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Esakkirajan S: Digital Image Processing

Digital Image Processing

Illustration using Python

Simplifying API Development with Django

Django REST APIs Demystified

ARM Processor Coding

Raspberry Pi Assembly Language Programming

Dieses Buch bietet einen praxisnahen Einblick für Führungskräfte, Entscheider und Data-Science-Interessierte, die das Potenzial von Daten im Unternehmen voll ausschöpfen wollen. Es zeigt, wie Data Science nicht nur operative Prozesse optimiert, sondern auch strategisch zum langfristigen Geschäftserfolg beiträgt und neue Chancen erschließt. Basierend auf dem Podcast „Data Science mit Milch und Zucker“ behandelt das Buch zentrale Themen wie Datenstrategie, Künstliche Intelligenz, MLOps, Data Mesh und Business Impact. Es liefert konkrete Handlungsempfehlungen und echte Einblicke aus der Praxis – von der erfolgreichen Integration von Data Science bis zur effektiven Skalierung datengetriebener Projekte. Leserinnen und Leser erhalten wertvolle Best Practices führender Unternehmen, die den Wandel aktiv gestalten und datengetriebene Entscheidungen als Wettbewerbsvorteil nutzen. Ergänzt wird dies durch inspirierende Denkanstöße und sofort umsetzbare Impulse für den unternehmerischen Alltag.Für wen ist dieses Buch? Für Manager:innen, Unternehmer:innen, Data-Science-Verantwortliche und Changemaker, die datenbasiert entscheiden und ihre Organisation zukunftsfähig aufstellen wollen.Die Herausgebenden Prof. Dr. René Brunner ist Professor für Data Science, mehrfach ausgezeichneter Wissenschaftler, gefragter Speaker und Gründer der Datamics GmbH. Er lehrt an renommierten Universitäten im deutschsprachigen Raum, aktuell an der Hochschule Macromedia, und hat über 50.000 Menschen in Data Science ausgebildet. Seine Leidenschaft gilt der Verbindung von wissenschaftlicher Tiefe und praktischer Anwendung im Unternehmenskontext. Durch seine langjährige Erfahrung in Lehre, Forschung und Beratung kennt er die Herausforderungen und Erfolgsfaktoren datengetriebener Transformation aus erster Hand.Glorinda Matrone ist Data Strategin, Unternehmensberaterin und erfahrene Führungskraft im Digitalbereich. Mit fundierter Expertise begleitet sie Organisationen auf ihrem Weg zur Data-Driven Company und baut Brücken zwischen Technologie, Business und Menschen.

