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Mythos Algorithmus - Die Fabrikation des comput...
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?Der Autor analysiert Wissens-, Wahrnehmungs- und Handlungsmuster, die uns glauben lassen, dass angesichts neuer Hybrid-Phänomene wie intelligenten Maschinen oder künstlichem Leben die Grenzen zwischen Natur und Technik immer stärker verwischen und das Menschliche infrage gestellt wird. Diese Muster, so die zentrale These, sind Produkte einer historisch spezifischen kulturellen Logik, der Logik des Algorithmus. Sie macht den Menschen durch die Linse des Technischen erklärbar und fungiert so als Modell einer universellen Weltdeutung, als Mythos Algorithmus. Denken, Fühlen und Handeln, Körper, Selbst und Leben werden ausschließlich im Lichte seiner Deutungsmacht sichtbar. Allein bei den leiblichen Empfindungen des sexuellen Begehrens, des Schmerzes oder der Ekstase stellt sich die Frage, ob der Logik des Algorithmus zu entrinnen ist.? Thomas Christian Bächle arbeitet am Institut für Sprach-, Medien- und Musikwissenschaft der Universität Bonn.

Anbieter: ciando eBooks
Stand: 11.07.2017
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Der Dijkstra-Algorithmus. Ein Algorithmus der G...
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Studienarbeit aus dem Jahr 2015 im Fachbereich BWL - Beschaffung, Produktion, Logistik, Note: 2,0, Universität Duisburg-Essen, Sprache: Deutsch, Abstract: Was ist der kürzeste Weg von Paderborn nach Duisburg? Wie besuche ich all meine Freunde, die an verschiedenen Orten wohnen mit einer möglichst kurzen Rundreise? Solche Fragen lassen sich als Probleme in Graphen verfassen und sind durch sogenannte Graphenalgorithmen zu lösen. In dieser Ausarbeitung wird der Dijkstra-Algorithmus aus der Graphentheorie vorgestellt. Dafür erfolgt zunächst eine Begriffsbestimmung. Anschließend wird das Verfahren des Dijkstra-Algorithmus im Allgemeinen beschrieben. Schwerpunktmäßig behandelt diese Arbeit dann die Erläuterung der Berechnung des Kürzesten-Wege-Problems mit Hilfe des Dijkstra-Algorithmus. Dies erfolgt anhand eines graphischen Beispiels ausgehend vom Spezialfall eines einfachen, ungerichteten, nicht-negativ bewerteten Graphen. Abschließend erfolgt eine Zusammenfassung mit einem Ausblick weiterer Algorithmen.

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Entwicklung eines integrierten Schaltkreises fü...
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Studienarbeit aus dem Jahr 2010 im Fachbereich Elektrotechnik, Note: 1,0, Technische Universität Dresden, Sprache: Deutsch, Abstract: Ziel des Praktikums ist die Realisierung einer algorithmischen Aufgabenstellung als integrierter Schaltkreis (engl. Integrated Circuit - IC). Der Entwurf und die Verifikation des Schaltkreises bzw. Prozessors erfolgt im ASIC (engl. Application Specific Integrated Circuit) mit Standardzellen in 0.35 µm CMOS-Technologie mit der EDA-Software CADENCE. Die Entscheidung für die numerische mathematische Rechenvorschrift fiel zu gunsten der Polynomdivision aus. Der Algorithmus führt mit einer zum Teil vorgegebenen Speicherbelegung Operationen durch und speichert das Ergebnis wieder im Hauptspeicher ab. Dabei wird ein vertiefender Einblick in den Entwurf komplexer VLSI-Schaltungen vermittelt. Der Entwurfsfluss (Designflow) erfolgt nach der Top-down Strategie. Das Top-Down-Design beginnt mit der Formulierung eines Überblicks über das System, wobei Details zunächst vernachlässigt werden. Anschließend erfolgt die Unterteilung in Abschnitte, wobei die gewünschte Funktionalität zunächst umgangssprachlich angegeben wird. Im Folgenden werden diese Abschnitte genauer ausformuliert, bis schließlich die komplette, detaillierte Spezifikation des Algorithmus erreicht ist. Bei der Top-Down-Methode liegt der Schwerpunkt auf Planung und Verständnis des Systems.

