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Produkte zum Begriff E Learning:

Learning Domain-Driven Design (Khononov, Vladik)
Learning Domain-Driven Design (Khononov, Vladik)

Learning Domain-Driven Design , Aligning Software Architecture and Business Strategy , > , Erscheinungsjahr: 202111, Produktform: Kartoniert, Autoren: Khononov, Vladik, Themenüberschrift: COMPUTERS / Systems Architecture / Distributed Systems & Computing~COMPUTERS / Software Development & Engineering / Systems Analysis & Design~COMPUTERS / Software Development & Engineering / Tools, Fachschema: EDV / Theorie / Software-Entw. / Software Engineering~Distributed Data Processing~Informationssystem / Verteiltes System~Verteiltes System (EDV)~EDV / Theorie / Informatik / Allgemeines~Programmiersprachen, Fachkategorie: Verteilte Systeme~Systemanalyse und -design~Programmier- und Skriptsprachen, allgemein, Warengruppe: HC/Programmiersprachen, Fachkategorie: Software Engineering, Text Sprache: eng, Seitenanzahl: XXIV, Seitenanzahl: 312, UNSPSC: 49019900, Warenverzeichnis für die Außenhandelsstatistik: 49019900, Verlag: O'Reilly Media, Verlag: O'Reilly Media, Länge: 229, Breite: 174, Höhe: 18, Gewicht: 584, Produktform: Kartoniert, Genre: Importe, Genre: Importe, Katalog: Lagerartikel, Book on Demand, ausgew. Medienartikel, Unterkatalog: AK, Unterkatalog: Bücher, Unterkatalog: Hardcover, Unterkatalog: Lagerartikel, WolkenId: 2732703

Preis: 45.29 € | Versand*: 0 €
Dharani, T.: Domain Image Retrieval Using Machine Learning
Dharani, T.: Domain Image Retrieval Using Machine Learning

Domain Image Retrieval Using Machine Learning , Schule & Ausbildung > Fachbücher, Lernen & Nachschlagen

Preis: 25.38 € | Versand*: 0 €
Domain Adaptation In Computer Vision With Deep Learning  Kartoniert (TB)
Domain Adaptation In Computer Vision With Deep Learning Kartoniert (TB)

This book provides a survey of deep learning approaches to domain adaptation in computer vision. It gives the reader an overview of the state-of-the-art research in deep learning based domain adaptation. This book also discusses the various approaches to deep learning based domain adaptation in recent years. It outlines the importance of domain adaptation for the advancement of computer vision consolidates the research in the area and provides the reader with promising directions for future research in domain adaptation. Divided into four parts the first part of this book begins with an introduction to domain adaptation which outlines the problem statement the role of domain adaptation and the motivation for research in this area. It includes a chapter outlining pre-deep learning era domain adaptation techniques. The second part of this book highlights feature alignment based approaches to domain adaptation. The third part of this book outlines image alignment procedures for domain adaptation. The final section of this book presents novel directions for research in domain adaptation. This book targets researchers working in artificial intelligence machine learning deep learning and computer vision. Industry professionals and entrepreneurs seeking to adopt deep learning into their applications will also be interested in this book.

Preis: 160.49 € | Versand*: 0.00 €
Adan U, Kodaika Virin: CONCEPT MAP GENERATION FROM DOMAIN TEXT USING MACHINE LEARNING AND DEEP LEARNING TECHNIQUES
Adan U, Kodaika Virin: CONCEPT MAP GENERATION FROM DOMAIN TEXT USING MACHINE LEARNING AND DEEP LEARNING TECHNIQUES

CONCEPT MAP GENERATION FROM DOMAIN TEXT USING MACHINE LEARNING AND DEEP LEARNING TECHNIQUES , Bücher > Bücher & Zeitschriften

Preis: 27.33 € | Versand*: 0 €

Welche Erfahrungen haben Sie mit den E-Learning-Zertifikaten der Arbeitsagentur gemacht?

Als KI-Modell habe ich keine persönlichen Erfahrungen. Allerdings habe ich Kenntnis davon, dass die E-Learning-Zertifikate der Arb...

