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Unsupervised Learning: A Dynamic Approach (IEEE Press Series on Computational Intelligence)
by Matthew Kyan Paisarn Muneesawang Kambiz Jarrah Ling GuanA new approach to unsupervised learning Evolving technologies have brought about an explosion of information in recent years, but the question of how such information might be effectively harvested, archived, and analyzed remains a monumental challenge—for the processing of such information is often fraught with the need for conceptual interpretation: a relatively simple task for humans, yet an arduous one for computers. Inspired by the relative success of existing popular research on self-organizing neural networks for data clustering and feature extraction, Unsupervised Learning: A Dynamic Approach presents information within the family of generative, self-organizing maps, such as the self-organizing tree map (SOTM) and the more advanced self-organizing hierarchical variance map (SOHVM). It covers a series of pertinent, real-world applications with regard to the processing of multimedia data—from its role in generic image processing techniques, such as the automated modeling and removal of impulse noise in digital images, to problems in digital asset management and its various roles in feature extraction, visual enhancement, segmentation, and analysis of microbiological image data. Self-organization concepts and applications discussed include: Distance metrics for unsupervised clustering Synaptic self-amplification and competition Image retrieval Impulse noise removal Microbiological image analysis Unsupervised Learning: A Dynamic Approach introduces a new family of unsupervised algorithms that have a basis in self-organization, making it an invaluable resource for researchers, engineers, and scientists who want to create systems that effectively model oppressive volumes of data with little or no user intervention.
Unsupervised Learning Algorithms
by M. Emre Celebi Kemal AydinThis book summarizes the state-of-the-art in unsupervised learning. The contributors discuss how with the proliferation of massive amounts of unlabeled data, unsupervised learning algorithms, which can automatically discover interesting and useful patterns in such data, have gained popularity among researchers and practitioners. The authors outline how these algorithms have found numerous applications including pattern recognition, market basket analysis, web mining, social network analysis, information retrieval, recommender systems, market research, intrusion detection, and fraud detection. They present how the difficulty of developing theoretically sound approaches that are amenable to objective evaluation have resulted in the proposal of numerous unsupervised learning algorithms over the past half-century. The intended audience includes researchers and practitioners who are increasingly using unsupervised learning algorithms to analyze their data. Topics of interest include anomaly detection, clustering, feature extraction, and applications of unsupervised learning. Each chapter is contributed by a leading expert in the field.
Unsupervised Learning Approaches for Dimensionality Reduction and Data Visualization
by B.K. Tripathy Anveshrithaa Sundareswaran Shrusti GhelaUnsupervised Learning Approaches for Dimensionality Reduction and Data Visualization describes such algorithms as Locally Linear Embedding (LLE), Laplacian Eigenmaps, Isomap, Semidefinite Embedding, and t-SNE to resolve the problem of dimensionality reduction in the case of non-linear relationships within the data. Underlying mathematical concepts, derivations, and proofs with logical explanations for these algorithms are discussed, including strengths and limitations. The book highlights important use cases of these algorithms and provides examples along with visualizations. Comparative study of the algorithms is presented to give a clear idea on selecting the best suitable algorithm for a given dataset for efficient dimensionality reduction and data visualization. FEATURES Demonstrates how unsupervised learning approaches can be used for dimensionality reduction Neatly explains algorithms with a focus on the fundamentals and underlying mathematical concepts Describes the comparative study of the algorithms and discusses when and where each algorithm is best suitable for use Provides use cases, illustrative examples, and visualizations of each algorithm Helps visualize and create compact representations of high dimensional and intricate data for various real-world applications and data analysis This book is aimed at professionals, graduate students, and researchers in Computer Science and Engineering, Data Science, Machine Learning, Computer Vision, Data Mining, Deep Learning, Sensor Data Filtering, Feature Extraction for Control Systems, and Medical Instruments Input Extraction.
