Produkt zum Begriff Learning:
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Yubico YubiKey Bio - FIDO Edition, biometrische Zweifaktor-Authentifizierung USB-A
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Preis: 94.50 € | Versand*: 0.00 € -
Yubico YubiKey Bio - FIDO Edition, biometrische Zweifaktor-Authentifizierung USB-C
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Preis: 99.90 € | Versand*: 0.00 € -
Ekman, Magnus: Learning Deep Learning
Learning Deep Learning , NVIDIA's Full-Color Guide to Deep Learning: All StudentsNeed to Get Started and Get Results Learning Deep Learning is a complete guide to DL.Illuminating both the core concepts and the hands-on programming techniquesneeded to succeed, this book suits seasoned developers, data scientists,analysts, but also those with no prior machine learning or statisticsexperience. After introducing the essential building blocks of deep neural networks, such as artificial neurons and fully connected, convolutional, and recurrent layers,Magnus Ekman shows how to use them to build advanced architectures, includingthe Transformer. He describes how these concepts are used to build modernnetworks for computer vision and natural language processing (NLP), includingMask R-CNN, GPT, and BERT. And he explains how a natural language translatorand a system generating natural language descriptions of images. Throughout, Ekman provides concise, well-annotated code examples usingTensorFlow with Keras. Corresponding PyTorch examples are provided online, andthe book thereby covers the two dominating Python libraries for DL used inindustry and academia. He concludes with an introduction to neural architecturesearch (NAS), exploring important ethical issues and providing resources forfurther learning. Exploreand master core concepts: perceptrons, gradient-based learning, sigmoidneurons, and back propagation See how DL frameworks make it easier to developmore complicated and useful neural networks Discover how convolutional neuralnetworks (CNNs) revolutionize image classification and analysis Apply recurrentneural networks (RNNs) and long short-term memory (LSTM) to text and othervariable-length sequences Master NLP with sequence-to-sequence networks and theTransformer architecture Build applications for natural language translation andimage captioning , >
Preis: 49.28 € | Versand*: 0 € -
SCHNEIDER ELECTRIC Biometrische Taster XB5S7B2M12
Die Fingerabdrucksensoren der Baureihe Harmony XB5S dienen zur Erkennung und Auswertung von Fingerabdrücken in der Industrie und kommen vorwiegend bei der Zugangskontrolle von Systemen oder Maschinen zum Einsatz. Da weder Programmierung noch Funktionsweise ein Interface erfordern, arbeitet das Gerät autonom. Ein Administrator steuert das Speichern und Löschen von Fingerabdrücken während der Bediener es nach einmaliger Speicherung des Fingerabdrucks wie ein normales Steuergerät verwenden kann. Montiert in einer 22mm Bohrung erfolgt der Anschluss des Geräts durch Schraubklemmen auf der Rückseite des Produkts. Die Versorgungsspannung beträgt 24V ACDC. Aufgrund der Vielzahl von vorhandenen Produktstandards und Zertifizierungen geeignet für den internationalen Einsatz. Dank des Green Premium Umweltzeichens können Sie detaillierte Informationen zu Materialinhalten, Umweltauswirkungen und Kreislaufwirtschaft erhalten, die Ihre Nachhaltigkeitsziele unterstützen.
Preis: 510.49 € | Versand*: 5.99 €
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Was bedeutet biometrische Authentifizierung?
Biometrische Authentifizierung bezieht sich auf die Verwendung von individuellen physischen Merkmalen, wie Fingerabdrücken, Gesichtserkennung oder Iris-Scans, um die Identität einer Person zu überprüfen. Diese Merkmale sind einzigartig für jede Person und können daher als sichere Methode zur Authentifizierung verwendet werden. Im Gegensatz zu Passwörtern oder PIN-Codes können biometrische Daten nicht einfach gestohlen oder gehackt werden. Diese Technologie wird häufig in Sicherheitssystemen, Mobilgeräten und anderen elektronischen Geräten eingesetzt, um den Zugriff auf sensible Informationen zu schützen.
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Was sind biometrische Merkmale und wie werden sie zur Identifikation und Authentifizierung von Personen eingesetzt?
Biometrische Merkmale sind individuelle physische oder verhaltensbezogene Eigenschaften einer Person, wie Fingerabdrücke, Gesichtsmerkmale oder Stimme. Sie werden zur Identifikation und Authentifizierung von Personen eingesetzt, indem sie mit gespeicherten biometrischen Daten verglichen werden, um die Identität einer Person zu bestätigen. Biometrische Merkmale bieten eine sichere und zuverlässige Methode zur Zugangskontrolle, da sie schwer zu fälschen oder zu stehlen sind.
