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Was sind die verschiedenen Methoden zur Klassifikation von Daten?
Die verschiedenen Methoden zur Klassifikation von Daten sind: Entscheidungsbäume, künstliche neuronale Netze und Support Vector Machines. Entscheidungsbäume teilen die Daten anhand von Merkmalen auf, künstliche neuronale Netze ahmen das menschliche Gehirn nach und Support Vector Machines finden die optimale Trennlinie zwischen den Datenpunkten. **
Was ist AO Klassifikation?
Die AO-Klassifikation ist ein System zur Klassifizierung von Frakturen, das von der Arbeitsgemeinschaft für Osteosynthesefragen (AO) entwickelt wurde. Sie dient dazu, Frakturen nach ihrem Schweregrad, ihrer Lokalisation und anderen relevanten Faktoren zu klassifizieren. Die AO-Klassifikation hilft Ärzten bei der Entscheidung über die geeignete Behandlung für eine bestimmte Fraktur und ermöglicht eine einheitliche Kommunikation über Frakturen in der medizinischen Fachwelt. Sie ist international anerkannt und wird häufig in der Orthopädie und Unfallchirurgie angewendet. Die AO-Klassifikation besteht aus verschiedenen Kategorien, die jeweils spezifische Informationen über die Fraktur liefern, um eine präzise Diagnose und Behandlung zu ermöglichen. **
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Produkte zum Begriff Klassifikation:
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Produktmanagement – Innovation – Digitalisierung, Fachbücher von Gerd SchwandnerProduktmanagement ist ein Managementkonzept, das markt- und innovationsorientiert entlang des Produktlebenszyklus den wirtschaftlichen Erfolg eines Produkts oder einer Dienstleistung sicherstellen soll. In diesem Buch wird zunächst das Produktmanagement-Konzept erläutert und aufgezeigt, wie eine Implementierung in der Praxis erfolgen kann. Basierend auf der Geschäfts- und Innovationsstrategie wird ein sechsstufiger Produktinnovationsprozess skizziert. Dieser ergänzt die klassische Entwicklung um agile Methoden sowie Elemente aus dem Marketing, dem Innovationsmanagement und dem Design. Im Mittelpunkt dabei steht die Konzeptentwicklung mit Anforderungsermittlung, Positionierung und Produktstrategie. Unter 'digitales Produktmanagement' wird schliesslich aufgezeigt, wie Produkte und Dienstleistungen weiter 'digitalisiert' werden können. Daneben wird ausgeführt, wie der Produktinnovationsprozess durch den Einsatz digitaler Technologien und Methoden, inklusive Anwendungen der künstlichen Intelligenz, schneller, flexibler und innovativer gestaltet werden kann. Prof. Dr. Gerd A. Schwandner Jahrgang 1972; Studium und Promotion in Karlsruhe, Aachen und den USA; Praxiserfahrung als Berater, Manager, Gründer und geschäftsführender Gesellschafter; seit 2009 Professur für Produktmanagement an der Technischen Hochschule Ingolstadt.79,95 €*Versand: 0,00 €Sichere Weiterleitung zum Anbieter
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Der Schmerz in phänomenologischer Klassifikation, Fachbücher von Hans-Jürgen Wirth, Wilhelm Rimpau, Horst-Eberhard RichterDer Schmerz in phänomenologischer Klassifikation ist ein bedeutendes Werk, das sich mit der philosophischen und psychologischen Auseinandersetzung des Schmerzes beschäftigt. Verfasst von Horst-Eberhard Richter, einem Philosophen, der seine Erfahrungen als Soldat im Zweiten Weltkrieg in seine Überlegungen einfliessen lässt, bietet das Buch eine tiefgehende Analyse der Phänomenologie des Schmerzes. Richter, der eine Verbindung zwischen Medizin und Philosophie anstrebt, beleuchtet in diesem Werk die physiologischen und psychologischen Aspekte des Schmerzes. Die Struktur des Buches umfasst sowohl die Physiologie des Schmerzes als auch die historische Entwicklung der psychologischen Klassifikation. Es ist eine wertvolle Lektüre für alle, die sich für die Schnittstellen von Philosophie, Psychologie und Medizin interessieren und die komplexen Dimensionen des Schmerzerlebens verstehen möchten.29,90 €*Versand: 0,00 €Sichere Weiterleitung zum Anbieter