Unsupervised Learning in Space and Time: A Modern Approach for Computer Vision using Graph-based Techniques and Deep Neural Networks (Advances in Computer Vision and Pattern Recognition)
by Marius LeordeanuThis book addresses one of the most important unsolved problems in artificial intelligence: the task of learning, in an unsupervised manner, from massive quantities of spatiotemporal visual data that are available at low cost. The book covers important scientific discoveries and findings, with a focus on the latest advances in the field. Presenting a coherent structure, the book logically connects novel mathematical formulations and efficient computational solutions for a range of unsupervised learning tasks, including visual feature matching, learning and classification, object discovery, and semantic segmentation in video. The final part of the book proposes a general strategy for visual learning over several generations of student-teacher neural networks, along with a unique view on the future of unsupervised learning in real-world contexts. Offering a fresh approach to this difficult problem, several efficient, state-of-the-art unsupervised learning algorithms are reviewed in detail, complete with an analysis of their performance on various tasks, datasets, and experimental setups. By highlighting the interconnections between these methods, many seemingly diverse problems are elegantly brought together in a unified way. Serving as an invaluable guide to the computational tools and algorithms required to tackle the exciting challenges in the field, this book is a must-read for graduate students seeking a greater understanding of unsupervised learning, as well as researchers in computer vision, machine learning, robotics, and related disciplines.
Unsupervised Learning with R
by Erik Rodriguez PachecoWork with over 40 packages to draw inferences from complex datasets and find hidden patterns in raw unstructured data About This Book * Unlock and discover how to tackle clusters of raw data through practical examples in R * Explore your data and create your own models from scratch * Analyze the main aspects of unsupervised learning with this comprehensive, practical step-by-step guide Who This Book Is For This book is intended for professionals who are interested in data analysis using unsupervised learning techniques, as well as data analysts, statisticians, and data scientists seeking to learn to use R to apply data mining techniques. Knowledge of R, machine learning, and mathematics would help, but are not a strict requirement. What You Will Learn * Load, manipulate, and explore your data in R using techniques for exploratory data analysis such as summarization, manipulation, correlation, and data visualization * Transform your data by using approaches such as scaling, re-centering, scale [0-1], median/MAD, natural log, and imputation data * Build and interpret clustering models using K-Means algorithms in R * Build and interpret clustering models by Hierarchical Clustering Algorithm's in R * Understand and apply dimensionality reduction techniques * Create and use learning association rules models, such as recommendation algorithms * Use and learn about the techniques of feature selection * Install and use end-user tools as an alternative to programming directly in the R console In Detail The R Project for Statistical Computing provides an excellent platform to tackle data processing, data manipulation, modeling, and presentation. The capabilities of this language, its freedom of use, and a very active community of users makes R one of the best tools to learn and implement unsupervised learning. If you are new to R or want to learn about unsupervised learning, this book is for you. Packed with critical information, this book will guide you through a conceptual explanation and practical examples programmed directly into the R console. Starting from the beginning, this book introduces you to unsupervised learning and provides a high-level introduction to the topic. We quickly move on to discuss the application of key concepts and techniques for exploratory data analysis. The book then teaches you to identify groups with the help of clustering methods or building association rules. Finally, it provides alternatives for the treatment of high-dimensional datasets, as well as using dimensionality reduction techniques and feature selection techniques. By the end of this book, you will be able to implement unsupervised learning and various approaches associated with it in real-world projects. Style and approach This book takes a step-by-step approach to unsupervised learning concepts and tools, explained in a conversational and easy-to-follow style. Each topic is explained sequentially, explaining the theory and then putting it into practice by using specialized R packages for each topic.