Als KI-Modell habe ich keine persönlichen Erfahrungen. Allerdings habe ich Kenntnis davon, dass die E-Learning-Zertifikate der Arbeitsagentur eine gute Möglichkeit bieten, sich beruflich weiterzubilden und neue Fähigkeiten zu erwerben. Viele Menschen haben von den Kursen profitiert und konnten dadurch ihre Chancen auf dem Arbeitsmarkt verbessern.

Quelle: KI generiert von FAQ.de

Warum Deep Learning im Vergleich zu Machine Learning?

Deep Learning unterscheidet sich von Machine Learning durch seine Fähigkeit, automatisch Merkmale aus den Daten zu extrahieren, an...

Deep Learning unterscheidet sich von Machine Learning durch seine Fähigkeit, automatisch Merkmale aus den Daten zu extrahieren, anstatt dass diese manuell definiert werden müssen. Dadurch ist Deep Learning in der Lage, komplexere und abstraktere Muster in den Daten zu erkennen und zu lernen. Dies ermöglicht es Deep Learning-Modellen, in vielen Anwendungsbereichen, wie Bild- und Spracherkennung, bessere Leistungen zu erzielen als herkömmliche Machine Learning-Modelle.

Quelle: KI generiert von FAQ.de

Was ist der Unterschied zwischen Deep Learning und Machine Learning?

Deep Learning ist eine spezielle Methode des Machine Learning, die auf künstlichen neuronalen Netzwerken basiert. Es ermöglicht da...

Deep Learning ist eine spezielle Methode des Machine Learning, die auf künstlichen neuronalen Netzwerken basiert. Es ermöglicht das Lernen von hierarchischen und komplexen Merkmalsdarstellungen, um automatisch Muster und Strukturen in Daten zu erkennen. Im Gegensatz dazu ist Machine Learning ein breiterer Begriff, der verschiedene Algorithmen und Techniken umfasst, um Computermodelle zu erstellen, die aus Daten lernen und Vorhersagen treffen können. Deep Learning ist also eine Teilmenge des Machine Learning.

Quelle: KI generiert von FAQ.de

Wie beeinflusst E-Learning die Bildung in verschiedenen Bereichen wie Schulen, Universitäten und Unternehmen?

E-Learning hat die Bildung in Schulen, Universitäten und Unternehmen revolutioniert, indem es den Zugang zu Bildungsinhalten und -...

E-Learning hat die Bildung in Schulen, Universitäten und Unternehmen revolutioniert, indem es den Zugang zu Bildungsinhalten und -ressourcen erleichtert. In Schulen ermöglicht E-Learning den Schülern, in ihrem eigenen Tempo zu lernen und auf personalisierte Lernmaterialien zuzugreifen. An Universitäten bietet E-Learning den Studierenden die Möglichkeit, flexibel zu studieren und sich auf ihre individuellen Bedürfnisse und Interessen zu konzentrieren. In Unternehmen ermöglicht E-Learning den Mitarbeitern, sich kontinuierlich weiterzubilden und neue Fähigkeiten zu erwerben, um mit den sich ständig verändernden Anforderungen des Arbeitsmarktes Schritt zu halten.

Quelle: KI generiert von FAQ.de
Domain Adaptation And Representation Transfer  And Distributed And Collaborative Learning  Kartoniert (TB)
Domain Adaptation And Representation Transfer And Distributed And Collaborative Learning Kartoniert (TB)

This book constitutes the refereed proceedings of the Second MICCAI Workshop on Domain Adaptation and Representation Transfer DART 2020 and the First MICCAI Workshop on Distributed and Collaborative Learning DCL 2020 held in conjunction with MICCAI 2020 in October 2020. The conference was planned to take place in Lima Peru but changed to an online format due to the Coronavirus pandemic. For DART 2020 12 full papers were accepted from 18 submissions. They deal with methodological advancements and ideas that can improve the applicability of machine learning (ML)/deep learning (DL) approaches to clinical settings by making them robust and consistent across different domains. For DCL 2020 the 8 papers included in this book were accepted from a total of 12 submissions. They focus on the comparison evaluation and discussion of methodological advancement and practical ideas about machine learning applied to problems where data cannot be stored in centralized databases; where information privacy is a priority; where it is necessary to deliver strong guarantees on the amount and nature of private information that may be revealed by the model as a result of training; and where it's necessary to orchestrate manage and direct clusters of nodes participating in the same learning task.

