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Wie kann die korrekte Montage einer Schraubverbindung sichergestellt werden? Welche Faktoren beeinflussen die Festigkeit einer Schraubverbindung?
Die korrekte Montage einer Schraubverbindung kann durch die Verwendung des richtigen Drehmoments, die Verwendung von Schraubensicherungsmitteln und die regelmäßige Überprüfung der Schrauben sichergestellt werden. Die Festigkeit einer Schraubverbindung wird durch Faktoren wie die Qualität der Schrauben und Muttern, die Oberflächenbeschaffenheit der zu verbindenden Teile und die richtige Montage beeinflusst. Des Weiteren spielen auch die Umgebungstemperatur, Vibrationen und die Belastung, der die Schraubverbindung ausgesetzt ist, eine Rolle für die Festigkeit der Verbindung. **
Wie kann die Festigkeit und Haltbarkeit einer Schraubverbindung maximiert werden?Welche Faktoren beeinflussen die korrekte Montage einer Schraubverbindung?
Die Festigkeit und Haltbarkeit einer Schraubverbindung kann maximiert werden, indem das richtige Drehmoment angewendet wird, um die Schraube fest anzuziehen. Zudem ist es wichtig, hochwertige Schrauben und Muttern zu verwenden, die den Belastungen standhalten. Die korrekte Montage einer Schraubverbindung wird auch durch die Sauberkeit der Gewinde, die Verwendung von Schmiermittel und die richtige Ausrichtung der Teile beeinflusst. **
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Red Hat AI Inference Server (Physical Node or Virtual Node)Red Hat AI Inference Server – Enterprise-Lösung für KI-Inferenz auf physischen oder virtuellen Nodes Eine professionelle Red Hat Subskription für Unternehmen, die Large-Language-Models und KI-Inferenz-Workloads kontrolliert in produktiven IT-Umgebungen bereitstellen möchten. Red Hat AI Inference Server (Physical Node or Virtual Node) ist eine Red Hat Lösung für Unternehmen, die KI-Inferenz-Workloads professionell betreiben möchten. Die Lösung richtet sich an IT-Organisationen, Plattformteams und Rechenzentren, die Modelle bereitstellen, Inferenzprozesse optimieren und KI-Anwendungen in vorhandene Infrastruktur-, Sicherheits- und Betriebsprozesse einbinden möchten. Wenn Sie diese Red Hat Lösung kaufen , erhalten Sie eine passende Subskription für den vorgesehenen Einsatzbereich. Ihre Bestellung wird über unsere sichere Zahlung verarbeitet und anschließend digital bereitgestellt. Weitere passende Lösungen finden Sie in unserer Kategorie Red Hat kaufen . Diese Variante ist für den Einsatz auf einem Physical Node oder Virtual Node vorgesehen. Dadurch kann Red Hat AI Inference Server sowohl in geeigneten Serverumgebungen als auch in virtualisierten Infrastrukturen eingeordnet werden, sofern Hardware, Betriebssystem, Containerumgebung, AI-Beschleuniger und Red Hat Bedingungen zum geplanten Einsatz passen. Für moderne KI-Inferenz und LLM-Serving Red Hat AI Inference Server unterstützt Unternehmen beim Betrieb von Inferenzprozessen für Large-Language-Models und andere KI-nahe Anwendungsszenarien. Im Mittelpunkt steht die Bereitstellung von Modellen für produktive Anwendungen, interne Plattformdienste, Assistenzsysteme, Agentic-AI-Workflows oder Model-as-a-Service-Ansätze. Die Lösung eignet sich besonders für Organisationen, die KI nicht nur testen, sondern kontrolliert in professionelle IT-Umgebungen einbinden möchten. Dabei stehen Performance, Skalierbarkeit, betriebliche Kontrolle und eine saubere Integration in vorhandene Plattformprozesse im Vordergrund. Physical Node oder Virtual Node Diese Subskriptionsvariante ist für einen physischen oder virtuellen Node vorgesehen. Unternehmen können Red Hat AI Inference Server dadurch passend zu ihrer vorhandenen Infrastruktur planen, etwa auf geeigneter Server-Hardware, in virtualisierten Umgebungen oder