Filtry
wszystkich: 13603
-
Katalog
- Publikacje 11581 wyników po odfiltrowaniu
- Czasopisma 376 wyników po odfiltrowaniu
- Konferencje 102 wyników po odfiltrowaniu
- Wydawnictwa 1 wyników po odfiltrowaniu
- Osoby 307 wyników po odfiltrowaniu
- Wynalazki 2 wyników po odfiltrowaniu
- Projekty 12 wyników po odfiltrowaniu
- Kursy Online 210 wyników po odfiltrowaniu
- Wydarzenia 13 wyników po odfiltrowaniu
- Dane Badawcze 999 wyników po odfiltrowaniu
wyświetlamy 1000 najlepszych wyników Pomoc
Wyniki wyszukiwania dla: STANDA RD OF LIVING, NEURAL NETWORKS, K OHONEN SELF - ORG ANIZING MAPS, REGIONAL ANALYSIS
-
Results of implementation of Feed Forward Neural Networks for modeling of heat transfer coefficient during flow condensation for low and high values of saturation temperature
Dane BadawczeThis database present results of implementation of Feed Forward Neural Networks for modeling of heat transfer coefficient during flow condensation for low and high values of saturation temperature. Databse contain one table and 7 figures.
-
Neural Networks and the Evolution of Environmental Change
PublikacjaZmiany środowiskowe na Ziemii są odwieczne i liczą około 4 miliardy lat. Homo sapiens wpłynął na każdy aspekt środowiska ziemskiego w wyniku rozwoju ludzkości na przestrzeni ostatnich milionów lat. Ale nic tak nie wpłynęło na wzrost i szybkość zmian na Ziemi jak ludzka aktywność w ciągu ostatnich dwóch stuleci. Po raz pierwszy zmiany ekosystemów były tak intensywne i zachodziły na tka wielką skalę i z taką szybkością jak nigdy...
-
Artificial Neural Networks for Comparative Navigation
Publikacja -
Spatial planning on regional level
PublikacjaPolish spatial planning results from typical for countries of Central and Eastern Europe transition . They have undergone the transformation from decentralized management system based on the dominance of state to the system of representative democracy, based on self-government administration; also territorial on regional level.
-
Optimization of a three-bed adsorption chiller by genetic algorithms and neural networks
Publikacja -
Accidental wow defect evaluation using sinusoidal analysis enhanced by artificial neural networks
PublikacjaArtykuł przedstawia metodę do wyznaczania charakterystyki pasożytniczych modulacji częstotliwości (kołysanie) obecnych w archiwalnych nagraniach dźwiękowych. Prezentowane podejście wykorzystuje śledzenie zmian sinusoidalnych komponentów dźwięku które odzwierciedlają przebieg kołysania. Analiza sinusoidalna wykorzystana jest do ekstrakcji składowych tonalnych ze zniekształconych nagrań dźwiękowych. Dodatkowo, w celu zwiększenia...
-
GPU Power Capping for Energy-Performance Trade-Offs in Training of Deep Convolutional Neural Networks for Image Recognition
PublikacjaIn 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...
-
Minimization of the number of periodic points for smooth self-maps of closed simply-connected 4-manifolds
PublikacjaLet M be a smooth closed simply-connected 4-dimensional manifold, f be a smooth self-map of M with fast grow of Lefschetz numbers and r be a product of different primes. The authors calculate the invariant equal to the minimal number of r-periodic points in the smooth homotopy class of f.
-
Blood Pressure Estimation Based on Blood Flow, ECG and Respiratory Signals Using Recurrent Neural Networks
PublikacjaThe estimation of systolic and diastolic blood pressure using artificial neural network is considered in the paper. The blood pressure values are estimated using pulse arrival time, and additionally RR intervals of ECG signal together with respiration signal. A single layer recurrent neural network with hyperbolic tangent activation function was used. The average blood pressure estimation error for the data obtained from 21 subjects...
-
Efficient uncertainty quantification using sequential sampling-based neural networks
PublikacjaUncertainty quantification (UQ) of an engineered system involves the identification of uncertainties, modeling of the uncertainties, and the forward propagation of the uncertainties through a system analysis model. In this work, a novel surrogate-based forward propagation algorithm for UQ is proposed. The proposed algorithm is a new and unique extension of the recent efficient global optimization using neural network (NN)-based...
-
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...
-
NETWORKS
Czasopisma -
Using Convolutional Neural Networks for Corneal Arcus Detection Towards Familial Hypercholesterolemia Screening
PublikacjaFamilial hypercholesterolemia (FH) is a highly undiagnosed disease. Among FH patients, the onset of premature coronary artery disease is 13 times higher than in the general population. Early diagnosis and treatment is essential to prevent cardiovascular diseases and their complications, and to prolong life. One of the clinical criteria of FH is the occurrence of a corneal arcus (CA) among patients, especially those under 45 years...