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Vorausschauender Motion-Cueing-Algorithmus für ...
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Jürgen-Oliver Pitz leitet eine Methode zur Ansteuerung eines Fahrsimulators her, welche die Bewegungswiedergabe für eine Vielzahl von Fahrsituationen optimiert. Hierzu stellt er einen ganzheitlichen Ansatz vor, der sowohl Informationen aus der Fahrzeugsimulation als auch aus der direkten und vorausliegenden Fahrzeugumgebung analysiert und auswertet. Die Auswertung zur Systemlaufzeit ermöglicht eine universelle und streckenunabhängige Nutzung des Motion-Cueing-Algorithmus. Der Autor ermittelt in einer repräsentativen Simulatorstudie mit über 40 Probanden das Potenzial des Ansatzes gegenüber dem eines Referenzalgorithmus und zeigt die Vorteile für verschiedene Anwendungsgebiete auf. Jürgen-Oliver Pitz promovierte am Institut für Verbrennungsmotoren und Kraftfahrwesen (IVK) der Universität Stuttgart und ist heute im Bereich Fahrsimulation und Assistenzsysteme tätig.

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Erklärung des PageRank-Algorithmus von Google o...
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Wissenschaftlicher Aufsatz aus dem Jahr 2016 im Fachbereich Informatik - Didaktik, Pädagogische Hochschule Kärnten Viktor Frankl Hochschule, Sprache: Deutsch, Abstract: Die Verwendung der Suchmaschine Google ist seit ihrer Veröffentlichung in den späten 1990er Jahren für einen Großteil der Internet-User Standard. Jede Art der Suche liefert die für den Benutzer relevanten Ergebnisse an den obersten Plätzen. Obwohl die mittlerweile zur Kulturtechnik (googeln) avancierte Verwendung dieser Suchmaschine von Kindheitsalter an angewendet wird, ist eine tiefergehende Auseinandersetzung im Unterricht nach wie vor nicht Standard. Spätestens seit dem großen Erfolg der Suchmaschine Google haben sich unzählige Artikel damit beschäftigt, wie der Suchalgorithmus von Google funktioniert. Um wissenschaftlich exakt zu bleiben, wird es dabei aber mathematisch sehr schnell kompliziert. Für die Beschreibung des PageRank-Algorithmus ist es notwendig, sich mit mehrstufigen Prozessen (Markov-Ketten), linearer Algebra (Übergangsmatrizen) und Analysis (Grenzwerte), auszukennen. In den dabei hergeleiteten Formeln wird dann (mathematisch exakt) das abstrakte mathematische Modell abgebildet. Genau diese Abstraktheit ist jedoch für Schüler der Sekundarstufe 1, und in der Regel auch für Schüler der Sekundarstufe 2, nicht fassbar. Es wird hier darum versucht, die Funktionsweise der Suchmaschine Google mit möglichst wenig Mathematik, dafür aber mit einem gewissen Maß an Intuition, zu erklären. Trotzdem wird versucht, ein möglichst korrektes Modell des PageRank-Algorithmus zu beschreiben.

