Filtry
wszystkich: 1772
wybranych: 1389
-
Katalog
- Publikacje 1389 wyników po odfiltrowaniu
- Czasopisma 66 wyników po odfiltrowaniu
- Konferencje 64 wyników po odfiltrowaniu
- Osoby 67 wyników po odfiltrowaniu
- Projekty 3 wyników po odfiltrowaniu
- Kursy Online 21 wyników po odfiltrowaniu
- Wydarzenia 1 wyników po odfiltrowaniu
- Dane Badawcze 161 wyników po odfiltrowaniu
Filtry wybranego katalogu
wyświetlamy 1000 najlepszych wyników Pomoc
Wyniki wyszukiwania dla: RBF NEURAL NETWORKS
-
Large-scale multimedia content delivery over optical networks for interactive TV services
Publikacja -
On reducing the value of aggregate restoration time when assuring survivability in scale-free networks.
PublikacjaReferat dotyczy zapewniania przeżywalności połączeń w rozległych sieciach bezskalowych. Zaproponowano metrykę pozwalającą omijać centra sieci, a tym samym zmniejszać ilość połączeń wymagających odtwarzania na skutek awarii węzła. Wyniki dla sieci bezskalowych porównywane są z wynikami dla sieci losowych. Uzyskane wyniki potwierdzają efektywność metryki w sieciach bezskalowych.
-
Throughput vs. Resilience in Multi-hop Wireless Sensor Networks with Periodic Packet Traffic
Publikacja -
Comparison of IP-based and explicit paths for one-to-one fast reroute in MPLS networks
Publikacja -
Robust Parameter Estimation and Output Prediction for Reactive Carrier-Load Nonlinear Dynamic Networks
PublikacjaIn this paper an extension of on-line model simplification technique for a class of networked systems, namely reactive carrier-load nonlinear dynamic networked system (RCLNDNS), kept within point-parametric model (PPM) framework is addressed. The PPM is utilised to acquire a piece wise constant time-varying parameter linear structure for the RCLNDNS suitable for the on-line one step ahead prediction that may be applied to monitoring...
-
Highlights from RNDM 2018 – 10th Anniversary Workshop on Resilient Networks Design and Modeling
PublikacjaArtykuł prezentujący relację z workshopu RNDM 2018
-
Performance Evaluation of GAM in Off-Body Path Loss Modelling for Body Area Networks
PublikacjaThis paper addresses the performance evaluation of an off-body path loss model, based on measurements at 2.45 GHz, which has been developed with the use of the Generalised Additive Model, allowing to model a non-linear dependence on different predictor variables. The model formulates path loss as a function of distance, antennas’ heights, antenna orientation angle and polarisation, results showing that performance is very sensitive...
-
Optimal Selection of Input Features and an Acompanying Neural Network Structure for the Classification Purposes - Skin Lesions Case Study
Publikacja -
Longitudinal drug synergy assessment using convolutional neural network image-decoding of glioblastoma single-spheroid cultures
PublikacjaAbstract Background In recent years, drug combinations have become increasingly popular to improve therapeutic outcomes in various diseases, including difficult to cure cancers such as the brain cancer glioblastoma. Assessing the interaction between drugs over time is critical for predicting drug combination effectiveness and minimizing the risk of therapy resistance. However, as viability readouts of drug combination experiments...
-
Comparative analysis of IP-based mobility protocols and fast handover algorithms in IEEE 802.11 based WLANs
PublikacjaA rapid growth of IP-based networks and services created the vast collection of resources and functionality available to users by means of an uniform method of access - an IP protocol. At the same time, advances in design of mobile electronic devices allowed them to reach utility level comparable to stationary, desktop computers, while still retaining their mobility advantage. Unfortunately, the base IP protocol does not perform...
-
Multiservice Optical Fibre Local Area Networks For Data Transmission And Telemetry In The Electric Power Industry
Publikacja -
Set membership estimation of parameters and variables in dynamic networks by recursive algorithms with moving measurment window
PublikacjaW artykule rozważana jest łączna estymacja przedziałowa zmiennych i parametrów w złożonej sieci dynamicznej w oparciu niepewne modele parametryczne i ograniczoną liczbę pomiarów. Opracowany został rekursywny algorytm estymacji z przesuwnym oknem pomiarowym, odpowiedni dla monitorowania sieci on-line. Okno pomiarowe pozwala na stabilizowanie klasycznego algorytmu rekurencyjnego estymacji i znacznie poprawienie obcisłości estymat....