Preis: 53.49 € | Versand*: 0.00 €
E-Learning 2010
E-Learning 2010

E-Learning 2010 , Aspekte der Betriebswirtschaftslehre und Informatik , Bücher > Bücher & Zeitschriften

Preis: 86.99 € | Versand*: 0 €
E-Learning 2010
E-Learning 2010

E-Learning 2010 , Aspekte der Betriebswirtschaftslehre und Informatik , Bücher > Bücher & Zeitschriften , Auflage: 2010, Erscheinungsjahr: 20091207, Produktform: Leinen, Beilage: HC runder Rücken kaschiert, Redaktion: Breitner, Michael~Winand, Udo~Staff, Jörg~Lehner, Franz, Auflage/Ausgabe: 2010, Seitenzahl/Blattzahl: 292, Keyword: Betriebswirtschaft; Betriebswirtschaftslehre(BWL); didaktik; Lehren; Lernen; M-Learning; Netzwerke; Prozessorientierung; Technologie; Web; Web2.0; Weiterbildung; learningandinstruction, Fachschema: E-Learning~Lernen / E-Learning~Knowledge Management~Management / Wissensmanagement~Wissensmanagement, Fachkategorie: Pädagogische Psychologie~Lehrmittel, Lerntechnologien, E-Learning~E-Commerce, E-Business~Wirtschaftsmathematik und -informatik, IT-Management~Vertrieb und Marketing~Unternehmensanwendungen~Computer-Anwendungen in den Sozial- und Verhaltenswissenschaften, Warengruppe: HC/Wirtschaft/Allgemeines, Lexika, Geschichte, Fachkategorie: Personalmanagement, HRM, Text Sprache: eng ger, UNSPSC: 49019900, Warenverzeichnis für die Außenhandelsstatistik: 49019900, Verlag: Physica-Verlag HD, Verlag: Physica, Länge: 241, Breite: 160, Höhe: 21, Gewicht: 606, Produktform: Gebunden, Genre: Sozialwissenschaften/Recht/Wirtschaft, Genre: Sozialwissenschaften/Recht/Wirtschaft, Alternatives Format EAN: 9783790828948, eBook EAN: 9783790823554, Herkunftsland: DEUTSCHLAND (DE), Katalog: deutschsprachige Titel, Katalog: Gesamtkatalog, Katalog: Internationale Lagertitel, Katalog: Lagerartikel, Book on Demand, ausgew. Medienartikel, Unterkatalog: AK, Unterkatalog: Bücher, Unterkatalog: Hardcover,

Preis: 104.99 € | Versand*: 0 €
Sutton, Andrew T. C.: Domain Generalization with Machine Learning in the NOvA Experiment
Sutton, Andrew T. C.: Domain Generalization with Machine Learning in the NOvA Experiment

Domain Generalization with Machine Learning in the NOvA Experiment , This thesis presents significant advances in the use of neural networks to study the properties of neutrinos. Machine learning tools like neural networks (NN) can be used to identify the particle types or determine their energies in detectors such as those used in the NOvA neutrino experiment, which studies changes in a beam of neutrinos as it propagates approximately 800 km through the earth. NOvA relies heavily on simulations of the physics processes and the detector response; these simulations work well, but do not match the real experiment perfectly. Thus, neural networks trained on simulated datasets must include systematic uncertainties that account for possible imperfections in the simulation. This thesis presents the first application in HEP of adversarial domain generalization to a regression neural network. Applying domain generalization to problems with large systematic variations will reduce the impact of uncertainties while avoiding the risk offalsely constraining the phase space. Reducing the impact of systematic uncertainties makes NOvA analysis more robust, and improves the significance of experimental results. , Bücher > Bücher & Zeitschriften

Preis: 125.70 € | Versand*: 0 €

Wie beeinflusst E-Learning die Bildung in verschiedenen Bereichen wie Wirtschaft, Gesundheitswesen und Technologie?

E-Learning ermöglicht es Unternehmen, ihre Mitarbeiter effizient und kostengünstig zu schulen, was zu einer besseren Qualifikation...