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Stand: 11.07.2017
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Astralreisen Algorithmus - mit über 80 Übungen ...
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Dieses Buch hat die Aufgabe einen jeden Menschen, der Astralreisen lernen möchte, optimal zu begleiten. Dabei wird dieses Phänomen bis ins Detail unter die Lupe genommen und aufgeklärt, welche Bewusstseinszustände in deinem Gehirn auftreten. Dies hilft dir genauer zu verstehen, wie genau du vorgehen sollst, um Schritt-für-Schritt das Astralreisen zu erlernen. Weiterhin werden dir über 80 Techniken und Übungen an die Hand gelegt, damit du deine eigene individuelle Anleitung zum Astralreisen erstellen kannst, denn wie du vielleicht schon weißt ist jeder Mensch verschieden und nicht unbedingt jede Anleitung erzielt bei jedem den gleichen Erfolg. Dank des im diesem Buch vorgestellten Astralreisen-Algorithmus wird dir ein perfekter Ablaufplan vorgestellt, mit dem du nicht nur eine Menge übers Astralreisen selbst lernst, sondern auch ganz genau weißt, an welcher Stelle du nicht weiterkommst. Der Astralreisen-Algorithmus ist also das Geheimrezept für den Astralreisen-Erfolg! Bereits in jungen Jahren war er sehr fasziniert von seinen lebhaften Träumen, weshalb er sich die Fähigkeit, eigene Träume zu steuern, beigebracht hat. Im Laufe seiner Entwicklung interessierte er sich auch verstärkt für Meditation und tieferen meditativen Bewusstseinszuständen wie der außerkörperlichen Erfahrung. Er interessiert sich sowohl für Spiritualität, als auch für Naturwissenschaften und schloss auch ein Ingenieurstudium ab. Während seines Studiums arbeitete er selbstständig an mehreren Internetprojekten und veröffentlichte die Webseite www.highermind.de. Dort schreibt er Artikel und veröffentlicht Videos, um Spiritualität und Wissenschaft zusammenzuführen. Er bietet auf seiner Webseite Kurse an, um luzides Träumen, Astralreisen und weitere Bewusstseinsfunktionen zu erreichen.

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Stand: 11.07.2017
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Optimale Steuerung der Lieferantenentwicklung -...
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Der Autor stellt einen Koordinations-Mechanismus vor, der es ermöglicht, die für die Umsetzung einer Lieferantenentwicklung notwendigen Investitionen zielgerichtet zwischen Abnehmer und Zulieferer aufzuteilen. In diesem Zusammenhang wird die Rolle der Lieferantenentwicklung als relevanter Wettbewerbsfaktor analysiert und aufgezeigt, in welcher Weise die ihr inhärente Faktorspezifität die Investitionsbereitschaft der einzelnen Akteure beeinflusst. Die Ergebnisse der Untersuchung belegen, dass die Entwicklung eines Zulieferers als ein interorganisationales Planungsproblem zu verstehen ist, um eine optimale Steuerung der hierbei zu treffenden Investitionsentscheidung zu gewährleisten. Dr. Michael Proch promovierte als wissenschaftlicher Mitarbeiter bei Prof. Dr. Jörg Schlüchtermann am Lehrstuhl für Produktionswirtschaft und Industriebetriebslehre der Universität Bayreuth. Neben klassischen Fragestellungen des Operations Management liegen die Schwerpunkte seiner Forschung in den Bereichen Einkauf und Supply Chain Management.

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Stand: 07.08.2017
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Vom Theater zum Cyberspace - Körperinszenierung...
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Die körperliche Selbstinszenierung befindet sich - im Zuge der globalen Digitalisierung - in einem für die Identitätsbildung gravierenden Wandel. Dies hat zur Folge, dass die phänomenologische Verschmelzung des Körpers mit der Umwelt unübersichtlich manipulierbar wird. Die Universalisierung von Schriften, Sprachen, Symbolen und Bildern in den binärlogischen Code der Computertechnik erhebt die digitalen Maschinen zu Repräsentanten eines durch Daten definierten Positivismus. Wie sich in diesem Wandlungsprozess menschlicher Körper und Geist in einer neu ausgestalteten Natur der Dinge orientieren, wird unter anderem auf der Machtebene offensichtlich. Robert Krajniks Studie zeigt, wie der Subjektbegriff dabei zugespitzter denn je in Umbruch gerät. Robert Krajnik (Dr. phil.), geb. 1973, studierte Pädagogik, Psychologie und Theaterwissenschaft. Er forscht aus anthropologischer Perspektive zur Theatralität des Lebens und den in diesem Kontext wirkenden körperlichen, sozialen und gesellschaftlichen Phänomenen. Die Konsequenzen der digitalen Gesellschaftstransformation, verstanden als Aspekt einer Inszenierung, sind zentraler Bestandteil seiner Arbeit. Hierzu promovierte er an der Johannes Gutenberg-Universität in Mainz.

