Produkte und Fragen zum Begriff Illyria:
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Illyria in Shakespeare's England , Illyria in Shakespeare's England is the first extended study of the eastern Adriatic region, often referred to in the Renaissance by its Graeco-Roman name "Illyria," in early modern English writing and political thought. At first glance the absence of earlier studies may not be surprising: that area may seem significant only to critics pursuing certain specialized questions about Shakespeare's Twelfth Night, which is set in Illyria. But in fact, it is not only often misrepresented in the discussions of that play but also typically ignored in the critical conversation on English prose romances, poems, and other plays that feature Illyria or its peoples, some rarely read, others well-known, including Shakespeare's Comedy of Errors, 2 Henry VI, Measure for Measure, and Cymbeline. Lea Puljcan Juric explores the reasons for such views by engaging with larger questions of interest to many critics who focus on subjects other than geographic regions, such as "othering," religion, race, and the development of national identity, among other issues. She also broadens the conversation on these familiar problems in the field to include the impact of post-Renaissance notions of the Balkans on the erasure of Illyria from Shakespeare studies. Puljcan Juric studies the encounters of the English with the ancient and early modern Illyrians through their Greek and Roman heritage; geographies, histories, and travelogues, written in a variety of European polities including Illyria itself; religious conflict after the Reformation and the threat of Islam; and international politics and commerce. These considerations show how Illyria's geopolitical position among the Ottoman Empire, Habsburg Empire and Venice, its "national" struggles as well as its cultural heterogeneity figured in English interests in the eastern Mediterranean, and informed English ideas about ethnicity, nationhood, and religion. In Shakespeare studies, however, critics have consistently cast Twelfth Night's Illyria as a utopia, an enigma, or a substitute for England, Italy, or Greece. Arguing that twentieth-century politics and negative conceptions of the eastern Adriatic as part of "the Balkans" have underwritten this erasure of Illyria from our perspective on the field, Puljcan Juric shows how entrenched cultural hierarchies tied to elitism and colonial politics still inform our analyses of literature. She invites scholars to recognize that, for Shakespeare and his contemporaries, Illyria is the site of important socio-political and cultural struggles during the period, some shared with neighboring areas, others geographically specific, that invite dynamic historical and literary scrutiny. , Bücher > Bücher & Zeitschriften
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Illyria in Shakespeare's England , Illyria in Shakespeare's England is the first extended study of the eastern Adriatic region, often referred to in the Renaissance by its Graeco-Roman name "Illyria," in early modern English writing and political thought. At first glance the absence of earlier studies may not be surprising: that area may seem significant only to critics pursuing certain specialized questions about Shakespeare's Twelfth Night, which is set in Illyria. But in fact, it is not only often misrepresented in the discussions of that play but also typically ignored in the critical conversation on English prose romances, poems, and other plays that feature Illyria or its peoples, some rarely read, others well-known, including Shakespeare's Comedy of Errors, 2 Henry VI, Measure for Measure, and Cymbeline. Lea Puljcan Juric explores the reasons for such views by engaging with larger questions of interest to many critics who focus on subjects other than geographic regions, such as "othering," religion, race, and the development of national identity, among other issues. She also broadens the conversation on these familiar problems in the field to include the impact of post-Renaissance notions of the Balkans on the erasure of Illyria from Shakespeare studies. Puljcan Juric studies the