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Wie kann Textklassifikation in verschiedenen Bereichen wie der Sprachverarbeitung, dem maschinellen Lernen und der Informationsextraktion eingesetzt werden?
Textklassifikation wird in der Sprachverarbeitung eingesetzt, um automatisch Texte nach Themen oder Kategorien zu sortieren, was bei der Organisation großer Textmengen hilfreich ist. Im maschinellen Lernen wird Textklassifikation verwendet, um Algorithmen zu trainieren, die automatisch Texte analysieren und klassifizieren können, was für die Automatisierung von Prozessen und die Erstellung von Vorhersagemodellen nützlich ist. In der Informationsextraktion wird Textklassifikation genutzt, um relevante Informationen aus Texten zu extrahieren, beispielsweise um automatisch Schlüsselwörter oder Entitäten zu identifizieren. Durch die Anwendung von Textklassifikation in diesen Bereichen können effizientere und präzisere Methoden zur Verarbeitung und Analyse von Texten entwickelt werden. **
Wie kann Textklassifikation in verschiedenen Bereichen wie der Sprachverarbeitung, der Informationsextraktion und dem maschinellen Lernen eingesetzt werden?
Textklassifikation kann in der Sprachverarbeitung eingesetzt werden, um automatisch Texte nach Themen oder Kategorien zu sortieren, was bei der Organisation großer Textmengen hilfreich ist. In der Informationsextraktion kann Textklassifikation verwendet werden, um relevante Informationen aus unstrukturierten Texten zu extrahieren, beispielsweise um automatisch Schlüsselwörter oder Entitäten zu identifizieren. Im maschinellen Lernen kann Textklassifikation dazu dienen, Trainingsdaten zu kennzeichnen und Modelle zu trainieren, um automatisch Texte zu klassifizieren, beispielsweise für die Sentimentanalyse oder die Spam-Erkennung. Textklassifikation ist somit ein vielseitiges Werkzeug, das in verschiedenen Bereichen der Sprachverarbeitung, Informationsextraktion und des maschinellen L **
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Produkte zum Begriff HT-Instruments-M72-Hand-Multimeter:
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HT Instruments, Multimeter, Multimeter (CAT IV, Hand-Multimeter)MERCURY ist ein professionelles, präzises TRMS-Multimeter mit integrierter Wärmebildkamera in einem besonders schlag- und bruchfesten Gehäuse. Die vielseitigen Messfunktionen erlauben den Einsatz in nahezu sämtlichen elektrischen Bereichen. Mit einer komfortablen Auflösung von 80 x 80 Bildpunkten der integrierten Wärmebildkamera können Sie Schaltschränke, Anschlüsse und Kabel aus sicherer Entfernung überprüfen, ohne diese berühren zu müssen. MERCURY entspricht der IEC/EN 61010-1 sowie der Überspannungskategorie CAT III 1000 bzw. CAT IV 600 V.810,15 €*Versand: 0,00 €Sichere Weiterleitung zum Anbieter
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HT Instruments, Multimeter, Safety-KIT (Hand-Multimeter)Das Safety-KIT von HT Instruments ist ein umfassendes Messgerät-Set, das speziell für Fachleute und Technikbegeisterte entwickelt wurde. Es enthält das Hand-Multimeter HT25N, einen berührungslosen Spannungsprüfer HT20S sowie einen 2-poligen Spannungsprüfer HT7. Alle Komponenten sind in einem robusten Schutzkoffer VA100 untergebracht, der für eine sichere Aufbewahrung und einfachen Transport sorgt. Das Set ist ideal für die Durchführung von elektrischen Messungen in verschiedenen Anwendungen, sowohl im AC- als auch im DC-Bereich. Die enthaltenen Batterien und Messleitungen ermöglichen sofortige Einsatzbereitschaft, sodass Nutzer effizient arbeiten können. Mit diesem Messkoffer sind Sie bestens ausgestattet, um präzise Messungen durchzuführen und die Sicherheit bei elektrischen Arbeiten zu gewährleisten. - Umfassendes Messgerät-Set für vielseitige Anwendungen - Robuster Schutzkoffer für sichere Aufbewahrung - Sofort einsatzbereit mit Batterien und Messleitungen - Geeignet für AC- und DC-Messungen.132,62 €*Versand: 0,00 €Sichere Weiterleitung zum Anbieter
