Filtry
wszystkich: 2725
-
Katalog
- Publikacje 1907 wyników po odfiltrowaniu
- Czasopisma 94 wyników po odfiltrowaniu
- Konferencje 38 wyników po odfiltrowaniu
- Osoby 270 wyników po odfiltrowaniu
- Projekty 4 wyników po odfiltrowaniu
- Laboratoria 1 wyników po odfiltrowaniu
- Zespoły Badawcze 1 wyników po odfiltrowaniu
- Kursy Online 108 wyników po odfiltrowaniu
- Wydarzenia 3 wyników po odfiltrowaniu
- Dane Badawcze 299 wyników po odfiltrowaniu
wyświetlamy 1000 najlepszych wyników Pomoc
Wyniki wyszukiwania dla: neural architecture search
-
Neural reliability model of diesel engines
PublikacjaW artykule przedstawiono wyniki weryfikacji hipotezy zakładającej celowość zastosowania modelu niezawodnościowego silnika tłokowego z zapłonem samoczynnym w postaci sztucznej sieci neuronowej. Weryfikację przeprowadzono w oparciu o wyniki badań eksploatacyjnych.
-
Towards Designing an Innovative Industrial Fan: Developing Regression and Neural Models Based on Remote Mass Measurements
PublikacjaThis article presents the process of the construction and testing a remote, fully autonomous system for measuring the operational parameters of fans. The measurement results obtained made it possible to create and verify mathematical models using linear regression and neural networks. The process was implemented as part of the first stage of an innovative project. The article presents detailed steps of constructing a system to...
-
Architecture and water - new concepts of blurring borders
PublikacjaArtykuł ukazuje współczesne relacje pomiędzy architekturą i wodą na tle przełomowej myśli teoretycznej wczesnego modernizmu i koncepcji sztuki XX wieku.
-
Managing distributed architecture with Extendet WS-CDl
PublikacjaZaprezentowano problem wykorzystania języka WSCDL w warstwie zarzadzania usługami w architekturze systemu rozproszonego. Zaproponowano rozszerzenie modelu CDLExt uwzględniając istotne charakterystyki usług. Skoncentrowano się na zależności między usługami a innymi artyfaktami IT oraz określono atrybuty QoS wynikajace z tych zależności. Zaprezentowano implementację tego modelu oraz dalsze kierunki rozwoju CDLExt.
-
Semantic memory architecture for knowledge acquisition and management
PublikacjaRozumienie informacji zawartej w tekście przez komputer wymaga wiedzy stojacej za systemem informatycznym. Wiedza ta nie jest implicite zapisanej w analizowanym tekscie. Zapisana może być ona w postaci ontologii badanej dziedziny. Zasadniczym zagadnieniem jest konstrukcja takiej ontologii. Artykuł przedstawia podeście oparte na grze 20 pytań do budowy przestrzeni semantycznej dla wybranej dziedziny.
-
The Conservation and Preservation of Gdynia`s Modernist Architecture
PublikacjaThe paper presents the introducing of legal protection in Gdynia City Center and conservation of modern monuments built before WWII in this town
-
The architecture of distributed systems driven by autonomic patterns
Publikacja -
The new steel-glass architecture of buildings in Japan
Publikacja.
-
Justyna Borucka dr inż. arch.
OsobyJustyna Borucka jest adiunktem na Wydziale Architektury Politechniki Gdańskiej, koordynatorem programu Erasmus i współpracy zagranicznej, a od 2016 roku prodziekanem ds. rozwoju. Jest również członkiem Zarządu Stowarzyszenia Architektów Polskich (SARP Oddział Wybrzeże). Jej badania koncentrują się na teorii architektury i strategii odnowy miejskiej ze szczególnym wpływem interdyscyplinarnych relacji współczesnej architektury i...
-
Features of irregularity in examples of Polish multi-family architecture constructed in 2011–2021 and nominated for the Mies van der Rohe award
PublikacjaThis article is devoted to the analysis of contemporary Polish multi-family architecture in the context of aesthetic irregularity. The research was limited to constructions from 2011–2021 and nominated for the Mies van der Rohe award as the objects with the greatest potential impact on shaping further trends. In their research, the authors focused on searching for the features of irregularities, which, in their opinion, have become...
-
When Neural Networks Meet Decisional DNA: A Promising New Perspective for Knowledge Representation and Sharing
PublikacjaABSTRACT In this article, we introduce a novel concept combining neural network technology and Decisional DNA for knowledge representation and sharing. Instead of using traditional machine learning and knowledge discovery methods, this approach explores the way of knowledge extraction through deep learning processes based on a domain’s past decisional events captured by Decisional DNA. We compare our approach with kNN (k-nearest...