encounters of the English with the ancient and early modern Illyrians through their Greek and Roman heritage; geographies, histories, and travelogues, written in a variety of European polities including Illyria itself; religious conflict after the Reformation and the threat of Islam; and international politics and commerce. These considerations show how Illyria's geopolitical position among the Ottoman Empire, Habsburg Empire and Venice, its "national" struggles as well as its cultural heterogeneity figured in English interests in the eastern Mediterranean, and informed English ideas about ethnicity, nationhood, and religion. In Shakespeare studies, however, critics have consistently cast Twelfth Night's Illyria as a utopia, an enigma, or a substitute for England, Italy, or Greece. Arguing that twentieth-century politics and negative conceptions of the eastern Adriatic as part of "the Balkans" have underwritten this erasure of Illyria from our perspective on the field, Puljcan Juric shows how entrenched cultural hierarchies tied to elitism and colonial politics still inform our analyses of literature. She invites scholars to recognize that, for Shakespeare and his contemporaries, Illyria is the site of important socio-political and cultural struggles during the period, some shared with neighboring areas, others geographically specific, that invite dynamic historical and literary scrutiny. , Bücher > Bücher & Zeitschriften
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Kreditwürdigkeitsprüfung mit Künstlichen Neuronalen Netzen , Anwendung im Konsumentenkreditgeschäft , Bücher > Bücher & Zeitschriften , Auflage: 1997, Erscheinungsjahr: 19970818, Produktform: Kartoniert, Beilage: Paperback, Titel der Reihe: Bank- und Finanzwirtschaft##, Auflage/Ausgabe: 1997, Seitenzahl/Blattzahl: 316, Keyword: Konsum; Konsumentenkredit; Kreditgeschäft; Kreditinstitut; Kreditinstitute; Kreditwürdigkeit; neuronaleNetze, Fachschema: Kreditwesen - Darlehen - Verbraucherkredit~Neuronales Netz - Neuronaler Computer - Neurocomputer, Imprint-Titels: Bank- und Finanzwirtschaft, Warengruppe: HC/Wirtschaft/Einzelne Wirtschaftszweige, Fachkategorie: Betriebswirtschaft und Management, Thema: Verstehen, Text Sprache: ger, UNSPSC: 49019900, Warenverzeichnis für die Außenhandelsstatistik: 49019900, Verlag: Deutscher Universitätsverlag, Verlag: Deutscher Universitätsverlag, Länge: 244, Breite: 170, Höhe: 18, Gewicht: 548, Produktform: Kartoniert, Genre: Sozialwissenschaften/Recht/Wirtschaft, Genre: Sozialwissenschaften/Recht/Wirtschaft, eBook EAN: 9783663086697, Herkunftsland: DEUTSCHLAND (DE), Katalog: deutschsprachige Titel, Katalog: Gesamtkatalog, Katalog: Lagerartikel, Book on Demand, ausgew. Medienartikel, Relevanz: 0000, Tendenz: 0, Unterkatalog: AK, Unterkatalog: Bücher, Unterkatalog: Hardcover,
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Klinische Symptome bei Menschen mit neuronalen Entwicklungsstörungen , Menschen mit komplexen Behinderungen haben oft nur eine eingeschränkte oder für andere unverständliche Art der Kommunikation und können deshalb kaum oder gar nicht von ihren Beschwerden berichten und bei der medizinischen Anamnese mitarbeiten. Zudem sind atypische Symptome oder ungewöhnliche Komorbiditäten gerade bei speziellen Syndromen häufig. Dadurch gestaltet sich die Diagnostik besonders schwierig. Im vorliegenden Leitfaden ist den am häufigsten vorkommenden Symptomen jeweils ein eigenes Kapitel gewidmet. Ausgehend von konkreten Beispielen erläutern ausgewiesene Expert*innen die besonderen Herausforderungen für die Diagnostik, definieren die Problemstellung und erörtern Differenzialdiagnosen. Konkrete Vorschläge für das Vorgehen bei Anamnese und klinischer Untersuchung runden die Kapitel ab. Mit Beiträgen von Norbert Bohnert, Katharina Bücher, Gloria Dorsch, Thomas Dreher, Guido Elsäßer, Hauke Hermann, Eva Ledig, Markus Knuf, Verona Mau, Christian Münter, Margarete Nowag, Georg Poppele, Martin Rohlf, Petra Rösl, Tanja Sappok, Petra Schulz, Jörg Stockmann, Tatjana Voss, Tobias Wagner und Meike Wehmeyer , Bücher > Bücher & Zeitschriften , Erscheinungsjahr: 202311, Produktform: Kartoniert, Redaktion: Bredel-Geißler, Anne~Martin, Peter~Grimmer, Anja, Seitenzahl/Blattzahl: 