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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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Natürliche Sprachverarbeitung (NLP) für betreutes Wohnen im Gesundheitswesen 5, Taschenbuch von Sunil Kumar Gupta, Verlag Unser Wissen,Natürliche Sprachverarbeitung (nlp) Für Betreutes Wohnen Im Gesundheitswesen 5, Taschenbuch Von Sunil Kumar Gupta, Verlag Unser Wissen, 978-620-8-97585-2, Seitenanzahl: 6450,90 €*Versand: 0,00 €Sichere Weiterleitung zum Anbieter
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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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OutInFire INBOX 60 - Bioethanol-Kamineinsatz Eingebauter oder freistehender BiokaminEinsatz, eingebauter oder freistehender Bioethanol-Kamin INBOX60 – freistehend. Art des Biokamins: Wandeinbau, feuerfeste Gipskartonplatte, Marmor, Stein. Auch hervorragend als Einsatz für traditionelle Kamine geeignet Aufbau des Biokamins: schwarze Stahlkonstruktion, pulverbeschichtet mit hitzebeständiger Farbe. Brenner aus Edelstahl Brenner aus 3 mm dickem, Edelstahl, 500 mm lang. Optimale Kapazität 1 l und erwartete Brenndauer 2–3 Stunden, abhängig von der Größe des Flammensatzes Abmessungen: 600 x 200 x 50 mm. Gewicht 8kg HERGESTELLT IN DER EU. TÜV zertifiziert INBOX 60 – EINBAU- ODER FREISTEHENDER BIOETHANOL-KAMINEINSATZ Der Kamineinsatz INBOX 600 verfügt über einen besonderen Brennertyp in einem Stahlkasten, der es ermöglicht, den Brenner direkt in einen herkömmlichen Kamineinsatz einzubauen, in nicht brennbares Material einzubauen oder einfach darauf zu platzieren. Es ist die einfachste und wirtschaftlichste Form der Feuerintegration: ein Brenner plus eine Sicherheitsbox, die in feuerfeste Materialien eingebaut werden kann, zum Beispiel eine Arbeitsplatte aus Beton oder Stein. Der Einsatz des Inbox-Einsatzes erfordert keinen Kamin oder andere Lüftungsanlagen – ein Raum mit einer Fläche von mindestens 16-18 m2 reicht aus – der aktivierte Brenner erzeugt ca. 3 kW thermische Leistung. Zur gezielten Belüftung muss im Raum ein Fenster vorhanden sein, damit dieser nicht vollständig luftdicht ist. Der größte Vorteil des INBOX 60-Brenners, einem wichtigen Bestandteil des Biokamins, ist die Sicherheit, die durch eine absorbierende Einlage im Inneren gegeben wird, die den Brennstoff vor möglichen Lecks aus dem Tank schützt. Der Saugkörper funktioniert wie ein „Schwamm“, der den Kraftstoff im Tank hält. Selbst bei einer plötzlichen Bewegung entweicht die Flüssigkeit nicht aus dem Inneren und führt nicht zu einer Brandausbreitung. Der absorbierende Kern sorgt außerdem für eine längere und gleichmäßigere Verbrennung des Biokraftstoffs.390,00 €*Versand: 0,00 €Sichere Weiterleitung zum Anbieter
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Huawei MatePad Air Pencil inbox Airy Blue - Tablet - 256 GBDas HUAWEI MatePad Air vereint ein besonders schlankes und leichtes Design mit leistungsstarker Hardware und einem hochwertigen Display für Arbeit, Unterhaltung und Kreativität. Das 30,48 cm (12 Zoll) große OLED PaperMatte-Display mit einer Auflösung von 2800 x 1840 Pixeln, adaptiver Bildwiederholrate von bis zu 144 Hz und einer Spitzenhelligkeit von 1.200 Nits sorgt für eine flüssige Darstellung und ein angenehmes Seherlebnis. Mit nur 5,3 mm Gehäusedicke und einem Gewicht von rund 509 g bleibt das Tablet angenehm mobil. Der leistungsstarke Akku ermöglicht eine lokale Videowiedergabe von bis zu 16 Stunden und unterstützt schnelles Laden mit bis zu 66 W. Für Multimedia und Kommunikation bietet das MatePad Air HUAWEI SOUND, sechs Lautsprecher, zwei Mikrofone, eine 50-MP-Hauptkamera sowie eine 12-MP-Frontkamera. Dank modernem Wi-Fi 7, Bluetooth 6.0 und HarmonyOS 4.3 eignet sich das Tablet optimal für produktives Arbeiten und mobile Unterhaltung. Highlights:30,48 cm (12 Zoll) OLED PaperMat921,00 €*Versand: 0,00 €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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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 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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Hagor Inbox Mini-PC-Halterung 1789 - Zubehör für Indoorschutzgehäuse Inbox Digit...Ein Bildschirm im Schutzgehäuse braucht eine Zuspielung, und die steht sonst daneben: ein Mini-PC auf dem Boden, ein Player mit Kabelbinder hinter dem Gehäuse. Diese Mini-PC-Halterung nimmt ihn stattdessen mit hinein. Hagor führt sie als Option zur Inbox Digital Signage-Serie - den Indoorschutzgehäusen für Bildschirme von 32 bis 65 Zoll. Die Serie gibt es in 32, 43", 55" und 65". Hagor Inbox Mini-PC-Halterung 1789 - Zubehör für Indoorschutzgehäuse Inbox Digital Signage - Was Sie konkret bekommen ▸Zubehör der Inbox Digital Signage-Serie - Hagor führt sie als Option mit der Artikelnummer 1789. ▸Der Player wandert ins Gehäuse - kein Gerät mehr daneben, das jemand mitnehmen, umstoßen oder abstecken kann. ▸Nutzt die vorhandenen Kabelwege - das Gehäuse hat verdeckte Kabeleinlässe auf der Rückseite - die Verbindung bleibt innen. ▸Schwarz, passend zur Serie - dieselbe Farbgebun..."74,85 €*Versand: 7,90 €Sichere Weiterleitung zum Anbieter