innerhalb einer breiteren Red Hat Plattformstrategie. Vor dem Einsatz sollte geprüft werden, welche Systeme, Beschleuniger, Container-Runtimes, Modelle und Workloads vorgesehen sind. So lässt sich sicherstellen, dass technische Umgebung, Ressourcenplanung und Subskriptionsmodell sauber zusammenpassen. Für produktive KI-Workloads im Unternehmen KI-Inferenz stellt besondere Anforderungen an Plattform, Hardware, Modellbereitstellung, Sicherheit und Betrieb. Red Hat AI Inference Server unterstützt Unternehmen dabei, solche Workloads strukturierter zu betreiben und besser in vorhandene IT-Prozesse einzubinden. Die Lösung eignet sich für Organisationen, die generative KI, interne KI-Services oder modellbasierte Anwendungen produktiver und kontrollierter bereitstellen möchten. Optimiert für Inferenzprozesse Red Hat AI Inference Server ist auf den Betrieb von Inferenz-Workloads ausgerichtet. Dabei geht es nicht um das Training von Modellen, sondern um die effiziente Bereitstellung und Nutzung vorhandener Modelle in Anwendungen und Plattformdiensten. Unternehmen können diese Lösung einsetzen, um KI-Funktionen für interne Anwendungen, Chatbots, Assistenzsysteme, Analyseprozesse oder weitere geschäftsbezogene Szenarien bereitzustellen. Die genaue technische Umsetzung hängt von Modell, Hardware, Plattform und Sicherheitsanforderungen ab. Einbindung in Hybrid-Cloud- und Plattformstrategien Red Hat AI Inference Server kann Teil einer modernen Hybrid-Cloud-Strategie sein, bei der KI-Workloads nicht isoliert betrieben werden, sondern in vorhandene Plattform-, Sicherheits- und Betriebsmodelle eingebunden sind. Das ist besonders relevant für Unternehmen, die KI-Inferenz über unterschiedliche Infrastrukturmodelle hinweg planen und dabei auf einheitliche Betriebsprozesse, technische Kontrolle und nachvollziehbare Skalierung achten möchten. Für AI-Beschleuniger und geeignete Serverumgebungen KI-Inferenz profitiert häufig von geeigneten AI-Beschleunigern und einer passenden Systemarchitektur. Deshalb sollte vor der Bestellung geprüft werden, welche Hardware, Treiber, Containerumgebung und Modellanforderungen in der geplanten Umgebung vorhanden sind. Die Lösung sollte immer im Zusammenhang mit der konkreten Infrastruktur betrachtet werden. Besonders bei produktiven KI-Diensten empfiehlt sich eine saubere Prüfung der unterstützten Plattformen, der eingesetzten Beschleuniger und der betrieblichen Anforderungen. Mehr Struktur für KI-Plattformteams In größeren Organisationen wird KI-Inferenz häufig von Plattformteams bereitgestellt, damit Fachbereiche, Entwicklerteams oder interne Anwendungen Modelle kontrolliert nutzen können. Red Hat AI Inference Server kann dabei helfen, solche Bereitstel...1571,95 €*Versand: 0,00 €Sichere Weiterleitung zum Anbieter
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Cunningham, Scott: Causal Inference: The MixtapeCausal Inference: The Mixtape , The Mixtape , > , Erscheinungsjahr: 20210126, Produktform: Kartoniert, Autoren: Cunningham, Scott, Seitenzahl/Blattzahl: 584, Abbildungen: 91 b-w illus., Themenüberschrift: BUSINESS & ECONOMICS / Econometrics~MATHEMATICS / Applied~MATHEMATICS / Probability & Statistics / General, Fachschema: Englische Bücher / Wirtschaft, Business~Ökonometrie~Statistik / Wirtschaftsstatistik~Wirtschaftsstatistik~Algebra~Wahrscheinlichkeitsrechnung~Mathematik, Fachkategorie: Algebra~Wahrscheinlichkeitsrechnung und Statistik~Angewandte Mathematik, Warengruppe: TB/Wirtschaft/Allgemeines, Lexika, Geschichte, Fachkategorie: Ökonometrie und Wirtschaftsstatistik, Text Sprache: eng, UNSPSC: 49019900, Warenverzeichnis für die Außenhandelsstatistik: 49019900, Verlag: Yale University Press, Verlag: Yale University Press, Länge: 214, Breite: 140, Höhe: 48, Gewicht: 600, Produktform: Kartoniert, Genre: Importe, Genre: Importe, Katalog: LIB_ENBOOK, Katalog: Gesamtkatalog, Katalog: Internationale Lagertitel, Katalog: internationale Titel, Katalog: Kennzeichnung von Titeln mit einer Relevanz > 30, Katalog: Lagerartikel, Book on Demand, ausgew. Medienartikel, Relevanz: 0035, Tendenz: +1, Unterkatalog: AK, Unterkatalog: Bücher, Unterkatalog: Lagerartikel, Unterkatalog: Taschenbuch,34,45 €*Versand: 0,00 €Sichere Weiterleitung zum Anbieter