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ICD-11: Neue Entwicklungen in Diagnostik und Klassifikation psychischer Störungen, Fachbücher von Peter Tyrer, Wolfgang GaebelFür die 11. Revision der ICD-11 (Internationalen Klassifikation der Krankheiten, WHO) wurde das Konzept der Diagnostik und Klassifikation für einige psychische Störungen stark überarbeitet. Dieses Buch bietet einen kompakten Überblick über die wichtigsten Änderungen, die sich auf die tägliche Praxis aller diagnostisch und therapeutisch Tätigen auswirken werden. 23 psychische Störungen wurden neu aufgenommen, wie zum Beispiel Essstörungen (Binge-Eating) oder Störungen durch Verhaltenssüchte (Spielsucht), komplexe posttraumatische Belastungsstörung oder anhaltende Trauerstörung. Andere Kategorien, wie kindheitsspezifische Störungen, wurden dagegen gestrichen und werden stattdessen bei den jeweiligen Störungen im Lebensverlauf beschrieben. Für Schizophrenie und Persönlichkeitsstörungen gibt es ganz neue dimensionale Diagnosekonzepte; vorherige Subtypen sind nicht mehr Teil der Klassifikation. Jedes Kapitel wurde von WHO-Experten auf ihrem Gebiet verfasst, die auch an der Konzeption und Überarbeitung der ICD-11 beteiligt waren. Daher werden nicht nur die jeweiligen Kurzbeschreibungen und Kriterien dargestellt, sondern auch Hintergründe zur Änderung der Klassifikation erläutert und begründet. Dieses Buch führt übersichtlich durch die Neuerungen und hilft dabei, sich frühzeitig auf die Einführung und Anwendung der ICD-11 in der Praxis vorzubereiten.38,00 €*Versand: 0,00 €Sichere Weiterleitung zum Anbieter
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Was ist die TNM Klassifikation?
Die TNM-Klassifikation ist ein System, das verwendet wird, um den Ausdehnungsgrad von Tumoren zu beschreiben. Dabei werden drei Hauptkriterien berücksichtigt: Tumorgröße (T), Lymphknotenbefall (N) und Metastasen (M). Anhand dieser Kriterien wird der Tumor in verschiedene Stadien eingeteilt, um eine Prognose abzugeben und die geeignete Behandlung zu bestimmen. Die TNM-Klassifikation wird vor allem in der Onkologie verwendet, um die Schwere und das Fortschreiten von Krebserkrankungen zu bestimmen. Sie dient auch dazu, den Verlauf der Erkrankung zu überwachen und die Wirksamkeit der Behandlung zu beurteilen. **
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Was sind die gängigsten Methoden zur Klassifikation von Daten in der Informatik?
Die gängigsten Methoden zur Klassifikation von Daten in der Informatik sind Supervised Learning, Unsupervised Learning und Semi-Supervised Learning. Supervised Learning verwendet gelabelte Daten, um Modelle zu trainieren, während Unsupervised Learning ungelabelte Daten verwendet, um Muster zu erkennen. Semi-Supervised Learning kombiniert beide Ansätze, indem es sowohl gelabelte als auch ungelabelte Daten nutzt. **
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Was sind die wichtigsten Methoden zur Klassifikation von Daten in der Wissenschaft?
