Produkt zum Begriff Millionen:
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Millionen könnten geheilt werden
Millionen könnten geheilt werdenDr. Karl-Otto Heede · Marie-Luise SchichtVorsorge und Vorbeugung sind nach Meinung der Autoren die besten Garanten für lebenslange Gesundheit. ‚Millionen könnten geheilt werden‘ ist kein billiges Schlagwort, sondern vielmehr die rettende Alternative, der Ausweg aus dem Gesundheitsverfall unserer Tage.Ein nützliches Buch voller Wissen, das dem Leser hilft, sein Leben gesünder und damit lebenswerter zu gestalten. Es macht den Patienten zu einem kompetenten Partner des Arztes und des Heilpraktikers, indem es u.a. in die Sprache der Medizin einführt und leicht erlernbare Methoden der Selbstdiagnose lehrt.Dr. Karl-Otto Heede und Marie-Luise Schicht öffnen in ihrem Buch eine Schatztruhe an natürlicher Heilkunst, von der Patienten und Behandler nur profitieren können.270 Seiten · gebundene Ausgabe · 5. Auflage · 26.50 EURVerlag Peter Jentschura ISBN: 978-3-933874-77-1
Preis: 26.50 € | Versand*: 4.90 € -
Das Millionen Duell (Neu differenzbesteuert)
Das Millionen Duell
Preis: 11.18 € | Versand*: 4.95 € -
Westfalen Notgeld 50 Millionen Mark 1923
Original-Notgeldmünze aus der Zeit der Hyperinflation Eine einzige Silber-Münze im Wert von 50 Millionen Reichsmark? Was heute absurd klingt, war in der Weimarer Republik bittere Realität. Im Jahr 1923 erreichte die Währungskrise ihren Höhepunkt. So kosteten Güter des täglichen Lebens gut und gerne mehrere Millionen Reichsmark. Kein Wunder, dass die Menschen ihr Geld in Schubkarren durch die Straße karrten. Eine Lösung war die staatliche Herausgabe von Notgeld – zu diesem gehört auch die westfälische 50-Millionen-Mark-Münze, die 1923 nur wenige Wochen lang geprägt wurde und bei ihrer Ausgabe bereits praktisch keine Kaufkraft mehr besaß. Heute berichtet diese seltene Silber-Rarität über eine der bewegendsten deutschen Epochen – und ist aus keiner Weimarer Münzsammlung mehr wegzudenken. So steht die 50-Millionen-Mark-Münze als Symbol für die außergewöhnliche Zeit der Hyperinflation. Wäre es nicht großartig, diese Münze selbst einmal in den Händen zu halten? Jetzt haben Sie die einmalige Gelegenheit dazu! Sichern Sie sich schnell Ihr persönliches Exemplar dieses einzigartigen Stücks Zeitgeschichte!
Preis: 54.99 € | Versand*: 6.95 € -
Epson Farbband Schwarz 2 Millionen Zeichen
Epson Farbband Schwarz 2 Millionen Zeichen Produktbeschreibung: Inhalt: 1 St. · Kurznummer: LQ-63 · Passend für (Details): LQ-63 · Passend für Geräte des Herstellers: Epson · Produkt-Art: Farbband · Tinten-,Toner-, Trommel-Farbe: Schwarz · Tinten-,Toner-Ausführung: Original · Verbrauchsmaterial-Typ: Farbband Technische Details: Technische Details Palettenhöhe 1 cm Palettenlänge (UK) 12 cm Menge pro Palettenlage 36 Stück(e) Gewicht Versandkarton 8,9 g Palettenbreite 12 cm Breite des Versandkartons 33,2 cm Anzahl pro Palette (UK) 144 Stück(e) Menge pro Versandkarton 6 Stück(e) Höhe des Versandkartons 46 cm Palettenhöhe (UK) 185 cm Menge pro Packung 1 Stück(e) Länge des Versandkartons 48,2 cm Palettenbreite (UK) 1 cm Sonstige Funktionen Menge pro Palette 144 Stück(e) Mindest Bestellungsanzahl 6 Stück(e) Leistungen Produktfarbe Schwarz Druckfarben Schwarz Markenkompatibilität Epson Druckköpfe 24-pin Druckleistung 4 Zeichen Kompatibilität LQ-63 Drucktechnologie Punktmatrix Verpackungsdaten Paketgewicht ,131 g Verpackungstiefe 33 mm Verpackungshöhe 85 mm Verpackungsbreite 4 mm Merkmale Ursprungsland China
Preis: 13.69 € | Versand*: 0.00 €
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Wie wird Deep Learning eingesetzt, um komplexe Probleme in Bereichen wie Bilderkennung und Spracherkennung zu lösen?
