Search results for: INDEKSOWANIE - Bridge of Knowledge

Search

Search results for: INDEKSOWANIE

Search results for: INDEKSOWANIE

  • Andrzej Czyżewski prof. dr hab. inż.

    Prof. zw. dr hab. inż. Andrzej Czyżewski jest absolwentem Wydziału Elektroniki PG (studia magisterskie ukończył w 1982 r.). Pracę doktorską na temat związany z dźwiękiem cyfrowym obronił z wyróżnieniem na Wydziale Elektroniki PG w roku 1987. W 1992 r. przedstawił rozprawę habilitacyjną pt.: „Cyfrowe operacje na sygnałach fonicznych”. Jego kolokwium habilitacyjne zostało przyjęte jednomyślnie w czerwcu 1992 r. w Akademii Górniczo-Hutniczej...

  • Interaktywne wyszukiwanie informacji w repozytoriach danych tekstowych

    W artykule przedstawione zostały architektura oraz projekt systemu, którego celem jest umożliwienie zbudowania platformy pozwalającej na indeksowanie dużych kolekcji tekstowych oraz wyszukiwania w nich, za pomocą autorskich algorytmów, opartych o zysk informacjny oraz interaktywną komunikację z użytkownikiem. Przeprowadzono ocenę skuteczności zastosowanych algorytmów pod względem zarówno klasteryzacji jak i zbieżności algorytmu...

  • Multi-core processing system for real-time image processing in embedded computer vision applications

    Publication

    W artykule opisano architekturę wielordzeniowego programowalnego systemu do przetwarzania obrazów w czasie rzeczywistym. Dane obrazu są przetwarzane równocześnie przez wszystkie procesory. System umożliwia niskopoziomowe przetwarzanie obrazów,np. odejmowanie tła, wykrywanie obiektów ruchomych, transformacje geometryczne, indeksowanie wykrytych obiektów, ocena ich kształtu oraz podstawowa analiza trajektorii ruchu. Ang:This paper...

  • Analiza możliwości zastosowania symulatorów dydaktycznych w systemach nauczania wspomaganego komputerowo zgodnych ze standardem SCORM 2004.

    Publication

    W związku z gwałtownym wzrostem zainteresowania systemami nauczania komputerowego i ich tempa rozwoju, koniecznym okazało się rozpoczęcie intensywnych prac standaryzacyjnych dotyczących tego rodzaju systemów. Ich owocem jest standard SCORM (Sharable Component Object Model), obejmujący liczne aspekty tworzenia komputerowych systemów edukacyjnych, jak np.: przechowywanie, indeksowanie i wyszukiwanie treści dydaktycznych, obsługa...

  • Podstawy informatyki ODZYSK

    e-Learning Courses
    • A. Nabożny
    • M. Życzkowski
    • O. Kazimierska

    Zapoznanie się ze środowiskiem programistycznym Anaconda, Zapoznanie się z Spyder (wybrane IDE), importowanie i używanie bibliotek Python, Zapoznanie się z podstawami języka Python. Podstawy języka Python: Funkcje (tworzenie, wykorzystanie) zapoznanie się z operatorami (arytmetycznymi, logicznymi, relacyjnymi), Pobieranie i formatowanie danych wprowadzonych przez użytkownika, operacje na stringach (cięcie napisów, rozdzielanie...

  • Podstawy informatyki ODZYSK3

    e-Learning Courses
    • A. Nabożny
    • M. Życzkowski
    • O. Kazimierska

    Zapoznanie się ze środowiskiem programistycznym Anaconda, Zapoznanie się z Spyder (wybrane IDE), importowanie i używanie bibliotek Python, Zapoznanie się z podstawami języka Python. Podstawy języka Python: Funkcje (tworzenie, wykorzystanie) zapoznanie się z operatorami (arytmetycznymi, logicznymi, relacyjnymi), Pobieranie i formatowanie danych wprowadzonych przez użytkownika, operacje na stringach (cięcie napisów, rozdzielanie...

  • Sprzętowo - programowa analiza obrazu otrzymanego z detektora obiektów ruchomych

    W artykule przedstawiono budowę wewnętrzną oraz zasadę działania sprzętowo - programowego bloku realizującego analizę danych z obrazowego detektora ruchu. System zrealizowano za pomocą 2 identycznych procesorów 8-bitowych pracujących synchronicznie, jednego 32-bitowego procesora typu BA12 [4] oraz zestawu tablic pamięci. Algorytm analizy obrazu jest dwuetapowy. W pierwszym etapie następuje transformacja geometryczna umoŜliwiająca...

    Full text to download in external service

  • Capturing semantics of semi-structured data using partial-order trees

    Publication

    - Year 2005

    W artykule zaprezentowano nowe podejście do problemu klasyfikacji danych semistrukturalnych. Kryteria klasyfikacji bazują na strukturze danych (zwanej typem danych) oraz na ich usytuowaniu w grafir danych (zwanym rolą danych). Zastosowano model OEM (Object Exchange Model) do reprezentacji nazy danych semistrukturalnych. Bazując na tej reprezentacji, definiuje się typy i role obiektów semistrukturalnych i organizuje się je w struktury...