Filtry
wszystkich: 44
Najlepsze wyniki w katalogu: Potencjał Badawczy Pokaż wszystkie wyniki (40)
Wyniki wyszukiwania dla: EXTREME GRADIENT BOOSTING (XGBOOST)
-
Katedra Automatyki i Energetyki
Potencjał BadawczyMikroprocesorowe urządzenia pomiarowo-rejestrujące i systemy monitorowania wykorzystujące technologie sieciowe, systemy sterowania urządzeniami i procesami technologicznymi. Systemy sterowania w obiektach energetyki odnawialnej, skupionych i rozproszonych. Modelowanie i symulacja obiektów dynamicznych, procesów oraz systemów sterowania i kontroli; projektowanie interfejsów operatorskich. Systemy elektroenergetyczne i automatyki...
-
Zespół Katedry Zarządzania w Budownictwie i Inżynierii Sejsmicznej
Potencjał BadawczyKatedra Zarządzania w Budownictwie i Inżynierii Sejsmicznej jest kontynuatorem tradycji Katedry Ekonomiki Budownictwa, powołanej na Politechnice Gdańskiej w 1965 r. W 1974 r. powstała pierwsza w Polsce specjalność Organizacja i Zarządzanie w Budownictwie, która nieprzerwanie od tego czasu prowadzona jest przez pracowników katedry. W swojej długiej historii, katedra podlegała licznym przekształceniom organizacyjnym, kilkakrotnie...
-
Zespół Systemów Multimedialnych
Potencjał Badawczy* technologie archiwizacji, rekonstrukcji i dostępu do nagrań archiwalnych * technologie inteligentnego monitoringu wizyjnego i akustycznego * multimedialne technologie telemedyczne * multimodalne interfejsy komputerowe
Najlepsze wyniki w katalogu: Oferta Biznesowa Pokaż wszystkie wyniki (4)
Wyniki wyszukiwania dla: EXTREME GRADIENT BOOSTING (XGBOOST)
-
Superkomputer Tryton
Oferta BiznesowaObliczenia dużej skali, Wirtualna infrastruktura w chmurze (IaaS), Analiza danych (big data)
-
FPGA/VHDL
Oferta Biznesowa -
GUT Tribology
Oferta Biznesowa* badania tarcia i zużycia materiałów tribologicznych * badania eksperymentalne układów łożyskowych (tocznych i ślizgowych) smarowanych olejem, wodą, zanieczyszczonymi smarami lub smarami smarowanymi * teoretyczne badania wykorzystania modeli zweryfikowanych eksperymentalnie (w tym MES, CFD i FSI) * eksperymentalne badania wytrzymałości zmęczeniowej (łożyska ślizgowe cienkowarstwowe) * projektowanie nowych i modernizacja istniejących...
Pozostałe wyniki Pokaż wszystkie wyniki (20)
Wyniki wyszukiwania dla: EXTREME GRADIENT BOOSTING (XGBOOST)
-
Predicting Ice Phenomena in a River Using the Artificial Neural Network and Extreme Gradient Boosting
PublikacjaForecasting ice phenomena in river systems is of great importance because these phenomena are a fundamental part of the hydrological regime. Due to the stochasticity of ice phenomena, their prediction is a difficult process, especially when data sets are sparse or incomplete. In this study, two machine learning models—Multilayer Perceptron Neural Network (MLPNN) and Extreme Gradient Boosting (XGBoost)—were developed to predict...
-
Development of advanced machine learning for prognostic analysis of drying parameters for banana slices using indirect solar dryer
PublikacjaIn this study, eXtreme Gradient Boosting (XGBoost) and Light Gradient Boosting (LightGBM) algorithms were used to model-predict the drying characteristics of banana slices with an indirect solar drier. The relationships between independent variables (temperature, moisture, product type, water flow rate, and mass of product) and dependent variables (energy consumption and size reduction) were established. For energy consumption,...
-
User Authentication by Eye Movement Features Employing SVM and XGBoost Classifiers
PublikacjaDevices capable of tracking the user’s gaze have become significantly more affordable over the past few years, thus broadening their application, including in-home and office computers and various customer service equipment. Although such devices have comparatively low operating frequencies and limited resolution, they are sufficient to supplement or replace classic input interfaces, such as the keyboard and mouse. The biometric...
-
Machine learning-based seismic fragility and seismic vulnerability assessment of reinforced concrete structures
PublikacjaMany studies have been performed to put quantifying uncertainties into the seismic risk assessment of reinforced concrete (RC) buildings. This paper provides a risk-assessment support tool for purpose of retrofitting and potential design strategies of RC buildings. Machine Learning (ML) algorithms were developed in Python software by innovative methods of hyperparameter optimization, such as halving search, grid search, random...
-
Forewarned Is Forearmed: Machine Learning Algorithms for the Prediction of Catheter-Induced Coronary and Aortic Injuries
PublikacjaCatheter-induced dissections (CID) of coronary arteries and/or the aorta are among the most dangerous complications of percutaneous coronary procedures, yet the data on their risk factors are anecdotal. Logistic regression and five more advanced machine learning techniques were applied to determine the most significant predictors of dissection. Model performance comparison and feature importance ranking were evaluated. We identified...