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HT Instruments, Multimeter, HT PV-Installationstester (CAT III 1000V, Hand-Multimeter)Ein einziger Tastendruck auf GO genügt, um alle Tests zur Inbetriebnahme nach EN 62446 durchzuführen und die I-U-Kennlinie aufzuzeichnen. Der Seamless Modus prüft nacheinander alle Strings in einem Generatoranschlusskasten mit einem einzigen Tastendruck. I-U Kennlinienanalyse von Einzel- und bifazialen Modulen und PV-Strings bis 1.500 V / 40 A. Alle Installationsprüfungen (Durchgang, Polarität, Voc, Isc, Isolation) an spannungsführenden Anlagen. GFL - Ground Fault Locator zur Ermittlung der genauen Position des Isolationsfehlers. BMS - Batterie-Management-System, damit man nie mit leerer Batterie dasteht. Farb-Touchscreen-Display mit drehbarem Bildschirm, damit das Gerät auch kopfüber aufgehangen werden kann.4455,30 €*Versand: 0,00 €Sichere Weiterleitung zum Anbieter
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HT Instruments Multimeter M73Anzeige=digitalGrenzwertanzeige=jaIsolationswiderstandsmessung=neinIsolationswiderstandsmessung mit Rampenfunktion=neinWiderstände von isolierenden Fussböden und Wänden=neinÜberspannungsableiterprüfung=neinNiederohmmessung=neinNiederohmmessung mit Rampenfunktion=neinErdungsmessung=neinSelektive Erdungsmessung=neinErdschleifenmessung=neinSpezifische Erdungsmessung=neinSchleifenwiderstand-/impedanzmessung=jaSchleifenmessung ohne RCD/FI-Auslösung=jaNetzinnenwiderstandsmessung=neinErmittlung Kurzschlussstrom/Überstrom-Schutzeinrichtungen=jaRCD/FI-Prüfung=jaKurvenform bei RCD/FI-Prüfung=für Fehlerstromschutzschalter Typ A, FRCD/FI-Prüfung mit ansteigendem Fehlerstrom=jaRCD/FI-Analysefunktion=jaPRCD Prüfung Typ S, Typ K=neinPrüfen von IMDs und RCMs=neinMessen von Ableitströmen mit Adapter=neinPrüfen von E-Ladestationen, Simulation der Fahrzeugstatus=neinDrehfeldprüfung=jaStrukturierter Messwer...495,00 €*Versand: 5,99 €Sichere Weiterleitung zum Anbieter
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Wie kann Textklassifikation in verschiedenen Bereichen wie der Sprachverarbeitung, der Informationsextraktion und dem maschinellen Lernen eingesetzt werden?
Textklassifikation kann in der Sprachverarbeitung eingesetzt werden, um automatisch Texte in verschiedene Kategorien zu klassifizieren, wie z.B. Spam-Erkennung in E-Mails oder Sentiment-Analyse in sozialen Medien. In der Informationsextraktion kann Textklassifikation verwendet werden, um relevante Informationen aus unstrukturierten Texten zu extrahieren, z.B. um wichtige Daten aus medizinischen Berichten zu identifizieren. Im maschinellen Lernen kann Textklassifikation dazu dienen, Trainingsdaten zu kennzeichnen und die Leistung von Klassifikationsalgorithmen zu verbessern, z.B. bei der automatischen Kategorisierung von Nachrichtenartikeln. **
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Wie kann Textklassifikation in verschiedenen Bereichen wie der Sprachverarbeitung, dem maschinellen Lernen und der Informationsextraktion eingesetzt werden?
