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Tag: Schriftenreihe
Eduard Gans: Ein Leben Im Vormarz (Schriftenreihe Wissenschaftlicher Abhandlunge
Eduard Gans: Ein Leben Im Vormarz (Schriftenreihe Wissenschaftlicher Abhandlunge
Price : 150.00
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Eduard Gans: Ein Leben Im VormarzEduard Gans war eine bedeutende Figur der deutschen Geistesgeschichte des 19. Jahrhunderts. Als Jurist, Philosoph und Mitbegründer der Hegelschen Rechtsphilosophie prägte er maßgeblich das intellektuelle Leben seiner Zeit. Seine Schriften und Abhandlungen zeugen von einem scharfen Verstand und einer tiefen Auseinandersetzung mit den politischen und gesellschaftlichen Entwicklungen seiner Epoche.
Die Schriftenreihe “Wissenschaftlicher Abhandlungen” widmet sich dem Leben und Werk von Eduard Gans und bietet eine umfassende Darstellung seiner Ideen und Theorien. Von seinen juristischen Schriften über das Naturrecht bis hin zu seinen philosophischen Abhandlungen zur Dialektik und Geschichtsphilosophie werden alle Facetten seines Denkens beleuchtet.
Eduard Gans war ein wichtiger Vertreter des Vormärz, einer Epoche geprägt von politischen Umbrüchen und gesellschaftlichen Spannungen. Sein Engagement für eine gerechte Gesellschaftsordnung und sein Einsatz für die Rechte des Individuums machen ihn zu einem Vordenker seiner Zeit.
Die Schriftenreihe “Wissenschaftlicher Abhandlungen” lädt dazu ein, sich mit dem Leben und Werk von Eduard Gans auseinanderzusetzen und seine Bedeutung für die deutsche Geistesgeschichte zu würdigen. Seine Ideen und Theorien sind auch heute noch relevant und bieten wichtige Impulse für aktuelle Diskussionen und Debatten.
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Probabilistic Prediction of Energy Demand and Driving Range for Electric Vehicles with Federated Learning (Karlsruher Schriftenreihe Fahrzeugsystemtechnik)
Price: $69.00
(as of Dec 24,2024 21:05:59 UTC – Details)
Publisher : KIT Scientific Publishing (September 3, 2024)
Language : English
Paperback : 192 pages
ISBN-10 : 3731513714
ISBN-13 : 978-3731513711
Item Weight : 13.1 ounces
Dimensions : 5.83 x 0.44 x 8.27 inches
In a new study published in the Karlsruher Schriftenreihe Fahrzeugsystemtechnik, researchers have developed a novel approach for predicting energy demand and driving range for electric vehicles using federated learning.Federated learning is a machine learning technique that allows multiple parties to collaborate on a shared model without sharing their raw data. This approach is particularly useful for predicting energy demand and driving range for electric vehicles, as it allows for the aggregation of data from various sources while maintaining privacy and security.
The researchers used a probabilistic prediction model to estimate energy demand and driving range for electric vehicles based on factors such as weather conditions, traffic patterns, and driving behavior. By leveraging federated learning, the model was able to continuously learn and improve from data collected from different sources, leading to more accurate predictions.
This study represents a significant advancement in the field of electric vehicle technology, as accurate predictions of energy demand and driving range are essential for optimizing vehicle performance and improving user experience. The researchers hope that their findings will help accelerate the adoption of electric vehicles and contribute to a more sustainable transportation system.
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