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Machine Learning for Causal Inference, Fachbücher von Sheng Li, Zhixuan ChuDas Buch "Machine Learning for Causal Inference" bietet eine umfassende Analyse der Verbindung zwischen maschinellem Lernen und kausaler Inferenz. Es beginnt mit den grundlegenden Konzepten der kausalen Inferenz, einschliesslich grundlegender Definitionen, anschaulicher Beispiele und Annahmen. Im weiteren Verlauf werden verschiedene klassische Methoden der kausalen Inferenz behandelt, wie Matching, Gewichtung und baumbasierte Modelle. Ein zentrales Thema des Buches ist die Anwendung von maschinellem Lernen zur Schätzung kausaler Effekte, insbesondere durch Repräsentationslernen und Graphlernen. Zudem wird erörtert, wie kausale Inferenz zur Schaffung vertrauenswürdiger maschineller Lernsysteme beiträgt, um Diversität, Nichtdiskriminierung, Fairness, Transparenz, Erklärbarkeit sowie Generalisierung und Robustheit zu fördern. Praktische Anwendungen in Bereichen wie natürliche Sprachverarbeitung, Empfehlungssysteme, Computer Vision, Zeitreihenprognose und kontinuierliches Lernen werden ebenfalls behandelt. Jedes Kapitel wird von führenden Forschenden auf ihrem Gebiet verfasst, was dem Buch eine hohe fachliche Relevanz verleiht.171,19 €*Versand: 0,00 €Sichere Weiterleitung zum Anbieter
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Wie erfolgt die richtige Montage einer Schraubverbindung? Welche Faktoren sind dabei zu beachten, um eine sichere und dauerhafte Verbindung zu gewährleisten?
Die richtige Montage einer Schraubverbindung erfolgt durch das Festziehen der Schraube mit dem richtigen Drehmoment und unter Berücksichtigung des richtigen Anzugsverfahrens. Dabei sind die Sauberkeit der Gewinde, die Verwendung von Schmiermitteln und die Wahl der passenden Schraube und Mutter entscheidend, um eine sichere und dauerhafte Verbindung zu gewährleisten. Zudem ist es wichtig, regelmäßig die Schraubverbindung zu überprüfen und gegebenenfalls nachzuziehen, um Lockerungen und damit verbundene Schäden zu vermeiden. **
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Wie sicher ist eine Verschraubung bei der Befestigung von Bauteilen? Und welche Materialien eignen sich am besten für eine dauerhafte Verschraubung?
Eine Verschraubung ist eine sehr sichere Befestigungsmethode, solange die richtigen Schrauben und Drehmomente verwendet werden. Für eine dauerhafte Verschraubung eignen sich am besten Materialien wie Edelstahl, Aluminium oder Titan, die korrosionsbeständig und stabil sind. Es ist wichtig, regelmäßig die Verschraubungen zu überprüfen und gegebenenfalls nachzuziehen, um eine langfristige Sicherheit zu gewährleisten. **
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Wie führt man das Einschrauben einer Schraube richtig durch, um eine sichere Befestigung zu gewährleisten?
1. Stelle sicher, dass die Schraube die richtige Größe und das richtige Gewinde für das Material hat. 2. Verwende das passende Werkzeug, um die Schraube fest anzuziehen, ohne sie zu überdrehen. 3. Kontrolliere regelmäßig die Festigkeit der Befestigung, um sicherzustellen, dass die Schraube nicht locker wird. **
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Wie kann man sicherstellen, dass eine Verankerung oder Befestigung dauerhaft und stabil ist?