300, Keyword: Diagnostik; Genetische Syndrome; neuronale Entwicklungsstörung; Intellektuelle Entwicklungsstörung; Behinderung; Medizin; Gesundheit; Kommunikation; Anamese; Beschwerden; Komorbiditäten; behindert, Fachschema: Behinderung~Anamnese~Medizin / Anamnese~Untersuchung (medizinisch)~Erbkrankheit~Hereditär~Medizin / Allgemeines, Einführung, Lexikon, Fachkategorie: Untersuchung von Patienten~Angeborene Krankheiten und Störungen~Leben mit Behinderung~Medizin, allgemein, Warengruppe: TB/Medizin/Allgemeines, Lexika, Fachkategorie: Behinderung: soziale Aspekte, Thema: Verstehen, Text Sprache: ger, UNSPSC: 49019900, Warenverzeichnis für die Außenhandelsstatistik: 49019900, Verlag: Psychosozial Verlag GbR, Verlag: Psychosozial Verlag GbR, Verlag: Psychosozial-Verlag GmbH & Co. KG, Produktverfügbarkeit: 02, Länge: 210, Breite: 148, Produktform: Kartoniert, Genre: Mathematik/Naturwissenschaften/Technik/Medizin, Genre: Mathematik/Naturwissenschaften/Technik/Medizin, eBook EAN: 9783837979923 9783837979930, Herkunftsland: DEUTSCHLAND (DE), Katalog: deutschsprachige Titel, Katalog: Gesamtkatalog, Katalog: Lagerartikel, Book on Demand, ausgew. Medienartikel, Relevanz: 0014, Tendenz: +1, Unterkatalog: AK, Unterkatalog: Bücher, Unterkatalog: Lagerartikel, Unterkatalog: Taschenbuch,
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Subject Heading Description 1: BUSINESS & ECONOMICS / General Subject Heading Description 2: EAN: 9783346930002 ISBN-10: 3346930009 Publisher Imprint: GRIN Verlag Publication Date: 082023 Contributor 1: Wunderlich, Arno Title: Evaluierung von künstlichen neuronalen Netzen zur Bewertung von Zerobonds Binding Type: PF Content Language Code: GER Pages: 0030 Description: Discover the captivating world of Evaluierung von künstlichen neuronalen Netzen zur Bewertung von Zerobonds, a BUSINESS & ECONOMICS / General that falls under the category. This PF-formatted gem, contributed by Wunderlich, Arno and published by GRIN Verlag, promises an immersive experience for readers. With 0030 pages of engaging content, Evaluierung von künstlichen neuronalen Netzen zur Bewertung von Zerobonds explores. The GER language adds a unique flavor to the narrative, making it accessible to a wide audience.
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Subject Heading Description 1: BUSINESS & ECONOMICS / General Subject Heading Description 2: EAN: 9783346930002 ISBN-10: 3346930009 Publisher Imprint: GRIN Verlag Publication Date: 082023 Contributor 1: Wunderlich, Arno Title: Evaluierung von künstlichen neuronalen Netzen zur Bewertung von Zerobonds Binding Type: PF Content Language Code: GER Pages: 0030 Description: Discover the captivating world of Evaluierung von künstlichen neuronalen Netzen zur Bewertung von Zerobonds, a BUSINESS & ECONOMICS / General that falls under the category. This PF-formatted gem, contributed by Wunderlich, Arno and published by GRIN Verlag, promises an immersive experience for readers. With 0030 pages of engaging content, Evaluierung von künstlichen neuronalen Netzen zur Bewertung von Zerobonds explores. The GER language adds a unique flavor to the narrative, making it accessible to a wide audience.
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Tiefer Einblick in die neuronalen Netzwerke der Bildwiederherstellung , Der erzählerische Bogen des Buches verwebt die Entwicklung der neuronalen Netze mit der Entwicklung der Bildwiederherstellungstechniken. Durch lebendiges Erzählen wird der Leser Zeuge der Entstehung neuronaler Netze als Dreh- und Angelpunkt bei der Suche nach Bildklarheit. Von den Anfängen der grundlegenden Architekturen bis hin zu den jüngsten Innovationen im Bereich des Deep Learning spiegelt die Reise die rasante Entwicklung der digitalen Bildverarbeitung und die genialen Lösungen wider, die neuronale Netze bieten.Ein Höhepunkt von "Deep Insight" ist die Erforschung verschiedener neuronaler Netzwerkarchitekturen, die bei der Bildwiederherstellung eingesetzt werden, und zeigt, wie diese Computerwunder lernen, sich anpassen und visuelle Details wiederherstellen können, die sich dem menschlichen Auge entziehen. Ob es um die Entrauschung von Bildern, die Rekonstruktion fehlender Teile oder die Verbesserung der Gesamtqualität geht, neuronale Netze erweisen sich als die unbesungenen Helden des digitalen Zeitalters, die den Bildern ihr wahres Potenzial zurückgeben. , Studium & Erwachsenenbildung > Fachbücher, Lernen & Nachschlagen
