Muster vorlage mängelrüge

Wenn diese Annahmen tatsächlich grundlegende Aspekte der empirischen Realität sind, dann wird die Ausgabe des Modells die Realität richtig beschreiben (wenn sie richtig “abgestimmt” ist und wenn sie keine entscheidenden Annahmen vermisst). Aber wenn diese Annahmen nicht für den speziellen Aspekt der Realität gelten, den man zu simulieren versucht, dann wird es ein Fall von “GIGO” – Garbage In, Garbage Out”. Um erfolgreich zu sein, entwerfen Sie ein Geschäftsmodell, das nicht nur für Ihre Kunden, sondern auch für Ihr Unternehmen funktioniert. Darüber hinaus messen und überwachen die meisten Unternehmen viele Dinge, aber selten nutzen sie das Geschäftsmodell als Ausgangspunkt, um die entscheidenden Erfolgsfaktoren zu definieren, die folgen müssen. Durch regelmäßigeMessung und Überwachung der wichtigsten Erfolgsfaktoren Ihres Geschäftsmodells können Sie eine ordnungsgemäße Ausrichtung der Ressourcen rund um das Modell sicherstellen. Gute Unternehmen arbeiten einwandfrei, aber die besten Unternehmen versuchen, ihre Geschäftsmodelle unermüdlich zu verbessern und zu verfeinern, während sie proaktiv nach Möglichkeiten suchen, sie vollständig neu zu erfinden (z. B. Amazon und Hilti). Die Pandemonium-Architektur wurde angewendet, um mehrere reale Probleme zu lösen, wie z. B. das Übersetzen von handgesendeten Morsecodes und das Identifizieren von handgedruckten Briefen. Die Gesamtgenauigkeit von Pandemonium-basierten Modellen ist beeindruckend, auch wenn dem System eine kurze Lernzeit eingeräumt wurde. Beispielsweise konstruierte Doyle ein Pandemonium-basiertes System mit über 30 komplexen Feature-Analysatoren.

Dann fütterte er sein System mit mehreren hundert Buchstaben zum Lernen. In dieser Phase analysierte das System den eingegebenen Buchstaben und generierte eine eigene Ausgabe (als die s. 200in des Systems identifiziert). Der Ausgang des Systems wurde mit der richtigen Identifikation verglichen, die ein Fehlersignal zurück an das System sendet, um die Gewichte zwischen den Features-Analysatoren entsprechend anzupassen. In der Testphase wurden unbekannte Buchstaben vorgestellt (anderer Stil und Größe der Buchstaben als die, die in der Lernphase vorgestellt wurden), und das System konnte eine Genauigkeit von fast 90 % erreichen. Aufgrund seiner beeindruckenden Fähigkeit, Worte zu erkennen, folgen alle modernen Theorien darüber, wie Menschen Wörter lesen und erkennen, dieser hierarchischen Struktur: Die Worterkennung beginnt mit Feature-Extraktionen der Buchstaben, die dann die Buchstabendetektoren aktivieren[16] (z.B. SOLAR,[17] SERIOL,[18] IA,[19] DRC[20]).