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Wie kann das Etikettieren von Daten in den Bereichen künstliche Intelligenz, maschinelles Lernen und Datenanalyse dazu beitragen, die Leistung von Algorithmen zu verbessern und genaue Vorhersagen zu ermöglichen?
Das Etikettieren von Daten ist entscheidend, um den Algorithmen im Bereich künstliche Intelligenz, maschinelles Lernen und Datenanalyse beizubringen, Muster und Zusammenhänge zu erkennen. Durch das Etikettieren können die Algorithmen lernen, relevante Merkmale zu identifizieren und genaue Vorhersagen zu treffen. Die Qualität der Etikettierung beeinflusst direkt die Leistung der Algorithmen und kann dazu beitragen, Fehler zu minimieren und die Genauigkeit der Vorhersagen zu verbessern. Ein sorgfältiges und präzises Etikettieren der Daten ermöglicht es den Algorithmen, bessere Entscheidungen zu treffen und komplexe Muster in den Daten zu erkennen. **
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Das Etikettieren von Daten ermöglicht es den Algorithmen, Muster und Zusammenhänge in den Daten zu erkennen, was wiederum zu genaueren Vorhersagen führt. Durch das Etikettieren von Daten können Algorithmen trainiert werden, um Muster und Trends zu erkennen, die für genaue Vorhersagen erforderlich sind. Etikettierte Daten ermöglichen es den Algorithmen, relevante Merkmale zu identifizieren und zu verstehen, was zu einer verbesserten Leistung führt. Das Etikettieren von Daten ist entscheidend, um die Qualität und Genauigkeit der Vorhersagen in den Bereichen künstliche Intelligenz, maschinelles Lernen und Datenanalyse zu verbessern. **
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Auer Verlag Daten, Häufigkeit und Wahrscheinlichkeit begreifenAngeleitetes Arbeiten im MathematikunterrichtMit diesem Material lässt sich das Motto "Learning by Doing" in die Tat umsetzen: Vermitteln Sie den Themenbereich "Daten, Häufigkeit und Wahrscheinlichkeit" wortwörtlich greifbar und lassen Sie Ihre Grundschüler in Einzel-, Partner- oder Gruppenarbeit dieses mathematische Thema selbstständig entdecken und erforschen. Die klar formulierten Aufgaben machen letzteres möglich und erlauben es Ihnen als Lehrkraft individuell auf Fragen einzugegen oder bei Schwierigkeiten als Unterstützung präsent zu sein. Der spielerische und zugleich spannende Aufbau der Unterrichteinheit wird Ihre Schüler garantiert begeistern!Karteikartensammlung - modern, handlungs- & kompetenzorientiertDie Aufgaben sind jeweils im Karteikartenformat gestaltet und daher handlich, bequem und sofort im Unterricht einsetzbar. Jede Aufgabe wird zusätzlich mit einem Bild verdeutlicht, sodass diese mühelos von all Ihren Schülern verstanden werden kann. Für Sie als Lehrkraft erleichtern Hinweise unter dem "Lehrerkommentar" jeweils die Planung, Vorbereitung und Durchführung Ihres Mathematikunterrichts. Weitere Kopiervorlagen ergänzen die abwechslungsreiche Unterrichtsstunde. Mithilfe des konkreten und praxisorientierten Materials können diese Themenbereiche entdeckend und "be-greifend" vermittelt werden. Die Begeisterung Ihrer Schüler ist Ihnen garantiert!Der Download enthält: 6 Praxisaufgaben im Karteikartenformat mit Anleitungen für die Schüler Hinweise zum Einsatz und zu Differenzierungsmöglichkeiten für die Lehrkraft KopiervorlagenInhaltliche SchwerpunkteDifferenzierungHandlungsorientierungKompetenzorientierungInklusionKommunizierenEntdeckendes Lernen7,99 €*Versand: 0,00 €Sichere Weiterleitung zum Anbieter
