Search
Department of Computer Architecture
Publications
Filters
total: 855
Catalog Publications
Year 2022
-
Comparison of image pre-processing methods in liver segmentation task
PublicationAutomatic liver segmentation of Computed Tomography (CT) images is becoming increasingly important. Although there are many publications in this field there is little explanation why certain pre-processing methods were utilised. This paper presents a comparison of the commonly used approach of Hounsfield Units (HU) windowing, histogram equalisation, and a combination of these methods to try to ascertain what are the differences...
-
Creating a radiological database for automatic liver segmentation using artificial intelligence.
PublicationImaging in medicine is an irreplaceable stage in the diagnosis and treatment of cancer. The subsequent therapeutic effect depends on the quality of the imaging tests performed. In recent years we have been observing the evolution of 2D to 3D imaging for many medical fields, including oncological surgery. The aim of the study is to present a method of selection of radiological imaging tests for learning neural networks.
-
DEPO: A dynamic energy‐performance optimizer tool for automatic power capping for energy efficient high‐performance computing
PublicationIn the article we propose an automatic power capping software tool DEPO that allows one to perform runtime optimization of performance and energy related metrics. For an assumed application model with an initialization phase followed by a running phase with uniform compute and memory intensity, the tool performs automatic tuning engaging one of the two exploration algorithms—linear search (LS) and golden section search (GSS), finds...
-
Detection of anomalies in bee colony using transitioning state and contrastive autoencoders
PublicationHoneybees plays vital role for the environmental sustainability and overall agricultural economy. Assisting bee colonies within their proper functioning brings the attention of researchers around the world. Electronics systems and machine learning algorithms are being developed for classifying specific undesirable bee behaviors in order to alert about upcoming substantial losses. However, classifiers could be impaired when used...
-
Food Classification from Images Using a Neural Network Based Approach with NVIDIA Volta and Pascal GPUs
PublicationIn the paper we investigate the problem of food classification from images, for the Food-101 dataset extended with 31 additional food classes from Polish cuisine. We adopted transfer learning and firstly measured training times for models such as MobileNet, MobileNetV2, ResNet50, ResNet50V2, ResNet101, ResNet101V2, InceptionV3, InceptionResNetV2, Xception, NasNetMobile and DenseNet, for systems with NVIDIA Tesla V100 (Volta) and...
-
GPU Power Capping for Energy-Performance Trade-Offs in Training of Deep Convolutional Neural Networks for Image Recognition
PublicationIn the paper we present performance-energy trade-off investigation of training Deep Convolutional Neural Networks for image recognition. Several representative and widely adopted network models, such as Alexnet, VGG-19, Inception V3, Inception V4, Resnet50 and Resnet152 were tested using systems with Nvidia Quadro RTX 6000 as well as Nvidia V100 GPUs. Using GPU power capping we found other than default configurations minimizing...
-
Greencoin – educational information system for ecoinclusion and empowering urban adaptability.
PublicationThe SARS-CoV19 pandemic exposed a broad spectrum of challenges for modern cities, societies and the environment at large. The post-Covid transformation requires new social, ecological and educational solutions, adjusted to modern challenges, but also equipped with technological advances that allow for digital inclusion and sustainable urban development to benefit the local economy and society. Many information systems designed...
-
How to Sort Them? A Network for LEGO Bricks Classification
PublicationLEGO bricks are highly popular due to the ability to build almost any type of creation. This is possible thanks to availability of multiple shapes and colors of the bricks. For the smooth build process the bricks need to properly sorted and arranged. In our work we aim at creating an automated LEGO bricks sorter. With over 3700 different LEGO parts bricks classification has to be done with deep neural networks. The question arises...
