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  • × year_i:[2010 TO 2020}
  1. Verwer, K.: Freiheit und Verantwortung bei Hans Jonas (2011) 0.28 
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    Vgl.: http%3A%2F%2Fcreativechoice.org%2Fdoc%2FHansJonas.pdf&usg=AOvVaw1TM3teaYKgABL5H9yoIifA&opi=89978449.
  2. Kleineberg, M.: Context analysis and context indexing : formal pragmatics in knowledge organization (2014) 0.23 
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    Source
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  3. Rötzer, F.: Psychologen für die Künstliche Intelligenz (2018) 0.21 
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    Abstract
    Künstliche Intelligenz kann lernen anhand von Erfahrungen und Vorgaben. Das Problem ist aber, dass sich maschinelles Lernen zwar in eine bestimmte Richtung steuern lässt, um bestimmte Probleme zu lösen, dass aber der Programmierer mitunter nicht mehr weiß, was in dem "künstlichen Gehirn" bzw. dem neuronalen Netzwerk vor sich geht, das mit zunehmender Komplexität und Lernerfahrung für den Menschen zur Black Box wird, wo man nur sehen kann, was an Daten einfließt und was herauskommt.
    Date
    22. 1.2018 11:08:27
  4. Suchenwirth, L.: Sacherschliessung in Zeiten von Corona : neue Herausforderungen und Chancen (2019) 0.18 
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    Footnote
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  5. Gödert, W.; Lepsky, K.: Informationelle Kompetenz : ein humanistischer Entwurf (2019) 0.16 
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    Footnote
    Rez. in: Philosophisch-ethische Rezensionen vom 09.11.2019 (Jürgen Czogalla), Unter: https://philosophisch-ethische-rezensionen.de/rezension/Goedert1.html. In: B.I.T. online 23(2020) H.3, S.345-347 (W. Sühl-Strohmenger) [Unter: https%3A%2F%2Fwww.b-i-t-online.de%2Fheft%2F2020-03-rezensionen.pdf&usg=AOvVaw0iY3f_zNcvEjeZ6inHVnOK]. In: Open Password Nr. 805 vom 14.08.2020 (H.-C. Hobohm) [Unter: https://www.password-online.de/?mailpoet_router&endpoint=view_in_browser&action=view&data=WzE0MywiOGI3NjZkZmNkZjQ1IiwwLDAsMTMxLDFd].
  6. Zeng, Q.; Yu, M.; Yu, W.; Xiong, J.; Shi, Y.; Jiang, M.: Faceted hierarchy : a new graph type to organize scientific concepts and a construction method (2019) 0.14 
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    Content
    Vgl.: https%3A%2F%2Faclanthology.org%2FD19-5317.pdf&usg=AOvVaw0ZZFyq5wWTtNTvNkrvjlGA.
  7. Xiong, C.: Knowledge based text representations for information retrieval (2016) 0.12 
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    Submitted in partial fulfillment of the requirements for the degree of Doctor of Philosophy in Language and Information Technologies. Vgl.: https%3A%2F%2Fwww.cs.cmu.edu%2F~cx%2Fpapers%2Fknowledge_based_text_representation.pdf&usg=AOvVaw0SaTSvhWLTh__Uz_HtOtl3.
  8. Farazi, M.: Faceted lightweight ontologies : a formalization and some experiments (2010) 0.12 
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    PhD Dissertation at International Doctorate School in Information and Communication Technology. Vgl.: https%3A%2F%2Fcore.ac.uk%2Fdownload%2Fpdf%2F150083013.pdf&usg=AOvVaw2n-qisNagpyT0lli_6QbAQ.