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Fischer, Tin: Linke Daten, Rechte DatenLinke Daten, Rechte Daten , Warum wir nur das sehen, was wir sehen wollen , Lager, Buchsen & Dichtungen > Radaufhängung, Federung & Lenkung , Erscheinungsjahr: 20220402, Produktform: Leinen, Autoren: Fischer, Tin, Seitenzahl/Blattzahl: 240, Themenüberschrift: BUSINESS & ECONOMICS / Statistics, Keyword: Statistiken; Gefühlte Wahrheit; Wahrheit; Fake News; Gesundheit; Gesellschaft; Grüne; Umwelt; Klima; Wirtschaft; Geld; Politik; Mario Mensch; Wirtschaftsstatistik; Statistik; Einwanderung, Fachschema: Analyse / Datenanalyse~Datenanalyse~Migration (soziologisch)~Wanderung (soziologisch)~Zuwanderung~Forschung (wirtschafts-, sozialwissenschaftlich) / Sozialforschung~Sozialforschung~Empirische Sozialforschung~Sozialforschung / Empirische Sozialforschung~Umwelt / Politik, Wirtschaft, Planung~Ökonometrie~Statistik / Wirtschaftsstatistik~Wirtschaftsstatistik, Fachkategorie: Datenanalyse, allgemein~Sozialforschung und -statistik~Grüne Politik / Ökopolitik / Umweltschutz~Ökonometrie und Wirtschaftsstatistik~Wahrscheinlichkeitsrechnung und Statistik, Warengruppe: HC/Politikwissenschaft/Soziologie/Populäre Darst., Fachkategorie: Migration, Einwanderung und Auswanderung, Thema: Auseinandersetzen, Text Sprache: ger, UNSPSC: 49019900, Warenverzeichnis für die Außenhandelsstatistik: 49019900, Verlag: Hoffmann und Campe Verlag, Verlag: Hoffmann und Campe Verlag, Verlag: Hoffmann und Campe Verlag GmbH, Länge: 215, Breite: 144, Höhe: 26, Gewicht: 402, Produktform: Gebunden, Genre: Sozialwissenschaften/Recht/Wirtschaft, Genre: Sozialwissenschaften/Recht/Wirtschaft, Herkunftsland: DEUTSCHLAND (DE), Katalog: deutschsprachige Titel, Katalog: Gesamtkatalog, Katalog: Lagerartikel, Book on Demand, ausgew. Medienartikel, Relevanz: 0002, Tendenz: -1, Unterkatalog: AK, Unterkatalog: Bücher, Unterkatalog: Hardcover, Unterkatalog: Lagerartikel, WolkenId: 267813525,00 €*Versand: 0,00 €Sichere Weiterleitung zum Anbieter
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Auer Verlag Leitidee Daten und Zufall kooperativ unterrichtenDer Download bietet Ihnen komplett aufbereitete, auf das kooperative Lernen ausgerichtete Materialien für Ihren Mathematikunterrich in der 10. Klassenstufe. Im Mittelpunkt steht das Thema Leitidee Daten und Zufall. Die zum Einsatz kommenden kooperativen Lernformen Placemat, Lerntempoduett und Passt! Passt nicht! werden durch Lehrerhinweise eingeführt.Abgerundet wird die Einheit durch einen Methodensteckbrief, der die kooperativen Lernmethoden nochmals übersichtlich auf einer Seite vorstellt.Inhaltliche SchwerpunkteMethodenMethodenlernenMethodenkompetenzkooperatives LernenKooperationHeterogenitätSozialkompetenzTeamarbeit9,40 €*Versand: 0,00 €Sichere Weiterleitung zum Anbieter
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Auer Verlag Klassenarbeiten Mathematik 6: Daten und ZufallSie erhalten zum Thema Daten und Zahlen je zwei einfache und zwei schwere Klassenarbeiten im Fach Mathematik für die 6. Klasse.Zu allen 4 Klassenarbeiten zum Thema Daten und Zahlen sind die die Lösungen in vollem Umfang enthalten, was einen einfachen und unkomplizierten Einsatz im Unterricht gewährleistet.Nach jeder Aufgabe steht ein Bepunktungsvorschlag, der entsprechend übernommen, verändert oder weggelassen werden kann.10,99 €*Versand: 0,00 €Sichere Weiterleitung zum Anbieter
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Wie kann das Etikettieren von Daten in den Bereichen künstliche Intelligenz, maschinelles Lernen und Datenanalyse dazu beitragen, die Leistung von Algorithmen zu verbessern und die Genauigkeit von Vorhersagen zu erhöhen?
