uk: Комп'ютерні науки

uk: Бібліотекознавство, документознавство

uk: Гуманітарні науки

description: In the context of the activities for innovating the operating models and aggregation methods in the common European data space for cultural heritage, Europeana and the Dutch Digital Heritage Network cooperated to broaden the solutions for data aggregation in the data space by defining an aggregation method based on Linked Data. Although the aggregation workflows currently in practice by both organisations are different, a generalisable method for Linked Data aggregation was successfully defined. This method builds on top of dataset-level metadata in the Data Catalogue Vocabulary (DCAT) model. These dataset descriptions must follow guidelines to ensure that the information about the dataset’s distributions can be fully understood by machines, allowing automatic harvesting, or downloading, of the datasets. The aggregation workflow starts when a provider informs Europeana of the URI of a dataset. The URI must either be resolvable to a DCAT description of the dataset, or be queryable with a DESCRIBE SPARQL query on a SPARQL endpoint (also informed by the provider). Next, the location of downloadable distributions of the dataset in EDM are obtained from the metadata and automatically downloaded by Europeana. The dataset distributions do not have to follow the EDM RDF/XML schema (any well known RDF serialisation may be used) because Europeana segments the RDF data into individual EDM records. At this point, the datasets are ready for the normal ingestion process of Europeana. The method was tested in practice in a pilot where several datasets from the Dutch National Archives of The Netherlands were aggregated into Europeana. The datasets were converted by the Dutch aggregator DC4EU from the National Archives ontology to EDM, and the DCAT metadata was made available in the dataset register of the Dutch Heritage Network.

uk: вхід без авторизації

name: An aggregation workflow based on Linked Data for the common European data space for cultural heritage


Constraints for Linked Open Data

Shawn Goodwin

type: Person

cs: Informatika

de: Informatik

fi: tietojenkäsittelytiede

uk: Комп'ютерні науки

en: Computer Science

fr: Informatique

da: Datalogi

es: Ciencias de la Computación

nl: Informatica

uk: Бібліотекознавство, документознавство

en: Information and Library Sciences

de: Geisteswissenschaften

uk: Гуманітарні науки

en: Humanities

cs: Technické vědy

de: Ingenieurwissenschaften

fi: tekniikka

uk: Інженерія

en: Engineering Sciences

fr: Ingénierie

da: Ingeniørvidenskab

es: Ingeniería

nl: Engineering

description: The University of Chicago Library is creating a single platform to support the development of future digital humanities projects and to maintain existing projects. This project is called UChicagoNode. The goal of the platform is to increase the visibility and sustainability of digital humanities work of the students and scholars at the university. At the forefront of making the data more discoverable is adopting the RDF standards of Dublin Core and the Europeana Data Model. We are using OCHRE as the data imput platform, which is feeding a MarkLogic TripleStore. However, how do we ensure that the data is accurate and standardized for ease of search? We have adopted SHACL, the Shapes Constraint Language, to validate the data in our RDF store and to ensure its accuracy. The implementation of SHACL we are currently using is the Topbraid reference implementation. SHACL provides some practical constraints for the open-world assumption of OWL. Providing constraints on RDF data provides several benefits: better reliability in querying the data, ensuring the quality of the data, and accuracy of data integration pipelines. This presentation will show how SHACL fits into our workflow, how SHACL aids the quality control over our Linked Open Data, and some examples of complex SHACL constraints.

TIB AV-Portal

type: Service

type: WebContent

type: MediaObject

@language: en

cs: přihlášení není vyžadováno

de: keine Anmeldung erforderlich

uk: вхід без авторизації

en: no login required

nl: geen login vereist

Hochschulbibliothekszentrum (hbz)

type: Organization

name: ZBW - Leibniz-Informationszentrum Wirtschaft

addressCountry: DE

addressLocality: Kiel

addressRegion: Schleswig-Holstein

cs: Video

de: Video

fi: Video

uk: Відео

en: Video

fr: Vidéo

da: Video

nl: Video

es: Video


uk: Комп'ютерні науки

uk: Бібліотекознавство, документознавство

uk: Гуманітарні науки

uk: вхід без авторизації

name: Setting the stage: enabling curation spaces for dialogues with Ibali Digital Collections UCT


This is an ontology, not a screwdriver

uk: Комп'ютерні науки

uk: Бібліотекознавство, документознавство

uk: Гуманітарні науки

description: This presentation will explain and demonstrate the potential of a Reference Ontology (RO) in solving interoperability issues of bibliographic ontologies derived not only from misalignments in granularity and meaning of certain elements but also from their reduced application of semantic mechanisms (e.g., classification, equivalence, hierarchy or transitivity), and the low level of interlinking among ontologies. These problems require methods alternative to mapping techniques, such as crosswalks and application profiles, which are poorly scalable and not best suited for the Semantic Web. The proposed RO is intended for such mediation, i.e., for connecting different ontologies at a higher level and without imposing a common central ontology. It is built on RDFS/OWL (Resource Description Framework Schema/Web Ontology Language) abstraction and inference mechanisms and mediation techniques for interconnecting ontologies. It also makes use of SHACL (Shapes Constraint Language) to overcome RDFS/OWL inability to impose and validate data restrictions, an aspect important in the interoperation of bibliographic ontologies to avoid inconsistencies. RO demonstration will focus on solving two interoperability problems of RDA (Resource Description and Access) and BIBFRAME (Bibliographic Framework Initiative): i) the polysemy of the bf:Work class (multiple correspondence between bf:Work and RDA concepts of Work and Expression); and ii) the lack of transitivity, non-reflexivity and asymmetry in RDA and BIBFRAME formalization of whole-part relationships. The RO will be applied to real-world bibliographic examples from the Library of Congress and the Biblioteca Nacional de España datasets. Both the RO main components (OWL and SHACL RDF/XML files) and the bibliographic examples datasets are available at https://libraryreferenceontology.com.

uk: вхід без авторизації


uk: Комп'ютерні науки

uk: Бібліотекознавство, документознавство

uk: Гуманітарні науки

description: The past years witnessed a significant adoption of LGBTQ+ ontologies and structured vocabularies in libraries. Some of them are published as Linked Data in the Semantic Web. Homosaurus is among the most popular ones with links from/to the QLIT, GSSO, Wikidata, LCSH, etc. Over the past years, three versions of Homosaurus have been released with updates every half a year. Despite its rapid development, little has been reported about the properties of these links. In this study, we first retrieve all the mappings and links between them as well as links about concept replacement to form an integrated knowledge graph, together with some obtained links about redirection. Using them, we perform qualitative and quantitative analysis. We discuss the discovery of missing links using weakly connected components. Among 105 newly discovered links from QLIT to LCSH, experts confirmed that 78 (72.38%) could be included. We analyze concept drift and change by providing examples of the convergence and divergence of concepts. Moreover, we study the reuse of multilingual labels. Our program discovered 775 labels in Swedish in Wikidata (524 prefLabels and 251 altLabels) for 524 entities for QLIT. Finally, we discuss potential issues with publishing related multilingual information in the semantic web and the consequences of our findings in practice in libraries, heritages, and online literature databases. The project is available on GitHub at: https://github.com/Multilingual-LGBTQIA-Vocabularies/Examing_LGBTQ_Concepts.

uk: вхід без авторизації

name: Examining LGBTQ+-related concepts and their links in the Semantic Web


uk: Комп'ютерні науки

uk: Бібліотекознавство, документознавство

uk: Гуманітарні науки

description: Share-Virtual Discovery Environment (SVDE, wiki site) is a library-driven initiative that brings together in a shared, BIBFRAME-based discovery environment the bibliographic catalogs and authority files of a growing number of leading academic and national libraries from across North America, Europe and globally. In (big) data-driven environments, accessing, querying, and processing vast datasets efficiently and flexibly is challenging. Linked Data Fragments (LDF) have emerged as a promising paradigm to address these challenges by providing a distributed and scalable approach for publishing and serving Linked Data. As part of the SVDE Labs activities, we developed a set of web APIs that adopt that approach and provide several benefits: real-time RDF generation and publication, on-demand ontology mapping, and multi-provenance management. The Linked Data Fragments paradigm also addresses one challenging point in the infrastructure: It no longer needs a dedicated RDF Store. The API set provided by the system (GraphQL, REST, and SPARQL) uses a centralized knowledge base implemented using a hybrid approach composed of a relational database and an inverted-index-based search engine. A working prototype will be used during the presentation. However, the overall work is under development as we follow two parallel “investigation paths”: the first using a plain RDBMS and the second using a NoSQL storage. As part of the presentation, we will discuss technical details and the architecture/infrastructure by examining the lessons learned and the challenges. The ongoing development will be applied to the linked data underlying SVDE discovery portal. It will benefit the other interconnected initiatives that are part of the broader Share Family linked data ecosystem.

uk: вхід без авторизації

name: Leveraging Linked Data Fragments for enhanced data publication: the Share-VDE case study


uk: Комп'ютерні науки

uk: вхід без авторизації

name: carps: A Framework for Comparing N Hyperparameter Optimizers on M Benchmarks

Leibniz Universität Hannover (LUH)

addressLocality: Hanover

addressRegion: Lower Saxony


uk: Комп'ютерні науки

uk: вхід без авторизації

name: Hands-On Session: Practical Hyperparameter Optimization with SMAC3


Efficient Machine Learning in Hardware

uk: Комп'ютерні науки

uk: вхід без авторизації


HANNAH Tutorial

uk: Комп'ютерні науки

uk: вхід без авторизації


AutoML and Foundation Models

uk: Комп'ютерні науки

uk: вхід без авторизації


uk: Комп'ютерні науки

uk: вхід без авторизації

name: Making HPO for DL Practical: Hands-on: Neural Pipeline Search (NePS)


uk: Комп'ютерні науки

uk: вхід без авторизації

name: Hands-On Automated Data Science and TabPFN


AutoMI with BlueCast

uk: Комп'ютерні науки

uk: вхід без авторизації


uk: Комп'ютерні науки

description: In the rapidly evolving field of Artificial Intelligence (AI), the importance of understanding model decisions is becoming increasingly vital. This talk explores why explanations are crucial for both technical and ethical reasons. We begin by examining the necessity of explainability in AI systems, particularly in mitigating unexpected model behavior, biases and addressing ethical concerns. The discussion then transitions into Explainable AI (XAI), highlighting the differences between interpretability and explainability, and showcasing methods for enhancing model transparency. A real-world examples will demonstrate how these concepts can be practically employed to improve model performance. The talk concludes with reflections on the challenges and future directions in XAI. --------------------- About the speaker(s): Albert Weichselbraun is a Professor of Information Science at the Swiss Institute for Information Research at the University of Applied Sciences of the Grisons in Chur, and cofounder and Chief Scientist at webLyzard technology. He has authored over 90 peer-reviewed research publications and has been a member of the expert group on communication science of the Swiss Academies of Art and Sciences.

uk: вхід без авторизації

name: Artificial Intelligence: Why Explanations Matter


uk: Комп'ютерні науки

description: **XGBoost** is considered a state-of-the-art model for regression, classification, and learning-to-rank problems on tabular data. Unfortunately, tree-based ensemble models are notoriously **difficult to explain**, limiting their application in critical fields. Techniques like SHapley Additive exPlanations (SHAP) and Explainable Boosting Machine (EBM) have become common methods for assessing how much each feature contributes to the model prediction. This talk will introduce SHAP and EBM, **explaining the theory** behind their mechanisms in an accessible way and **discussing the pros and cons** of both techniques. We will also comment on Python snippets where SHAP and EBM are used to explain a gradient boosting model. Attendees will walk away with an understanding of how SHAP and EBM work, the limitations and merits of both techniques, and a tutorial on how to use these methods in Python, courtesy of the [shap](shap.readthedocs.io/en/latest/) and [interpret-ml](interpret.ml/docs/ebm) packages. Talk outline: - A brief reminder about gradient boosting and XGBoost (5 mins) - The challenge of explainability (5 mins) - EBM: theory and applications (10 mins) - SHAP: theory and applications (10 mins) --------------------- About the speaker(s): Engineer, researcher, entrepreneur. Emanuele earned his PhD in AI by researching time series forecasting. He was a guest researcher at EPFL Lausanne, and he's now the Head of AI at xtream. He published 8 papers in international journals, presented and organized tracks and workshops at international conferences, including AMLD Lausanne, ODSC London, WeAreDevelopers Berlin, PyData Berlin and Paris, PyCon Florence, and lectured in Italy, Switzerland, and Poland.

uk: вхід без авторизації

name: From SHAP to EBM: Explain your Gradient Boosting Models in Python


uk: Комп'ютерні науки

description: Talk recorded at the Swiss Python Summit on October 18th, 2024. Licensed as Creative Commons Attribution 4.0 International. --------- Abstract: Retrieval Augmented Generation (RAG) has been used to mitigate hallucination issues from LLMs and rapidly provide LLMs with external knowledge that were not part of the pre-training data. While tutorials offer convenient ways to build POCs quickly, transitioning these prototypes to production environments often catches us off-guard with unforeseen challenges. This talk takes a deeper dive into the topics that are often missing from cookbooks and tutorials yet are crucial in scaling your RAG prototype to production. Our discussion will use real examples to help you better understand some of the best practices in production RAG for observability, security, scalability, and fault tolerance. --------------------- About the speaker(s): I am currently a Staff Data Scientist at Wrike, where I work on enabling new generative AI features in production. I also help maintain MTEB and organize PyData Tallinn in my spare time. My background is in Aerospace Engineering and Machine Learning and I hold undergraduate and graduate degrees from the University of Toronto.

