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Mitel Protokollierung, Auswertung & Statistik
Mitel Protokollierung, Auswertung & Statistik - Lizenz
Preis: 1624.56 € | Versand*: 0.00 € -
GUDE 8311-4 metered PDU, 8xC13, Mess-/Auswertung, Differenzstrom-Überwachung Typ A, 1,5 m
8-fach metered PDU mit integrierten Mess-/Auswertungsmöglichkeiten für TCP/IP-Netzwerke mit Differenzstrom-Überwachung Typ A. 8 Lastausgänge (C13) auf der Frontseite . Messung von Strom, Spannung, Phasenwinkel, Leistungsfaktor, Frequenz, Wirk-, Schein- und Blindleistung. 2 Energiezähler, ein Zähler zählt dauerhaft, der andere Zähler ist rücksetzbar. Differenzstrom-Überwachung Typ A. Beleuchtete zweizeilige LCD-Anzeige. Anschluss für optionale Sensoren zur Umgebungsüberwachung (Temperatur, Luftfeuchtigkeit und Luftdruck). Einfache und flexible Konfiguration über Webbrowser, Windows- oder Linux-Programm. Firmware-Update im laufenden Betrieb über Ethernet möglich. IPv6-ready. HTTP/HTTPS, E-Mail (SSL, STARTTLS), DHCP, Syslog. SNMPv1, v2c, v3 (Get/Traps). TLS 1.0, 1.1, 1.2. Radius- und Modbus TCP-Protokoll wird unterstützt. Konfiguration und Steuerung über Telnet. Geringer Eigenverbrauch. Entwickelt und produziert in Deutschland .
Preis: 398.65 € | Versand*: 7.02 € -
GUDE 8311-2 metered PDU, 7x, Mess-/Auswertung, Differenzstrom-Überwachung Typ A, 1,5 m
7-fach metered PDU mit integrierten Mess-/Auswertungsmöglichkeiten für TCP/IP-Netzwerke mit Differenzstrom-Überwachung Typ A. 7 Lastausgänge (Schutzkontakt) auf der Frontseite . Messung von Strom, Spannung, Phasenwinkel, Leistungsfaktor, Frequenz, Wirk-, Schein- und Blindleistung. 2 Energiezähler, ein Zähler zählt dauerhaft, der andere Zähler ist rücksetzbar. Differenzstrom-Überwachung Typ A. Beleuchtete zweizeilige LCD-Anzeige. Anschluss für optionale Sensoren zur Umgebungsüberwachung (Temperatur, Luftfeuchtigkeit und Luftdruck). Einfache und flexible Konfiguration über Webbrowser, Windows- oder Linux-Programm. Firmware-Update im laufenden Betrieb über Ethernet möglich. IPv6-ready. HTTP/HTTPS, E-Mail (SSL, STARTTLS), DHCP, Syslog. SNMPv1, v2c, v3 (Get/Traps). TLS 1.0, 1.1, 1.2. Radius- und Modbus TCP-Protokoll wird unterstützt. Konfiguration und Steuerung über Telnet. Geringer Eigenverbrauch. Entwickelt und produziert in Deutschland .
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ABB AVS-BUS Busdatenauswertung, Erw. für AVS-EVP für Auswertung AZS-ecs-xxp 1SDA127058R1 AVSBUS
AVS-BUS Busdatenauswertung, Erw. für AVS-EVP für Auswertung AZS-ecs-xxp
Preis: 2366.94 € | Versand*: 12.43 €
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Wie erfolgt die statistische Auswertung von 3?
Die statistische Auswertung von Daten erfolgt in der Regel durch die Anwendung von mathematischen Methoden und statistischen Modellen. Dabei werden die Daten analysiert, um Muster, Zusammenhänge oder Unterschiede zu identifizieren. Dies kann durch deskriptive Statistik, wie z.B. Mittelwerte oder Standardabweichungen, oder durch inferentielle Statistik, wie z.B. Hypothesentests oder Regressionsanalysen, erfolgen. Die Ergebnisse werden dann interpretiert und Schlussfolgerungen gezogen.
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Wie erfolgt die statistische Auswertung einer Abschlussarbeit?
Die statistische Auswertung einer Abschlussarbeit erfolgt in der Regel in mehreren Schritten. Zunächst werden die erhobenen Daten auf Plausibilität und Vollständigkeit überprüft. Anschließend werden geeignete statistische Verfahren ausgewählt und angewendet, um die Forschungsfragen zu beantworten. Die Ergebnisse werden interpretiert und in Form von Tabellen, Grafiken oder Texten präsentiert.