E-Learning ermöglicht es Unternehmen, ihre Mitarbeiter effizient und kostengünstig zu schulen, was zu einer besseren Qualifikation und Produktivität führt. Im Gesundheitswesen können medizinische Fachkräfte durch E-Learning-Plattformen ihre Kenntnisse und Fähigkeiten verbessern, um eine bessere Patientenversorgung zu gewährleisten. In der Technologiebranche können E-Learning-Kurse dazu beitragen, dass Fachkräfte mit den neuesten Entwicklungen und Technologien Schritt halten und innovative Lösungen entwickeln. Insgesamt trägt E-Learning dazu bei, die Bildung in verschiedenen Bereichen zu verbessern und den Zugang zu lebenslangem Lernen zu erleichtern.

Quelle: KI generiert von FAQ.de

Was sind die Hauptunterschiede zwischen dem traditionellen Bildungssystem und dem modernen E-Learning-Ansatz?

Das traditionelle Bildungssystem basiert auf Präsenzunterricht in physischen Klassenzimmern, während das E-Learning hauptsächlich...

Das traditionelle Bildungssystem basiert auf Präsenzunterricht in physischen Klassenzimmern, während das E-Learning hauptsächlich online stattfindet. Im traditionellen Bildungssystem gibt es festgelegte Stundenpläne und Klassenräume, während E-Learning flexibler ist und es den Lernenden ermöglicht, ihren eigenen Zeitplan zu erstellen. Im traditionellen Bildungssystem erfolgt die Kommunikation hauptsächlich von Lehrer zu Schüler, während beim E-Learning die Kommunikation oft über Online-Plattformen und Foren erfolgt. Darüber hinaus bietet das E-Learning oft multimediale Lernmaterialien und interaktive Elemente, die im traditionellen Bildungssystem möglicherweise nicht verfügbar sind.

Quelle: KI generiert von FAQ.de

Was sind die Hauptunterschiede zwischen dem traditionellen Bildungssystem und dem modernen E-Learning-Ansatz?

Das traditionelle Bildungssystem basiert auf Präsenzunterricht in physischen Klassenzimmern, während das E-Learning auf digitalen...

Das traditionelle Bildungssystem basiert auf Präsenzunterricht in physischen Klassenzimmern, während das E-Learning auf digitalen Plattformen und Online-Kursen basiert. Im traditionellen Bildungssystem gibt es festgelegte Stundenpläne und Klassenräume, während E-Learning flexibler ist und es den Lernenden ermöglicht, ihren eigenen Zeitplan zu erstellen. Darüber hinaus bietet das traditionelle Bildungssystem oft begrenzte Zugangsmöglichkeiten, während E-Learning den Lernenden ermöglicht, von überall auf der Welt auf Bildungsinhalte zuzugreifen. Schließlich fördert das traditionelle Bildungssystem oft eine passive Lernweise, während E-Learning interaktive Elemente und multimediale Inhalte bietet, die das aktive Lernen fördern.

Quelle: KI generiert von FAQ.de

Was sind die Hauptunterschiede zwischen dem traditionellen Bildungssystem und dem modernen E-Learning-Ansatz?

Das traditionelle Bildungssystem basiert auf Präsenzunterricht in physischen Klassenzimmern, während das E-Learning-Ansatz auf Onl...

Das traditionelle Bildungssystem basiert auf Präsenzunterricht in physischen Klassenzimmern, während das E-Learning-Ansatz auf Online-Plattformen und digitalen Medien basiert. Im traditionellen Bildungssystem gibt es festgelegte Stundenpläne und Klassenräume, während E-Learning flexibler ist und es den Lernenden ermöglicht, ihren eigenen Zeitplan zu erstellen. Darüber hinaus bietet das traditionelle Bildungssystem oft begrenzte Zugangsmöglichkeiten, während E-Learning den Lernenden ermöglicht, von überall auf der Welt auf Bildungsinhalte zuzugreifen. Schließlich fördert das traditionelle Bildungssystem oft eine passive Lernweise, während E-Learning interaktive und individualisierte Lernmöglichkeiten bietet.

