Sie sind hier:
artec-paper Nr. 117 | Oktober 2004 Guido Becke | German Works Councils under Pressure - Institutional Learning as a Pathway to Enhance their Capacities of Action artec-paper Nr. 116 | September 2004 Guido Becke [...] Hadfield, Jürgen Huyer, Ulrich Karras, Rainer Pundt und Kai Schmudlach | Distributed Real and Virtual Learning Environment for Mechatronics and Tele-service Abschlussbericht zum EU-Forschungsprojekt DERIVE (auf [...] Globalisation. The International Labour Organisation (ILO) in the Perspective of Organisational Learning artec-paper Nr. 93 | Mai 2002 Christine Eifler | (1) Bewaffnet und geschminkt: Zur sozialen und
Bereich: Sites
Pakhchanyan, Suren, Christian Fieberg, Daniel Metko und Thomas Kaspereit (forthcoming): Machine learning for categorization of operational risk events using textual description. Journal of Operational
Bereich: FB7
1021-1052. Choo, C. W. (2001) "Environmental scanning as information seeking and organizational learning." Information Research , 7(1). Topic 5 Ghemawat, P. (2007). "Managing Differences: The Central Challenge
gs Erfolgreich Interaktion Fördern. In: A. Breiter & C. Rensing (Hrsg.): DeLFI 2013 – Die 11. E-Learning Fachtagung Informatik der Gesellschaft für Informatik e.V. (GI). Bonn: Gesellschaft für Informatik
Bereich: FB12
traditionelle Innovationsstandorte in Deutschland und Europa“ Anlässlich des Fachgesprächs „ITA Learning Lunch: Globale Innovationspfade“ im BMBF in Berlin am 28. September 2018 hielt Björn Jindra einen
individuals are not sensitive to whether the data are processed by a human-supervised or a self-learning smart assistant. 12.05.2021 Jan Nagler, Why ergodicity breaking matters in ecosystems? Jan Nagler
Bereich: SG
Mathematik ist sehr breit bei Banken und reicht von einfachen statistischen Modellen bis hin zu Machine Learning. Dr. Anna-Lena Martins studierte Mathematik an der Georg-August Universität Göttingen und hat 2019
Bereich: FB3
are in der Fremdsprachenausbildung Evaluation eines Onlineseminars zur Verbesserung von Blended Learning-Konzepten. Eine quantitative und qualitative Studie Einsatz lexikalischer Strategien in der Wor
Bereich: FB10
136: 126504. doi: 10.1016/j.eja.2022.126504 . Jiang, X., T. Pees and B. Reinhold-Hurek (2022) Deep-learning-based removal of autofluorescence and fluorescence quantification in plant-colonizing bacteria in
Bereich: FB2
responses. This includes the end-to-end assessment process from the perspective of learners, tutors, learning establishments, awarding bodies and regulators, and the general public.” Das ZMML versteht unter