uk: вхід без авторизації

name: Prototype to Production for RAG applications


uk: Комп'ютерні науки

description: In the pursuit of classifying train stations from Open Railway Maps data, for Europe's largest rail cargo company. Initially, the project focused on developing a robust deep learning framework, which required extensive manual labeling of images to train the model effectively. Recognizing the impracticality and time-consuming nature of manual labeling, we conceptualized an approach to expedite the labeling process using cluster algorithms and graph information. Our method involved an automated labeling algorithm, which significantly accelerated the annotation phase. This algorithm demonstrated remarkable efficiency, automatically labeling images with high accuracy, thereby drastically reducing the manual effort involved. During the implementation, we discovered that our automated labeling algorithm was, in itself, the comprehensive solution for the classification task we aimed to address. This realization highlighted that our initial objective of deploying a deep learning model could be achieved through “classic” means. In conclusion, our project unveiled that the automated labeling algorithm was not just a tool to facilitate deep learning, but an effective standalone solution in itself. This unexpected outcome emphasizing that sometimes, the journey towards deep learning can reveal simpler, yet equally powerful, solutions. Damn, as all data scientists deep down, we wanted to take advantage of some sexy deep learning and ended up with a great, but not so sexy core data science solution. --------------------- About the speaker(s): Dr. Jan Werth started his professional life as a carpenter. After realizing, that construction sides are fun but hard on your back, he studied Electrical engineering (EE), finishing with a PhD within the signal processing group of the TU/e (NL). He gained his first patented Med-Tec data-science solutions while working for Philips Research in 2014. From 2018 he focussed on AI-accelerators and switched in 2020 to AI-consulting at Eraneos. Overall, he has well over 10 years of experience in DS. Christopher is a Chemical Engineer at heart with a passion for data. Driven by the desire to move beyond Excel and dive into real-world problem-solving, Christopher began his coding journey during his master’s thesis and early career. His curiosity led him to rejoin the university, enrolling in a Data Science program while gaining hands-on experience in a data science company. He is now a full-time Data Scientist and loves to solve complex problems.

uk: вхід без авторизації

name: Even if we desperatly want to, we do not always need Deep Learning


uk: Комп'ютерні науки

description: Join us on two Vision-Language Adventures! We'll uncover the information hidden inside big image collections with Vision-Language Models (VLMs) showing us the way. Who knows which forgotten gems await us? In the first part, we'll use CLIP and FAISS to go on a treasure hunt in your photo collection. You'll learn how to filter through millions of images in a breeze, using natural language. Bye-bye endless scrolling, hour-long tagging, and frustrated folder searching

uk: вхід без авторизації

name: More Than Pixels - Unlock your image data with Vision-Language Models


uk: Комп'ютерні науки

description: While we have witnessed spectacular advancements in Machine Learning over the past months and years, robustness of results and establishment of causal relations remain lacking. During this talk we will walk you through an example of using causal Machine Learning techniques to estimate causal, heterogeneous treatment effects with Open Source Python tooling. Learning causal relationships - in contrast to mere correlations - is of great importance for many applications where we'd like to learn how to intervene with the real world: To whom should we administer which medical drug? To whom should we offer a marketing voucher? For which automated processed should we make a human expert intervene? In such situations we'd like to rest assured our decision don't just rely correlations - potentially tainted by common confounders. Rather, we'd like to make causal statements about the heterogeneous effects of administering a treatment. In terms of making this happen, the field of Causal Inference has been able to incorporate progress from Machine Learning in theory. Yet, in practice, applications remain challenging: tooling is still somewhat immature and little examples to follow exist. Therefore, we would like to walk you through a case study of estimating causal, heterogeneous treatment effects with Open Source Python tooling. -------------------- About the speaker(s): Kevin is a Data Scientist at QuantCo, where he's been working with insurances on fraud detection, risk modelling and policy learning. In the past two years he's gotten into the field of Causal Inference. Prior to joining QuantCo, he majored in Computer Science at ETH in Zurich - focusing on Theoretical Computer Science and Machine Learning. He's passionate about Open Source and is the organizer of the PyData Zurich meetup. Francesc is a MSc Data Science student at ETH Zürich. Before that, he graduated in Maths & CS at the Polytechnic University of Catalonia (UPC) with a year abroad at Columbia University. He joined QuantCo as an intern in February 2024 to work on causal inference and its applications to insurance and fraud detection.

uk: вхід без авторизації

name: Learning From Experiments With Causal Machine Learning


Lightning Talks, Day 2 - SPS24

uk: Комп'ютерні науки

description: We are happy to announce Lightning Talks to this year's conference again! They are open to everyone. Gresch, Dominik: Better Autocomplete with Type Hints, Niederberger, Simon: Jupyter & Git, Midori, Vita: ML at Demokratis.ch, Head, Tim: Zero Code Change Acceleration, Schmid, Josua: Funny Slides for Data Scientist, Pereira, Ricardo: Python Superset, Keller, Stefan: Pythons and Ducks! Reuveni Mazig, Tamara: Topic Modelling for Customer experience, Werth, Jan: AI & our Brain - not quite there yet Bruhin, Florian: A .py/ .tex/ .pdf quine

uk: вхід без авторизації


uk: Комп'ютерні науки

description: Python developers and data enthusiasts attending the Swiss Python Summit, this talk is for you! Apache Spark is a powerful framework often used alongside Python for big data processing. You've seen its capabilities, but what powers its impressive performance? Join me, Neil Gibbons, a Backend Engineer with a passion for distributed systems (and a recent MSc in Data Science!). I've also delivered talks at DevFest Mons 2022 and Birkbeck University. In this session, we'll delve into the internal workings of Spark. We'll explore concepts like Resilient Distributed Datasets (RDDs), which are fundamental to Spark's fault tolerance. We'll see how Spark distributes tasks across a cluster, leveraging Python's strengths in parallel processing. Finally, we'll uncover the secrets of in-memory computations, the key to Spark's blazing speed. Why attend? Gaining a deeper understanding of Spark's internals, especially within the Python ecosystem, empowers you to: Optimize your Python big data applications for peak performance. Troubleshoot issues more efficiently. Write effective Spark code that unlocks its true potential and complements your Python expertise. Whether you're a data scientist, developer, or simply curious about big data, this talk will bridge the gap between Python and Spark. Join me as we explore Spark's inner workings! --------------------- About the speaker(s): Neil Gibbons is a Backend Engineer with a passion for big data. He's currently pursuing an MSc in Computer Science at St Andrew's University. He's eager to share his experience and delve into Apache Spark's inner workings at the Swiss Python Summit.

uk: вхід без авторизації

name: Demystifying Spark: A Deep Dive into Its Workings


uk: Комп'ютерні науки

description: Recently, quantum machine learning algorithms have become popular due to a drastic increase in the power of quantum computation. Analysis of images with 10^54 pixels, easy encoding of Fourier series-like data, generation of novel chemical molecules - and all that with a couple of Python code lines! It's only left to choose a framework for trying out next-level deep learning models ... but which one? The "grandfather" of Python quantum computing packages, PennyLane, with tons of user-friendly tutorials - or maybe a Qiskit, which runs naturally on IBM quantum computers, and moreover in February 2024 got a first major release? The answer is not that obvious, and together, we'll look at the pros and cons of both via training quantum circuits, assessing compatibility with popular Python machine learning packages - and all that on examples of real-world problems from financial and natural sciences. --------------------- About the speaker(s): PhD in Computer Science. Ex-Lead Data Scientist in Gibraltar. Quantum Machine Learning Researcher at the Institute of Computer Science (ZHAW).

uk: вхід без авторизації

name: Quantum Machine Learning: Qiskit 1.X vs PennyLane 0.X


uk: Комп'ютерні науки

description: "Code Makeover: Mastering the Art of Python Refactoring" is your guide to transforming cluttered Python scripts into models of efficiency and readability. Discover the art of refining your code without losing your mind in the process. From recognizing the need for a makeover to applying the finishing touches, this talk will equip you with the strategies, best practices, and cautionary tales to ensure your code not only works beautifully but is also a joy to read and maintain. --------------------- About the speaker(s): Hi, I help AI/ML companies and their AI/data scientists turn ML models from the data lab into PoCs, MVPs, or fully functional products that convincingly prove their value to investors and other important decision-makers. By using #Python and #AWS as superpowers, I help people get real business value from their ML algorithms.

uk: вхід без авторизації


uk: Комп'ютерні науки

description: Shopping independently presents significant challenges for the visually impaired. I address these obstacles with a Python-based shopping assistance system that combines product and hand detection with speech recognition. In this talk, we’ll explore how computer vision technology, leveraging a camera and pre-trained models, enables visually impaired users to navigate supermarkets and select products autonomously. By recognizing items and providing acoustic guidance for hand positioning, a self-driving system empowers users to shop without external help. Additionally, attendees will learn how voice commands, processed through speech recognition, create a user-friendly interface. --------------------- About the speaker(s): Throughout my studies in electrical engineering, I focused on projects with a societal impact, especially in the medical field, where I often used Python for development. After completing my master’s degree this year, I now work at the Eastern Switzerland University of Applied Sciences, where I am eager to embrace new challenges that drive social change. Motivated by the potential of technology to improve lives, I am always excited to collaborate on projects that combine innovation with purpose.

uk: вхід без авторизації

name: Empowering Independence: Robot-Assisted Shopping for the Visually Impaired with Product Recognition


The hitchhiker's guide to asyncio

uk: Комп'ютерні науки

description: asyncio is the de-facto standard for asynchronous programming in Python and enables concurrent operations without using threads or processes. In this talk, we will delve into the technical details of asyncio and show how it can be used to improve the performance of Python applications. We will start by discussing the difference between threading, multiprocessing and async programming. Then, we will introduce the basic building blocks of asyncio: Event loops and Coroutines. We will dive deep into the way Coroutines work, discussing their origins and how they are linked to Generators. Next, we will look at Tasks, which are a higher-level abstraction built on top of Coroutines. Tasks make it easy to schedule and manage the execution of Coroutines. We will cover how to create and manage Tasks and how they can be used to write concurrent code. Finally, we will also cover some more advanced topics such as Async Loops and Context Managers, and how to handle errors and cancellations in asyncio. Whether you are new to asyncio or have experience with it, this talk will provide valuable insights and tips for leveraging its full potential. By the end of this talk, you will have a better understanding of how asyncio works, and how to use it to create efficient, high-performing Python applications. --------------------- About the speaker(s): Engineer, researcher, entrepreneur. Emanuele earned his PhD in AI by researching time series forecasting. He was a guest researcher at EPFL Lausanne, and he's now the Head of AI at xtream. He published 8 papers in international journals, presented and organized tracks and workshops at international conferences, including AMLD Lausanne, ODSC London, WeAreDevelopers Berlin, PyData Berlin and Paris, PyCon Florence, and lectured in Italy, Switzerland, and Poland.

uk: вхід без авторизації


Property based testing with Hypothesis

uk: Комп'ютерні науки

description: The hypothesis.works of the Hypothesis project boldly asserts: - Normal “automated” software testing is surprisingly manual. Every scenario the computer runs, someone had to write by hand. Hypothesis can fix this. While it's debatable whether property-based testing should fully replace the manual parametrization of tests with different inputs and outputs, there's no doubt that Hypothesis is a powerful tool for uncovering bugs nobody would even have considered looking for. In fact, during its development, the authors of Hypothesis accidentally discovered countless bugs in CPython and libraries, thus coining the term *"The Curse of Hypothesis"*. The framework, although incredibly powerful, might seem overwhelming at first. In this talk, I will demonstrate how even simply throwing random strings at functions can reveal surprising bugs. From there, we'll progress towards generating more complex data, which will be less daunting than it initially appears. You'll also see how Hypothesis seamlessly integrates with various ecosystems and can be a valuable tool in any developer's toolkit. --------------------- About the speaker(s): Florian Bruhin ("The Compiler") is a long-time contributor and maintainer of both the pytest framework and various plugins. He discovered pytest in 2015 - since then, he has given talks and conducted workshops about pytest at various conferences and companies. His primary project, qutebrowser (a keyboard-focused web browser), has grown from a hobby to a donationfunded part-time job.

uk: вхід без авторизації


Lab Automation with Python

uk: Комп'ютерні науки

description: In a brief review of the history of Python at Hamilton, we learn the different uses of Python and the great libraries that are available to simplify the life of an engineer. From device drivers and abstraction of complex processes to data acquisition, analysis and visualization, Python provides a one-stop shop to help developers get to their goals quickly. With an outlook, we show how laboratory specialists and researchers will be able to build on a solid ground in the future. --------------------- About the speaker(s): Jürg holds a degree in Electrical Engineering and has been working for over 10 years as a developer at Hamilton Bonaduz AG. His expertise spans across both firmware and software, contributing to various innovative projects and new products within the company. When he's not working on technical solutions, Jürg can often be found climbing in the Alps, where he enjoys challenging himself with alpine adventures in his free time.