-
Towards bees detection on images: study of different color models for neural networks
PublikacjaThis paper presents an approach to bee detection in videostreams using a neural network classifier. We describe the motivationfor our research and the methodology of data acquisition. The maincontribution to this work is a comparison of different color models usedas an input format for a feedforward convolutional architecture appliedto bee detection. The detection process has is based on a neural...
-
Computer Networks-laboratories - 2023
Kursy OnlineAcquiring the skills to design, build and configure computer networks. Demonstration of skills to identify and analyze selected protocols and mechanisms of LAN and WAN networks.
-
Computer Networks laboratories 2024
Kursy OnlineAcquiring the skills to design, build and configure computer networks. Demonstration of skills to identify and analyze selected protocols and mechanisms of LAN and WAN networks.
-
Activation maps of convolutional neural networks as a tool for brain degeneration tracking in early diagnosis of dementia in Parkinson's disease based on magnetic resonance imaging
Publikacja -
Multimodal analysis of traction forces and the temperature dynamics of living cells with a diamond-embedded substrate
PublikacjaCells and tissues are constantly exposed to chemical and physical signals that regulate physiological and pathological processes. This study explores the integration of two biophysical methods: traction force microscopy (TFM) and optically detected magnetic resonance (ODMR) to concurrently assess cellular traction forces and the local relative temperature. We present a novel elastic substrate with embedded nitrogen-vacancy microdiamonds...
-
Chlorinated solvents in a petrochemical wastewater treatment plant: Anassessment of their removal using self-organising maps
PublikacjaThe self-organising map approach was used to assess the efficiency of chlorinated solvent removal frompetrochemical wastewater in a refinery wastewater treatment plant. Chlorinated solvents and inorganicanions (11 variables) were determined in 72 wastewater samples, collected from three different purificationstreams. The classification of variables identified technical solvents, brine from oil desalting andrunoff sulphates as pollution...
-
Neural Networks Based on Ultrafast Time-Delayed Effects in Exciton Polaritons
Publikacja -
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...
-
Classification of objects in the LIDAR point clouds using Deep Neural Networks based on the PointNet model
PublikacjaThis work attempts to meet the challenges associated with the classification of LIDAR point clouds by means of deep learning. In addition to achieving high accuracy, the designed system should allow the classification of point clouds covering an area of several dozen square kilometers within a reasonable time interval. Therefore, it must be characterized by fast processing and efficient use of memory. Thus, the most popular approaches...
-
Neural Graph Collaborative Filtering: Analysis of Possibilities on Diverse Datasets
PublikacjaThis paper continues the work by Wang et al. [17]. Its goal is to verify the robustness of the NGCF (Neural Graph Collaborative Filtering) technique by assessing its ability to generalize across different datasets. To achieve this, we first replicated the experiments conducted by Wang et al. [17] to ensure that their replication package is functional. We received sligthly better results for ndcg@20 and somewhat poorer results for...
-
Deep neural networks for human pose estimation from a very low resolution depth image
PublikacjaThe work presented in the paper is dedicated to determining and evaluating the most efficient neural network architecture applied as a multiple regression network localizing human body joints in 3D space based on a single low resolution depth image. The main challenge was to deal with a noisy and coarse representation of the human body, as observed by a depth sensor from a large distance, and to achieve high localization precision....
-
Neural Network-Based Sequential Global Sensitivity Analysis Algorithm
PublikacjaPerforming global sensitivity analysis (GSA) can be challenging due to the combined effect of the high computational cost, but it is also essential for engineering decision making. To reduce this cost, surrogate modeling such as neural networks (NNs) are used to replace the expensive simulation model in the GSA process, which introduces the additional challenge of finding the minimum number of training data samples required to...
-
Improving Accuracy of Contactless Respiratory Rate Estimation by Enhancing Thermal Sequences with Deep Neural Networks
PublikacjaEstimation of vital signs using image processing techniques have already been proved to have a potential for supporting remote medical diagnostics and replacing traditional measurements that usually require special hardware and electrodes placed on a body. In this paper, we further extend studies on contactless Respiratory Rate (RR) estimation from extremely low resolution thermal imagery by enhancing acquired sequences using Deep...
-
Safety Assessment of the Regional Warmia and Mazury Road Network Using Time-Series Analysis
PublikacjaWarmia and Mazury still belongs to the areas with the smallest transport accessibility in Europe. Unsatisfactory state of road infrastructure is a major barrier to the development of the regional economy, impacting negatively on the life conditions of the population. Also in terms of road safety Warmia and Mazury is one of the most endangered regions in Poland. The Police statistics show that beside a high pedestrian risk observed...
-
Andrzej Chybicki dr inż.