1. Verwendung von hochwertigen Materialien, die den Belastungen standhalten. 2. Professionelle Installation durch geschultes Personal. 3. Regelmäßige Inspektionen und Wartungen, um mögliche Schwachstellen frühzeitig zu erkennen und zu beheben. **
Wie kann ich die richtige Schraubverbindung wählen, um eine robuste und sichere Befestigung zu gewährleisten?
1. Verwende die passende Schraube für das Material, das du befestigen möchtest. 2. Achte auf die richtige Länge und Größe der Schraube für die Verbindung. 3. Ziehe die Schraube mit dem richtigen Drehmoment an, um eine sichere Befestigung zu gewährleisten. **
Was sind die gängigsten Methoden zur Befestigung und Fixierung von Werkstücken in der Spanntechnik?
Die gängigsten Methoden zur Befestigung und Fixierung von Werkstücken in der Spanntechnik sind Spannzangen, Schraubstöcke und Magnete. Spannzangen werden häufig in CNC-Maschinen verwendet, Schraubstöcke sind ideal für manuelle Arbeiten und Magnete eignen sich gut für unebene Oberflächen oder schnelle Fixierungen. Jede Methode hat ihre eigenen Vor- und Nachteile, je nach Anforderungen des Werkstücks und der Bearbeitung. **
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Fuzzy Rule-Based Inference, Fachbücher von Fangyi Li, Qiang ShenDas Fachbuch "Fuzzy Rule-Based Inference" bietet eine umfassende Einführung in die Entwicklung und Anwendung neuartiger Algorithmen für die praktische, approximative wissensbasierte Inferenz. Es behandelt die grundlegenden Konzepte von Fuzzy-Sets, Fuzzy-Logik und Fuzzy-Inferenz und dient als systematisches Tutorial sowie als eigenständiges Nachschlagewerk zu den neuesten Fortschritten im Bereich der fuzzy-regelbasierten Inferenz. Die vorgestellten Systeme nutzen unscharfe Wenn-Dann-Regeln, um Entscheidungen unter Bedingungen zu treffen, in denen Wissen ungenau charakterisiert ist. Techniken wie die kompositionale Regelinferenz und die fuzzy-Regelintegration werden detailliert behandelt, um die Leistung der approximativen Inferenz zu verbessern. Das Buch beleuchtet auch die Herausforderungen bei der gleichwertigen Gewichtung von Regelattributen und bietet Lösungen für die gleichzeitige Anwendung dieser Techniken.171,19 €*Versand: 0,00 €Sichere Weiterleitung zum Anbieter
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Red Hat AI Inference Server (Physical Node or Virtual Node)Red Hat AI Inference Server – Enterprise-Lösung für KI-Inferenz auf physischen oder virtuellen Nodes Eine professionelle Red Hat Subskription für Unternehmen, die Large-Language-Models und KI-Inferenz-Workloads kontrolliert in produktiven IT-Umgebungen bereitstellen möchten. Red Hat AI Inference Server (Physical Node or Virtual Node) ist eine Red Hat Lösung für Unternehmen, die KI-Inferenz-Workloads professionell betreiben möchten. Die Lösung richtet sich an IT-Organisationen, Plattformteams und Rechenzentren, die Modelle bereitstellen, Inferenzprozesse optimieren und KI-Anwendungen in vorhandene Infrastruktur-, Sicherheits- und Betriebsprozesse einbinden möchten. Wenn Sie diese Red Hat Lösung kaufen , erhalten Sie eine passende Subskription für den vorgesehenen Einsatzbereich. Ihre Bestellung wird über unsere sichere Zahlung verarbeitet und anschließend digital bereitgestellt. 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Dabei stehen Performance, Skalierbarkeit, betriebliche Kontrolle und eine saubere Integration in vorhandene Plattformprozesse im Vordergrund. Physical Node oder Virtual Node Diese Subskriptionsvariante ist für einen physischen oder virtuellen Node vorgesehen. Unternehmen können Red Hat AI Inference Server dadurch passend zu ihrer vorhandenen Infrastruktur planen, etwa auf geeigneter Server-Hardware, in virtualisierten Umgebungen oder innerhalb einer breiteren Red Hat Plattformstrategie. Vor dem Einsatz sollte geprüft werden, welche Systeme, Beschleuniger, Container-Runtimes, Modelle und Workloads vorgesehen sind. So lässt sich sicherstellen, dass technische Umgebung, Ressourcenplanung und Subskriptionsmodell sauber zusammenpassen. Für produktive KI-Workloads im Unternehmen