uk: вхід без авторизації


uk: Комп'ютерні науки

description: It is common knowledge that floating point numbers (`float`) are tricky. When misused, floats may lead to construction disaster - I will mention some notable accidents. But mainly, I will dig the topic from Python interface and rounding methods (`int` vs `round`, `divmod`, `math` library), via special symbols (`NaN`, `Inf`, `-0.0`, …), invoking different processor modes (`FLT_ROUNDS`), down to the bits of IEEE 754 standard. --------------------- About the speaker(s): Cloud Evangelist, Python trainer and programmer (since 2008). Warsaw Python community member. Author of patents in Orange Labs. Linux and Open Source proponent.

uk: вхід без авторизації

name: Float - Everything You Wanted to Know About


Lightning Talks, Day 1 - SPS24

uk: Комп'ютерні науки

description: We are happy to announce Lightning Talks to this year's conference again! They are open to everyone. Keller, Stefan: From Code to DB: How to make Pythons and Elephants dance together! Märki, Hans: New FancyCam, Szoke, Daniel: Intro to Monkey-Patching, Mertsch, Niklas: Jython + Mypy, Erhart, Timon: Don’t use os.path, Dopieralski, Radomir: Robots and MicroPython, Halter, Dave: Mypy rewritten in Rust

uk: вхід без авторизації


uk: Комп'ютерні науки

description: Network automation is important for efficient and reliable network management. In simple terms it means using software to automate tasks like configuring or testing network devices like routers or switches. This increases the speed of deploying new configurations while reducing human error - a win-win situation for everyone! This talk introduces Netmiko, a powerful yet simple Python library for network automation. Netmiko provides an easy-to-use interface for SSH-based interactions with network devices. The syntax of Netmiko is easy to understand and it's vendor agnostic approach let's you automate all kinds of network devices. I'll show you how Netmiko works, starting with building your inventory of devices and connecting to them. Then we'll move on to sending config commands and configuring the devices. Finally, we'll verify if the config was applied successfully. By the end of this talk, you will be able to use Netmiko to automate your own network devices! --------------------- About the speaker(s): Hi, I'm Luca, a systems engineer at onway. A lot of my job revolves around automating things. I work on everything from our mobile routers, which we use to operate complete vehicle fleets in the public transport sector, to our own internal infrastructure. I love network automation. It's pretty amazing if you can set up a complete network across multiple different systems with the click of a button. Not many people know about network automation, so I'd like to show you more about it.

uk: вхід без авторизації

name: Automate your network in 5 easy steps with Python and Netmiko


uk: Комп'ютерні науки

description: Python has never been good at parallel computing. Multi-threading doesn't scale beyond a handful of threads because of the notorious GIL (Global Interpreter Lock). Multi-processing feels like a cumbersome workaround that increases complexity and overhead. And yet, we're firmly in an era of multicore machines, big data, and massive ML models that require all the compute they can get. Python, otherwise the star of data science and ML, doesn't really shine when it comes to parallel workloads. But that is finally changing! There is more focus and progress happening in this area than ever before, and promising leaps forward are on the horizon. Subinterpreters, already merged in 3.12, offer a tentative step towards making the GIL less than "global"... while the free-threading build of Python 3.13 offers a path towards removing the GIL entirely in the future. Let's explore these new developments and look at how they work, what they do and do not solve, and how we can take advantage of them. --------------------- About the speaker(s): I led the development of a stock-trading platform for 8 years. Some bits of C++ and Cython aside, the platform was mainly a Python-based distributed system. Scaling and performance optimisation became not just a necessity but a passion for me. I've since returned to my freelance & consulting roots, and still enjoy helping clients with tough Python problems. Strangely, I've never studied computer science and often run away from all technology into the mountains, forests, and seas of our planet.

uk: вхід без авторизації

name: Parallel Python at last? Subinterpreters & free-threading in practice


uk: Комп'ютерні науки

uk: вхід без авторизації

name: Jonathan Grant, RAND Europe at the DataCite summer meeting 2012: The science of science: Why measuring research is necessary to improve the way it is funded


01.01 Was ist ein Computer

uk: Комп'ютерні науки

@language: de

uk: вхід без авторизації


01.02 Binärsystem, Bit

uk: Комп'ютерні науки

uk: вхід без авторизації


01.03.1 Byte, Kilobyte

uk: Комп'ютерні науки

uk: вхід без авторизації


01.03.2 weiter Byte, Kilobyte

uk: Комп'ютерні науки

uk: вхід без авторизації


01.04 PC versus Embedded

uk: Комп'ютерні науки

uk: вхід без авторизації


01.05.1 C, Variablen, Typen

uk: Комп'ютерні науки

uk: вхід без авторизації


01.05.2 weiter C, Variablen, Typen

uk: Комп'ютерні науки

uk: вхід без авторизації


01.06.1 if-Verzweigung

uk: Комп'ютерні науки

uk: вхід без авторизації


01.06.2 weiter if-Verzweigung

uk: Комп'ютерні науки

uk: вхід без авторизації


01.07.1 while-Schleife

uk: Комп'ютерні науки

uk: вхід без авторизації


uk: Комп'ютерні науки

uk: вхід без авторизації

name: 01.07.2 weiter while-Schleife, Endlosschleife


02.01 Zahlensysteme in C

uk: Комп'ютерні науки

uk: вхід без авторизації


02.02.1 Operatoren in C

uk: Комп'ютерні науки

uk: вхід без авторизації


uk: Комп'ютерні науки

uk: вхід без авторизації

name: 02.02.2 Operatoren in C, Short Circuit, Präzedenz


uk: Комп'ютерні науки

uk: вхід без авторизації

name: 02.03 Inkrement, Dekrement, Compound Assignment


02.04.1 Zoo der Programmiersprachen

uk: Комп'ютерні науки

uk: вхід без авторизації


uk: Комп'ютерні науки

uk: вхід без авторизації

name: 02.04.2 JavaScript, PHP, BASIC, Assembler, MATLAB(R)


uk: Комп'ютерні науки

uk: вхід без авторизації

name: 02.04.3 grafische Programmierung, Simulink, Datenflussdiagramm


02.04.4 Pseudocode

uk: Комп'ютерні науки

uk: вхід без авторизації


uk: Комп'ютерні науки

uk: вхід без авторизації

name: 02.05 imperative Programmiersprachen, Skriptsprachen, dynamische Typisierung


02.06_7 Flussdiagramm, Struktogramm

uk: Комп'ютерні науки

uk: вхід без авторизації


uk: Комп'ютерні науки

uk: вхід без авторизації

name: 03.01.1 while-, do...while-, for-Schleifen


uk: Комп'ютерні науки

uk: вхід без авторизації

name: 03.01.2 Schleifen, Sichtbarkeit, break, continue


uk: Комп'ютерні науки

uk: вхід без авторизації

name: 03.02 Unterprogramme, prozedurale Programmierung


03.03 Code Recycling, API

uk: Комп'ютерні науки

uk: вхід без авторизації


03.04.1 Funktionen in C, return

uk: Комп'ютерні науки

uk: вхід без авторизації


03.04.2 Funktionen, void, main

uk: Комп'ютерні науки

uk: вхід без авторизації


uk: Комп'ютерні науки

uk: вхід без авторизації

name: 03.04.3 mehrere Parameter, return als GOTO


uk: Комп'ютерні науки

uk: вхід без авторизації

name: 03.05 Call by Value, statische Variablen


03.06 Deklaration, Definition

uk: Комп'ютерні науки

uk: вхід без авторизації


uk: Комп'ютерні науки

uk: вхід без авторизації

name: 03.06a.1 nochmal Funktion, Deklaration, Definition


03.06a.2 nochmal Funktion

uk: Комп'ютерні науки

uk: вхід без авторизації


uk: Комп'ютерні науки

uk: вхід без авторизації

name: 04.01 Übersetzung, Compiler, Interpreter


04.02.1 Übersetzung von C und C++

uk: Комп'ютерні науки

uk: вхід без авторизації


uk: Комп'ютерні науки

uk: вхід без авторизації

name: 04.02.2 weiter Übersetzung von C und C++


04.03.1 Präprozessor, #include, #define

uk: Комп'ютерні науки

uk: вхід без авторизації


uk: Комп'ютерні науки

uk: вхід без авторизації

name: 04.03.2 weiter Präprozessor, #include-Guards


04.04 C-Compiler, Fehler, Warnungen

uk: Комп'ютерні науки

uk: вхід без авторизації


04.05 Linker, Funktionsnamen

uk: Комп'ютерні науки

uk: вхід без авторизації


04.06 Sichtbarkeit static, extern

uk: Комп'ютерні науки

uk: вхід без авторизації


uk: Комп'ютерні науки

uk: вхід без авторизації

name: 05.01.1 Ganzzahlige Typen, Zweierkomplement


05.01.2 weiter Zweierkomplement

uk: Комп'ютерні науки

uk: вхід без авторизації


uk: Комп'ютерні науки

uk: вхід без авторизації

name: 05.02 signed und unsigned char, short, int, long, long long


05.03.1 Überlauf, Teilen durch Null

uk: Комп'ютерні науки

uk: вхід без авторизації


uk: Комп'ютерні науки

uk: вхід без авторизації

name: 05.03.2 automatische Umwandlungen bei Ganzzahlen


uk: Комп'ютерні науки

uk: вхід без авторизації

name: 05.03.3 weiter automatische Umwandlungen bei Ganzzahlen


05.04.1 Festkomma und Gleitkomma

uk: Комп'ютерні науки

uk: вхід без авторизації


05.04.2 float und double

uk: Комп'ютерні науки

uk: вхід без авторизації


05.04.3 keine FPU

uk: Комп'ютерні науки

uk: вхід без авторизації


uk: Комп'ютерні науки

uk: вхід без авторизації

name: 05.05.1 eingebaute mathematische Funktionen


uk: Комп'ютерні науки

uk: вхід без авторизації

name: 05.05.2 Division Gleitkomma und Integer, Casting


uk: Комп'ютерні науки

uk: вхід без авторизації

name: 05.06 Rundungsfehler, Infinity (INF), Not a Number (NaN)


06.01.1 Arrays 1D, 2D, 3D

uk: Комп'ютерні науки

uk: вхід без авторизації


06.01.2 weiter Arrays

uk: Комп'ютерні науки

uk: вхід без авторизації


06.02.1 Arrays initialisieren

uk: Комп'ютерні науки

uk: вхід без авторизації


06.02.2 Arrays kopieren, memcpy

uk: Комп'ютерні науки

uk: вхід без авторизації


06.03 Übergabe und Rückgabe von Arrays

uk: Комп'ютерні науки

uk: вхід без авторизації


06.03a Arrays in Aktion

uk: Комп'ютерні науки

uk: вхід без авторизації


07.01 Zeichenketten (Strings)

uk: Комп'ютерні науки

uk: вхід без авторизації


uk: Комп'ютерні науки

uk: вхід без авторизації

name: 07.02.1 Strings verarbeiten, strlen, strcmp, strcpy


07.02.2 strcat, Strings anhängen

uk: Комп'ютерні науки

uk: вхід без авторизації


uk: Комп'ютерні науки

uk: вхід без авторизації

name: 07.03.1 puts, printf, Zeichenketten ausgeben


uk: Комп'ютерні науки

uk: вхід без авторизації

name: 07.03.2 atoi, sprintf, Umwandlung Zeichenketten, Zahlen


08.01.1 struct, Initialisierung

uk: Комп'ютерні науки

uk: вхід без авторизації


uk: Комп'ютерні науки

uk: вхід без авторизації

name: 08.01.2 struct zuweisen, übergeben, vergleichen


08.01.3 Array aus struct

uk: Комп'ютерні науки

uk: вхід без авторизації


08.02.1 enum, Aufzählungen

uk: Комп'ютерні науки

uk: вхід без авторизації


uk: Комп'ютерні науки

uk: вхід без авторизації

name: 08.02.2 switch, weiter enum, Aufzählungen


09.01.1 Zeiger, Pointer

uk: Комп'ютерні науки

uk: вхід без авторизації


09.01.2 NULL, ungültige Zeiger

uk: Комп'ютерні науки

uk: вхід без авторизації


09.02.1 Zeigerarithmetik

uk: Комп'ютерні науки

uk: вхід без авторизації


09.02.2 weiter Zeigerarithmetik

uk: Комп'ютерні науки

uk: вхід без авторизації


uk: Комп'ютерні науки

uk: вхід без авторизації

name: 09.03.1 Dynamischer Speicher, Variable Length Arrays


uk: Комп'ютерні науки

uk: вхід без авторизації

name: 09.03.2 weiter dynamischer Speicher, malloc, free


uk: Комп'ютерні науки

uk: вхід без авторизації

name: 09.03.3 weiter dynamischer Speicher, malloc, free


09.03.4 dynamischer Speicher für struct

uk: Комп'ютерні науки

uk: вхід без авторизації


uk: Комп'ютерні науки

uk: вхід без авторизації

name: 10.01.1 Präprozessor, Compiler, Linker, include


10.01.2 weiter include, Header

uk: Комп'ютерні науки

uk: вхід без авторизації


10.01.3 static, extern

uk: Комп'ютерні науки

uk: вхід без авторизації


uk: Комп'ютерні науки

uk: вхід без авторизації

name: 10.02.1 grundlegende Typen, char, short, int, long, bool, float, double


10.02.2 Operatoren, Präzedenz

uk: Комп'ютерні науки

uk: вхід без авторизації


10.02.3 enum, Arrays

uk: Комп'ютерні науки

uk: вхід без авторизації


10.02.4 Zeichenketten, struct

uk: Комп'ютерні науки

uk: вхід без авторизації


uk: Комп'ютерні науки

uk: вхід без авторизації

name: 10.03 if, switch, while, for, Verzweigungen, Schleifen


uk: Комп'ютерні науки

uk: вхід без авторизації

name: 10.04.1 Funktionen, Deklaration, Definition, return, mathematische Funktionen


