標(biāo)題: Titlebook: Schadenversicherung: Kalkulation der Nettorisikopr?mie; Haftpflicht, Kraftfa Kai Bruchlos,Joachim Kockmann Textbook 2022 Der/die Herausgebe [打印本頁] 作者: ATE 時間: 2025-3-21 19:38
書目名稱Schadenversicherung: Kalkulation der Nettorisikopr?mie影響因子(影響力)
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書目名稱Schadenversicherung: Kalkulation der Nettorisikopr?mie網(wǎng)絡(luò)公開度
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書目名稱Schadenversicherung: Kalkulation der Nettorisikopr?mie年度引用
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書目名稱Schadenversicherung: Kalkulation der Nettorisikopr?mie讀者反饋
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作者: figurine 時間: 2025-3-21 20:28 作者: 辭職 時間: 2025-3-22 03:12 作者: yohimbine 時間: 2025-3-22 05:16 作者: 獨(dú)裁政府 時間: 2025-3-22 11:34
t pairwise distances; these distances are then input to an outlier detector. In particular, we study the impact of several Random Forest-based distances, including advanced and recent ones, on different outlier detectors. We evaluate thoroughly our methodology on nine benchmark datasets for outlier 作者: flammable 時間: 2025-3-22 15:34
rained environments commonly found in online continual learning for image analysis. This work evaluates several rehearsal training strategies for continual online learning and proposes the combined use of a drift detector that decides on (a) when to train using data from the buffer and the online st作者: 減弱不好 時間: 2025-3-22 19:31
Kai Bruchlos,Joachim Kockmannhis paper, we present a method to address the domain shift without relying on fine-tuning. Our proposed approach utilizes weakly supervised region prototypes acquired from image-caption pairs. We construct a visual vocabulary by associating the words in the captions with region proposals using CLIP 作者: PACT 時間: 2025-3-22 23:31 作者: PAC 時間: 2025-3-23 03:40 作者: abolish 時間: 2025-3-23 07:47
Kai Bruchlos,Joachim Kockmann we attempt to learn a graph strucure closely linked with the feature selection process. The idea is to unify graph construction and data transformation, resulting in a new framework which results in an optimal graph rather than a predefined one. Moreover, the .-norm is imposed on the transformation作者: 施魔法 時間: 2025-3-23 10:23
Kai Bruchlos,Joachim Kockmanninal consensus segmentation. We thoroughly evaluated the method on 30 manually segmented 45 or 135 degree oblique X-ray radiographic images data set by performing a leave-one-out study. Compared to the manual gold standard segmentations, the accuracy of our automatic segmentation approach is . which作者: 漫步 時間: 2025-3-23 14:12 作者: conquer 時間: 2025-3-23 18:04
Kai Bruchlos,Joachim Kockmannow that using Mobilenet-v2 architecture for this task is beneficial in terms of both accuracy and the memory usage. With the model achieving 94% accuracy on 23 food classes, the developed mobile application has potential to serve the visually impaired in automatic food recognition via images.作者: 令人苦惱 時間: 2025-3-24 00:42 作者: MEET 時間: 2025-3-24 04:20 作者: 做事過頭 時間: 2025-3-24 08:00 作者: Peristalsis 時間: 2025-3-24 12:46 作者: Minatory 時間: 2025-3-24 16:23 作者: 深陷 時間: 2025-3-24 20:52 作者: 摸索 時間: 2025-3-25 03:02
Kai Bruchlos,Joachim Kockmannrained resources devices such as EdgeX foundry have emerged to facilitate the collection and processing of data at sensor level, with communication capabilities to cloud enterprise applications..The aim of this work is to show and describe the development of Smart Camera Systems within S4AllCities H作者: 宇宙你 時間: 2025-3-25 03:44 作者: OMIT 時間: 2025-3-25 11:27
Das individuelle Modellnd bezahlt, .?werden kann. Dies fordert ja das ?quivalenzprinzip (Explikation 1.2.2). Das Hauptziel des individuellen Modells ist es deshalb, die Nettorisikopr?mie mit mathematisch/statistischen Verfahren sch?tzen zu k?nnen.作者: 尊敬 時間: 2025-3-25 15:10
Auswahl von Tarifmerkmalenos, von denen angenommen wird, dass sie Einfluss auf das Schadengeschehen des Risikos haben. Wieso bedarf es einer Auswahl der Risikomerkmale? Wieso k?nnen nicht alle Risikomerkmale zur Kalkulation herangezogen werden? Die pauschale Antwort: In aller Regel gibt es zu viele Risikomerkmale.作者: 使苦惱 時間: 2025-3-25 16:16
Lineare Regressionsanalysegesetzt werden. Wir beschr?nken uns hierbei auf die zweidimensionale linearen Regressionsanalyse, da uns Anwendungen der multiplen oder multivariaten Regressionsanalyse in der Tarifkalkulation nicht bekannt sind.作者: 簡略 時間: 2025-3-25 23:17
Credibilitysicherungsmathematik gefunden hat. Bevor wir diese Theorie vom mathematischen Standpunkt aus betrachten, wollen wir an einem Beispiel aus der Kraftfahrtversicherung die grundlegende Fragestellung der Credibility-Theorie erl?utern.作者: 充氣女 時間: 2025-3-26 02:21 作者: calamity 時間: 2025-3-26 07:54 作者: archaeology 時間: 2025-3-26 10:04 作者: 連系 時間: 2025-3-26 14:00 作者: Grievance 時間: 2025-3-26 19:18