Deep Learning verwendet neuronale Netzwerke, um Muster in großen Datenmengen zu erkennen und zu lernen. Diese Modelle werden trainiert, um komplexe Merkmale in Bildern oder Sprachdaten zu identifizieren. Durch die Verwendung von Deep Learning können Algorithmen präzisere und effizientere Lösungen für komplexe Probleme in Bereichen wie Bilderkennung und Spracherkennung finden.
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Welche verschiedenen Anwendungsgebiete gibt es für künstliche Intelligenz und maschinelles Lernen?
Künstliche Intelligenz und maschinelles Lernen werden in verschiedenen Bereichen eingesetzt, darunter Medizin, Finanzen, Automobilindustrie und Marketing. In der Medizin können sie bei der Diagnose von Krankheiten und der Entwicklung neuer Behandlungsmethoden helfen. Im Finanzwesen werden sie zur Risikobewertung, Betrugserkennung und automatisierten Handelsentscheidungen eingesetzt. In der Automobilindustrie unterstützen sie bei der Entwicklung autonomer Fahrzeuge und verbessern die Sicherheitssysteme. Im Marketing werden sie zur personalisierten Kundenansprache und zur Analyse von Markttrends eingesetzt.
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Welche verschiedenen Anwendungsgebiete gibt es für künstliche Intelligenz und maschinelles Lernen?
Künstliche Intelligenz und maschinelles Lernen werden in verschiedenen Bereichen eingesetzt, darunter Medizin, Finanzen, Automobilindustrie und Marketing. In der Medizin können sie beispielsweise bei der Diagnose von Krankheiten und der Entwicklung neuer Medikamente helfen. Im Finanzwesen werden sie zur Betrugsprävention und zur Analyse von Markttrends eingesetzt. In der Automobilindustrie können sie autonomes Fahren ermöglichen, während sie im Marketing zur personalisierten Kundenansprache und zur Analyse von Verbraucherdaten eingesetzt werden.
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Welche verschiedenen Anwendungsgebiete gibt es für künstliche Intelligenz und maschinelles Lernen?
Künstliche Intelligenz und maschinelles Lernen werden in verschiedenen Bereichen eingesetzt, darunter Medizin, Finanzen, Automobilindustrie und Marketing. In der Medizin können sie beispielsweise bei der Diagnose von Krankheiten und der Entwicklung neuer Medikamente helfen. Im Finanzwesen werden sie zur Betrugsprävention und zur Analyse von Marktdaten eingesetzt. In der Automobilindustrie unterstützen sie bei der Entwicklung autonomer Fahrzeuge und in der Marketingbranche bei der Personalisierung von Werbung und der Analyse von Kundenverhalten.
Ähnliche Suchbegriffe für Millionen:
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Was ist Künstliche Intelligenz?
Sie findet lustige neue Videos für uns, spielt auf Befehl das Lieblingslied oder beantwortet unsere Fragen – Künstliche Intelligenz. Sie steckt überall in unserem Alltag, im Handy, im Sprachassistenten oder im Navi. In Zukunft werden wir noch viel mehr Künstliche Intelligenz einsetzen. Wer versteht, wie sie funktioniert, kann sie bewusst nutzen. Ein beschwingt bebildertes Sachbuch für aufgeweckte Kinder und smarte Familien, die die Technik der Zukunft mitgestalten wollen! Ab 8 Jahren, 90 Seiten, farbige Bilder, gebunden, 17 x 22 cm
Preis: 16.00 € | Versand*: 5.95 € -
Die erste 20-Millionen-Mark-Banknote Deutschlands
Echter Geldschein aus dem Inflationsjahr 1923: Die erste 20-Millionen-Mark-Banknote Deutschlands! Die deutsche Inflation von 1914 bis 1923 gehört zu den radikalsten Geldentwertungen unserer Geschichte. Während der „Hyperinflation“ 1923 kostete allein ein Ei 320 Milliarden Reichsmark.In dieser Zeit war das Geld kurz nach seiner Ausgabe bereits wertlos. Man verlagerte den Schwerpunkt von der Münzprägung auf die Emission von Banknoten, die schneller und günstiger produziert werden konnten. So erschienen in kurzer Zeit immer neue Banknoten mit immer höheren Nennwerten.Ein eindrucksvoller Zeitzeuge dieser Hyperinflation ist die erste 20-Millionen-Mark-Banknote, die erstmals Ende Juli 1923 in den Umlauf gebracht wurde. Sie stellt ein eindrucksvolles Original-Dokument dieser bewegenden Epoche dar!
