Produkt zum Begriff Archivierung:
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Microsoft Exchange Online Archivierung
Microsoft Exchange Online Archivierung: Produktbeschreibung und Systemanforderungen Microsoft Exchange Online Archivierung: Produktbeschreibung und Systemanforderungen Über Microsoft Exchange Online Archivierung Microsoft Exchange Online Archivierung ist eine leistungsstarke Lösung, die Unternehmen dabei unterstützt, E-Mails und andere Kommunikationsdaten effizient zu archivieren und zu verwalten. Diese cloudbasierte Archivierungslösung bietet eine sichere und zuverlässige Möglichkeit, wichtige Geschäftsdaten aufzubewahren und gleichzeitig die Compliance-Anforderungen zu erfüllen. Hauptmerkmale von Microsoft Exchange Online Archivierung Effiziente Archivierung: Automatisierte Archivierung von E-Mails und Anhängen, um Speicherplatz zu sparen und die Leistung des Postfachs zu verbessern. Such- und Wiederherstellungsfunktionen: Schnelles Auffinden und Wiederherstellen von archivierten Da...
Preis: 39.95 € | Versand*: 0.00 € -
Münzrolle für Transport oder Archivierung
Für einen sicheren Transport! Die Münzrolle ist aus hochwertigem, weichem, samtähnlichem Textilmaterial gefertigt und eignet sich gut zum transportieren Ihrer Sammlung! ✔ Mit 2 Verschlussbändern! ✔ Für insgesamt 24 Münzen bis zu einem Durchmesser von 50 mm. ✔ Die Münzrolle eignet sich insbesondere als Transporttasche oder für die Archivierung in einem Schließfach oder Tresor. ✔ Maße (ausgerollt): 650 x 260 mm!
Preis: 24.99 € | Versand*: 6.95 € -
Weiss, Hans-Peter: Die Archivierung der Gegenwart
Die Archivierung der Gegenwart , Which artistic works can and should we preserve for the future? What structural conditions are needed to ensure the scope for both preserving the old and enabling the new? With the sheer amount of art constantly increasing while space becomes ever scarcer, Austria's Bundesimmobiliengesellschaft (BIG) faces major challenges when it comes to preserving the artistic works in and around its properties. An interdisciplinary conference, organised by BIG in cooperation with the University of Applied Arts Vienna, served to bring together experts from a variety of fields and to illuminate the issue of the preservation and archiving of art in public spaces from different perspectives. This publication was published as a review and extension of the conference "The Archiving of the presence" about dealing with art in public spaces, that was held in November 2021 in Vienna. , Nachschlagewerke & Lexika > Fachbücher, Lernen & Nachschlagen
Preis: 28.00 € | Versand*: 0 € -
FineBuy CD Aufbewahrung DVD Ständer Regal Turm Tower Archivierung Nischenregal
Design Hingucker für Ihre Wohnräume CD-Regal mit 6 offenen Fächern Puristische Gestaltung durch helle Farbe und einfache Formgebung Abmessungen Breite: 21 cm Höhe: 90 cm Tiefe: 20 cm Innenmaße Regalfächer (BxHxT): 18 x 11-14,5 x 19,5 cm Materialstärke: 1,5 cm Farbauswahl Weiß oder Sonoma Besonderheiten Großzügige Fächer bieten Platz für Vielzahl von CDs und DVDs Kratzfeste Oberfläche dank der Melaminharzbeschichtung Durch das Melamin ist das Regal zudem wasserabweisend Besonders schmal- gut geeignet für Nischen Anti-Rutsch-Noppen schonen Regal und Boden Die Fächer sind herausnehmbar und höhenverstellbar Material Melaminharzbeschichtete Spanplatte Lieferumfang Ein CD-Regal ohne Dekoration Montageanleitung und -material inklusive Montage Lieferzustand: Zerlegt und sicher verpackt Einfacher und schneller Aufbau dank gut durchdachter Konstruktion Pflegehinweis Mit feuchtem Tuch, evtl. mit mildem Reinigungsmittel, abwischen & mit trockenem Tuch nachwischen - keine scharfen oder lösungsmittelhaltigen Reiniger verwenden.
Preis: 49.94 € | Versand*: 0.00 €
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Was sind die Vor- und Nachteile von OCR (Optical Character Recognition) für die automatische Texterkennung und -umwandlung?