Das Etikettieren von Daten ermöglicht es den Algorithmen, Muster und Zusammenhänge in den Daten zu erkennen, was wiederum die Leistung der Algorithmen verbessert. Durch das Etikettieren von Daten können die Algorithmen trainiert werden, um genaue Vorhersagen zu treffen und bessere Entscheidungen zu treffen. Die Etikettierung von Daten hilft dabei, die Qualität der Trainingsdaten zu verbessern, was zu einer höheren Genauigkeit der Vorhersagen führt. Durch das Etikettieren von Daten können die Algorithmen besser auf spezifische Anforderungen und Problemstellungen zugeschnitten werden, was zu einer verbesserten Leistung und Genauigkeit führt. **
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Wer ist die Leserin von Martin Auer?
Es ist nicht möglich, die genaue Leserin von Martin Auer zu bestimmen, da seine Werke von verschiedenen Menschen gelesen werden können. Seine Bücher richten sich jedoch in erster Linie an Kinder und Jugendliche, aber auch Erwachsene können seine Werke genießen. **
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In welchen Bereichen können künstliche Intelligenz und maschinelles Lernen eingesetzt werden, um Effizienz und Innovation zu fördern?
Künstliche Intelligenz und maschinelles Lernen können in der Medizin eingesetzt werden, um Diagnosen zu verbessern und personalisierte Behandlungspläne zu erstellen. In der Fertigungsindustrie können sie dazu beitragen, Produktionsprozesse zu optimieren und die Qualität zu verbessern. Im Bereich der Finanzen können sie bei der Betrugsprävention und der Risikobewertung helfen. Darüber hinaus können sie in der Landwirtschaft eingesetzt werden, um Ernteerträge zu maximieren und Ressourcen effizienter zu nutzen. **
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In welchen Bereichen des täglichen Lebens und der Technologie können künstliche Intelligenz und maschinelles Lernen eingesetzt werden, um Effizienz und Innovation zu fördern?
Künstliche Intelligenz und maschinelles Lernen können in der Medizin eingesetzt werden, um Diagnosen zu verbessern und personalisierte Behandlungspläne zu erstellen. In der Landwirtschaft können sie genutzt werden, um Ernteerträge zu optimieren und den Einsatz von Ressourcen zu minimieren. Im Bereich der Automobilindustrie können sie zur Entwicklung autonomer Fahrzeuge beitragen und die Verkehrssicherheit verbessern. Darüber hinaus können sie in der Fertigungsindustrie eingesetzt werden, um Produktionsprozesse zu optimieren und die Qualität zu steigern. **
Welche verschiedenen Anwendungsgebiete gibt es für künstliche Intelligenz und maschinelles Lernen?
Künstliche Intelligenz und maschinelles Lernen werden in verschiedenen Bereichen eingesetzt, darunter Medizin, Finanzen, Automobilindustrie und Marketing. In der Medizin können sie bei der Diagnose von Krankheiten und der Entwicklung neuer Behandlungsmethoden helfen. Im Finanzwesen werden sie zur Risikobewertung, Betrugserkennung und automatisierten Handelsentscheidungen eingesetzt. In der Automobilindustrie unterstützen sie bei der Entwicklung autonomer Fahrzeuge und verbessern die Sicherheitssysteme. Im Marketing werden sie zur personalisierten Kundenansprache und zur Analyse von Markttrends eingesetzt. **
Welche verschiedenen Anwendungsgebiete gibt es für künstliche Intelligenz und maschinelles Lernen?
