Wyszukiwarka
Filtry
wszystkich: 91
Najlepsze wyniki w katalogu: Potencjał Badawczy Pokaż wszystkie wyniki (79)
Wyniki wyszukiwania dla: batch normalization, transfer learning, dropout
-
Katedra Elektrotechniki, Systemów Sterowania i Informatyki
Potencjał BadawczyW Katedrze Elektrotechniki, Systemów Sterowania i Informatyki prowadzone są badania w tematyce podstaw elektrotechniki, zaawansowanych systemów sterowania, prototypowania dedykowanych rozwiązań sprzętowych w FPGA. Prowadzone badania skupiają się również na wykorzystaniu zaawansowanych technik analizy komputerowej w systemach sterowania oraz elektrotechniki.
-
Zespół Systemów Mikroelektronicznych
Potencjał Badawczy* 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...
-
Katedra Inżynierii Sanitarnej
Potencjał BadawczyKatedra realizuje swoje zadania badawcze w takim zakresie jak opracowywanie metody podczyszczania lub oczyszczania ścieków przemysłowych oraz ich pomiary. Drugą gałęzią zainteresowań są modele matematyczne i symulacje procesów oczyszczania ścieków i zagospodarowania osadów, opracowywanie symulacji strategii eksploatacyjnych i działań modernizacyjnych.
Najlepsze wyniki w katalogu: Oferta Biznesowa Pokaż wszystkie wyniki (12)
Wyniki wyszukiwania dla: batch normalization, transfer learning, dropout
-
Laboratorium Badawcze 2-3
Oferta BiznesowaObliczenia komputerowe wymagające dużych mocy obliczeniowych z wykorzystaniem oprogramowania typu: Matlab, Tomlab, Gams, Apros.
-
Centrum Civitroniki – Centrum Zaawansowanych Technologii
Oferta BiznesowaCentrum Civitroniki działa na Wydziale Inżynierii Lądowej i Środowiska Politechniki Gdańskiej. W skład Centrum Cicitroniki wchodzą następujące pracownie:Pracownia DIM-Tefal, Pracownia defektorskopii, badań materiału i konstrukcji metalowych, Pracownia geodezyjnego monitorowania budowli inżynierskich, Pracownia badań drogowych, Pracownia fizyki budowli oraz Nazwa Civitronika jest wynikiem połączenia wyrażeń: „civil engineering”...
-
Laboratorium Nanomateriałów CZT
Oferta BiznesowaBadanie właściwość powierzchni z wykorzystaniem mikroskopu sił atomowych
Pozostałe wyniki Pokaż wszystkie wyniki (55)
Wyniki wyszukiwania dla: batch normalization, transfer learning, dropout
-
Selected Technical Issues of Deep Neural Networks for Image Classification Purposes
PublikacjaIn recent years, deep learning and especially Deep Neural Networks (DNN) have obtained amazing performance on a variety of problems, in particular in classification or pattern recognition. Among many kinds of DNNs, the Convolutional Neural Networks (CNN) are most commonly used. However, due to their complexity, there are many problems related but not limited to optimizing network parameters, avoiding overfitting and ensuring good...
-
Using Long-Short term Memory networks with Genetic Algorithm to predict engine condition
PublikacjaPredictive maintenance (PdM) is a type of approach for maintenance processes, allowing maintenance actions to be managed depending on the machine's current condition. Maintenance is therefore carried out before failures occur. The approach doesn’t only help avoid abrupt failures but also helps lower maintenance cost and provides possibilities to manufacturers to manage maintenance budgets in a more efficient way. A new deep neural...
-
Performance assessment of OpenMP constructs and benchmarks using modern compilers and multi-core CPUs
PublikacjaConsidering ongoing developments of both modern CPUs, especially in the context of increasing numbers of cores, cache memory and architectures as well as compilers there is a constant need for benchmarking representative and frequently run workloads. The key metric is speed-up as the computational power of modern CPUs stems mainly from using multiple cores. In this paper, we show and discuss results from running codes such as:...
-
Deep Learning: A Case Study for Image Recognition Using Transfer Learning
PublikacjaDeep learning (DL) is a rising star of machine learning (ML) and artificial intelligence (AI) domains. Until 2006, many researchers had attempted to build deep neural networks (DNN), but most of them failed. In 2006, it was proven that deep neural networks are one of the most crucial inventions for the 21st century. Nowadays, DNN are being used as a key technology for many different domains: self-driven vehicles, smart cities,...
-
Application of a hybrid mechanistic/machine learning model for prediction of nitrous oxide (N2O) production in a nitrifying sequencing batch reactor
PublikacjaNitrous oxide (N2O) is a key parameter for evaluating the greenhouse gas emissions from wastewater treatment plants. In this study, a new method for predicting liquid N2O production during nitrification was developed based on a mechanistic model and machine learning (ML) algorithm. The mechanistic model was first used for simulation of two 15-day experimental trials in a nitrifying sequencing batch reactor. Then, model predictions...