Other
Refine
Year of publication
Institute
- Fachbereich Wirtschaftswissenschaften (48)
- Fachbereich Medizintechnik und Technomathematik (9)
- Fachbereich Elektrotechnik und Informationstechnik (8)
- Fachbereich Energietechnik (4)
- Fachbereich Luft- und Raumfahrttechnik (3)
- IfB - Institut für Bioengineering (3)
- ZHQ - Bereich Hochschuldidaktik und Evaluation (3)
- INB - Institut für Nano- und Biotechnologien (2)
- FH Aachen (1)
Language
- German (62)
- English (10)
- Portuguese (4)
Document Type
- Other (76) (remove)
Keywords
- Evaluation (3)
- Hochschuldidaktik (3)
- Mentorenprogramm (3)
- Führung (2)
- Leadership (2)
- Motivation (2)
- Analogue Environments (1)
- Angewandte Forschung (1)
- Biocomposites (1)
- Cryobot (1)
Is part of the Bibliography
- no (76)
Surgical clip applicator
(1996)
Die Erfindung betrifft eine Vorrichtung zur Messung biomedizinischer Daten eines Probanden, mit einem Messsystem zur Erhebung der Daten sowie einer ersten Hardware-Komponente zur Aufzeichnung der Daten. In einer Verbindungsleitung zur Übertragung der Daten vom Messsystem zur ersten Hardware-Komponente zur Aufzeichnung der Daten ist erfindungsgemäss ein Mittel zur galvanischen Auftrennung der Daten angeordnet. Auf diese Weise ist wenigstens die Duplizierung der Daten für Datenverarbeitungszwecke gewährleistet. Die auf diese Weise verarbeiteten Daten werden für ein Verfahren zur Echtzeit-Stimulation eines Probanden genutzt.
Für die Verarbeitung von natürlicher Sprache ist ein wichtiger Zwischenschritt das Parsing, bei dem für Sätze der natürlichen Sprache Ableitungsbäume bestimmt werden. Dieses Verfahren ist vergleichbar zum Parsen formaler Sprachen, wie z. B. das Parsen eines Quelltextes. Die Parsing-Methoden der formalen Sprachen, z. B. Bottom-up-Parser, können nicht auf das Parsen der natürlichen Sprache übertragen werden, da keine Formalisierung der natürlichen Sprachen existiert [3, 12, 23, 30].
In den ersten Programmen, die natürliche Sprache verarbeiten [32, 41], wurde versucht die natürliche Sprache mit festen Regelmengen zu verarbeiten. Dieser Ansatz stieß jedoch schnell an seine Grenzen, da die Regelmenge nicht vollständig sowie nicht minimal ist und wegen der benötigten Menge an Regeln schwer zu verwalten ist. Die Korpuslinguistik [22] bot die Möglichkeit, die Regelmenge durch Supervised-Machine-Learning-Verfahren [2] abzulösen.
Teil der Korpuslinguistik ist es, große Textkorpora zu erstellen und diese mit sprachlichen Strukturen zu annotieren. Zu diesen Strukturen gehören sowohl die Wortarten als auch die Ableitungsbäume der Sätze. Vorteil dieser Methodik ist es, dass repräsentative Daten zur Verfügung stehen. Diese Daten werden genutzt, um mit Supervised-Machine-Learning-Verfahren die Gesetzmäßigkeiten der natürliche Sprachen zu erlernen.
Das Maximum-Entropie-Verfahren ist ein Supervised-Machine-Learning-Verfahren, das genutzt wird, um natürliche Sprache zu erlernen. Ratnaparkhi [25] nutzt Maximum-Entropie, um Ableitungsbäume für Sätze der natürlichen Sprache zu erlernen. Dieses Verfahren macht es möglich, die natürliche Sprache (abgebildet als Σ∗) trotz einer fehlenden formalen Grammatik zu parsen.
Um líder excelente está disposto a partilhar a liderança do grupo, a fim de iniciar o desenvolvimento de nosso Team. Pois: Um grupo somente alcançará sua plenipotência, se o seu líder estiver disposto a partilhar a liderança. Em princípio, múltiplos conteúdos podem – em diferentes seqüências – ser tema de um desenvolvimento de Team. Pela experiência, os seguintes temas são os que apresentam os temas difíceis para a eficácia do Team, que necessitam ser tratados. Para cada tema de desenvolvimento é importante tratar de cada um dos passos seguintes no grupo como um todo, para se assegurar uma realização duradoura na prática do grupo.
