LightmaXX VECTOR SPOT ZOOM 2.0 - Spot Moving Heads Ausgestattet mit einer 230 Watt LED-Lichtquelle motorisierter Zoom 540° PAN/220° TILT Bewegung mit 16-Bit Auflösung und automatischer Positionskorrektur Farbrad mit 7 Farben plus Weiß rotierende 5-Facetten- bzw. 6-Facetten-Prisma Regenbogeneffekt mit variabler Geschwindigkeit in beide Richtungen Zwei Goboräder: 7 rotierende Gobos + offen bzw. 7 statische Gobos + offen Gobo-Shake-Effekte Gobo-Morphing-Effekte Dimmer Stroboskop und motorisierter Fokus Steuerung über DMX mit 6 oder 18 Kanälen Standalone-Betrieb Master/Slave Musiksteuerung Steuereinheit mit Display und vier Bedientasten für einfache Konfiguration 3- und 5-polige DMX-Anschlüsse Power Twist Ein- und Ausgänge stabiles Gehäuse mit geräuscharmem temperaturgesteuertem Lüfter und seitlichen Tragegriffen inklusive 2 Omega-Bügeln für Montage an Traversen Spannungsversorgung: AC100-240V 50/60 Hz Gesamtanschlusswert: 260 Watt Betriebsmodi: Automatikbetrieb DMX Master/Slave Musikgesteuerter Modus+ DMX-Kanäle: 6 oder 18 PAN: 540° (16-bit) Elektrische Korrektur TILT: 220° (16-bit) Elektrische Korrektur Abstrahlwinkel: 11°-25° Dimmer: 0 bis 100 % Blitzrate: 0 bis 20 Hz Maße (L x B x H): 328 x 220 x 482 mm Gewicht: 12 5 kg lightmaXX TOUR CASE 2x Spot Zoom 2.0 - Case für Moving Heads Hochwertige Holzkonstruktion Multiplexholz Phenol beschichtet Wandstärke: 9 mm Farbe: schwarz laminiert Aluminiumprofilrahmen (30 mm) mit abgerundeten Ecken Stahlkugelecken Klapp Griffe 4x Rollen (2 mit Bremse) Mulden zum Stapeln 2x große Butterfly-Schlösser

Ausgestattet mit einer 230 Watt LED-Lichtquelle motorisierter Zoom 540° PAN/220° TILT Bewegung mit 16-Bit Auflösung und automatischer Positionskorrektur Farbrad mit 7 Farben plus Weiß rotierende 5-Facetten- bzw. 6-Facetten-Prisma Regenbogeneffekt mit variabler Geschwindigkeit in beide Richtungen Zwei Goboräder: 7 rotierende Gobos &#43, offen bzw. 7 statische Gobos &#43, offen Gobo-Shake-Effekte, Gobo-Morphing-Effekte, Dimmer, Stroboskop und motorisierter Fokus Steuerung über DMX mit 6 oder 18 Kanälen, Standalone-Betrieb, Master/Slave, Musiksteuerung Steuereinheit mit Display und vier Bedientasten für einfache Konfiguration 3- und 5-polige DMX-Anschlüsse, Power Twist Ein- und Ausgänge stabiles Gehäuse mit geräuscharmem, temperaturgesteuertem Lüfter und seitlichen Tragegriffen inklusive 2 Omega-Bügeln für Montage an Traversen Technische Daten Spannungsversorgung: AC100-240 V 50/60 Hz Gesamtanschlusswert: 260 Watt Betriebsmodi: Automatikbetrieb, DMX, Master/Slave, Musikgesteuerter Modus&#43, DMX-Kanäle: 6 oder 18 PAN: 540° (16-bit), Elektrische Korrektur TILT: 220° (16-bit), Elektrische Korrektur Abstrahlwinkel: 11°-25° Dimmer: 0 bis 100 % Blitzrate: 0 bis 20 Hz Maße (L x B x H): 328 x 220 x 482 mm Gewicht: 12,5 kg Der Moving Head als Allrounder Bei dem lightmaXX Vector Spot Zoom 2.0 handelt es sich um einen weiteren professionellen Moving Head Spot mit Zoom und leistungsstarker Lichtquelle, der mit seiner erstklassigen Ausstattung seine Stärken auf Konzerten, mittelgroßen Bühnen sowie in Clubs und Diskotheken gekonnt ausspielt. Aufbau

