Produkt zum Begriff Informationsextraktion:
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SMART ENERGY CONTROLLER SEC1000 GRID zur Erfassung und Analyse von Daten
SMART ENERGY CONTROLLER SEC1000 GRID zur Erfassung und Analyse von DatenDer Smart Energy Controller (SEC) setzt sich aus dem Drehstromzähler und der Steuerplatine von GoodWe zusammen. Durch die Verbindung mit dem SEMS ist es möglich, die Leistung der Wechselrichter in jedem String zu steuern und zu verwalten. Der SEC1000 hat die Funktionen der Überwachung, Exportleistungsregelung und Blindleistungskompensation.
Preis: 526.49 € | Versand*: 0.00 € -
GUDE 8311-4 metered PDU, 8xC13, Mess-/Auswertung, Differenzstrom-Überwachung Typ A, 1,5 m
8-fach metered PDU mit integrierten Mess-/Auswertungsmöglichkeiten für TCP/IP-Netzwerke mit Differenzstrom-Überwachung Typ A. 8 Lastausgänge (C13) auf der Frontseite . Messung von Strom, Spannung, Phasenwinkel, Leistungsfaktor, Frequenz, Wirk-, Schein- und Blindleistung. 2 Energiezähler, ein Zähler zählt dauerhaft, der andere Zähler ist rücksetzbar. Differenzstrom-Überwachung Typ A. Beleuchtete zweizeilige LCD-Anzeige. Anschluss für optionale Sensoren zur Umgebungsüberwachung (Temperatur, Luftfeuchtigkeit und Luftdruck). Einfache und flexible Konfiguration über Webbrowser, Windows- oder Linux-Programm. Firmware-Update im laufenden Betrieb über Ethernet möglich. IPv6-ready. HTTP/HTTPS, E-Mail (SSL, STARTTLS), DHCP, Syslog. SNMPv1, v2c, v3 (Get/Traps). TLS 1.0, 1.1, 1.2. Radius- und Modbus TCP-Protokoll wird unterstützt. Konfiguration und Steuerung über Telnet. Geringer Eigenverbrauch. Entwickelt und produziert in Deutschland .
Preis: 398.65 € | Versand*: 7.02 € -
GUDE 8311-2 metered PDU, 7x, Mess-/Auswertung, Differenzstrom-Überwachung Typ A, 1,5 m
7-fach metered PDU mit integrierten Mess-/Auswertungsmöglichkeiten für TCP/IP-Netzwerke mit Differenzstrom-Überwachung Typ A. 7 Lastausgänge (Schutzkontakt) auf der Frontseite . Messung von Strom, Spannung, Phasenwinkel, Leistungsfaktor, Frequenz, Wirk-, Schein- und Blindleistung. 2 Energiezähler, ein Zähler zählt dauerhaft, der andere Zähler ist rücksetzbar. Differenzstrom-Überwachung Typ A. Beleuchtete zweizeilige LCD-Anzeige. Anschluss für optionale Sensoren zur Umgebungsüberwachung (Temperatur, Luftfeuchtigkeit und Luftdruck). Einfache und flexible Konfiguration über Webbrowser, Windows- oder Linux-Programm. Firmware-Update im laufenden Betrieb über Ethernet möglich. IPv6-ready. HTTP/HTTPS, E-Mail (SSL, STARTTLS), DHCP, Syslog. SNMPv1, v2c, v3 (Get/Traps). TLS 1.0, 1.1, 1.2. Radius- und Modbus TCP-Protokoll wird unterstützt. Konfiguration und Steuerung über Telnet. Geringer Eigenverbrauch. Entwickelt und produziert in Deutschland .
Preis: 398.65 € | Versand*: 7.02 € -
Brennenstuhl CO2 Messgerät C2M L 4050 zur Überwachung der Luftqualität
Eigenschaften: Das CO2 Messgerät von Brennenstuhl dient zur Beurteilung des Infektionsrisikos durch Aerosole Die CO2-Konzentration (Kohlendioxid) gilt als Indikator für den Aerosolgehalt der Raumluft und ist damit Indiz für eine potenzielle Belastung durch Viren Die CO2-Ampel kann sowohl durch das mitgelieferte AC Netzteil betrieben werden, als auch bis zu 12 h ohne Netzteil, durch die integrierte Batterie Der CO2 Sensor kann in allen möglichen Bereichen eingesetzt werden, wie beispielsweise Zuhause, aber genauso an Orten, an denen sich viele Menschen befinden, wie z.B. in Büros, Schulen, Hotels oder in der Gastronomie Sobald der Grenzwert überschritten wird, meldet sich der Kohlendioxid-Melder optisch und akustisch Zusätzlich enthält das Raumluftmessgerät eine Temperatur- und Luftfeuchtigkeitsmessung inkl. Anzeige Der CO2 Warnmelder überzeugt außerdem durch folgende Eigenschaften: Mit Ampelanzeige und Alarmsignal zur schnellen Beurteilung der Raumluftqualität und der Notwendigkeit zum Lüften Das akustisches Alarmsignal ertönt, sobald der Grenzwert (1400 ppm) überschritten wird Messung von CO2 Konzentration, Lufttemperatur und -Feuchtigkeit Zur Tischaufstellung oder Wandaufhängung geeignet 12 h Betrieb ohne Netzteil durch integrierte Batterie Mit hochwertigem NDIR-Sensor (Messgenauigkeit +/- 50 ppm)
Preis: 79.99 € | Versand*: 5.95 €
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Wie kann Informationsextraktion dazu beitragen, relevante Daten aus unstrukturierten Texten zu gewinnen und für die weitere Analyse nutzbar zu machen? Welche Methoden können für die Automatisierung der Informationsextraktion eingesetzt werden?