KI-Inferenz stellt besondere Anforderungen an Plattform, Hardware, Modellbereitstellung, Sicherheit und Betrieb. Red Hat AI Inference Server unterstützt Unternehmen dabei, solche Workloads strukturierter zu betreiben und besser in vorhandene IT-Prozesse einzubinden. Die Lösung eignet sich für Organisationen, die generative KI, interne KI-Services oder modellbasierte Anwendungen produktiver und kontrollierter bereitstellen möchten. Optimiert für Inferenzprozesse Red Hat AI Inference Server ist auf den Betrieb von Inferenz-Workloads ausgerichtet. Dabei geht es nicht um das Training von Modellen, sondern um die effiziente Bereitstellung und Nutzung vorhandener Modelle in Anwendungen und Plattformdiensten. Unternehmen können diese Lösung einsetzen, um KI-Funktionen für interne Anwendungen, Chatbots, Assistenzsysteme, Analyseprozesse oder weitere geschäftsbezogene Szenarien bereitzustellen. Die genaue technische Umsetzung hängt von Modell, Hardware, Plattform und Sicherheitsanforderungen ab. Einbindung in Hybrid-Cloud- und Plattformstrategien Red Hat AI Inference Server kann Teil einer modernen Hybrid-Cloud-Strategie sein, bei der KI-Workloads nicht isoliert betrieben werden, sondern in vorhandene Plattform-, Sicherheits- und Betriebsmodelle eingebunden sind. Das ist besonders relevant für Unternehmen, die KI-Inferenz über unterschiedliche Infrastrukturmodelle hinweg planen und dabei auf einheitliche Betriebsprozesse, technische Kontrolle und nachvollziehbare Skalierung achten möchten. Für AI-Beschleuniger und geeignete Serverumgebungen KI-Inferenz profitiert häufig von geeigneten AI-Beschleunigern und einer passenden Systemarchitektur. Deshalb sollte vor der Bestellung geprüft werden, welche Hardware, Treiber, Containerumgebung und Modellanforderungen in der geplanten Umgebung vorhanden sind. Die Lösung sollte immer im Zusammenhang mit der konkreten Infrastruktur betrachtet werden. Besonders bei produktiven KI-Diensten empfiehlt sich eine saubere Prüfung der unterstützten Plattformen, der eingesetzten Beschleuniger und der betrieblichen Anforderungen. Mehr Struktur für KI-Plattformteams In größeren Organisationen wird KI-Inferenz häufig von Plattformteams bereitgestellt, damit Fachbereiche, Entwicklerteams oder interne Anwendungen Modelle kontrolliert nutzen können. Red Hat AI Inference Server kann dabei helfen, solche Bereitstel...1571,95 €*Versand: 0,00 €Sichere Weiterleitung zum Anbieter
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Cunningham, Scott: Causal Inference: The MixtapeCausal Inference: The Mixtape , The Mixtape , > , Erscheinungsjahr: 20210126, Produktform: Kartoniert, Autoren: Cunningham, Scott, Seitenzahl/Blattzahl: 584, Abbildungen: 91 b-w illus., Themenüberschrift: BUSINESS & ECONOMICS / Econometrics~MATHEMATICS / Applied~MATHEMATICS / Probability & Statistics / General, Fachschema: Englische Bücher / Wirtschaft, Business~Ökonometrie~Statistik / Wirtschaftsstatistik~Wirtschaftsstatistik~Algebra~Wahrscheinlichkeitsrechnung~Mathematik, Fachkategorie: Algebra~Wahrscheinlichkeitsrechnung und Statistik~Angewandte Mathematik, Warengruppe: TB/Wirtschaft/Allgemeines, Lexika, Geschichte, Fachkategorie: Ökonometrie und Wirtschaftsstatistik, Text Sprache: eng, UNSPSC: 49019900, Warenverzeichnis für die Außenhandelsstatistik: 49019900, Verlag: Yale University Press, Verlag: Yale University Press, Länge: 214, Breite: 140, Höhe: 48, Gewicht: 600, Produktform: Kartoniert, Genre: Importe, Genre: Importe, Katalog: LIB_ENBOOK, Katalog: Gesamtkatalog, Katalog: Internationale Lagertitel, Katalog: internationale Titel, Katalog: Kennzeichnung von Titeln mit einer Relevanz > 30, Katalog: Lagerartikel, Book on Demand, ausgew. Medienartikel, Relevanz: 0035, Tendenz: +1, Unterkatalog: AK, Unterkatalog: Bücher, Unterkatalog: Lagerartikel, Unterkatalog: Taschenbuch,34,45 €*Versand: 0,00 €Sichere Weiterleitung zum Anbieter
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Wie kann die korrekte Montage einer Schraubverbindung sichergestellt werden? Welche Faktoren beeinflussen die Festigkeit einer Schraubverbindung?