Der EK-Quantum Flow Indicator D-RGB ist ein Premium-Durchflussindikator mit adressierbarer RGB-Implementierung aus der Quantum-Reihe. Er stellt die Kühlmitteldurchflussrate visuell dar, was mit blossem Auge oft schwer zu erkennen ist. Dies kann sehr nützlich sein, um sofort zu erkennen, ob Ihr Kreislauf normal funktioniert oder ob es ein Problem mit der Pumpe oder dem Durchfluss in einem anderen Bereich gibt. Abgesehen davon ist er sehr elegant und somit ein schönes ästhetisches Detail für Ihren Kreislauf. Er verfügt über drei G1/4"-Anschlüsse, alle mit Innengewinde. Er kann mit zwei Fittings in der Mitte des Rohrverlaufs montiert oder mithilfe einer Verlängerung mit doppeltem Aussengewinde an jedem G1/4"-Anschluss eines Heizkörpers, einer Pumpe oder sogar eines Blocks befestigt werden. Jedes der Gewinde kann als Einlass oder Auslass verwendet werden. Der Durchflussanzeiger verfügt über einen einzigartigen Laufradkörper mit geschlossener Mitte und geneigten Laufradflügeln, die verhindern, dass Luft im Anzeiger stecken bleibt. Dieses Produkt ist mit gängigen RGB-Sync-Technologien aller grossen Motherboard-Hersteller kompatibel. Die Pfeilmarkierung auf dem 3-poligen adressierbaren LED-Anschluss muss mit der +5V-Markierung auf dem D-RGB (A-RGB)-Header ausgerichtet sein. Eine Abdeckung aus eloxiertem Aluminium dient zum Verbergen der LED-Hotspots und sorgt für eine gleichmässige Beleuchtung des gesamten Geräts. Im Gehäuse befinden sich insgesamt 2 LEDs. Dieser Durchflussanzeiger besteht aus CNC-gefrästem gegossenem Acrylmaterial mit einer eloxierten Aluminiumabdeckung, die das gleiche Finish wie die EK-Quantum Vector GPU-Rückplatten aufweist.

Der EK-Quantum Scalar Flow Indicator ist ein Premium-GPU-montierter Durchflussindikator mit adressierbarer D-RGB-Implementierung. Er stellt visuell den Kühlmitteldurchfluss dar, der mit blossem Auge oft schwer zu erkennen ist. Dies kann sehr nützlich sein, um sofort zu erkennen, ob Ihr Kreislauf normal funktioniert oder ob Probleme mit der Pumpe oder dem Durchfluss vorliegen. Darüber hinaus fügt er sich aufgrund der ästhetischen schwarz eloxierten Aluminiumabdeckung, die zum Finish der GPU-Wasserblock-Rückplatte passt, perfekt in Ihren GPU-Block und Ihre Rückplatte ein. Er verfügt über spezielle G1/4-Zoll-Ein- und -Ausgänge. Es ist zwingend erforderlich, die ordnungsgemässe Einrichtung zu befolgen, da die Anschlüsse beschriftet sind. Bitte lesen Sie das Handbuch, bevor Sie ihn installieren. Diese Variante hat ein Fliessmuster von oben nach unten, wohin die Flüssigkeit strömen soll. Der Durchflussanzeiger verfügt über einen einzigartigen Flügelradkörper mit geschlossener Mitte und geneigten Flügeln, die verhindern, dass Luft im Inneren der Anzeige stecken bleibt. Dieses Produkt ist mit gängigen RGB-Synchronisierungstechnologien aller grossen Motherboard-Hersteller kompatibel. Die Pfeilmarkierung auf dem 3-poligen adressierbaren LED-Anschluss muss mit der +5V-Markierung auf dem D-RGB (A-RGB)-Header ausgerichtet sein. Um der Designsprache von EK Quantum zu folgen, wird eine eloxierte Aluminiumabdeckung verwendet, um die LED-Hotspots zu verbergen und eine gleichmässige Beleuchtung über das gesamte Gerät zu gewährleisten. Im Inneren des Gehäuses befinden sich insgesamt 2 LEDs. Dieser Durchflussanzeiger besteht aus CNC-gefrästem Acrylgussmaterial mit einer eloxierten Aluminiumabdeckung, die das gleiche Finish wie die EK-Quantum Vector GPU-Rückplatten aufweist.

Diplomarbeit aus dem Jahr 2010 im Fachbereich Informatik - Angewandte Informatik, Note: 1,7, Technische Universität Ilmenau, Sprache: Deutsch, Abstract: Nowadays machines work for us more and more. Especially in the service sector this is the case. Here it is important to have natural interaction between human beings and machines. The best way to achieve interaction with a machine is by spoken dialogue. Furthermore, gesture and the transmission of emotions are a key point. This work focuses on the approximation of emotional informations and their conversion to a dialogue-system. In this process it is important to develop a system which works stable under realistic conditions. The estimation of emotions is based on parameters of an Active-Appearance-Model (AAM). These parameters were analysed by a Support-Vector-Machine (SVM). Thereby, the SVM performs a regression of the human mimic to an unidimensional affect space. In this thesis an person specific mean face is used to remove individual differences between persons. This is a set of the parameters of an AAM for one person. This set of data is estimated over time. For correct interpretation of the estimated emotion it is necessary to know if the emotion is caused by the dialogue-system. An estimator of attention was created to analyse this. This estimator informs about the attention and the point of interest. This estimation is based on the head positions or optional on the viewing direction. These were calculated by Multilayer-Perceptrons (MLPs) from the local form-parameter of an AAM. An addition of the attention estimator is a detection of "YES" and "NO". For all applied methods statistical analyses were required. These statistics were calculated by using an adaptive and recursive estimation for an efficient calculation.

