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Rosenkranz J: Maximizing profit in
uplift modeling through regret-optimal

Maximizing profit in uplift modeling through regret-optimal policy learning strategies

Der Sammelband gibt Einblicke in die Schnittmenge aus Bildungs- und Netzwerkforschung. Trotz der Allgegenwärtigkeit von Netzwerken im Alltag, auch in der Bildung, werden diese eher selten in der Bildungsforschung berücksichtigt und untersucht. Dabei wirken sie sich maßgeblich auf Bildungsprozesse aus. Es werden Beiträge zusammengetragen, die sich dem Desiderat theoriebasiert wie auch empirisch mit Blick auf verschiedene Bildungsagent:innen (Lehrende, Lernende, Institutionen) nähern. Die Beiträge werden abschließend kommentiert und es werden weitere Potenziale des Forschungsstrangs diskutiert.

Theoretische Ansätze und empirische Studien

Soziale Netzwerke in der Bildung

Why Liberals Must Win the Culture War

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Strategic guide for implementing and developing digital twin products, with real-world case studies from different industries Infrastructure Digital Twins is an instructive and practical guide that offers tools on incorporating digital twins into existing processes, illustrated by real-world case studies across diverse sectors. Emphasizing the intersections of digital twin technology, sustainability, and cutting-edge software inventions, this book uncovers the potential to accelerate the global journey toward carbon neutrality and the United Nations Sustainable Development Goals. Written by a an esteemed author, Infrastructure Digital Twins approaches the topic by discussing: <ul> <li>Ground-breaking applications of digital twin technology demonstrated through real-world examples in transportation, construction, aviation, manufacturing, and healthcare sectors, bringing to light the transformative potential of emerging tech in these industries. </li> <li>Advantages offered by the confluence of digital twin technology and modern software engineering tools, including generative Artificial Intelligence (AI), enhanced interoperability and sophisticated relationship mapping between static and dynamic entities. </li> <li>Advanced semantics to leverage AI and data analytics, thus enabling accurate predictions of future scenarios, illuminating the path towards smarter, sustainable cities and infrastructure.</li> <li>Current challenges and future solutions for digital twin adoption in sustainable asset maintenance and management, focusing on innovative strategies to seamlessly develop digital twin products </li></ul>Diving into a subject of growing significance across industries, Infrastructure Digital Twins serves as an essential guide for practicing professionals and executive engineering leaders. It is also applicable for technologists and entrepreneurs, as well as it can serve as a textbook for graduate-level courses focusing on digital twin applications, machine learning, and the emerging landscape of tech innovation in infrastructure sustainability.

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