  9. Shala, E.: ¬Die Autonomie des Menschen und der Maschine : gegenwärtige Definitionen von Autonomie zwischen philosophischem Hintergrund und technologischer Umsetzbarkeit (2014) 0.12 
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    Footnote
    Vgl. unter: https://www.google.de/url?sa=t&rct=j&q=&esrc=s&source=web&cd=2&cad=rja&uact=8&ved=2ahUKEwizweHljdbcAhVS16QKHXcFD9QQFjABegQICRAB&url=https%3A%2F%2Fwww.researchgate.net%2Fpublication%2F271200105_Die_Autonomie_des_Menschen_und_der_Maschine_-_gegenwartige_Definitionen_von_Autonomie_zwischen_philosophischem_Hintergrund_und_technologischer_Umsetzbarkeit_Redigierte_Version_der_Magisterarbeit_Karls&usg=AOvVaw06orrdJmFF2xbCCp_hL26q.
  10. Piros, A.: Az ETO-jelzetek automatikus interpretálásának és elemzésének kérdései (2018) 0.12 
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    Content
    Vgl. auch: New automatic interpreter for complex UDC numbers. Unter: <https%3A%2F%2Fudcc.org%2Ffiles%2FAttilaPiros_EC_36-37_2014-2015.pdf&usg=AOvVaw3kc9CwDDCWP7aArpfjrs5b>
  11. Huo, W.: Automatic multi-word term extraction and its application to Web-page summarization (2012) 0.11 
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    Content
    A Thesis presented to The University of Guelph In partial fulfilment of requirements for the degree of Master of Science in Computer Science. Vgl. Unter: http://www.inf.ufrgs.br%2F~ceramisch%2Fdownload_files%2Fpublications%2F2009%2Fp01.pdf.
    Date
    10. 1.2013 19:22:47
  12. Binder, A.; Meinecke, F.C.; Bießmann, F.; Kawanabe, M.; Müller, K.-R.: Maschinelles Lernen, Mustererkennung in der Bildverarbeitung (2013) 0.08 
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  13. Herb, U.; Beucke, D.: ¬Die Zukunft der Impact-Messung : Social Media, Nutzung und Zitate im World Wide Web (2013) 0.07 
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    Content
    Vgl. unter: https://www.leibniz-science20.de%2Fforschung%2Fprojekte%2Faltmetrics-in-verschiedenen-wissenschaftsdisziplinen%2F&ei=2jTgVaaXGcK4Udj1qdgB&usg=AFQjCNFOPdONj4RKBDf9YDJOLuz3lkGYlg&sig2=5YI3KWIGxBmk5_kv0P_8iQ.
  14. Maschinelle Suchgruppenvergabe (2012) 0.05 
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    Content
    "Die Deutsche Nationalbibliothek setzt für die Erschließung der rasch zunehmenden Menge elektronischer Publikationen auf softwaregestützte Methoden. Zur Vergabe der Sachgruppen wurde ein maschinelles Verfahren in Betrieb genommen. Die Systematik mit derzeit 104 Sachgruppen leitet sich aus der Dewey-Dezimalklassifikation (DDC) ab und dient zur thematischen Gliederung der Deutschen Nationalbibliografie. Seit Jahresbeginn werden deutsch-und englischsprachige E-Books mit automatisch vergebenen Sachgruppen versehen. Bei der Sachgruppenvergabe kommt ein System zum Einsatz, das maschinenlesbare Texte oder Textausschnitte und bibliografische Angaben analysiert. Anhand intellektuell erschlossener Publikationen trainiert die Software die Regeln für die Klassifkation. Im Geschäftsprozess erfolgt die Sachgruppenvergabe nach den erlernten Mustern. Ein Qualitätsmanagement gewährleistet die Einhaltung eines bestimmten Qualitätsniveaus."
