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Taschenbuch. Etat : Neu. This item is printed on demand - it takes 3-4 days longer - Neuware 132 pp. Deutsch. N° de réf. du vendeur 9786630107074
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Taschenbuch. Etat : Neu. nach der Bestellung gedruckt Neuware - Printed after ordering - Im heutigen Alltag ist Stress aufgrund übermäßiger Arbeitsbelastung, Leistungsdruck im Studium und ungesunder Lebensgewohnheiten zu einem großen Problem geworden. Er wirkt sich zudem auf die körperliche Gesundheit aus. Typische Stressüberwachungssysteme sind größtenteils reaktiv, das heißt, sie erkennen Stress erst, wenn er bereits aufgetreten ist, und können daher keine rechtzeitigen Maßnahmen ergreifen. In dieser Studie wird ein proaktives Stressmanagementmodell vorgeschlagen, das auf tragbaren physiologischen Signalen und intelligenter Entscheidungsfindung basiert. Ziel ist es, die durch Stress verursachten physiologischen Veränderungen vorherzusagen oder zu steuern, indem physiologische Signale als Eingabe für das System verwendet werden. Das vorgeschlagene System kombiniert drei Modelle: die Prognose mittels bidirektionalem Long Short-Term Memory (Bi-LSTM), Deep Reinforcement Learning (DRL) und SHAP-Erklärbarkeit, um ein prädiktives und adaptives Gesundheitsunterstützungssystem zu schaffen. N° de réf. du vendeur 9786630107074
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Paperback. Etat : new. Paperback. Im heutigen Alltag ist Stress aufgrund uebermaessiger Arbeitsbelastung, Leistungsdruck im Studium und ungesunder Lebensgewohnheiten zu einem grossen Problem geworden. Er wirkt sich zudem auf die koerperliche Gesundheit aus. Typische Stressueberwachungssysteme sind groesstenteils reaktiv, das heisst, sie erkennen Stress erst, wenn er bereits aufgetreten ist, und koennen daher keine rechtzeitigen Massnahmen ergreifen. In dieser Studie wird ein proaktives Stressmanagementmodell vorgeschlagen, das auf tragbaren physiologischen Signalen und intelligenter Entscheidungsfindung basiert. Ziel ist es, die durch Stress verursachten physiologischen Veraenderungen vorherzusagen oder zu steuern, indem physiologische Signale als Eingabe fuer das System verwendet werden. Das vorgeschlagene System kombiniert drei Modelle: die Prognose mittels bidirektionalem Long Short-Term Memory (Bi-LSTM), Deep Reinforcement Learning (DRL) und SHAP-Erklaerbarkeit, um ein praediktives und adaptives Gesundheitsunterstuetzungssystem zu schaffen. This item is printed on demand. Shipping may be from our UK warehouse or from our Australian or US warehouses, depending on stock availability. N° de réf. du vendeur 9786630107074
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Taschenbuch. Etat : Neu. This item is printed on demand - Print on Demand Titel. Neuware 132 pp. Deutsch. N° de réf. du vendeur 9786630107074
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Taschenbuch. Etat : Neu. Proaktives Stressmanagement mithilfe von LSTM-Prognosen und Deep Reinforcement | Abhijit Kumar Jha (u. a.) | Taschenbuch | 132 S. | Deutsch | 2026 | Verlag Unser Wissen | EAN 9786630107074 | Verantwortliche Person für die EU: preigu GmbH & Co. KG, Lengericher Landstr. 19, 49078 Osnabrück, mail[at]preigu[dot]de | Anbieter: preigu Print on Demand. N° de réf. du vendeur 135837991
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