Produkt zum Begriff Identifizierung:
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Mitel Protokollierung, Auswertung & Statistik
Mitel Protokollierung, Auswertung & Statistik - Lizenz
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Auterhoff, Harry: Identifizierung von Arzneistoffen
Identifizierung von Arzneistoffen , Von der fixen Idee zum gesuchten Arzneistoff Über 50 Jahre nach der Erstauflage erscheint der legendäre "Idefix" nun endlich in einer völlig neu bearbeiteten Fassung.Mehr als 150 in Pharmaziepraktika aktuell am häufigsten ausgegebene Arzneistoffe und alle gängigen Trägerstoffe und Salbengrundlagen werden behandelt. Einzelmonographien mit Eigenschaften, Löslichkeiten und Nachweisverfahren auf Basis der Arzneibücher, eine umfangreiche Infrarotspektren-Sammlung und etliche Dünnschichtchromatogramme ermöglichen eine schnelle Zuordnung.Die Inhalte der Neuauflage wurden in mehreren Studienpraktika auf Herz und Nieren geprüft und auf Alltagstauglichkeit getestet - nützlicher geht es nicht! Aus dem Inhalt Vorproben . Elementaranalyse . Trägerstoffe . Systematischer Analysengang (Stas-Otto-Gang) . Farbreaktionen, Gruppenreaktionen und Einzelnachweise . Dünnschichtchromatographie . DC-UV-Kopplung . IR-Spektroskopie , Studium & Erwachsenenbildung > Fachbücher, Lernen & Nachschlagen
Preis: 49.80 € | Versand*: 0 € -
Tischbein, Heinz-Jürgen: Die Legitimationsprüfung/Identifizierung bei der Kontoeröffnung
Die Legitimationsprüfung/Identifizierung bei der Kontoeröffnung , Sowohl das Geldwäschegesetz als auch die Abgabenordnung schreiben eine Identifizierungspflicht bei der Kontoeröffnung vor. Das GWG hat zum Ziel, die Verbrechensbekämpfung zu erleichtern. Die Bestimmungen der AO sollen die ordnungsgemäße Besteuerung sicherstellen. Die Bank muss nun ihre Handlungsabläufe so ausrichten, dass beiden Vorschriften Rechnung getragen wird. Dieses Werk bietet hierzu Hilfestellungen. Die BVR-Autoren geben einen umfassenden Überblick über die gesetzlichen Vorgaben der Kontoeröffnung: - Abgabenordnung, - Geldwäschegesetz, - Kreditwesengesetz, - Internationaler Informationsaustausch (CRS) sowie - Vorschriften zum US-Quellensteuereinbehalt auf Kapitalerträge und zur Meldeverpflichtung nach FATCA. Die Autoren stellen anschließend die verschiedenen Fallgruppen der Kontoeröffnung nach einem einheitlichen Schema dar. Hierdurch kann sich der Bankmitarbeiter schnell Gewissheit verschaffen, welche Anforderungen bei der Kontoeröffnung im Einzelfall einzuhalten sind. Der umfangreiche Anhang stellt alle notwendigen Rechtstexte, Verwaltungsanweisungen und weiterführende Materialien bereit. , Bücher > Bücher & Zeitschriften
Preis: 39.80 € | Versand*: 0 € -
CSL HBCI-Chipkartenleser, USB Karten Leser HBCI fähig für eine schnelle Online-Identifizierung
Eine sichere und komfortable Allround-Lösung für eine schnelle Internet-Transaktion! Der universelle CSL USB SmartCard Reader ist für eine schnelle Online-Identifizierung bei Online-Diensten wie E-Banking oder beispielsweise bei Ihrer Steuererklärung geeignet. Es können mit dem Chip-Speicherkartenleser Bank- und Geldkarten, Girokarten, Gesundheits- und Versichertenkarten oder auch Fahrerkarten usw. schnell und unkompliziert ausgelesen werden. Das Chipkartenlesegerät ist mit einer Vielzahl von Chipkarten kompatibel und kann für die schnelle Online-Identifikation ganz einfach durch Einsetzen einer Karte genutzt werden. Es liest Chipkarten nach dem international gültigen ISO-Standard 7816 aus. Das Gerät zeigt