Die wichtigsten Methoden zur Klassifikation von Daten in der Wissenschaft sind Supervised Learning, Unsupervised Learning und Semi-Supervised Learning. Supervised Learning verwendet gelabelte Daten, um Modelle zu trainieren, während Unsupervised Learning unlabeled Daten verwendet, um Muster und Strukturen zu identifizieren. Semi-Supervised Learning kombiniert beide Ansätze, indem es sowohl gelabelte als auch ungabelte Daten nutzt, um Modelle zu verbessern. **
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"Was sind die grundlegenden Prinzipien der Klassifikation von Objekten oder Informationen?" "Warum ist die Klassifikation von Daten und Informationen in verschiedenen Bereichen und Disziplinen wichtig?"
Die grundlegenden Prinzipien der Klassifikation sind die Identifikation von Gemeinsamkeiten, die Gruppierung von ähnlichen Objekten und die Zuordnung zu Kategorien. Die Klassifikation von Daten und Informationen ist wichtig, um Ordnung zu schaffen, den Zugriff zu erleichtern und die Effizienz bei der Verwaltung zu erhöhen. In verschiedenen Bereichen und Disziplinen ermöglicht die Klassifikation eine bessere Organisation, Analyse und Nutzung von Informationen für spezifische Zwecke. **
Was sind die gängigen Methoden zur Klassifikation von Daten in der Informatik und Statistik?
Die gängigen Methoden zur Klassifikation von Daten sind Entscheidungsbäume, künstliche neuronale Netze und Support Vector Machines. Diese Methoden werden verwendet, um Daten in verschiedene Klassen oder Kategorien zu unterteilen und Muster zu erkennen. Sie werden häufig in der Informatik und Statistik eingesetzt, um Vorhersagen zu treffen oder Muster in den Daten zu identifizieren. **
Was sind die gängigsten Methoden zur Klassifikation von Daten in der Informatik und Statistik?
Die gängigsten Methoden zur Klassifikation von Daten sind Entscheidungsbäume, künstliche neuronale Netze und Support Vector Machines. Diese Methoden werden verwendet, um Daten in verschiedene Kategorien oder Klassen zu unterteilen und Muster oder Trends zu identifizieren. Sie werden häufig in der Informatik und Statistik eingesetzt, um Prognosen zu treffen oder Erkenntnisse aus den Daten zu gewinnen. **
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Internationale Klassifikation psychischer Störungen, Fachbücher von WHO - World Health OrganizationIm Gesamtwerk der Internationalen Klassifikation der Krankheiten (ICD) der WHO kommt den psychischen Störungen eine Sonderstellung zu. Aufgrund der besonderen Anforderungen bei der Klassifikation psychischer und Verhaltensstörungen gibt die WHO diese offizielle Publikation heraus, mit den für die praktische Arbeit notwendigen klinischen Beschreibungen und diagnostischen Leitlinien.38,00 €*Versand: 0,00 €Sichere Weiterleitung zum Anbieter
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Taschenführer zur ICD–10–Klassifikation psychischer Störungen, Fachbücher von WHO - World Health OrganizationIm Gesamtwerk der Internationalen Klassifikation der Krankheiten (ICD) der WHO kommt den psychischen Störungen eine Sonderstellung zu. Der Taschenführer enthält die diagnostischen Kriterien für die einzelnen psychischen Störungen und Störungsgruppen in kommentierter Form. Für die 9. Auflage wurde das Buch entsprechend der German Modification (ICD-10-GM) 2019 des Deutschen Instituts für Medizinische Datenverarbeitung und Information überarbeitet und ergänzt.38,00 €*Versand: 0,00 €Sichere Weiterleitung zum Anbieter