The Unsupervised Learning Workshop: Get started with unsupervised learning algorithms and simplify your unorganized data to help make future predictions
by Benjamin Johnston Aaron Jones Christopher KrugerLearning how to apply unsupervised algorithms on unlabeled datasets from scratch can be easier than you thought with this beginner's workshop, featuring interesting examples and activities Key Features Get familiar with the ecosystem of unsupervised algorithms Learn interesting methods to simplify large amounts of unorganized data Tackle real-world challenges, such as estimating the population density of a geographical area Book Description Do you find it difficult to understand how popular companies like WhatsApp and Amazon find valuable insights from large amounts of unorganized data? The Unsupervised Learning Workshop will give you the confidence to deal with cluttered and unlabeled datasets, using unsupervised algorithms in an easy and interactive manner. The book starts by introducing the most popular clustering algorithms of unsupervised learning. You'll find out how hierarchical clustering differs from k-means, along with understanding how to apply DBSCAN to highly complex and noisy data. Moving ahead, you'll use autoencoders for efficient data encoding. As you progress, you'll use t-SNE models to extract high-dimensional information into a lower dimension for better visualization, in addition to working with topic modeling for implementing natural language processing (NLP). In later chapters, you'll find key relationships between customers and businesses using Market Basket Analysis, before going on to use Hotspot Analysis for estimating the population density of an area. By the end of this book, you'll be equipped with the skills you need to apply unsupervised algorithms on cluttered datasets to find useful patterns and insights. What you will learn Distinguish between hierarchical clustering and the k-means algorithm Understand the process of finding clusters in data Grasp interesting techniques to reduce the size of data Use autoencoders to decode data Extract text from a large collection of documents using topic modeling Create a bag-of-words model using the CountVectorizer Who this book is for If you are a data scientist who is just getting started and want to learn how to implement machine learning algorithms to build predictive models, then this book is for you. To expedite the learning process, a solid understanding of the Python programming language is recommended, as you'll be editing classes and functions instead of creating them from scratch.
Unsupervised Pattern Discovery in Automotive Time Series: Pattern-based Construction of Representative Driving Cycles (AutoUni – Schriftenreihe #159)
by Fabian Kai NoeringIn the last decade unsupervised pattern discovery in time series, i.e. the problem of finding recurrent similar subsequences in long multivariate time series without the need of querying subsequences, has earned more and more attention in research and industry. Pattern discovery was already successfully applied to various areas like seismology, medicine, robotics or music. Until now an application to automotive time series has not been investigated. This dissertation fills this desideratum by studying the special characteristics of vehicle sensor logs and proposing an appropriate approach for pattern discovery. To prove the benefit of pattern discovery methods in automotive applications, the algorithm is applied to construct representative driving cycles.
Unsupervised Process Monitoring and Fault Diagnosis with Machine Learning Methods
by Chris Aldrich Lidia AuretThis unique text/reference describes in detail the latest advances in unsupervised process monitoring and fault diagnosis with machine learning methods. Abundant case studies throughout the text demonstrate the efficacy of each method in real-world settings. The broad coverage examines such cutting-edge topics as the use of information theory to enhance unsupervised learning in tree-based methods, the extension of kernel methods to multiple kernel learning for feature extraction from data, and the incremental training of multilayer perceptrons to construct deep architectures for enhanced data projections. Topics and features: discusses machine learning frameworks based on artificial neural networks, statistical learning theory and kernel-based methods, and tree-based methods; examines the application of machine learning to steady state and dynamic operations, with a focus on unsupervised learning; describes the use of spectral methods in process fault diagnosis.
Unsupervised Signal Processing: Channel Equalization and Source Separation
by João Marcos Romano Romis Attux Charles Casimiro Cavalcante Ricardo SuyamaUnsupervised Signal Processing: Channel Equalization and Source Separation provides a unified, systematic, and synthetic presentation of the theory of unsupervised signal processing. Always maintaining the focus on a signal processing-oriented approach, this book describes how the subject has evolved and assumed a wider scope that covers several topics, from well-established blind equalization and source separation methods to novel approaches based on machine learning and bio-inspired algorithms.From the foundations of statistical and adaptive signal processing, the authors explore and elaborate on emerging tools, such as machine learning-based solutions and bio-inspired methods. With a fresh take on this exciting area of study, this book: Provides a solid background on the statistical characterization of signals and systems and on linear filtering theory Emphasizes the link between supervised and unsupervised processing from the perspective of linear prediction and constrained filtering theory Addresses key issues concerning equilibrium solutions and equivalence relationships in the context of unsupervised equalization criteria Provides a systematic presentation of source separation and independent component analysis Discusses some instigating connections between the filtering problem and computational intelligence approaches. Building on more than a decade of the authors’ work at DSPCom laboratory, this book applies a fresh conceptual treatment and mathematical formalism to important existing topics. The result is perhaps the first unified presentation of unsupervised signal processing techniques—one that addresses areas including digital filters, adaptive methods, and statistical signal processing. With its remarkable synthesis of the field, this book provides a new vision to stimulate progress and contribute to the advent of more useful, efficient, and friendly intelligent systems.