Künstliche Intelligenz und maschinelles Lernen werden in verschiedenen Bereichen eingesetzt, darunter Medizin, Finanzen, Automobilindustrie und Marketing. In der Medizin können sie beispielsweise bei der Diagnose von Krankheiten und der Entwicklung neuer Medikamente helfen. Im Finanzwesen werden sie zur Betrugsprävention und zur Analyse von Markttrends eingesetzt. In der Automobilindustrie können sie autonomes Fahren ermöglichen, während sie im Marketing zur personalisierten Kundenansprache und zur Analyse von Verbraucherdaten eingesetzt werden. **
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Auer Verlag DatenLehrplaninhalte schnell und einfach wiederholen!Wer kennt das nicht? Durch Krankheiten, Unterrichtsausfall, Corona, Ferien, Ausflüge oder Klassenfahrten ist die Lernzeit oft sehr kurz. Sie hätten gerne mehr Zeit, um wichtige Themen noch einmal aufzufrischen und mit der Klasse zu wiederholen? Und suchen schnell in verschiedenen Büchern und Heften Arbeitsblätter zusammen, kopieren sie und merken dann, dass manche Lernende lieber andere Themengebiete wiederholen sollten und diese Aufgaben teils überflüssig für sie waren ... Mit diesen Karten für Ihren Mathematikunterricht in den Klassen 5 und 6 bieten wir Ihnen die Lösung für Ihr Problem, denn hier werden die wichtigsten Inhalte rund um das Thema Daten aufgefrischt und wiederholt. Die Schüler*innen können dabei ganz individuell an ihren Defiziten arbeiten. Die Karten sind immer gleich aufgebaut: Auf der Vorderseite steht eine knappe und übersichtliche Erklärung, auf der Rückseite gibt es passende Aufgaben. Lösungen zur Selbstkontrolle runden das Angebot ab! Die Karten sind frei im Unterricht einsetzbar: jeden Tag 10 bis 15 Minuten oder innerhalb einer vorgegebenen Lernzeit - so werden Lernrückstände leicht aufgeholt!Inhaltliche SchwerpunkteLernrückstände Mathematik aufholenMathematik wiederholenCorona-Lernrückstände aufholenSäulendiagramme und Balkendiagramme5,99 €*Versand: 0,00 €Sichere Weiterleitung zum Anbieter
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Auer Verlag Erklärvideo: Daten und DiagrammeKamera läuft!Lernvideos und Erklärfilme sind heute schon den Kleinsten ein Begriff. Nutzen Sie diese moderne Möglichkeit des Lernens und etablieren Sie die Kamera im Matheunterricht! Denn nicht alleine das Anschauen von Lernvideos bietet eine willkommene Abwechslung im Unterricht, Schüler*innen finden es besonders toll, wenn sie ihre Lerninhalte selbst vor der Kamera präsentieren dürfen.Machen Sie Ihren Unterricht zum Film-Set!Selbst einen Film zu drehen klingt für Sie aufwendig und kompliziert? Das muss es nicht sein, wenn Sie die Unterrichtsstunden optimal vorbereiten und alle Materialien griffbereit haben. Dieser Download bietet die perfekte Grundlage für Ihren Filmdreh. Inhaltliche SchwerpunkteErklärvideosErklärfilmeLernvideosMotivationTeamworkMedienkompetenz8,40 €*Versand: 0,00 €Sichere Weiterleitung zum Anbieter
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Wie kann das Etikettieren von Daten in den Bereichen künstliche Intelligenz, maschinelles Lernen und Datenanalyse dazu beitragen, die Leistung von Algorithmen zu verbessern und genaue Vorhersagen zu ermöglichen?