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Produktmanagement – Innovation – Digitalisierung, Fachbücher von Gerd SchwandnerProduktmanagement ist ein Managementkonzept, das markt- und innovationsorientiert entlang des Produktlebenszyklus den wirtschaftlichen Erfolg eines Produkts oder einer Dienstleistung sicherstellen soll. In diesem Buch wird zunächst das Produktmanagement-Konzept erläutert und aufgezeigt, wie eine Implementierung in der Praxis erfolgen kann. Basierend auf der Geschäfts- und Innovationsstrategie wird ein sechsstufiger Produktinnovationsprozess skizziert. Dieser ergänzt die klassische Entwicklung um agile Methoden sowie Elemente aus dem Marketing, dem Innovationsmanagement und dem Design. Im Mittelpunkt dabei steht die Konzeptentwicklung mit Anforderungsermittlung, Positionierung und Produktstrategie. Unter 'digitales Produktmanagement' wird schliesslich aufgezeigt, wie Produkte und Dienstleistungen weiter 'digitalisiert' werden können. Daneben wird ausgeführt, wie der Produktinnovationsprozess durch den Einsatz digitaler Technologien und Methoden, inklusive Anwendungen der künstlichen Intelligenz, schneller, flexibler und innovativer gestaltet werden kann. Prof. Dr. Gerd A. Schwandner Jahrgang 1972; Studium und Promotion in Karlsruhe, Aachen und den USA; Praxiserfahrung als Berater, Manager, Gründer und geschäftsführender Gesellschafter; seit 2009 Professur für Produktmanagement an der Technischen Hochschule Ingolstadt.79,95 €*Versand: 0,00 €Sichere Weiterleitung zum Anbieter
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Der Schmerz in phänomenologischer Klassifikation, Fachbücher von Hans-Jürgen Wirth, Wilhelm Rimpau, Horst-Eberhard RichterDer Schmerz in phänomenologischer Klassifikation ist ein bedeutendes Werk, das sich mit der philosophischen und psychologischen Auseinandersetzung des Schmerzes beschäftigt. Verfasst von Horst-Eberhard Richter, einem Philosophen, der seine Erfahrungen als Soldat im Zweiten Weltkrieg in seine Überlegungen einfliessen lässt, bietet das Buch eine tiefgehende Analyse der Phänomenologie des Schmerzes. Richter, der eine Verbindung zwischen Medizin und Philosophie anstrebt, beleuchtet in diesem Werk die physiologischen und psychologischen Aspekte des Schmerzes. Die Struktur des Buches umfasst sowohl die Physiologie des Schmerzes als auch die historische Entwicklung der psychologischen Klassifikation. Es ist eine wertvolle Lektüre für alle, die sich für die Schnittstellen von Philosophie, Psychologie und Medizin interessieren und die komplexen Dimensionen des Schmerzerlebens verstehen möchten.29,90 €*Versand: 0,00 €Sichere Weiterleitung zum Anbieter
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Was sind die verschiedenen Methoden zur Klassifikation von Daten?
Die verschiedenen Methoden zur Klassifikation von Daten sind: Entscheidungsbäume, künstliche neuronale Netze und Support Vector Machines. Entscheidungsbäume teilen die Daten anhand von Merkmalen auf, künstliche neuronale Netze ahmen das menschliche Gehirn nach und Support Vector Machines finden die optimale Trennlinie zwischen den Datenpunkten. **
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Was ist AO Klassifikation?
Die AO-Klassifikation ist ein System zur Klassifizierung von Frakturen, das von der Arbeitsgemeinschaft für Osteosynthesefragen (AO) entwickelt wurde. Sie dient dazu, Frakturen nach ihrem Schweregrad, ihrer Lokalisation und anderen relevanten Faktoren zu klassifizieren. Die AO-Klassifikation hilft Ärzten bei der Entscheidung über die geeignete Behandlung für eine bestimmte Fraktur und ermöglicht eine einheitliche Kommunikation über Frakturen in der medizinischen Fachwelt. Sie ist international anerkannt und wird häufig in der Orthopädie und Unfallchirurgie angewendet. Die AO-Klassifikation besteht aus verschiedenen Kategorien, die jeweils spezifische Informationen über die Fraktur liefern, um eine präzise Diagnose und Behandlung zu ermöglichen. **
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Was ist die TNM Klassifikation?