Informationsextraktion kann relevante Daten aus unstrukturierten Texten extrahieren, indem sie Schlüsselwörter und -phrasen identifiziert und strukturiert. Methoden wie Named Entity Recognition, Textklassifikation und Regelmustererkennung können für die Automatisierung der Informationsextraktion eingesetzt werden. Durch die Nutzung dieser Methoden können große Mengen von Textdaten effizient verarbeitet und für die weitere Analyse nutzbar gemacht werden.
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Welche Vorteile bietet die Sensortechnologie für die Erfassung und Auswertung von Umgebungsdaten in verschiedenen Anwendungsgebieten?
Die Sensortechnologie ermöglicht eine präzise und kontinuierliche Erfassung von Umgebungsdaten, was zu einer verbesserten Datengenauigkeit und -qualität führt. Sie ermöglicht eine Echtzeitüberwachung und -analyse von Umgebungsbedingungen, was zu schnelleren Reaktionszeiten und effizienteren Prozessen führt. Die Sensortechnologie kann in verschiedenen Anwendungsgebieten wie der Industrie, Landwirtschaft, Gesundheitswesen und Smart Cities eingesetzt werden, um die Effizienz zu steigern und neue Erkenntnisse zu gewinnen.
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Was sind die gängigsten Methoden zur Informationsextraktion aus unstrukturierten Datenquellen?
Die gängigsten Methoden zur Informationsextraktion aus unstrukturierten Datenquellen sind Text Mining, Natural Language Processing und Machine Learning. Text Mining beinhaltet das Extrahieren von Informationen aus großen Textmengen, während Natural Language Processing die Verarbeitung und Analyse von natürlicher Sprache ermöglicht. Machine Learning-Algorithmen können verwendet werden, um Muster und Zusammenhänge in den Daten zu erkennen und relevante Informationen zu extrahieren.
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Was sind die gängigen Methoden zur Informationsextraktion aus unstrukturierten Texten?
Die gängigen Methoden zur Informationsextraktion aus unstrukturierten Texten sind Text Mining, Natural Language Processing und Machine Learning. Text Mining beinhaltet das Extrahieren von Informationen durch statistische Analysen und Mustererkennung. Natural Language Processing ermöglicht die Verarbeitung von natürlicher Sprache, um relevante Informationen zu extrahieren. Machine Learning nutzt Algorithmen, um automatisch Muster in unstrukturierten Texten zu erkennen und Informationen zu extrahieren.
Ähnliche Suchbegriffe für Informationsextraktion:
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Mitel Protokollierung, Auswertung & Statistik
Mitel Protokollierung, Auswertung & Statistik - Lizenz
Preis: 1624.56 € | Versand*: 0.00 € -
CO2 Messgerät, CO2 Monitor CO-20-Pro Desktop Kohlendioxid Detektor Alarm Funktion 1 Stück
Ideal zur Überwachung der CO2-Konzentration in Gebäuden, zzgl. Anzeige der Temperatur und Luftfeuchtigkeit ab 1000 ppm CO2 sollte gelüftet werden Signal Anzeige grün, gelb, rot ja nach Messswert Anzeige von Datum und Uhrzeit Geeignet zur Erkennung der CO2-Konzentration in industriellen, landwirtschaftlichen und Wohnumgebungen. 1. Kohlendioxid-Überwachung verschiedener industrieller und landwirtschaftlicher Anlagen, Werkstätten, Gewächshäuser, Reinräume usw. 2. Lüftungssteuerung und Überwachung der Umweltqualität in Häusern, Villen, Bürogebäuden, Versammlungsräumen, Klassenzimmern und anderen Bereichen erforderlich. 3. Lüftungssteuerung und Überwachung der Umweltqualität an öffentlichen Orten wie Hotels, Ausstellungshallen, Krankenhäusern, Einkaufszentren, Bars, Restaurants, Flughäfen, Bahnhöfen, Unterhaltungshallen und Theatern. 4. Einheiten, die Kohlendioxidgas produzieren und verwenden, usw. Referenzbewertung: a) 250 ~ 350 ppm - übliches Außenluftniveau b) 350 ~ 1.000ppm - typischer Wert in gut belüfteten Wohnräumen c) 1.000 bis 2.000 ppm - ein Luftgehalt, der unzureichend, schläfrig und ausreichend ist, um Beschwerden zu verursachen d) 2.000 ~ 5.000ppm -stagnant, alt, schwüler Luftspiegel. Es handelt sich um Kopfschmerzen und Schläfrigkeit, begleitet von Unaufmerksamkeit, verminderter Konzentration, schnellem Herzschlag und leichter Übelkeit. e)> 5.000 ppm-Exposition kann eine schwere Hypoxie verursachen, die zu dauerhaften Hirnschäden, Koma und sogar zum Tod führen kann. Corona Spezial: Wie der Infektionsgefahr vorbeugen Eine gute Durchlüftung der Räume senkt das Infektionsrisiko. Unabhängig