uk: Комп'ютерні науки

uk: вхід без авторизації

name: 10.04.2 Funktionen für Ausgabe, Strings, main


10.05 Zeiger, NULL, malloc, free

uk: Комп'ютерні науки

uk: вхід без авторизації


uk: Комп'ютерні науки

uk: вхід без авторизації

name: 11.01 Theoretische, technische, praktische, angewandte Informatik


uk: Комп'ютерні науки

uk: вхід без авторизації

name: 11.02 Computer Science, Software Engineering, Information Technology


uk: Комп'ютерні науки

uk: вхід без авторизації

name: 12.01.1 Datenstrukturen, Array, Queue, Stack


12.01.2 Baum als Datenstruktur

uk: Комп'ютерні науки

uk: вхід без авторизації


12.02 Algorithmen

uk: Комп'ютерні науки

uk: вхід без авторизації


12.02.1 Bubblesort, Quicksort, Laufzeit

uk: Комп'ютерні науки

uk: вхід без авторизації


12.02.2 Iteration und Rekursion

uk: Комп'ютерні науки

uk: вхід без авторизації


12.02.3 Komplexität, P und NP

uk: Комп'ютерні науки

uk: вхід без авторизації


12.02.4 Optimierung, Profiler

uk: Комп'ютерні науки

uk: вхід без авторизації


13.01 Endliche Automaten

uk: Комп'ютерні науки

uk: вхід без авторизації


uk: Комп'ютерні науки

uk: вхід без авторизації

name: 13.02.1 Formale Sprachen, Syntaxdiagramm, akzeptierende Automaten


13.02.2 HTML, XML, JSON

uk: Комп'ютерні науки

uk: вхід без авторизації


14.01 Turings Halteproblem

uk: Комп'ютерні науки

uk: вхід без авторизації


uk: Комп'ютерні науки

uk: вхід без авторизації

name: 14.02 Code Conventions, Styleguides, ungarische Notation, MISRA


14.03 defensive Programmierung, assert

uk: Комп'ютерні науки

uk: вхід без авторизації


P01 Fotowiderstand mit Servo nachführen

uk: Комп'ютерні науки

description: Originalton ohne gesprochenen Text

uk: вхід без авторизації


P02 Reaktionszeit messen

uk: Комп'ютерні науки

description: Originalton ohne gesprochenen Text

uk: вхід без авторизації


P03 Ein-Knopf-Taschenrechner

uk: Комп'ютерні науки

description: Originalton ohne gesprochenen Text

uk: вхід без авторизації


P04 Klangausgabe

uk: Комп'ютерні науки

uk: вхід без авторизації


P05 Infrarot-Fernbedienung

uk: Комп'ютерні науки

uk: вхід без авторизації


S01 TI LaunchPad, erstes Programm

uk: Комп'ютерні науки

uk: вхід без авторизації


S02 MATLAB(R), erstes Programm

uk: Комп'ютерні науки

uk: вхід без авторизації


S03 Temperatursensor des MSP430

uk: Комп'ютерні науки

uk: вхід без авторизації


01A.1 Terabyte und Tebibyte

uk: Комп'ютерні науки

uk: вхід без авторизації


uk: Комп'ютерні науки

uk: вхід без авторизації

name: 01A.2 ein Zeichen gleich ein Byte, oder auch nicht


uk: Комп'ютерні науки

uk: вхід без авторизації

name: 01A.3 Simulator, Debugger, Einzelschritt


01A.4 if-else-Verzweigung

uk: Комп'ютерні науки

uk: вхід без авторизації


uk: Комп'ютерні науки

uk: вхід без авторизації

name: 02A.1 Programmablaufplan, Flussdiagramm, Activity Diagram, Maximum bestimmen


02A.2 Flussdiagramm, Primzahltest

uk: Комп'ютерні науки

uk: вхід без авторизації


uk: Комп'ютерні науки

uk: вхід без авторизації

name: 03A.1 Programmierbeispiel Teil 1, Top-Down-Entwicklung, MSP430-Projekt einrichten, C-Funktionen


uk: Комп'ютерні науки

uk: вхід без авторизації

name: 03A.2 Programmierbeispiel Teil 2, Funktionsdefinition, Funktionsdeklaration, Header-Datei


uk: Комп'ютерні науки

uk: вхід без авторизації

name: 03A.3 Programmierbeispiel Teil 3, Include-Guards, Präprozessor


uk: Комп'ютерні науки

uk: вхід без авторизації

name: 03A.4 break, continue, return in Schleifen


uk: Комп'ютерні науки

uk: вхід без авторизації

name: 04A.1 Compiler, Linker; Funktionsweise, Fehler


04A.2 static-Variablen in Funktionen

uk: Комп'ютерні науки

uk: вхід без авторизації


uk: Комп'ютерні науки

uk: вхід без авторизації

name: 05A.1 Beispiele Zweierkomplement, Überlauf, signed und unsigned


uk: Комп'ютерні науки

uk: вхід без авторизації

name: 05A.2 Gleitkommazahlen, float, double, Rundungsfehler, INF, NaN


06A.1 größten Wert in Array bestimmen

uk: Комп'ютерні науки

uk: вхід без авторизації


uk: Комп'ютерні науки

uk: вхід без авторизації

name: 06A.2 zweidimensionales Array, stückweise lineare Funktion, lineare Interpolation


uk: Комп'ютерні науки

uk: вхід без авторизації

name: 07A.1 Suchen und Ersetzen in Zeichenketten in C, Teil 1


uk: Комп'ютерні науки

uk: вхід без авторизації

name: 07A.2 Suchen und Ersetzen in Zeichenketten in C, Teil 2, genaue Grenzen, Off-by-one-Fehler


uk: Комп'ютерні науки

uk: вхід без авторизації

name: 08A.1 struct und enum am Beispiel Katalog und Warenkorb


uk: Комп'ютерні науки

uk: вхід без авторизації

name: 08A.2 Kästchenroboter, Teil 1, 2D-Array, struct, enum


uk: Комп'ютерні науки

uk: вхід без авторизації

name: 08A.3 Kästchenroboter, Teil 2, switch, putchar


uk: Комп'ютерні науки

uk: вхід без авторизації

name: 08A.4 Kästchenroboter, Teil 3, Schleifen, struct verwenden


uk: Комп'ютерні науки

uk: вхід без авторизації

name: 09A.1 Kästchenroboter, Teil 4, malloc, Zeiger wie Arrays


uk: Комп'ютерні науки

uk: вхід без авторизації

name: 12A.1 Informatik, Datenstrukturen, Array, struct, Warteschlange, Stack, Baum


uk: Комп'ютерні науки

uk: вхід без авторизації

name: 12A.2 Datenstruktur Sparse Matrix, dünn besetzte Matrix; Implementierung in C; malloc


uk: Комп'ютерні науки

uk: вхід без авторизації

name: 12A.3 Algorithmen, Suchen und Sortieren, Bubble Sort, Quicksort, Laufzeit, O(n log(n))


uk: Комп'ютерні науки

uk: вхід без авторизації

name: 13A.1 Formale Sprachen, reguläre Ausdrücke, endliche Automaten, Pumping-Lemma


uk: Комп'ютерні науки

uk: вхід без авторизації

name: 13A.2 kontextfreie Sprachen, Syntaxdiagramme für C, Nichtterminalsymbole, Pumping-Lemma


uk: Комп'ютерні науки

uk: вхід без авторизації

name: 13A.3 Parsen und Auswerten von arithmetischen Ausdrücken, Implementierung


uk: Комп'ютерні науки

description: Originalton ohne gesprochenen Text

uk: вхід без авторизації

name: Informatik 1, Praktikumsaufgaben WS 2011_2012


K01 Überlauf bei Multiplikation

uk: Комп'ютерні науки

uk: вхід без авторизації


K02 if zu switch umwandeln

uk: Комп'ютерні науки

uk: вхід без авторизації


K03 struct und Array verschachtelt

uk: Комп'ютерні науки

uk: вхід без авторизації


uk: Комп'ютерні науки

uk: вхід без авторизації

name: K04 Gleichheitszeichen in Flussdiagramm und Struktogramm


K05 Zeiger und Arrays

uk: Комп'ютерні науки

uk: вхід без авторизації


uk: Комп'ютерні науки

uk: вхід без авторизації

name: 01B.1 Erste C-Programme, Zuweisung, Einzelschritt-Debugger, while, if


uk: Комп'ютерні науки

uk: вхід без авторизації

name: 02B.1 Operatoren, Präzedenz, Short-Circuit-Auswertung


uk: Комп'ютерні науки

uk: вхід без авторизації

name: 02B.2 Flussdiagramm, Struktogramm, Eingabe in Schleife


uk: Комп'ютерні науки

uk: вхід без авторизації

name: 03B.1 Funktionen in C, Deklaration, Definition; while, do, for


uk: Комп'ютерні науки

uk: вхід без авторизації

name: 04B.1 mehrere C-Dateien, Header-Dateien, #include, Include-Guards


uk: Комп'ютерні науки

uk: вхід без авторизації

name: 04B.2 extern; zwei Verwendungen von static; Linker-Fehlermeldungen


uk: Комп'ютерні науки

uk: вхід без авторизації

name: 05B.1 bitweise logische Operationen; hexadezimal


uk: Комп'ютерні науки

uk: вхід без авторизації

name: 05B.2 Beispiele Zweierkomplement; negative Binärzahlen


07B.1 Arrays und Zeichenketten; strlen

uk: Комп'ютерні науки

uk: вхід без авторизації


uk: Комп'ютерні науки

uk: вхід без авторизації

name: 08B.1 struct für Buch; ISBN-Nummer prüfen


uk: Комп'ютерні науки

uk: вхід без авторизації

name: 09B.1 Fingerübungen zu Zeigern und Arrays


uk: Комп'ютерні науки

uk: вхід без авторизації

name: 09B.2 Zeiger verwenden, Speicher reservieren


uk: Комп'ютерні науки

uk: вхід без авторизації

name: 10B.1 Morse-Code per Programm; Array von struct


uk: Комп'ютерні науки

uk: вхід без авторизації

name: 12B.1 Warteschlange mit Array programmieren


uk: Комп'ютерні науки

uk: вхід без авторизації

name: 13B.1 Aufzugtür als endlicher Automat in C


uk: Комп'ютерні науки

uk: вхід без авторизації

name: 14B.1 Programmierfehler finden; Maximum bestimmen


uk: Комп'ютерні науки

uk: вхід без авторизації

name: 14B.2 Programmierfehler finden; auf Quadratzahl prüfen


uk: Комп'ютерні науки

uk: вхід без авторизації

name: 14B.3 Programmierfehler finden; auf Zehnerpotenz prüfen


uk: Комп'ютерні науки

uk: вхід без авторизації

name: 14B.4 Programmierfehler finden; Binomialkoeffizienten berechnen


uk: Комп'ютерні науки

uk: вхід без авторизації

name: P1B Zahlenschloss mit Display und Joystick programmieren


uk: Комп'ютерні науки

uk: вхід без авторизації

name: P2B Tic tac toe mit Microcontroller als Gegner


uk: Комп'ютерні науки

uk: вхід без авторизації

name: P3B Quicksort, Selection Sort, Bubble Sort; Laufzeitkomplexität


uk: Комп'ютерні науки

uk: вхід без авторизації

name: S01B Wurzelberechnung in ganzen Zahlen; int, if, while


uk: Комп'ютерні науки

uk: вхід без авторизації

name: S02B nächste Zweierpotenz, Schleifen, while, do, for


uk: Комп'ютерні науки

uk: вхід без авторизації

name: S03B.1 Fibonacci-Folge, Rekursion, statische Variablen


S03B.2 C-Funktionen entrümpeln

uk: Комп'ютерні науки

uk: вхід без авторизації


uk: Комп'ютерні науки

uk: вхід без авторизації

name: S04B Array; summieren; Maximum bestimmen


S05B.1 Ist Eintrag zweimal in Array

uk: Комп'ютерні науки

uk: вхід без авторизації


uk: Комп'ютерні науки

uk: вхід без авторизації

name: S05B.2 Suche in Zeichenkette; UND mit short circuit


uk: Комп'ютерні науки

uk: вхід без авторизації

name: S06B struct für Massenpunkte; Schwerpunktsberechnung; Header


uk: Комп'ютерні науки

uk: вхід без авторизації

name: S07B Binärzahl aus Zeichenkette in Integer wandeln


uk: Комп'ютерні науки

uk: вхід без авторизації

name: S08B Festkommazahlen; Wurzel selbstprogrammiert


uk: Комп'ютерні науки

uk: вхід без авторизації

name: S09B Warteschlange mittels struct als Bibliotheksfunktion; Zeiger; malloc


S11B Weg aus Labyrinth programmieren

uk: Комп'ютерні науки

uk: вхід без авторизації


uk: Комп'ютерні науки

uk: вхід без авторизації

name: S12B binäre Suche programmieren; Laufzeitkomplexität


01.01 Objektorientierung

uk: Комп'ютерні науки

uk: вхід без авторизації


01.02.1 C# und .NET

uk: Комп'ютерні науки

uk: вхід без авторизації


uk: Комп'ютерні науки

uk: вхід без авторизації

name: 01.02.2 Sprachsynthese, Spracherkennung, Schrifterkennung mit C#


uk: Комп'ютерні науки

uk: вхід без авторизації

name: 01.03_4 C# Typen, Operationen, Arrays, Klassen, Objekte, public, private


01.05_06 Datenstrukturen, WPF

uk: Комп'ютерні науки

uk: вхід без авторизації


01.07_08 Datenströme, Exceptions

uk: Комп'ютерні науки

uk: вхід без авторизації


01.09_10 Multithreading, Netzwerk

uk: Комп'ютерні науки

uk: вхід без авторизації


01.11_12 Design Patterns, .NET intern

uk: Комп'ютерні науки

uk: вхід без авторизації


02.01 int, uint, Parse usw.