Die TNM-Klassifikation ist ein System, das verwendet wird, um den Ausdehnungsgrad von Tumoren zu beschreiben. Dabei werden drei Hauptkriterien berücksichtigt: Tumorgröße (T), Lymphknotenbefall (N) und Metastasen (M). Anhand dieser Kriterien wird der Tumor in verschiedene Stadien eingeteilt, um eine Prognose abzugeben und die geeignete Behandlung zu bestimmen. Die TNM-Klassifikation wird vor allem in der Onkologie verwendet, um die Schwere und das Fortschreiten von Krebserkrankungen zu bestimmen. Sie dient auch dazu, den Verlauf der Erkrankung zu überwachen und die Wirksamkeit der Behandlung zu beurteilen. **
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Was sind die gängigsten Methoden zur Klassifikation von Daten in der Informatik?
Die gängigsten Methoden zur Klassifikation von Daten in der Informatik sind Supervised Learning, Unsupervised Learning und Semi-Supervised Learning. Supervised Learning verwendet gelabelte Daten, um Modelle zu trainieren, während Unsupervised Learning ungelabelte Daten verwendet, um Muster zu erkennen. Semi-Supervised Learning kombiniert beide Ansätze, indem es sowohl gelabelte als auch ungelabelte Daten nutzt. **
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ICD-11: Neue Entwicklungen in Diagnostik und Klassifikation psychischer Störungen, Fachbücher von Peter Tyrer, Wolfgang GaebelFür die 11. Revision der ICD-11 (Internationalen Klassifikation der Krankheiten, WHO) wurde das Konzept der Diagnostik und Klassifikation für einige psychische Störungen stark überarbeitet. Dieses Buch bietet einen kompakten Überblick über die wichtigsten Änderungen, die sich auf die tägliche Praxis aller diagnostisch und therapeutisch Tätigen auswirken werden. 23 psychische Störungen wurden neu aufgenommen, wie zum Beispiel Essstörungen (Binge-Eating) oder Störungen durch Verhaltenssüchte (Spielsucht), komplexe posttraumatische Belastungsstörung oder anhaltende Trauerstörung. Andere Kategorien, wie kindheitsspezifische Störungen, wurden dagegen gestrichen und werden stattdessen bei den jeweiligen Störungen im Lebensverlauf beschrieben. Für Schizophrenie und Persönlichkeitsstörungen gibt es ganz neue dimensionale Diagnosekonzepte; vorherige Subtypen sind nicht mehr Teil der Klassifikation. Jedes Kapitel wurde von WHO-Experten auf ihrem Gebiet verfasst, die auch an der Konzeption und Überarbeitung der ICD-11 beteiligt waren. Daher werden nicht nur die jeweiligen Kurzbeschreibungen und Kriterien dargestellt, sondern auch Hintergründe zur Änderung der Klassifikation erläutert und begründet. Dieses Buch führt übersichtlich durch die Neuerungen und hilft dabei, sich frühzeitig auf die Einführung und Anwendung der ICD-11 in der Praxis vorzubereiten.38,00 €*Versand: 0,00 €Sichere Weiterleitung zum Anbieter
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Digitalisierung, KI & Innovation in Kanzleien, Fachbücher von Claudia SchieblonDas Fachbuch 'Digitalisierung, KI & Innovation in Kanzleien' bietet einen praxisnahen Einblick in die digitale Transformation von Wirtschaftskanzleien. Es beleuchtet, wie digitale Plattformen, Legal Tech-Tools und der Einsatz von künstlicher Intelligenz die Arbeitsprozesse in Kanzleien optimieren und die Zusammenarbeit mit Mandanten erleichtern. Die Autoren, erfahrene Praktiker aus unterschiedlichen Kanzleien, zeigen auf, wie traditionelle Arbeitsabläufe hinterfragt und neu gestaltet werden können, um den Herausforderungen der Digitalisierung gerecht zu werden. Das Buch vermittelt fundierte Kenntnisse über den Einsatz moderner Technologien und betont