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Wie sicher ist biometrische Zugangskontrolle im Vergleich zu herkömmlichen Methoden? Stimmt es, dass biometrische Zugangskontrolle unveränderliche Merkmale verwendet, um Zugang zu gewähren?
Biometrische Zugangskontrolle ist sicherer als herkömmliche Methoden, da sie unveränderliche Merkmale wie Fingerabdrücke oder Gesichtsmerkmale verwendet. Diese Merkmale sind einzigartig und können nicht leicht gefälscht oder gestohlen werden. Biometrische Zugangskontrolle bietet daher eine höhere Sicherheit und Zuverlässigkeit im Vergleich zu herkömmlichen Methoden wie Passwörtern oder Schlüsseln.
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Wie können biometrische Merkmale zur sicheren Authentifizierung genutzt werden?
Biometrische Merkmale wie Fingerabdrücke oder Gesichtserkennung können zur sicheren Authentifizierung genutzt werden, da sie einzigartig und schwer zu fälschen sind. Diese Merkmale können in einem sicheren System gespeichert und bei Bedarf zur Identifizierung des Nutzers verwendet werden. Durch den Einsatz biometrischer Merkmale kann die Sicherheit von Passwörtern oder PIN-Codes erhöht werden.
Ähnliche Suchbegriffe für Learning:
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Easy Learning
Kinder-Wanduhr "Easy Learning", Durchmesser 30 cm, geräuscharm
Preis: 25.49 € | Versand*: 6.95 € -
Visible Learning 2.0
Visible Learning 2.0 , Als das Original von Visible Learning im Jahr 2008 veröffentlicht wurde, stellte es sich sofort als eine verlegerische Sensation heraus. Das Interesse an dem Buch war beispiellos und innerhalb weniger Tage war es ausverkauft. Im TES (Times Educational Supplement) wurde es als "der Heilige Gral des Unterrichts" bezeichnet. Die Forschung, auf die die vorliegende Weiterentwicklung von Visible Learning basiert, stützt sich inzwischen auf mehr als 2.100 Meta-Analysen (mehr als doppelt so viele wie in der ursprünglichen Veröffentlichung mit ca. 800 Meta-Analysen), die mehr als 130.000 Studien umfassen und an denen geschätzt mehr als 400 Millionen Lernende aus aller Welt teilgenommen haben. Dieses Buch ist jedoch mehr als nur eine Neuauflage: Es ist eine Weiterentwicklung, die das große Ganze beleuchtet, die Umsetzung von Visible Learning in den Schulen reflektiert, wie es verstanden - und manchmal auch missverstanden - wurde und welche Richtung die Forschung in Zukunft einschlagen sollte. Visible Learning 2.0 bekräftigt John Hatties Wunsch, nicht nur das in den Blick zu nehmen, was funktioniert, sondern auch und vor allem das, was am besten funktioniert, indem er entscheidende Fragen stellt wie: Warum ist die derzeitige Grammatik des Schulunterrichts in so vielen Klassenzimmern so fest verankert und wie können wir sie verbessern? Warum ist die Lernentwicklungskurve für Lehrpersonen nach den ersten Berufsjahren so flach? Wie können wir die Denkweise von Lehrpersonen so entwickeln, dass sie sich mehr auf das Lernen und Zuhören konzentrieren (und weniger auf das Lehren und Sprechen)? Wie können wir Forschungsergebnisse in die Diskussionen der Schulen und der Kollegien bringen? Zu den besprochenen Bereichen gehören: - Die Forschungsbasis und die Reaktionen auf Visible Learning - Das Visible Learning Modell - Die bewusste Abstimmung von Lern- und Lehrstrategien - Der Einfluss des Elternhauses, der Lernenden, der Lehrpersonen, der Klassenzimmer, der Schulen, der Lehrpläne auf die Lernleistung. - Der Einfluss von Technologie Aufbauend auf dem Erfolg des Originals erweitert diese mit Spannung erwartete Weiterführung John Hatties Modell des Lehrens und Lernens auf der Grundlage von Einflussgrößen und ist eine unverzichtbare Lektüre für alle, die im Bildungsbereich tätig sind - sei es als Forschende, Lehrpersonen, Lernende, Schulleitungen, Lehrerbildnerinnen und Lehrerbildner oder politische Entscheidungsträger. John Hattie ist emeritierter Professor an der Graduate School of Education der Universität von