Die korrekte Montage einer Schraubverbindung kann durch die Verwendung des richtigen Drehmoments, die Verwendung von Schraubensicherungsmitteln und die regelmäßige Überprüfung der Schrauben sichergestellt werden. Die Festigkeit einer Schraubverbindung wird durch Faktoren wie die Qualität der Schrauben und Muttern, die Oberflächenbeschaffenheit der zu verbindenden Teile und die richtige Montage beeinflusst. Des Weiteren spielen auch die Umgebungstemperatur, Vibrationen und die Belastung, der die Schraubverbindung ausgesetzt ist, eine Rolle für die Festigkeit der Verbindung. **
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Empirical Bayes and Likelihood Inference, Fachbücher von N. Reid, S.E. AhmedDas Buch "Empirical Bayes and Likelihood Inference" bietet eine umfassende Untersuchung der Verbindungen zwischen bayesianischen und likelihood-basierten Ansätzen zur Inferenz. Es beleuchtet die asymptotischen Gemeinsamkeiten dieser Methoden und hebt die Bedeutung der Konstruktion von Intervallschätzungen für unbekannte Parameter hervor. Während empirische Bayes-Methoden traditionell auf Punkteschätzungen fokussiert sind, wird in diesem Werk die jüngste Forschung zu verschiedenen Aspekten dieser Methoden präsentiert, die während eines Workshops in Montreal diskutiert wurden. Ziel des Workshops war es, die Verknüpfungen zwischen den Methoden zu erkunden und neue Forschungsrichtungen in der Inferenztheorie vorzuschlagen. Die Beiträge stammen von führenden Forschenden auf diesem Gebiet und bieten wertvolle Einblicke in aktuelle Entwicklungen und zukünftige Herausforderungen.53,49 €*Versand: 0,00 €Sichere Weiterleitung zum Anbieter
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Bayesian Inference for Probabilistic Risk Assessment, Fachbücher von Curtis Smith, Dana KellyDas Buch "Bayesian Inference for Probabilistic Risk Assessment" bietet eine fundierte Einführung in die bayesianische Statistik und deren Anwendung auf probabilistische Risikobewertungen. Es vermittelt die Grundlagen der bayesianischen Inferenz und zeigt, wie diese zur Lösung komplexer Probleme in der Risikobewertung eingesetzt werden kann. Ein zentrales Element des Buches ist die Verwendung des Markov-Chain-Monte-Carlo (MCMC)-Ansatzes, der es ermöglicht, probabilistische Probleme effizient zu analysieren. Die Autoren nutzen das Open-Source-Programm OpenBUGS, um die Inferenzprobleme zu lösen, und bieten eine Vielzahl von Analysebausteinen, die anpassbar sind, um unterschiedliche Herausforderungen zu bewältigen. Das Buch richtet sich an Wissenschaftler und Ingenieure, die Risikobewertungen durchführen oder überprüfen, und bietet eine analytische Struktur zur Kombination von Daten aus verschiedenen Quellen, um Unsicherheitsverteilungen zu schätzen.246,09 €*Versand: 0,00 €Sichere Weiterleitung zum Anbieter
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