die Bedeutung interdisziplinärer Teams und innovativer Denkansätze. Es richtet sich an Fachleute, die in der Kanzleiarbeit tätig sind und sich mit den aktuellen Entwicklungen in den Bereichen Digitalisierung, KI und Innovation auseinandersetzen möchten. Die praxisorientierten Beispiele und Fallstudien bieten wertvolle Impulse für die Weiterentwicklung der Kanzleikultur und unterstützen den kontinuierlichen Wandel in der Arbeitswelt. Die Inhalte sind klar strukturiert und ermöglichen einen schnellen Überblick über die wesentlichen Aspekte der digitalen Transformation in Kanzleien.49,99 €*Versand: 0,00 €Sichere Weiterleitung zum Anbieter
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Dsit DANICOM CAT5e Internet Junction Box (Netzwerk Zubehör), Zubehör NetzwerkKaputte Netzwerkkabel können mit Hilfe dieses Gerätes wieder repariert werden. Eine andere Möglichkeit ist eine Verlängerung von einem Kabel. Kabel werden mit einer LSA Anschlussbox verbunden. RJ11 und RJ45 Stecker sind hierdurch überflüssig.31,26 €*Versand: 0,00 €Sichere Weiterleitung zum Anbieter
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Was sind die wichtigsten Methoden zur Klassifikation von Daten in der Wissenschaft?
Die wichtigsten Methoden zur Klassifikation von Daten in der Wissenschaft sind Supervised Learning, Unsupervised Learning und Semi-Supervised Learning. Supervised Learning verwendet gelabelte Daten, um Modelle zu trainieren, während Unsupervised Learning unlabeled Daten verwendet, um Muster und Strukturen zu identifizieren. Semi-Supervised Learning kombiniert beide Ansätze, indem es sowohl gelabelte als auch ungabelte Daten nutzt, um Modelle zu verbessern. **
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"Was sind die grundlegenden Prinzipien der Klassifikation von Objekten oder Informationen?" "Warum ist die Klassifikation von Daten und Informationen in verschiedenen Bereichen und Disziplinen wichtig?"
Die grundlegenden Prinzipien der Klassifikation sind die Identifikation von Gemeinsamkeiten, die Gruppierung von ähnlichen Objekten und die Zuordnung zu Kategorien. Die Klassifikation von Daten und Informationen ist wichtig, um Ordnung zu schaffen, den Zugriff zu erleichtern und die Effizienz bei der Verwaltung zu erhöhen. In verschiedenen Bereichen und Disziplinen ermöglicht die Klassifikation eine bessere Organisation, Analyse und Nutzung von Informationen für spezifische Zwecke. **
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Was sind die gängigen Methoden zur Klassifikation von Daten in der Informatik und Statistik?
Die gängigen Methoden zur Klassifikation von Daten sind Entscheidungsbäume, künstliche neuronale Netze und Support Vector Machines. Diese Methoden werden verwendet, um Daten in verschiedene Klassen oder Kategorien zu unterteilen und Muster zu erkennen. Sie werden häufig in der Informatik und Statistik eingesetzt, um Vorhersagen zu treffen oder Muster in den Daten zu identifizieren. **
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Was sind die gängigsten Methoden zur Klassifikation von Daten in der Informatik und Statistik?
Die gängigsten Methoden zur Klassifikation von Daten sind Entscheidungsbäume, künstliche neuronale Netze und Support Vector Machines. Diese Methoden werden verwendet, um Daten in verschiedene Kategorien oder Klassen zu unterteilen und Muster oder Trends zu identifizieren. Sie werden häufig in der Informatik und Statistik eingesetzt, um Prognosen zu treffen oder Erkenntnisse aus den Daten zu gewinnen. **
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