Ihnen durch den integrierten LED-Indikator auch den Betriebsstatus an. Ihre relevanten Informationen erscheinen automatisch auf dem Bildschirm, sofern Sie eine passende Chipkartensoftware installiert und gestartet haben. Damit müssen Sie Ihre Daten nicht mehr umständlich manuell eingeben. Technische Daten: CSL USB SmartCard Reader (Chip-Speicherkartenleser) geeignet für eine schnelle Online-Identifizierung zum Auslesen von Bank- und Geldkarten, Girokarten, Gesundheits- und Versichertenkarten, Fahrerkarten usw. unterstützt PC Smart Card Industrie-Standard: PC / SC 1.0 und 2.0, EMV2000 (EMV 4.1) kompatibel, ISO / IEC 7816 Standard mit integriertem LED-Indikator Anschluss über USB 2.0 Typ A High Speed-Schnittstelle PlugPlay - schnelle und einfache Installation via USB-Anschluss USB bus-powered (kein externes Netzteil erforderlich) eignet sich für z.B. Behörden, Unternehmen und Privatpersonen Betriebssystemkompatibilität: Microsoft® Windows® 10, Windows® 8.1, Windows® 8 (32/64bit), Windows® 7 (32/64bit), Windows® Vista (32/64bit), Windows® XP (32/64bit)
Preis: 19.94 € | Versand*: 0.00 €
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Was ist die Bedeutung und Anwendung von Korrelation in Statistik und Datenanalyse?
Die Korrelation misst den Zusammenhang zwischen zwei Variablen und zeigt, ob sie gemeinsam variieren. Sie wird verwendet, um Beziehungen zwischen Daten zu identifizieren und Muster zu erkennen. Korrelationen können positiv, negativ oder neutral sein und helfen bei der Interpretation von statistischen Ergebnissen.
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Was ist die Bedeutung und Anwendung von Korrelation in der Statistik und Datenanalyse?
Die Korrelation misst den Zusammenhang zwischen zwei Variablen und gibt an, wie stark sie miteinander in Beziehung stehen. In der Statistik wird die Korrelation verwendet, um zu untersuchen, ob es einen linearen Zusammenhang zwischen Variablen gibt. Sie wird auch genutzt, um Vorhersagen zu treffen und Muster in den Daten zu identifizieren.
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Wie erfolgt die Auswertung der NIR-Spektroskopie zur Identifizierung von Arzneimitteln?
Bei der Auswertung der NIR-Spektroskopie zur Identifizierung von Arzneimitteln werden die aufgenommenen Spektren mit Referenzspektren verglichen. Dabei werden statistische Methoden wie die multivariate Datenanalyse verwendet, um Ähnlichkeiten und Unterschiede zwischen den Spektren zu erkennen. Anhand dieser Analyse kann festgestellt werden, ob das untersuchte Arzneimittel mit den Referenzspektren übereinstimmt oder nicht.
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Was sind die gängigsten Methoden zur Identifizierung von Auswertungseinheiten in der Statistik?
Die gängigsten Methoden zur Identifizierung von Auswertungseinheiten in der Statistik sind Zufallsauswahl, systematische Auswahl und gezielte Auswahl. Bei der Zufallsauswahl werden die Einheiten zufällig ausgewählt, bei der systematischen Auswahl werden sie in regelmäßigen Abständen ausgewählt und bei der gezielten Auswahl werden spezifische Kriterien berücksichtigt.
Ähnliche Suchbegriffe für Identifizierung:
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Barcode-Scanner (PS2. 1D) zur Identifizierung der Messstelle und Umbenennung des Speicherplatzes. Schnittstelle PS2
Barcodescanner mit PS/2-Schnittstelle zur Identifizierung der Messstelle und Umbenennung des Speicherplatzes. Ausführung der Schnittstelle sonstige. Befestigungsart sonstige.