Vorteile: OCR ermöglicht die schnelle und genaue Umwandlung von gedrucktem Text in digitale Formate, was die Effizienz und Genauigkeit von Textverarbeitungsprozessen verbessert. Es erleichtert auch die Suche, Indexierung und Analyse großer Mengen von Textdaten. Nachteile: OCR kann Schwierigkeiten haben, handschriftliche oder schlecht gedruckte Texte korrekt zu erkennen, was zu Fehlern in der Umwandlung führen kann. Außerdem kann die Qualität der Umwandlung stark von der Qualität des Originaldokuments und der OCR-Software abhängen. Manchmal können auch Formatierungsfehler auftreten, die manuell korrigiert werden müssen.
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Was sind die Vorteile und Herausforderungen von Optical Character Recognition (OCR) bei der digitalen Texterkennung?
Die Vorteile von OCR bei der digitalen Texterkennung sind die schnelle und präzise Umwandlung von gedrucktem Text in digitale Formate, die Automatisierung von Prozessen und die verbesserte Effizienz bei der Dateneingabe. Die Herausforderungen liegen in der Genauigkeit der Texterkennung, insbesondere bei handschriftlichen oder schlecht gedruckten Texten, sowie in der Notwendigkeit, verschiedene Sprachen und Schriftarten zu erkennen und zu verarbeiten. Die Qualität der OCR-Software und die richtige Konfiguration sind entscheidend für den Erfolg bei der digitalen Texterkennung.
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Wie funktioniert die Optical Character Recognition (OCR) und welche Anwendungen hat sie in der digitalen Texterkennung?
OCR ist eine Technologie, die gedruckte oder handgeschriebene Texte in digitale Daten umwandelt, indem sie Buchstaben und Zahlen erkennt und in maschinenlesbaren Text umwandelt. Diese Technologie wird häufig in der automatisierten Dokumentenverarbeitung, Texterkennung, Textübersetzung und bei der Datenerfassung eingesetzt. OCR ermöglicht es, gedruckte Dokumente zu digitalisieren, durchsuchbar zu machen und in verschiedene Formate zu konvertieren, was Zeit spart und die Effizienz steigert.
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Was sind die Vorteile von OCR (Optical Character Recognition) bei der digitalen Texterkennung und wie kann es die Effizienz von Dokumentenprozessen verbessern?
OCR ermöglicht die automatische Umwandlung von gedrucktem oder handschriftlichem Text in digitale Daten, was Zeit und Ressourcen spart. Durch die automatische Texterkennung können Dokumente schnell durchsucht, bearbeitet und archiviert werden. Dies verbessert die Effizienz von Dokumentenprozessen und reduziert menschliche Fehler.
Ähnliche Suchbegriffe für Archivierung:
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Brother ADS-1800W Dokumentenscanner USB, ADF, OCR
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Brother ADS-1300 Dokumentenscanner USB, ADF, OCR
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Maschinelles Lernen (Frochte, Jörg)
Maschinelles Lernen , Maschinelles 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, u.a. 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 bzw. Keras zurückgegriffen. Die dritte Auflage wurde für die Keras/Tensorflow-Version 2 sowie Python 3.7 überarbeitet, mehrere Kapitel insbesondere zum bestärkten Lernen wurde 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. , Bücher > Bücher & Zeitschriften , Auflage: 3., überarbeitete und erweiterte Auflage, Erscheinungsjahr: 20201120, Produktform: Kassette, Inhalt/Anzahl: 1, Inhalt/Anzahl: 1, Autoren: Frochte, Jörg, Auflage: 21003, Auflage/Ausgabe: 3., überarbeitete und erweiterte Auflage, Seitenzahl/Blattzahl: 616, Keyword: artificial intelligence basics; artificial intelligence machine learning; künstliche intelligenz ai; künstliche intelligenz programmieren; künstliche intelligenz verstehen; machine learning book; machine learning python; maschinelles lernen anfänger; maschinelles lernen grundlagen; maschinelles lernen python; selbstlernende ki; selbstlernende systeme, Fachschema: Wahrscheinlichkeitsrechnung~Intelligenz / Künstliche Intelligenz~KI~Künstliche Intelligenz - AI, Bildungszweck: für die Hochschule, Fachkategorie: Maschinelles Lernen, Thema: Verstehen, Text Sprache: ger, Sender’s product category: BUNDLE, Verlag: Hanser Fachbuchverlag, Verlag: Hanser Fachbuchverlag, Verlag: Hanser, Carl, Verlag GmbH & Co. KG, Länge: 241, Breite: 177, Höhe: 40, Gewicht: 1167, Produktform: Gebunden, Genre: Mathematik/Naturwissenschaften/Technik/Medizin, Genre: Mathematik/Naturwissenschaften/Technik/Medizin, Beinhaltet: B0000059240001 B0000059240002, Beinhaltet EAN: 9783446913387 9783446913394, Vorgänger EAN: 9783446459960 9783446452916, eBook EAN: 9783446463554, Herkunftsland: DEUTSCHLAND (DE), Katalog: deutschsprachige Titel, Katalog: Gesamtkatalog, Katalog: Kennzeichnung von Titeln mit einer Relevanz > 30, Katalog: Lagerartikel, Book on Demand, ausgew. Medienartikel, Relevanz: 0050, Tendenz: +1, Unterkatalog: AK, Unterkatalog: Bücher, Unterkatalog: Hardcover, Unterkatalog: Lagerartikel, WolkenId: 1788644
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Wie hat sich die OCR (Optical Character Recognition) Technologie in den Bereichen der digitalen Archivierung, der automatisierten Dateneingabe und der maschinellen Übersetzung entwickelt?
Die OCR-Technologie hat sich in den Bereichen der digitalen Archivierung, automatisierten Dateneingabe und maschinellen Übersetzung erheblich weiterentwickelt. Frühere OCR-Systeme hatten Schwierigkeiten mit der Erkennung von Handschrift und komplexen Layouts, aber moderne Systeme sind in der Lage, eine Vielzahl von Schriftarten und Layouts zu erkennen. Dies hat die digitale Archivierung von Dokumenten erleichtert, da sie schnell und präzise gescannt und in durchsuchbare Texte umgewandelt werden können. In Bezug auf die automatisierte Dateneingabe ermöglicht die fortschrittliche OCR-Technologie eine effiziente Extraktion von Informationen aus gedruckten Dokumenten, was die manuelle Dateneingabe reduziert. Darüber hinaus hat die Entwicklung der OCR-Technologie
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Wie funktioniert OCR (Optical Character Recognition) und welche Anwendungen hat diese Technologie?
OCR funktioniert, indem gedruckte oder handgeschriebene Texte in digitale Daten umgewandelt werden, die von Computern verarbeitet werden können. Diese Technologie wird häufig verwendet, um gedruckte Dokumente zu scannen und zu durchsuchen, Texte in Bildern zu extrahieren und Handschriften zu erkennen. Anwendungen von OCR sind unter anderem die automatische Texterkennung in Dokumenten, die Umwandlung von gedruckten Texten in barrierefreie Formate für Menschen mit Sehbehinderungen und die Extraktion von Informationen aus Visitenkarten oder Rechnungen.
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Wie funktioniert Optical Character Recognition (OCR) und welche Anwendungen gibt es dafür?
Optical Character Recognition (OCR) ist eine Technologie, die gedruckte oder handgeschriebene Texte in digitale Daten umwandelt, indem sie Buchstaben, Zahlen und Symbole erkennt und in maschinenlesbaren Text umwandelt. Diese Technologie wird häufig für die automatische Texterkennung in Dokumenten, Rechnungen, Visitenkarten, Passbildern und beim Scannen von Texten verwendet. OCR wird auch in der Automatisierung von Geschäftsprozessen, der Datenerfassung und der Textanalyse eingesetzt.
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Was sind die Vorteile und Anwendungsmöglichkeiten von Optical Character Recognition (OCR) Technologie?
Die Vorteile von OCR-Technologie sind die Automatisierung von Dateneingabe, die Zeitersparnis und die Reduzierung von Fehlern. Anwendungsmöglichkeiten sind das Scannen und Umwandeln von gedruckten Dokumenten in digitale Formate, das Extrahieren von Text aus Bildern und das Durchsuchen von Text in großen Datenbanken. OCR wird auch in der Automatisierung von Prozessen, der Verbesserung der Datensicherheit und der Erleichterung des Zugriffs auf Informationen verwendet.
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