LEADER 02548nam 22005295 450 001 9910805596203321 005 20240221002634.0 010 $a9783779945666 010 $a3779945665 035 $a(CKB)4910000000018187 035 $a5aa7b77d-9700-4436-89dc-6955b0dd2d03 035 $a(ScCtBLL)2607c02c-76ec-4133-9af7-1022155dd2a9 035 $a(EXLCZ)994910000000018187 100 $a20180210d2018 ||| | 101 0 $ager 135 $auruuu---uuuuu 181 $ctxt$2rdacontent 182 $cc$2rdamedia 183 $acr$2rdacarrier 200 10$aZusammenleben mit Zu- und Eingewanderten $eEine Einführung in die Migrationssoziologie 205 $a1. Aufl. 210 31$aWeinheim$cBeltz Juventa$d2018 215 $aOnline-Ressource (185 S.) 225 0 $aGrundlagentexte Soziologie 300 $aPublicationDate: 20180210 311 08$a9783779926221 311 08$a3779926229 330 $aLong description: Das Zusammenleben mit Zu- und Eingewanderten ist eine der großen gesellschaftlichen Herausforderungen. Der Band geht diese über die ausführliche Vorstellung verschiedener Migrantengruppen an, woran eine fundierte Diskussion grundlegender Konzepte wie Integration, Transkulturalität und Hybridität anschließt. Exemplarische Projekte über die Faszination des Fremden als Alltagserfahrung oder Strategien sprachlicher Verständigung führen zudem in die migrationssoziologische qualitative Forschung ein. Eine Auseinandersetzung mit der Relevanz des Dargestellten für den Umgang mit Flüchtlingen rundet die Einführung ab. So ebnet sie den Weg durch die zentralen Themen der Migrations- und Einwanderungsgesellschaft, stellt darüber hinaus die Lebenssituation von Geflüchteten in besonderer Weise dar und ermutigt zugleich zu eigenen Forschungsprojekten. 330 $aBiographical note: Almut Zwengel, Jg. 1963, habil. Dr., ist Professorin für Soziologie mit Schwerpunkt Interkulturelle Beziehungen am FB Sozial- und Kulturwissenschaften der Hochschule Fulda. 606 $aSozialarbeit$2gnd 606 $aSoziologie$2gnd 606 $aMigration$2gnd 606 $aIntegration$2gnd 606 $aFlucht$2gnd 610 00$aFlucht 615 07$aSozialarbeit. 615 07$aSoziologie. 615 07$aMigration. 615 07$aIntegration. 615 07$aFlucht. 700 $aZwengel$b Almut$4aut$01589107 801 0$bScCtBLL 801 1$bScCtBLL 906 $aBOOK 912 $a9910805596203321 996 $aZusammenleben mit Zu- und Eingewanderten$93883454 997 $aUNINA LEADER 03829nam 22006855 450 001 9910407738503321 005 20250609111502.0 010 $a981-13-9382-6 024 7 $a10.1007/978-981-13-9382-2 035 $a(CKB)4100000011280839 035 $a(MiAaPQ)EBC6221259 035 $a(DE-He213)978-981-13-9382-2 035 $a(PPN)248592548 035 $a(MiAaPQ)EBC6220636 035 $a(EXLCZ)994100000011280839 100 $a20200603d2020 u| 0 101 0 $aeng 135 $aurcnu|||||||| 181 $ctxt$2rdacontent 182 $cc$2rdamedia 183 $acr$2rdacarrier 200 10$aWelding and Cutting Case Studies with Supervised Machine Learning /$fby S. Arungalai Vendan, Rajeev Kamal, Abhinav Karan, Liang Gao, Xiaodong Niu, Akhil Garg 205 $a1st ed. 2020. 210 1$aSingapore :$cSpringer Nature Singapore :$cImprint: Springer,$d2020. 215 $a1 online resource (256 pages) 225 1 $aEngineering Applications of Computational Methods,$x2662-3374 ;$v1 311 08$a981-13-9381-8 327 $aSupervised machine learning in magnetically impelled arc butt welding (MIAB) -- Supervised machine learning in cold metal transfer (CMT) -- Supervised machine learning in friction stir welding (FSW) -- Supervised machine learning in wire cut electric discharge maching (WEDM) -- Appendix: coding in python, numpy, panda, scikit-learn used for analysis with emphasis on libraries. 330 $aThis book presents machine learning as a set of pre-requisites, co-requisites, and post-requisites, focusing on mathematical concepts and engineering applications in advanced welding and cutting processes. It describes a number of advanced welding and cutting processes and then assesses the parametrical interdependencies of two entities, namely the data analysis and data visualization techniques, which form the core of machine learning. Subsequently, it discusses supervised learning, highlighting Python libraries such as NumPy, Pandas and Scikit Learn programming. It also includes case studies that employ machine learning for manufacturing processes in the engineering domain. The book not only provides beginners with an introduction to machine learning for applied sciences, enabling them to address global competitiveness and work on real-time technical challenges, it is also a valuable resource for scholars with domain knowledge. 410 0$aEngineering Applications of Computational Methods,$x2662-3374 ;$v1 606 $aManufactures 606 $aMachine learning 606 $aEngineering$xData processing 606 $aMaterials$xAnalysis 606 $aMachines, Tools, Processes 606 $aMachine Learning 606 $aData Engineering 606 $aCharacterization and Analytical Technique 615 0$aManufactures. 615 0$aMachine learning. 615 0$aEngineering$xData processing. 615 0$aMaterials$xAnalysis. 615 14$aMachines, Tools, Processes. 615 24$aMachine Learning. 615 24$aData Engineering. 615 24$aCharacterization and Analytical Technique. 676 $a006.31 700 $aVendan$b S. Arungalai$4aut$4http://id.loc.gov/vocabulary/relators/aut$0909798 702 $aKamal$b Rajeev$4aut$4http://id.loc.gov/vocabulary/relators/aut 702 $aKaran$b Abhinav$4aut$4http://id.loc.gov/vocabulary/relators/aut 702 $aGao$b Liang$4aut$4http://id.loc.gov/vocabulary/relators/aut 702 $aNiu$b Xiaodong$4aut$4http://id.loc.gov/vocabulary/relators/aut 702 $aGarg$b Akhil$4aut$4http://id.loc.gov/vocabulary/relators/aut 801 0$bMiAaPQ 801 1$bMiAaPQ 801 2$bMiAaPQ 906 $aBOOK 912 $a9910407738503321 996 $aWelding and Cutting Case Studies with Supervised Machine Learning$92509714 997 $aUNINA