Preis: 382.35 € | Versand*: 0.00 € -
VEVOR Handheld Wärmebildkamera 240x180 IR-Auflösung Infrarotkamera Thermometer 40mK Thermografie Kamera -20-550°C Thermokamera Identifizierung von Wilden Tiere Elektrisch Hotspots Fehlenden Isolierung
VEVOR Handheld Wärmebildkamera 240x180 IR-Auflösung Infrarotkamera Thermometer 40mK Thermografie Kamera -20-550°C Thermokamera Identifizierung von Wilden Tiere Elektrisch Hotspots Fehlenden Isolierung Genießen Sie beste Sicht Fusion der Lichter Vielseitig einsetzbar Für Langlebigkeit konzipiert Intelligenter Temperaturalarm Beleuchten Sie Ihren Arbeitsbereich Produktgröße: 23,7 x 7,5 x 9,2 cm (9,33 x 2,95 x 3,62 Zoll),Bildwiederholfrequenz: 20 Hz,Zertifizierung: CE,Thermische Empfindlichkeit: 40 mK,Produktgewicht: 0,52 kg (1,15 lbs),Bildwinkel: 52,5° x 39,5°,Falltest: 2 m (6,6 Fuß),IR-Auflösung: 240 x 180 Pixel,Farben-Modi: 4 Bildmodi & 7 Farbpaletten,Wasserdicht: IP54,Aufzeichnung: Ja,Entfernungseinstellungen: 0,5–4 m (1,6–13,1 Fuß),Akkulaufzeit: 11 Stunden,SD-Karte: 64 G,Sichtbares Licht: 2 Megapixel,Temperaturbereich: -20 bis 550 °C (-4 bis 1022 °F)
Preis: 282.99 € | Versand*: 0.00 € -
Datenanalyse mit Python (McKinney, Wes)
Datenanalyse mit Python , Die erste Adresse für die Analyse von Daten mit Python Das Standardwerk in der 3. Auflage, aktualisiert auf Python 3.10 und pandas 1.4 Versorgt Sie mit allen praktischen Details und mit wertvollem Insiderwissen, um Datenanalysen mit Python erfolgreich durchzuführen Mit Jupyter-Notebooks für alle Codebeispiele aus jedem Kapitel Erfahren Sie alles über das Manipulieren, Bereinigen, Verarbeiten und Aufbereiten von Datensätzen mit Python: Aktualisiert auf Python 3.10 und pandas 1.4, zeigt Ihnen dieses konsequent praxisbezogene Buch anhand konkreter Fallbeispiele, wie Sie eine Vielzahl von typischen Datenanalyse-Problemen effektiv lösen. Gleichzeitig lernen Sie die neuesten Versionen von pandas, NumPy und Jupyter kennen. Geschrieben von Wes McKinney, dem Begründer des pandas-Projekts, bietet Datenanalyse mit Python einen praktischen Einstieg in die Data-Science-Tools von Python. Das Buch eignet sich sowohl für Datenanalysten, für die Python Neuland ist, als auch für Python-Programmierer, die sich in Data Science und Scientific Computing einarbeiten wollen. Daten und Zusatzmaterial zum Buch sind auf GitHub verfügbar. Aus dem Inhalt: Nutzen Sie Jupyter Notebook und die IPython-Shell für das explorative Computing Lernen Sie Grundfunktionen und fortgeschrittene Features von NumPy kennen Setzen Sie die Datenanalyse-Tools der pandas-Bibliothek ein Verwenden Sie flexible Werkzeuge zum Laden, Bereinigen, Transformieren, Zusammenführen und Umformen von Daten Erstellen Sie interformative Visualisierungen mit matplotlib Wenden Sie die GroupBy-Mechanismen von pandas an, um Datensätze zurechtzuschneiden, umzugestalten und zusammenzufassen Analysieren und manipulieren Sie verschiedenste Zeitreihendaten Erproben Sie die konkrete Anwendung der im Buch vorgestellten Werkzeuge anhand verschiedener realer Datensätze , Studium & Erwachsenenbildung > Fachbücher, Lernen & Nachschlagen , Auflage: 3. Auflage, Erscheinungsjahr: 20230302, Produktform: Kartoniert, Titel der Reihe: Animals##, Autoren: McKinney, Wes, Übersetzung: Lichtenberg, Kathrin~Demmig, Thomas, Auflage: 23003, Auflage/Ausgabe: 3. Auflage, Seitenzahl/Blattzahl: 556, Keyword: Big Data; Data Mining; Data Science; IPython; Jupyter; Jupyter notebook; NumPy; Python 3.10; matplotlib; pandas 1.4, Fachschema: Data Mining (EDV)~Analyse / Datenanalyse~Datenanalyse~Datenverarbeitung / Simulation~Informatik~Informationsverarbeitung (EDV)~Internet / Programmierung~Programmiersprachen, Fachkategorie: Programmier- und Skriptsprachen, allgemein, Warengruppe: HC/Programmiersprachen, Fachkategorie: Data Mining, Thema: Verstehen, Text Sprache: ger, Originalsprache: eng, UNSPSC: 49019900, Warenverzeichnis für die Außenhandelsstatistik: 49019900, Verlag: Dpunkt.Verlag GmbH, Verlag: Dpunkt.Verlag GmbH, Verlag: O'Reilly, Länge: 241, Breite: 168, Höhe: 35, Gewicht: 999, Produktform: Kartoniert, Genre: Mathematik/Naturwissenschaften/Technik/Medizin, Genre: Mathematik/Naturwissenschaften/Technik/Medizin, Vorgänger: 2660049, Vorgänger EAN: 9783960090809 9783960090007 9783864903038 9783958750739, andere Sprache: 9781491957660, Herkunftsland: DEUTSCHLAND (DE), Katalog: deutschsprachige Titel, Katalog: Gesamtkatalog, 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,
Preis: 44.90 € | Versand*: 0 € -
Fahrmeir, Ludwig: Statistik
Statistik , Dieses Lehrbuch liefert eine umfassende Darstellung der deskriptiven und induktiven Statistik sowie moderner Methoden der explorativen Datenanalyse. Dabei stehen inhaltliche Motivation, Interpretation und Verständnis der Methoden im Vordergrund. Unterstützt werden diese durch zahlreiche Grafiken und Anwendungsbeispiele, die auf realen Daten basieren, sowie passende exemplarische R -Codes und Datensätze. Die im Buch beschriebenen Ergebnisse können außerdem anhand der online zur Verfügung stehenden Materialien reproduziert sowie um eigene Analysen ergänzt werden. Eine kurze Einführung in die freie Programmiersprache R ist ebenfalls enthalten. Hervorhebungen erhöhen die Lesbarkeit und Übersichtlichkeit. Das Buch eignet sich als vorlesungsbegleitende Lektüre, aber auch zum Selbststudium. Für die 9. Auflage wurde das Buch inhaltlich überarbeitet und ergänzt. Leserinnen und Leser erhalten nun in der Springer-Nature-Flashcards-App zusätzlich kostenfreien Zugriff auf über 100 exklusive Lernfragen, mit denen sie ihr Wissen überprüfen können. Die Autorinnen und Autoren Prof. Dr. Ludwig Fahrmeir war Professor für Statistik an der Universität Regensburg und der LMU München. Prof. Dr. Christian Heumann ist Professor am Institut für Statistik der LMU München. Dr. Rita Künstler war wissenschaftliche Mitarbeiterin am Institut für Statistik der LMU München. Prof. Dr. Iris Pigeot ist Professorin an der Universität Bremen und Direktorin des Leibniz-Instituts für Präventionsforschung und Epidemiologie - BIPS. Prof. Dr. Gerhard Tutz war Professor für Statistik an der TU Berlin und der LMU München. , Studium & Erwachsenenbildung > Fachbücher, Lernen & Nachschlagen
Preis: 49.99 € | Versand*: 0 €
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Wie wird Mustererkennung in der Biologie zur Identifizierung von genetischen Sequenzen eingesetzt und wie unterscheidet sich dieser Ansatz von der Mustererkennung in der Informatik?
