Produkt zum Begriff Geometric-Modeling-And-Algebraic:
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Modeling and Simulation in Python (Downey, Allen B.)
Modeling and Simulation in Python , "Teaches the art of describing and simulating real-world systems using Python. Learn to model discrete systems, like a bike-sharing network, as well as first-order systems, like a coffee cup as it cools down, and second-order systems, like projectiles moving through space. Each chapter features hands-on examples and exercises"-- , > , Erscheinungsjahr: 202306, Produktform: Kartoniert, Autoren: Downey, Allen B., Seitenzahl/Blattzahl: 280, Themenüberschrift: COMPUTERS / Computer Engineering, Keyword: physical modeling;programming books;head first python;python programming for beginners;python book;computers;computer;technology;code;design;coding;algorithm;data mining;computer programming;python;python programming;clean code;data science;algorithms;python for data analysis;python machine learning;learning python;python for beginners;coding for beginners;python data science;python 3;computer books;programmer gifts;computer programmer gifts;programming;engineering;reference;linux;math, Fachschema: Python (EDV)~Programmiersprachen~Database~Datenbank~EDV / Theorie / Informatik / Allgemeines~Datenverarbeitung / Simulation~Architektur (EDV)~Rechnerarchitektur, Fachkategorie: Programmier- und Skriptsprachen, allgemein~Datenbankdesign und -theorie~Systemanalyse und -design~Computermodellierung und -simulation~Elektronik, Imprint-Titels: No Starch Press, Text Sprache: eng, Verlag: Random House LLC US, Verlag: Random House LLC US, Länge: 234, Breite: 180, Höhe: 22, Gewicht: 521, Produktform: Kartoniert, Genre: Importe, Genre: Importe, Herkunftsland: VEREINIGTE STAATEN VON AMERIKA (US), Katalog: LIB_ENBOOK, Katalog: Gesamtkatalog, Katalog: Internationale Lagertitel, Katalog: internationale Titel, Katalog: Kennzeichnung von Titeln mit einer Relevanz > 30, Katalog: Lagerartikel, Book on Demand, ausgew. Medienartikel, Relevanz: 0120, Tendenz: +1, Unterkatalog: AK, Unterkatalog: Bücher, Unterkatalog: Hardcover, Unterkatalog: Lagerartikel,
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Virtuelle Berührung - zersplitternde Realität
Virtuelle Berührung - zersplitternde Realität , Die virtuellen Welten, in denen wir uns seit der Pandemie verstärkt bewegen, berühren uns auf unterschiedlichste Weise. Sie sind Teil einer medialen Revolution mit tiefgreifenden Folgen für das Subjekt und erfordern einen kritischen Blick im Spannungsfeld von psychotherapeutischer Klinik, Kulturtheorie und reflexiver Sozialpsychologie. Die Autor*innen des Bandes vertiefen aus einer psychoanalytischen Perspektive unser Verständnis der Digitalisierung in all ihren Facetten und Auswirkungen: Sie fragen, wie sich unser sinnliches Erleben verändert, wie sich virtuelle Berührungen ohne Körper verstehen lassen, welche unbewussten Fantasien wir im virtuellen Raum haben oder ob die mediale Revolution die Versprechen nach mehr gesellschaftlicher Teilhabe diverser Akteur*innen einlösen kann oder die gesellschaftlichen Spaltungen verstärkt. Mit Beiträgen von Clara-Sophie Adamidis, Gudrun Brockhaus, Giuseppe Civitarese, Julia Katharina Degenhardt, Lutz Garrels, Andreas Hamburger, Bernd Heimerl, Andreas P. Herrmann, Alessandra Lemma, Elfriede Löchel, Franz Oberlehner, Carolin Schnackenberg, Sebastian Thrul und Nils F. Töpfer , Bücher > Bücher & Zeitschriften , Erscheinungsjahr: 202305, Produktform: Kartoniert, Titel der Reihe: Bibliothek der Psychoanalyse##, Redaktion: Grabska, Klaus~Mauss-Hanke, Angela~Palußek, Utz~Stakelbeck, Falk, Seitenzahl/Blattzahl: 263, Keyword: er