-
Inteligentne zarządzanie usługami chmurowymi
PublicationRozwój chmur obliczeniowych stanowi wyzwanie dla nowych efektywnych metod zarządzania zasobami chmurowymi, zwłaszcza, że oprócz usług typu SaaS rozwija się nowe kategorie usług jak obliczenia brzegowe czy wielochmurowe. W pracy zaproponowano ogólny model zarządzania usługami oraz efektywne procedury alokacji zasobów. Podkreślono potrzebę oszacowania parametrów zasobów chmury by zapewnić wykonanie żądanych usług. Przedstawiono również...
-
Investigation of Performance and Configuration of a Selected IoT System—Middleware Deployment Benchmarking and Recommendations
PublicationNowadays Internet of Things is gaining more and more focus all over the world. As a concept it gives many opportunities for applications for society and it is expected that the number of software services deployed in this area will still grow fast. Especially important in this context are properties connected with deployment such as portability, scalability and balance between software requirements and hardware capabilities. In...
-
Metody ekstrakcji ustrukturalizowanej treści z Wikipedii
PublicationWikipedia jest od dawna przedmiotem zainteresowania badaczy. Jednym z obszarów zainteresowania jest pozyskiwanie wiedzy z treści Wikipedii a to wymaga parsowania tekstu artykułów. W tym rozdziale przedstawiono analizę porównawczą różnych możliwości parsowania treści Wikipedii, wskazując problemy, z jakimi muszą się mierzyć autorzy parserów. Dzięki temu można zrozumieć, dlaczego proces wydobywania wiedzy z Wikipedii jest trudny
-
Performance Assessment of Using Docker for Selected MPI Applications in a Parallel Environment Based on Commodity Hardware
PublicationIn the paper, we perform detailed performance analysis of three parallel MPI applications run in a parallel environment based on commodity hardware, using Docker and bare-metal configurations. The testbed applications are representative of the most typical parallel processing paradigms: master–slave, geometric Single Program Multiple Data (SPMD) as well as divide-and-conquer and feature characteristic computational and communication...
-
Privacy-Preserving, Scalable Blockchain-Based Solution for Monitoring Industrial Infrastructure in the Near Real-Time
PublicationThis paper proposes an improved monitoring and measuring system dedicated to industrial infrastructure. Our model achieves security of data by incorporating cryptographical methods and near real-time access by the use of virtual tree structure over records. The currently available blockchain networks are not very well adapted to tasks related to the continuous monitoring of the parameters of industrial installations. In the database...
-
Segmentacja obrazów medycznych przy ograniczonej liczbie adnotacji
PublicationW dziedzinie badań klinicznych i opieki zdrowotnej tradycyjne podejście w uczeniu głębokim polegające na wykorzystaniu dużych zbiorów danych jest trudne w realizacji. Przyczyną takiego stanu rzeczy są koszty znakowania obrazów medycznych, zwłaszcza w przypadku segmentacji obrazów medycznych. Jest to żmudna operacja, która zazwyczaj wymaga intensywnego znakowania pikseli wykonanego przez ekspertów – lekarzy. W tym rozdziale zaprezentowano...
-
Semantyczne wektory słów
PublicationNiniejszy rozdział stanowi wstęp do rozległego zagadnienia, jakim są semantyczne wektory słów. W szczególności skupiono się w niej na metodach automatycznego tworzenia tego typu reprezentacji na podstawie dużych zbiorów danych. Omówiono także różne możliwe interpretacje tego, czym tak naprawdę jest podobieństwo słów, oraz przedstawiono wybrane zastosowania tego typu modeli.
-
Synchronizacja wiedzy w systemach agentowych
PublicationAgenty inteligentne są jednym z komponentów stosowanych w pro- jektowaniu rozproszonych inteligentnych systemów obliczeniowych. W rozdziale wskazano istotne aspekty systemów agentowych, a na- stępnie omówiono wybrane metody synchronizacji wiedzy między agentami będącymi częścią systemu agentowego. Omówiono podej- ście właściwe dla agentów zaufanych oraz jego modyfikację dla agen- tów, które mogą celowo próbować wprowadzać inne...