In der Biologie wird Mustererkennung verwendet, um genetische Sequenzen zu identifizieren, indem nach wiederkehrenden Mustern in der DNA gesucht wird. Diese Muster können auf bestimmte Gene oder regulatorische Elemente hinweisen. Im Gegensatz dazu konzentriert sich die Mustererkennung in der Informatik auf die Identifizierung von Mustern in Daten, um Muster oder Trends zu erkennen, die für die Analyse und Vorhersage von Informationen verwendet werden können. In der Biologie ist die Mustererkennung eng mit der Entschlüsselung des genetischen Codes und der Identifizierung von Genfunktionen verbunden, während in der Informatik die Mustererkennung oft zur Datenanalyse und Vorhersage verwendet wird. Beide Ansätze nutzen jedoch Algorithmen und Techniken, um Muster zu identifiz
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Wie wird Mustererkennung in der Biologie zur Identifizierung von genetischen Sequenzen verwendet und wie unterscheidet sich dieser Ansatz von der Mustererkennung in der Informatik?
In der Biologie wird Mustererkennung verwendet, um genetische Sequenzen zu identifizieren, indem nach bestimmten Mustern in der DNA oder RNA gesucht wird, die auf die Anwesenheit bestimmter Gene oder regulatorischer Elemente hinweisen. Dieser Ansatz nutzt biologische Prinzipien und Wissen über die Struktur und Funktion von Genen, um spezifische Muster zu identifizieren. Im Gegensatz dazu konzentriert sich die Mustererkennung in der Informatik auf die Identifizierung von Mustern in Daten, unabhängig von ihrer biologischen Bedeutung. Informatikbasierte Mustererkennungsalgorithmen verwenden mathematische und statistische Methoden, um Muster in großen Datensätzen zu identifizieren und zu analysieren.
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Wie wird Mustererkennung in der Biologie zur Identifizierung von genetischen Sequenzen eingesetzt und wie unterscheidet sich dieser Ansatz von der Mustererkennung in der Informatik?
In der Biologie wird Mustererkennung verwendet, um genetische Sequenzen zu identifizieren, indem nach wiederkehrenden Mustern in der DNA gesucht wird. Diese Muster können auf bestimmte Gene oder regulatorische Elemente hinweisen. Im Gegensatz dazu konzentriert sich die Mustererkennung in der Informatik auf die Identifizierung von Mustern in Daten, um Muster oder Trends zu erkennen, die für die Analyse oder Vorhersage von Informationen verwendet werden können. In der Biologie ist die Mustererkennung eng mit der Genomik verbunden und wird verwendet, um Gene, regulatorische Elemente und andere wichtige Sequenzen in der DNA zu identifizieren. In der Informatik hingegen wird die Mustererkennung in einer Vielzahl von Anwendungen eingesetzt, einschließlich der Spracherkennung, der
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Wie wird Mustererkennung in der Biologie zur Identifizierung von genetischen Sequenzen verwendet und wie unterscheidet sich dieser Ansatz von der Mustererkennung in der Informatik?
In der Biologie wird Mustererkennung verwendet, um genetische Sequenzen zu identifizieren, indem nach bestimmten Mustern in der DNA oder RNA gesucht wird. Diese Muster können auf bestimmte Gene, regulatorische Elemente oder andere funktionelle Sequenzen hinweisen. Im Gegensatz dazu konzentriert sich die Mustererkennung in der Informatik auf die Identifizierung von Mustern in Daten, um Muster oder Trends zu erkennen, die für die Analyse oder Vorhersage von Informationen verwendet werden können. In der Biologie ist die Mustererkennung oft stark auf die Identifizierung von spezifischen biologischen Funktionen oder Eigenschaften ausgerichtet, während in der Informatik die Mustererkennung eher auf die Analyse von Daten und die Extraktion von Informationen aus diesen Daten abzielt. Beide Ansätze verwenden jedoch Algorithmen
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