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INBOX MöbelEinbausteckdose mit USB Und HDMI 3mDie INBOX Möbel-Einbausteckdose ist die perfekte Wahl für alle, die in ihrer Küche, ihrem Büro oder ihren Wohnräumen eine vielseitige und elegante Stromversorgungslösung benötigen. Diese flache Einbausteckdose für die Küche und das Büro bietet neben einer Schuko-Steckdose auch USB-, RJ45- und HDMI-Anschlüsse – ideal für moderne Arbeits- und Wohnbereiche. Dank ihres schlanken Designs passt die Möbel-Einbausteckdose flach optimal in Schränke, Arbeitsplatten und Schreibtische. Besonders praktisch ist die Integration in Kücheninseln, wo die Einbausteckdose im Schrank nahezu unsichtbar bleibt und trotzdem jederzeit einsatzbereit ist. Die Möbel-Steckdose mit USB und HDMI ermöglicht nicht nur den Anschluss von herkömmlichen Elektrogeräten, sondern auch das Laden von Mobilgeräten und die Übertragung von Daten oder Videosignalen – perfekt für das moderne Büro oder Home-Entertainment. Für noch mehr Komfort ist die Möbel-Steckdose mit Schalter ausgestattet, sodass Sie die Stromzufuhr individuell steuern können. Mit einer Kabellänge von 3 Metern bietet die INBOX Einbausteckdose zudem ausreichend Flexibilität bei der Installation. Ob in der Küche, im Büro oder im Wohnzimmer – diese Steckdose vereint Funktionalität, modernes Design und hochwertige Materialien in einem kompakten Produkt, das sich nahtlos in jedes Möbelstück integrieren lässt.69,95 €*Versand: 4,99 €Sichere Weiterleitung zum Anbieter
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Natürliche Sprachverarbeitung (NLP) für betreutes Wohnen im Gesundheitswesen 5, Taschenbuch von Sunil Kumar Gupta, Verlag Unser Wissen,Natürliche Sprachverarbeitung (nlp) Für Betreutes Wohnen Im Gesundheitswesen 5, Taschenbuch Von Sunil Kumar Gupta, Verlag Unser Wissen, 978-620-8-97585-2, Seitenanzahl: 6450,90 €*Versand: 0,00 €Sichere Weiterleitung zum Anbieter
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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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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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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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Hagor Inbox Digital Signage 43 1780 - Indoorschutzgehäuse - Landscape und Portr..."Ein Bildschirm im Eingangsbereich, in der Werkstatt oder im Wartebereich steht offen im Raum: Anschlüsse frei zugänglich, Rückseite ungeschützt, der Rahmen in Reichweite von Einkaufswagen und Transportkisten. Die Hagor Inbox Digital Signage 43 nimmt einen 43-Zoll-Bildschirm auf und schließt ihn ein: Stahlgehäuse mit geschweißten Ecken, Lüftungsschlitze für die Abwärme, Kabeleinlass verdeckt auf der Rückseite. Niemand kommt mehr an Stecker, Taster oder Technik. Montiert wird wahlweise im Quer- oder Hochformat. Was das Gehäuse allein nicht abdeckt, ist die Bildfläche - die bleibt offen, sonst sähe man nichts. Wer auch sie vor Fingern und Stößen schützen will, bestellt das ESG-Schutzglas 43" dazu. Hagor Inbox Digital Signage 43" 1780 - Indoorschutzgehäuse - Landscape und Portrait - VESA 400x400 - max. 40 kg - RAL 9005 schwarz - Was Sie konkret bekommen ▸Für Bildschirme bis 43..."855,90 €*Versand: 0,00 €Sichere Weiterleitung zum Anbieter
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Hagor Inbox Digital Signage 55 1782 - Indoorschutzgehäuse - Landscape und Portr..."Ein Bildschirm im Eingangsbereich, in der Werkstatt oder im Wartebereich steht offen im Raum: Anschlüsse frei zugänglich, Rückseite ungeschützt, der Rahmen in Reichweite von Einkaufswagen und Transportkisten. Die Hagor Inbox Digital Signage 55 nimmt einen 55-Zoll-Bildschirm auf und schließt ihn ein: Stahlgehäuse mit geschweißten Ecken, Lüftungsschlitze für die Abwärme, Kabeleinlass verdeckt auf der Rückseite. Niemand kommt mehr an Stecker, Taster oder Technik. Montiert wird wahlweise im Quer- oder Hochformat. Was das Gehäuse allein nicht abdeckt, ist die Bildfläche - die bleibt offen, sonst sähe man nichts. Wer auch sie vor Fingern und Stößen schützen will, bestellt das ESG-Schutzglas 55" dazu. Hagor Inbox Digital Signage 55" 1782 - Indoorschutzgehäuse - Landscape und Portrait - VESA 600x400 - max. 40 kg - RAL 9005 schwarz - Was Sie konkret bekommen ▸Für Bildschirme bis 55..."1107,79 €*Versand: 0,00 €Sichere Weiterleitung zum Anbieter
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