Untangle Network Security
by Abd El-Monem El-BawabIf you are a security engineer or a system administrator and want to secure your server infrastructure with the feature-rich Untangle, this book is for you. For individuals who want to start their career in the network security field, this book would serve as a perfect companion to learn the basics of network security and how to implement it using Untangle NGFW.
Untangling the Web: 20 Tools to Power Up Your Teaching
by Stephen E. Dembo Adam S. BellowTwenty of the best web tools to enrich classroom experiences Few educators have time to find online learning resources that engage and allow students’ creative content expression while meeting core area standards. Discover 20 free tools—flexible enough for kindergarten through high school use—and learn how to leverage technology to transform your classroom. More than a “how-to” guide, you’ll receive access to a web site with videos for richer, in-depth exploration, an online community where you can connect and collaborate with educators, and advice, tips, tricks, and bite-sized anecdotes from ed tech leaders.
Unternehmens-IT für die Digitalisierung 4.0
by Herbert Weber Johannes ViehmannMit dem Praxisbuch bereiten die Autoren Orientierungswissen für die Modernisierung der Informations- und Kommunikations-Infrastrukturen für die Unternehmens-IT der Zukunft auf. Dazu werden die verfügbaren, schon praxisreifen neuen Technologien und deren Nutzung in ihren jeweiligen Anwendungen, aber auch Ergebnisse der Forschung und der Stand der Forschung erläutert sowie Leitfäden zur digitalen Transformation angeboten.
Unternehmenskommunikation im Zeitalter der digitalen Transformation: Wie Unternehmen interne und externe Stakeholder heute und in Zukunft erreichen
by Bodo Kirf Kai-Nils Eicke Souren SchömburgDieses Buch erklärt, wie die Digitalisierung sämtliche Strukturen und Prozesse im Kommunikationsmanagement von Unternehmen verändert und wie Strategien, Konzepte, Aufgabenverteilung und Instrumenteneinsatz angepasst werden müssen, um alle Stakeholder punktgenau zu erreichen. Die Autoren zeigen – wissenschaftlich fundiert und gleichzeitig für die Praxis aufbereitet –, was bei der Transformation einer Kommunikationsorganisation beachtet werden muss, damit interne und externe Stakeholder die richtigen Botschaften über die passenden Kanäle erhalten. Ein kompaktes Buch, das den Lesern in Zeiten von zunehmender Vernetzung wertvolle Orientierung bietet und direkt im Arbeitsalltag anwendbar ist.Neu in der aktualisierten 2. Auflage: Für Leser kostenlose, zusätzliche Fragen und Antworten zum Buch in der Springer-Nature-Flashcards-App.
Unternehmensmodellierung: Objektorientierte Theorie und Praxis mit UML 2.5
by Josef L. StaudDer Band stellt für das Gebiet der Unternehmensmodellierung die Daten- und Prozessmodellierung in den Vordergrund. Vor allem bei der Prozessmodellierung findet aktuell eine intensive Diskussion u. a. über den Gegensatz zwischen klassischen und objektorientierten Methoden statt. Der Autor widmet sich in dem Buch der Frage, wie eine zeitgemäße Unternehmensmodellierung in all ihren Komponenten unter Einbeziehung effizienter klassischer und objektorientierter Theorieelemente aussehen kann.