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Motivation, Anstrengung und das Modell des neuronalen Netzes , In den letzten zehn Jahren hat sich unser Verständnis des menschlichen Gehirns grundlegend gewandelt ¿ von einer modularen Struktur hin zu einem hoch integrierten neuronalen Netzwerkmodell. Dieses neue Verständnis verändert grundlegend die Art und Weise, wie wir wesentliche psychologische Konstrukte wie beispielsweise Motivation erklären. Im Netzwerkmodell wird Motivation als ein spezialisierter Aspekt des menschlichen Lernsystems betrachtet, der darauf abzielt, Ziele zu erreichen. Von ursprünglich grundlegenden Bedürfnissen wie Nahrung und Unterkunft entwickelt sich Motivation im Laufe der Zeit zu einem komplexen Geflecht aus extrinsischen und intrinsischen Zielen. Der Kern all dieser Entwicklungen ist die angeborene Flucht- oder Kampfreaktion, die sich im Laufe der Zeit durch eine Kombination aus angeborenen menschlichen Temperamentseigenschaften und Lebenserfahrungen verändert. Diese Veränderungsprozess basiert zum Teil auf einem Fehlerprognosenetzwerks, das mit dem Belohnungsnetzwerk zusammenarbeitet, um ein System sich ständig weiterentwickelnder Bewertungen von Zielen und Vorgaben zu erzeugen. Das Zusammenspiel dieser Netzwerke führt zu einem kognitiven Prozess, den wir Motivation nennen. Wie die meisten Netzwerke wird das Motivationssystem von Netzwerken rekrutiert, wenn die Aufgabenanforderungen der Situation es erfordern. Solch ein Verständnis von Motivation hat tiefgreifende Auswirkungen. In der klinischen Psychologie könnte es die Beurteilung und Therapie von Verhaltensweisen neugestalten und die Richtung für neue therapeutische Interventionen vorgeben. Dieses Buch stellt die Übersetzung einer englischsprachigen Originalausgabe dar. Die Übersetzung wurde mit Hilfe von künstlicher Intelligenz erstellt. Eine anschließende manuelle Überarbeitung erfolgte vor allem nach inhaltlichen Gesichtspunkten, so dass das Buch stilistisch von einer herkömmlichen Übersetzung abweicht. , Bücher > Bücher & Zeitschriften
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Was ist der Bias in neuronalen Netzen?
Der Bias in neuronalen Netzen ist ein zusätzlicher Parameter, der den Einfluss eines Neurons auf die Aktivierungsfunktion steuert. Er ermöglicht es dem Netzwerk, auch dann zu feuern, wenn alle Eingaben null sind. Der Bias ermöglicht es dem Netzwerk, flexibler auf verschiedene Eingaben zu reagieren und die Aktivierungsfunktion zu verschieben.
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Versteht jemand diese Abbildung der neuronalen Verrechnung?
Es ist schwierig, eine genaue Antwort zu geben, ohne die Abbildung zu sehen. Die neuronale Verrechnung bezieht sich auf die Art und Weise, wie Neuronen Informationen verarbeiten und weiterleiten. Es ist möglich, dass die Abbildung verschiedene Aspekte der neuronalen Verrechnung darstellt, wie zum Beispiel die Aktivierung von Neuronen, die Übertragung von Signalen oder die Bildung von neuronalen Netzwerken.
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Wie lautet das Aufgabenblatt zur neuronalen Verrechnung?
Es tut mir leid, aber ich kann keine spezifischen Aufgabenblätter anzeigen oder bereitstellen. Als KI-Modell habe ich keinen Zugriff auf externe Ressourcen wie Aufgabenblätter.
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Was ist eine Aufgabe zur neuronalen Verrechnung?
Eine Aufgabe zur neuronalen Verrechnung kann beispielsweise darin bestehen, ein neuronales Netzwerk zu trainieren, um Bilder zu erkennen oder Texte zu klassifizieren. Dabei werden die Eingabedaten durch das Netzwerk verarbeitet und in eine bestimmte Ausgabe umgewandelt. Die Aufgabe besteht darin, die Gewichte und Verbindungen im Netzwerk so anzupassen, dass es die gewünschte Aufgabe möglichst gut lösen kann.
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Wie werden Kameras bei künstlichen neuronalen Netzen eingesetzt?
