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Active Directory ist vergleichbar mit einem Telefonbuch im Firmen-Intranet, da es Detailinformationen (bei Benutzern z.B. Name, E-Mailadresse) in einer zentralen Datenbank speichert. Mithilfe der Active Directory ist eine zentrale Verwaltung und Kontrolle eines Netzwerkes möglich.

Backlist

Anzahl, Reihe, Verzeichnis von Büchern, die nicht in neuester Zeit erschienen sind, aber weiterhin im Programm eines Verlags geführt werden.

GTIN | Global Trade Item Number

Die Global Trade Item Number (GTIN) ist eine aus dem GS1-System (vormals EAN-System) stammende Identifikationsnummer, mit der Handelseinheiten ausgezeichnet werden können. GS1 stellt ein weltweit eindeutiges Identifikationssystem zur Verfügung und hat weite Verbreitung in der Wirtschaft, um Waren, Dienstleistungen, Lokationen, Transporteinheiten etc. zu identifizieren.

GTIN ist die aktuelle Bezeichnung für die bis 2005 gebräuchliche European Article Number (EAN). In der Praxis wird die GTIN meist mit dem Strichcode, in dem die Nummer kodiert wird, gleichgesetzt. Die GTIN ist eine weltweit eindeutige Identifikationsnummer (unabhängig vom Datenträger = Strichcode oder RFID-Tag).

Eine GTIN kann eine acht-, zwölf-, dreizehn- oder vierzehnstellige Ziffernkette sein. Diese Ziffernketten sind global eindeutig, da sie eine GS1-Basisnummer oder einen GS1-8-Präfix enthalten und immer als ganze Ziffernkette (inklusive Prüfziffer) gelesen werden. Die Prüfziffer stellt sicher, dass die Ziffernkette korrekt zusammengesetzt ist.

Jedes Unternehmen oder jede Organisation kann bei einer GS1-Mitgliedsorganisation eine sogenannte GS1-Basisnummer lizenzieren und daraus GTINs für seine Produkte und Handelseinheiten etc. vergeben.

Die GS1-Basisnummer ist eine eindeutige Zeichenfolge von vier bis zwölf Ziffern, die notwendig sind, um GS1-Identifikationsschlüssel zu vergeben.

EAN | European Article Number

Der Begriff European Article Number wird heute nur noch als Akronym EAN verwendet und bezieht sich auf den Strichcode aus der EAN/UPC-Symbologie. 

Der EAN-Strichcode wird zur Produktkennzeichnung im Einzelhandel und vielen weiteren Branchen verwendet. Dieser wurde 1976 in Europa eingeführt und ist mit dem drei Jahre zuvor in den USA eingeführten UPC-Strichcode kompatibel. Heute ist der EAN-Strichcode weltweit im Einsatz und aus vielen Prozessen der Wirtschaft nicht mehr wegzudenken. Die bekannteste Anwendung ist das Einlesen an Kassen im Einzelhandel.

Varianten und Regelwerk →zwei Varianten:

1. EAN-13 (Standard mit 13-stelliger Nummer)
2. EAN-8 (für Kleinstprodukte mit 8-stelliger Nummer)
   Unter den Symbolen steht jeweils die beinhaltende Identifikationsnummer in Klarschrift als Backup, falls der Strichcode nicht lesbar sein sollte.

Die generellen Eigenschaften des EAN-Strichcodes sind in der Norm ISO/IEC 15420 definiert. Für die Anwendung im GS1-System wurden zusätzlich Größenbereiche in Abhängigkeit von der Anwendungsumgebung, Qualitätsanforderungen (zum Beispiel gemäß ISO/IEC 15416) sowie Platzierungsrichtlinien festgelegt. 

Aufbau → Symbologieaufbau EAN nach ISO-IEC 15420

Der Symbologieaufbau von EAN-8 und EAN-13 erfolgt gemäß ISO/IEC 15420. Der EAN-Strichcode, von links nach rechts gelesen, setzt sich dabei wie folgt zusammen:

• linke Ruhezone (Hellzone)
• Randzeichen
• Nutzdatenzeichen
• Trennzeichen
• Nutzdatenzeichen
• Randzeichen
• rechte Ruhezone (Hellzone)

Jedes dieser Zeichen sowie die Hellzonen bestehen aus einer definierten Anzahl von Modulen (kleinste Abmessung eines Strichs beziehungsweise einer Lücke). Aus der Gesamtanzahl der Module sowie einer bestimmten Modulgröße lässt sich die Breite eines EAN-13 beziehungsweise eines EAN-8 Symbols berechnen.

Neuronale Netze

1. Neuronale Netze sind zunächst einmal eine Ansammlung von einzelnen Informationsverarbeitungseinheiten (Neuronen)
2. Sie sind in Schichten zu einer Netzarchitektur angeordnet
3. Für die KI-Wissenschaft von elementarer Bedeutung sind künstliche neuronale Netze, die sich an biologischen, also am menschlichen Gehirn, orientieren (siehe Deep Learning)
4. Durch eine spezielle Anordnung und Verknüpfung der künstlichen Neuronen lassen sich Anwendungsprobleme aus Bereichen wie der Statistik, der Technik oder der Wirtschaftswissenschaften computerbasiert lösen
5. Künstliche neuronale Netze sind Basis für die Erfolge von Machine Learning

Zeitfracht

Verlagsauslieferung: Zu den Mandanten zählen viele bekannte Verlage, wie etwa Gräfe und Unzer.