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Produkt zum Begriff Objekterkennung:
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Netatmo NOC01-DE Presence Outdoor-Sicherheitskamera mit Objekterkennung, WLAN, Schwarz
Netatmo NOC01-DE Presence Outdoor-Sicherheitskamera mit Objekterkennung - Schwarz Merkmale Erkennt und unterscheidet Personen, Fahrzeuge und Tiere Alert-Zones Integriertes intelligentes Flutlicht Wird einfach als Außenlicht installiert Individuelle und präzise Benachrichtigungen über Ereignisse Videosicherung auf integrierter microSD Karte oder Dropbox Netatmo webapp Funktioniert mit Apple Homekit (iOS 10 oder höher erforderlich) Kompatibel mit Sprachsteuerung: Amazon Alexa, Google Assistent, Apple Homekit Full-HD Videos 8x Digitalzoom in den Videos Wetterfest Infrarot-Nachtsicht Zeitrafferfunktion Erfassung auf weite Distanz bis zu 20 m Betriebstemperatur: -20 °C bis +50 °C Kamera Videosensor: 4MP, Sichtfeld: 100° Auflösung: Bis zu 1920 x 1080 LED-Flutlicht: 12 W, dimmbar IR-Nachtsicht: Erfassung bis 15 m WLAN 802.11 b/g/n (2.4GHz) Datenspeicherung: MicroSD-Karte Kompatibilität mit iPhone und iPad: Mindestens iOS 10 erforderlich WLAN mit Hochgeschwindigkeits-Internetverbindung erforderlich (Mindestgeschwindigkeit für Upload und Download 25 KB/sec) Android-Kompatibilität: Mindestens Android 5.0 erforderlich Abmessungen: 50 x 200 x 110 mm Abmessungen mit Wandanbringung: 110 x 230 x 175 mm Stromversorgung: 100-240V, ersetzt vorhandene Lampenfassung Installation/Anschluß: über vorhandene Lampenfassung (kein Netzstecker enthalten) Lieferumfang Netatmo Presence-Kamera Montage-Satz 8 GB microSD-KarteProdukt-, Lizenz-, Markennamen und Warenzeichen sind Eigentum der entsprechenden Markeninhaber und werden nur genannt, weil Sie Bestandteil des Artikels sind und dessen Qualität widerspiegeln!
Preis: 298.54 € | Versand*: 0.00 € -
SAMSUNG Nass-Trocken-Saugroboter "BESPOKE Jet Bot Combo AI Steam, KI-Objekterkennung", weiß (satin greige), B:35,9cm H:10cm T:36,4cm, Saugroboter, Topseller
Bestseller. Allgemein: Weitere Vorteile: Effiziente Reinigung mit AI Bodenerkennung: Mithilfe des AI-DNN-Modells mit 1,7 Millionen Bildern und seiner Frontkamera kann der Jet Bot Combo verschiedene Objekte und Gegenstände wie Menschen, Hunde/Katzen, oder dünne Telefonkabel erkennen. Zudem scannt er mit seinen zwei 3D-Tiefenkameras präzise den Bereich vor sich und erkennt die Struktur des Raumes und mögliche Hindernisse., Active Stereo 3D Sensor - selbst kleine Objekte erkennen, Rotierende Wischpads - Nassreinigung besonders verschmutzter Bereiche, Hochleistungsbürste - mit Selbstreinigung und Digital Inverter Motor, Bixby-Spracherkennung im Gerät integriert oder per SmartThings-App nutzen, Hinderniserkennung, Stufenerkennung, automatische Rückkehr zur Ladestation, Handhabung & Komfort: Allgemeine Funktionen: Zusatzfunktion: No-Go-/Sperrzonen, Select & Go, Patrouillen-Modus, Auswahl der Reinigungsmodi je nach Raum, 3D-Mapping von Räumen erstellen, Live-Reinigungsbericht, Knox IoT Security, Wassertankkapazität: 0,1 l Jet / 4 l Clean Station, Möglichkeiten der Gerätesteuerung: App-Steuerung, Sprachsteuerung, Touch-Steuerung an Gerät, Sensorarten: Infrarotsensoren, Anzahl Infrarotsensoren: 2 St., Zeitplanungsfunktionen: Tägliche Zeitplanung, Product Compliance: WEEE-Reg.-Nr. DE: 57734404, Farbe & Material: Farbe: Satin Greige, Maße & Gewicht: Höhe: 10 cm, Breite: 35,9 cm, Tiefe: 36,4 cm, Gewicht: 4,8 kg, Technische Daten: Leistung: 70 W, Fassungsvermögen Staubbehälter: ,25 l, Fassungsvermögen Staubbehälter (Bodenstation): 2,5 l, Mitgeliefertes Zubehör: Waschplatte, 2 Wischpads, 2 Wischpad-Halterungen, 1 Vorfilter, 1 seitliche Bürste, 1 Clean Station Staubbeutel, Akku & Betriebszeiten: Stromversorgungsart: Akku (fest eingebaut), Akkuleistung: 14,4 V, Maximale Akkulaufzeit: 3 Std., Batterie-/Akku-Technologie: Lithium-Ionen (Li-Ion), Dauer Vollladung (ca.): 5 Std., Akkukapazität: 5200 mAh, Anzahl Akkus: 1 St., Anzahl Batterien: 4 St., Leistung Akku: 75,92 V, Spannung Akku: 14,6 V, Reinigung & Pflege: Filtersystem: Mikrofilter, Staubbehälterfunktionen: Automatische Entleerung durch Reinigungsstation,