OsobyZ wykształcenia informatyk, absolwent Wydziału Elektroniki, Telekomunikacji i Informatyki Politechniki Gdańskiej, doktor nauk technicznych w dziedzinie informatyka specjalizujący się w przetwarzaniau danych przestrzennych w rozproszonych systemach informatycznych. Ukierunkowany na wykorzystywanie osiągnięć i wiedzy zakresu prowadzonych badań w przemyśle. Współpracował z szeregiem podmiotów przemysłu informatycznego, geodezyjnego...
-
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...
-
Heavy duty vehicle fuel consumption modelling using artificial neural networks
PublikacjaIn this paper an artificial neural network (ANN) approach to modelling fuel consumption of heavy duty vehicles is presented. The proposed method uses easy accessible data collected via CAN bus of the truck. As a benchmark a conventional method, which is based on polynomial regression model, is used. The fuel consumption is measured in two different tests, performed by using a unique test bench to apply the load to the engine. Firstly,...
-
Ecotoxicity and chemical sediment data classification by the useof self-organising maps
PublikacjaArtykuł dotyczy przedstawiania nowej interpretacji szacowania jakości osadów. To oryginalne podejście bada powiązania między parametrami ekotoksyczności (ostrej i chronicznej) i składnikami chemicznymi (zanieczyszczenia takie jak polichlorowane bifenyle, pestycydy, wielopierścieniowe węglowodory aromatyczne, metale ciężkie) próbek osadów Jeziora Turawskiego (Polska) poprzez zastosowanie samoorganizujących się map (SOM) wobec badanego...
-
On the growth of the number of periodic points for smooth self maps of a compact manifold
PublikacjaDla ciągłego przekształcenia jednospójnej rozmaitości wymiaru co najmniej 3 w siebie, wykazujemy, że wzrost liczby punktów r-periodycznych w klasie homotopii może być nie szybszy niż liniowy, dla dowolnego, ustalonego r.
-
Minimal number of periodic points for smooth self-maps of RP^3
PublikacjaNiech f będzie gładkim odwzorowaniem 3-wymiarowej rzeczywistej przestrzeni rzutowej w siebie, r będzie ustaloną liczbą naturalną. W artykule wyznaczona została minimalna liczba punktów r-periodycznych w gładkiej klasie homotopii odwzorowania f.
-
Algebraic periods of self-maps of a rational exterior space of rank 2
PublikacjaArtykuł stanowi kompletny opis okresów algebraicznych dla odwzorowań wymiernej przestrzeni zewnętrznej rangi 2 w siebie.
-
Minimal number of periodic points for smooth self-maps of S^3
PublikacjaW pracy wyznaczona została najmniejsza liczba punktów periodycznych w gładkiej klasie homotopii odwzorowania sfery trójwymiarowej w siebie.
-
Modelling of wastewater treatment plant for monitoring and control purposes by state - space wavelet networks
PublikacjaMost of industrial processes are nonlinear, not stationary, and dynamical with at least few different time scales in their internal dynamics and hardly measured states. A biological wastewater treatment plant falls into this category. The paper considers modelling such processes for monitorning and control purposes by using State - Space Wavelet Neural Networks (SSWN). The modelling method is illustrated based on bioreactors of...
-
Józef Woźniak prof. dr hab. inż.
OsobyProf. dr hab. inż. Józef Woźniak prof. zw. Politechniki Gdańskiej ukończył studia na Wydziale Elektroniki Politechniki Gdańskiej w 1971 r. W 1976 r. uzyskał stopień doktora nauk technicznych, a w 1991 r. stopień doktora habilitowanego w dyscyplinie telekomunikacja i specjalności teleinformatyka. W styczniu roku 2002 otrzymał tytuł profesora nauk technicznych. W 1994 r. został mianowany na stanowisko profesora nadzwyczajnego w Politechnice...
-
Constrained aerodynamic shape optimization using neural networks and sequential sampling
PublikacjaAerodynamic shape optimization (ASO) involves computational fluid dynamics (CFD)-based search for an optimal aerodynamic shape such as airfoils and wings. Gradient-based optimization (GBO) with adjoints can be used efficiently to solve ASO problems with many design variables, but problems with many constraints can still be challenging. The recently created efficient global optimization algorithm with neural network (NN)-based prediction...
-
Combinatorial scheme of finding minimal number of periodic points for smooth self-maps of simply connected manifolds
PublikacjaLet M be a closed smooth connected and simply connected manifold of dimension m at least 3, and let r be a fixed natural number. The topological invariant D^m_r [f], defined by the authors in [Forum Math. 21 (2009), 491-509], is equal to the minimal number of r-periodic points in the smooth homotopy class of f, a given self-map of M. In this paper, we present a general combinatorial scheme of computing D^m_r [f] for arbitrary dimension...