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Welche Analysewerkzeuge sind für die Auswertung großer Datenmengen am effektivsten?
Für die Auswertung großer Datenmengen sind Data Mining, maschinelles Lernen und statistische Analysen die effektivsten Analysewerkzeuge. Diese Tools können Muster, Trends und Zusammenhänge in den Daten identifizieren. Durch die Automatisierung und Skalierbarkeit dieser Werkzeuge können auch komplexe Daten schnell und präzise analysiert werden.
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Welche Analysewerkzeuge können Unternehmen für die Auswertung ihrer Geschäftsdaten nutzen?
Unternehmen können Analysewerkzeuge wie Business Intelligence-Software, Data Mining-Tools und Predictive Analytics-Plattformen verwenden, um ihre Geschäftsdaten auszuwerten. Diese Tools helfen dabei, Muster, Trends und Erkenntnisse in den Daten zu identifizieren, um fundierte Entscheidungen zu treffen und die Geschäftsleistung zu verbessern. Durch die Nutzung dieser Analysewerkzeuge können Unternehmen ihre Daten effizienter nutzen und wettbewerbsfähiger werden.
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Heizungsregler für Windkraftanlagen und andere Anwendungen 7 Steuerkanäle
Mehrkanaliger Spannungsregler für Batterie- und Spannungskontrolle Suchen Sie einen zuverlässigen Spannungsregler zur Stabilisierung der Batteriespannung und zur Steuerung mehrerer Verbraucher? Unser mehrkanaliger Spannungsregler ist die perfekte Lösung für Ihre Bedürfnisse! Mit 7 einstellbaren Kanälen ermöglicht dieses hochmoderne Gerät eine präzise Spannungskontrolle und regelbare Ein- und Ausschaltpunkte für jeden Ausgang separat. Ideal für Anwendungen im Bereich der Heizungssteuerung Windkraftanlagen und anderen Spannungsregelungen. Hauptfunktionen und Vorteile 7 frei konfigurierbare Ausgänge: Jeder der 7 Kanäle kann separat eingestellt werden, um die spezifischen Ein- und Ausschaltspannungen zu definieren. Einfache Menüführung: Über die MENU-Taste können Sie die Kanäle auswählen und die Spannungswerte einfach mit PLUS und MINUS justieren. LED-Anzeigen: Die ON-, OFF- und UP-LEDs zeigen genau an, welcher Parameter aktiv ist und ob die Spannung steigt oder fällt. Schnelle Reaktionszeit: Mit einer minimalen Reaktionszeit von nur 0,2 Sekunden reagiert der Spannungsregler schnell und zuverlässig auf Spannungsänderungen. Spannungskalibrierung: Die Möglichkeit einer Spannungskorrektur während des Einschaltens garantiert präzise Messungen und Einstellungen. Breiter Spannungsbereich: Der Regler unterstützt eine Versorgungsspannung von 10-15 V und kann Spannungen bis zu 100 V messen. Technische Daten Parameter Wert Versorgungsspannung 10 - 15V DC Leistungsaufnahme des Controllers Max 1 W Gemessener Spannungsbereich 0 – 100 V DC Auflösung von Einstellungsänderungen 0,1V Maximaler Steuerstrom 1,5 A / Kanal Steuerspannung des Relais 12 V DC oder max. 40 V, wenn der PLUS-Ausgang nicht verwendet wird Probenahmezeit von 0,2 s bis 9,9 s Auflösung der Spannungsmessung 0,1 V Anwendungsbereiche Heizungssteuerung: Präzise Spannungskontrolle für Heizelemente Batterie-Spannungsstabilisierung: Vermeidung von Über- und Unterspannung mittels gezielter Spannungsregelung Relaissteuerung: Flexibler Einsatz in diversen Anwendungen, die eine Spannungssteuerung über Relais erfordern Verbessern Sie Ihre Spannungssteuerung und Batteriestabilisierung mit unserem mehrkanaligen Spannungsregler. Für weitere Informationen oder Bestellungen kontaktieren Sie uns noch heute!
