20. The Method of Selfridge and Conway
In: Mathematics of Social Choice, S. 143-147
In: Mathematics of Social Choice, S. 143-147
In: Beltz Weiterbildung
In: Training
Eine grundlegende Einführung in die erlebnisaktivierende Praxisberatung: Konzept, Einsatzbereiche, Fallbeispiele. Jenseits traditioneller Verhaltensschulung wird hier ein anderer Weg des Erlernens von sozialer Kompetenz vorgestellt. Persönliche Selbsterfahrung und das Entstehen der Lösungen aus dem Gruppenprozess heraus stehen im Mittelpunkt. Seminare bleiben oft folgenlos, wenn ein Verhalten eingeübt wird, das unter Schulungsgesichtspunkten günstig erscheint, aber der jeweiligen Person nicht entspricht. Wie kann man das verhindern? - Schulz von Thun führt vor Augen, dass dies vermieden werden kann, wenn der einzelne Teilnehmer im Mittelpunkt steht mit seinem persönlichen Anliegen. Anhand von zwanzig Fallbeispielen aus der Seminarpraxis erläutert er ausführlich die gewählten Vorgehensweisen. Der Leser wird so nach und nach in die Prinzipien, Hintergründe und Methoden erlebnisaktivierender Arbeit eingeführt.
In: Politische Bildung. Kleine Reihe
In: Kleine Reihe
In: Politische Bildung
In: Kleine Reihe - Politische Bildung
Der Autor zeigt kreative Methoden auf, um Politikstunden abwechslungsreich, produktorientiert und schülernah zu gestalten, ohne notwendige fachliche Lernziele aus den Augen zu verlieren. Mithilfe von exemplarischen Stundenentwürfen wird z.?B. die Anwendbarkeit der folgenden Methoden verdeutlicht: Enträtselung einer Quelle, Standbild, Sprechmühle, fiktives Interview, Spinnweb-Analyse, Ich-Texte, Perspektivenwechsel, Phantasiereise, 2-Minuten-Rede, Schreibgespräch, Identifikationskreis, Blitzlicht. Die Vorbereitung und Durchführung dieser Methoden erfordern wenig Zeit, sie können im Unterrichtsalltag problemlos eingesetzt werden, verbessern das Lernklima und die Motivation aller Beteiligten.
In: International Series of Numerical Mathematics 67
ISSN: 2193-3413
In: Defence science journal: DSJ, Band 62, Heft 6, S. 390-398
ISSN: 0011-748X
In: SPIE proceedings series 2933
In: University of Michigan Public Law Working Paper No. 186
SSRN
Working paper
In: Stanford mathematical studies in the social sciences 8
In: Saarbrücker Studien zur Interkulturellen Kommunikation 6
World Affairs Online
Dengue fever (DF) is one of the most rapidly spreading diseases in the world, and accurate forecasts of dengue in a timely manner might help local government implement effective control measures. To obtain the accurate forecasting of DF cases, it is crucial to model the long-term dependency in time series data, which is difficult for a typical machine learning method. This study aimed to develop a timely accurate forecasting model of dengue based on long short-term memory (LSTM) recurrent neural networks while only considering monthly dengue cases and climate factors. The performance of LSTM models was compared with the other previously published models when predicting DF cases one month into the future. Our results showed that the LSTM model reduced the average the root mean squared error (RMSE) of the predictions by 12.99% to 24.91% and reduced the average RMSE of the predictions in the outbreak period by 15.09% to 26.82% as compared with other candidate models. The LSTM model achieved superior performance in predicting dengue cases as compared with other previously published forecasting models. Moreover, transfer learning (TL) can improve the generalization ability of the model in areas with fewer dengue incidences. The findings provide a more precise forecasting dengue model and could be used for other dengue-like infectious diseases.
BASE
Dengue fever (DF) is one of the most rapidly spreading diseases in the world, and accurate forecasts of dengue in a timely manner might help local government implement effective control measures. To obtain the accurate forecasting of DF cases, it is crucial to model the long-term dependency in time series data, which is difficult for a typical machine learning method. This study aimed to develop a timely accurate forecasting model of dengue based on long short-term memory (LSTM) recurrent neural networks while only considering monthly dengue cases and climate factors. The performance of LSTM models was compared with the other previously published models when predicting DF cases one month into the future. Our results showed that the LSTM model reduced the average the root mean squared error (RMSE) of the predictions by 12.99% to 24.91% and reduced the average RMSE of the predictions in the outbreak period by 15.09% to 26.82% as compared with other candidate models. The LSTM model achieved superior performance in predicting dengue cases as compared with other previously published forecasting models. Moreover, transfer learning (TL) can improve the generalization ability of the model in areas with fewer dengue incidences. The findings provide a more precise forecasting dengue model and could be used for other dengue-like infectious diseases.
BASE
In: Philosophia antiqua v. 98
""DIE APORIEN DES KRITIKERS LONGIN. ZUR INSZENIERUNG DER PLATONEXEGESE BEI PROKLOS -- Irmgard M�nnlein-Robert""""EINIGE VORSCHL�GE ZUR WIEDERHERSTELLUNG DES GRIECHISCHEN TEXTS DES SCHLUSSTEILS VON PROKLOS� PARMENIDES-KOMMENTAR -- Benedikt Strobel""; ""2. teil/part 2 SEELENLEHRE THE DOCTRINE OF THE SOUL""; ""SOME CLARIFICATIONS ON PROCLUS� FOURFOLD DIVISION O FSENSE-PERCEPTION IN THE TIMAEUS COMMENTARY -- Peter Lautner""; ""WAS SIND IRRATIONALE SEELEN? -- Jan Opsomer""; ""AN INNOVATION BY PROCLUS .THE THEORY OF THE SUBSTANTIAL DIVERSITY OF THE HUMAN SOUL -- Matthias Perkams