Textklassifikation wird in der Sprachverarbeitung eingesetzt, um automatisch Texte nach Kategorien zu sortieren, wie z.B. Spam-Erkennung in E-Mails oder Sentiment-Analyse in sozialen Medien. Im maschinellen Lernen wird Textklassifikation verwendet, um Modelle zu trainieren, die automatisch Texte analysieren und klassifizieren können, z.B. zur automatischen Kategorisierung von Nachrichtenartikeln. In der Informationsextraktion wird Textklassifikation genutzt, um relevante Informationen aus Texten zu extrahieren, z.B. um automatisch Schlüsselwörter oder Themen in großen Textmengen zu identifizieren. Durch die Anwendung von Textklassifikation können Prozesse in verschiedenen Bereichen automatisiert und effizienter gestaltet werden. **
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Wie kann Textklassifikation in verschiedenen Bereichen wie der Sprachverarbeitung, dem maschinellen Lernen und der Informationsextraktion eingesetzt werden?
Textklassifikation wird in der Sprachverarbeitung eingesetzt, um automatisch Texte nach Themen oder Kategorien zu sortieren, was bei der Analyse großer Textmengen hilfreich ist. Im maschinellen Lernen wird Textklassifikation verwendet, um Algorithmen beizubringen, Texte zu verstehen und zu kategorisieren, was für die Entwicklung von KI-Systemen wichtig ist. In der Informationsextraktion hilft Textklassifikation dabei, relevante Informationen aus unstrukturierten Texten zu extrahieren, um beispielsweise automatisch wichtige Daten aus Dokumenten zu gewinnen. Durch die Anwendung von Textklassifikation in diesen Bereichen können Prozesse automatisiert, Informationen besser organisiert und die Effizienz gesteigert werden. **
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Textklassifikation kann in der Sprachverarbeitung eingesetzt werden, um automatisch Texte nach Themen oder Kategorien zu sortieren, was bei der Organisation großer Textmengen hilfreich ist. Im maschinellen Lernen kann Textklassifikation verwendet werden, um Modelle zu trainieren, die automatisch Texte analysieren und klassifizieren können, was bei der Automatisierung von Aufgaben wie der Spam-Erkennung in E-Mails oder der Sentiment-Analyse in sozialen Medien hilft. In der Informationsextraktion kann Textklassifikation dazu beitragen, relevante Informationen aus unstrukturierten Texten zu extrahieren, um beispielsweise wichtige Datenpunkte aus medizinischen Berichten oder Finanzdokumenten zu identifizieren. Durch den Einsatz von Textklassifikation können also verschiedene Bereiche von der Automatisierung und **
Wie kann Textklassifikation in verschiedenen Bereichen wie der Sprachverarbeitung, dem maschinellen Lernen und der Informationsextraktion eingesetzt werden?
Textklassifikation wird in der Sprachverarbeitung eingesetzt, um automatisch Texte nach Themen oder Kategorien zu sortieren, was bei der Organisation großer Textmengen hilfreich ist. Im maschinellen Lernen wird Textklassifikation verwendet, um Modelle zu trainieren, die automatisch Texte analysieren und klassifizieren können, was für die Automatisierung von Aufgaben wie Spam-Erkennung oder Sentiment-Analyse nützlich ist. In der Informationsextraktion wird Textklassifikation genutzt, um relevante Informationen aus Texten zu extrahieren, beispielsweise um automatisch Schlüsselwörter oder Entitäten zu identifizieren. Durch den Einsatz von Textklassifikation können also verschiedene Bereiche von der automatischen Verarbeitung und Analyse von Texten profitieren. **
Wie kann Textklassifikation in verschiedenen Bereichen wie der Sprachverarbeitung, dem maschinellen Lernen und der Informationsextraktion eingesetzt werden?