Preis: 9.99 € | Versand*: 6.95 € -
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Das Millionen Duell [Blu-ray] (Neu differenzbesteuert)
Das Millionen Duell [Blu-ray]
Preis: 14.01 € | Versand*: 4.95 € -
GOOGLE CORAL USB Accelerator: USB Koprozessor für maschinelles Lernen
Der Google Coral USB Accelerator bringt Real-Time Inferenz für Ihren Pi 4 und viele andere Computer! Künstliche Intelligenz / Machine Learning für alle: Google hat mit dem Coral USB Accelerator einen leistungsfähigen Spezialchip (TPU, Tensor Processing Unit) an ein USB 3 Interface angebunden - damit können Tensor Flow Lite Modelle schnell und energiesparend für Inferenz genutzt werden. Ein besonderer Vorteil dieser Lösung: Ihre Daten bleiben lokal. Das hilft bei der Latenz, und natürlich beim Datenschutz! Google nutzt zunehmend künstliche Intelligenz (AI) und maschinelles Lernen (ML) um seine Dienstleistungen zu realisieren. Dazu entwickelte es für seine Rechenzentren spezialisierte Prozessoren namens TPU ("tensor processing unit"); die die Algorithmen mit dem TensorFlow Framework schneller und energiesparender ausführen können. Beispielsweise wird Google Maps durch von Street View aufgenommene Straßenschilder verbessert, die mit Hilfe eines auf TensorFlow basierenden neuronalen Netzes analysiert werden. Der Clou: TensorFlow kann einfach in Python programmiert werden. Google bringt mit der Edge TPU, die das TensorFlow Lite Framework unterstützt, einen USB 3 Stick auf den Markt. Die Edge TPU kann bis zu 4 Billionen Rechenoperationen pro Sekunde mit nur 2 W Verbrauch durchführen. Perfekt in Kombination mit dem Pi 4! Mit Hilfe der Google Coral Edge TPU kann Inferenz beispielsweise mit dem MobileNet v2 Model bis zu 20 x schneller als auf "dem nackten" Pi 4 ausgeführt werden. Es können so real-time Erkennungen in Videostreams mit über 50 fps durchgeführt werden, die mit dem Pi 4 ohne Beschleuniger nicht möglich wären. Dank Python und vielen Beispielen online rund um TensorFlow kann man in das Thema künstliche Intelligenz und Machine Learning mit dem Google Coral USB Accelerator einfach und mit Stil einsteigen. Hier finden Sie die offizielle "Get started" Anleitung für den USB Accelerator! https://coral.ai/docs/accelerator/get-started Technische Daten Coral USB Accelerator • Google Edge TPU ML accelerator coprocessor • USB 3.0 (USB 3.1 Gen 1) Type C socket • Unterstützt Linux, Mac und Windows auf dem Hostsystem • Leistungsaufnahme bis zu 900 mA Peak @ 5 V • Abmessungen Coral USB Stick: 65 mm x 30 mm x 8 mm Diese Benchmarks sind interessant, um ein Gefühl für die Leistungsfähigkeit des Coral USB Accelerators zu bekommen. https://coral.ai/docs/edgetpu/benchmarks/ Anforderungen an das Hostsystem • Linux Debian 6.0 oder höher, oder ein Derivat davon (bspw. Ubuntu 10.0+, Raspbian) • Systemarchitektur: x86-64, ARMv7 (32-bit) oder ARMv8 (64-bit) • macOS 10.15 mit entweder MacPorts oder Homebrew installiert • Windows 10 • Ein freier USB Port (sollte für beste Performance USB 3 sein) • Python 3.5, 3.6 oder 3.7 Umgebungstemperatur Empfohlene Umgebungstemperatur: • 35°C - reduzierte Taktfrequenz • 25°C - maximale Taktfrequenz (für optimale Leistung) Lieferumfang Google Coral USB Accelerator • USB Accelerator • USB 3 Kabel Google stellt im Coral.ai Projekt mehrere interessante Beispiele und Tutorials ( https://coral.ai/examples/ ) bereit, beispielsweise eine "Variante" von AlphaGo Zero die Minigo ( https://coral.ai/projects/minigo/ ) genannt wird. Potential für industrielle Anwendungen Der Google Coral USB Accelerator ist ein revolutionäres Produkt, ähnlich wie der Raspberry Pi, für machine learning Anwendungen! Damit werden embedded Lösungen möglich, die beispielsweise Probleme mit Werkstücken erkennen können, Verkehrssituation erkennen können, und vieles mehr. Downloads & Dokumentation • USB Accelerator