-
Digital data and tools in transformative education to preserve architecture and cultural heritage: case studies from Italy and Poland
PublikacjaIn this article, the authors present the findings and results of a recent study focused on various collaborative activities mostly between Italy and Poland, and digital teaching platforms aimed at educating future architects. These architects are envisioned as curators of digital data and experts in using digital tools in the field of architecture and architectural heritage. The investigation had two main objectives. Firstly, it...
-
Dataset Related Experimental Investigation of Chess Position Evaluation Using a Deep Neural Network
PublikacjaThe idea of training Articial Neural Networks to evaluate chess positions has been widely explored in the last ten years. In this paper we investigated dataset impact on chess position evaluation. We created two datasets with over 1.6 million unique chess positions each. In one of those we also included randomly generated positions resulting from consideration of potentially unpredictable chess moves. Each position was evaluated...
-
DIAGNOSIS OF MALIGNANT MELANOMA BY NEURAL NETWORK ENSEMBLE-BASED SYSTEM UTILISING HAND-CRAFTED SKIN LESION FEATURES
PublikacjaMalignant melanomas are the most deadly type of skin cancer but detected early have high chances for successful treatment. In the last twenty years, the interest of automated melanoma recognition detection and classification dynamically increased partially because of public datasets appearing with dermatoscopic images of skin lesions. Automated computer-aided skin cancer detection in dermatoscopic images is a very challenging task...
-
The influence of image masks definition onsegmentation results of histopathological imagesusing convolutional neural network
PublikacjaAbstract—In the era of collecting large amounts of tissue materials, assisting the work of histopathologists with various electronic and information IT tools is an undeniable fact. The traditional interaction between a human pathologist and the glass slide is changing to interaction between an AI pathologist with a whole slide images. One of the important tasks is the segmentation of objects (e.g. cells) in such images. In this...
-
Recurrent Neural Network Based Adaptive Variable-Order Fractional PID Controller for Small Modular Reactor Thermal Power Control
PublikacjaThis paper presents the synthesis of an adaptive PID type controller in which the variable-order fractional operators are used. Due to the implementation difficulties of fractional order operators, both with a fixed and variable order, on digital control platforms caused by the requirement of infinite memory resources, the fractional operators that are part of the discussed controller were approximated by recurrent neural networks...
-
Neural Oscillation During Mental Imagery in Sport: An Olympic Sailor Case Study
PublikacjaThe purpose of the current study was to examine the cortical correlates of imagery depending on instructional modality (guided vs. self-produced) using various sports-related scripts. According to the expert-performance approach, we took an idiosyncratic perspective analyzing the mental imagery of an experienced two-time Olympic athlete to verify whether different instructional modalities of imagery (i.e., guided vs. self-produced)...
-
Modeling and Simulation for Exploring Power/Time Trade-off of Parallel Deep Neural Network Training
PublikacjaIn the paper we tackle bi-objective execution time and power consumption optimization problem concerning execution of parallel applications. We propose using a discrete-event simulation environment for exploring this power/time trade-off in the form of a Pareto front. The solution is verified by a case study based on a real deep neural network training application for automatic speech recognition. A simulation lasting over 2 hours...
-
Iterative Global Sensitivity Analysis Algorithm with Neural Network Surrogate Modeling
PublikacjaGlobal sensitivity analysis (GSA) is a method to quantify the effect of the input parameters on outputs of physics-based systems. Performing GSA can be challenging due to the combined effect of the high computational cost of each individual physics-based model, a large number of input parameters, and the need to perform repetitive model evaluations. To reduce this cost, neural networks (NNs) are used to replace the expensive physics-based...
-
Investigating Preattentive Features for Modelling Human Behaviour During Visual Search
Publikacja -
A Biased-Randomized Iterated Local Search Algorithm for Rich Portfolio Optimization
Publikacja -
Theoretical Search for Alternative Nine-Electron Ligands Suitable for Superhalogen Anions
Publikacja -
?? of the Sky? - automated search for fast optical transients over the whole sky
Publikacja -
Heavy stable charged particles search by novel pattern comparator processor
Publikacja -
In Search of the Innovative Digital Solutions Enhancing Social Pro-Environmental Engagement
Publikacja -
Epigenetic regulation and regeneration: the search for differentially methylated genes in the MRL mouse
PublikacjaThe MRL mouse is an inbred laboratory strain, which was developed in the 60’s of the 20th century and has been extensively used as a model of lupus erythematosus. The regenerative abilities of the strain were discovered in the 90' when the MRL mouse was shown to close 2 mm hole punches made in the ear pinnae four weeks after injury without scarring. The phenomenon has not been observed in other mouse strains, where the holes...
