden, so dass das Gesamtwerk eine umfassende Beschreibung der Kette darstellt, die in modernen Systemen der Informationsverarbeitung von der Signalerfassung bis hin zum Klassifikationsergebnis führt.
Aktualisiert: 2023-07-02
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Intelligente Signalverarbeitung 2
Die automatische Auswertung von Signalen spielt in der modernen Informationstechnik eine große Rolle. Dieses Lehrbuch bietet, ausgehend von der Repräsentation des Signals im Merkmalraum, die Beschreibung wichtiger Klassifikationsverfahren. Dazu zählen Linear- und Bayes Klassifikatoren, Supportvektormaschinen, Klassifikatoren auf der Basis von Gaussian-Mixture-Modellen und Hidden-Markov-Modellen sowie Klassenfolgenklassifikatoren.Weiterhin werden wichtige Grundlagen der Automatentheorie (Finite State Machines) sowie ausgewählte maschinelle Lernverfahren dargestellt.Die Darstellung setzt die Verfahren zur Merkmalgewinnung voraus, die im ersten Band vermittelt wurden, so dass das Gesamtwerk eine umfassende Beschreibung der Kette darstellt, die in modernen Systemen der Informationsverarbeitung von der Signalerfassung bis hin zum Klassifikationsergebnis führt.
Aktualisiert: 2023-07-02
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Quantenlogik
Quantenlogik
Adaptive Umweltmodellierung für kognitive Systeme in offener Welt durch dynamische Konzepte und quantitative Modellbewertung
In dieser Arbeit wird ein Ansatz zur adaptiven Umweltmodellierung betrachtet. Umweltmodelle für kognitive Systeme enthalten oft vorab definierte Domänenmodelle, die für unvorhergesehene Entitäten unzureichend sein können. Der vorgestellte Ansatz adressiert eine adaptive Erweiterung solcher Modelle unter Beachtung der Relevanz von Modellanpassungen. Grundlage ist eine quantitative Modellbewertung, die die Repräsentationsfähigkeit des Modells bezüglich des beobachteten Umgebungszustands bewertet. In this work, an approach for adaptive world modeling is proposed. World models for cognitive systems often employ predefined domain models, which may become insufficient when encountering unforeseen entities. The presented approach addresses an adaptive extension of such domain models, considering the relevance of proposed model adaptations. As a basis, a quantitative model evaluation is devised, rating the ability of a domain model to represent the currently observed environment state.
Aktualisiert: 2022-12-01
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Green Nudging im E-Commerce
Dieses Buch bietet einen Einstieg in die Entwicklung und Herausforderungen des nachhaltigen Konsumverhaltens im E-Commerce und zeigt auf, wie mittels Nudging im Onlinehandel bewusster Konsum gefördert werden kann. In den letzten Jahren hat sich ein gesteigertes Interesse an Nachhaltigkeit entwickelt und eine Vielzahl an Konsument:innen äußert die Absicht, bei Kaufentscheidungen vornehmlich ökologischen und sozialen Aspekten mehr Gewicht einzuräumen. In der Praxis lässt sich hingegen häufig beobachten, dass diese Absichten nicht in tatsächliche Handlungen überführt werden. Insbesondere im E-Commerce verleitet das komplexe und vielfältige Angebot dazu, einfache statt bewusste Entscheidungen zu treffen. Digital Green Nudges setzen hier an und können als „Anstupser“ verstanden werden, bei Konsument:innen Verhaltensänderungen zugunsten eines bewussten, ökologischen Konsums zu erwirken. Die Autor:innen liefern einen Überblick der verschiedenen Ausprägungen von Nudging im Allgemeinen und zeigen anhand von Praxisbeispielen auf, wie diese speziell auf den nachhaltigen Onlinehandel übertragen werden können. Der vorgestellte Handlungsleitfaden sowie die Evaluierung des Nudging-Konzepts helfen Onlinehändler:innen, selbst Digital Green Nudges zu konzipieren und deren Einsatz zielorientiert zu gestalten.
Aktualisiert: 2023-04-04
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Green Nudging im E-Commerce
Dieses Buch bietet einen Einstieg in die Entwicklung und Herausforderungen des nachhaltigen Konsumverhaltens im E-Commerce und zeigt auf, wie mittels Nudging im Onlinehandel bewusster Konsum gefördert werden kann. In den letzten Jahren hat sich ein gesteigertes Interesse an Nachhaltigkeit entwickelt und eine Vielzahl an Konsument:innen äußert die Absicht, bei Kaufentscheidungen vornehmlich ökologischen und sozialen Aspekten mehr Gewicht einzuräumen. In der Praxis lässt sich hingegen häufig beobachten, dass diese Absichten nicht in tatsächliche Handlungen überführt werden. Insbesondere im E-Commerce verleitet das komplexe und vielfältige Angebot dazu, einfache statt bewusste Entscheidungen zu treffen. Digital Green Nudges setzen hier an und können als „Anstupser“ verstanden werden, bei Konsument:innen Verhaltensänderungen zugunsten eines bewussten, ökologischen Konsums zu erwirken. Die Autor:innen liefern einen Überblick der verschiedenen Ausprägungen von Nudging im Allgemeinen und zeigen anhand von Praxisbeispielen auf, wie diese speziell auf den nachhaltigen Onlinehandel übertragen werden können. Der vorgestellte Handlungsleitfaden sowie die Evaluierung des Nudging-Konzepts helfen Onlinehändler:innen, selbst Digital Green Nudges zu konzipieren und deren Einsatz zielorientiert zu gestalten.