Datenblatt (Datenblatt als PDF) https://coral.ai/docs/accelerator/datasheet/ • 3D CAD Datei im STEP Format https://storage.googleapis.com/site_and_emails_static_assets/Files/Coral-USB-Accelerator.STEP • Edge TPU inferencing overview (Tensor Flow Lite Modelle) https://coral.ai/docs/edgetpu/inference/ • TensorFlow models on the Edge TPU https://coral.ai/docs/edgetpu/models-intro/ • Pipeline C++ API Referenz https://coral.ai/docs/reference/cpp/pipeline/ • Edge TPU Python API https://coral.ai/docs/edgetpu/api-intro/ Hinweise & Sonstiges Wichtiger Hinweis: Der USB Stick kann beim Betrieb sehr heiß werden, was Verbrennungen verursachen kann - bitte warten Sie bis er abgekühlt ist bevor Sie ihn anfassen! Google und wir übernehmen keine Verantwortung für Schäden falls das Gerät außerhalb der empfohlenen Umgebungstemperatur betrieben wird. Google Teilenummer: G950-01456-01
Preis: 68.31 € | Versand*: 5.99 €
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Welche verschiedenen Anwendungsbereiche gibt es für künstliche Intelligenz und maschinelles Lernen?
Künstliche Intelligenz und maschinelles Lernen werden in verschiedenen Bereichen eingesetzt, darunter Medizin, Finanzen, Automobilindustrie und Marketing. In der Medizin können sie bei der Diagnose von Krankheiten und der Entwicklung neuer Behandlungsmethoden helfen. Im Finanzwesen können sie bei der Analyse von Marktdaten und der Risikobewertung eingesetzt werden. In der Automobilindustrie können sie zur Entwicklung autonomer Fahrzeuge und zur Optimierung von Produktionsprozessen verwendet werden. Im Marketing können sie zur Personalisierung von Werbung und zur Analyse von Kundenverhalten eingesetzt werden.
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Welche verschiedenen Anwendungsbereiche gibt es für künstliche Intelligenz und maschinelles Lernen?
Künstliche Intelligenz und maschinelles Lernen finden Anwendung in verschiedenen Bereichen wie Gesundheitswesen, Finanzwesen, Automobilindustrie und E-Commerce. Im Gesundheitswesen können sie beispielsweise bei der Diagnose von Krankheiten und der Entwicklung neuer Medikamente eingesetzt werden. Im Finanzwesen können sie bei der Betrugserkennung und der Risikobewertung helfen. In der Automobilindustrie können sie autonomes Fahren ermöglichen und im E-Commerce können sie personalisierte Empfehlungen und Kundenbetreuung bieten.
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Welche verschiedenen Anwendungsbereiche gibt es für künstliche Intelligenz und maschinelles Lernen?
Künstliche Intelligenz und maschinelles Lernen finden Anwendung in verschiedenen Bereichen wie der Medizin, wo sie bei der Diagnose von Krankheiten und der Entwicklung neuer Behandlungsmethoden eingesetzt werden. Im Finanzwesen unterstützen sie bei der Analyse von Marktdaten und der Vorhersage von Trends. In der Automobilindustrie werden sie für die Entwicklung autonomer Fahrzeuge genutzt und im Bereich der Sprach- und Bilderkennung kommen sie in der Unterhaltungs- und Kommunikationstechnologie zum Einsatz.
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Welche verschiedenen Anwendungsbereiche gibt es für künstliche Intelligenz und maschinelles Lernen?
Künstliche Intelligenz und maschinelles Lernen werden in verschiedenen Bereichen eingesetzt, darunter Medizin, Finanzen, Automobilindustrie und Marketing. In der Medizin können sie bei der Diagnose von Krankheiten und der Entwicklung neuer Behandlungsmethoden helfen. Im Finanzwesen können sie bei der Betrugsprävention und der Analyse von Markttrends eingesetzt werden. In der Automobilindustrie werden sie für autonomes Fahren und die Optimierung von Produktionsprozessen genutzt, während sie im Marketing zur personalisierten Kundenansprache und zur Analyse von Verbraucherdaten eingesetzt werden.
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