-
Video of LEGO Bricks on Conveyor Belt Dataset Series
PublicationThe dataset series titled Video of LEGO bricks on conveyor belt is composed of 14 datasets containing video recordings of a moving white conveyor belt. The recordings were created using a smartphone camera in Full HD resolution. The dataset allows for the preparation of data for neural network training, and building of a LEGO sorting machine that can help builders to organise their collections.
-
What Skills for Multi-Partner Open Innovation Projects? Open Innovation Competence Profile in a Cluster Ecosystem Context
PublicationIndustry 4.0 and the turbulent environment have rendered increasing interest in open inno- vation that extends from the bilateral transmission of expertise to multilateral platform collaborations. Open innovation ventures are seen as intricate collaborations that require the commitment of numer- ous partners during the lifetime of the project. In order to examine the specific competence of open innovation teams, we set the research...
-
Wydobywanie wiedzy z Wikipedii
PublicationWikipedia jest olbrzymim źródłem wiedzy encyklopedycznej gromadzonej przez ludzi i przeznaczonej dla ludzi. W systemach informatycznych odpowiednikiem takiego źródła wiedzy są ontologie. Ten rozdział pokazuje, w jaki sposób Wikipedia jest transformowana w ontologię i jak wydobywać z niej pojęcia, ich właściwości i relacje między nimi.
Year 2021
-
ANFIS-Based NPC Population Control in Video Games
PublicationModern computer games aim at providing rich, vivid worlds. The aim is to encourage the player to explore and interact with the in-game world. To describe the complex relations between in-game NPCs and their surrounding fuzzy logic is used. The paper presents ANFIS based population control in the video game. We present an approach allowing stabilizing the number of NPCs in-game by providing a certain amount of food to the environment....
-
Assessment of OpenMP Master–Slave Implementations for Selected Irregular Parallel Applications
PublicationThe paper investigates various implementations of a master–slave paradigm using the popular OpenMP API and relative performance of the former using modern multi-core workstation CPUs. It is assumed that a master partitions available input into a batch of predefined number of data chunks which are then processed in parallel by a set of slaves and the procedure is repeated until all input data has been processed. The paper experimentally...
-
Assessment of particular abdominal aorta section extraction from contrast-enhanced computed tomography angiography
PublicationThe aim of this work is to improve the accuracy of extraction of a particular abdominal aorta section and to reduce the distortion in three-dimensional Computed Tomography Angiography (CTA) images. Imaging modality and quality plays crucial role in the medical diagnostic process, thus ensuring high quality of images is essential at every stage of acquisition and processing.Noise is defined as a disturbance of the image quality...
-
Benchmarking Scalability and Security Configuration Impact for A Distributed Sensors-Server IOT Use Case
PublicationInternet of Things has been getting more and more attention and found numerous practical applications. Especially important in this context are performance, security and ability to cope with failures. Especially crucial is to find good trade-off between these. In this article we present results of practical tests with multiple clients representing sensors sending notifications to an IoT middleware – DeviceHive. We investigate performance...
-
Big Data from Sensor Network via Internet of Things to Edge Deep Learning for Smart City
PublicationData from a physical world is sampled by sensor networks, and then streams of Big Data are sent to cloud hosts to support decision making by deep learning software. In a smart city, some tasks may be assigned to smart devices of the Internet of Things for performing edge computing. Besides, a part of workload of calculations can be transferred to the cloud hosts. This paper proposes benchmarks for division tasks between an edge...
-
Blockchain technologies to address smart city and society challenges
PublicationNew Information and Communications Technologies (ICT) are changing the way in which the world works. These technologies provide new tools to face the issues of contemporary society (poverty, migrations, sustainable development challenges, governance, etc.). Among them, blockchain emerge as a disruptive technology able to make things in a completely different and innovative way. They can provide solutions where before there were...
-
Buzz-based honeybee colony fingerprint
PublicationNon-intrusive remote monitoring has its applications in a variety of areas. For industrial surveillance case, devices are capable of detecting anomalies that may threaten machine operation. Similarly, agricultural monitoring devices are used to supervise livestock or provide higher yields. Modern IoT devices are often coupled with Machine Learning models, which provide valuable insights into device operation. However, the data...
