Workloads)
d) Lehrende/Modulverantwortliche
e) Zugangsvoraussetzungen
f) Lernziele
g) Lehrinhalte
h) Studien- und Prüfungsleistungen
i) die Unterrichts- und Prüfungssprache in den einzelnen Modulen
Einschwingzeit 3,5 s 2,5 s
Einschwingzeit im Feinbereich – 3,5 s
Abmessungen
Abmessungen der Waage (B x T x H) 263 x 487 x 322 mm 263 x 487 x 322 mm
Abmessungen der Waagschale 40 x 40 mm (B x T) 40 x 40 mm (B x [...] Einschwingzeit 3,5 s 2,5 s
Einschwingzeit im Feinbereich – 3,5 s
Abmessungen
Abmessungen der Waage (B x T x H) 263 x 487 x 322 mm 263 x 487 x 322 mm
Abmessungen der Waagschale 40 x 40 mm (B x T) 40 x 40 mm (B x [...] 45 g).
● Die gedruckten Gewichtswerte werden wie der Gewichtswert auf der Anzeige gekennzeichnet.
D.h N, B oder G, T, PT, diff oder *, mit Differenzierung.
Beispiel:
Einbereichswaage.
N 123,4[5] g
PT 10
d) Lehrende/Modulverantwortliche
e) Zugangsvoraussetzungen
f) Lernziele
g) Lehrinhalte
h) Studien- und Prüfungsleistungen
i) die Unterrichts- und Prüfungssprache in den einzelnen Modulen
d) Lehrende/Modulverantwortliche
e) Zugangsvoraussetzungen
f) Lernziele
g) Lehrinhalte
h) Studien- und Prüfungsleistungen
i) die Unterrichts- und Prüfungssprache in den einzelnen Modulen
of the presentation adequate?
11. Is it well written?
h
ttp
s://d
l.acm
.org/jou
rn
al/d
gov/review
er-gu
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es
https://dl.acm.org/journal/dgov/
Lehrende/Modulverantwortliche
e) Zugangsvoraussetzungen
f) Lernziele
6
g) Lehrinhalte
h) Studien- und Prüfungsleistungen
i) die Unterrichts- und Prüfungssprache in den einzelnen Modulen
d) Lehrende/Modulverantwortliche
e) Zugangsvoraussetzungen
f) Lernziele
g) Lehrinhalte
h) Studien- und Prüfungsleistungen
i) die Unterrichts- und Prüfungssprache in den einzelnen Modulen
d) Lehrende/Modulverantwortliche
e) Zugangsvoraussetzungen
f) Lernziele
g) Lehrinhalte
h) Studien- und Prüfungsleistungen
i) die Unterrichts- und Prüfungssprache in den einzelnen Modulen
e Fehler (Bias) enthalten können. Bei unzureichenden Trainingsdaten kann
die KI halluzinieren, d. h. durchaus plausible Ergebnisse liefern, die jedoch nicht
verlässlich sind.
Daher sollten Sie jeden
Fehler (Bias) enthalten können. Bei unzureichenden Trainingsdaten kann
die KI halluzinieren, d. h. durchaus plausible Ergebnisse liefern, die jedoch nicht
verlässlich sind.
Daher sollten Sie