-
Efficient handover scheme for Mobile IPv4 over IEEE 802.11 networks with IEEE 802.21 triggers.
PublikacjaEfektywność przełączania jest bardzo istotnym parametrem, decydującym o pracy sieci bezprzewodowych, realizujacych usługi multimedialne na wysokim poziomie jakości. Użytkownicy takich sieci oczekują ciągłej obsługi podczas procesu przemieszczania się. Okazuje się, że istotnym źródlem opóźnień są nieefektywne procedury przełączania w warstwach drugiej i trzeciej, wynikający częściowo z postulatu o separacji funkcji realizowanych...
-
A novel class-based protection algorithm providing fast service recovery in IP/WDM networks
PublikacjaW artykule rozważa się warstwową strukturę sieci IP-MPLS/WDM. Węzły sieci mają funkcjonalność zarówno optycznych krotnic transferowych (OXC), jak i routerów IP. Dowolne dwa routery IP mogą być ze sobą połączone poprzez logiczne łącze IP realizowane przez ścieżkę optyczną WDM. Zaproponowano metodę klasową doboru tras przeżywalnych zapewniającą szybkie odtwarzanie uszkodzonych strumieni ruchu zarówno w warstwie WDM jak i IP-MPLS....
-
Testbed analysis of video and VoIP transsmission performance in IEEE 802.11 b/g/n networks
PublikacjaThe aim of the work is to analyze capabilities and limitations of different implementations of IEEE 802.11 technologies (IEEE 802.11 b/g/n), utilized for both video streaming and VoIP calls directed to mobile devices. Our preliminary research showed that results obtained with currently popular simulation tools can be drastically different than these possible in real-world environment, so, in order to correctly evaluate performance...
-
SNAIL Promotes Metastatic Behavior of Rhabdomyosarcoma by Increasing EZRIN and AKT Expression and Regulating MicroRNA Networks
Publikacja -
Quantum superadditivity in linear optics networks: Sending bits via multiple-access Gaussian channels
PublikacjaSuperadditivity effects of communication capacities are known in the case of discrete variable quantum channels. We describe the continuous variable analog of one of these effects in the framework of Gaussian multiple access channels (MACs). Classically, superadditivity-type effects are strongly restricted: For example, adding resources to one sender is never advantageous to other senders in sending their respective information...
-
Genetic and biochemical determinants of serum concentrations of monocyte chemoattractant protein-1, a potential neural tube defect risk factor
Publikacja -
A new analyzer based on pellistor sensor with neural network data postprocessing for measurement of hydrocarbons in lower explosive limit range
PublikacjaW pracy przedstawiono rezultaty pierwszego etapu badań nad nowym typem analizatora do oznaczania stężenia wodoru i lotnych węglowodorów w zakresie dolnej granicy wybuchowości. Analizator ten zbudowano w oparciu o pojedynczy czujnik pelistorowy z układem przetwarzania danych wykorzystującym sztuczną sieć neuronową.
-
Mesh-free approach to Helmholtz equation on radial basis functions
PublikacjaMetoda radialnych funkcji bazowych (RBF) jest coraz czesciej stosowana przy rozwiazywaniu rownan rozniczkowych czastkowych oraz zagadnien wlasnych. W szczegolnosci znalazla ona zastosowanie w problemach elektrodynamiki obliczeniowej. W publikacji zastosowano RBF do rozwiazania rownania Helmholtza. Wprowadzono nowy algorytm - adaptacyjny do wyznaczania centrow interpolacyjnych. Przedstawiona metode zastosowano do wyznaczenia rozkladow...
-
Probability estimation of the city’s energy efficiency improvement as a result of using the phase change materials in heating networks
Publikacja -
Fast service restoration under shared protection at lightpath level in survivable WDM mesh grooming networks
PublikacjaW artykule zaproponowano nowe podejście do optymalizacji rozdziału zasobów w przeżywalnych sieciach optycznych z agregacją strumieni ruchu. Zaproponowana metoda bazuje na wierzchołkowym kolorowaniu grafu konfliktów. Jest pierwszym podejściem, dedykowanym sieciom optycznym z agregację strumieni ruchu z pełną zdolnością do konwersji długości fal, która nie powoduje wydłużenia ściezek zabezpieczjących, a więc zapewnia szybkie odtwarzanie...