Klinik; Spaltung; Geschlecht; Internet; Gesellschaftsanalyse; Digitalisierung; Begegnung; Virtualität; öffentlicher Raum; Psychoanalyse, Fachschema: Analyse / Psychoanalyse~Psychoanalyse - Psychoanalytiker~Psychotherapie / Psychoanalyse, Warengruppe: TB/Psychoanalyse, Fachkategorie: Psychoanalyse (Freud), Thema: Verstehen, Text Sprache: ger, UNSPSC: 49019900, Warenverzeichnis für die Außenhandelsstatistik: 49019900, Verlag: Psychosozial Verlag GbR, Verlag: Psychosozial Verlag GbR, Verlag: Psychosozial-Verlag GmbH & Co. KG, Länge: 204, Breite: 146, Höhe: 20, Gewicht: 386, Produktform: Kartoniert, Genre: Geisteswissenschaften/Kunst/Musik, Genre: Geisteswissenschaften/Kunst/Musik, eBook EAN: 9783837979657 9783837979664, Herkunftsland: DEUTSCHLAND (DE), Katalog: deutschsprachige Titel, Katalog: Gesamtkatalog, Katalog: Lagerartikel, Book on Demand, ausgew. Medienartikel, Relevanz: 0004, Tendenz: 0, Unterkatalog: AK, Unterkatalog: Bücher, Unterkatalog: Lagerartikel, Unterkatalog: Taschenbuch,
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Handbuch Simulation
Handbuch Simulation , Simulation soll die Diskrepanz zwischen Training und beruflicher Realität reduzieren und dazu eine sichere Lernumgebung schaffen, die dem Lernenden volle Konzentration auf die Aufgabe ermöglicht. Dieses Handbuch stellt die unterschiedlichen Facetten von Simulation für Leitstelle, Feuerwehr, Rettungsdienst und Klinik dar. Von den Zielen der Simulation ausgehend werden Teamarbeit und Kommunikation, Fehlerkultur und lerntheoretische Hintergründe thematisiert. Schwerpunkt bildet die Planung sowie Durchführung von Simulationen und das Debriefing, die jeweils zielgruppenorientiert erläutert und an Beispielszenarien und Checklisten aufgezeigt werden. Verschiedene Praxisbezüge sollen den Lesern den Transfer in die eigene Wirklichkeit erleichtern. Das Handbuch gibt einen Einblick in die Simulation als Methodenspektrum für alle Beteiligten entlang der Rettungskette. , Studium & Erwachsenenbildung > Fachbücher, Lernen & Nachschlagen , Erscheinungsjahr: 201602, Produktform: Kartoniert, Beilage: GEKL, Redaktion: Hackstein, Achim~Hagemann, Vera~Kaufmann, Florentin von~Regener, Helge, Seitenzahl/Blattzahl: 381, Abbildungen: Abbildungen und Tabellen, Fachschema: Rettungsdienst~Arbeitspsychologie~Psychologie / Arbeitspsychologie~Psychologie / Führung, Betrieb, Organisation~Psychologie / Wirtschaft, Arbeit, Werbung~Andragogik~Bildung / Erwachsenenbildung~Erwachsenenbildung~Management / Personalmanagement~Personalmanagement~Personalpolitik~Personalwirtschaft~Organisationstheorie~Akutmedizin~Medizin / Notfallmedizin~Notarzt~Notfallmedizin, Fachkategorie: Arbeits-, Wirtschafts- und Organisationspsychologie~Erwachsenenbildung, lebenslanges Lernen~Organisationstheorie und -verhalten~Notfallmedizin~Erste Hilfe, Rettungsdienst~Ambulanz und Rettungsdienst, Warengruppe: HC/Erwachsenenbildung, Fachkategorie: Personalmanagement, HRM, Thema: Verstehen, Text Sprache: ger, Verlag: Stumpf + Kossendey GmbH, Verlag: Stumpf + Kossendey Verlagsgesellschaft mbH, Breite: 156, Höhe: 18, Gewicht: 705, Produktform: Kartoniert, Genre: Sozialwissenschaften/Recht/Wirtschaft, Genre: Sozialwissenschaften/Recht/Wirtschaft, Herkunftsland: DEUTSCHLAND (DE), Katalog: deutschsprachige Titel, Katalog: Gesamtkatalog, Katalog: Lagerartikel, Book on Demand, ausgew. Medienartikel, Relevanz: 0006, Tendenz: +1, Unterkatalog: AK, Unterkatalog: Bücher, Unterkatalog: Hardcover, Unterkatalog: Lagerartikel,
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Building Information Modeling