Erkenntnisse aus dem Podcast Data Science mit Milch und Zucker

Wie Data Science Unternehmen transformiert

Dieses Handbuch setzt dort an, wo die meisten Einführungstexte zur angewandten Statistik aufhören: Anerkannte Expertinnen und Experten führen in fortgeschrittene Methoden, Modelle und Konzepte der angewandten Statistik ein und geben Hinweise zur tiefergehenden Lektüre. Schwerpunkte sind dabei zum einen flexible Methoden und Modellklassen für Regressionsprobleme, die unterschiedliche Aspekte adressieren, welche im klassischen linearen Modell nicht adäquat abgebildet bzw. berücksichtigt werden können. Zu nennen sind hier beispielhaft die Verteilungsregression, generalisierte additive Modelle, Überlebenszeitanalysen und maschinelle Lernverfahren. Zum anderen werden zahlreiche Methoden der modernen statistischen Inferenz behandelt, wie etwa Bayesianische Ansätze, Bootstrap- und Permutationstests, kausale Inferenz oder Tests bei hochdimensionalen Daten. Abgerundet wird das Buch durch übergreifende Kapitel zu fehlenden Daten und reproduzierbarer bzw. replizierbarer Forschung. Die einzelnen Beiträge sind dabei unabhängig von den anderen Kapiteln lesbar. Das Handbuch wendet sich zum einen an Anwenderinnen und Anwender aus der Praxis sowie Promovierende und PostDocs mit soliden Grundkenntnissen der Statistik, die sich anhand kompakter Darstellungen von jeweils etwa 30 Seiten über weiterführende Themen der angewandten Statistik informieren möchten. Zum anderen ist das Buch geeignet für Studierende aus höheren Semestern in Studiengängen, in denen die adäquate und tiefergehende Analyse empirischer Daten von zentraler Bedeutung ist.Die HerausgeberJan Gertheiss ist Professor für Statistik und Data Science an der Fakultät für Wirtschafts- und Sozialwissenschaften der Helmut-Schmidt-Universität/Universität der Bundeswehr Hamburg. Seine Forschungsschwerpunkte liegen im anwendungsorientierten und -motivierten statistischen Lernen.Matthias Schmid ist Professor für Medizinische Biometrie, Informatik und Epidemiologie an der Medizinischen Fakultät der Rheinischen Friedrich-Wilhelms-Universität Bonn. Seine Forschungsschwerpunkte liegen im Bereich der Regressionsmodellierung, der Analyse von Überlebenszeiten und des statistischen Lernens.Martin Spindler ist Professor für Statistik an der Universität Hamburg. Seine Forschungsschwerpunkte liegen sowohl in&nbsp;der Theorie als auch der Anwendung non maschinellem Lernen, Deep Learning und Causal Machine Learning.

Dieses Handbuch setzt dort an, wo die meisten Einführungstexte zur angewandten Statistik aufhören: Anerkannte Expertinnen und Experten führen in fortgeschrittene Methoden, Modelle und Konzepte der angewandten Statistik ein und geben Hinweise zur tiefergehenden Lektüre. Schwerpunkte sind dabei zum einen flexible Methoden und Modellklassen für Regressionsprobleme, die unterschiedliche Aspekte adressieren, welche im klassischen linearen Modell nicht adäquat abgebildet bzw. berücksichtigt werden können. Zu nennen sind hier beispielhaft die Verteilungsregression, generalisierte additive Modelle, Überlebenszeitanalysen und maschinelle Lernverfahren. Zum anderen werden zahlreiche Methoden der modernen statistischen Inferenz behandelt, wie etwa Bayesianische Ansätze, Bootstrap- und Permutationstests, kausale Inferenz oder Tests bei hochdimensionalen Daten. Abgerundet wird das Buch durch übergreifende Kapitel zu fehlenden Daten und reproduzierbarer bzw. replizierbarer Forschung. Die einzelnen Beiträge sind dabei unabhängig von den anderen Kapiteln lesbar. Das Handbuch wendet sich zum einen an Anwenderinnen und Anwender aus der Praxis sowie Promovierende und PostDocs mit soliden Grundkenntnissen der Statistik, die sich anhand kompakter Darstellungen von jeweils etwa 30 Seiten über weiterführende Themen der angewandten Statistik informieren möchten. Zum anderen ist das Buch geeignet für Studierende aus höheren Semestern in Studiengängen, in denen die adäquate und tiefergehende Analyse empirischer Daten von zentraler Bedeutung ist.

Handbuch fortgeschrittener Modelle, Methoden und Konzepte

Moderne Verfahren der Angewandten Statistik

A hands-on resource designed to teach the mathematics of signals and systems with MATLAB In this newly revised second edition of Practical Signals Theory with MATLAB Applications, Richard Tervo delivers an articulate presentation of the mathematics underlying real world engineering applications and everyday electronic devices. The new edition provides extended coverage of communication systems--including digital and spread spectrum communications--as well as a new introductory chapter on using MATLAB as a tool to visualize the mathematics of signals and systems. The text contains numerous hands-on examples and expanded end-of-chapter exercises. It is a one-stop reference for signals and systems, explaining aspects of commonplace signal types, orthogonality and signal decomposition, transformations, and the graphical presentation of calculations and results. Readers will also find: <ul> <li>A solid introduction to the mathematics of continuous and discrete signals represented in time and frequency domains</li> <li>Thorough coverage of the classic Fourier, Laplace and z-transforms, and their many applications</li> <li>New end-of-chapter worked exercises, a variety of in-line study questions with answers and easily reproducible MATLAB code demonstrations</li> <li>Bonus material on related applications in different fields of study and a companion website designed to support additional learning</li> </ul> Perfect for undergraduate and graduate students of signals and systems, signals theory, and related areas of electrical engineering, Practical Signals Theory with MATLAB Applications will also benefit researchers and professors in the field of system design and signal processing.