Melbourne, Australien. Er ist einer der weltweit bekanntesten und meistgelesenen Bildungsexperten. Seine Bücher zu Visible Learning wurden in 29 Sprachen übersetzt und über 2 Millionen Mal verkauft. Stephan Wernke vertrat die Professur für Schulpädagogik an der Universität Vechta und ist wissenschaftlicher Mitarbeiter in der Schulpädagogik und Allgemeinen Didaktik an der Carl von Ossietzky Universität in Oldenburg. Er hat an mehreren Übersetzungen von John Hatties Büchern mitgewirkt (u. a. Lernen sichtbar machen). Klaus Zierer ist Ordinarius für Schulpädagogik an der Universität Augsburg und Associated Research Fellow am Centre on Skills, Knowledge and Organisational Performance (SKOPE) der University of Oxford. Er hat bereits mehrere Bücher von John Hattie ins Deutsche übertragen (u. a. Lernen sichtbar machen) und auch auf Englisch mit ihm publiziert (u.a. 10 Mindframes for Visible Learning). , >
Preis: 32.00 € | Versand*: 0 € -
Nuk Easy Learning Esslernschale
Nuk Easy Learning Esslernschale können in Ihrer Versandapotheke apodiscounter erworben werden.
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Nuk Easy Learning Fütterlöffel
Nuk Easy Learning Fütterlöffel können in Ihrer Versandapotheke www.deutscheinternetapotheke.de erworben werden.
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Ist der biometrische Fingerprint sicher für den Datenschutz?
Der biometrische Fingerprint bietet eine hohe Sicherheit für den Datenschutz, da er ein individuelles Merkmal einer Person ist und schwer zu fälschen ist. Allerdings besteht auch das Risiko, dass die gesammelten biometrischen Daten missbraucht werden könnten, wenn sie in die falschen Hände geraten. Daher ist es wichtig, dass Unternehmen und Organisationen strenge Sicherheitsvorkehrungen treffen, um die Privatsphäre der Benutzer zu schützen.
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Wie können biometrische Merkmale wie Gesichtserkennung oder Fingerabdruckerkennung zur Verbesserung von Sicherheitssystemen eingesetzt werden?
Biometrische Merkmale wie Gesichtserkennung oder Fingerabdruckerkennung können zur Authentifizierung von Personen verwendet werden, um unbefugten Zugriff zu verhindern. Sie bieten eine höhere Sicherheit als herkömmliche Passwörter oder PIN-Codes, da sie schwerer zu fälschen sind. Zudem ermöglichen sie eine schnellere und bequemere Zugangskontrolle, da keine physischen Schlüssel oder Karten benötigt werden.
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Was bedeutet biometrische Daten?
Was bedeutet biometrische Daten? Biometrische Daten sind individuelle und messbare physische oder Verhaltensmerkmale einer Person, die zur Identifizierung oder Authentifizierung verwendet werden können. Beispiele für biometrische Daten sind Fingerabdrücke, Gesichtsmerkmale, Iris-Scans, Stimmenmuster oder Handgeometrie. Diese Daten sind einzigartig für jede Person und werden häufig in Sicherheitssystemen, Passkontrollen oder Zugangskontrollen eingesetzt, um die Identität einer Person zu bestätigen. Der Schutz und die sichere Verwaltung biometrischer Daten sind besonders wichtig, da sie sensible persönliche Informationen darstellen.
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Wie werden biometrische Merkmale zur Identifizierung und Authentifizierung von Personen eingesetzt?
Biometrische Merkmale wie Fingerabdrücke, Gesichtserkennung oder Iris-Scan werden verwendet, um die Identität einer Person zu bestätigen. Diese Merkmale sind einzigartig und können nicht einfach gefälscht werden. Sie dienen als sicherer und bequemer Weg, um Personen zu identifizieren und Zugang zu gewähren.
* Alle Preise verstehen sich inklusive der gesetzlichen Mehrwertsteuer und ggf. zuzüglich Versandkosten. Die Angebotsinformationen basieren auf den Angaben des jeweiligen Shops und werden über automatisierte Prozesse aktualisiert. Eine Aktualisierung in Echtzeit findet nicht statt, so dass es im Einzelfall zu Abweichungen kommen kann.