Diplomarbeit aus dem Jahr 2010 im Fachbereich Informatik - Angewandte Informatik, Note: 1,7, Technische Universität Ilmenau, Sprache: Deutsch, Abstract: Nowadays machines work for us more and more. Especially in the service sector this is the case. Here it is important to have natural interaction between human beings and machines. The best way to achieve interaction with a machine is by spoken dialogue. Furthermore, gesture and the transmission of emotions are a key point. This work focuses on the approximation of emotional informations and their conversion to a dialogue-system. In this process it is important to develop a system which works stable under realistic conditions. The estimation of emotions is based on parameters of an Active-Appearance-Model (AAM). These parameters were analysed by a Support-Vector-Machine (SVM). Thereby, the SVM performs a regression of the human mimic to an unidimensional affect space. In this thesis an person specific mean face is used to remove individual differences between persons. This is a set of the parameters of an AAM for one person. This set of data is estimated over time. For correct interpretation of the estimated emotion it is necessary to know if the emotion is caused by the dialogue-system. An estimator of attention was created to analyse this. This estimator informs about the attention and the point of interest. This estimation is based on the head positions or optional on the viewing direction. These were calculated by Multilayer-Perceptrons (MLPs) from the local form-parameter of an AAM. An addition of the attention estimator is a detection of "YES" and "NO". For all applied methods statistical analyses were required. These statistics were calculated by using an adaptive and recursive estimation for an efficient calculation.

