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Sailer U: Digitales Controlling

Digitales Controlling

Technologien, Trends, Transformation

Challenges and Applications of Generative Large Language Models

Die deutsche Immobilienwirtschaft ist mit etwa 700.000 Unternehmen, fast vier Millionen Erwerbstätigen, einem etwa zwanzigprozentigen Anteil der gesamten Bruttowertschöpfung sowie etwa 60 Prozent (ca. neun Billionen Euro) an Werten der Vermögensbilanz der deutschen Volkswirtschaft eine der größten und wichtigsten Industrien des Landes. Doch trotz dieser immensen Bedeutung verkauft sich die Immobilienwirtschaft aufgrund ihres Schnittstellencharakters und ihrer Atomisierung oft unter Wert. Vor diesem Hintergrund ist die Idee entstanden, das wirtschaftswissenschaftliche Befassen mit der Immobilienwirtschaft als ein spannendes Unterfangen mit den relevanten Bereichen Management, Ökonomie und Recht umfassend aufzuarbeiten. In der Immobilienwirtschaftslehre stellt die Betriebswirtschaftslehre die Leitdisziplin dar, interdisziplinär eingefasst von der Volkswirtschaftslehre und der Rechtswissenschaft.Der vorliegend Band fokussiert auf das Management und gliedert sich in die Teile Immobilienwirtschaftliche Grundlagen, Führung als klassischer betriebswirtschaftlicher Teil, Lebenszyklus, der die Immobilie von Errichtung bis Betrieb in den Kontext von Raum, Stadt und Umwelt setzt, Strategie im Rahmen des Managements von Immobilien auf verschiedenen Ebenen und aus verschiedenen Perspektiven sowie Transaktion, der auf den Veräußerungsprozess mit den Schwerpunkten der Immobilienbewertung, -investition und -finanzierung abzielt.

Immobilienwirtschaftslehre - Management

Generative AI, Product Engineering and Business Development

Advances in Software Startups

Expert reference on building surrogate models, optimization using them, prediction uncertainty associate with them, and their potential failure, with practical implementation in MATLAB Surrogate Modeling and Optimization explains the meaning of different surrogate models and provides an in-depth understanding of such surrogates, emphasizing how much uncertainty is associated with them, and when and how a surrogate model can fail in approximating complex functions and helping readers understand theory through practical implementation in MATLAB. This book enables readers to obtain an accurate approximate function using as few samples as possible, thereby allowing them to replace expensive computer simulations and experiments during design optimization, sensitivity analysis, and/or uncertainty quantification. The book is organized into three parts. Part I introduces the basics of surrogate modeling. Part II reviews various theories and algorithms of design optimization. Part III presents advanced topics in surrogate modeling, including the Kriging surrogate, neural network models, multi-fidelity surrogates, and efficient global optimization using Kriging surrogates. The book is divided into 10 chapters. Each chapter contains about 10 examples and 20 exercise problems. Lecture slides and a solution manual for exercise problems are available for instructors on a companion website. Sample topics discussed in Surrogate Modeling and Optimization include: <ul> <li>Various designs of experiments, such as those developed for linear and quadratic polynomial response surfaces (PRS) in a boxlike design space</li> <li>Criteria for constrained and unconstrained optimization and the most important optimization theories</li> <li>Various numerical algorithms for gradient-based optimization</li> <li>Gradient-free optimization algorithms, often referred to as global search algorithms, which do not require gradient or Hessian information</li> <li>Detailed explanations and implementation on Kriging surrogate, often referred to as Gaussian Process, especially when samples include noise</li> <li>The combination of a small number of high-fidelity samples with many low-fidelity samples to improve prediction accuracy</li> <li>Neural network models, focusing on training uncertainty and its effect on prediction uncertainty</li> <li>Efficient global optimization using either polynomial response surfaces or Kriging surrofates</li> </ul> Surrogate Modeling and Optimization is an essential learning companion for senior-level undergraduate and graduate students in all engineering disciplines, including mechanical, aerospace, civil, biomedical, and electrical engineering. The book is also valuable for industrial practitioners who apply the surrogate model to solve their optimization problems.

Theories, Applications, and Limitations

Surrogate Modeling and Optimization

Standardwerk hochkarätiger Autoren umfassend aktualisiert (Bestseller mit über 100.000 verkauften Exemplaren) 
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