Unternehmenssoftware im Wandel – Neue Anforderungen durch die EU-Gesetzgebung: Strategien zur Umsetzung von EU-Taxonomie, CSRD/ESRS, ESPR, CBAM und CSDDD (essentials)
by Andreas MoslerDieses Essential bietet einen Überblick zu den wichtigsten EU-Berichtsanforderungen im Rahmen der neuen Gesetzgebung. Es geht auf die Definitionen und Ziele der einzelnen Richtlinien (CSRD, EU-Taxonomie, EU-Ökodesignrichtlinie und CBAM) ein und beschreibt wichtige Aspekte der Daten- und Umsetzungsanforderungen für bestehende und/oder neu zu implementierende IT-Systeme. Mögliche Alternativen zur softwaretechnischen Umsetzung werden kritisch beleuchtet und Herausforderungen aufgezeigt. Ein Praxisbeispiel veranschaulicht eine vollständig integrierte Gesamtlösung. Ergänzend werden Handlungsempfehlungen zur Beurteilung von Kosten-Nutzen-Relationen für den Einsatz von Softwarelösungen im Bereich Nachhaltigkeitsmanagement und EU-Regulatorik sowie die Potenziale neuer Technologien zur Umsetzung regulatorischer Anforderungen dargestellt.
Unternehmensweites Informationsmanagement: Die Rolle der Enterprise Architecture
by Christian M. SchwedaDer Aufbau und die Transformation digitaler Geschäftsmodelle stellen eine Herausforderung für Unternehmen dar. Dieses Buch unterstützt mit praxiserprobten Bausteinen das Management digitaler Geschäftsmodelle sowie die Gestaltung einer Unternehmensarchitektur, die diese Geschäftsmodelle möglich macht. Es ordnet die Best Practices in einem Framework an, das Prinzipien von ArchiMate, TOGAF und COBIT aufgreift und auf wesentliche Grundgedanken (Axiome) zusammenführt. Diese Axiome ermöglichen es, die Best Practices an die konkreten Gegebenheiten von Unternehmen anzupassen. Die Best Practices bilden die Grundlage für die Governance der digitalen Transformation sowie ein damit integriertes Management der Gefährdungen und sich daraus ergebende Informationsrisiken. Ein Lehr- und Trainingskonzept für das Management digitaler Geschäftsmodelle sowie eine Forschungsmethode für wissenschaftliche Arbeiten an der Schnittstelle von Praxis und Forschung runden das Buch ab.
Unternehmensziel ERP-Einführung
by Andreas LeitingEs ist gängige Industrie-Praxis, dass ERP-Projekte IT- und keine Business-Projekte sind und damit den Unternehmenszweck nicht in den Mittelpunkt stellen. Andreas Leiting entwickelt einen interdisziplinären Ansatz, um das Unternehmensziel und das IT-Ziel über das Geschäftsprozessmanagement miteinander zu verbinden. Das Buch gliedert sich in zwei Teile. Der erste Teil zeigt auf, wie Unternehmensziele über die Methode der Prozessoptimierung in der Gestaltung und Einführung von IT-Systemen Berücksichtigung finden können und müssen - IT muss dem Unternehmenszweck dienen und darf kein Selbstzweck sein. Im zweiten Teil wird am Beispiel einer konkreten ERP-Einführung praxisnah verdeutlicht, auf welche wesentlichen Herausforderungen Management und Projektteam treffen, welche Schwierigkeiten zu bewältigen und welche Methoden und Verfahren dafür einzusetzen sind. Das Buch fügt die wesentlichen Erkenntnisse des konkreten Projektes aber auch vergleichbarer ERP-Einführungsprojekte zusammen und gibt Empfehlungen zu Strukturierung und Organisation von ERP-Projekten. Im Verlauf des zweiten Teils wird immer wieder auf die Herleitungen des ersten Teils zurückgegriffen und mit diesen abgeglichen.