Practical Signals Theory with MATLAB Applications

Dieses Buch beleuchtet die Möglichkeiten der Teleportation im Zeitalter des Metaversums und der künstlichen Intelligenz.Was ist Realität – und wo beginnt das Virtuelle? Die wissenschaftlich-philosophische Entdeckungsreise führt von der Untersuchung physikalischer Teleportation bis zu ihrer digitalen Praxis im virtuellen Raum.Mit dem universellen Begriff des Phantomfeldes wird ein Konzept eingeführt, das technologische und philosophische Perspektiven mit digitaler Präsenz und Teleportation über eine Transferfunktion verbindet.Stand der Teleportation, Grenzen und Paradoxien, Zeitreisen, Philosophie der Zeit, Portale ins Metaversum, Transferfunktion und Phantomfeld, Klassifikation virtueller Teleportation, Hardware und Geräte, Anwendungsbereiche, Avatare und Phantome, Phantome mit künstlicher Intelligenz, Perspektiven der Teleportation.Inhalt:Teleportation,&nbsp;Ursprung und Definition,&nbsp;Stand der Teleportation,&nbsp;Grenzen und Paradoxien,&nbsp;Zeitreisen,&nbsp; &nbsp;Philosophie der Zeit,&nbsp;Popkulturelle Visionen,&nbsp;Portale in Metaversum,&nbsp;Transferfunktion und Phantomfeld,&nbsp;Klassifikation virtueller Teleportation,&nbsp;Hardware und Geräte,&nbsp;Anwendungsbereiche,&nbsp;Avatare und Phantome,&nbsp;Avatare als mediale Repräsentationen,&nbsp; &nbsp;Phantome mit künstlicher Intelligenz,&nbsp;Perspektiven der Teleportation,&nbsp;Zielgruppe:Anwender:innen, Interessierte, Forschende, Studierende und Lehrende, die an den Grenzen zwischen Technik, Wissenschaft und Philosophie neue Perspektiven in Realität und Virtualität entdecken wollen.&nbsp;&nbsp;Über den Autor: Armin Grasnick ist gelernter Feinoptiker, promovierter Optik-Ingenieur und Professor für Augmented &amp; Virtual Reality. Er begann in den 90er Jahren mit der Entwicklung von Verfahren der virtuellen Realität, bei denen weder 3D-Brille noch Headset benötigt wird. Dr. Grasnick ist Autor der Bücher „3D ohne 3D-Brille“, „Grundlagen der virtuellen Realität“ und „Sternstunden der Optik“.

Anwendungen der virtuellen und erweiterten Realität in Wirtschaft und Wissenschaft

Praxis der Teleportation

Methods, Applications, and Implications

Adaptive AI in Sensor Informatics

This comprehensive book presents the foundation of media computing that cuts across various areas, including computer vision, computational photography, computational geometry, 3D computer graphics modeling, surgery planning and simulation, and music computing. It emphasizes both mathematical foundation and practical applications.The wide range of illustrated examples and case studies will make this reference text useful for professionals, researchers, academics, graduate students and advanced undergraduate students in media computing and related areas.

