Filters
total: 154
Best results in : Research Potential Pokaż wszystkie wyniki (110)
Search results for: DATA-DRIVEN MODELLING, MICROWAVE DESIGN, SURROGATE MODELLING, ARTIFICIAL NEURAL NETWORKS, DEEP LEARNING
-
Zespół Systemów Mikroelektronicznych
Research Potential* projektowania I optymalizacji układów i systemów mikroelektronicznych * zaawansowane metody projektowania i optymalizacji analogowych filtrów aktywnych * programowanie układów scalonych (FPGA, CPLD, SPLD, FPAA) * układy specjalizowane ASIC * synteza systemów o małym poborze mocy * projektowanie topografii układów i zagadnień kompatybilności elektromagnetycznej * modelowania przyrządów półprzewodnikowych * modelowania właściwości...
-
Zespół Inżynierii Mikrofalowej i Antenowej
Research PotentialSpecjalność badawcza KIMiA wiąże się z techniką b.w.cz. i dotyczy zakresu częstotliwości od setek megaherców do kilkudziesięciu gigaherców. Przedmiotem badań teoretycznych (analiza, synteza, symulacja i modelowanie komputerowe,) oraz eksperymentalnych są elementy (prowadnice, sprzęgacze, rozgałęzienia) oraz układy pasywne (cyrkulatory, przesuwniki fazy, obciążenia, tłumiki) i aktywne (wzmacniacze, mieszacze, powielacze, modulatory),...
-
Zespół Metrologii i Optoelektroniki
Research Potential* komputerowo wspomagana metrologia i diagnostyka * projektowanie systemów * mikrosystemów i makrosystemów elektronicznych * testowanie i diagnostyka elektroniczna * pomiary właściwości szumowych i zakłóceń * spektroskopia impedancyjna * telemetria i telediagnostyka internetowa * katedra redaguje Metrology and Measurement Systems * kwartalnik PAN znajdujący się na liście JCR
Best results in : Business Offer Pokaż wszystkie wyniki (44)
Search results for: DATA-DRIVEN MODELLING, MICROWAVE DESIGN, SURROGATE MODELLING, ARTIFICIAL NEURAL NETWORKS, DEEP LEARNING
-
Środowiskowe Laboratorium Technologii Bezprzewodowych
Business OfferŚrodowiskowe Laboratorium Technologii Bezprzewodowych powstało w ramach realizacji projektu CZT Centrum Zaawansowanych Technologii POMORZE i mieści się w Katedrze Inżynierii Mikrofalowej i Antenowej na Wydziale Elektroniki, Telekomunikacji i Informatyki Politechniki Gdańskiej. Laboratorium zostało wyposażone w specjalistyczne zaplecze aparaturowe, które w połączeniu z kompetencjami naukowymi i technologicznymi kadry pozwala na...
-
Laboratorium Badawcze 2-3
Business OfferObliczenia komputerowe wymagające dużych mocy obliczeniowych z wykorzystaniem oprogramowania typu: Matlab, Tomlab, Gams, Apros.
-
Superkomputer Tryton
Business OfferObliczenia dużej skali, Wirtualna infrastruktura w chmurze (IaaS), Analiza danych (big data)
Other results Pokaż wszystkie wyniki (14165)
Search results for: DATA-DRIVEN MODELLING, MICROWAVE DESIGN, SURROGATE MODELLING, ARTIFICIAL NEURAL NETWORKS, DEEP LEARNING
-
Olgun Aydin dr
PeopleOlgun Aydin finished his PhD by publishing a thesis about Deep Neural Networks. He works as a Principal Machine Learning Engineer in Nike, and works as Assistant Professor in Gdansk University of Technology in Poland. Dr. Aydin is part of editorial board of "Journal of Artificial Intelligence and Data Science" Dr. Aydin served as Vice-Chairman of Why R? Foundation and is member of Polish Artificial Intelligence Society. Olgun is...
-
Applying artificial neural networks for modelling ship speed and fuel consumption
PublicationThis paper deals with modelling ship speed and fuel consumption using artificial neural network (ANN) techniques. These tools allowed us to develop ANN models that can be used for predicting both the fuel consumption and the travel time to the destination for commanded outputs (the ship driveline shaft speed and the propeller pitch) selected by the ship operator. In these cases, due to variable environmental conditions, making...
-
Heavy duty vehicle fuel consumption modelling using artificial neural networks
PublicationIn this paper an artificial neural network (ANN) approach to modelling fuel consumption of heavy duty vehicles is presented. The proposed method uses easy accessible data collected via CAN bus of the truck. As a benchmark a conventional method, which is based on polynomial regression model, is used. The fuel consumption is measured in two different tests, performed by using a unique test bench to apply the load to the engine. Firstly,...
-
Heavy Duty Vehicle Fuel Consumption Modelling Based on Exploitation Data by Using Artificial Neural Networks
PublicationOne of the ways to improve the fuel economy of heavy duty trucks is to operate the combustion engine in its most efficient operating points. To do that, a mathematical model of the engine is required, which shows the relations between engine speed, torque and fuel consumption in transient states. In this paper, easy accessible exploitation data collected via CAN bus of the heavy duty truck were used to obtain a model of a diesel...
-
Modelling relation between oxidation resistance and tribological properties of non-toxic lubricants with the use of artificial neural networks
Publication