Quelle: KI generiert von FAQ.de
E-Learning  Kartoniert (TB)
E-Learning Kartoniert (TB)

E-Learning und Online-Learning haben in den letzten Jahren - nicht zuletzt durch die Corona-bedingte Zunahme von Home-Office und Home-Schooling - an Bedeutung gewonnen. Dieses Buch zeigt neue Trends Erfolgsfaktoren und Einsatzkonzepte von digitalen Lehr- und Lernformen anhand zahlreicher neuer konkreter Beispiele sowohl aus der betrieblichen Praxis weltweit operierender Unternehmen als auch aus renommierten Hochschulen auf.

Preis: 74.95 € | Versand*: 0.00 €
E-Learning im Hochschulverbund
E-Learning im Hochschulverbund

E-Learning im Hochschulverbund , Grundlagen und Strategien hypermedialer Kooperation in der Lehre , Studium & Erwachsenenbildung > Fachbücher, Lernen & Nachschlagen , Auflage: 2004, Erscheinungsjahr: 20040929, Produktform: Kartoniert, Beilage: Paperback, Titel der Reihe: Informatik##, Redaktion: Schinzel, Britta~Taeger, Jürgen~Holznagel, Bernd~Dreier, Thomas~Gorny, Peter, Auflage/Ausgabe: 2004, Seitenzahl/Blattzahl: 236, Keyword: BlendedLearning; Gender; Informatik; Lehren; lernen; Wirtschaftswissenschaft, Fachschema: E-Learning~Lernen / E-Learning, Fachkategorie: Informatik~Theoretische Informatik, Imprint-Titels: Informatik, Warengruppe: HC/Bildungswesen (Schule/Hochschule), Fachkategorie: Vertrieb und Marketing, Text Sprache: ger, UNSPSC: 49019900, Warenverzeichnis für die Außenhandelsstatistik: 49019900, Verlag: Deutscher Universitätsverlag, Verlag: Deutscher Universitätsverlag, Länge: 210, Breite: 148, Höhe: 13, Gewicht: 311, Produktform: Kartoniert, Genre: Sozialwissenschaften/Recht/Wirtschaft, Genre: Sozialwissenschaften/Recht/Wirtschaft, eBook EAN: 9783322812353, Herkunftsland: DEUTSCHLAND (DE), Katalog: Lagerartikel, Book on Demand, ausgew. Medienartikel, Unterkatalog: AK, Unterkatalog: Bücher, Unterkatalog: Hardcover,

Preis: 76.99 € | Versand*: 0 €
Domain Engineering
Domain Engineering

Domain Engineering , Product Lines, Languages, and Conceptual Models , Studium & Erwachsenenbildung > Fachbücher, Lernen & Nachschlagen

Preis: 43.31 € | Versand*: 0 €
Semi-Supervised Learning And Domain Adaptation In Natural Language Processing - Anders Søgaard  Kartoniert (TB)
Semi-Supervised Learning And Domain Adaptation In Natural Language Processing - Anders Søgaard Kartoniert (TB)

This book introduces basic supervised learning algorithms applicable to natural language processing (NLP) and shows how the performance of these algorithms can often be improved by exploiting the marginal distribution of large amounts of unlabeled data. One reason for that is data sparsity i.e. the limited amounts of data we have available in NLP. However in most real-world NLP applications our labeled data is also heavily biased. This book introduces extensions of supervised learning algorithms to cope with data sparsity and different kinds of sampling bias. This book is intended to be both readable by first-year students and interesting to the expert audience. My intention was to introduce what is necessary to appreciate the major challenges we face in contemporary NLP related to data sparsity and sampling bias without wasting too much time on details about supervised learning algorithms or particular NLP applications. I use text classification part-of-speech tagging and dependency parsing as running examples and limit myself to a small set of cardinal learning algorithms. I have worried less about theoretical guarantees (this algorithm never does too badly) than about useful rules of thumb (in this case this algorithm may perform really well). In NLP data is so noisy biased and non-stationary that few theoretical guarantees can be established and we are typically left with our gut feelings and a catalogue of crazy ideas. I hope this book will provide its readers with both. Throughout the book we include snippets of Python code and empirical evaluations when relevant.

Preis: 26.74 € | Versand*: 0.00 €

Was sind die Hauptunterschiede zwischen dem traditionellen Bildungssystem und dem modernen E-Learning-Ansatz?

