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Was ist der Unterschied zwischen MPEG-4 und H.264?
MPEG-4 und H.264 sind beide Videokompressionsstandards, die eine effiziente Komprimierung von Videodateien ermöglichen. Der Hauptunterschied liegt in der Art und Weise, wie sie die Daten komprimieren. H.264 bietet in der Regel eine bessere Komprimierung und eine höhere Videoqualität bei niedrigeren Bitraten im Vergleich zu MPEG-4. **
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. **
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Maschinelles Lernen, Fachbücher von Ethem AlpaydinMaschinelles Lernen ist die künstliche Generierung von Wissen aus Erfahrung. Dieses Buch diskutiert Methoden aus den Bereichen Statistik und Mustererkennung und kombiniert die unterschiedlichen Ansätze, um effiziente Lösungen zu finden. Diese Auflage bietet ein neues Kapitel über Deep Learning und erweitert die Inhalte über mehrlagige Perzeptrone und bestärkendes Lernen. Eine neue Sektion über erzeugende gegnerische Netzwerke ist ebenfalls dabei.72,95 €*Versand: 0,00 €Sichere Weiterleitung zum Anbieter
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Maschinelles Lernen, Fachbücher von Jörg FrochteMaschinelles Lernen ist ein interdisziplinäres Fach, das die Bereiche Informatik, Mathematik und das jeweilige Anwendungsgebiet zusammenführt. In diesem Buch werden alle drei Teilgebiete gleichermassen berücksichtigt: - Algorithmen des maschinellen Lernens verwenden und verstehen, wie und warum sie funktionieren. - Kickstart zur Verwendung von Python 3 und seinem Ökosystem im Umfeld des maschinellen Lernens. - Verschiedene Methoden des überwachten, unüberwachten und bestärkenden Lernens, unter anderem Random Forest, DBSCAN und Q-Learning. Die Algorithmen werden zum besseren Verständnis und praktischen Einsatz anschaulich mittels NumPy und SciPy umgesetzt. Für die Support Vector Machines und das Deep Learning wird auf scikit-learn beziehungsweise Keras zurückgegriffen. Die dritte Auflage wurde für die Keras/Tensorflow-Version 2 sowie Python 3.7 überarbeitet, mehrere Kapitel insbesondere zum bestärkten Lernen wurden aktualisiert und folgende Themen wurden unter anderem neu aufgenommen: - Deep Q-Learning - Class Activation Maps und Grad-CAM - Pandas-Integration und -Einführung - OpenAI Gym integriert Das Buch ist ideal für Studierende der Informatik, Mechatronik, Elektrotechnik und der angewandten Statistik/Data Science sowie für Ingenieure und Informatiker in der Praxis. Vorausgesetzt werden Kenntnisse in objektorientierter Programmierung und Basiswissen der Hochschulmathematik. Die nötige Mathematik wird eingebettet im Buch präsentiert und die Theorie direkt in Python-Code umgesetzt.39,99 €*Versand: 0,00 €Sichere Weiterleitung zum Anbieter
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Maschinelles Lernen, Fachbücher von Rudolf JägerDas Buch "Maschinelles Lernen" von Rudolf Jäger bietet eine umfassende Einführung in die praktischen Anwendungen des maschinellen Lernens, insbesondere für die Entwicklung von Empfehlungs- und Entscheidungssystemen. Es ist klar strukturiert und anwendungsorientiert, sodass Leser*innen die Konzepte direkt auf ihre eigenen Projekte übertragen können. Die umfangreiche Sammlung an Beispielen aus den Bereichen Supervised und Unsupervised Learning ermöglicht es, schnell die geeigneten Methoden für spezifische Anforderungen zu identifizieren. Jedes Kapitel kombiniert theoretische Grundlagen mit praktischen Implementierungen und gut dokumentierten Python-Codebeispielen, die auf der Bibliothek scikit-learn basieren. Ein besonderer Fokus liegt auf dem Design und der Umsetzung von Empfehlungssystemen, wobei die Stärken und Grenzen der verschiedenen Algorithmen erläutert werden. Abschliessend werden die notwendigen Schritte zur Integration von Machine-Learning-Lösungen in industrielle Prozesse behandelt, um sicherzustellen, dass die entwickelten Modelle nicht nur funktionieren, sondern auch echten Mehrwert bieten.49,99 €*Versand: 0,00 €Sichere Weiterleitung zum Anbieter