Textklassifikation kann in der Sprachverarbeitung eingesetzt werden, um automatisch Texte nach Themen oder Kategorien zu sortieren, was bei der Analyse großer Textmengen hilfreich ist. Im maschinellen Lernen kann Textklassifikation verwendet werden, um Modelle zu trainieren, die automatisch Texte klassifizieren und Muster erkennen können. In der Informationsextraktion kann Textklassifikation dazu genutzt werden, relevante Informationen aus unstrukturierten Texten zu extrahieren und zu kategorisieren, um so wichtige Daten zu identifizieren. Durch die Anwendung von Textklassifikation in diesen Bereichen können Prozesse automatisiert, Effizienz gesteigert und wertvolle Erkenntnisse gewonnen werden. **
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Produkte zum Begriff HT-Instruments-M72-Hand-Multimeter:
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HT Instruments Multimeter M72Anzeige=digitalAnaloge Balkenanzeige=neinStromversorgung=BatterieHintergrundbeleuchtung der LC-Anzeige=neinIsolationswiderstandsmessbereich=0,01..1000 MOhmNennprüfspannung 100 V=neinNennprüfspannung 250 V=jaNennprüfspannung 500 V=jaNennprüfspannung 1000 V=neinNennprüfspannung 2500 V=neinNennprüfspannung 5000 V=neinNennprüfspannung 10 kV=neinNennprüfspannung 15 kV=neinNennprüfspannung einstellbar=jaNennprüfspannung einstellbar mit Rampenfunktion=neinNiederohmmessung=jaSpannungsmessung=jaÜberspannungsableiterprüfung=neinMesswertspeicher=neinFremdspannungserkennung im OFF-Zustand=neinMomentanwertspeicher (Data Hold)=jaSchnittstelle=nein435,00 €*Versand: 5,99 €Sichere Weiterleitung zum Anbieter
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HT Instruments M72 Hand-Multimeter 1004040Das Modell M72 ist ein innovatives tragbares Gerät für die Messung des Isolationswiderstandes und die Durchgangsprüfung von Schutzleitern gem. VDE 0100 an zivilen elektrischen Installationen. Es fungiert auch als TRMS-Multimeter (Echt-Effektivwert) und Messgerät für die Ermittlung der Drehfeldrichtung und ist damit ideal bei der Kontrolle von elektrischen Installationen nach VDE 0100/VDE 0105. Mit dem Modell M72 können Isolationsmessungen mit einer Prüfspannung bis 1000 V DC durchgeführt werden (1000 V DC nur M70) und die Durchgangsprüfung des Schutzleiters (Niederohmmessung mit > 200 mA). Es findet daher Einsatz für die Prüfungen nach VDE 0100 / VDE 0105 an elektrischen Installationen und für Tests an industriellen Anwendungen. Eine weitere Funktion ist die Drehfeldrichtungsmessung mit nur einer Messleitung, die Fehlerstrommessung mit externer Stromzange (mit optionalem Zubehör) und eine effiziente TRMS-Multimeterfunktion.519,00 €*Versand: 0,00 €Sichere Weiterleitung zum Anbieter
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HT Instruments, Multimeter, Multimeter (CAT IV, Hand-Multimeter)MERCURY ist ein professionelles, präzises TRMS-Multimeter mit integrierter Wärmebildkamera in einem besonders schlag- und bruchfesten Gehäuse. Die vielseitigen Messfunktionen erlauben den Einsatz in nahezu sämtlichen elektrischen Bereichen. Mit einer komfortablen Auflösung von 80 x 80 Bildpunkten der integrierten Wärmebildkamera können Sie Schaltschränke, Anschlüsse und Kabel aus sicherer Entfernung überprüfen, ohne diese berühren zu müssen. MERCURY entspricht der IEC/EN 61010-1 sowie der Überspannungskategorie CAT III 1000 bzw. CAT IV 600 V.810,15 €*Versand: 0,00 €Sichere Weiterleitung zum Anbieter
