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                    <title>Universit?t Bremen - Veranstaltungsarchiv_澳门皇冠_皇冠足球比分-劲爆体育</title>
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                    <description>Hier finden Sie Informationen zu den vergangenen 澳门皇冠_皇冠足球比分-劲爆体育 der Reihe &quot;Zukunftsfeld Mathematik&quot;</description>
                    <language>de</language>
                    <copyright>Universit?t Bremen</copyright>
                    <pubDate>Sat, 04 Apr 2026 06:33:26 +0200</pubDate>
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                            <pubDate>Fri, 06 Mar 2026 09:43:12 +0100</pubDate>
                            <title>KI in der Pathologie – Leben retten mit Industriemathematik_澳门皇冠_皇冠足球比分-劲爆体育</title>
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                            <description>&amp;lt;p&amp;gt;Die Pathologie untersucht Gewebeproben auf krankhafte Ver?nderungen und&amp;amp;nbsp;ist damit der heutige Goldstandard für den Nachweis vieler Krebserkrankungen. Eine stetig steigende Probenzahl bei immer weniger Pathologinnen und Pathologen bedroht jedoch zunehmend die Diagnosekapazit?t. Hier kann künstliche Intelligenz, angetrieben durch industriemathematische Verfahren, der Pathologie effektiv unter die Arme greifen und gleichzeitig die Diagnosequalit?t weiter steigern. Die&amp;amp;nbsp;Mathematik hilft hier u.a. dabei die Herausforderungen für den Einsatz von KI in der Pathologie durch die wenigen, aber gro?en Bilddaten zu meistern und ein Verst?ndnis für die Denkweise der KI zu schaffen. Ein Aspekt, der für den Einsatz von KI in immer 澳门皇冠_皇冠足球比分-劲爆体育 Bereichen extrem wichtig wird.&amp;lt;/p&amp;gt;</description>
                            
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                            <title>Die Nutzung Künstlicher Intelligenz in der Industrie_澳门皇冠_皇冠足球比分-劲爆体育</title>
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                            <description>&amp;lt;p&amp;gt;Künstliche Intelligenz ist mittlerweile in aller Munde - Ende 2022 hat das beeindruckend leistungsstarke Modell ChatGPT3.5 von OpenAI allen vor Augen geführt, dass es sich hier um 澳门皇冠_皇冠足球比分-劲爆体育 als einen vorübergehenden Hype handelt. Wir werden darüber sprechen, wie Methoden der künstlichen Intelligenz bei Unternehmen zum Einsatz kommen, um Probleme zu l?sen und Prozesse für Mitarbeitende leichter zu gestalten. Dabei sprechen wir auch über besondere Herausforderungen bei dem Einsatz und wie hier ein mathematisches Verst?ndnis unerl?sslich ist. Ein besonderes Augenmerk legen wir dabei auf die ben?tigte Rechenleistung von KI-Modellen und darüber, wie dies mit dem Thema Datenschutz zusammenh?ngt.&amp;lt;/p&amp;gt;</description>
                            
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                            <title>Mathematik in der Energie- und Telekommunikations- branche_澳门皇冠_皇冠足球比分-劲爆体育</title>
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                            <description>&amp;lt;p&amp;gt;In einem Versorgungsunternehmen ist es von entscheidender Bedeutung, gro?e Datenmengen zu analysieren und zu verstehen, um den Betrieb zu optimieren und den Kunden den bestm?glichen Service zu bieten. Hierfür ist das Erstellen von Programmcode unerl?sslich, was auf mathematischen Konzepten basiert. Mit der steigenden Bedeutung von KI-Anwendungen ist Mathematik als Grundlage für die Entwicklung von Algorithmen und Modellen ebenfalls unverzichtbar geworden. Darüber hinaus kann eine Grundausbildung in Mathematik dazu beitragen, ein strukturiertes Denken und eine logische Arbeitsweise zu f?rdern, was in einem komplexen und datenintensiven Arbeitsumfeld, wie dem der Energiebranche, von gro?em Vorteil ist.&amp;lt;/p&amp;gt;</description>
                            
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                            <title>Windparkoptimierung: Mehr Ertrag durch intelligente Betriebsführung_澳门皇冠_皇冠足球比分-劲爆体育</title>
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                            <description>&amp;lt;p&amp;gt;Windturbinen erzeugen Energie über eine Lebensdauer von 澳门皇冠_皇冠足球比分-劲爆体育 als 20 Jahren. Sie sind so ausgelegt, dass in dieser Zeit die Belastungen unter verschiedensten Betriebsbedingungen in der Umwelt und vom elektrischen Netz standhalten. Au?erdem müssen sie steigende und teils noch unbekannte Anforderungen des künftigen Energiesystems erfüllen. Um diese Anforderungen zu erfüllen, forschen wir an intelligenten Strategien zur Betriebsführung von einzelnen Anlagen und ganzen Windparks. Dabei legen wir besonderen Wert auf eine optimale Balance zwischen Energieertrag, lastabh?ngigem Lebensdauerverbrauch und langfristigem Wert. Dabei kommen verschiedenste mathematische Methoden von klassischer Regression und KI-Modellen über stochastische Vorhersagen bis zur nichtlinearen Optimierung zum Einsatz.&amp;lt;/p&amp;gt;</description>
                            
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                            <title>Die Mathematik und das Risiko_澳门皇冠_皇冠足球比分-劲爆体育</title>
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                            <description>&amp;lt;p&amp;gt;Mit Chancen und Risiken besch?ftigt sich jeder von uns t?glich. Nehme ich den Regenschirm mit, oder gehe ich das Risiko ein komplett durchn?sst an meinem Zielort anzukommen? Finanzkrisen haben gezeigt, dass auch Banken sich nicht nur mit ihren Chancen, sondern auch mit ihren Risiken besch?ftigen müssen. Und genau hier kommt die Mathematik ins Spiel. Sie hilft bei der Modellierung von schwankenden Marktpreisen, um m?glichen hohen Verlusten vorzubeugen. Sie hilft aber auch bei der Modellierung von m?glichen Krisen, in dem sie Auswirkungen von Lieferengp?ssen oder politischen Umstürzen abbildet. Das Anwendungsfeld von Mathematik ist sehr breit bei Banken und reicht von einfachen statistischen Modellen bis hin zu Machine Learning.&amp;lt;/p&amp;gt;</description>
                            
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                            <title>Statistische Modellierung von Gesundheitsdaten_澳门皇冠_皇冠足球比分-劲爆体育</title>
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                            <description>&amp;lt;p&amp;gt;Gesetzliche Krankenkassen erheben Daten zu Abrechnungszwecken. Nebenbei sind diese Daten aber auch eine wertvolle Datenquelle für die Gesundheitsforschung. Der Umfang der Daten macht es z.B m?glich, Studien zu seltenen Nebenwirkungen von Arzneimitteln im Alltagsgebrauch durchzuführen. Die statistischen Modelle und Sch?tzverfahren in diesen Studien müssen dabei viel leisten: Sie müssen auf das spezifische&amp;amp;nbsp; Design jeder Studie angepasst werden und gut interpretierbare, korrekte und m?glichst pr?zise Sch?tzungen hervorbringen. Aufgrund der enormen Datenmenge sind effiziente Algorithmen zur Sch?tzung ebenfalls notwendig. Die Mathematik dient dabei als Fundament, um Verfahren mit diesen Eigenschaften zu entwickeln oder bestehende Modelle zu verbessern.&amp;lt;/p&amp;gt;</description>
                            
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