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Remote Sensing and Spatial Information Sciences, Volume XLVI-M-1-2021 28th CIPA Symposium “Great Learning & Digital Emotion”, 28 August–1 September 2021, Beijing, China. (https://doi.org/10.5194/isprs- [...] sprogramm Data Literacy Jena (DaLiJe) (gemeinsam mit Volker Schwartze), Digital Showcase beim E-Learning-Tag der Universität Jena, FSU Jena. 24.09.2020: Standardisierung in frühneuhochdeutschen Rechtsquellen;
Bereich: FB10
of American Studies, California State University, Fullerton. March 4. „Advanced Academic Writing: Learning How to Hedge”. Invited lecture, Language Centre, University of Vechta, 07.02.2018. “Austen Reloaded-Die
Mirbabaie, M., Bunker, D., Stieglitz, S., Marx, J. & Ehnis, C. (2020). Social media in times of crisis: Learning from Hurricane Harvey for the coronavirus disease 2019 pandemic response. Journal of Information
Bereich: FB7
follow their own development patterns. At the same time, the university is greatly interested in learning about the successes, or possible weaknesses, of the practical trainings their students undergo.
Bereich: Sites
Neuro-Cognitive Psychology an der Ludwig-Maximilians-Universität München und forschte am Institute for Learning and Brain Sciences an der University of Washington in Seattle (USA) zum frühkindlichen Verständnis
Bereich: Universität
Martin; Martens, Kerstin, 2019: Exploring Theoretical Approaches to Global Social Policy Research. Learning from International Relations and Inter-Organisational Theory , in: Global Social Policy, 19 (1-2)
Bereich: FB8
(2010 ): Judgement and decision-making about socio scientific issues: A cross-faculty approach for learning about the climate change . In: I. Eilks & B. Ralle (Eds.), Contemporary Science Education - Implications
Bereich: FB12
Schunk, Arcadi Navarro, Klaus-Robert Müller: Combining Multiple Hypothesis Testing with Machine Learning Increases the Statistical Power of Genome-wide Association Studies Scientific Reports , Vol. 6 (2016)
Bereich: FB3
l.pcbi.1009595 )). Ein anderes herangezogenes Beispiel sind die Leistungen von sogenannten Deep Learning Networks , einem Zweig der KI-Forschung. Derartige Netzwerke können beeindruckende Leistungen im
Bereich: Forschung
romanischen Sprachen an der Universität Hamburg. Nach weiteren Forschungsprojekten zum „ Blended Learning “ in der Lehrerbildung und zum Einsatz von Multimedia im schulischen Fremdsprachenunterricht erhielt