Das Etikettieren von Daten ist entscheidend, um den Algorithmen im Bereich künstliche Intelligenz, maschinelles Lernen und Datenanalyse beizubringen, Muster und Zusammenhänge zu erkennen. Durch das Etikettieren können die Algorithmen lernen, relevante Merkmale zu identifizieren und genaue Vorhersagen zu treffen. Die Qualität der Etikettierung beeinflusst direkt die Leistung der Algorithmen und kann dazu beitragen, Fehler zu minimieren und die Genauigkeit der Vorhersagen zu verbessern. Ein sorgfältiges und präzises Etikettieren der Daten ermöglicht es den Algorithmen, bessere Entscheidungen zu treffen und komplexe Muster in den Daten zu erkennen. **
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Wie kann das Etikettieren von Daten in den Bereichen künstliche Intelligenz, maschinelles Lernen und Datenanalyse dazu beitragen, die Leistung von Algorithmen zu verbessern und genaue Vorhersagen zu ermöglichen?
Das Etikettieren von Daten ermöglicht es den Algorithmen, Muster und Zusammenhänge in den Daten zu erkennen, was wiederum zu genaueren Vorhersagen führt. Durch das Etikettieren von Daten können Algorithmen trainiert werden, um Muster und Trends zu erkennen, die für genaue Vorhersagen erforderlich sind. Etikettierte Daten ermöglichen es den Algorithmen, relevante Merkmale zu identifizieren und zu verstehen, was zu einer verbesserten Leistung führt. Das Etikettieren von Daten ist entscheidend, um die Qualität und Genauigkeit der Vorhersagen in den Bereichen künstliche Intelligenz, maschinelles Lernen und Datenanalyse zu verbessern. **
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Das Etikettieren von Daten ermöglicht es den Algorithmen, Muster und Zusammenhänge in den Daten zu erkennen, was wiederum die Leistung der Algorithmen verbessert. Durch das Etikettieren von Daten können die Algorithmen trainiert werden, um genaue Vorhersagen zu treffen und bessere Entscheidungen zu treffen. Die Etikettierung von Daten hilft dabei, die Qualität der Trainingsdaten zu verbessern, was zu einer höheren Genauigkeit der Vorhersagen führt. Durch das Etikettieren von Daten können die Algorithmen besser auf spezifische Anforderungen und Problemstellungen zugeschnitten werden, was zu einer verbesserten Leistung und Genauigkeit führt. **
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Wer ist die Leserin von Martin Auer?
Es ist nicht möglich, die genaue Leserin von Martin Auer zu bestimmen, da seine Werke von verschiedenen Menschen gelesen werden können. Seine Bücher richten sich jedoch in erster Linie an Kinder und Jugendliche, aber auch Erwachsene können seine Werke genießen. **
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Auer Verlag Leitidee Daten und Zufall kooperativ unterrichtenDer Download bietet Ihnen komplett aufbereitete, auf das kooperative Lernen ausgerichtete Materialien für Ihren Mathematikunterrich in der 10. Klassenstufe. Im Mittelpunkt steht das Thema Leitidee Daten und Zufall. Die zum Einsatz kommenden kooperativen Lernformen Placemat, Lerntempoduett und Passt! Passt nicht! werden durch Lehrerhinweise eingeführt.Abgerundet wird die Einheit durch einen Methodensteckbrief, der die kooperativen Lernmethoden nochmals übersichtlich auf einer Seite vorstellt.Inhaltliche SchwerpunkteMethodenMethodenlernenMethodenkompetenzkooperatives LernenKooperationHeterogenitätSozialkompetenzTeamarbeit9,40 €*Versand: 0,00 €Sichere Weiterleitung zum Anbieter