-
Multicast Traffic Throughput Maximization through Dynamic Modulation and Coding Scheme Assignment in Wireless Sensor Networks
Publikacja -
Towards the 4th industrial revolution: networks, virtuality, experience based collective computational intelligence, and deep learning
PublikacjaQuo vadis, Intelligent Enterprise? Where are you going? The authors of this paper aim at providing some answers to this fascinating question addressing emerging challenges related to the concept of semantically enhanced knowledge-based cyber-physical systems – the fourth industrial revolution named Industry 4.0.
-
Selfishness Detection in Mobile Ad Hoc Networks: How Dissemination of Indirect Information Turns into Strategic Issue
PublikacjaDla środowiska sieci mobilnej ad hoc przedyskutowano wymienność pomiędzy wydatkiem energetycznym węzła egoistycznego a obniżaniem jego metryki reputacyjnej. Badania symulacyjne wskazują, że atakom polegającym na selektywnym usuwaniu pakietów można przeciwdziałać poprzez datacentryczny system reputacyjny bazujący na potwierdzeniach końcowych, który nakazuje jednakowo uaktualniać metryki reputacyjne dla wszystkich węzłów na źle zachowującej...
-
Open-Set Speaker Identification Using Closed-Set Pretrained Embeddings
PublikacjaThe paper proposes an approach for extending deep neural networks-based solutions to closed-set speaker identification toward the open-set problem. The idea is built on the characteristics of deep neural networks trained for the classification tasks, where there is a layer consisting of a set of deep features extracted from the analyzed inputs. By extracting this vector and performing anomaly detection against the set of known...
-
Application of Generalized Regression Neural Network and Gaussian Process Regression for Modelling Hybrid Micro-Electric Discharge Machining: A Comparative Study
Publikacja -
Prediction of skin color, tanning and freckling from DNA in Polish population: linear regression, random forest and neural network approaches
Publikacja -
Artificial neural network model of hardness, porosity and cavitation erosion wear of APS deposited Al2O3 -13 wt% TiO2 coatings
Publikacja -
A new approach to inter-layer sharing providing differentiated protection services in survivable IP-MPLS/WDM networks
PublikacjaArtykuł omawia zagadnienie ochrony transmisji o charakterze połączeniowym w sieciach wielowarstwowych IP-MPLS/WDM. W szczególności prezentuje nową metodę współdzielenia międzywarstwowego zasobów ścieżek zabezpieczających gwarantującą szybkie odtwarzanie uszkodzonych połączeń (nawet o 40% szybciej w porównaniu z powszechnie stosowaną metodą).
-
A new fuzzy model of multi-criteria decision support based on Bayesian networks for the urban areas' decarbonization planning
Publikacja -
ADAPTIVE PREDICTIONS OF THE EURO/ZŁOTY CURRENCY EXCHANGE RATE USING STATE SPACE WAVELET NETWORKS AND FORECAST COMBINATIONS
PublikacjaThe paper considers the forecasting of the euro/Polish złoty (EUR/PLN) spot exchange rate by applying state space wavelet network and econometric forecast combination models. Both prediction methods are applied to produce one-trading-day- ahead forecasts of the EUR/PLN exchange rate. The paper presents the general state space wavelet network and forecast combination models as well as their underlying principles. The state space...
-
Knowledge management in the IPv6 migration process
PublikacjaThere are many reasons to deploy IPv6 protocol with IPv4 address space depletion being the most obvious. Unfortunately, migration to IPv6 protocol seems slower than anticipated. To improve pace of the IPv6 deployment, authors of the article developed an application that supports the migration process. Its main purpose is to help less experienced network administrators to facilitate the migration process with a particular target...
-
Using Deep Neural Network Methods for Forecasting Energy Productivity Based on Comparison of Simulation and DNN Results for Central Poland—Swietokrzyskie Voivodeship
Publikacja -
Using Deep Neural Network Methods for Forecasting Energy Productivity Based on Comparison of Simulation and DNN Results for Central Poland – Swietokrzyskie Voivodeship
Publikacja -
Application of PSO-artificial neural network and response surface methodology for removal of methylene blue using silver nanoparticles from water samples
Publikacja -
Data augmentation for improving deep learning in image classification problem
PublikacjaThese days deep learning is the fastest-growing field in the field of Machine Learning (ML) and Deep Neural Networks (DNN). Among many of DNN structures, the Convolutional Neural Networks (CNN) are currently the main tool used for the image analysis and classification purposes. Although great achievements and perspectives, deep neural networks and accompanying learning algorithms have some relevant challenges to tackle. In this...