Aktualisiert: 2023-04-01
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Intelligente Signalverarbeitung 1
Intelligente Signalverarbeitung 2
Die automatische Auswertung von Signalen spielt in der modernen Informationstechnik eine große Rolle. Dieses Lehrbuch bietet, ausgehend von der Repräsentation des Signals im Merkmalraum, die Beschreibung wichtiger Klassifikationsverfahren. Dazu zählen Linear- und Bayes Klassifikatoren, Supportvektormaschinen, Klassifikatoren auf der Basis von Gaussian-Mixture-Modellen und Hidden-Markov-Modellen sowie Klassenfolgenklassifikatoren.Weiterhin werden wichtige Grundlagen der Automatentheorie (Finite State Machines) sowie ausgewählte maschinelle Lernverfahren dargestellt.Die Darstellung setzt die Verfahren zur Merkmalgewinnung voraus, die im ersten Band vermittelt wurden, so dass das Gesamtwerk eine umfassende Beschreibung der Kette darstellt, die in modernen Systemen der Informationsverarbeitung von der Signalerfassung bis hin zum Klassifikationsergebnis führt.
Aktualisiert: 2023-04-04
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Fuzzy Leadership
Fuzzy Leadership
Intelligente Signalverarbeitung 1
Akustische Mustererkennung
Akustische Signale tragen Informationen. Das Laufgeräusch eines Lagers trägt Informationen über dessen Verschleißzustand, ein Sprachsignal trägt linguistische Informationen. Gegenstand der akustischen Mustererkennung ist die automatische Extraktion dieser Informationen aus dem Signal. Dazu wird angenommen, dass Signale allgemein ähnlich einem Musikstück sind und durch Einzelereignisse (Noten, Akkorde) sowie deren zeitliche Abfolge (Partitur) beschrieben werden können. Zu den Aufgaben der akustischen Mustererkennung zählen die automatische Aufdeckung solcher zeitlicher und räumlicher Strukturen, deren mathematische Modellierung sowie die automatische Bewertung und Entscheidungsfindung. Anhand des Laufgeräusches kann beispielsweise entschieden werden, ob ein Bauteil ausgetauscht werden muss. Aus einem Sprachsignal lässt sich die entsprechende Äußerung in Textform ableiten.
Das vorliegende Buch stellt die Grundlagen der Mustererkennung dar und behandelt wesentliche Algorithmen. Dazu zählen: Linear- und Bayes-Klassifikatoren, Supportvektormaschinen, Klassifikatoren auf der Basis von Gaussian-Mixture-Modellen (GMM) und Hidden-Markov-Modellen (HMM) sowie Klassenfolgenklassifikatoren. Weiterhin werden einige Grundlagen der Automatentheorie (Finite State Machines) sowie ausgewählte maschinelle Lernverfahren dargestellt, welche Voraussetzung für die praktische Anwendung der Mustererkennung sind: ML- und MAP-Schätzung, Gradientenverfahren und konvexe Optimierung sowie der EM-Algorithmus.
Abschließend wird anhand einer Vielzahl praktischer Beispiele aus den Gebieten der Kommunikationstechnik, zerstörungsfreien Prüfung, Maschinendiagnose sowie der Musik-, Bio- und Sprachsignalverarbeitung die breite Einsatzfähigkeit von akustischen Mustererkennungsverfahren gezeigt sowie ein Ausblick auf die zukünftige Entwicklung des Wissensgebiets in Richtung intelligenter Audiosignalverarbeitung und kognitiver Systeme gegeben.
Aktualisiert: 2020-03-13
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Intelligente Signalverarbeitung 2
Die automatische Auswertung von Signalen spielt in der modernen Informationstechnik eine große Rolle. Dieses Lehrbuch bietet, ausgehend von der Repräsentation des Signals im Merkmalraum, die Beschreibung wichtiger Klassifikationsverfahren. Dazu zählen Linear- und Bayes Klassifikatoren, Supportvektormaschinen, Klassifikatoren auf der Basis von Gaussian-Mixture-Modellen und Hidden-Markov-Modellen sowie Klassenfolgenklassifikatoren.Weiterhin werden wichtige Grundlagen der Automatentheorie (Finite State Machines) sowie ausgewählte maschinelle Lernverfahren dargestellt.Die Darstellung setzt die Verfahren zur Merkmalgewinnung voraus, die im ersten Band vermittelt wurden, so dass das Gesamtwerk eine umfassende Beschreibung der Kette darstellt, die in modernen Systemen der Informationsverarbeitung von der Signalerfassung bis hin zum Klassifikationsergebnis führt.
Aktualisiert: 2023-04-03
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