Der erste Band zur medienreflexiven Moderne gibt einen Einblick in Dimensionen und Funktionspotenziale einer Retrospektive auf die 1920er-Jahre. Mit dem Schwerpunkt Babylon Berlin gehen die Beiträge aus einer medienkulturwissenschaftlichen Perspektive der Frage nach, wie ›Gesellschaft‹, ›Kultur‹, ›Geschichte‹ und ›Realität‹ medial konstruiert und ästhetisch wie narrativ modelliert werden. Welche Normen- und Wertesysteme sind in der Serie angelegt, welche Problemkonstellationen und -lösungen werden ausgehandelt, welche filmischen Präsentationsstrategien kommen zum Tragen? Ermittelt und ausgewertet wird dabei das schillernde und facettenreiche, jedoch mitnichten unproblematische retrospektive Bild auf die Weimarer Republik.
Aktualisiert: 2023-05-17
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Der erste Band zur medienreflexiven Moderne gibt einen Einblick in Dimensionen und Funktionspotenziale einer Retrospektive auf die 1920er-Jahre. Mit dem Schwerpunkt Babylon Berlin gehen die Beiträge aus einer medienkulturwissenschaftlichen Perspektive der Frage nach, wie ›Gesellschaft‹, ›Kultur‹, ›Geschichte‹ und ›Realität‹ medial konstruiert und ästhetisch wie narrativ modelliert werden. Welche Normen- und Wertesysteme sind in der Serie angelegt, welche Problemkonstellationen und -lösungen werden ausgehandelt, welche filmischen Präsentationsstrategien kommen zum Tragen? Ermittelt und ausgewertet wird dabei das schillernde und facettenreiche, jedoch mitnichten unproblematische retrospektive Bild auf die Weimarer Republik.
Aktualisiert: 2023-05-17
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In dieser Arbeit wird ein Ansatz zur adaptiven Umweltmodellierung betrachtet. Umweltmodelle für kognitive Systeme enthalten oft vorab definierte Domänenmodelle, die für unvorhergesehene Entitäten unzureichend sein können. Der vorgestellte Ansatz adressiert eine adaptive Erweiterung solcher Modelle unter Beachtung der Relevanz von Modellanpassungen. Grundlage ist eine quantitative Modellbewertung, die die Repräsentationsfähigkeit des Modells bezüglich des beobachteten Umgebungszustands bewertet. In this work, an approach for adaptive world modeling is proposed. World models for cognitive systems often employ predefined domain models, which may become insufficient when encountering unforeseen entities. The presented approach addresses an adaptive extension of such domain models, considering the relevance of proposed model adaptations. As a basis, a quantitative model evaluation is devised, rating the ability of a domain model to represent the currently observed environment state.
Aktualisiert: 2022-12-01
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