Building Information Modeling , Building Information Modeling (BIM) ist eine innovative Technologie, die auf der durchgängigen Verwendung digitaler Bauwerksmodelle für alle Planungs-, Ausführungs- und Betriebsprozesse beruht. Das Buch erläutert ausführlich die informationstechnischen Grundlagen der BIM-Methode und vermittelt dem Leser fundiertes Wissen zu allen wesentlichen Aspekten. Die stark überarbeitete zweite Auflage geht ausführlich auf neuste Entwicklungen, u. a. im Bereich der Ausarbeitungsgrade, der BIM-Rollen und der Standardisierung ein und gibt einen vertieften Einblick in die erfolgreiche Einführung von BIM bei namhaften Auftraggebern, Planungsbüros und Bauunternehmen. Der Inhalt Technologische Grundlagen - Interoperabilität - BIM-gestützte Zusammenarbeit - BIM-gestützte Simulationen und Analysen - BIM im Lebenszyklus - Industrielle Praxis Die Zielgruppe Das Buch richtet sich an Experten aus allen Fachdisziplinen des Bauwesens mit Interesse an informationstechnischen Lösungen zur Projektabwicklung und dient Studierenden der Studiengänge Architektur und Bauingenieurwesen als Lehrbuch und Kompendium im Fach Building Information Modeling. Die Herausgeber Prof. Dr.-Ing. André Borrmann , Lehrstuhl für Computergestützte Modellierung und Simulation an der Technischen Universität München Prof. Dr.-Ing. Markus König , Lehrstuhl für Informatik im Bauwesen an der Ruhr-Universität Bochum Prof. Dr.-Ing. Christian Koch , Professur Intelligentes Technisches Design, Bauhaus-Universität Weimar Prof. Dr. Jakob Beetz , Professur für Design Computation/CAAD, RWTH Aachen University , Zeitschriften > Bücher & Zeitschriften
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Wie können predictive modeling-Algorithmen dazu beitragen, zukünftige Entwicklungen in verschiedenen Bereichen zu prognostizieren? Welche Faktoren beeinflussen die Genauigkeit von predictive modeling?
Predictive modeling-Algorithmen analysieren historische Daten, um Muster zu identifizieren und zukünftige Trends vorherzusagen. Die Genauigkeit hängt von der Qualität der Daten, der Auswahl des richtigen Algorithmus und der richtigen Parametereinstellungen ab. Weitere Faktoren sind die Komplexität des Modells, die Größe des Datensatzes und die Validierungsmethoden.
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Was ist Teenager-Modeling?
Teenager-Modeling bezieht sich auf das Modeln von Teenagern im Alter von etwa 13 bis 19 Jahren. Es umfasst das Posieren für Fotoshootings, das Laufen auf dem Laufsteg und das Arbeiten als Model für Mode- und Beauty-Marken. Teenager-Modeling kann eine Möglichkeit für junge Menschen sein, ihre Karriere im Modelbusiness zu starten und Erfahrungen in der Modeindustrie zu sammeln.
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Welche Ingenieursoftware empfehlen Sie für die Modellierung und Simulation von komplexen technischen Systemen?
Ich empfehle die Nutzung von MATLAB/Simulink, da es eine umfangreiche Sammlung von Werkzeugen für die Modellierung und Simulation von komplexen technischen Systemen bietet. Eine weitere gute Option ist ANSYS, das speziell für die Analyse und Optimierung von komplexen technischen Systemen entwickelt wurde. Für spezifische Anwendungen wie Strömungs- oder Strukturanalyse können auch Software wie SolidWorks Simulation oder COMSOL Multiphysics geeignet sein.
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Wie können strömungsmechanische Phänomene mithilfe von Modellierung und Simulation effektiv untersucht und analysiert werden?
Durch die Erstellung von mathematischen Modellen können strömungsmechanische Phänomene simuliert werden. Diese Modelle berücksichtigen verschiedene Parameter wie Geschwindigkeit, Druck und Temperatur. Die Simulation ermöglicht es, das Verhalten von Strömungen unter verschiedenen Bedingungen vorherzusagen und zu analysieren.