Preis: 1199.00 € | Versand*: 5.95 € -
Bhargava, Aditya Y: Algorithmen kapieren
Algorithmen kapieren , Visuelle Erläuterungen mit über 400 anschaulichen Illustrationen Mit einfachen Beispielen aus dem Alltag und zahlreichen Übungen Ausführlich kommentierter Beispielcode in Python Algorithmen kapieren ohne graue Theorie Ab sofort sind Algorithmen nicht mehr langweilig und trocken! Mit diesem Buch wird es dir leichtfallen, ihre Funktionsweise zu verstehen. Alle Algorithmen werden mithilfe von Beispielen aus dem täglichen Leben erläutert, z.B. der Unterschied zwischen Arrays und verketteten Listen anhand der Aufgabe, freie Plätze in einem Kinosaal zu finden. Für den Einsatz in der Praxis Du lernst die wichtigsten Algorithmen kennen, die dir dabei helfen, deine Programme zu beschleunigen, deinen Code zu vereinfachen und die gängigsten Aufgaben bei der Programmierung zu lösen. Dabei beginnst du mit einfachen Aufgaben wie Sortieren und Suchen. Mit diesen Grundlagen gerüstet kannst du auch schwierigere Aufgaben wie Datenkomprimierung oder künstliche Intelligenz in Angriff nehmen. Visuell und praxisnah Zu allen Erläuterungen findest du anschauliche Illustrationen und Diagramme sowie ausführlich kommentierten Beispielcode in Python. Übungsaufgaben mit Lösungen für jedes Kapitel helfen dir, dein Wissen zu testen und zu festigen. Aus dem Inhalt: Such-, Sortier- und Graphenalgorithmen Performance von Algorithmen analysieren (Landau-Notation) Arrays, verkettete Listen und Hashtabellen Bäume und balancierte Bäume Rekursion und Stacks Quicksort und das Teile-und-herrsche-Verfahren Dijkstra-Algorithmus für die Ermittlung des kürzesten Pfads Approximationsalgorithmen und NP-vollständige Probleme Greedy-Algorithmen Dynamische Programmierung Klassifikation und Regression mit dem k-Nächste-Nachbarn-Algorithmus Stimmen zum Buch »Das Buch schafft das Unmögliche: Mathe macht Spaß und ist einfach.« (- Sander Rossel, COAS Software Systems) »Algorithmen sind nicht langweilig! Die Lektüre des Buchs hat mir und meinen Studenten Spaß gemacht und war lehrreich.« (- Christopher Haupt, Mobirobo, Inc.) »Heutzutage gibt es praktisch keinen Aspekt des Lebens, der nicht durch einen Algorithmus optimiert wird. Dieses Buch sollte Ihre erste Wahl sein, wenn Sie eine gut erklärte Einführung in dieses Thema suchen.« (- Amit Lamba, Tech Overture, LLC) , Studium & Erwachsenenbildung > Fachbücher, Lernen & Nachschlagen
Preis: 29.99 € | Versand*: 0 € -
Steinkamp, Veit: Mathematische Algorithmen mit Python
Mathematische Algorithmen mit Python , Tauchen Sie ein in die Welt der Algorithmen und erforschen Sie die Verbindung zwischen Programmierung und Mathematik. Dr. Veit Steinkamp löst mit Ihnen Aufgaben aus verschiedenen Bereichen und zeigt, wie Rechnungen in Code umgesetzt werden. Sie lernen die grundlegenden Programm- und Datenstrukturen Pythons kennen und erfahren, welche Module Ihnen viel Arbeit abnehmen. Rasch programmieren Sie Algorithmen zum Lösen von Gleichungssystemen nach, automatisieren Kurvendiskussionen und berechnen Integrale. Abstrakte Zusammenhänge werden so deutlich, und ganz nebenbei verbessern Sie Ihre Python-Fähigkeiten und programmieren geschickter und gekonnter. Aus dem Inhalt: Python installieren und anwenden Daten- und Programmstrukturen Module: NumPy, SymPy, SciPy, Matplotlib Zahlen Gleichungssysteme Folgen und Reihen Funktionen Differenzial- und Integralrechnung Differenzialgleichungen Ausgleichsrechnungen Statistik Fraktale Geometrie Die Fachpresse zur Vorauflage: iX - Magazin für professionelle Informationstechnik: »Der Titel verspricht nicht zu viel. Man lernt nicht nur Mathematik, sondern spielend auch die Umsetzung von mathematischen Konzepten in ein Programm und damit die praktische Anwendung von Python.