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Stand: 11.07.2017
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Der Bestseller-Code - Was uns ein bahnbrechende...
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Hat 50 Shades of Grey auch Ihre Kasse kräftig klingeln lassen? Und haben auch Sie sich gefragt: Warum? Verlagsprofi Jodie Archer und Englisch-Professor Matthew Jockers haben einen Algorithmus entwickelt, der die Antwort darauf gibt - und der mit 97-prozentiger Genauigkeit vorhersagen kann, welche Schmöker zu Bestsellern werden. Archer und Jockers haben viel Überraschendes über unser Leseverhalten und das Erfolgs­rezept fesselnder Romane herausgefunden, zum Beispiel: Menschliche Nähe kommt an, Sex (meistens) nicht. Dieses Buch, welches bereits Furore in der deutschen Presse gemacht hat, ist etwas für alle, die Belletristik lesen, verkaufen, einkaufen, lektorieren ... Jodie Archer hat für Penguin UK gearbeitet, bevor sie ihren Doktor in Englisch an der Stanford University machte. Danach arbeitete sie bei Apple als Forschungsleiterin für Literatur. Inzwischen ist sie freiberufliche Autorin. Matthew L. Jockers ist der Susan J. Rosowski Associate Professor für Englisch an der University of Nebraska-Lincoln. Dort leitet er das Nebraska Literary Lab. Über seine Forschungen zum Text Mining wurde unter anderem in der New York Times, der LA Review of Books und der Sunday Times berichtet.

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Stand: 31.07.2017
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Regressionsbäume anhand des CART-Algorithmus un...
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Bachelorarbeit aus dem Jahr 2015 im Fachbereich BWL - Sonstiges, Note: 1,0, Universität Augsburg, Sprache: Deutsch, Abstract: Die folgende Arbeit beschäftigt sich mit Verfahren aus der Gruppe der Entscheidungsbäume, die eine weite Verbreitung bei der Lösung von Regressionsproblemen finden. Gemeint sind zum einen, die Regressionsbäume nach dem CART (Classification And Regression Trees)-Algorithmus, welche von Breiman et al. (1984) erarbeitet wurden. Im Folgenden ist aus Vereinfachungsgründen von CART die Rede. Auf diesem Verfahren aufbauend, werden zusätzlich noch das Bagging, Random Forests und das Gradient-Boosting, als fortgeschrittene Methoden vorgestellt. Grundsätzlich ist zu erwähnen, dass es eine ganze Reihe von Algorithmen gibt, die sich an die Baumstruktur anlehnen. Diese Methoden basieren auf rekursiver Partitionierung der Lernstichprobe in Untermengen entlang des Baumes. Bei CART wird zuerst ein weitverzweigter, komplexer Regressionsbaum erstellt und anschließend gemäß eines Optimalitätskriteriums gekürzt. Hierdurch entsteht ein statistisches Modell, das Strukturen und Zusammenhänge in den Daten erlernen soll, weshalb man es der Gruppe der statistischen Lernmethoden zuordnet. Im Anschluss kann das Modell dazu genutzt werden, um Vorhersagen für weitere Beobachtungen zu machen, welche nicht zum Erstellen genutzt wurden. Die Genauigkeit dieser Vorhersagen lässt sich auf unterschiedliche Weisen messen. Dadurch dass sich das Modell graphisch gut darstellen lässt, wird die Interpretation der Ergebnisse erleichtert - um nur einen der Vorteile von CART zu nennen. Es sei zu beachten, dass sich dieses Verfahren sowohl separat, als auch als Implementierung bei anderen Methoden anwenden lässt, bei denen es gilt einen Datensatz gemäß der Höhe der Responsevariablen aufzuteilen. Dies ist z.B. bei den drei behandelten fortgeschrittenen Methoden der Fall. Fraglich ist, wann es sich empfiehlt auf CART zurückzugreifen und welchen Mehrnutzen man im Vergleich zur klassischen Regressionsanalyse dadurch erhält. Des Weiteren soll geklärt werden, welche Schwachstellen dieses Verfahren hat und ob diese, durch Bagging, Random Forests oder Boosting gemindert oder sogar ganz bewältigt werden können. Der Leser soll zudem nachvollziehen können, weshalb sich diese Methoden einer großen Beliebtheit erfreuen und eine weite Verbreitung gefunden haben.

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Stand: 21.03.2017
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