-
Machine Learning Applied to Aspirated and Non-Aspirated Allophone Classification—An Approach Based on Audio "Fingerprinting"
PublikacjaThe purpose of this study is to involve both Convolutional Neural Networks and a typical learning algorithm in the allophone classification process. A list of words including aspirated and non-aspirated allophones pronounced by native and non-native English speakers is recorded and then edited and analyzed. Allophones extracted from English speakers’ recordings are presented in the form of two-dimensional spectrogram images and...
-
Application of Bayesian networks for inferring cause–effect relations from gene expression profiles of cancer versus normal cells
Publikacja -
Fiber optic interface channels for united data and power supply transmission for neutral interaction application in signal transmission networks
Publikacja -
Thermal analysis and experimental verification of permanent magnet synchronous motor by combining lumped-parameter thermal networks with analytical method
Publikacja -
Dispersive Delay Structures With Asymmetric Arbitrary Group-Delay Response Using Coupled-Resonator Networks With Frequency-Variant Couplings
PublikacjaThis article reports the design of coupled-resonatorbased microwave dispersive delay structures (DDSs) with arbitrary asymmetric-type group delay response. The design process exploits a coupling matrix representation of the DDS circuit as a network of resonators with frequency-variant couplings (FVCs). The group delay response is shaped using complex transmission zeros (TZs) created by dispersive cross-couplings. We also present an...
-
Neurocontrolled Car Speed System
PublikacjaThe features of the synthesis of neural controllers for the car speed control system are considered in this article. The task of synthesis is to determine the weight coefficients of neural networks that provide the implementation of proportional and proportional-integralderivative control laws. The synthesis of controllers is based on an approach that uses a reversed model of the standard. A model of the car speed control system with...
-
Rating by detection: an artifact detection protocol for rating EEG quality with average event duration
PublikacjaQuantitative evaluation protocols are critical for the development of algorithms that remove artifacts from real EEG optimally. However, visually inspecting the real EEG to select the top-performing artifact removal pipeline is infeasible while hand-crafted EEG data allow assessing artifact removal configurations only in a simulated environment. This study proposes a novel, principled approach for quantitatively evaluating algorithmically...
-
Particle swarm optimization–artificial neural network modeling and optimization of leachable zinc from flour samples by miniaturized homogenous liquid–liquid microextraction
Publikacja -
Breast MRI segmentation by deep learning: key gaps and challenges
PublikacjaBreast MRI segmentation plays a vital role in early diagnosis and treatment planning of breast anomalies. Convolutional neural networks with deep learning have indicated promise in automating this process, but significant gaps and challenges remain to address. This PubMed-based review provides a comprehensive literature overview of the latest deep learning models used for breast segmentation. The article categorizes the literature...
-
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,...
-
Deep 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,...
-
Optymalizacja zasad koegzystencji sieci standardów Bluetooth i IEEE 802.11 = Optimization of Bluetooth and IEEE 802.11 networks co-existence
PublikacjaZ uwagi na rosnącą popularność standardów Bluetooth (BT) i IEEE 802.11b (Wi-Fi ) można się z nimi spotkać praktycznie wszędzie. Gwałtowny wzrost liczby urządzeń różnych technologii ma także swoje negatywne strony. Stosowanie coraz większej liczby urządzeń różnych systemów radiokomunikacyjnych powoduje wzrost poziomu zaburzeń elektromagnetycznych. W konsekwencji działanie różnych sieci bezprzewodowych pracujących w bliskim zasięgu...
-
Zastosowanie algorytmu ewolucyjnego do uczenia neuronowego regulatora napięcia generatora synchronicznego. Evolutionary algorithm for training a neural network of synchronous generator voltage controller
PublikacjaNajpopularniejsza metoda uczenia wielowarstwowych sieci neuronowych -metoda wstecznej propagacji błędu - charakteryzuje się słabą efektywnością. Z tego względu podejmowane są próby stosowania innych metod do uczenia sieci. W pracy przedstawiono wyniki uczenia sieci realizującej regulator neuronowy, za pomocą algorytmu ewolucyjnego. Obliczenia symulacyjne potwierdziły dobrą zbieżność algorytmu ewolucyjnego w tym zastosowaniu.