  15. Becker, R.: Machine / Deep Learning : wie lernen künstliche neuronale Netze? (2017) 0.05 
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    Abstract
    Ein wichtiges Merkmal von Systemen mit künstlicher Intelligenz ist die Fähigkeit, selbständig zu lernen. Anders als bei klassischer Software, die Probleme und Fragen auf Basis von vorher festgelegten Regeln abarbeitet, können selbstlernende Machine Learning Algorithmen die besten Regeln für die Lösung bestimmter Aufgaben selber lernen. In diesem Artikel wird am Beispiel von künstlichen neuronalen Netzen erklärt, was "lernen" in diesem Zusammenhang heißt, und wie es funktioniert. Ein künstliches neuronales Netz besteht aus vielen einzelnen Neuronen, die meistens in mehreren miteinander verbundenen Schichten (Layern) angeordnet sind. Die Zahl der Layer bestimmt unter anderem den Grad der Komplexität, den ein künstliches neuronales Netz abbilden kann. Viele Layer machen ein neuronales Netz "tief" - daher spricht man in diesem Zusammenhang auch vom Deep Learning als einer Unterkategorie des Machine Learning (Maschinenlernen bzw. maschinelles lernen).
  16. Geißler, S.: Maschinelles Lernen und NLP : Reif für die industrielle Anwendung! (2019) 0.05 
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  17. Schaffner, V.: FRBR in MAB2 und Primo - ein kafkaesker Prozess? : Möglichkeiten der FRBRisierung von MAB2-Datensätzen in Primo exemplarisch dargestellt an Datensätzen zu Franz Kafkas "Der Process" (2011) 0.04 
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    Abstract
    FRBR (Functional Requirements for Bibliographic Records) ist ein logisches Denkmodell für bibliographische Datensätze, welches zur benutzerfreundlicheren Gestaltung von Browsing in Online-Bibliothekskatalogen herangezogen werden kann. Im Österreichischen Bibliothekenverbund (OBV) werden bibliographische Datensätze nach den Regeln für die alphabetische Katalogisierung in wissenschaftlichen Bibliotheken (RAK-WB) erstellt und liegen im Datenformat MAB2 (Maschinelles Austauschformat für Bibliotheken) vor. Mit der Software Primo von Ex Libris, die 2009 implementiert wurde, besteht die Möglichkeit bibliographische Datensätze für die Anzeige neu aufzubereiten. Wie ausgehend von MAB2-Daten eine möglichst FRBR-konforme Datenpräsentation in Primo geleistet werden kann und welche Probleme sich dabei ergeben, ist die zentrale Fragestellung dieser Master Thesis. Exemplarisch dargestellt wird dies anhand von Datensätzen des Österreichischen Bibliothekenverbundes zu Franz Kafkas "Der Process". Im Fokus stehen drei Aspekte, welche im Zusammenhang mit FRBR, MAB2 und Primo als besonders problematisch und diskussionswürdig erscheinen: das Konzept des "Werkes", Expressionen als praxistaugliche Entitäten und Aggregate bzw. mehrbändig begrenzte Werke. Nach einer Einführung in das FRBR-Modell wird versucht einen idealen FRBRBaum zu Kafkas "Der Process" in seinen unterschiedlichen Ausprägungen (Übersetzungen, Verfilmungen, Textvarianten, Aggregate etc.) darzustellen: Schon hier werden erste Grenzen des Modells sichtbar. Daran anschließend werden Datensätze des OBV einer Analyse unterzogen, um die FRBRTauglichkeit von MAB2 und die Möglichkeit der FRBR keys in Primo zu beleuchten. Folgende Einschränkungen wurden deutlich: Die derzeitige Herangehensweise und Praxis der Formalerschließung ist nicht auf FRBR vorbereitet. Die vorliegenden Metadaten sind zu inkonsistent, um ein maschinelles Extrahieren für eine FRBR-konforme Datenpräsentation zu ermöglichen. Die Möglichkeiten des Werkclusterings und der Facettierung in Primo bieten darüber hinaus zwar einen Mehrwert für das Browsing in Trefferlisten, jedoch nur bedingt im FRBR-Sinne.