Unternehmung 4.0: Vom disruptiven Geschäftsmodell zur Automatisierung der Geschäftsprozesse
by August-Wilhelm ScheerDigitale Unternehmen erobern ganze Märkte und fordern bestehende Unternehmen zur Änderung ihrer Geschäftsmodelle heraus. Konzepte wie Industrie 4.0 verändern ganze Industriezweige. Nur wer die Erfolgstreiber digitaler Geschäftsmodelle kennt, kann seinen eigenen Weg zur Digitalisierung entwickeln. Wie können digitale Erfolgstreiber wie Personalisierung von Produkten, Selbststeuerung von Systemen, Plattformarchitekturen oder Künstliche Intelligenz systematisch eingesetzt werden? Digitale Geschäftsmodelle erfordern neue Geschäftsprozesse. Wie helfen neue Softwarekonzepte sowie Techniken der Künstlichen Intelligenz, Data Mining, Robotic Process Automation, Virtual Reality, Real-time-Prozesssteuerung oder Blockchain, die erforderlichen Unternehmensprozesse zu gestalten und zu automatisieren? Wie findet man einen Kompass im Dschungel neuer Begriffe und Hypes zum gesicherten Vorgehen? Mit diesem Buch erhalten Leser die entscheidenden Antworten. Sie bieten Inspiration und das Fundament zum Auf- und Umbau der eigenen digitalen Unternehmung 4.0.
Unterrichtsmethoden für den Informatikunterricht
by Andreas ZendlerZu den meisten Unterrichtsfächern findet man heute umfangreiche Standardwerke zum Thema Unterrichtsmethoden, nur für das Fach Informatik existiert keine vergleichbare Literatur. Dabei zeigt ein Blick auf die Bildungspläne aller Bundesländer, dass sich die Informatik als Unterrichtsfach in den Sekundarstufen I und II etablieren wird. Das vorliegende Buch versteht sich als ein Beitrag zur Schließung dieser Lücke in der Informatikdidaktik. Unterrichtsmethoden sind für den Lernerfolg im Unterricht von entscheidender Bedeutung und bilden auch den Dreh- und Angelpunkt dieses Buches. Unterrichtsmethode wird verstanden als klar umrissener, begrifflich herauslösbarer, selbstständiger, wenn auch integrierter Bestandteil des Unterrichts. Als Beispiele für dieses Verständnis von Unterrichtsmethoden werden unter anderem die Vor- und Nachteile des problemorientierten Unterrichts, des entdeckenden Lernens, der Computersimulation, des Frontalunterrichts und der Modellmethode für die Informatikdidaktik erläutert. So entsteht ein Überblick über 20 verschiedene und für den Informatikunterricht relevante Methoden, die anhand von Vorgehensmodellen und konkreten Beispielen für den Einsatz im Unterricht illustriert werden. Außerdem haben Informatiklehrer die verschiedenen Methoden in Hinblick auf ihre Lerneffektivität eingeschätzt. Die Grundlage für dieses erste Übersichtswerk zu Unterrichtsmethoden für den Informatikunterricht bilden verschiedene Forschungsprojekte der Pädagogischen Hochschule Ludwigsburg, die zwischen 2015 und 2018 Daten zu diesem Thema gesammelt haben. Auch dieses wissenschaftliche Fundament macht das Buch zu einer unbedingten Empfehlung für alle (angehenden) Informatiklehrer, die schon lange nach einem Titel mit Unterrichtsmaterialien für den Informatikunterricht gesucht haben.
Unterrichtsmethoden für MINT-Fächer
by Andreas ZendlerMathematik, Informatik, Naturwissenschaften (Biologie, Chemie, Physik) und Technik - seit Jahren findet in der breiten Öffentlichkeit eine angeregte Diskussion über diese sogenannten MINT-Fächer statt. Denn das in den MINT-Fächern vermittelte Wissen ist die unverzichtbare Grundlage für die Ausbildung der in Deutschland dringend benötigten Fachkräfte. Darum fordern Politik und Wirtschaft eine stärkere Gewichtung der Fächer, aber auch eine Verbesserung der Unterrichtsqualität. Dieses Buch stellt 20 verschiedene, wissenschaftlich fundierte Methoden für den MINT-Unterricht vor und erläutert die Rolle der digitalen Medien als fächerübergreifendes Element. Die interdisziplinäre Betrachtungsweise bietet Lehrern einen umfassenden Überblick über die verschiedenen Möglichkeiten und Ansätze für den eigenen Unterricht. Für jede der vorgestellten Methoden geben die Autoren wissenschaftliche fundierte Einschätzungen zu ihrer Lerneffektivität und erleichtern so Lehrkräften die Auswahl der geeignetsten Methoden für den eigenen Unterricht. Detaillierte Unterrichtsmodelle helfen bei der Umsetzung in der Praxis. Damit erhalten Lehrer und Lehramtsstudenten einen umfassenden Einblick in die effektivsten Unterrichtsmodelle für ein prozess- und ergebnisorientiertes Lernen in den MINT-Fächern. Dieses Buch lässt sich ideal fächerübergreifend einsetzen und dient dazu, die Lerneffektivität speziell im MINT-Unterricht bei Schülerinnen und Schülern zu verbessern.