uk: Комп'ютерні науки

uk: вхід без авторизації


02.02 Zeichenketten, Strings

uk: Комп'ютерні науки

uk: вхід без авторизації


02.3.1 Arrays

uk: Комп'ютерні науки

uk: вхід без авторизації


uk: Комп'ютерні науки

uk: вхід без авторизації

name: 02.3.2 mehrdimensionale Arrays, rechteckig, jagged


02.4 Aufzählungen, enum

uk: Комп'ютерні науки

uk: вхід без авторизації


03.1 Klassen, Attribute, Methoden

uk: Комп'ютерні науки

uk: вхід без авторизації


uk: Комп'ютерні науки

uk: вхід без авторизації

name: 03.2 Überladen von Funktionen bzw. Methoden


uk: Комп'ютерні науки

uk: вхід без авторизації

name: 03.3 Initialisierung, Konstruktor, Standardkonstruktor


03.4 Getter, Setter, Properties

uk: Комп'ютерні науки

uk: вхід без авторизації


uk: Комп'ютерні науки

uk: вхід без авторизації

name: 03.4a Wiederholung Klassen, Attribute, Methoden, Properties


uk: Комп'ютерні науки

uk: вхід без авторизації

name: 03.5.1 struct, Werttyp, Referenztyp, Teil 1


uk: Комп'ютерні науки

uk: вхід без авторизації

name: 03.5.2 struct, Werttyp, Referenztyp, Teil 2


uk: Комп'ютерні науки

uk: вхід без авторизації

name: 03.6 statische Attribute, Methoden, Properties


uk: Комп'ютерні науки

uk: вхід без авторизації

name: 03.6a Wiederholung Klassen, Attribute, Methoden


uk: Комп'ютерні науки

uk: вхід без авторизації

name: 04.1.1 Datenkapselung, Vererbung, protected


uk: Комп'ютерні науки

uk: вхід без авторизації

name: 04.1.2 Klassendiagramm in Visual Studio und in UML


uk: Комп'ютерні науки

uk: вхід без авторизації

name: 04.2 Konstrukturen für abgeleitete Klassen, base


uk: Комп'ютерні науки

uk: вхід без авторизації

name: 04.3.1 Polymorphie, virtuelle Methoden, Teil 1


uk: Комп'ютерні науки

uk: вхід без авторизації

name: 04.3.2 virtuelle Methoden und Properties, Teil 2


04.4.1 Polymorphie angewendet, Teil 1

uk: Комп'ютерні науки

uk: вхід без авторизації


uk: Комп'ютерні науки

uk: вхід без авторизації

name: 04.4.2 Polymorphie angewendet, Upcast, Downcast, Teil 2


uk: Комп'ютерні науки

uk: вхід без авторизації

name: 04.5 Zusammenfassung Klassen, Methoden, Vererbung


uk: Комп'ютерні науки

uk: вхід без авторизації

name: 05.1 abstrakte Klassen, rein virtuelle Methoden


05.2 Interfaces, Mehrfachvererbung

uk: Комп'ютерні науки

uk: вхід без авторизації


uk: Комп'ютерні науки

uk: вхід без авторизації

name: 05.3.1 Collections, List, Queue, Dictionary


uk: Комп'ютерні науки

uk: вхід без авторизації

name: 05.3.2 Collections, Lambda-Ausdrücke, anonyme Funktionen


06.1 Exceptions, Ausnahmebehandlung

uk: Комп'ютерні науки

uk: вхід без авторизації


06.2 Exceptions, throw, catch, finally

uk: Комп'ютерні науки

uk: вхід без авторизації


07.0 Dateien, drei Ansätze

uk: Комп'ютерні науки

uk: вхід без авторизації


07.1.1 Dateien, Verzeichnisse

uk: Комп'ютерні науки

uk: вхід без авторизації


07.1.2 Rekursion über Verzeichnisse

uk: Комп'ютерні науки

uk: вхід без авторизації


07.2.1 Datenströme, Streams, Teil 1

uk: Комп'ютерні науки

uk: вхід без авторизації


uk: Комп'ютерні науки

uk: вхід без авторизації

name: 07.2.2 Streams, FileStream, BinaryWriter, Teil 2


07.2.3 Streams, StreamReader, Teil 3

uk: Комп'ютерні науки

uk: вхід без авторизації


07.3 Objektserialisierung

uk: Комп'ютерні науки

uk: вхід без авторизації


uk: Комп'ютерні науки

uk: вхід без авторизації

name: 08.1_2 Design Patterns, Singleton-Pattern


08.3 Composite-Pattern

uk: Комп'ютерні науки

uk: вхід без авторизації


08.4 State-Pattern

uk: Комп'ютерні науки

uk: вхід без авторизації


08.5 Model-View-Controller

uk: Комп'ютерні науки

uk: вхід без авторизації


uk: Комп'ютерні науки

uk: вхід без авторизації

name: 08.6 Observer-Pattern, Publish and Subscribe, Events


09.1 Multithreading, Multicore, Threads

uk: Комп'ютерні науки

uk: вхід без авторизації


09.2 Threads, volatile

uk: Комп'ютерні науки

uk: вхід без авторизації


09.3 Parallele for-Schleife

uk: Комп'ютерні науки

uk: вхід без авторизації


09.4 Synchronisation von Threads, lock

uk: Комп'ютерні науки

uk: вхід без авторизації


P01 Daten aus Dateien plotten

uk: Комп'ютерні науки

uk: вхід без авторизації


S01 C#, WPF, erstes Programm

uk: Комп'ютерні науки

uk: вхід без авторизації


uk: Комп'ютерні науки

uk: вхід без авторизації

name: 01A.1 erste Schritte mit C#, WPF, .NET. Animation eines springenden Balls


uk: Комп'ютерні науки

uk: вхід без авторизації

name: 02A.1 mehrdimensionale Arrays in C#, jagged, rechteckig


uk: Комп'ютерні науки

uk: вхід без авторизації

name: 02A.2 Koch-Kurve in C#, Math-Funktionen, Arrays


uk: Комп'ютерні науки

uk: вхід без авторизації

name: 03A.1 Worthäufigkeiten mit C#, Klassen, Objekte, private, public


uk: Комп'ютерні науки

uk: вхід без авторизації

name: 03A.2 Wecker Teil 1, C#, Klasse, Konstruktor, new, Attribut, Methode, ToString


uk: Комп'ютерні науки

uk: вхід без авторизації

name: 04A.1 Wecker Teil 2, C#, Ableitung, Vererbung, Konstruktor, Polymorphie


uk: Комп'ютерні науки

uk: вхід без авторизації

name: 04A.2 Wecker Teil 3, C#, Ableitung, Vererbung, Konstruktor, Polymorphie


uk: Комп'ютерні науки

uk: вхід без авторизації

name: 05A.1 Wiederholung Schlüsselwörter von C#, public, struct, virtual; Getter, Property; Downcast


uk: Комп'ютерні науки

uk: вхід без авторизації

name: 05A.2 Collections richtig anwenden, Array, List, Queue, Stack, Dictionary


uk: Комп'ютерні науки

uk: вхід без авторизації

name: 05A.3 Lambda-Ausdrücke zum Summieren, Sortieren usw.


uk: Комп'ютерні науки

uk: вхід без авторизації

name: 06A.1 Exceptions, try, catch, Datei einlesen, Zeichenkette nach Zahl


uk: Комп'ютерні науки

uk: вхід без авторизації

name: 07A.1 Große Dateien per Stream verarbeiten; Split, Parse, InvariantCulture, Exceptions


uk: Комп'ютерні науки

uk: вхід без авторизації

name: 07A.2 Zip-Dateien per Stream verarbeiten


uk: Комп'ютерні науки

uk: вхід без авторизації

name: 07A.3 (Teil 1) Datenströme gleichzeitig schreiben und lesen


uk: Комп'ютерні науки

uk: вхід без авторизації

name: 07A.4 (Teil 2) Datenströme gleichzeitig schreiben und lesen


08A.1 Das Visitor-Pattern am Beispiel

uk: Комп'ютерні науки

uk: вхід без авторизації


uk: Комп'ютерні науки

uk: вхід без авторизації

name: 09A.1 Arbeit im Hintergrund, Threads, volatile, lock, UI Thread am Beispiel


uk: Комп'ютерні науки

uk: вхід без авторизації

name: K01A Methodenaufrufe, Referenztyp; Klausur 2012-03-14, Aufgabe 2


uk: Комп'ютерні науки

uk: вхід без авторизації

name: K02A statische Attribute, Standardkonstruktor; Klausur 2012-03-14, Aufgabe 8


uk: Комп'ютерні науки

uk: вхід без авторизації

name: K03A Fehler in C#-Quellcode finden; Klausur 2012-03-14, Aufgabe 1


uk: Комп'ютерні науки

uk: вхід без авторизації

name: K04A UML-Klassendiagramm aus C#-Quellcode; Klausur 2012-03-14, Aufgabe 7


uk: Комп'ютерні науки

uk: вхід без авторизації

name: K05A Stack, Push, Pop; Klausur 2011-07-07, Aufgabe 2


uk: Комп'ютерні науки

uk: вхід без авторизації

name: K06A Fehler in C#-Quellcode finden; Bewertungsschema; Klausur 2011-07-07, Aufgabe 1