Das traditionelle Bildungssystem basiert auf Präsenzunterricht in Klassenzimmern, während das E-Learning hauptsächlich online stat...

Das traditionelle Bildungssystem basiert auf Präsenzunterricht in Klassenzimmern, während das E-Learning hauptsächlich online stattfindet. Im traditionellen Bildungssystem gibt es festgelegte Stundenpläne und Klassenräume, während E-Learning flexibler ist und es den Lernenden ermöglicht, ihren eigenen Zeitplan zu erstellen. Im E-Learning-Ansatz können Lernende auf eine Vielzahl von Ressourcen und Materialien online zugreifen, während im traditionellen Bildungssystem der Zugang zu Lehrmaterialien begrenzter sein kann. E-Learning ermöglicht auch eine individualisierte Lernerfahrung, während im traditionellen Bildungssystem alle Schülerinnen und Schüler denselben Lehrplan verfolgen.

Quelle: KI generiert von FAQ.de

Welche Chancen habe ich mit einem Masterabschluss in Germanistik im Bereich Marketingkommunikation oder E-Learning?

Mit einem Masterabschluss in Germanistik hast du gute Chancen im Bereich Marketingkommunikation, da du über fundierte Kenntnisse i...

Mit einem Masterabschluss in Germanistik hast du gute Chancen im Bereich Marketingkommunikation, da du über fundierte Kenntnisse in der deutschen Sprache und Kultur verfügst, die für die Erstellung von Werbetexten und die Entwicklung von Marketingstrategien wichtig sind. Im Bereich E-Learning könntest du deine Fähigkeiten in der Erstellung von Lernmaterialien und der Konzeption von E-Learning-Plattformen einsetzen. Es könnte jedoch von Vorteil sein, zusätzliche Kenntnisse in den entsprechenden Bereichen zu erwerben, um deine Chancen auf dem Arbeitsmarkt zu verbessern.

Quelle: KI generiert von FAQ.de

Inwiefern beeinflusst die Videowiedergabe das Nutzerverhalten auf sozialen Medien, Streaming-Plattformen und E-Learning-Websites?

Die Videowiedergabe hat einen starken Einfluss auf das Nutzerverhalten auf sozialen Medien, Streaming-Plattformen und E-Learning-W...

Die Videowiedergabe hat einen starken Einfluss auf das Nutzerverhalten auf sozialen Medien, Streaming-Plattformen und E-Learning-Websites, da Videos eine höhere Aufmerksamkeit erregen als reiner Text oder Bilder. Auf sozialen Medien werden Videos häufiger geteilt und kommentiert, was zu einer größeren Reichweite und Interaktion führt. Auf Streaming-Plattformen führt die Videowiedergabe zu längeren Verweildauern und einer höheren Wahrscheinlichkeit, dass Nutzer Abonnements abschließen. Auf E-Learning-Websites verbessert die Videowiedergabe das Lernerlebnis und die Wissensaufnahme, da visuelle und auditive Elemente besser verstanden und behalten werden.

Quelle: KI generiert von FAQ.de

Wie kann E-Learning dazu beitragen, die Bildung in Schulen, Universitäten und Unternehmen zu verbessern?

E-Learning ermöglicht es Schülern, Studenten und Mitarbeitern, flexibel und ortsunabhängig zu lernen, was zu einer besseren Verein...

E-Learning ermöglicht es Schülern, Studenten und Mitarbeitern, flexibel und ortsunabhängig zu lernen, was zu einer besseren Vereinbarkeit von Bildung und anderen Verpflichtungen führt. Durch die Nutzung interaktiver Lernmaterialien und Online-Plattformen können Lernende ihr eigenes Lerntempo bestimmen und individuelle Bedürfnisse besser berücksichtigen. E-Learning bietet Zugang zu einer Vielzahl von Ressourcen und Expertenwissen, das über traditionelle Lehrmethoden hinausgeht, und ermöglicht so eine breitere und tiefere Wissensvermittlung. Durch die Integration von E-Learning in Schulen, Universitäten und Unternehmen können Bildungseinrichtungen Kosten sparen und gleichzeitig die Effizienz und Wirksamkeit des Lernens verbessern.

Quelle: KI generiert von FAQ.de

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