-
Embedded Representations of Wikipedia Categories
PublicationIn this paper, we present an approach to building neural representations of the Wikipedia category graph. We test four different methods and examine the neural embeddings in terms of preservation of graphs edges, neighborhood coverage in representation space, and their influence on the results of a task predicting parent of two categories. The main contribution of this paper is application of neural representations for improving the...
-
Fast Approximate String Search for Wikification
PublicationThe paper presents a novel method for fast approximate string search based on neural distance metrics embeddings. Our research is focused primarily on applying the proposed method for entity retrieval in the Wikification process, which is similar to edit distance-based similarity search on the typical dictionary. The proposed method has been compared with symmetric delete spelling correction algorithm and proven to be more efficient...
-
Generowanie tekstu z użyciem sieci typu Transformer
PublicationOpisano działanie wybranych modeli uczenia maszynowego znajdujących zastosowanie w przetwarzaniu języka naturalnego w szczególności wy- korzystywanych do generowania tekstu. Przedstawiono również model BERT i jego różne wersje, a także praktyczne wykorzystanie modeli typu Transformer. Przedstawiono ich działanie w aplikacji zmieniającej nastrój tekstu w sposób sekwencyjny.
-
Hierarchical 2-step neural-based LEGO bricks detection and labeling
PublicationLEGO bricks are extremely popular and allow the creation of almost any type of construction due to multiple shapes available. LEGO building requires however proper brick arrangement, usually done by shape. With over 3700 different LEGO parts this can be troublesome. In this paper, we propose a solution for object detection and annotation on images. The solution is designed as a part of an automated LEGO bricks arrangement. The...
-
Human awareness versus Autonomous Vehicles view: comparison of reaction times during emergencies
PublicationHuman safety is one of the most critical factors when a new technology is introduced to the everyday use. It was no different in the case of Autonomous Vehicles (AV), designed to replace generally available Conventional Vehicles (CV) in the future. AV rules, from the start, focus on guaranteeing safety for passengers and other road users, and these assumptions usually work during normal traffic conditions. However, there is still...
-
Implementacja wykrywalnych usług typu REST na platformie Jakarta EE
PublicationNiniejszy rozdział przedstawia propozycję w jaki sposób może być realizowana implementacja wykrywalnych usług sieciowych opartych na stylu architektonicznym REST na platformie Jakarta EE. Zostały tutaj przedstawione zarówno podstawy teoretyczne niezależne od zastosowanej platformy technologicznej, jak i szczegóły implementacji w technologii JAX-RS wchodzącej w skład platformy Jakarta EE. W szczególności zostały tutaj przedstawione...
-
Jak wykraść złoto smokowi? - uczenie ze wzmocnieniem w świecie Wumpusa
PublicationNiniejszy rozdział zawiera łagodne wprowadzenie do problematyki uczenia ze wzmocnieniem, w którym podstawy teoretyczne wyjaśniane są na przykładzie przewodnim, jakim jest zagadnienie nauczenia agenta poruszania się w świecie potwora o imieniu Wumpus (ang. Wumpus world), klasycznym środowisku do testowania logicznego rozumowania agentów (problem nietrywialny dla algorytmów uczenia ze wzmocnieniem). Przedstawiona jest główna idea...
-
Klasyfikacja aktywności kory wzrokowej za pomocą elektroencefalografu
PublicationW niniejszej pracy została przedstawiona metodologia konstrukcji i oceny systemu cyfrowego automatycznie klasyfikującego dane pochodzące z elektroencefalografu. Opracowana procedura badawcza pozwoliła na przetestowanie rozwiązania na różnych osobach, w różnym wieku, o różnych porach dnia, z wykorzystaniem różnych konfiguracji urządzeń i modeli zjawiska. Uzyskano stuprocentową skuteczność automatycznego rozpoznania stanu spoczynkowego...