davon fördert ein gutes Raumklima auch die Konzentrationsfähigkeit. Gute Durchlüftung sollte bei Versammlung einer größeren Gruppe damit eigentlich eine Selbstverständlichkeit sein. Das Umweltbundesamt hat hierzu allgemeine Leitlinien zur "Gesundheitlichen Bewertung von Kohlendioxid in der Innenraumluft" verfasst, an der wir uns im folgenden orientieren werden. Demnach ist eine Konzentration von < 1000 ppm hygienisch unbedenklich . Eine Konzentration zwischen 1000 und 2000 ppm stuft die Leitlinie als bedenklich und alles darüber als inakzeptabel ein. CO2 ist auch ein wichtiger Indikator in der DGHK Stellungnahme zur Prävention in Schulen. Der UBA-Arbeitskreis Lüftung empfiehlt dazu den Einsatz von CO2-Ampeln. Die DGVU (Unfallkasse) geht noch weiter und plädiert in Zeiten der Epidemie für einen Zielwert von 700 ppm in Klassenräumen. Das Coronavirus wird auch über Aerosole , die sich in der Luft befinden, übertragen. Lüftungsanlagen bringen Frischluft in den Raum, dies verdünnt die Aerosolkonzentration. Mit einem hohen Luftwechsel können sowohl niedrige CO2-Konzentrationen als auch niedrige Aerosolkonzentration erreicht werden. Je niedriger die Aerosolkonzentration, umso niedriger ist auch die Dosis an Aerosolen, die eine im Raum befindliche Person einatmet und daher auch das Infektionsrisiko. Je höher die CO2-Konzentration, desto mehr Aerosole gibt es im Büro. Dementsprechend existiert dann auch eine höhere Konzentration an virenbelasteten Aerosolen. Hier empfiehlt sich ein CO2-Sensor , der indirekt Auskunft darüber gibt, wie viele Aerosole sich im Raum befinden.</l..."
Preis: 88.70 € | Versand*: 7.02 € -
Datacolor SpyderCUBE - Referenzwerkzeug zur Kalibrierung
Datacolor SpyderCUBE - Referenzwerkzeug zur Kalibrierung von Belichtung / Weißabgleich
Preis: 30.02 € | Versand*: 0.00 € -
seeed Grove - EMG Detektor
seeed Grove - EMG Detektor
Preis: 30.50 € | Versand*: 4.95 €
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Was sind die gängigsten Techniken zur Informationsextraktion aus unstrukturierten Datenquellen?
Die gängigsten Techniken zur Informationsextraktion aus unstrukturierten Datenquellen sind Text Mining, Natural Language Processing und Machine Learning. Text Mining beinhaltet das Extrahieren von Informationen aus großen Textmengen, während Natural Language Processing die Verarbeitung und Analyse von natürlicher Sprache ermöglicht. Machine Learning Algorithmen können dabei helfen, Muster und Zusammenhänge in den Daten zu erkennen und relevante Informationen zu extrahieren.
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Was sind die gängigsten Methoden zur Informationsextraktion aus unstrukturierten Daten?
Die gängigsten Methoden zur Informationsextraktion aus unstrukturierten Daten sind Text Mining, Natural Language Processing (NLP) und Machine Learning. Text Mining analysiert große Mengen von Textdaten, um Muster und Trends zu identifizieren. NLP ermöglicht die Verarbeitung und Interpretation von natürlicher Sprache, während Machine Learning Algorithmen verwendet, um automatisch Muster und Informationen aus den Daten zu extrahieren.
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Was sind die wichtigsten Methoden zur Informationsextraktion aus unstrukturierten Daten?
Die wichtigsten Methoden zur Informationsextraktion aus unstrukturierten Daten sind Text Mining, Natural Language Processing und Machine Learning. Text Mining ermöglicht die Extraktion von relevanten Informationen aus großen Textmengen, während Natural Language Processing die Verarbeitung und Analyse von natürlicher Sprache ermöglicht. Machine Learning-Algorithmen können dabei helfen, Muster und Zusammenhänge in den Daten zu erkennen und automatisch Informationen zu extrahieren.
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Was sind die wichtigsten Methoden zur Informationsextraktion aus unstrukturierten Texten?
Die wichtigsten Methoden zur Informationsextraktion aus unstrukturierten Texten sind Text Mining, Natural Language Processing (NLP) und Machine Learning. Text Mining beinhaltet das Extrahieren von Informationen aus großen Textmengen durch statistische und linguistische Analyse. NLP ermöglicht die Verarbeitung und Interpretation von natürlicher Sprache, während Machine Learning Algorithmen verwendet, um Muster und Zusammenhänge in den Texten zu erkennen.
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