A explicação do conceito científico de Gestão de competências mostra o valor de desenvolvimento dos subordinarios. Ferramentas práticas explicam o conceito através de experiências de empresas européias. As Competência sao os seguintes: Competência especializada, Competência Metódica, Competência social, Competência individual.
Pensando na motivação de uma perspectiva gerencial, é muito importante ter a seguinte visão: ninguem pode conseguir motivar outras pessoas, mas um lider pode influenciá-las a fazer as coisas com mais entusiasmo. Além disso, ele deve conhecer a sua personalidade mesmo. Ele precisa de reconhecimento dos pontos fortes e fracos proprios. Quem – por exemplo – é bem fechado, precisa desenvolver mais forca para motivar as outras pessoas. Quem – por outro exemplo – adora de fazer todas coisas sozinho, vai ter dificuldades com delegação para seus funcionarios. Se ele sabe desse ponto fraco proprio, ele pode evitar esse ponto fraco e delegar de verdade. Para conseguir essa meta, um dialogo de ´feedback´ com os funcionarios e muito importante para descobrir as diferenças entre a auto-percepção e o percepção dos outros, por exemplo sobre o estilo de liderança aplicada.
Os 3 items majores: a explicação do conceito científico, depois praticar o conceito através de uma auto-avaliação, e no final algumas experiências de empresários européias. Um Líder de Sucesso deve ser - como diz o ditado - "um Pau para toda Obra", uma pessoa de múltiplas Funções e Competências. Em geral são as competências requeridas de um Líder de Sucesso as 4 seguintes: 1. Competência especializada 2. Competência Metódica 3. Competência social 4. Competência individual.
Forschung und Entwicklung an der FH Aachen: interdisziplinär, praxisorientiert und vielfältig Die Kompetenzen der Wissenschaftlerinnen und Wissenschaftler unserer zehn Fachbereiche und sechs Institute sind das Forschungs- und Entwicklungspotenzial der FH Aachen. In dieser Broschüre finden Sie Spezialistinnen und Spezialisten unterschiedlicher Disziplinen, die es gewohnt sind, mit ihrem Fachwissen und ihren Erfahrungen in interdisziplinären Teams praxisnah an kreativen Lösungen zu arbeiten. Die FH Aachen forscht schwerpunktmäßig in den drei Bereichen Energie, Mobilität und Life Science. Darüber hinaus verfügt sie auch in Disziplinen wie Produkt- und Kommunikationsdesign, Architektur und Bauingenieurwesen, Wirtschaft und Logistik sowie Elektro- und Informationstechnik über herausragende Expertise. Durch ihre wissenschaftliche Vielfalt und die Praxisnähe gehört die FH Aachen zu den forschungsstärksten Fachhochschulen Deutschlands. Der Technologie- und Wissenstransfer der FH Aachen möchte Ihnen mit dieser Broschüre einen „Einblick“ in die Forschungs- und Entwicklungstätigkeiten der FH Aachen geben und Ihnen die Suche nach passenden Kooperationspartnerinnen und -partner erleichtern. Auf den folgenden Seiten erhalten Sie zu jedem unserer Forscher unter anderem folgende Informationen: Forschungsgebiet, Ausstattung, aktuelle Forschungsprojekte sowie die jeweiligen Kontaktdaten. Ein Stichwortverzeichnis sowie ein alphabetisches Namensregister im hinteren Teil der Broschüre erleichtern ihnen die gezielte Suche. Unser Ziel ist es, wissenschaftliches Know-how mit unternehmerischem Forschungs- und Entwicklungsbedarf zusammenzubringen. Sie haben spezielle Aufgabenstellungen? Unsere Wissenschaftlerinnen und Wissenschaftler machen aus Ihren Ideen konkrete und wirtschaftlich nutzbare Lösungen. Nehmen Sie Kontakt zu uns auf – wir würden uns freuen! Prof. Dr. rer. nat. Christiane Vaeßen Prorektorin für Forschung, Entwicklung und Technologietransfer