Nettorisikopr?mieIn diesem Kapitel stellen wir für die betrachteten Versicherungsarten die Nettorisikopr?mie dar, d.?h. wir geben an, wie die Gleichung .für eine Versicherungsart konkret aussieht. Dafür müssen wir die – üblicher Weise – verwendeten Tarifmerkmale angeben.作者: Cardiac-Output 時間: 2025-3-26 21:05
Bildung von Auspr?gungsklassenWir kommen jetzt zum ersten Arbeitsschritt der Kalkulation, der Bildung von Klassen für Merkmalsauspr?gungen von Risikomerkmalen. Warum wird eine Klassenbildung in der Tarifkalkulation überhaupt vorgenommen?作者: MULTI 時間: 2025-3-27 04:46
Sch?tzen der Nettorisikopr?mieWir kommen jetzt zum dritten und letzten Arbeitsschritt der Kalkulation, der zentralen Aufgabe der Tarifkalkulation, n?mlich dem Sch?tzen der Nettorisikopr?mie. Grundlage, Ausgangspunkt ist über alle Sparten hinweg der Schadenmittelwert, welcher eine erste grobe Sch?tzung für die Nettorisikopr?mie ist – vergleiche Bemerkung 2.2.17.作者: AXIOM 時間: 2025-3-27 05:50
TechnikenZiel dieses Kapitels ist die Darstellung von (Rechen-)Techniken, die zur Erstellung des Risikomodells herangezogen werden.作者: filial 時間: 2025-3-27 12:41
ClusteranalyseZiel dieses Kapitels ist die Bereitstellung der Grundbegriffe der Clusteranalyse, g?ngiger Homogenit?ts- und Heterogenit?tsma?e sowie die Darstellung in der Versicherungsmathematik angewendeter Clusterverfahren.作者: Decibel 時間: 2025-3-27 15:01
Verallgemeinerte Lineare ModelleIn diesem Kapitel werden einige Aspekte der Theorie der ?Verallgemeinerten Linearen Modelle“, der so geannten GLM, vorgestellt, wie sie zur Kalkulation der Nettorisikopr?mie eingesetzt werden k?nnen.作者: MITE 時間: 2025-3-27 19:58
Kai Bruchlos,Joachim KockmannSpartenübergreifende Darstellung der Nettorisikopr?mie.Private Krankenversicherung als Schadenversicherung.Einige praxisorientierte Themen didaktisch aufbereitet, detaillierte Darstellung branchenübli作者: 夸張 時間: 2025-3-27 23:33
oncepts. However, in such methods, most of the efforts have been devoted to the outlier detection mechanisms, not paying attention to the distance measure – in most cases the basic Euclidean distance is used. Instead, in the clustering field, data-dependent measures have shown to be very useful, esp作者: 聰明 時間: 2025-3-28 04:29 作者: 享樂主義者 時間: 2025-3-28 09:31 作者: 偏離 時間: 2025-3-28 11:21
Kai Bruchlos,Joachim Kockmannueried e.g. for quality inspection purposes. In this work we design an image retrieval solution over IMAGO, a dataset of Transmission Electron Microscopy (TEM) images of nano-sized silicon structures collected in the production site of STMicroelectronics, in Agrate Brianza, Italy. Image retrieval in作者: Exclaim 時間: 2025-3-28 17:09
Kai Bruchlos,Joachim Kockmanne of multiple and related tasks in real-world problems. Another approach called semi-supervised learning (SSL) is the middle point between the case where all training samples are labeled (supervised learning) and the case where all training samples are unlabeled (unsupervised learning). In many appl作者: Alpha-Cells 時間: 2025-3-28 21:42 作者: 意外 時間: 2025-3-29 02:57
Kai Bruchlos,Joachim Kockmannrticularly when dealing with large and complex anatomical structures such as the human pelvic bone. In this paper, we propose a multi-atlas fusion framework to automatically segment the human pelvic structure from 45 or 135-degree oblique X-ray radiographic images. Unlike most atlas-based approach, 作者: 拾落穗 時間: 2025-3-29 04:18 作者: intelligible 時間: 2025-3-29 10:12
Kai Bruchlos,Joachim Kockmannral food recognition studies have focused on generic types of food or specific cuisines, however, food recognition with respect to Middle Eastern cuisines has remained unexplored. Therefore, in this paper we focus on developing a mobile friendly, Middle Eastern cuisine focused food recognition appli作者: Brocas-Area 時間: 2025-3-29 11:35
Kai Bruchlos,Joachim Kockmannxploit their spatial information. Multispectral (MS) and hyperspectral (HS) images contain, next to the spatial information, a much richer spectral information than RGB images (usually spreading beyond the visible spectral range) that can facilitate more effective feature extraction, more accurate c作者: 去世 時間: 2025-3-29 16:35 作者: 常到 時間: 2025-3-29 22:05 作者: 敲竹杠 時間: 2025-3-30 00:09
Kai Bruchlos,Joachim Kockmann traveler. The route is built based on preliminary knowledge of an area and is updated with information obtained during travel. Orientation along the route is carried out using signs (waymarks, billboards) and other natural and artificial references which clarify preliminary knowledge of the area. T作者: 設(shè)想 時間: 2025-3-30 05:35
