Alexander Maier – författare

Dieses Buch legt seinen Schwerpunkt weniger auf die medizinische Therapie von Herzerkrankungen, sondern auf die Beschreibung der Krankheitsbilder und die damit verbundenen pflegerischen Aufgaben. Es eignet sich sowohl als Einführung in die Pflege kardiologischer Patienten als auch als Nachschlagewerk in der täglichen Pflegepraxis und bietet in komprimierter übersichtlicher Form medizinische und pflegerische Informationen zu den diagnostischen Basismaßnahmen, der Unterstützung von kardiologischen Patienten sowie zu den wichtigsten Krankheitsbildern in der Kardiologie.

Dieses Buch legt seinen Schwerpunkt weniger auf die medizinische Therapie von Herzerkrankungen, sondern auf die Beschreibung der Krankheitsbilder und die damit verbundenen pflegerischen Aufgaben. Es eignet sich sowohl als Einführung in die Pflege kardiologischer Patienten als auch als Nachschlagewerk in der täglichen Pflegepraxis und bietet in komprimierter übersichtlicher Form medizinische und pflegerische Informationen zu den diagnostischen Basismaßnahmen, der Unterstützung von kardiologischen Patienten sowie zu den wichtigsten Krankheitsbildern in der Kardiologie.

The work presents new approaches to Machine Learning for Cyber Physical Systems, experiences and visions. It  contains some selected papers from the international Conference ML4CPS – Machine Learning for Cyber Physical Systems, which was held in Lemgo, October 25th-26th, 2017. Cyber Physical Systems are characterized by their ability to adapt and to learn: They analyze their environment and, based on observations, they learn patterns, correlations and predictive models. Typical applications are condition monitoring, predictive maintenance, image processing and diagnosis. Machine Learning is the key technology for these developments.

This open access proceedings presents new approaches to Machine Learning for Cyber Physical Systems, experiences and visions. It  contains selected papers from the fifth international Conference ML4CPS – Machine Learning for Cyber Physical Systems, which was held in Berlin, March 12-13, 2020.  Cyber Physical Systems are characterized by their ability to adapt and to learn: They analyze their environment and, based on observations, they learn patterns, correlations and predictive models. Typical applications are condition monitoring, predictive maintenance, image processing and diagnosis. Machine Learning is the key technology for these developments.