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Auer Verlag Klassenarbeiten Mathematik 6: Daten und ZufallSie erhalten zum Thema Daten und Zahlen je zwei einfache und zwei schwere Klassenarbeiten im Fach Mathematik für die 6. Klasse.Zu allen 4 Klassenarbeiten zum Thema Daten und Zahlen sind die die Lösungen in vollem Umfang enthalten, was einen einfachen und unkomplizierten Einsatz im Unterricht gewährleistet.Nach jeder Aufgabe steht ein Bepunktungsvorschlag, der entsprechend übernommen, verändert oder weggelassen werden kann.10,99 €*Versand: 0,00 €Sichere Weiterleitung zum Anbieter
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Auer Verlag Mathematik üben Klasse 6: Daten und ZufallSie erhalten zum Thema Daten und Zufall, einem der Kernthemen des Mathematikunterrichts der 6. Klasse, eine Fülle an Übungsmaterialien, damit Ihre Schüler der Klasse 6 durch ständiges Wiederholen ihr Wissen festigen können. Auf eine Zusammenfassung der wichtigen Punkte jeder Unterkategorie des Oberthemas Spiegelung folgt ein ausführlicher Übungsteil mit schweren und leichteren Übungen, durch welche die Schüler ihre Kenntnisse auf die Probe stellen können. Die Aufgaben auf jedem Arbeitsblatt entsprechen den drei Anforderungsbereichen der Bildungsstandards und wurden nach dem Prinzip vom Leichten zum Schweren erstellt. Zu allen Aufgaben sind selbstverständlich die Lösungen im Download enthalten. Die Themen im Überblick:Absolute und relative Häufigkeit Absolute und relative Häufigkeit Arithmetisches Mittel Spannweite und Median Einfache Wahrscheinlichkeiten berechnen10,99 €*Versand: 0,00 €Sichere Weiterleitung zum Anbieter
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In welchen Bereichen können künstliche Intelligenz und maschinelles Lernen eingesetzt werden, um Effizienz und Innovation zu fördern?
Künstliche Intelligenz und maschinelles Lernen können in der Medizin eingesetzt werden, um Diagnosen zu verbessern und personalisierte Behandlungspläne zu erstellen. In der Fertigungsindustrie können sie dazu beitragen, Produktionsprozesse zu optimieren und die Qualität zu verbessern. Im Bereich der Finanzen können sie bei der Betrugsprävention und der Risikobewertung helfen. Darüber hinaus können sie in der Landwirtschaft eingesetzt werden, um Ernteerträge zu maximieren und Ressourcen effizienter zu nutzen. **
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In welchen Bereichen des täglichen Lebens und der Technologie können künstliche Intelligenz und maschinelles Lernen eingesetzt werden, um Effizienz und Innovation zu fördern?
Künstliche Intelligenz und maschinelles Lernen können in der Medizin eingesetzt werden, um Diagnosen zu verbessern und personalisierte Behandlungspläne zu erstellen. In der Landwirtschaft können sie genutzt werden, um Ernteerträge zu optimieren und den Einsatz von Ressourcen zu minimieren. Im Bereich der Automobilindustrie können sie zur Entwicklung autonomer Fahrzeuge beitragen und die Verkehrssicherheit verbessern. Darüber hinaus können sie in der Fertigungsindustrie eingesetzt werden, um Produktionsprozesse zu optimieren und die Qualität zu steigern. **
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Welche verschiedenen Anwendungsgebiete gibt es für künstliche Intelligenz und maschinelles Lernen?
Künstliche Intelligenz und maschinelles Lernen werden in verschiedenen Bereichen eingesetzt, darunter Medizin, Finanzen, Automobilindustrie und Marketing. In der Medizin können sie bei der Diagnose von Krankheiten und der Entwicklung neuer Behandlungsmethoden helfen. Im Finanzwesen werden sie zur Risikobewertung, Betrugserkennung und automatisierten Handelsentscheidungen eingesetzt. In der Automobilindustrie unterstützen sie bei der Entwicklung autonomer Fahrzeuge und verbessern die Sicherheitssysteme. Im Marketing werden sie zur personalisierten Kundenansprache und zur Analyse von Markttrends eingesetzt. **
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