LEADER 03706 am 22006853u 450 001 9910306641003321 005 20170924180324.0 010 $a3-631-69282-X 010 $a3-653-05731-0 035 $a(CKB)3710000000857504 035 $a(EBL)4676834 035 $a(OCoLC)958566205 035 $a(MiAaPQ)EBC4676834 035 $a(WaSeSS)IndRDA00112335 035 $a(ScCtBLL)d78fe7a7-4453-4944-adf5-b62053b36303 035 $a(oapen)https://directory.doabooks.org/handle/20.500.12854/29924 035 $a(PPN)229145744 035 $a(EXLCZ)993710000000857504 100 $a20160927h20162016 uy 0 101 0 $ager 135 $aur|n|---||||| 181 $2rdacontent 182 $2rdamedia 183 $2rdacarrier 200 00$aMu?ndliches und schriftliches handeln im deutschunterricht $ewie themen entfaltet werden /$fUlrike Behrens, Olaf Ga?tje (Hrsg.) 210 $aBern$cPeter Lang International Academic Publishing Group$d2016 210 1$aFrankfurt am Main, [Germany] :$cPeter Lang Edition,$d2016. 210 4$dİ2016 215 $a1 online resource (244 p.) 225 0 $aPositionen der Deutschdidaktik,$x2364-1312 ;$vBand 3 300 $aDescription based upon print version of record. 311 $a3-631-69281-1 311 $a3-631-66157-6 320 $aIncludes bibliographical references at the end of each chapters. 327 $aCover; Inhaltsverzeichnis; Zur Einfu?hrung in diesen Band (Ulrike Behrens und Olaf Ga?tje); Zur Konzeptualisierung von Kommunikationsereignissen (Steffen Pappert); Narrative Verfahren und mediale Bedingungen. U?berlegungen zur Analyse mu?ndlicher und schriftlicher Erza?hlungen (So?ren Ohlhus); Kinder erkla?ren Zaubertricks - mu?ndliche und schriftliche Entfaltungsmuster (Anja Binanzer); Formen mu?ndlicher Darstellung in situ: Zur Komplexita?t von Diskursanforderungen in Unterrichtsgespra?chen (Miriam Morek) 327 $aSprechen u?ber zu schreibende Texte: Was handeln Schu?lerinnen und Schu?ler mu?ndlich aus? (Astrid Neumann und Solvig Rossack)Argumentative Themenentfaltung in Schu?lergespra?chen und Schu?lertexten (Elke Grundler und Sara Rezat); Themenentfaltungsmuster und spezifische Ausdrucksformen - Junktionsausdrucksprofile von Erza?hlung und Argumentation im Vergleich (Miriam Langlotz); Themenentfaltung beim textbezogenen Schreiben - zu einer Verbindung von Textrezeption und -produktion (Franziska Steina?cker) 327 $aSprachliche Diversita?t und Themenentfaltungsmuster in Schu?lertexten am Beispiel von Beschreibe-Aufgaben im Fachunterricht (Sven Oleschko und Anke Schmitz) 330 $aWie erwerben Schu?ler die in unserer Sprachgemeinschaft konventionalisierten Themenentfaltungsmuster? Und wie sind diese Muster als Gattungen des Aufsatzunterrichts sowie als Lerngegensta?nde im Kompetenzbereich Sprechen und Zuho?ren zu bestimmen? Diese Fragen thematisiert der vorliegende Band aus linguistischer und aus didaktischer Perspektive. 410 0$aPositionen der Deutschdidaktik 606 $aGerman literature$xHistory and criticism 610 $aBehrens 610 $aDeutschunterricht 610 $aentfaltet 610 $aHandeln 610 $aMündliches 610 $aschriftliches 610 $aThemen 610 $awerden 615 0$aGerman literature$xHistory and criticism. 