Kameras werden bei künstlichen neuronalen Netzen eingesetzt, um visuelle Informationen zu erfassen und als Eingabe für das Netzwerk zu dienen. Sie können beispielsweise in Bilderkennungssystemen verwendet werden, um Objekte oder Muster in Bildern zu identifizieren. Die Kameraaufnahmen werden in Pixelwerte umgewandelt und als Eingabe für das Netzwerk verwendet, um Muster und Merkmale zu lernen und entsprechende Klassifikationen oder Vorhersagen zu treffen.
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Wie kann man den Spannungsverlauf bei neuronalen Verrechnungen einschätzen?
Der Spannungsverlauf bei neuronalen Verrechnungen kann durch verschiedene Faktoren beeinflusst werden, wie zum Beispiel die Stärke der Eingangssignale, die Anzahl und Art der beteiligten Neuronen sowie die synaptischen Verbindungen zwischen ihnen. Es ist wichtig zu beachten, dass neuronale Verrechnungen nicht nur durch den Spannungsverlauf, sondern auch durch die zeitliche Abfolge der Aktivität der Neuronen bestimmt werden. Daher ist eine genaue Einschätzung des Spannungsverlaufs allein nicht ausreichend, um das Verhalten des neuronalen Netzwerks zu verstehen.
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Was mache ich beim Trainieren eines neuronalen Netzes falsch?
Es ist schwierig, eine genaue Antwort auf diese Frage zu geben, da es viele mögliche Fehlerquellen gibt. Einige mögliche Fehler könnten sein: eine falsche Wahl der Hyperparameter, wie Lernrate oder Batch-Größe, unzureichende Daten oder eine falsche Datenpräparation, Overfitting oder Underfitting des Modells, oder eine unzureichende Anzahl von Trainingsepochen. Es ist wichtig, diese Faktoren sorgfältig zu überprüfen und möglicherweise verschiedene Ansätze auszuprobieren, um das Training zu verbessern.
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Warum ist die Umkodierung bei der neuronalen Informationsverteilung sinnvoll?
Die Umkodierung bei der neuronalen Informationsverteilung ist sinnvoll, da sie es dem Gehirn ermöglicht, Informationen auf verschiedene Weisen zu verarbeiten und zu interpretieren. Durch die Umwandlung von Informationen in verschiedene neuronale Codes kann das Gehirn komplexe Aufgaben bewältigen und unterschiedliche Aspekte der Umwelt wahrnehmen. Dies ermöglicht eine flexiblere und effizientere Informationsverarbeitung.
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Warum ist eine mehrfache Umcodierung bei der neuronalen Informationsweiterleitung sinnvoll?
Eine mehrfache Umcodierung bei der neuronalen Informationsweiterleitung ist sinnvoll, da sie die Robustheit und Zuverlässigkeit der Informationsübertragung erhöht. Durch die Verwendung mehrerer Codierungsmechanismen können Informationen auf verschiedene Arten und Weisen übertragen werden, was die Wahrscheinlichkeit von Übertragungsfehlern verringert. Zudem ermöglicht eine mehrfache Umcodierung eine flexiblere und effizientere Verarbeitung von Informationen im Gehirn.
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Welche Tipps gibt es für das Training eines neuronalen Netzes?
Beim Training eines neuronalen Netzes gibt es einige Tipps, die helfen können, bessere Ergebnisse zu erzielen. Dazu gehört zum Beispiel das Verwenden von ausreichend Trainingsdaten, um Overfitting zu vermeiden. Außerdem ist es wichtig, die Lernrate richtig einzustellen, um ein schnelles und stabiles Training zu ermöglichen. Weiterhin kann es hilfreich sein, verschiedene Optimierungsalgorithmen auszuprobieren, um das beste Ergebnis zu erzielen.
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Gibt es eine Ableitung für die ReLU Rectifier in neuronalen Netzen?
Ja, die Ableitung der ReLU-Funktion (Rectified Linear Unit) ist definiert als 1, wenn der Eingabewert positiv ist, und 0, wenn der Eingabewert negativ oder null ist. Diese Ableitung wird in neuronalen Netzen verwendet, um den Gradienten für das Backpropagation-Verfahren zu berechnen und die Gewichte anzupassen.
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Kannst du mir bei meiner Biologie-Hausaufgabe zur neuronalen Verrechnung helfen?
Ja, natürlich! Ich kann dir gerne bei deiner Biologie-Hausaufgabe zur neuronalen Verrechnung helfen. Was genau möchtest du wissen oder verstehen?