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Textklassifikation wird in der Sprachverarbeitung eingesetzt, um automatisch Texte nach Themen oder Kategorien zu sortieren, was bei der Organisation großer Textmengen hilfreich ist. Im maschinellen Lernen wird Textklassifikation verwendet, um Algorithmen zu trainieren, die automatisch Texte analysieren und klassifizieren können, was für die Automatisierung von Prozessen und die Erstellung von Vorhersagemodellen nützlich ist. In der Informationsextraktion wird Textklassifikation genutzt, um relevante Informationen aus Texten zu extrahieren, beispielsweise um automatisch Schlüsselwörter oder Entitäten zu identifizieren. Durch die Anwendung von Textklassifikation in diesen Bereichen können effizientere und präzisere Methoden zur Verarbeitung und Analyse von Texten entwickelt werden. **
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Textklassifikation kann in der Sprachverarbeitung eingesetzt werden, um automatisch Texte nach Themen oder Kategorien zu sortieren, was bei der Organisation großer Textmengen hilfreich ist. In der Informationsextraktion kann Textklassifikation verwendet werden, um relevante Informationen aus unstrukturierten Texten zu extrahieren, beispielsweise um automatisch Schlüsselwörter oder Entitäten zu identifizieren. Im maschinellen Lernen kann Textklassifikation dazu dienen, Trainingsdaten zu kennzeichnen und Modelle zu trainieren, um automatisch Texte zu klassifizieren, beispielsweise für die Sentimentanalyse oder die Spam-Erkennung. Textklassifikation ist somit ein vielseitiges Werkzeug, das in verschiedenen Bereichen der Sprachverarbeitung, Informationsextraktion und des maschinellen L **
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Wie kann Textklassifikation in verschiedenen Bereichen wie der Sprachverarbeitung, der Informationsextraktion und dem maschinellen Lernen eingesetzt werden?
Textklassifikation kann in der Sprachverarbeitung eingesetzt werden, um automatisch Texte in verschiedene Kategorien zu klassifizieren, wie z.B. Spam-Erkennung in E-Mails oder Sentiment-Analyse in sozialen Medien. In der Informationsextraktion kann Textklassifikation verwendet werden, um relevante Informationen aus unstrukturierten Texten zu extrahieren, z.B. um wichtige Daten aus medizinischen Berichten zu identifizieren. Im maschinellen Lernen kann Textklassifikation dazu dienen, Trainingsdaten zu kennzeichnen und die Leistung von Klassifikationsalgorithmen zu verbessern, z.B. bei der automatischen Kategorisierung von Nachrichtenartikeln. **
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Wie kann Textklassifikation in verschiedenen Bereichen wie der Sprachverarbeitung, dem maschinellen Lernen und der Informationsextraktion eingesetzt werden?
Textklassifikation wird in der Sprachverarbeitung eingesetzt, um automatisch Texte nach Kategorien zu sortieren, wie z.B. Spam-Erkennung in E-Mails oder Sentiment-Analyse in sozialen Medien. Im maschinellen Lernen wird Textklassifikation verwendet, um Modelle zu trainieren, die automatisch Texte analysieren und klassifizieren können, z.B. zur automatischen Kategorisierung von Nachrichtenartikeln. In der Informationsextraktion wird Textklassifikation genutzt, um relevante Informationen aus Texten zu extrahieren, z.B. um automatisch Schlüsselwörter oder Themen in großen Textmengen zu identifizieren. Durch die Anwendung von Textklassifikation können Prozesse in verschiedenen Bereichen automatisiert und effizienter gestaltet werden. **
