Search results for: MICROWAVE ENGINEERING, COMPUTER-AIDED DESIGN, MULTI-CRITERIAL OPTIMIZATION, MACHINE LEARNING, NEURAL NETWORKS - Bridge of Knowledge

Search

Search results for: MICROWAVE ENGINEERING, COMPUTER-AIDED DESIGN, MULTI-CRITERIAL OPTIMIZATION, MACHINE LEARNING, NEURAL NETWORKS

Best results in : Research Potential Pokaż wszystkie wyniki (110)

Search results for: MICROWAVE ENGINEERING, COMPUTER-AIDED DESIGN, MULTI-CRITERIAL OPTIMIZATION, MACHINE LEARNING, NEURAL NETWORKS

  • Zespół Systemów Mikroelektronicznych

    * 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 Systemów Multimedialnych

    * technologie archiwizacji, rekonstrukcji i dostępu do nagrań archiwalnych * technologie inteligentnego monitoringu wizyjnego i akustycznego * multimedialne technologie telemedyczne * multimodalne interfejsy komputerowe

  • Zespół Inżynierii Mikrofalowej i Antenowej

    Specjalność 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),...

Best results in : Business Offer Pokaż wszystkie wyniki (46)

Search results for: MICROWAVE ENGINEERING, COMPUTER-AIDED DESIGN, MULTI-CRITERIAL OPTIMIZATION, MACHINE LEARNING, NEURAL NETWORKS

  • Środowiskowe Laboratorium Technologii Bezprzewodowych

    Środowiskowe 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

    Obliczenia komputerowe wymagające dużych mocy obliczeniowych z wykorzystaniem oprogramowania typu: Matlab, Tomlab, Gams, Apros.

  • Pracownia Fotogrametrii i Teledetekcji Niskiego Pułapu

    Business Offer

    W pracowni prowadzone są badania naukowe oraz zajęcia dydaktyczne z zakresu fotogrametrii cyfrowej i teledetekcji, szczególnie z niskiego pułapu czyli z bezzałogowych statków powietrznych. W ramach działań pracowni prowadzone są pomiary terenowe z użyciem nowoczesnych technik pomiarowych i bezzałogowych statków powietrznych, szkolenie lotnicze operatorów bezzałogowych statków powietrznych. Prace kameralne realizowane są na nowoczesnym...

Other results Pokaż wszystkie wyniki (15543)

Search results for: MICROWAVE ENGINEERING, COMPUTER-AIDED DESIGN, MULTI-CRITERIAL OPTIMIZATION, MACHINE LEARNING, NEURAL NETWORKS

  • Rapid Surrogate-Aided Multi-Criterial Optimization of Compact Microwave Passives Employing Machine Learning and ANNs

    This article introduces an innovative method for achieving low-cost and reliable multi-objective optimization (MO) of microwave passive circuits. The technique capitalizes on the attributes of surrogate models, specifically artificial neural networks (ANNs), and multi-resolution electromagnetic (EM) analysis. We integrate the search process into a machine learning (ML) framework, where each iteration produces multiple infill points...

    Full text to download in external service

  • Cost-Efficient Multi-Objective Design of Miniaturized Microwave Circuits Using Machine Learning and Artificial Neural Network

    Publication

    - Year 2024

    Designing microwave components involves managing multiple objectives such as center frequencies, impedance matching, and size reduction for miniaturized structures. Traditional multi-objective optimization (MO) approaches heavily rely on computationally expensive population-based methods, especially when exe-cuted with full-wave electromagnetic (EM) analysis to guarantee reliability. This paper introduces a novel and cost-effective...

    Full text to download in external service

  • Olgun Aydin dr

    Olgun 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...

  • Deep Learning Basics 2023/24

    e-Learning Courses
    • K. Draszawka

    A course about the basics of deep learning intended for students of Computer Science. It includes an introduction to supervised machine learning, the architecture of basic artificial neural networks and their training algorithms, as well as more advanced architectures (convolutional networks, recurrent networks, transformers) and regularization and optimization techniques.

  • Response Feature Technology for High-Frequency Electronics. Optimization, Modeling, and Design Automation

    Publication

    This book discusses response feature technology and its applications to modeling, optimization, and computer-aided design of high-frequency structures including antenna and microwave components. By exploring the specific structure of the system outputs, feature-based approaches facilitate simulation-driven design procedures, both in terms of improving their computational efficiency and reliability. These benefits are associated...

    Full text to download in external service