« c't: »Überhaupt beweist der Autor ein gutes didaktisches Händchen. Mit Hintergrundinformationen lockert er seinen Text auf; hinzu kommen zahlreiche Abbildungen mit Funktionsplots sowie gut gewählte Übungen.« , Studium & Erwachsenenbildung > Fachbücher, Lernen & Nachschlagen
Preis: 34.90 € | Versand*: 0 €
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Welche Methoden der Bildanalyse werden in der digitalen Bildverarbeitung eingesetzt, um Mustererkennung und automatische Objekterkennung zu ermöglichen?
In der digitalen Bildverarbeitung werden Methoden wie Kantenerkennung, Segmentierung und Merkmalsextraktion eingesetzt, um Mustererkennung und automatische Objekterkennung zu ermöglichen. Diese Methoden helfen dabei, relevante Informationen aus Bildern zu extrahieren und Muster in den Daten zu identifizieren. Durch die Kombination dieser Techniken können Computerprogramme Objekte in Bildern erkennen und analysieren.
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Wie können Algorithmen zur Objekterkennung dazu beitragen, die Sicherheit in öffentlichen Verkehrsmitteln zu verbessern? Welche Anwendungen hat die Objekterkennung in der industriellen Fertigung?
Algorithmen zur Objekterkennung können dazu beitragen, die Sicherheit in öffentlichen Verkehrsmitteln zu verbessern, indem sie verdächtige Gegenstände oder Verhaltensweisen erkennen und Alarm auslösen. Sie können auch dazu beitragen, die Überwachung in Echtzeit zu verbessern und potenzielle Gefahren frühzeitig zu erkennen. In der industriellen Fertigung kann die Objekterkennung dazu verwendet werden, Fehler in der Produktion zu identifizieren, Produktionsprozesse zu optimieren und die Qualität der hergestellten Produkte zu verbessern. Sie kann auch zur Überwachung von Maschinen und Anlagen eingesetzt werden, um Ausfälle frühzeitig zu erkennen und Wartungsarbeiten zu
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Wie können visuelle Datenverarbeitungstechnologien zur Verbesserung der Bilderkennung und Objekterkennung in der künstlichen Intelligenz eingesetzt werden?
Visuelle Datenverarbeitungstechnologien können zur Extraktion von Merkmalen aus Bildern verwendet werden, um die Genauigkeit der Bilderkennung zu verbessern. Durch den Einsatz von Algorithmen wie Convolutional Neural Networks können visuelle Datenverarbeitungstechnologien Objekte in Bildern präziser identifizieren. Die Integration von visuellen Datenverarbeitungstechnologien in künstliche Intelligenzsysteme ermöglicht eine schnellere und genauere Objekterkennung in verschiedenen Anwendungen.
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Wie wird die Computervision-Technologie zur Objekterkennung und -verarbeitung in verschiedenen Anwendungsgebieten eingesetzt?
Die Computervision-Technologie nutzt Algorithmen und künstliche Intelligenz, um visuelle Informationen aus Bildern oder Videos zu extrahieren. Sie wird in der Automobilindustrie zur Erkennung von Verkehrsschildern und Fußgängern, in der Medizin zur Analyse von medizinischen Bildern und in der Sicherheitsbranche zur Überwachung und Identifizierung von Personen eingesetzt. Durch die Objekterkennung und -verarbeitung können Maschinen eigenständig Entscheidungen treffen und komplexe Aufgaben ausführen.