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Telekom Media Receiver 401, IPTV, Full HD, 720p, 1080p, 2160p, H.264, H.265, MPEG, 10,100,1000 Mbit/s, 2.0aDer neue UHD-fähige Media Receiver 401 bietet Ihnen mit EntertainTV eine umfangreiche Programmauswahl aus einer Vielzahl von Sendern. Der leistungsstarke Dual Core Prozessor mit 1700 MHz sorgt mit seiner Power selbst bei rechenintensiven Apps wie Mediatheken, Youtube oder Netflix für perfekte Performance.Außerdem können Sie Kinofilme und Serien bequem mit der Fernbedienung ausleihen oder kaufen. Mit der Pause-Taste lässt sich das laufende TV-Programm jederzeit anhalten und wieder fortsetzen. Wenn Sie spontan aufnehmen möchten, drücken Sie einfach die rote Aufnahme-Taste auf der Fernbedienung.Highlights: Volle Unterstützung von digitalem Fernsehen am EntertainTV-Anschluss in HD-TV und UHD-TVUltra High Definition video (UHD video) mit 4 x höherer Bildauflösung als HD VideoHigh Dynamic Range video (HDR video) zur natürlicheren Bildwiedergabe durch erhöhtem Contrast und höherer Farbtiefe als HD VideoLeistungsstarker Dual-Core Prozessor mit 1,7 GHz, 2 GB SDRAM DDR3Integrierter Festplattenre375,60 €*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 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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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. **
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. **
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Maschinelles Lernen, Fachbücher von Jörg FrochteMaschinelles Lernen ist ein interdisziplinäres Fach, das die Bereiche Informatik, Mathematik und das jeweilige Anwendungsgebiet zusammenführt. In diesem Buch werden alle drei Teilgebiete gleichermassen berücksichtigt: - Algorithmen des maschinellen Lernens verwenden und verstehen, wie und warum sie funktionieren. - Kickstart zur Verwendung von Python 3 und seinem Ökosystem im Umfeld des maschinellen Lernens. - Verschiedene Methoden des überwachten, unüberwachten und bestärkenden Lernens, unter anderem Random Forest, DBSCAN und Q-Learning. Die Algorithmen werden zum besseren Verständnis und praktischen Einsatz anschaulich mittels NumPy und SciPy umgesetzt. Für die Support Vector Machines und das Deep Learning wird auf scikit-learn beziehungsweise Keras zurückgegriffen. Die dritte Auflage wurde für die Keras/Tensorflow-Version 2 sowie Python 3.7 überarbeitet, mehrere Kapitel insbesondere zum bestärkten Lernen wurden aktualisiert und folgende Themen wurden unter anderem neu aufgenommen: - Deep Q-Learning - Class Activation Maps und Grad-CAM - Pandas-Integration und -Einführung - OpenAI Gym integriert Das Buch ist ideal für Studierende der Informatik, Mechatronik, Elektrotechnik und der angewandten Statistik/Data Science sowie für Ingenieure und Informatiker in der Praxis. Vorausgesetzt werden Kenntnisse in objektorientierter Programmierung und Basiswissen der Hochschulmathematik. Die nötige Mathematik wird eingebettet im Buch präsentiert und die Theorie direkt in Python-Code umgesetzt.39,99 €*Versand: 0,00 €Sichere Weiterleitung zum Anbieter
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Was ist der Unterschied zwischen MPEG-4 und H.264?