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Frochte, Jörg: Maschinelles LernenMaschinelles Lernen , Grundlagen und Algorithmen in Python , Autopflege & Aufbereitung > Auto-Anbau- & -Zubehörteile , Auflage: 3., überarbeitete und erweiterte Auflage, Erscheinungsjahr: 20201120, Produktform: Kassette, Inhalt/Anzahl: 1, Inhalt/Anzahl: 1, Autoren: Frochte, Jörg, Auflage: 21003, Auflage/Ausgabe: 3., überarbeitete und erweiterte Auflage, Seitenzahl/Blattzahl: 616, Keyword: artificial intelligence basics; artificial intelligence machine learning; künstliche intelligenz ai; künstliche intelligenz programmieren; künstliche intelligenz verstehen; machine learning book; machine learning python; maschinelles lernen anfänger; maschinelles lernen grundlagen; maschinelles lernen python; selbstlernende ki; selbstlernende systeme, Fachschema: Wahrscheinlichkeitsrechnung~Intelligenz / Künstliche Intelligenz~KI~Künstliche Intelligenz - AI, Fachkategorie: Wahrscheinlichkeitsrechnung und Statistik~Maschinenbau und Werkstoffe, Bildungszweck: für die Hochschule, Warengruppe: HC/Maschinenbau/Fertigungstechnik, Fachkategorie: Maschinelles Lernen, Thema: Verstehen, Text Sprache: ger, Sender’s product category: BUNDLE, Verlag: Hanser Fachbuchverlag, Verlag: Hanser Fachbuchverlag, Verlag: Hanser, Carl, Verlag GmbH & Co. KG, Länge: 241, Breite: 177, Höhe: 40, Gewicht: 1167, Produktform: Gebunden, Genre: Mathematik/Naturwissenschaften/Technik/Medizin, Genre: Mathematik/Naturwissenschaften/Technik/Medizin, Beinhaltet: B0000059240001 B0000059240002, Beinhaltet EAN: 9783446913387 9783446913394, Vorgänger EAN: 9783446459960 9783446452916, eBook EAN: 9783446463554, Herkunftsland: DEUTSCHLAND (DE), Katalog: deutschsprachige Titel, Katalog: Gesamtkatalog, Katalog: Kennzeichnung von Titeln mit einer Relevanz > 30, Katalog: Lagerartikel, Book on Demand, ausgew. Medienartikel, Relevanz: 0050, Tendenz: +1, Unterkatalog: AK, Unterkatalog: Bücher, Unterkatalog: Hardcover, Unterkatalog: Lagerartikel, WolkenId: 178864439,99 €*Versand: 0,00 €Sichere Weiterleitung zum Anbieter
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Fischer, Jörn: Maschinelles Lernen für DummiesMaschinelles Lernen für Dummies , Algorithmen für künstliches Lernen verstehen Maschinelles Lernen ist eines der wichtigsten Teilgebiete der künstlichen Intelligenz und das Verstehen und Entwickeln von passenden Algorithmen bleibt die große Herausforderung. Dieses Buch bietet einen außergewöhnlich umfassenden Überblick über die neuesten Algorithmen und die bereits bewährten Verfahren. Jörn Fischer beschreibt nicht nur deren Funktionsweise, sondern gibt für alle Bereiche verständliche Beispiele, die detailliert beschrieben und leicht nachvollziehbar sind. Außerdem werden hilfreiche Methoden zur Fehlersuche und -beseitigung an die Hand gegeben. Sie erfahren Wie Sie mit Python und Frameworks starten Wie Sie Optimierung, Clustering und Klassifizierung umsetzen Wie generative Methoden und Reinforcement Learning funktionieren Wie neuronale Netze arbeiten und erklärbar werden , Luft- & Hydraulikfederung > Sportfederung , Erscheinungsjahr: 20240410, Produktform: Kartoniert, Titel der Reihe: für Dummies##, Autoren: Fischer, Jörn, Seitenzahl/Blattzahl: 340, Themenüberschrift: COMPUTERS / Databases / Data Mining, Keyword: Algorithmen programmieren; Algorithmus; Alpha Zero; Data Mining u. Knowledge Discovery; Datenstruktur; Deep Learning; Deep Reinforcement Learning; Informatik; KI; Künstliche Intelligenz; Lehrbuch; Machine Learning; Maschinelles Lernen; Neuronale Netze; Programmieren; künstliches Lernen, Fachschema: Datenverarbeitung / Anwendungen / Betrieb, Verwaltung~Data Mining (EDV)~Informatik, Fachkategorie: Unternehmensanwendungen~Informatik, Warengruppe: TB/Informatik, UNSPSC: 49019900, Warenverzeichnis für die Außenhandelsstatistik: 49019900, Länge: 237, Breite: 173, Höhe: 21, Gewicht: 630, Produktform: Kartoniert, Genre: Mathematik/Naturwissenschaften/Technik/Medizin,28,99 €*Versand: 0,00 €Sichere Weiterleitung zum Anbieter
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