uk: Комп'ютерні науки

uk: вхід без авторизації

name: K07A UML-Klassendiagramm; Klausur 2011-07-07, Aufgabe 6


uk: Комп'ютерні науки

uk: вхід без авторизації

name: K08A System.IO.ReadAllLines; Klausur 2011-09-29, Aufgabe 3


uk: Комп'ютерні науки

uk: вхід без авторизації

name: K09A UML-Diagramm versus C#-Code; Klausur 2011-06-13, Aufgabe 6


01.01.1 drei Arten Mathematik

cs: Matematika

de: Mathematik

fi: matematiikka

uk: Математика

en: Mathematics

fr: Mathématiques

da: Matematik

es: Matemáticas

nl: Wiskunde

de: Mathematik, Naturwissenschaften

uk: Математика, природничі науки

en: Mathematics, Natural Sciences

uk: вхід без авторизації


01.01.2 weiter drei Arten Mathematik

uk: Математика, природничі науки

uk: вхід без авторизації


01.02.1 Modell und Wirklichkeit

uk: Математика, природничі науки

uk: вхід без авторизації


01.02.2 weiter Modell und Wirklichkeit

uk: Математика, природничі науки

uk: вхід без авторизації


01.03.1 dieses Semester, Numerik

uk: Математика, природничі науки

uk: вхід без авторизації


01.03.2 Logik und Mengen

uk: Математика, природничі науки

uk: вхід без авторизації


01.03.3 Zahlen

uk: Математика, природничі науки

uk: вхід без авторизації


01.03.4 Kombinatorik

uk: Математика, природничі науки

uk: вхід без авторизації


01.03.5 Abbildungen und Funktionen

uk: Математика, природничі науки

uk: вхід без авторизації


01.03.6 Vektorrechnung

uk: Математика, природничі науки

uk: вхід без авторизації


01.03.7_8 Ableitung, Integral, Zufall

uk: Математика, природничі науки

uk: вхід без авторизації


01.04 Software

uk: Математика, природничі науки

uk: вхід без авторизації


01.05.1 Rechnen mit Pfeilen

uk: Математика, природничі науки

uk: вхід без авторизації


01.05.2 von Pfeilen zu Vektoren

uk: Математика, природничі науки

uk: вхід без авторизації


01.06.0.1 Vektoren in Zahlen

uk: Математика, природничі науки

uk: вхід без авторизації


01.06.0.2 weiter Vektoren in Zahlen

uk: Математика, природничі науки

uk: вхід без авторизації


01.06.1 Skalarprodukt

uk: Математика, природничі науки

uk: вхід без авторизації


01.06.2.1 Vektorprodukt

uk: Математика, природничі науки

uk: вхід без авторизації


01.06.2.2 weiter Vektorprodukt

uk: Математика, природничі науки

uk: вхід без авторизації


02.01.2 Ableitung

uk: Математика, природничі науки

uk: вхід без авторизації


02.01.3.1 Ableitungsregeln

uk: Математика, природничі науки

uk: вхід без авторизації


uk: Математика, природничі науки

uk: вхід без авторизації

name: 02.01.3.2 Einschub Schreibweise Ableitung


uk: Математика, природничі науки

uk: вхід без авторизації

name: 02.01.3.3 Kettenregel, Ableitung Exponentialfunktionen, Logarithmus


uk: Математика, природничі науки

uk: вхід без авторизації

name: 02.01.3.4 Ableitung Potenzen, Wurzeln, Sinus


02.01.3.5 weiter Ableitung Sinus

uk: Математика, природничі науки

uk: вхід без авторизації


02.02.1.1 Integral, Stammfunktion

uk: Математика, природничі науки

uk: вхід без авторизації


02.02.1.2 weiter Stammfunktionen

uk: Математика, природничі науки

uk: вхід без авторизації


02.02.1.3 weiter Stammfunktionen

uk: Математика, природничі науки

uk: вхід без авторизації


02.02.2.1 bestimmtes Integral

uk: Математика, природничі науки

uk: вхід без авторизації


02.02.2.2 weiter bestimmtes Integral

uk: Математика, природничі науки

uk: вхід без авторизації


03.01 Naive Mengenlehre

uk: Математика, природничі науки

uk: вхід без авторизації


uk: Математика, природничі науки

uk: вхід без авторизації

name: 03.03.1 Aussagen, Prädikate, logische Operatoren


uk: Математика, природничі науки

uk: вхід без авторизації

name: 03.03.2 weiter Aussagen, Prädikate, logische Operatoren


uk: Математика, природничі науки

uk: вхід без авторизації

name: 03.03.3 weiter Aussagen, Prädikate, logische Operatoren


03.04.1 Logische Folge

uk: Математика, природничі науки

uk: вхід без авторизації


03.04.2 Logische äquivalenz

uk: Математика, природничі науки

uk: вхід без авторизації


uk: Математика, природничі науки

uk: вхід без авторизації

name: 03.05.1 Rechenregeln für Mengen und Logik, De-Morgan-Gesetze


03.05.2 Rechenregeln, Wahrheitstabelle

uk: Математика, природничі науки

uk: вхід без авторизації


uk: Математика, природничі науки

uk: вхід без авторизації

name: 03.06.1 Mengenbildung durch Auswahl; Kreisscheibe


03.06.2 axiomatische Mengenlehre

uk: Математика, природничі науки

uk: вхід без авторизації


uk: Математика, природничі науки

uk: вхід без авторизації

name: 04.01 Natürliche, ganze und rationale Zahlen


04.02 Reelle Zahlen

uk: Математика, природничі науки

uk: вхід без авторизації


04.03.1 Komplexe Zahlen

uk: Математика, природничі науки

uk: вхід без авторизації


uk: Математика, природничі науки

uk: вхід без авторизації

name: 04.03.2 Real- und Imaginärteil, Länge, Gaußsche Zahlenebene


04.03.3 Wozu komplexe Zahlen

uk: Математика, природничі науки

uk: вхід без авторизації


uk: Математика, природничі науки

uk: вхід без авторизації

name: 04.04 Rechenregeln, Assoziativität, Kommutativität, Distributivität


uk: Математика, природничі науки

uk: вхід без авторизації

name: 04.05 Quaternionen, unendlich große Zahlen


04.06 Intervalle reeller Zahlen

uk: Математика, природничі науки

uk: вхід без авторизації


04.07 Stellenwertsysteme, Binärsystem

uk: Математика, природничі науки

uk: вхід без авторизації


04.08 Exponentialschreibweise

uk: Математика, природничі науки

uk: вхід без авторизації


05.01 äquivalenzumformung, Lösungsmenge

uk: Математика, природничі науки

uk: вхід без авторизації


05.02.1 Monoton steigende Funktionen

uk: Математика, природничі науки

uk: вхід без авторизації


05.02.2 Monoton fallende Funktionen

uk: Математика, природничі науки

uk: вхід без авторизації


05.03 quadratische Ungleichungen

uk: Математика, природничі науки

uk: вхід без авторизації


05.04 Polynom-Ungleichungen

uk: Математика, природничі науки

uk: вхід без авторизації


05.05.1 Bruch-Ungleichungen mit 0

uk: Математика, природничі науки

uk: вхід без авторизації


05.05.2 Bruch-Ungleichungen

uk: Математика, природничі науки

uk: вхід без авторизації


05.06 Betragsungleichungen

uk: Математика, природничі науки

uk: вхід без авторизації


05.07 Gemischte Ungleichungen

uk: Математика, природничі науки

uk: вхід без авторизації


06.01 Begriff Kombinatorik, Potenzmenge

uk: Математика, природничі науки

uk: вхід без авторизації


06.02 Variation mit Wiederholung

uk: Математика, природничі науки

uk: вхід без авторизації


uk: Математика, природничі науки

uk: вхід без авторизації

name: 06.03 Variation ohne Wiederholung, Permutation, Fakultät


uk: Математика, природничі науки

uk: вхід без авторизації

name: 06.04.1 Kombination ohne Wiederholung, Binomialkoeffizient


uk: Математика, природничі науки

uk: вхід без авторизації

name: 06.04.2 Kombination ohne Wiederholung, Binomialkoeffizient


uk: Математика, природничі науки

uk: вхід без авторизації

name: 06.05 Rechenregeln für Binomialkoeffizienten


uk: Математика, природничі науки

uk: вхід без авторизації

name: 06.06.1 Wiederholung Kombinatorik, allgemeine binomische Formel


uk: Математика, природничі науки

uk: вхід без авторизації

name: 06.06.2 weiter allgemeine binomische Formel


07.01.1 Begriff Funktion, Abbildung

uk: Математика, природничі науки

uk: вхід без авторизації


uk: Математика, природничі науки

uk: вхід без авторизації

name: 07.01.2 weiter Begriff Funktion, Abbildung


uk: Математика, природничі науки

uk: вхід без авторизації

name: 07.02.1 Funktionen als Maschinen, Tabellen, Pfeildiagramme


07.02.2 Funktionen als Kurven

uk: Математика, природничі науки

uk: вхід без авторизації


uk: Математика, природничі науки

uk: вхід без авторизації

name: 07.03 Funktionen in der Mathematik und beim Programmieren


uk: Математика, природничі науки

uk: вхід без авторизації

name: 07.04.1 Bildmenge, Wertebereich einer Abbildung


07.04.2 weiter Bildmenge

uk: Математика, природничі науки

uk: вхід без авторизації


07.04.3 weiter Bildmenge, Einheitskreis

uk: Математика, природничі науки

uk: вхід без авторизації


uk: Математика, природничі науки

uk: вхід без авторизації

name: 07.04.4 weiter Bildmenge, logarithmische Spirale


08.01 Kartesisches Produkt, R2, R3

uk: Математика, природничі науки

uk: вхід без авторизації


uk: Математика, природничі науки

uk: вхід без авторизації

name: 08.02 Geordnete Tupel, Arrays, Strukturen


08.03 Begriff Relation

uk: Математика, природничі науки

uk: вхід без авторизації


08.04.1 Relationen als Tabellen

uk: Математика, природничі науки

uk: вхід без авторизації


uk: Математика, природничі науки

uk: вхід без авторизації

name: 08.04.2 Relationen als Diagramme und als geometrische Objekte


uk: Математика, природничі науки

uk: вхід без авторизації

name: 08.05 Idee der Umkehrabbildung, Umkehrfunktion


08.06.1 Definition der Umkehrbarkeit

uk: Математика, природничі науки

uk: вхід без авторизації


uk: Математика, природничі науки

uk: вхід без авторизації

name: 08.06.2 Potenzen von Funktionen, Identität


uk: Математика, природничі науки

uk: вхід без авторизації

name: 08.06.3 Umkehrfunktionen und Funktion verkettet


08.07 Kriterien Umkehrbarkeit

uk: Математика, природничі науки

uk: вхід без авторизації


08.08.1 Beispiele Umkehrbarkeit

uk: Математика, природничі науки

uk: вхід без авторизації


08.08.2 weiter Beispiele Umkehrbarkeit

uk: Математика, природничі науки

uk: вхід без авторизації


08.08.3 weiter Beispiele Umkehrbarkeit

uk: Математика, природничі науки

uk: вхід без авторизації


uk: Математика, природничі науки

uk: вхід без авторизації

name: 09.01 monotone, gerade, ungerade, periodische Funktionen


uk: Математика, природничі науки

uk: вхід без авторизації

name: 09.02.1 Lineare Funktionen, Achsenabschnittsform


uk: Математика, природничі науки

uk: вхід без авторизації

name: 09.02.2 weiter lineare Funktionen, Steigung, Achsenabschnitt


09.03 Potenzfunktionen

uk: Математика, природничі науки

uk: вхід без авторизації


09.04 Wurzelfunktionen

uk: Математика, природничі науки

uk: вхід без авторизації


uk: Математика, природничі науки

uk: вхід без авторизації

name: 09.05 Rechenregeln für Potenzen und Wurzeln


10.01 Exponentialfunktionen

uk: Математика, природничі науки

uk: вхід без авторизації


uk: Математика, природничі науки

uk: вхід без авторизації

name: 10.02.1 Eulersche Zahl, Exponentialfunktion


uk: Математика, природничі науки

uk: вхід без авторизації

name: 10.02.2 weiter Eulersche Zahl, Exponentialfunktion


uk: Математика, природничі науки

uk: вхід без авторизації

name: 10.03.1 Beispiele Wachstum, Zerfall, Skalen


uk: Математика, природничі науки

uk: вхід без авторизації

name: 10.03.2 Beispiele Boltzmann-Statistik, Diodenkennlinie


10.04 Logarithmen

uk: Математика, природничі науки

uk: вхід без авторизації


10.05 Rechenregeln für Logarithmen

uk: Математика, природничі науки

uk: вхід без авторизації


uk: Математика, природничі науки

uk: вхід без авторизації

name: 10.06 Beispiele Logarithmus; Dezibel, Oktaven, Bits


uk: Математика, природничі науки

uk: вхід без авторизації

name: 10.07 halblogarithmisches, doppeltlogarithmisches Diagramm


11.01 Polynome, Begriffe, Verlauf

uk: Математика, природничі науки

uk: вхід без авторизації


uk: Математика, природничі науки

uk: вхід без авторизації

name: 11.02 Polynome angewendet, Näherung, Interpolation, Differentialgleichung


11.03 Polynomdivision

uk: Математика, природничі науки

uk: вхід без авторизації


11.04.1 Nullstellen und Linearfaktoren

uk: Математика, природничі науки

uk: вхід без авторизації


uk: Математика, природничі науки

uk: вхід без авторизації

name: 11.04.2 weiter Nullstellen und Linearfaktoren


11.05 Horner-Schema

uk: Математика, природничі науки

uk: вхід без авторизації


12.01 Algebraische Gleichungen

uk: Математика, природничі науки

uk: вхід без авторизації


12.02 Satz von Vieta

uk: Математика, природничі науки

uk: вхід без авторизації


12.03 Quadratische Gleichung

uk: Математика, природничі науки

uk: вхід без авторизації


uk: Математика, природничі науки

uk: вхід без авторизації

name: 12.04_5 kubische Gleichungen und Gleichungen höheren Grades


12.06.2 weiter Newton-Verfahren

uk: Математика, природничі науки

uk: вхід без авторизації


12.06.3 weiter Newton-Verfahren

uk: Математика, природничі науки

uk: вхід без авторизації


13.01 Rationale Funktionen

uk: Математика, природничі науки

uk: вхід без авторизації


13.02.1 z-Transformation

uk: Математика, природничі науки

