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How do satellites measure earthquakes? Function of the InSARtechnique, comparison with seismic methods, interpretation of deformation patterns, interview with Henriette Sudhaus
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10 | 0:00:00 Start 0:01:19 heutiges Thema: Speech and Language 0:01:26 Live-Spectrogram 0:13:28 The Vowel-Triangle 0:16:46 Vocal Tract Model of Speech 0:19:50 Speech Recognition 0:27:05 Markov Models 0:28:27 Discrete Observation HMM 0:31:26 Hidden Markov Models 0:33:46 HMM Problems and Solutions 0:50:36 Language Models
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22 | 0:00:00 Starten 0:00:05 Kapitel 7 - Regelungstechnik für doe Echtzeitsysteme in der Automatisierungstechnik 0:00:30 Steuerung vs Regelung 0:02:25 Systembeschreibungen im Bildbereich 0:03:08 Umformungsregeln der Gesamtübertragungsfunktion 0:03:42 Elementare Übertragungsglieder 0:05:03 Charakterisierung dynamischer Systeme 0:05:43 Sprungfunktion 0:06:55 Frequenzgang 0:07:15 Ortskurve 0:09:00 Bode Diagramm 0:10:18 Frequenzgänge von elementaren Übertragungsgliedern 0:10:34 Pol Nullstellen Diagramm 0:11:12 Stabilität 0:12:00 Gütekriterien von Regelungssystemen 0:13:16 Bürstenbehafteter Gleichstrommotor 0:13:52 Sprungantworten eines PT2 Gliedes 0:15:13 PID Regler 0:24:39 P-, I-, D Regler 0:26:26 Struktur einer Vorsteuerung 0:29:23 System mit geteilter Strecke 0:30:12 Beispiel am Gleichstrommotor 0:31:59 Mehrschleifige Regelung 0:33:31 Geschwindigkeits- und Beschleunigungsvorsteuerung in einem Antrieb 0:34:07 Parameter- & strukturadaptives Regelsystem 0:36:21 Einführung in die diskrete Signalverarbeitung 0:41:39 Abtasttheorem nach Shannon 0:45:40 Regelungssystem 0:47:55 Diskrete und kontinuierliche Modellierung 0:48:37 Umwandlung Differenzial- in Differenzengleichung 0:54:25 Beschreibung linearer zeitdiskreter Systeme in Zeitbereich 0:57:25 Die Z-Trafo 1:01:51 Eigenschaften der Z-Trafo 1:04:07 Z-Übertragungsfunktion 1:05:37 Zeitdiskrete Ersatzregelstrecke G(z)
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Anlässlich des zehnjährigen Jubiläums haben 14 Persönlichkeiten dem KIT gratuliert, darunter Dr. Frank Mentrup, Oberbürgermeister der Stadt Karlsruhe.
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24 | 0:00:00 Start 0:00:07 Stringology 0:02:36 Fragen zur letzten Vorlesung/ Wiederholung 0:08:51 Suffix-Baum 0:13:39 Alphabet-Modell 0:17:31 Suffix Array Konstruktionsalgorithmen 0:19:50 SA mit Präfix Verdopplung 0:36:14 Ein erster Teile-und-Herrsche-Ansatz 0:37:32 SA1 berechnen 0:39:42 Berechne SA0 aus SA1 0:41:12 Asymmetrisches Divide-and-Conquer 0:43:50 Übung 0:43:53 Online Algorithmen 0:46:32 kompetitiver Faktor 0:48:15 Ski Rental Problem 1:00:15 Doubling Strategie 1:01:09 Online Bidding
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25 | 0:00:00 Start 0:01:59 Treibachsdifferenzial (ZF Baureihe DL) 0:07:55 Treibachsdifferenzial (Borg-Warner) 0:12:44 Torsen-Differenzial 0:22:28 Arbeitbereich eines Torsen-Verteilerdifferenziele 0:33:19 Vergleich der Antriebskraftverteilung 0:55:40 Nkw-Treibachsdifferenzial mit Sperre 1:00:41 Pkw-Treibachsdifferenzial mit Sperre 1:03:19 Treibachs- und Verteilerdifferenzial
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04 | 0:00:00 Start 0:00:08 Rückblick: Simplex-Tableau 0:14:22 Verkürzte Simplex-Tableaus - Beispiel 0:19:57 Regeln im verkürzten Tableau 0:26:26 Zyklen 0:29:52 Zyklenvermeidung 0:34:41 Vorgehen bei nicht kanonischer Form 0:37:20 Phase 1: Konstruktion einer zulässigen Startecke 0:50:30 Big-M-Methode 0:55:13 Dualität - Primales und duales Optimierungsproblem 1:06:12 Schwacher Dualitätssatz 1:11:49 Optimalwerte für unlösbare Systeme 1:20:05 Starker Dualitätssatz 1:20:53 Satz vom komplementären Schlupf
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How are seismic signals from a particular period of time transformed in depth? Relationship between point-shaped scattering body and diffraction hyperbola, Kirchhoff migration principle.
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05 | 0:00:00 Start 0:00:14 Wiederholung 0:03:12 Ziele - Inhalte - Methodik 0:07:27 Ziele des Unterrichts 0:14:31 Taxonomie von Lehrzielen 0:28:50 Operationalisierung von Lehr-/Lernzielen 0:33:58 Ziele des Unterrichts: Hierarchisierung 0:35:51 Ziele der gymnasialen Oberstufe 0:47:33 Lernziele im Fach Mathematik 1:07:52 Lernziele im Fach Physik 1:14:19 Lernziele im Fach Sport 1:21:17 Ergebnissicherung
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Das Themenfeld Maschinelle Intelligenz und speziell Maschinelles Lernen unter Berücksichtigung realer Herausforderungen komplexer Anwendungsdomänen ist ein stark expandierendes Wissensgebiet und Gegenstand zahlreicher Forschungs- und Entwicklungsvorhaben. Die Vorlesung behandelt erweiterte Methoden des Maschinellen Lernens wie semi-überwachtes und aktives Lernen, tiefe Neuronale Netze (deep learning), gepulste Netze, hierarchische Ansätze z.B. beim Reinforcement Learning sowie dynamische, probabilistisch relationale Methoden. Ein weiterer Schwerpunkt liegt in der Einbettung und Anwendung von maschinell lernenden Verfahren in realen Systemen.
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