Preis: 80.00 € | Versand*: 0.00 € -
Caphosol Anwendungen Wochenpackung 32 St
Caphosol Anwendungen Wochenpackung 32 St - rezeptfrei - von Recordati Netherlands B.V. - Beutel - 32 St
Preis: 87.91 € | Versand*: 0.00 € -
Karatas, Metin: Eigene KI-Anwendungen programmieren
Eigene KI-Anwendungen programmieren , KI-Anwendungen selbst erstellen und mit eigenen Daten nutzen - das ist möglich mit frei verfügbarer Technologie, lokaler Hardware und sogar ohne Programmierkenntnisse. Die KI-Technologie wird in atemberaubendem Tempo immer zugänglicher. Mit diesem Buch sind Sie immer einen Schritt voraus. Lernen Sie einschlägige KI-Verfahren kennen und setzen Sie für jedes dieser Verfahren eine Anwendung selbst um. Dafür nutzen Sie die Data Science Plattform KNIME - ideal, um eigene Daten aus unterschiedlichen Quellen zu integrieren und mit rein grafischer Programmierung Anwendungen zu erstellen. Das Buch deckt eine Reihe von Themen ab, darunter: Künstliche neuronale Netze Entscheidungsbäume Bilderkennung Convolutional Neural Networks Transfer Learning Textgenerierung Unsupervised und Reinforcement Learning Transformer: ChatGPT, DALL-E und Co. Außerdem führen wir Sie in die Welt von TensorFlow und Keras ein und zeigen Ihnen, wie Sie Anwendungen in einfachem Python erstellen können. Alle vorgestellten Projekte sind in der beruflichen Bildung erprobt und haben sich als effektiv erwiesen. So bereichern Sie Ihre Skills mit einem modernen Werkzeugkasten, mit dem Sie maschinelles Lernen in der Datenanalyse, dem Controlling und vielen weiteren Anwendungsfeldern nutzen können. Alle Codebeispiele zum Download; Jupyter Notebooks erleichtern die Arbeit mit dem Material zum Buch. Starten Sie jetzt mit Ihrer eigenen KI! Aus dem Inhalt: Installation und Konfiguration Mit verschiedenen Datenquellen arbeiten Bilderkennung Klassifizierungsaufgaben Convolutional Neural Networks Transfer Learning Zeitreihenanalysen Texte generieren Unsupervised Learning Reinforcement Learning Datenanalyse mit KNIME Evolutionäre Algorithmen ChatGPT und DALL-E , Studium & Erwachsenenbildung > Fachbücher, Lernen & Nachschlagen
Preis: 29.90 € | Versand*: 0 € -
Caphosol 128 Anwendungen Monatspackung 128 St
Caphosol 128 Anwendungen Monatspackung 128 St - rezeptfrei - von Recordati Netherlands B.V. - Beutel - 128 St
Preis: 319.71 € | Versand*: 0.00 €
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Welche Analysewerkzeuge eignen sich am besten zur Auswertung großer Datenmengen?
Für die Auswertung großer Datenmengen eignen sich am besten Tools wie Hadoop, Apache Spark und Apache Flink. Diese ermöglichen eine schnelle Verarbeitung und Analyse von Big Data. Zudem bieten sie Skalierbarkeit und die Möglichkeit, verschiedene Datenquellen zu integrieren.
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Welche Analysewerkzeuge sind besonders effektiv für die Auswertung von großen Datensätzen?
Für die Auswertung von großen Datensätzen sind besonders effektiv Tools wie Apache Hadoop, Apache Spark und Microsoft Azure HDInsight. Diese Werkzeuge ermöglichen die Verarbeitung und Analyse großer Datenmengen in Echtzeit. Sie bieten Skalierbarkeit, Flexibilität und hohe Leistungsfähigkeit für komplexe Datenanalysen.
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Wie erfolgt die statistische Auswertung eines Fragebogens zum Thema SCI?
Die statistische Auswertung eines Fragebogens zum Thema SCI erfolgt in der Regel durch die Analyse der erhobenen Daten. Dies kann durch verschiedene statistische Verfahren wie deskriptive Statistik, Korrelationsanalysen oder multivariate Analysen erfolgen. Ziel ist es, Muster, Zusammenhänge oder Unterschiede in den Daten zu identifizieren und statistisch zu überprüfen. Die Ergebnisse werden dann interpretiert und in einem Bericht oder einer wissenschaftlichen Arbeit präsentiert.
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Welche Analysewerkzeuge eignen sich am besten für die Auswertung von großen Datenmengen?
Für die Auswertung von großen Datenmengen eignen sich am besten Tools wie Hadoop, Spark und Apache Flink, die speziell für die Verarbeitung von Big Data entwickelt wurden. Diese Werkzeuge ermöglichen eine schnelle und effiziente Analyse von umfangreichen Datensätzen. Zudem bieten sie Funktionen zur Parallelverarbeitung, um die Leistung bei der Verarbeitung großer Datenmengen zu optimieren.
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