MPEG-4 und H.264 sind beide Videokompressionsstandards, die eine effiziente Komprimierung von Videodateien ermöglichen. Der Hauptunterschied liegt in der Art und Weise, wie sie die Daten komprimieren. H.264 bietet in der Regel eine bessere Komprimierung und eine höhere Videoqualität bei niedrigeren Bitraten im Vergleich zu MPEG-4. **
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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. **
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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 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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Maschinelles Lernen, Fachbücher von Rudolf JägerDas Buch "Maschinelles Lernen" von Rudolf Jäger bietet eine umfassende Einführung in die praktischen Anwendungen des maschinellen Lernens, insbesondere für die Entwicklung von Empfehlungs- und Entscheidungssystemen. Es ist klar strukturiert und anwendungsorientiert, sodass Leser*innen die Konzepte direkt auf ihre eigenen Projekte übertragen können. Die umfangreiche Sammlung an Beispielen aus den Bereichen Supervised und Unsupervised Learning ermöglicht es, schnell die geeigneten Methoden für spezifische Anforderungen zu identifizieren. Jedes Kapitel kombiniert theoretische Grundlagen mit praktischen Implementierungen und gut dokumentierten Python-Codebeispielen, die auf der Bibliothek scikit-learn basieren. Ein besonderer Fokus liegt auf dem Design und der Umsetzung von Empfehlungssystemen, wobei die Stärken und Grenzen der verschiedenen Algorithmen erläutert werden. Abschliessend werden die notwendigen Schritte zur Integration von Machine-Learning-Lösungen in industrielle Prozesse behandelt, um sicherzustellen, dass die entwickelten Modelle nicht nur funktionieren, sondern auch echten Mehrwert bieten.49,99 €*Versand: 0,00 €Sichere Weiterleitung zum Anbieter
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Telekom Media Receiver 401, IPTV, Full HD, 720p, 1080p, 2160p, H.264, H.265, MPEG, 10,100,1000 Mbit/s, 2.0aDer neue UHD-fähige Media Receiver 401 bietet Ihnen mit EntertainTV eine umfangreiche Programmauswahl aus einer Vielzahl von Sendern. Der leistungsstarke Dual Core Prozessor mit 1700 MHz sorgt mit seiner Power selbst bei rechenintensiven Apps wie Mediatheken, Youtube oder Netflix für perfekte Performance.Außerdem können Sie Kinofilme und Serien bequem mit der Fernbedienung ausleihen oder kaufen. Mit der Pause-Taste lässt sich das laufende TV-Programm jederzeit anhalten und wieder fortsetzen. Wenn Sie spontan aufnehmen möchten, drücken Sie einfach die rote Aufnahme-Taste auf der Fernbedienung.Highlights: Volle Unterstützung von digitalem Fernsehen am EntertainTV-Anschluss in HD-TV und UHD-TVUltra High Definition video (UHD video) mit 4 x höherer Bildauflösung als HD VideoHigh Dynamic Range video (HDR video) zur natürlicheren Bildwiedergabe durch erhöhtem Contrast und höherer Farbtiefe als HD VideoLeistungsstarker Dual-Core Prozessor mit 1,7 GHz, 2 GB SDRAM DDR3Integrierter Festplattenre375,60 €*Versand: 0,00 €Sichere Weiterleitung zum Anbieter