676 $a830.9 700 $aBehrens$b Ulrike$4edt$01355023 702 $aBehrens$b Ulrike 702 $aGa?tje$b Olaf 801 0$bMiAaPQ 801 1$bMiAaPQ 801 2$bMiAaPQ 906 $aBOOK 912 $a9910306641003321 996 $aMu?ndliches und schriftliches handeln im deutschunterricht$93359052 997 $aUNINA LEADER 04006nam 22007335 450 001 9910298970103321 005 20220404214026.0 010 $a3-662-45000-3 024 7 $a10.1007/978-3-662-45000-0 035 $a(CKB)3710000000332321 035 $a(EBL)1966908 035 $a(OCoLC)908086378 035 $a(SSID)ssj0001424475 035 $a(PQKBManifestationID)11778068 035 $a(PQKBTitleCode)TC0001424475 035 $a(PQKBWorkID)11368474 035 $a(PQKB)10542950 035 $a(MiAaPQ)EBC1966908 035 $a(DE-He213)978-3-662-45000-0 035 $a(PPN)183518160 035 $a(EXLCZ)993710000000332321 100 $a20150105d2014 u| 0 101 0 $aeng 135 $aur|n|---||||| 181 $ctxt 182 $cc 183 $acr 200 10$aFeature coding for image representation and recognition /$fby Yongzhen Huang, Tieniu Tan 205 $a1st ed. 2014. 210 1$aBerlin, Heidelberg :$cSpringer Berlin Heidelberg :$cImprint: Springer,$d2014. 215 $a1 online resource (80 p.) 225 1 $aSpringerBriefs in Computer Science,$x2191-5768 300 $aDescription based upon print version of record. 311 $a3-662-44999-4 320 $aIncludes bibliographical references. 327 $a1. Introduction -- 2. Taxonomy -- 3. Representative Feature Coding Algorithms -- 4. Evolution of Feature Coding -- 5. Experimental Study of Feature Coding -- 6. Enhancement via Integrating Spatial Information -- 7. Enhancement via Integrating High Order Coding Information -- 8. Conclusion. 330 $aThis brief presents a comprehensive introduction to feature coding, which serves as a key module for the typical object recognition pipeline. The text offers a rich blend of theory and practice while reflects the recent developments on feature coding, covering the following five aspects: (1) Review the state-of-the-art, analyzing the motivations and mathematical representations of various feature coding methods; (2) Explore how various feature coding algorithms evolve along years; (3) Summarize the main characteristics of typical feature coding algorithms and categorize them accordingly; (4) Discuss the applications of feature coding in different visual tasks, analyze the influence of some key factors in feature coding with intensive experimental studies; (5) Provide the suggestions of how to apply different feature coding methods and forecast the potential directions for future work on the topic. It is suitable for students, researchers, practitioners interested in object recognition. 410 0$aSpringerBriefs in Computer Science,$x2191-5768 606 $aPattern perception 606 $aOptical data processing 606 $aArtificial intelligence 606 $aAlgorithms 606 $aPattern Recognition$3https://scigraph.springernature.com/ontologies/product-market-codes/I2203X 606 $aImage Processing and Computer Vision$3https://scigraph.springernature.com/ontologies/product-market-codes/I22021 606 $aArtificial Intelligence$3https://scigraph.springernature.com/ontologies/product-market-codes/I21000 606 $aAlgorithm Analysis and Problem Complexity$3https://scigraph.springernature.com/ontologies/product-market-codes/I16021 615 0$aPattern perception. 615 0$aOptical data processing. 615 0$aArtificial intelligence. 615 0$aAlgorithms. 615 14$aPattern Recognition. 615 24$aImage Processing and Computer Vision. 615 24$aArtificial Intelligence. 615 24$aAlgorithm Analysis and Problem Complexity. 676 $a004 676 $a005.1 676 $a006.3 676 $a006.37 700 $aHuang$b Yongzhen$4aut$4http://id.loc.gov/vocabulary/relators/aut$0918911 702 $aTan$b Tieniu$4aut$4http://id.loc.gov/vocabulary/relators/aut 906 $aBOOK 912 $a9910298970103321 996 $aFeature Coding for Image Representation and Recognition$92060905 997 $aUNINA