Untersuchungen zur Datenqualität und Nutzerakzeptanz von Forschungsinformationssystemen: Framework zur Überwachung und Verbesserung der Qualität von Forschungsinformationen
by Otmane AzeroualIn der vorliegenden Arbeit wird die Datenqualität eines Forschungsinformationssystems (FIS) bzw. deren Einfluss auf die Nutzerakzeptanz ganzheitlich untersucht. Otmane Azeroual entwickelt hierfür ein Konzept bzw. ein Framework zur Überwachung und Verbesserung der Datenqualität, um die Akzeptanz des FIS zu erhöhen.
Unvorhergesehenes als Chance sehen – Black Swan: Wie resiliente Unternehmen geopolitische und makroökonomische Risiken überleben und meistern
by Khalil DindarianUnsere Welt wird immer komplexer. Zu den geopolitischen und makroökonomischen Problemen, mit denen sich die Menschheit derzeit konfrontiert sieht und die sich gravierend auf unsere Zukunft auswirken, gehören Digitalisierung und Technologie, Klimawandel und Globalisierung. Politische Umwälzungen, Kriege, Naturkatastrophen, wirtschaftliche Rezessionen und Pandemien haben unsere Gesellschaft massiv negativ beeinflusst. In dieser neuen Welt müssen Entscheidungsträger in Regierungen, Organisationen und Unternehmen - darunter Führungskräfte, Politiker, Leiter von internationalen Einrichtungen und Nichtregierungsorganisationen (NGO’s), Wirtschaftswissenschaftler, Innovatoren in Wissenschaft und Technik sowie Mediziner - lernen, diese aufkommenden Risiken zu antizipieren und mit ihnen umzugehen. Dabei ist die Integration dieser Risiken zusammen mit dem Management von unvorhergesehenen Ereignissen ("Black Swan", deutsch schwarzer Schwan) besonders wichtig ist. Diese große Herausforderung müssen wir jetzt bewältigen. Dieses Buch richtet sich sowohl an Wissenschaftler als auch an Praktiker und zeigt, wie moderne Organisationen mit einem Methodenwerkzeugkasten für Resilienz nicht nur überleben, sondern sich auch weiterentwickeln können. Der Autor befasst sich mit einigen Organisationen und Einrichtungen, die als sehr resilient anerkannt sind, und untersucht, wie sich das "Resilienzdenken" auf verschiedene Disziplinen und Umgebungen auswirkt. Er geht der Frage nach, wie Resilienz funktioniert und wie sie in der Praxis angewendet wird. Die Beziehung zwischen Resilienz und anderen Wissensgebieten wie Komplexitätstheorie, Strategie und Risikomanagement - sowohl aus der Top-down- als auch aus der Bottom-up-Perspektive - wird untersucht. Es werden Situationen aufgezeigt, in denen ein besonderer Bedarf an Resilienz besteht, und es wird ein Überblick über die besten Möglichkeiten zur Umsetzung eines Resilienzprozesses gegeben.
