1.

Record Nr.

UNINA9910797182803321

Autore

Speth Christophe

Titolo

Adam Smith philosophe et économiste : comment la Richesse des nations a évolutionné l'économie? / / par Christophe Speth ; avec la collaboration de Brigitte Feys

Pubbl/distr/stampa

[Place of publication not identified] : , : 50Minutes, , [2014]

©2014

ISBN

2-8062-5858-8

Descrizione fisica

1 online resource (38 p.)

Collana

Culture économique ; ; Numéro 1

Disciplina

330.122

Soggetti

Capitalism - Moral and ethical aspects

Lingua di pubblicazione

Francese

Formato

Materiale a stampa

Livello bibliografico

Monografia

Note generali

Description based upon print version of record.

Nota di contenuto

Page de titre; Adam Smith; Sa vie; Enfance (1723-1737); Étudiant à Glasgow (1737-1740) et à Oxford (1740-1746); Retour à Kirkcaldy et ascension intellectuelle (1746-1764); Le voyage en France (1764-1766); Rédaction des Recherches (1766-1776) et carrière aux douanes (1778-1790); Ses œuvres; Théorie des sentiments moraux (1759); Recherches sur la nature et les causes de la richesse des nations (1776); La division du travail; La fixation des prix; Le rôle de l'État; Limites de l'approche et extensions; Limites et critiques; Division du travail; Les apports d'Adam Smith

Analyse limitée au contexte de l'époqueControverses; Extensions; Les avantages comparatifs de Ricardo; La théorie de la valeur; En résumé; Pour aller plus loin; Sources bibliographiques; Organisations qui pérennisent les travaux d'Adam Smith; Copyright



2.

Record Nr.

UNINA9910346950603321

Autore

Richter Matthias

Titolo

UÌber lernende optische Inspektion am Beispiel der SchuÌttgutsortierung

Pubbl/distr/stampa

KIT Scientific Publishing, 2018

ISBN

1000085620

Descrizione fisica

1 online resource (XVI, 283 p. p.)

Collana

Schriftenreihe Automatische Sichtprüfung und Bildverarbeitung

Soggetti

Computer science

Lingua di pubblicazione

Tedesco

Formato

Materiale a stampa

Livello bibliografico

Monografia

Sommario/riassunto

Automated visual inspection is an integral part in industrial manufacturing processes, but development and setup of such systems is very costly. Machine learning significantly reduces the effort of and speeds up both tasks. This work develops several machine learning methods suitable for automated visual inspection. The methods augment each other and can be used for a wide range of products.