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Axis P14 Series P1486-LE Netzwerk-Überwachungskamera Kugel Außenbereich Vandalismussicher / Wetterbeständig Farbe Tag&Nacht 3 MP 2048 x 1536 Automatische Irisblende verschiedene Brennweiten Audio GbE H.264 H.265 MPEG-4 Part 10 AVC MPEG-H 2 HEVC MJPEG PoE (03618-001)Axis P14 Series P1486-LE Netzwerk-Überwachungskamera Kugel Außenbereich Vandalismussicher / Wetterbeständig Farbe Tag&Nacht 3 MP 2048 x 1536 Automatische Irisblende verschiedene Brennweiten Audio GbE H.264 H.265 MPEG-4 Part 10 AVC MPEG-H 2 HEVC MJPEG PoE2158,29 €*Versand: 0,00 €Sichere Weiterleitung zum Anbieter
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Axis P13 Series P1388 Netzwerk-Überwachungskamera Box Innenbereich Farbe Tag&Nacht 8 MP 3840 x 2160 4K CS-Halterung Automatische Irisblende verschiedene Brennweiten Audio GbE MJPEG AVC HEVC H.265 H.264B H.264H H.264M MPEG-4 Part 10 MPEG-H 2 DC 28 V / PoE (02737-001)Produktbeschreibung: AXIS P13 Series P1388 - Netzwerk-Überwachungskamera - box, Gerätetyp: Netzwerk-Überwachungskamera - fest - box - Innenbereich, Audio: Ja: Zweiwege-Audiofunktion, integriertes Mikrofon, Abmessungen (Breite x Tiefe x Höhe): 8 cm x 21,3 cm x 6,3 cm, Gewicht: 470 g, Farbe: Weiß, NCS S 1002-B, Schwarz, NCS S 9000-N, Anschlusstechnik: Kabelgebunden, Kamera: Farbe - Tag&Nacht, Optisches Zoom: 2.6 x, Max Auflösung: 3840 x 2160, Bildrate (max.): 60 Bilder pro Sekunde, Bewegungserkennung: Ja, Video-Modi: 4K, Typ des optischen Sensors: PS RGB CMOS - 14.1 mm (1/1.8") - 8 MP, Mindestbeleuchtung: 0.13 Lux - Farbe, Forensisches WDR und Lightfinder 2.0 - F1.5 - 50 IRE 0.03 Lux - S/W, Forensisches WDR und Lightfinder 2.0 - F1.5 - 50 IRE 0.3 Lux - Farbe, Lightfinder 2.0 - F1.5 - 50 IRE 0.06 Lux - S/W, Lightfinder 2.0 - F1.5 - 50 IRE, Brennweiten-Steuerung: Verschiedene Brennweiten, Brennweite: 3.9 mm - 10 mm, Objektivbefestigung: CS-Halterung, Objektiv-Irisblende: F/1.5 - Automatische Irisblende (P-Iris), Schnittstellen: Ethernet 10Base-T/100Base-TX/1000Base-T, Steuerungsschnittstelle: RS-485, RS-422, Spannung: DC 10 - 28 V / PoE Plus Klasse 3, Leistungsmerkmale: IR korrigiertes Objektiv, Infrarot-Sperrfilter, Forensic WDR, Lightfinder 2.0-Technologie, Deep Learning Verarbeitungs-Einheit (DLPU), Zipstream-Technologie, variable Bitrate, Adaptive Bitrate (ABR), Multi-Bitrate (MBR), Niedriglatenzmodus, Video-Streaming-Anzeige, 2D Noise Reduction Technology, 3D-Rauschunterdrückungstechnologie, 180° Bilddrehung, 270° Bilddrehung, 90° Bilddrehung, Bildspiegelung, Textüberlagerung, Bildüberlagerung, Dynamischer Text, Privatsphärenmaske-Funktion, Polygon Privatsphäre-Maske, Zielblende, digitale PTZ-Funktion, Steuerwarteschlange, On-Screen gerichtete Anzeigeeinrichtung, Überwachungsrundgang, automatische Verstärkungsregelung, Netzwerllautsprecher-Paarung, INVIF (Profil G) Unterstützung, ONVIF (Profil M) Unterstützung, ONVIF (Profil S) Unterstützung, ONVIF (Profil T) Un1152,29 €*Versand: 0,00 €Sichere Weiterleitung zum Anbieter
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Wie kann Textklassifikation in verschiedenen Bereichen wie der Sprachverarbeitung, dem maschinellen Lernen und der Informationsextraktion eingesetzt werden?
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