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Firefighters – The Simulation
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Hüter, Florian: Modellbildung und Simulation hyperelastischen Materialverhaltens in der nichtlinearen Finite-Elemente-Analyse
Modellbildung und Simulation hyperelastischen Materialverhaltens in der nichtlinearen Finite-Elemente-Analyse , Die Finite-Elemente-Analyse (FEA) ist ein wichtiges Werkzeug für die zuverlässige Auslegung technischer Elastomerbauteile. Durch die Wahl geeigneter Modellierungsstrategien können das Bauteilverhalten detailliert untersucht und Ansatzpunkte zur Ausschöpfung von Optimierungspotenzialen identifiziert werden. Für den erfolgreichen Einsatz hyperelastischer Materialmodelle in der FEA sind fundierte Kenntnisse über die Modellvorhersagegenauigkeit und Kalibrierbarkeit der verschiedenen Materialmodelle, der FEA und deren Zusammenspiel mit den Materialmodellen unerlässlich. Eine ganzheitliche Betrachtung der genannten Punkte ist Gegenstand der vorliegenden Arbeit. Die Modelle werden jeweils im Hinblick auf die zur Kalibrierung erforderlichen Messdaten, die zu erwartende Modellvorhersagegenauigkeit sowie mögliche Fallstricke bei der Anwendung charakterisiert und daraus eine Hilfestellung für die Modellauswahl abgeleitet. Neben etablierten Materialmodellen werden auch neuartige Modellansätze behandelt. Aufbauend auf dem aktuellen Stand der Forschung wird ein interpolationsansatzbasiertes hyperelastisches Materialmodell entwickelt, das die Kompressibilität von Elastomeren sowie den Einfluss der Mehrachsigkeit auf das elastische Verhalten berücksichtigt. Des Weiteren werden die Herausforderungen bei der FEA von Elastomerbauteilen erörtert, die im Zusammenhang mit dem meist quasi-inkompressiblen Materialverhalten von Elastomeren auftreten, und geeignete Modifikationen der klassischen Elementformulierung diskutiert. Die Evaluation der Praxistauglichkeit der entwickelten Berechnungsmethoden erfolgt anhand von technischen Anwendungsbeispielen. , Bücher > Bücher & Zeitschriften
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Wie kann die effektive Rechenleistung moderner Computer zu einer verbesserten Effizienz in der Datenverarbeitung und -analyse beitragen?
Durch die hohe Rechenleistung können komplexe Berechnungen schneller durchgeführt werden, was die Effizienz der Datenverarbeitung erhöht. Zudem ermöglicht die Leistungsfähigkeit moderner Computer die Verarbeitung großer Datenmengen in kürzerer Zeit, was die Analyse von Daten beschleunigt. Durch die Nutzung leistungsstarker Computer können Unternehmen effizienter arbeiten, fundiertere Entscheidungen treffen und Wettbewerbsvorteile erzielen.
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Wie kann predictive modeling dabei helfen, zukünftige Ereignisse oder Trends vorherzusagen? Welche Methoden und Daten werden für predictive modeling verwendet?
Predictive modeling verwendet statistische Algorithmen und Machine Learning Techniken, um Muster in vorhandenen Daten zu identifizieren und zukünftige Ereignisse oder Trends vorherzusagen. Es werden verschiedene Datenquellen wie historische Daten, demografische Informationen, Verhaltensdaten und externe Daten verwendet, um genaue Vorhersagen zu treffen. Durch die Analyse dieser Daten können Unternehmen fundierte Entscheidungen treffen und ihre Strategien optimieren.
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Was bedeutet "Simulation ernsthaft"?
"Simulation ernsthaft" bedeutet, dass eine Simulation oder ein simuliertes Szenario mit einem hohen Maß an Ernsthaftigkeit und Genauigkeit durchgeführt wird. Es wird darauf geachtet, dass alle relevanten Faktoren und Variablen berücksichtigt werden, um realistische Ergebnisse zu erzielen. Eine solche Simulation kann beispielsweise in der Wissenschaft, im Engineering oder in der Medizin eingesetzt werden, um komplexe Systeme oder Prozesse zu analysieren und Vorhersagen zu treffen.
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Wie kann man als Anfänger Modeling-Fähigkeiten entwickeln?
1. Suche nach Online-Tutorials und Büchern, um die Grundlagen des Modelings zu erlernen. 2. Übe regelmäßig mit Modelliermasse oder digitalen Modellierprogrammen. 3. Besuche Workshops oder Kurse, um von erfahrenen Modellierern zu lernen und Feedback zu erhalten.
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