-
Search safe ship trajectories in collision situation at sea by evolutionary computation
Publikacja...
-
Warianty algorytmu Tabu Search w zastosowaniu harmonogramów zajęć szkolnych
PublikacjaW niniejszej pracy przedstawiono warianty adaptacji przeszukiwania tabu wrazz wynikami eksperymentów obliczeniowych do układania szkolnych harmonogramówzajęć. W modelu teoretycznym uwzględniono ograniczenia krytyczne jak np.konflikty czasowe uczestników zajęć (nauczyciele i uczniowie) oraz brakprzerw w zajęciach (eliminacja okienek) wybranych uczestników, jak równieżniekrytyczne składniki funkcji celu jak np. równomierne...
-
Adaptive Hyperparameter Tuning within Neural Network-based Efficient Global Optimization
PublikacjaIn this paper, adaptive hyperparameter optimization (HPO) strategies within the efficient global optimization (EGO) with neural network (NN)-based prediction and uncertainty (EGONN) algorithm are proposed. These strategies utilize Bayesian optimization and multiarmed bandit optimization to tune HPs during the sequential sampling process either every iteration (HPO-1itr) or every five iterations (HPO-5itr). Through experiments using...
-
Detecting Objects of Various Categories in Optical Remote Sensing Imagery Using Neural Networks
PublikacjaThe effective detection of objects in remote sensing images is of great research importance, so recent years have seen a significant progress in deep learning techniques in this field. However, despite much valuable research being conducted, many challenges still remain. A lot of research projects focus on detecting objects of a single category (class), while correctly detecting objects of different categories is much harder. The...
-
PTD4 Peptide Increases Neural Viability in an In Vitro Model of Acute Ischemic Stroke
PublikacjaIschemic stroke is a disturbance in cerebral blood flow caused by brain tissue ischemia and hypoxia. We optimized a multifactorial in vitro model of acute ischemic stroke using rat primary neural cultures. This model was exploited to investigate the pro-viable activity of cell-penetrating peptides: arginine-rich Tat(49–57)-NH2 (R49KKRRQRRR57-amide) and its less basic analogue, PTD4 (Y47ARAAARQARA57-amide). Our model included glucose...
-
APPLICATION OF STATISTICAL FEATURES AND MULTILAYER NEURAL NETWORK TO AUTOMATIC DIAGNOSIS OF ARRHYTHMIA BY ECG SIGNALS
PublikacjaAbnormal electrical activity of heart can produce a cardiac arrhythmia. The electrocardiogram (ECG) is a non-invasive technique which is used as a diagnostic tool for cardiac diseases. Non-stationarity and irregu- larity of heartbeat signal imposes many difficulties to clinicians (e.g., in the case of myocardial infarction arrhythmia). Fortunately, signal processing algorithms can expose hidden information within ECG signal contaminated...
-
Praca z drewnem - Przestrzeń eksperymentu w tworzeniu architektury; Crafting Wood - Space of experiment in making architecture
PublikacjaW artykule przedstawiono eksperymenty z materiałem w tworzeniu architektury prowadzące do praktycznych rozwiązań w konstrukcji budynku. Takie podejście do tematyki zastosowania materiałów w architekturze nakreśla praktyczne aspekty tworzenia przestrzeni podczas pracy np. z drewnem. Podejście przedstawiono w kontekście dziedzictwa kulturowego podczas intensywnych warsztatów dotyczących tradycji i kultury budownictwa wybranych regionów...
-
DEEP CONVOLUTIONAL NEURAL NETWORKS AS A DECISION SUPPORT TOOL IN MEDICAL PROBLEMS – MALIGNANT MELANOMA CASE STUDY
PublikacjaThe paper presents utilization of one of the latest tool from the group of Machine learning techniques, namely Deep Convolutional Neural Networks (CNN), in process of decision making in selected medical problems. After the survey of the most successful applications of CNN in solving medical problems, the paper focuses on the very difficult problem of automatic analyses of the skin lesions. The authors propose the CNN structure...
-
Gas Detection Using Resistive Gas Sensors And Radial Basis Function Neural Networks
PublikacjaWe present a use of Radial Basis Function (RBF) neural networks and Fluctuation Enhanced Sensing (FES) method in gas detection system utilizing a prototype resistive WO3 gas sensing layer with gold nanoparticles. We investigated accuracy of gas detection for three different preprocessing methods: no preprocessing, Principal Component Analysis (PCA) and wavelet transformation. Low frequency noise voltage observed in resistive gas...