Vektoren geben in der Wissenschaft und Technik die Richtung und Größe einer Kraft an. Der »Vector 16 HX AI« Laptop von MSI ist ebenso richtungsweisend für Gamer und Power-User. Er bietet modernste Technik, die sich sowohl im Gaming als auch bei kreativen oder technischen Aufgaben eindrucksvoll in Szene setzt. Mit Grafikprozessor der NVIDIA® GeForce RTX™ 50 Serie liefert der Vector 16 HX AI einen immensen KI-gestützten Kraftschub bei Games und performance-hungrigen Anwendungen. Der Intel® Core™ Ultra Prozessor sorgt gleichfalls für rasante Rechenleistung und überzeugt mit bisher unerreichter »Performance pro Watt«. So kommen Spiele richtig in Fahrt, und auch Video-, Design- oder Konstruktionsanwendungen werden von der neuen Multi-Core-Architektur beeindruckend beschleunigt. Die kraftvolle Cooler Boost 5-Kühlung des Laptops und die MSI »OverBoost Ultra« Technik stellen sicher, dass die High-End-Komponenten ihre Leistung maximal ausspielen können. Trotz der beeindruckenden Performance sind dank portabler Maße und langer Akkulaufzeit keine Kompromisse in puncto Mobilität nötig. Das stylische Design steht für einen stilsicheren Auftritt in jedem Umfeld – selbst im Workstation-Einsatz, falls eine besonders leistungsstarke mobile Arbeitsmaschine benötigt wird., Bildschirm: Bildschirmdiagonale in Zentimeter: 40,6 cm, Bildschirmdiagonale in Zoll: 16 ″, Bildschirmauflösung in Pixel: 2560 x 1600, Auflösungsstandard: QHD+, Bildschirmtechnologie: Wide View (IPS-Level), Bildschirmmaterial: Glas, Verstellbarkeit Bildschirm: ausklappbar, Bildschirmoberfläche: blendfrei, Bildwiederholungsfrequenz: 240 Hz, Speicher: Typ Festplatte: SSD, Anzahl installierter Festplatten: 1, Speicherkapazität Festplatte SSD: 1.000 GB, Größe Arbeitsspeicher (RAM): 16 GB, Typ Arbeitsspeicher: DDR5, Taktung Arbeitsspeicher: 5.600 MHz, Prozessor: Prozessorhersteller: Intel, Prozessorserie: Core Ultra 9, Prozessornummer: 275HX, Prozessorbauart: Tetracosa-Core, Anzahl Prozessorkerne: 24, Taktfrequenz Prozessor: 2,7 GHz, Turbo-Taktfrequenz Prozessor maximal: 5,4 GHz, Grafikkarte: Grafikkartenhersteller: Nvidia, Grafikkartenserie: GeForce® RTX 5070 Ti, Modell Grafikkarte: GeForce® RTX 5070 Ti, Typ Grafikkartenspeicher: GDDR7, Typ Grafikkarte: interne diskrete Grafikkarte, Speicherkapazität Grafikkarte: 12 GB, Unterstützte DirectX-Version: 12, Unterstützte OpenGL-Version: 4.5, Stromverbrauch Grafikkarte maximal: 140 W, Anschlüsse: Übersicht Anschlüsse: 2x USB4® (via Thunderbolt™ 5), 2x USB 3.2 Gen 2 Typ A (SuperSpeed 10Gbps), 2x Thunderbolt™ 5 (DisplayPort™ kompatibel, USB-PD 3.1 bis 140 W), LAN (Ethernet), Mikrofon, Kopfhörer (Hi-Res Audio, Combo Anschluss für CTIA & OMTP Headsets), Kartenleser, HDMI, Typ USB-Anschluss: Type C, Type A, Unterstützte USB-Version: 3.2, 4.0, Anzahl USB-Anschlüsse gesamt: 4, Anzahl USB-4.0-Anschlüsse: 2, Cardreader: SD Card, Anzahl HDMI-Anschlüsse: 1, Typ HDMI-Anschluss: 2.1, LAN-Anschluss: RJ-45, Anzahl Mikrofon-Eingänge 3,5 mm Klinke: 1, Anzahl Audio-Ausgänge 3,5 mm Klinke: 1, Netzwerk- und Verbindungsarten: Netzwerkstandard: Bluetooth, LAN (Ethernet), Übertragungsrate LAN: 2.500 Mbit/s, Bluetooth-Version: 5.3, Wi-Fi-Standard: Wi-Fi 6E, Betriebssystem / Software: Betriebssystem: Windows 11 Home, Installationsart Betriebssystem: vorinstalliert, Software (vorinstalliert): MSI Software-Paket inkl. MSI Center, Allgemein: Bedienelemente: Gaming Tastatur, Webcam, Touchpad, Bedienungshilfen: Webcam, Touchpad, MSI Center mit AI Engine, Copilot-Taste, Kühlungsart: Cooler Boost 5 Kühlung, Material Gehäuse: Aluminium, Optik Gehäuse: matt, Typ Tastatur: Gaming Tastatur, Tastaturdetails: 24-Zonen-RGB-Beleuchtung (Mystic Light), Ziffernblock, Copilot-Taste, Anmeldeoptionen: Passwort, PIN, IR-Gesichtserkennung, Diebstahlschutz: Kensington-Schloss, Lieferumfang: Netzteil, Sensoren: IR-Sensor, Audio- und Videoaufnahme: Bild- und Videoaufnahme: Frontseitenkamera, Video-Aufnahmequalität Frontseitenkamera: 1080p (Full HD), Audioaufnahme: Stereo Mikrofon, Audio

Most books teach you how to build LLMs from scratch or deploy them via APIs. This book does uses guided machine learning projects to teach you how to understand, visualize, and investigate LLMs including GPT and BERT. Key Features: - Each project is built around three learning goals: machine learning techniques, LLM mechanisms, and Python coding with data visualization. - This is not a dense theoretical textbook; it's hands-on, practical, and project-oriented. - You will learn how to measure, visualize, and manipulate the internal components of LLMs directly. Book Description: Through 50 hands-on, guided projects solved in Python, you will investigate the internal mechanisms of large language models by treating their hidden states, attention patterns, and embeddings as data to analyze. Rather than accepting LLMs as black boxes, you will open them up, examine what's inside, and run experiments to understand why they behave the way they do. All projects are based on Python (using libraries such as NumPy, PyTorch, statsmodels, scikit-learn, Matplotlib, Pandas, and Seaborn) and come with full solutions and partial solution notebook files, so you can practice and improve your skills in data science, deep learning, data visualization, and scientific and statistical coding. What You Will Learn: - Tokenization schemes and their statistical properties - Embedding spaces: cosine similarity, semantic axes, and analogy vectors - Output logits, softmax distributions, perplexity, and language biases - Layer-by-layer transformer dynamics and dimensionality - Attention mechanisms: QKV weights, attention scores, head ablation, and activation patching - MLP subblocks: neuron tuning, mutual information, subspace analysis, and statistics-based causal manipulations - Logit lens, indirect object identification, and causal tracing Who this book is for: This book is for data scientists, ML engineers, and researchers who want to go beyond surface-level understanding of LLMs. Prior Python experience is required. Familiarity with machine learning or deep learning is helpful but not required - techniques are introduced as they arise throughout the projects. Table of Contents - Introductions - Tokenization - Embeddings - Output logits - Transformer outputs - Attention - MLP