-
Klasyfikacja tekstu przy użyciu grafowych sieci neuronowych
PublicationWspółczesnym algorytmom analizy tekstu wciąż daleko do ludzkiego poziomu jego zrozumienia. Jednym z wyzwań jest znajdowanie przez maszynę związków pomiędzy odległymi fragmentami tekstu. Próbą rozwiązania tego problemu są grafowe reprezentacje tekstu, które bardzo dobrze sprawdzają się w przedstawianiu złożonych zależności. W tekście opisane zostały dwie metody grafowej reprezentacji tekstu oraz algorytm grafowych konwolucyjnych...
-
Licencjonowanie oprogramowania
PublicationWolne i otwarte oprogramowanie przeżywa ostatnimi laty rozkwit. Co raz więcej przedsiębiorstw komercyjnych opiera rozwój swoich firm na otwartym oprogramowaniu. Zarówno mali, jak i duzi gracze mają świadomość komplikacji współczesnych systemów i niemożności samodzielnego ich rozwoju. Z pomocą przychodzi otwarte podejście do wytwarzania oprogramowania. Wymaga to jednak pewnego zrozumienia uwarunkowań prawnych, a w szczególności...
-
Multi-Aspect Quality Assessment Of Mobile Image Classifiers For Companion Applications In The Publishing Sector
PublicationThe paper presents the problem of quality assessment of image classifiers used in mobile phones for complimentary companion applications. The advantages of using this kind of applications have been described and a Narrator on Demand (NoD) functionality has been described as one of the examples, where the application plays an audio file related to a book page that is physically in front of the phone's camera. For such a NoD application,...
-
Multi-objective Tabu-based Differential Evolution for Teleportation of Smart Virtual Machines in Private Computing Clouds
PublicationWe propose a multi-objective approach for using differential evolution algorithm with tabu search algorithm as an additional mutation for live migration (teleportation) of virtual machines. This issue is crucial in private computing clouds. Teleportation of virtual machines is supposed to be planned to determine Pareto-optimal solutions for several criteria such as workload of the bottleneck host, communication capacity of the...
-
Najczęstsze problemy usługowych środowisk wdrożeniowych
PublicationZakres dostępnych obecnie rozwiązań informatycznych umożliwia zna- czące usprawnienie procesu wytwarzania i dostarczania oprogramowania do klienta. Poprawna integracja środowiska wytwórczego pozwala wy- eliminować szereg problemów dotyczących wewnętrznej współpracy ze- społów developerskich. Zmiana architektur aplikacji z monolitycznych na rozproszone heterogeniczne zbiory usług wymaga innego podejścia do wdrażania usług. Dotychczasowe...
-
Neuronowe modele z atencją w przetwarzaniu języka naturalnego
PublicationCelem niniejszego rozdziału jest wprowadzenie w tematykę sieci neuronowych z atencją oraz ich zastosowań w przetwarzaniu języka naturalnego. Rozdział skupia się w szczególności na dokładnym omówieniu architektury modelu Transformer, wykorzystującego atencję jako podstawowy mechanizm swojego działania.
-
Offshore benthic habitat mapping based on object-based image analysis and geomorphometric approach. A case study from the Slupsk Bank, Southern Baltic Sea
PublicationBenthic habitat mapping is a rapidly growing field of underwater remote sensing studies. This study provides the first insight for high-resolution hydroacoustic surveys in the Slupsk Bank Natura 2000 site, one of the most valuable sites in the Polish Exclusive Zone of the Southern Baltic. This study developed a quick and transparent, automatic classification workflow based on multibeam echosounder and side-scan sonar surveys to...
-
Optimization of Data Assignment for Parallel Processing in a Hybrid Heterogeneous Environment Using Integer Linear Programming
PublicationIn the paper we investigate a practical approach to application of integer linear programming for optimization of data assignment to compute units in a multi-level heterogeneous environment with various compute devices, including CPUs, GPUs and Intel Xeon Phis. The model considers an application that processes a large number of data chunks in parallel on various compute units and takes into account computations, communication including...