Ähnliche Suchbegriffe für Objekterkennung:
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Algorithmen und Datenstrukturen (Saake, Gunter~Sattler, Kai-Uwe)
Algorithmen und Datenstrukturen , Algorithmen und Datenstrukturen von Grund auf verstehen Fundierte Einführung mit klarem didaktischen Aufbau Mit konkreten Anwendungsbeispielen Eine reichhaltige Fundgrube für Lehre und Selbststudium Kenntnisse von Algorithmen und Datenstrukturen sind ein Grundbaustein des Studiums der Informatik und verwandter Fachrichtungen. Das Buch behandelt diese Thematik in Verbindung mit der Programmiersprache Java und schlägt so eine Brücke zwischen den klassischen Lehrbüchern zur Theorie von Algorithmen und Datenstrukturen und den praktischen Einführungen in eine konkrete Programmiersprache. Die konkreten Algorithmen und deren Realisierung in Java werden umfassend dargestellt. Daneben werden die theoretischen Grundlagen vermittelt, die in Programmiersprachen-Kursen oft zu kurz kommen: abstrakte Maschinenmodelle, Berechenbarkeit, Algorithmenparadigmen sowie parallele und verteilte Abläufe. Einen weiteren Schwerpunkt bilden Datenstrukturen wie Listen, Bäume, Graphen und Hashtabellen sowie deren objektorientierte Implementierung mit modernen Methoden der Softwareentwicklung. Die 6. Auflage führt neue Datenstrukturen und Algorithmen (z.B. Skip-Listen, weitere Hashverfahren und Graphalgorithmen) ein und berücksichtigt relevante Neuerungen der aktuellen Java-Versionen. Das Buch richtet sich an Studierende im Grundstudium an Universitäten und Fachhochschulen sowie an alle, die die Grundlagen der praktischen Informatik strukturiert erlernen wollen. Sie erwerben damit die Basis für die theoretischen und praktischen Vertiefungen im Hauptstudium und lernen gleichzeitig die Umsetzung in den »Alltag« der Softwareentwicklung kennen. , Studium & Erwachsenenbildung > Fachbücher, Lernen & Nachschlagen , Auflage: 6., überarbeitete und erweiterte Auflage, Erscheinungsjahr: 202011, Produktform: Leinen, Autoren: Saake, Gunter~Sattler, Kai-Uwe, Auflage: 21006, Auflage/Ausgabe: 6., überarbeitete und erweiterte Auflage, Themenüberschrift: COMPUTERS / Programming / Algorithms, Fachschema: Algorithmus~EDV / Theorie / Programmieren / Datenstrukturen~Informatik~Java (EDV)~Programmiersprachen, Fachkategorie: Programmier- und Skriptsprachen, allgemein~Informatik, Bildungszweck: für die Hochschule, Warengruppe: HC/Informatik, Fachkategorie: Algorithmen und Datenstrukturen, Thema: Verstehen, Text Sprache: ger, Seitenanzahl: XIX, Seitenanzahl: 588, UNSPSC: 49019900, Warenverzeichnis für die Außenhandelsstatistik: 49019900, Verlag: Dpunkt.Verlag GmbH, Verlag: Dpunkt.Verlag GmbH, Verlag: "dpunkt.verlag GmbH", Länge: 246, Breite: 175, Höhe: 40, Gewicht: 1217, Produktform: Gebunden, Genre: Mathematik/Naturwissenschaften/Technik/Medizin, Genre: Mathematik/Naturwissenschaften/Technik/Medizin, Vorgänger EAN: 9783864901362 9783898646635 9783898643856 9783898642552 9783898641227, Herkunftsland: DEUTSCHLAND (DE), Katalog: deutschsprachige Titel, Katalog: Gesamtkatalog, Katalog: Lagerartikel, Book on Demand, ausgew. Medienartikel, Relevanz: 0002, Tendenz: -1, Unterkatalog: AK, Unterkatalog: Bücher, Unterkatalog: Hardcover, Unterkatalog: Lagerartikel, WolkenId: 498657
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Fettsäure-Analyse Selbsttest Norsan