uk: вхід без авторизації


uk: Математика, природничі науки

uk: вхід без авторизації

name: 13.02.2 weiter z-Transformation, Rückkopplung


13.03.1 Nullstellen und Pole

uk: Математика, природничі науки

uk: вхід без авторизації


13.03.2 weiter Nullstellen und Pole

uk: Математика, природничі науки

uk: вхід без авторизації


13.04 Asymptoten

uk: Математика, природничі науки

uk: вхід без авторизації


uk: Математика, природничі науки

uk: вхід без авторизації

name: 14.01 Faktorisierung von Polynomen, Partialbruchzerlegung


14.02 Partialbrüche für ganze Zahlen

uk: Математика, природничі науки

uk: вхід без авторизації


14.03 Partialbruch, einfache Polstelle

uk: Математика, природничі науки

uk: вхід без авторизації


14.04 Partialbruch, mehrfache Polstelle

uk: Математика, природничі науки

uk: вхід без авторизації


14.05 Partialbruch, quadratischer Term

uk: Математика, природничі науки

uk: вхід без авторизації


14.06 Partialbrüche allgemein

uk: Математика, природничі науки

uk: вхід без авторизації


uk: Математика, природничі науки

uk: вхід без авторизації

name: 14.07 Konstanten der Partialbrüche bestimmen


15.00 Verkettung von Funktionen

uk: Математика, природничі науки

uk: вхід без авторизації


uk: Математика, природничі науки

uk: вхід без авторизації

name: 15.01 Vertikale Verschiebung und Streckung von Funktionsgraphen


uk: Математика, природничі науки

uk: вхід без авторизації

name: 15.02.1 Horizontale Verschiebung und Streckung von Funktionsgraphen


uk: Математика, природничі науки

uk: вхід без авторизації

name: 15.02.2 weiter Horizontale Verschiebung und Streckung von Funktionsgraphen


uk: Математика, природничі науки

uk: вхід без авторизації

name: 16.01 Rechtwinkliges Dreieck, Hypotenuse, Kathete, Pythagoras


uk: Математика, природничі науки

uk: вхід без авторизації

name: 16.02 Sinus, Cosinus, Tangens, Cotangens


16.03 Bogenmaß, Gon

uk: Математика, природничі науки

uk: вхід без авторизації


uk: Математика, природничі науки

uk: вхід без авторизації

name: 16.04 Sinus, Cosinus, Tangens am Einheitskreis


16.05 Sinussatz

uk: Математика, природничі науки

uk: вхід без авторизації


16.06 Cosinussatz

uk: Математика, природничі науки

uk: вхід без авторизації


16.07.1 arcsin, Arcussinus

uk: Математика, природничі науки

uk: вхід без авторизації


uk: Математика, природничі науки

uk: вхід без авторизації

name: 16.07.2 arccos, arctan, Arcuscosinus, Arcustangens


16.07.3 atan2, Arcustangens

uk: Математика, природничі науки

uk: вхід без авторизації


uk: Математика, природничі науки

uk: вхід без авторизації

name: 17.01 Gaußsche Zahlenebene, komplexe Zahlen


uk: Математика, природничі науки

uk: вхід без авторизації

name: 17.02 Betrag, Winkel einer komplexen Zahl


uk: Математика, природничі науки

uk: вхід без авторизації

name: 17.03 Addition, Subtraktion komplexer Zahlen


17.04 Multiplikation komplexer Zahlen

uk: Математика, природничі науки

uk: вхід без авторизації


17.05.1 Division komplexer Zahlen

uk: Математика, природничі науки

uk: вхід без авторизації


uk: Математика, природничі науки

uk: вхід без авторизації

name: 17.05.2 weiter Division komplexer Zahlen, Winkel bestimmen


uk: Математика, природничі науки

uk: вхід без авторизації

name: 18.01.1 Ganzzahlige Potenzen und Wurzeln komplexer Zahlen


18.01.2 Wurzeln in Wolfram Alpha

uk: Математика, природничі науки

uk: вхід без авторизації


18.01.3 weiter Wurzeln komplexer Zahlen

uk: Математика, природничі науки

uk: вхід без авторизації


uk: Математика, природничі науки

uk: вхід без авторизації

name: 18.02.1 Eulersche Identität e^(ix)=cos(x)+isin(x)


18.02.2 weiter Eulersche Identität

uk: Математика, природничі науки

uk: вхід без авторизації


uk: Математика, природничі науки

uk: вхід без авторизації

name: 18.03 sin, cos, Potenzreihen, Additionstheoreme


uk: Математика, природничі науки

uk: вхід без авторизації

name: 18.04.1 Polardarstellung, Multiplikation, Division, Potenz


18.04.2 weiter Polardarstellung, Wurzel

uk: Математика, природничі науки

uk: вхід без авторизації


uk: Математика, природничі науки

uk: вхід без авторизації

name: 18.05.1 Fundamentalsatz der Algebra, komplexe Nullstellen


uk: Математика, природничі науки

uk: вхід без авторизації

name: 18.05.2 weiter Fundamentalsatz der Algebra, komplexe Nullstellen


19.01 Folgen

uk: Математика, природничі науки

uk: вхід без авторизації


19.02 beschränkte, monotone Folgen

uk: Математика, природничі науки

uk: вхід без авторизації


19.03.1 Konvergenz, bestimmte Divergenz

uk: Математика, природничі науки

uk: вхід без авторизації


19.03.2 weiter Konvergenz, Grenzwert

uk: Математика, природничі науки

uk: вхід без авторизації


19.04 Grenzwertsätze

uk: Математика, природничі науки

uk: вхід без авторизації


19.05 Grenzwerte von Funktionen

uk: Математика, природничі науки

uk: вхід без авторизації


uk: Математика, природничі науки

uk: вхід без авторизації

name: 19.06 Stetigkeit, stetig hebbare Definitionslücken


uk: Математика, природничі науки

uk: вхід без авторизації

name: 19.07 Regel von L'Hôpital, Null durch Null


uk: Математика, природничі науки

uk: вхід без авторизації

name: 20.01 Ableitung, Tangente, Sekantensteigung


uk: Математика, природничі науки

uk: вхід без авторизації

name: 20.02 Ableitung von Summen und Produkten


20.03 Kettenregel

uk: Математика, природничі науки

uk: вхід без авторизації


20.04 Quotientenregel

uk: Математика, природничі науки

uk: вхід без авторизації


20.05_6_7 Ableitung exp, log, Potenz

uk: Математика, природничі науки

uk: вхід без авторизації


20.08 Ableitung sin, cos, arcsin

uk: Математика, природничі науки

uk: вхід без авторизації


21.01 lokale, globale Minima, Maxima

uk: Математика, природничі науки

uk: вхід без авторизації


uk: Математика, природничі науки

uk: вхід без авторизації

name: 21.02 lokale Minima und Maxima, Kriterien


21.03 Wendepunkte

uk: Математика, природничі науки

uk: вхід без авторизації


22.01 Lineare Näherung und ihr Fehler

uk: Математика, природничі науки

uk: вхід без авторизації


uk: Математика, природничі науки

uk: вхід без авторизації

name: 22.02 Numerische Schätzung 1., 2. Ableitung


23.01 Idee des Integrals

uk: Математика, природничі науки

uk: вхід без авторизації


uk: Математика, природничі науки

uk: вхід без авторизації

name: 23.02 Stammfunktion, unbestimmtes Integral, Hauptsatz


23.03 Uneigentliche Integrale

uk: Математика, природничі науки

uk: вхід без авторизації


uk: Математика, природничі науки

uk: вхід без авторизації

name: 23.04 Numerische Integration, Trapezregel, Simpson-Regel


24.01 Partielle Integration

uk: Математика, природничі науки

uk: вхід без авторизації


24.02 Substitutionsregel

uk: Математика, природничі науки

uk: вхід без авторизації


uk: Математика, природничі науки

uk: вхід без авторизації

name: 24.03 Integration durch Partialbruchzerlegung


uk: Математика, природничі науки

uk: вхід без авторизації

name: 25.01.1 Kreisfläche, Volumen von Zylinder, Prisma, Kegel, Pyramide


25.01.2 Kugelvolumen, Kugelfläche

uk: Математика, природничі науки

uk: вхід без авторизації


25.02 Bogenlänge

uk: Математика, природничі науки

uk: вхід без авторизації


25.03 Volumen von Rotationskörpern

uk: Математика, природничі науки

uk: вхід без авторизації


25.04 Oberfläche von Rotationskörpern

uk: Математика, природничі науки

uk: вхід без авторизації


26.01 Wahrscheinlichkeit, Ereignisse

uk: Математика, природничі науки

uk: вхід без авторизації


uk: Математика, природничі науки

uk: вхід без авторизації

name: 26.03 Kolmogorow-Axiome der Wahrscheinlichkeit


uk: Математика, природничі науки

uk: вхід без авторизації

name: 27.01_02 Zufallsvariablen, Erwartungswert einer diskreten Zufallsvariable


uk: Математика, природничі науки

uk: вхід без авторизації

name: 27.03 Stetige Zufallsvariable, Wahrscheinlichkeitsdichte


uk: Математика, природничі науки

uk: вхід без авторизації

name: 27.04 Erwartungswert für stetige Zufallsvariablen


27.05 Median, Perzentilen

uk: Математика, природничі науки

uk: вхід без авторизації


28.01 Varianz, Standardabweichung

uk: Математика, природничі науки

uk: вхід без авторизації


uk: Математика, природничі науки

uk: вхід без авторизації

name: 28.02 Varianz, Standardabweichung berechnen


uk: Математика, природничі науки

uk: вхід без авторизації

name: 28.03 Normalverteilung, zentraler Grenzwertsatz


uk: Математика, природничі науки

uk: вхід без авторизації

name: 29.01_02 Statistik, Stichprobe, Grundgesamtheit, Schätzung des Erwartungswerts


29.03 Schätzung der Varianz

uk: Математика, природничі науки

uk: вхід без авторизації


01A.1 Skalarprodukt und Vektorprodukt

uk: Математика, природничі науки

uk: вхід без авторизації


02A.1 Kehrwert ableiten

uk: Математика, природничі науки

uk: вхід без авторизації


02A.2 Wurzel ableiten

uk: Математика, природничі науки

uk: вхід без авторизації


uk: Математика, природничі науки

uk: вхід без авторизації

name: 02A.3 Faktor-, Summen- und Produktregel der Ableitung


02A.4 Quotientenregel

uk: Математика, природничі науки

uk: вхід без авторизації


02A.5 Kettenregel

uk: Математика, природничі науки

uk: вхід без авторизації


02A.6 kompliziertere Ableitung

uk: Математика, природничі науки

uk: вхід без авторизації


02A.7 Ableitung und Wurfparabel

uk: Математика, природничі науки

uk: вхід без авторизації


uk: Математика, природничі науки

uk: вхід без авторизації

name: 03A.1 Mengenoperationen, logische Operationen, Mengendifferenz, Exklusiv-Oder


uk: Математика, природничі науки

uk: вхід без авторизації

name: 03A.2 komplexe geometrische Mengen, Rechteck und Kreisscheibe als Menge, Kreisformel


uk: Математика, природничі науки

uk: вхід без авторизації

name: 04A.1 Ordinalzahlen, Konstruktion von Zahlen nur aus der leeren Menge


uk: Математика, природничі науки

uk: вхід без авторизації

name: 04A.2 Mächtigkeit, 1. und 2. Cantorsches Diagonalverfahren, (Über-)Abzählbarkeit


uk: Математика, природничі науки

uk: вхід без авторизації

name: 04A.3 Beispiel für Multiplikation und Division komplexer Zahlen


04A.4 Warum i² gleich -1 sein muss

uk: Математика, природничі науки

uk: вхід без авторизації


05A.1 Bruch-Ungleichung, Beispiel

uk: Математика, природничі науки

uk: вхід без авторизації


uk: Математика, природничі науки

uk: вхід без авторизації

name: 06A.1 Kombinatorik, Fakultät, Binomialkoeffizient


uk: Математика, природничі науки

uk: вхід без авторизації

name: 06A.2 Kombinatorik, Telefonnummern abzählen


uk: Математика, природничі науки

uk: вхід без авторизації

name: 06A.3 Kombinatorik, Passwort aus bekannten Buchstaben


uk: Математика, природничі науки

uk: вхід без авторизації

name: 06A.4 Kombinatorik, Zahl ohne doppelte Ziffern


uk: Математика, природничі науки

uk: вхід без авторизації

name: 06A.5 Kombinatorik, mehre Münzen, Binomialverteilung


uk: Математика, природничі науки

uk: вхід без авторизації

name: 06A.6 Kombinatorik, vier Richtige im Lotto, hypergeometrische Verteilung


uk: Математика, природничі науки

uk: вхід без авторизації

name: 07A.1 Bild einer quadratischen Funktion, Umkehrbarkeit


uk: Математика, природничі науки

uk: вхід без авторизації

name: 09A.1 Gerade und Exponentialfunktion durch zwei Punkte, beschränkt, monoton, umkehrbar


uk: Математика, природничі науки

uk: вхід без авторизації

name: 10A.1 Fakultät schätzen, Stirlingformel, Potenzgesetze und Logarithmengesetze anwenden


uk: Математика, природничі науки

uk: вхід без авторизації

name: 10A.2 Beispiele zu Potenz- und Logarithmusgesetzen


uk: Математика, природничі науки

uk: вхід без авторизації

name: 10A.3 Zinseszins, Exponentialfunktion schätzen, Definition der Eulerschen Zahl


uk: Математика, природничі науки

uk: вхід без авторизації

name: 10A.4 radioaktiver Zerfall, Halbwertszeit, Exponentialfunktion schätzen, Logarithmengesetze


uk: Математика, природничі науки

uk: вхід без авторизації

name: 10A.5 Poisson-Verteilung hergeleitet mit Binomialkoeffizient, Exponentialfunktion


11A.1 Parabel durch drei Punkte

uk: Математика, природничі науки

uk: вхід без авторизації


uk: Математика, природничі науки

uk: вхід без авторизації

name: 11A.2 geometrische Reihe, Polynomdivision, Periode 9


uk: Математика, природничі науки

uk: вхід без авторизації

name: 13A.1 rationale Funktion mit gegebener Asymptote, Nullstelle, Polstelle


uk: Математика, природничі науки

uk: вхід без авторизації

name: 14A.1 Partialbruchzerlegung, Pole, Bestimmung der Konstanten, Integral einer rationalen Funktion