-
Exploiting multi-interface networks: Connectivity and Cheapest Paths
PublikacjaLet G = (V,E) be a graph which models a set of wireless devices (nodes V) that can communicate by means of multiple radio interfaces, according to proximity and common interfaces (edges E). The problem of switching on (activating) the minimum cost set of interfaces at the nodes in order to guarantee the coverage of G was recently studied. A connection is covered (activated) when the endpoints of the corresponding edge share at...
-
An algorithmic approach to estimating the minimal number of periodic points for smooth self-maps of simply-connected manifolds
Publikacja -
Minimal number of periodic points for smooth self-maps of two-holed 3-dimensional closed ball
PublikacjaDla ciągłego odwzorowania f przestrzeni określonej w tytule w siebie, które posiada rzeczywiste wartości własne na drugiej grupie homologii, wyznaczona została minimalna liczba punktów r-periodycznych w klasie wszystkich gładkich odwzorowań homotopijnych z f.
-
General construction of noiseless networks detecting entanglement with the help of linear maps
PublikacjaW pracy zaprezentowano ogólny schemat konstrukcji bezszumowych sieci pozwalających wykrywać splątanie przy pomocy odwzorowań liniowych. Pokazano jak zastosować metodę do detekcji splątania nieznanego stanu bez jego wcześniejszej rekonstrukcji. W szczególności pokazano, że zawsze istnieje bezszumowa sieć pozwalająca wykrywać splątanie przy użyciu dodatnich, ale nie kompletnie dodatnich odwzorowań. Zaprezentowano także uogólnienie...
-
Computer Networks EN 2022
Kursy OnlineThe student becomes familiar with the network layered logical architectures, classifies the basic problems of network communication and identifies and analyzes selected protocols and mechanisms of LAN and WAN (IP) networks.
-
Computer Networks EN 2023
Kursy OnlineThe student becomes familiar with the network layered logical architectures, classifies the basic problems of network communication and identifies and analyzes selected protocols and mechanisms of LAN and WAN (IP) networks.
-
The Use of Artificial Neural Networks and Decision Trees to Predict the Degree of Odor Nuisance of Post-Digestion Sludge in the Sewage Treatment Plant Process
PublikacjaThis paper presents the application of artificial neural networks and decision trees for the prediction of odor properties of post-fermentation sludge from a biological-mechanical wastewater treatment plant. The input parameters were concentrations of popular compounds present in the sludge, such as toluene, p-xylene, and p-cresol, and process parameters including the concentration of volatile fatty acids, pH, and alkalinity in...
-
Artificial Neural Networks in Microwave Components and Circuits Modeling
PublikacjaArtykuł dotyczy wykorzystania sztucznych sieci neuronowych (SNN) w projektowaniu i optymalizacji układów mikrofalowych.Zaprezentowano podstawowe zasady i założenia modelowania z użyciem SNN. Możliwości opisywanej metody opisano wykorzystując przykładowyprojekt anteny łatowej. Przedstawiono różne strategie modelowania układów, które wykorzystują możliwości opisywanej metody w połączeniu zwiedzą mikrofalową. Porównano również dokładność...
-
Neural networks in the diagnostics of induction motor rotor cages.
PublikacjaW środowisku Lab VIEW została stworzona aplikacja służąca do pomiaru, prezentacji i zapisu przebiegów widma prądu stojana z uwzględnieniem potrzeb pomiarowych występujących podczas badania wirników silników indukcyjnych przy użyciu sieci neuronowych. Utworzona na bazie zbioru uczącego sieć Kohonena z powodzeniem rozwiązała stawiany przed nią problem klasyfikacji widm prądu stojana, a co za tym idzie również diagnozy stanu...
-
Applications of neural networks and perceptual masking to audio restoration
PublikacjaOmówiono zastosowania algorytmów uczących się w dziedzinie rekonstruowania nagrań fonicznych. Szczególną uwagę zwrócono na zastosowanie sztucznych sieci neuronowych do usuwania zakłócających impulsów. Ponadto opisano zastosowanie inteligentnego algorytmu decyzyjnego do sterowania maskowaniem perceptualnym w celu redukowania szumu.
-
Application of neural networks for turbine rotor trajectory investigation.
PublikacjaW pracy przedstawiono rezultaty badań sieci neuronowych przewidujących trajektorię wirnika turbinowego uzyskanych ze stanowiska turbiny modelowej. Badania wykazały, iż sieci neuronowe wydają się być z powodzeniem zastosowane do przewidywania trajektorii ruchu wirnika turbiny. Najważniejszym zadaniem wydaje się poprawne określenie wektorów sygnałów wejściowych oraz wyjściowych jak również prawidłowe stworzenie sieci neuronowej....