Anwendungsgebiet von Fettsäure-Analyse Selbsttest NorsanMit dem Fettsäure-Analyse Selbsttest Norsan können Sie bequem von Zuhause Ihre Fettsäurewerte bestimmen lassen. Gemessen wird das Omega-6/3-Verhältnis, der Omega3-Index sowie 26 Fettsäuren. Die Auswertung Ihres Blutes wird von einem unabhängigen Labor durchgeführt. Der individuelle Bedarf an Omega 3 lässt sich mithilfe des Selbsttests zur Analyse des Fettsäure- und Omega-Profils (NORSAN Analyse) belegen. Mit einigen Tropfen Blut aus der Fingerbeere wird Ihr Fettsäure-Profil analysiert und Sie erhalten unter anderem Informationen zu: Omega-3 Index: Gibt den Anteil der marinen Omega-3-Fettsäuren EPA und DHA im Verhältnis zu den gesamten Fettsäuren an. NORSAN empfiehlt einen Anteil von über 8 %. Omega 6/3-Verhältnis: Weist auf das Verhältnis zwischen Omega-6 und Omega-3-Fettsäuren hin, die bei der Entzündungsbildung und -hemmung entscheidend mitwirken. Ein zu hohes Omega-6/3 Verhältnis (Omega-3-Ratio) führt zu einem unerwünscht hohen Entzündungsniveau im Körper. Transfett-Anteil: Transfette sind Fettstoffe, die nicht natürlich in den Körper gehören. Transfette schaden den Zellen. Der Transfett-Anteil sollte niedrig sein. Es wird empfohlen, dass die industriellen Transfette weniger als 0,50 % der gesamten Fettsäuren ausmachen sollen. Wirkstoffe / Inhaltsstoffe / ZutatenIm Lieferumfang enthalten:- Bestellanforderung für die Blutanalyse - Blutentnahmeset mit Nadel- Folienbeutel- Test-Papier zum Auftrag des entnommenen Blutes und frankierten Rücksendeumschlag - Anleitung zur Blutentnahme und Anforderung des Analyseergebnisses - Auswertung durch ein unabhängiges Labor - Anschließend Befund mit ErnährungsempfehlungGegenanzeigenBei bekannter Überempfindlichkeit gegenüber einem der oben genannten Inhaltsstoffe sollte dieses Produkt nicht angewendet werden. Fettsäure-Analyse Selbsttest Norsan können in Ihrer Versandapotheke apodiscounter erw
Preis: 89.00 € | Versand*: 0.00 € -
Fettsäure-Analyse Selbsttest Norsan
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Fettsäure-Analyse Selbsttest Norsan
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Wie kann man Objekterkennung mit TensorFlow durchführen?
Um Objekterkennung mit TensorFlow durchzuführen, kann man das TensorFlow Object Detection API verwenden. Zuerst muss man ein vortrainiertes Modell herunterladen und es mit den gewünschten Daten trainieren. Danach kann man das trainierte Modell verwenden, um Objekte in Bildern oder Videos zu erkennen.
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Wie kann man Objekterkennung in Python implementieren?
Es gibt verschiedene Bibliotheken und Frameworks, die die Objekterkennung in Python ermöglichen, wie zum Beispiel OpenCV, TensorFlow oder PyTorch. Diese Bibliotheken bieten vorgefertigte Modelle und Funktionen zur Erkennung von Objekten in Bildern oder Videos. Die Implementierung umfasst in der Regel das Laden des Modells, das Durchführen der Vorhersagen und das Zeichnen der erkannten Objekte auf dem Bild oder Video.
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Wie kann man Objekterkennung mit einer Arduino-Kamera durchführen?
Um Objekterkennung mit einer Arduino-Kamera durchzuführen, benötigt man zunächst eine Kamera, die mit dem Arduino kompatibel ist. Dann kann man eine Bildverarbeitungsbibliothek wie OpenCV verwenden, um die Kameraaufnahmen zu analysieren und Objekte zu erkennen. Die erkannten Objekte können dann entsprechend weiterverarbeitet oder gesteuert werden.
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Was sind die gängigsten Methoden zur Objekterkennung in der Bildverarbeitung?
Die gängigsten Methoden zur Objekterkennung in der Bildverarbeitung sind Convolutional Neural Networks (CNNs), Haar-like Features und Histogram of Oriented Gradients (HOG). CNNs sind besonders effektiv für komplexe Objekterkennungsaufgaben, während HOG und Haar-like Features häufig für einfachere Objekte verwendet werden. Andere Methoden sind auch möglich, aber diese drei sind am weitesten verbreitet und erfolgreich.
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