  18. Lewandowski, D.: ¬Die Macht der Suchmaschinen und ihr Einfluss auf unsere Entscheidungen (2014) 0.03 
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    Abstract
    Wenn man die Recherche in Suchmaschinen als Vorbereitung einer Entscheidung betrachtet, kommt diesen Suchwerkzeugen aufgrund der Masse der an sie ge­stellten Anfragen eine nicht zu unterschätzende Bedeutung zu. Macht haben Suchmaschinen vor allem dadurch, dass sie entscheiden, was ein Nutzer zu seiner Suchanfrage zu sehen bekommt, verstärkt durch die ­Entscheidung, an welcher Stelle und in welcher Darstellungsform die Ergebnisse angezeigt werden. Im Suchprozess gibt es zahlreiche Stellen, an denen das Design der Suchmaschine die Entscheidung des Nutzers für oder gegen bestimmte Ergebnisse beeinflusst. Zusammen mit der externen Beeinflussung der Suchergebnisse durch sog. Suchmaschinenoptimierung ergibt sich eine Steuerung der Nutzer hin zu bestimmten Ergebnissen und ­Ergebnisformen. Der Artikel zeigt, wo Suchmaschinen Einfluss auf unsere Entscheidungsvorbereitung bzw. Entscheidungsfindung nehmen, an welchen Punkten dem durch einen bewussteren Umgang mit den Suchmaschinen entgegengewirkt werden kann, aber auch wo die Grenzen der eigenen Entscheidungsmöglichkeiten liegen.
    Date
    22. 9.2014 18:54:11
  19. Willkommen in der Datenwelt! : Haben wir unser digitales Leben noch im Griff? (2017) 0.03 
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    Content
    Digital-Manifest (I): Digitale Demokratie statt Datendiktatur: Es droht die Automatisierung der Gesellschaft. (S.6) - Digital-Manifest (II): Eine Strategie für das digitale Zeitalter: Wie können wir unsere Demokratie schützen? Digital-Manifest: Expertenkommentare(S.15) - Die Debatte über mögliche Gefahren geht weiter. Essay: Was ist uns die Privatsphäre wert? (S.18) - Wer uneingeschränkt persönliche Informationen preisgibt, liefert sich aus. Datenschutz: Die Folgen der digitalen Transparenz (S.20) - Neuen Organisationsformen gehört die Zukunft. Epidemiologie: Eine Diagnose der Menschheit (S.28) - Mit einem Supercomputer stellen Forscher den globalen Gesundheitszustand fest. Maschinelles Lernen: Intelligenz bei Mensch und Computer (S.32) - Im Gegensatz zu uns lösen Algorithmen meist nur sehr spezielle Probleme - zumindest bislang. Ethik: Wir müssen autonome Killerroboter verbieten (S.40) - Maschinen überblicken nicht die Folgen ihres Tuns. Big und Smart Data: Zweckbindung zwecklos? (S.48) - Die Weiterverwendbarkeit von Daten stößt an Grenzen. Datensparsamkeit: Zukunftsfähig statt überholt (S.56) - Die Weiterverwendbarkeit von Daten stößt an Grenzen. Informationelle Selbstbestimmung: Ein erstrebenswertes Ziel (S.62) - Persönliche Entfaltung muss möglich bleiben. Digital Dienste: Zwischen Innovation und Sicherheit (S.68) - Schutz- und Kontrollbedarf fördert das Nutzervertrauen. Privatsphäre: Interview "Jede Äußerung wird konserviert" (S.74) - Sammelwut bedroht uns alle, meint Markus Beckedahl. (S.78)
  20. Martinez-Conde, S.; Macknik, S.L.: ¬Das Sehen durchschaut (2018) 0.03 
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    Abstract
    Sehen - Vor knapp 60 Jahren lüfteten David Hubel und Torsten Wiesel das Geheimnis, wie unser Gehirn visuelle Informationen verarbeitet.

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