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Dieser "Crashkurs" eignet sich ausgezeichnet für die kompakte Wiederholung und die zielgerichtete Prüfungsvorbereitung. Das Buch ist aufgrund seiner fallbezogenen Ausrichtung vor allem für Anfänger gedacht, eignet sich aber auch für fortgeschrittene Studierende zur kompakten Wiederholung. Einfache Merksätze, Fälle, Übersichten, Definitionen und kurze Zusammenfassungen lassen sich leicht einprägen und geben Sicherheit für die Prüfung. Vorteile auf einen Blick: Das wichtigste BGB-Know-how als Repetitorium vor der Prüfung, mit erprobten Merksätzen und kurzen Zusammenfassungen,
Fall für Fall sicher durch die Prüfung
Temporärer, mobiler Lebensraum: ein Wohnkonzept für Tinyhouses aus alten, ungenutzten Bahnwaggons
(2021)
Das Olympiagelände in München wurde im Jahre 1972 durch die Münchener S-Bahn erreichbar. Nach der Nutzung während der Olympischen Spiele wurde die Strecke weiterhin von der Linie S3angefahren, aber schließlich 1988 stillgelegt und steht seither unter Denkmalschutz. Das umfassende Gelände ist bis heute gut ausgebaut und bietet viel Raum für Freizeitaktivitäten. Nun bietet sich dieser Standort für ein neues Wohnkonzept an. Aus alten, nicht mehr nutzbaren Bahnwaggons entstehen Tinyhouse-Module. Aus dem alten Olympiabahnhof der S3 wird ein neues Viertel für junge Leute, Studenten und alle anderen, die sich vorstellen können in einem Tinyhouse zu wohnen.
Kleidung ist ein Kommunikationsmedium. Im Projekt wird Bekleidung als Informationsträger genutzt, um über die verschiedenen Abschnitte im Zyklus eines Kleidungsstücks sowie die Missstände in der Bekleidungsindustrie zu informieren. Entstanden sind 6 Kleidungsstücke, jeweils eins pro Abschnitt im Zyklus, vom Baumwollanbau über Spinnereien, Produktionsfabriken, dem Einzelhandel und Gebrauch bis zur Entsorgung.
Die einfach gehaltenen Kleidungsstücke besitzen Aufdrucke. Über eine Augmented-Reality-App können die Kleidungsstücke gescannt werden. In Kombination mit der digitalen Ebene werden die Aufdrucke zu Informationsgrafiken. So wird unter anderem über die grausamen Arbeitsumstände in der Produktion informiert oder darüber, dass wir unsere Kleidungsstücke durchschnittlich nur 4x anziehen. Immer geht es darum, den Betrachter dazu anzuregen, seine Konsumentscheidungen zu überdenken.
The progress in natural language processing (NLP) research over the last years, offers novel business opportunities for companies, as automated user interaction or improved data analysis. Building sophisticated NLP applications requires dealing with modern machine learning (ML) technologies, which impedes enterprises from establishing successful NLP projects. Our experience in applied NLP research projects shows that the continuous integration of research prototypes in production-like environments with quality assurance builds trust in the software and shows convenience and usefulness regarding the business goal. We introduce STAMP 4 NLP as an iterative and incremental process model for developing NLP applications. With STAMP 4 NLP, we merge software engineering principles with best practices from data science. Instantiating our process model allows efficiently creating prototypes by utilizing templates, conventions, and implementations, enabling developers and data scientists to focus on the business goals. Due to our iterative-incremental approach, businesses can deploy an enhanced version of the prototype to their software environment after every iteration, maximizing potential business value and trust early and avoiding the cost of successful yet never deployed experiments.
The integration of frequently changing, volatile product data from different manufacturers into a single catalog is a significant challenge for small and medium-sized e-commerce companies. They rely on timely integrating product data to present them aggregated in an online shop without knowing format specifications, concept understanding of manufacturers, and data quality. Furthermore, format, concepts, and data quality may change at any time. Consequently, integrating product catalogs into a single standardized catalog is often a laborious manual task. Current strategies to streamline or automate catalog integration use techniques based on machine learning, word vectorization, or semantic similarity. However, most approaches struggle with low-quality or real-world data. We propose Attribute Label Ranking (ALR) as a recommendation engine to simplify the integration process of previously unknown, proprietary tabular format into a standardized catalog for practitioners. We evaluate ALR by focusing on the impact of different neural network architectures, language features, and semantic similarity. Additionally, we consider metrics for industrial application and present the impact of ALR in production and its limitations.
This chapter describes three general strategies to master uncertainty in technical systems: robustness, flexibility and resilience. It builds on the previous chapters about methods to analyse and identify uncertainty and may rely on the availability of technologies for particular systems, such as active components. Robustness aims for the design of technical systems that are insensitive to anticipated uncertainties. Flexibility increases the ability of a system to work under different situations. Resilience extends this characteristic by requiring a given minimal functional performance, even after disturbances or failure of system components, and it may incorporate recovery. The three strategies are described and discussed in turn. Moreover, they are demonstrated on specific technical systems.
Im Anschluss an die arbeitsrechtlichen Jahresübersichten der vergangenen Jahre (NWB 5/2019 S. 266; NWB 8/2020 S. 557) gibt der nachfolgende Beitrag einen Überblick über relevante Entwicklungen im Arbeitsrecht des Jahres 2020. Der erste Teil beschäftigt sich hierbei mit gesetzlichen Änderungen. Neben Regelungen, die auf die COVID-19-Pandemie zurückgeführt werden können, hat der Gesetzgeber auch andere Vorhaben umgesetzt. So wurde u. a. das Arbeitnehmerentsenderecht reformiert. Für Diskussionen sorgt(e) zudem das Gesetzesvorhaben zur Regelung mobiler Arbeit. Im zweiten Teil werden für die Praxis wichtige höchstrichterliche Gerichtsentscheidungen zum Arbeitsrecht erläutert, alphabetisch sortiert von A (wie Antidiskriminierungsrecht) bis U (wie Urlaub).
Die Arbeitswelt ist im Umbruch. Der Bedarf an flexiblen Arbeitszeitmodellen nimmt stetig zu, wobei die Corona-Pandemie dieses Bedürfnis nochmals verschärft hat. Gerade auch in kleineren und mittleren Unternehmen wächst die Notwendigkeit, den Einsatz der Beschäftigten möglichst bedarfsgerecht zu steuern, also bei guter Auftragslage mehr Arbeitszeit abzurufen und bei ausbleibenden Aufträgen die Arbeitszeit zu reduzieren und somit bezahlte „Leerlaufzeiten“ zu vermeiden. Der Gesetzgeber stellt den Arbeitgebern hierfür das Instrument der sog. Abrufarbeit ( § 12 Teilzeit- und Befristungsgesetz – TzBfG ) zur Verfügung. In dem nachfolgenden Beitrag werden Möglichkeiten und Grenzen der Abrufarbeit skizziert und konkrete arbeitsvertragliche Gestaltungsmöglichkeiten aufgezeigt.