14A.2 Beispiel Partialbruchzerlegung

uk: Математика, природничі науки

uk: вхід без авторизації


uk: Математика, природничі науки

uk: вхід без авторизації

name: 15A.1 Funktionsgraphen strecken, stauchen, verschieben; Verkettung von Funktionen


uk: Математика, природничі науки

uk: вхід без авторизації

name: 15A.2 Achsen skalieren, verschieben; sinusförmige Welle, Amplitude, Frequenz, Anfangsphase


uk: Математика, природничі науки

uk: вхід без авторизації

name: 16A.1 Sinus hyperbolicus, sinh, cosh, Areafunktionen


uk: Математика, природничі науки

uk: вхід без авторизації

name: 16A.2 Cosinus vom Arcuscosinus und umgekehrt, Mehrdeutigkeiten bei den Winkelfunktionen


uk: Математика, природничі науки

uk: вхід без авторизації

name: 17A.1 Fingerübungen mit komplexen Zahlen, Länge, Winkel; Potenzen; Wurzeln von i


uk: Математика, природничі науки

uk: вхід без авторизації

name: 17A.2 Die Werte von 1 durch (3+ix) bilden einen Kreis in der Gaußschen Zahlenebene


uk: Математика, природничі науки

uk: вхід без авторизації

name: 18A.1 Eulersche Identität, Polardarstellung, Sinus hyperbolicus


uk: Математика, природничі науки

uk: вхід без авторизації

name: 18A.2 Multiplikation am Einheitskreis geometrisch, Länge, komplex Konjugiertes


uk: Математика, природничі науки

uk: вхід без авторизації

name: 18A.3 Gleichungen und pq-Formel mit komplexen Zahlen


uk: Математика, природничі науки

uk: вхід без авторизації

name: 18A.4 Zwei hoch die imaginäre Einheit i; imaginäre Einheit hoch die imaginäre Einheit


uk: Математика, природничі науки

uk: вхід без авторизації

name: 19A.1 Grenzwertbestimmung für komplizierte Funktion, Grenzwertsätze, Stetigkeit


19A.2 Beispiel für Regel von L'Hôpital

uk: Математика, природничі науки

uk: вхід без авторизації


uk: Математика, природничі науки

uk: вхід без авторизації

name: 19A.3 null hoch null als Grenzwert; Stetigkeit


uk: Математика, природничі науки

uk: вхід без авторизації

name: 20A.1 Fingerübungen zu Ableitungen; Kettenregel, Potenzregel, Produktregel, Quotientenregel


uk: Математика, природничі науки

uk: вхід без авторизації

name: 20A.2 Schätzen mit der Ableitung; Tangentengerade


uk: Математика, природничі науки

uk: вхід без авторизації

name: 20A.3 Nur bei Exponentialfunktionen ist die Ableitung konstantes Vielfaches der Funktion


uk: Математика, природничі науки

uk: вхід без авторизації

name: 20A.4 Ableitung Tangens und Arkustangens


uk: Математика, природничі науки

uk: вхід без авторизації

name: 21A.1 Beispiel lokales Maximum, lokales Minimum


uk: Математика, природничі науки

uk: вхід без авторизації

name: 21A.2 Ableitung größer null, streng monoton


uk: Математика, природничі науки

uk: вхід без авторизації

name: 21A.3 optimale Dose, maximales Volumen, minimale Oberfläche, Ableitung


uk: Математика, природничі науки

uk: вхід без авторизації

name: 21A.4 schnellste Verbindung, Ableitung, snelliussches Brechungsgesetz der Optik


uk: Математика, природничі науки

uk: вхід без авторизації

name: 22A.1 Ableitung von Messreihen schätzen, numerisches Differenzieren, Fehlerschätzung


uk: Математика, природничі науки

uk: вхід без авторизації

name: 23A.1 Zusammenfassung bestimmtes Integral, Stammfunktion, Wurzelfunktion integrieren


uk: Математика, природничі науки

uk: вхід без авторизації

name: 23A.2 Pi mit Integral und Arcustangens berechnen; Leibniz-Reihe


uk: Математика, природничі науки

uk: вхід без авторизації

name: 23A.3 numerische Integration, Trapezverfahren, Fehlerschätzung, Romberg, Richardson


uk: Математика, природничі науки

uk: вхід без авторизації

name: 24A.1 Partielle Integration, Substitutionsregel, Integration durch Partialbruchzerlegung


uk: Математика, природничі науки

uk: вхід без авторизації

name: 24A.2 Beispiele partielle Integration, Substitutionsregel, Integration durch Partialbruchzerlegung


uk: Математика, природничі науки

uk: вхід без авторизації

name: 25A.1 Kreisfläche, Kugelvolumen, Kugeloberfläche


uk: Математика, природничі науки

uk: вхід без авторизації

name: 25A.2 Bogenlänge, Kettenlinie, Cosinus hyperbolicus, cosh


uk: Математика, природничі науки

uk: вхід без авторизації

name: 25A.3 Rotationskörper, Volumen, Mantelfläche, Kugelvolumen, Kugelfläche


uk: Математика, природничі науки

uk: вхід без авторизації

name: 25A.4 Schwerpunkt eines Flächenstücks mittels Integral


uk: Математика, природничі науки

uk: вхід без авторизації

name: 26A.1 Wahrscheinlichkeit, Kolmogorow, Ereignis, unvereinbar, unabhängig


uk: Математика, природничі науки

uk: вхід без авторизації

name: 26A.2 Beispiel Binomialverteilung, Beispiel Laplace-Experiment


uk: Математика, природничі науки

uk: вхід без авторизації

name: 27A.1 diskrete Zufallsgröße, Histogramm, Binomialverteilung, Poisson-Verteilung, Erwartungswert


27A.2 Roulette, Erwartungswert

uk: Математика, природничі науки

uk: вхід без авторизації


uk: Математика, природничі науки

uk: вхід без авторизації

name: 27A.3 diskrete vs. stetige Zufallsgröße, Wahrscheinlichkeitsdichte


uk: Математика, природничі науки

uk: вхід без авторизації

name: 27A.4 Erwartungswert und Median einer stetigen Zufallsgröße


uk: Математика, природничі науки

uk: вхід без авторизації

name: 28A.1 Varianz, Standardabweichung einer Zufallsgröße


Medienkompetenz.

keywords:
Medien
Medienkompetenz
Veranstaltung durchführen
Kompetenz

de: Sonderpädagogik

uk: Спеціальна освіта

en: Special Needs Education

de: Berufs- und Wirtschaftspädagogik

uk: Професійна, бізнес та економічна освіта

en: Vocational, Business and Economics Education

de: Schulpädagogik

uk: Середня освіта

en: School Pedagogy

de: Grundschul-/Primarstufenpädagogik

uk: Початкова освіта

en: Primary School Education/Primary Level Education

de: Erwachsenenbildung und außerschulische Jugendbildung

uk: Освіта дорослих та позашкільна освіта

en: Adult Education and Extracurricular Youth Educat.

de: Erziehungswissenschaft (Pädagogik)

uk: Педагогіка

en: Educational Science (Pedagogy)

de: Sozialwissenschaften

uk: Суспільні науки

en: Social Sciences

de: Pädagogik der frühen Kindheit

uk: Дошкільна освіта

en: Early Childhood Education

de: Geisteswissenschaften allgemein

uk: Гуманітарні науки загалом

en: Humanities (general)

de: Sozialwissenschaften/Soziologie

uk: Суспільні науки та соціологія

en: Social Sciences/Sociology

de: Rechts-, Wirtschafts- und Sozialwissenschaften

uk: Право, економіка та суспільні науки

en: Law, Economics and Social Sciences

uk: Гуманітарні науки

de: Erziehungswissenschaften

uk: Педагогічні науки

en: Educational Sciences

description: Der Wissensbaustein Medienkompetenz des Portals wb-web gibt grundlegende Informationen zum Begriff wie Definition, Geschichte, Merkmale, Handlungsfelder, Diskussion, Reflexionsfragen, Literatur und vieles mehr zum Selbstlernen oder zum Einsatz in der Lehre.

uk: вхід без авторизації

name: Deutsches Institut für Erwachsenenbildung

cs: Text

de: Textdokument

fi: Teksti

uk: Текстовий документ

en: Text

fr: Texte

da: Tekst

nl: Tekst

es: Texto


keywords: Projekt T-Nugd – Telenursing-Nursing goes digital

de: Humanmedizin/Gesundheitswissenschaften

uk: Медицина / Науки про здоров'я

en: Human Medicine / Health Sciences

de: Pflegewissenschaft/-management

uk: Медсестринство

en: Nursing Science/Nursing Management

de: Gesundheitswissenschaften allgemein

uk: Науки про здоров'я (в цілому)

en: Health Sciences (general)

description: In Modul 1 werden folgende Lerninhalte bearbeitet. Vertiefende Inhalte zu Anatomie, Physiologie und Pathologie Vertiefende Inhalte zu Systemen der Pflegediagnosen, Pflegeinterventionen sowie Pflegeoutcomes Pflegerische Beurteilung eines Patienten Systematische Pflegeanamnese und Ableiten relevanter Maßnahmen Assessmentgespräche bezüglich physiologischer, psychischer, psychosozialer und kultureller Faktoren Anwendung ausgewählter (digitaler) Assessmentinstrumente Konventionelle sowie innovative körperbezogene diagnostische Modelle Algorithmen und Leitlinien Clinical Assessment / Clinical Reasoning mit digitalen Formaten und Monitoring-Systeme Zur Bearbeitung werden 45 Stunden für 3 Präsenztage und Online-Treffen angesetzt. 30 Stunden werden für das Selbststudium zuhause verplant.

encodingFormat: application/pdf

de: keine Anmeldung erforderlich

uk: вхід без авторизації

en: no login required

name: Clinical Assessment/Clinical Reasoning Studienmaterial für das wissenschaftliche Weiterbildungsangebot  „T-Nugd – Telenursing-Nursing goes digital“

name: Ostfalia Hochschule für angewandte Wissenschaften – Hochschule Braunschweig/Wolfenbüttel

addressLocality: Wolfenbüttel

cs: Pracovní list

de: Arbeitsmaterial

fi: Työarkki

uk: Робочий матеріал

en: Worksheet

fr: Feuille de Travail

da: Arbejdsark

nl: Werkblad

es: Hoja de Trabajo

cs: Diagram

de: Diagramm

fi: Kaavio

uk: Діаграма

en: Diagram

fr: Diagramme

da: Diagram

nl: Diagram

es: Diagrama

cs: Hodnocení

de: Lernkontrolle

fi: Oppimistarkastus

uk: Оцінювання

en: Assessment

fr: Évaluation

da: Evaluering

nl: Evaluatie

es: Evaluación


keywords: Bildung für nachhaltige Entwicklung (BNE)

de: Biologie

uk: Біологія

en: Biology

de: Geographie

uk: Географія

en: Geography

de: Landschaftsökologie/Biogeographie

uk: Ландшафтна екологія/Біогеографія

en: Landscape Ecology/Biogeography

de: Haushaltswissenschaft

uk: Житлова економіка

en: Domestic Science

de: Ernährungs- und Haushaltswissenschaften

uk: Харчові та побутові науки

en: Nutritional and Domestic Science

de: Fachübergreifend

uk: Міждисциплінарний

en: Interdisciplinary

de: Naturschutz

uk: Охорона природи

en: Nature Conservation

de: Landespflege/Landschaftsgestaltung

uk: Землеустрій/Ландшафтний дизайн

en: Land Management Engineering/Landscape Design

de: Medienwissenschaft

uk: Медіазнавство

en: Media Science

de: Wirtschafts-/Sozialgeographie

uk: Соціально-економічна географія

en: Economic/Social Geography

de: Geographie/Erdkunde

de: Mathematik, Naturwissenschaften

uk: Математика, природничі науки

en: Mathematics, Natural Sciences

de: Landespflege, Umweltgestaltung

uk: Землеустрій, екологічний дизайн

en: Land Management Engineering, Environmental Design

de: Geisteswissenschaften

uk: Гуманітарні науки

en: Humanities

de: Agrar-, Forst- und Ernährungswissenschaften, Veterinärmedizin

uk: Сільськогосподарські, лісові та харчові науки, ветеринарія

en: Agricultural, Forest and Nutritional Sciences, Veterinary medicine

description: Das Projekt „Shift“ unter Leitung von Prof. Britta Höllermann und Prof. Christian Dorsch (Universität Osnabrück) in Kooperation mit dem Umweltbildungszentrum „Nackte Mühle“ thematisierte Freiheit im Wandel und planetare Grenzen. Gefördert vom BMBF im Wissenschaftsjahr 2024, tauschten sich Schülerinnen und Seniorinnen generationsübergreifend über persönliche Vorstellungen von Freiheit und deren Gefährdung durch Umweltveränderungen aus. Mit der Methode „Photovoice“ dokumentierten die Teilnehmenden in zwei Phasen ihren Alltag: Wo Freiheit durch Umweltveränderungen eingeschränkt wird, wo sie sich selbst für künftige Generationen einschränken oder neue Freiheiten gewinnen. Ein Interaktionstag am außerschulischen Lernort „Nackte Mühle“ bot Workshops zu Themen wie Wasserverbrauch, Waldklima und Biodiversität. Abschließend wurden die Ergebnisse und Perspektiven intergenerationell reflektiert. Die entwickelten Lernmaterialien, darunter Methoden wie Kennenlernbingo, Photo-Voice oder thematische Lernstationen, sind vielfältig einsetzbar und sollen Umweltbewusstsein und Dialog fördern.

uk: вхід без авторизації

name: Freiheit im Wandel? Das Projekt „Shift“: Freiheit im Wandel?  Intergenerationeller Dialog über planetare  Grenzen und Verantwortung

Universität Osnabrück

addressLocality: Osnabrück

uk: Робочий матеріал