elab2go.de bewertung und analyse

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YandexBot /
# Alle Spider
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Meta Tags
Title elab2go Mobile Engineering Lab | HS
Description elab2go Mobile Engineering Lab offene digitalisierungs allianz pfalz Menü Suche Über uns Die Hochschule Kaiserslautern ist einer von drei Projektpartnern
Keywords HS KL, Kaiserslautern, AING, Ingenieurwissenschaften, OD Pfalz, Demonstrator
Server Information
WebSite elab2go faviconelab2go.de
Host IP 85.13.147.200
Location Germany
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elab2go.de bewertung
Euro1,102
Zuletzt aktualisiert: 2022-09-08 08:13:49

elab2go.de hat Semrush globalen Rang von 44,331,799. elab2go.de hat einen geschätzten Wert von € 1,102, basierend auf seinen geschätzten Werbeeinnahmen. elab2go.de empfängt jeden Tag ungefähr 551 einzelne Besucher. Sein Webserver befindet sich in Germany mit der IP-Adresse 85.13.147.200. Laut SiteAdvisor ist elab2go.de sicher zu besuchen.

Verkehr & Wertschätzungen
Kauf-/Verkaufswert Euro€1,102
Tägliche Werbeeinnahmen Euro€18,183
Monatlicher Anzeigenumsatz Euro€6,061
Jährliche Werbeeinnahmen Euro€551
Tägliche eindeutige Besucher 551
Hinweis: Alle Traffic- und Einnahmenwerte sind Schätzungen.
DNS Records
Host Type TTL Data
elab2go.de. A 3600 IP: 85.13.147.200
elab2go.de. NS 3600 NS Record: ns5.kasserver.com.
elab2go.de. NS 7200 NS Record: ns5.name-server-kas.de.
elab2go.de. NS 3600 NS Record: ns6.kasserver.com.
elab2go.de. NS 7200 NS Record: ns3.ai-dns.de.
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elab2go Mobile Engineering Lab offene digitalisierungs allianz pfalz Menü Suche Über uns Die Hochschule Kaiserslautern ist einer von drei Projektpartnern im Projekt Offene Digitalisierung­sallianz Pfalz. Auf elab2go - Mobile Engineering Lab stellen wir wechselnde didaktisch aufbereitete Demonstratoren vor, die die Funktionsweise technologischer Trends veranschaulichen. Aktuell im Fokus sind die Themenzyklen Machine Learning mit Python, R und MATLAB, sowie Predictive Maintenance als Anwendung des Maschinellen Lernens. Unsere Projekte und Demonstratoren sind für angehende Ingenieure und Informatiker interessant, insbesondere für Studien­interessierte und Studierende, die ihre berufliche Laufbahn planen. Um einen Demonstrator wie z.B. Demo-PY5: Machine Learning-Modellierung mit Keras und Tensorflow zu entwickeln, wird Fachwissen benötigt, das während des Studiums der Elektrotechnik, des Digital Engineering oder der Angewandten Informatik erworben werden kann. News Suchen Sie eine
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Date: Thu, 23 Dec 2021 11:51:45 GMT
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