The Unwanted Gaze: The Destruction of Privacy in America
by Jeffrey RosenAs thinking, writing, and gossip increasingly take place in cyberspace, the part of our life that can be monitored and searched has vastly expanded. E-mail, even after it is deleted, becomes a permanent record that can be resurrected by employers or prosecutors at any point in the future. On the Internet, every website we visit, every store we browse in, every magazine we skim--and the amount of time we skim it--create electronic footprints that can be traced back to us, revealing detailed patterns about our tastes, preferences, and intimate thoughts. In this pathbreaking book, Jeffrey Rosen explores the legal, technological, and cultural changes that have undermined our ability to control how much personal information about ourselves is communicated to others, and he proposes ways of reconstructing some of the zones of privacy that law and technology have been allowed to invade. In the eighteenth century, when the Bill of Rights was drafted, the spectacle of state agents breaking into a citizen's home and rummaging through his or her private diaries was considered the paradigm case of an unconstitutional search and seizure. But during the impeachment of President Bill Clinton, prosecutors were able to subpoena Monica Lewinsky's bookstore receipts and to retrieve unsent love letters from her home computer. And the sense of violation that Monica Lewinsky experienced is not unique. In a world in which everything that Americans read, write, and buy can be recorded and monitored in cyberspace, there is a growing danger that intimate personal information originally disclosed only to our friends and colleagues may be exposed to--and misinterpreted by--a less understanding audience of strangers. Privacy is important, Rosen argues, because it protects us from being judged out of context in a world of short attention spans, a world in which isolated bits of intimate information can be confused with genuine knowledge. Rosen also examines the expansion of sexual-harassment law that has given employers an incentive to monitor our e-mail, Internet browsing habits, and office romances. And he suggests that some forms of offensive speech in the workplace--including the indignities allegedly suffered by Paula Jones and Anita Hill--are better conceived of as invasions of privacy than as examples of sex discrimination. Combining discussions of current events--from Kenneth Starr's tapes to DoubleClick's on-line profiles--with inno-vative legal and cultural analysis, The Unwanted Gaze offers a powerful challenge to Americans to be proactive in the face of new threats to privacy in the twenty-first century.From the Hardcover edition.
Unwired: Gaining Control over Addictive Technologies
by Gaia BernsteinOur society has a technology problem. Many want to disconnect from screens but can't help themselves. These days we spend more time online than ever. Some turn to self-help-measures to limit their usage, yet repeatedly fail, while parents feel particularly powerless to help their children. Unwired: Gaining Control over Addictive Technologies shows us a way out. Rather than blaming users, the book shatters the illusion that we autonomously choose how to spend our time online. It shifts the moral responsibility and accountability for solutions to corporations. Drawing lessons from the tobacco and food industries, the book demonstrates why government regulation is necessary to curb technology addiction. It describes a grassroots movement already in action across courts and legislative halls. Groundbreaking and urgent, Unwired provides a blueprint to develop this movement for change, to one that will allow us to finally gain control.
Up and Running on Microsoft Viva Connections: Engage, Inform, and Empower Your Hybrid Workforce
by Nanddeep Sadanand Nachan Smita Sadanand NachanLeverage the collaboration capabilities of Microsoft Viva Connections as an employee experience platform to build a gateway to your digital workplace. This book helps you set up Microsoft Viva connections via easy-to-follow steps and extend it to target your business scenarios.The book starts with an introduction to Microsoft Viva and its modules and it discusses Viva Connections for desktop and mobile users. You will learn about the intranet landing experience with SharePoint where you will plan, build, and launch a home site. You will know how to use the app bar and global navigation in Viva Connections and understand the importance of the dashboard and dashboard cards. You will learn how to enable Viva Connections in MS Teams and define a rollout strategy. You will gain experience with Viva Connections on mobile devices and go through end-user guidance. And you will learn to extend Viva Connections with the SharePoint Framework and deploy SPFx solutions. After reading this book, you will be able to set up Microsoft Viva Connections for your digital workplace and empower your employees to search and discover relevant news, information, content, and sites from across the organization.What Will You LearnUnderstand the modern experience in SharePoint with Microsoft Viva ConnectKnow best practices for your home site in SharePointGet your content ready for feed with SharePoint and YammerBuild Adaptive Card Extensions (ACEs) with SPFxDefine governance for Viva ConnectionsWho This Book Is ForMicrosoft professionals and business users who want to leverage the collaboration capabilities of Microsoft Viva Connections