Foundation Of Media Computing

The metaverse is sweeping the global thanks to its fundamentally innovative concepts of physical-virtual blended reality and years of industrial efforts on relevant hardware development. It is yet unclear what the metaverse is, what technologies it relies on, and what concern the society should care about since it is such a huge ecosystem with nearly&nbsp;unlimited possibilities. The book aims to provide a comprehensive study on the metaverse including its development and ecosystem, and detailed descriptions of multiple key technologies with their challenges and state-of-the-art solutions, finally conclude with several important societal issues the metaverse may raise including concerns and suggestions. The book targets at providing understandable introductions to varied aspects of the metaverse that may appearnew to commonaudiences, and, deep insights into a number of key directions for related professionals.&nbsp; The purpose of the book is to help readers better understand the concept and current status of metaverse while inspiring relevant readers or institutes to spot interesting and challenging topics to follow.

Handbook of the Metaverse

This book serves primarily for courses on biometric systems as a good text and research reference for post graduate and research scholars and engineers working in the field. It presents the basic concepts and technologies in a student-friendly manner. The major biometric systems are explained with illustrations, and concepts and algorithms are developed from basics to advanced level. It covers not only theory, but also case studies with algorithmic development and MATLAB programs of the topic.

This book serves primarily for courses on biometric systems as a good text and research reference for post graduate and research scholars and engineers working in the field. It presents the basic concepts and technologies in a student-friendly manner. The major biometric systems are explained with illustrations, and concepts and algorithms are developed from basics to advanced level. It covers not only theory, but also case studies with algorithmic development and MATLAB programs of the topic.

Theory, Algorithms, Techniques, and Case Study Implementation

Biometrics

Schriftenreihe des Deutschen Instituts für Interdisziplinäre Sozialpolitikforschung (DIFIS)

Empirische Sozialpolitikforschung und evidenzbasierte Sozialpolitikberatung sind auf qualitativ hochwertige Daten sowie eine Dateninfrastruktur angewiesen, die einen einfachen Zugang zu Daten und die sichere Nutzung für die wissenschaftliche Forschung ermöglichen. Die bestehende Dateninfrastruktur steht jedoch in der Kritik. So werden unter anderem die Intransparenz des Datenökosystems, uneinheitliche Datenschutzstandards, die Anpassungsprobleme amtlicher Statistik an aktuelle Fragen und fehlende Verknüpfungsmöglichkeiten von Mikrodaten aus unterschiedlichen Quellen beanstandet. 
Dieses Buch bietet einen Überblick über die sozialpolitische Forschungsdateninfrastruktur in Deutschland mit besonderem Augenmerk auf Daten zu sozialpolitischen Leistungen. Es thematisiert Lücken und Bedarfe in der Dateninfrastruktur und entwickelt Empfehlungen zu deren Weiterentwicklung vor dem Hintergrund positiver Beispiele verschiedener europäischer Länder.

Empirische Sozialpolitikforschung und evidenzbasierte Sozialpolitikberatung sind auf qualitativ hochwertige Daten sowie eine Dateninfrastruktur angewiesen, die einen einfachen Zugang zu Daten und die sichere Nutzung für die wissenschaftliche Forschung ermöglichen. Die bestehende Dateninfrastruktur steht jedoch in der Kritik. So werden unter anderem die Intransparenz des Datenökosystems, uneinheitliche Datenschutzstandards, die Anpassungsprobleme amtlicher Statistik an aktuelle Fragen und fehlende Verknüpfungsmöglichkeiten von Mikrodaten aus unterschiedlichen Quellen beanstandet. 
Dieses Buch bietet einen Überblick über die sozialpolitische Forschungsdateninfrastruktur in Deutschland mit besonderem Augenmerk auf Daten zu sozialpolitischen Leistungen. Es thematisiert Lücken und Bedarfe in der Dateninfrastruktur und entwickelt Empfehlungen zu deren Weiterentwicklung vor dem Hintergrund positiver Beispiele verschiedener europäischer Länder.

Stand und Perspektiven

Dateninfrastrukturen für die Sozialpolitikforschung

A Practical Guide Using Python

Classical Machine Learning

Digital Image Processing

Weitere Titel zum Thema