-
From Scores to Predictions in Multi-Label Classification: Neural Thresholding Strategies
PublikacjaIn this paper, we propose a novel approach for obtaining predictions from per-class scores to improve the accuracy of multi-label classification systems. In a multi-label classification task, the expected output is a set of predicted labels per each testing sample. Typically, these predictions are calculated by implicit or explicit thresholding of per-class real-valued scores: classes with scores exceeding a given threshold value...
-
Artificial Neural Networks as an architectural design tool- generating new detail forms based on the Roman Corinthian order capital
PublikacjaThe following paper presents the results of the research in the field of the machine learning, investigating the scope of application of the artificial neural networks algorithms as a tool in architectural design. The computational experiment was held using the backward propagation of errors method of training the artificial neural network, which was trained based on the geometry of the details of the Roman Corinthian order capital....
-
Islam versus Architecture and Urban Order in the Time of Changes : Social and Cultural Aspects of Housing Architecture Transformation in the Arab Countries of Northern Africa
PublikacjaArtykuł jest omówieniem obserwacji tradycyjnej i współczesnej zabudowy mieszkaniowej przeprowadzonych przez autora w Algierii (1978) i Libii (1984-1988). Realizowane obecnie struktury i kultywowane formy zamieszkiwania wzorowane są na rozwiązaniach ''zachodnich'' odmiennych od rozwiązań tradycyjnych. Są one niedostosowane do wymogów środowiska naturalnego i pozostają w sprzeczności z zasadami określonymi przez Koran i sunnę. Rozdźwięk...
-
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...
-
Assessment of Therapeutic Progress After Acquired Brain Injury Employing Electroencephalography and Autoencoder Neural Networks
PublikacjaA method developed for parametrization of EEG signals gathered from participants with acquired brain injuries is shown. Signals were recorded during therapeutic session consisting of a series of computer assisted exercises. Data acquisition was performed in a neurorehabilitation center located in Poland. The presented method may be used for comparing the performance of subjects with acquired brain injuries (ABI) who are involved...
-
SEARCH-Journal of the Southeast Asia Research Centre for Communications and Humanities
Czasopisma -
Concept of Neural Model of the Sea Bottom Surface
Publikacja -
Effects of Sleep Deprivation on Neural Circulatory Control
Publikacja -
Sympathetic neural responses to smoking are age dependent
Publikacja -
An improved adaptive neural voltage controller for turbogenerator
PublikacjaOpracowano model adaptacyjnego neuronowego regulatora napięcia z nastrojonym współczynnikiem wzmocnienia funkcji przynależności i z nastrojonym współczynnikiem uczenia sieci neuronowej w zależnosci od stanu obciążenia turbogeneratora. Przedstawiono wyniki symulacji mające na celu badania efektywności proponowanego regulatora. Te wyniki porównano z wynikami uzyskanymi z regulatorem o stałym współczynnikiem wzmocnienia funkcji przynależności...
-
Artificial Neural Network for Multiprocessor Tasks Scheduling
Publikacja -
Differential models versus neural models in optimisation
PublikacjaW pracy porównano zastosowanie modeli różniczkowych i modeli neuronowych dla celów optymalizacji.
-
Approximation task decomposition for artificial neural network.
PublikacjaW pracy przedstawiono wpływ dekompozycji zadania na czasochłonność projektowania oraz dokładność i szybkość obliczeń sztucznej sieci neuronowej wykorzystanej do rozwiązania rzeczywistego problemu technicznego, którego matematyczny model był znany. Celem obliczeń prowadzonych przez sieć neuronową było określenie wartości współczynnika przepływu m na podstawie znajomości wartości: przewodności dźwiękowej C i średnicy przewodu d (a...
-
Neural nets application in diagnostics of industrial robots
PublikacjaPrzedstawiono wyniki wstępnych badań nad możliwością zastosowania sztucznych sieci neuronowych w procesie diagnozowania stanu technicznego robotów przemysłowych z napędem elektrycznym. Omówiono proces projektowania sieci neuronowych, za pomocą których realizowano liniową predykcję zmian dokładności pozycjonowania jednokierunkowego robota IRB 6 powstających przy różnych obciążeniach i prędkościach manipulatora podczas pracy z celowo...
-
Health-affirming landscapes and sustainable architecture of modern schools
Publikacja