-
Paradoks decyzyjny – racjonalne i intuicyjne podejmowanie decyzji
PublicationW pracy scharakteryzowano poszczególne etapy działań prowadzące do znajdowania najlepszych rozwiązań dla rozpatrywanego problemu. Zwrócono uwagę na paradoks decyzyjny który wskazuje, że mądre rozwiązanie problemu wymaga zarówno racjonalnego, jak i intuicyjnego podejścia. Na przykładzie sortowania obrazów zaprezentowano niezależnie oba podejścia podkreślając potrzebę ich wzajemnego uzupełniania się. Podkreślono trudność budowy algorytmów,...
-
Problemy jakości w metodach Agile
PublicationZwinne metody wytwarzania osiągnęły w zawrotnym tempie niebywały sukces. Według różnych doniesień od 50 do 70% firm IT stosuje metody zwinne na stałe lub okazjonalnie . Jednak znaczna część firm stosuje wybiórczo praktyki zalecane przez Agile . Jakie to praktyki? Jakie problemy występują przy ich stosowaniu i jak firmy radzą sobie z tymi problemami? Jak wpływają na jakość wytwarzanego oprogramowania? Jakie są warunki krytyczne...
-
Process of Medical Dataset Construction for Machine Learning-Multifield Study and Guidelines
PublicationThe acquisition of high-quality data and annotations is essential for the training of efficient machine learning algorithms, while being an expensive and time-consuming process. Although the process of data processing and training and testing of machine learning models is well studied and considered in the literature, the actual procedures of obtaining data and their annotations in collaboration with physicians are in most cases...
-
Reprezentacja danych dźwiękowych w kontekście metod uczenia maszynowego
PublicationDźwięk odgrywa kluczową rolę w przekazywaniu informacji lub ostrzeganiu o niebezpieczeństwie. Do opracowania wydajnego cyfrowego asystenta głosowego zdolnego do efektywnej współpracy z człowiekiem niezbędne jest użycie algorytmów opisujących sygnał dźwiękowy w formie cyfrowej. W poniższej pracy skategoryzowano i opisano najpowszechniejsze metody opisu sygnałów audio używanych jako wejścia dla algorytmów uczenia maszynowego. Wskazano...
-
Segmentation Quality Refinement in Large-Scale Medical Image Dataset with Crowd-Sourced Annotations
PublicationDeployment of different techniques of deep learning including Convolutional Neural Networks (CNN) in image classification systems has accomplished outstanding results. However, the advantages and potential impact of such a system can be completely negated if it does not reach a target accuracy. To achieve high classification accuracy with low variance in medical image classification system, there is needed the large size of the...
-
Semantic segmentation training using imperfect annotations and loss masking
PublicationOne of the most significant factors affecting supervised neural network training is the precision of the annotations. Also, in a case of expert group, the problem of inconsistent data annotations is an integral part of real-world supervised learning processes, well-known to researchers. One practical example is a weak ground truth delineation for medical image segmentation. In this paper, we have developed a new method of accurate...
-
Study of Statistical Text Representation Methods for Performance Improvement of a Hierarchical Attention Network
PublicationTo effectively process textual data, many approaches have been proposed to create text representations. The transformation of a text into a form of numbers that can be computed using computers is crucial for further applications in downstream tasks such as document classification, document summarization, and so forth. In our work, we study the quality of text representations using statistical methods and compare them to approaches...
-
TensorHive: Management of Exclusive GPU Access for Distributed Machine Learning Workloads
PublicationTensorHive is a tool for organizing work of research and engineering teams that use servers with GPUs for machine learning workloads. In a comprehensive web interface, it supports reservation of GPUs for exclusive usage, hardware monitoring, as well as configuring, executing and queuing distributed computational jobs. Focusing on easy installation and simple configuration, the tool automatically detects the available computing...