Filtry
wszystkich: 1660
-
Katalog
- Publikacje 1385 wyników po odfiltrowaniu
- Czasopisma 24 wyników po odfiltrowaniu
- Konferencje 16 wyników po odfiltrowaniu
- Osoby 83 wyników po odfiltrowaniu
- Projekty 1 wyników po odfiltrowaniu
- Kursy Online 45 wyników po odfiltrowaniu
- Wydarzenia 3 wyników po odfiltrowaniu
- Dane Badawcze 103 wyników po odfiltrowaniu
wyświetlamy 1000 najlepszych wyników Pomoc
Wyniki wyszukiwania dla: BAND SAW MACHINE
-
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...
-
Designing a high-sensitivity dual-band nano-biosensor based on petahertz MTMs to provide a perfect absorber for early-stage non-melanoma skin cancer diagnostic
PublikacjaThe purpose of this study is development of a novel high-performance low-Petahertz (PHz) biosensor for non-melanoma skin cancer (NMSC) diagnosis. The presented device is designed to work within a microwave imaging regime, which is a promising alternative to conventional diagnostic methods such as visual examination, dermoscopy, and biopsy. The suggested biosensor incorporates a dual-band perfect absorber (operating bands at 0.909...
-
Active Annotation in Evaluating the Credibility of Web-Based Medical Information: Guidelines for Creating Training Data Sets for Machine Learning
PublikacjaMethods Results Discussion References Abbreviations Copyright Abstract Background: The spread of false medical information on the web is rapidly accelerating. Establishing the credibility of web-based medical information has become a pressing necessity. Machine learning offers a solution that, when properly deployed, can be an effective tool in fighting medical misinformation on the web. Objective: The aim of this study is to...
-
Broadband/Dual-band Metal-Mountable UHF RFID Tag Antennas: A Systematic Review. Taxonomy Analysis, Standards of Seamless RFID System Operation, Supporting IoT implementations, Recommendations and Future Directions
PublikacjaThe employment of broadband/dual-band ultra-high frequency (UHF) radio frequency identification (RFID) tag antennas contributes to the growth of RFID technology, with many potential implications, such as the increase of international trade, and reducing costs thereof. This study presents all reported articles on RFID tags for metal objects that can work seamlessly across different countries. Moreover, it addresses all available...
-
Machine-Learning Methods for Estimating Performance of Structural Concrete Members Reinforced with Fiber-Reinforced Polymers
PublikacjaIn recent years, fiber-reinforced polymers (FRP) in reinforced concrete (RC) members have gained significant attention due to their exceptional properties, including lightweight construction, high specific strength, and stiffness. These attributes have found application in structures, infrastructures, wind power equipment, and various advanced civil products. However, the production process and the extensive testing required for...
-
MECHANISM AND MACHINE THEORY
Czasopisma -
Krzysztof Jan Kaliński prof. dr hab. inż.
OsobyUkończył studia magisterskie na Wydziale Mechanicznym Technologicznym (MT) PG (1980, dyplom z wyróżnieniem). Stopień doktora otrzymał na Wydziale Budowy Maszyn PG (1988, praca wyróżniona), stopień doktora habilitowanego na Wydziale Mechanicznym (WM) PG (2002, praca wyróżniona), a tytuł profesora nauk technicznych – w 2013 r. Od 2015 r. jest profesorem zwyczajnym, a od 2019 r. - profesorem. Obszar jego badań naukowych obejmuje:...
-
Performance Analysis of Machine Learning Methods with Class Imbalance Problem in Android Malware Detection
PublikacjaDue to the exponential rise of mobile technology, a slew of new mobile security concerns has surfaced recently. To address the hazards connected with malware, many approaches have been developed. Signature-based detection is the most widely used approach for detecting Android malware. This approach has the disadvantage of being unable to identify unknown malware. As a result of this issue, machine learning (ML) for detecting malware...
-
Machine-learning methods for estimating compressive strength of high-performance alkali-activated concrete
PublikacjaHigh-performance alkali-activated concrete (HP-AAC) is acknowledged as a cementless and environmentally friendly material. It has recently received a substantial amount of interest not only due to the potential it has for being used instead of ordinary concrete but also owing to the concerns associated with climate change, sustainability, reduction of CO2 emissions, and energy consumption. The characteristics and amounts of the...
-
Electronic and optical properties of theMg2−xFexSiO4spinel: From band insulator to Mott insulator
Publikacja -
Effective one-band Hamiltonian for the copper-oxygen plane in the superconducting copper oxides
Publikacja -
Dipolowe anteny planarne do zastosowań w standardzie Ultra-Wide band
PublikacjaW pracy dokonano przeglądu dipolowych anten planarnych projektowanych dla standardu UWB. Przedstawiono przykładowe promienniki oraz symetryzatory szerokopasmowe, które składają sie na antenę dipolową. porównano dopasowania anten dla wybranych kształtów promienników.
-
Temperature effect on the emission spectra of narrow band Mn4+phosphors for application in LEDs
Publikacja -
Hydrogen-Containing Na3HTi1–xMnxF8 Narrow-Band Phosphor for Light-Emitting Diodes
Publikacja -
The Righi-Leduc effect: on evidence of two-band electronic structure in Nd1.86Ce0.14CuO4-y.
PublikacjaPrzedstawiono badania temperaturowe zależności oporu elektrycznego, efektu Halla (RH), przewodnictwa cieplnego (k) i współczynnika Righi-Leduc(SRL). Badania wykazały, że współczynnik RL> 0 w szerokim zakresie temperatur RH zmienia znak dwukrotnie w T=50 i 250K. Niezgodność znaków SRL i RH jednoznacznie wskazuje obecność w materiale nośników obu znaków tzn. n- i p- typu. W pracy pokazano, że transport ciepła zdominowany jest przez...
-
Design of compact self-quintuplexing antenna with high-isolation for penta-band applications
PublikacjaThis article presents a novel compact self-quintuplexing antenna architecture based on a substrate-integrated rectangular cavity (SIRC) for pentaband applications. The proposed self-quintuplexing antenna is constructed by employing an SIRC, one Pi-shaped slot (PSS), one T-shaped slot (TSS), and five 50Ω microstrip feedlines. The PSS and TSS are engraved on the top of the SIRC to create five radiating patches, which are excited...
-
Systemy z Uczeniem Maszynowym / Systems with Machine Learning
Kursy Online -
A system for Direction-Of-Arrival estimation in ISM 2.4 GHz frequency band based on ESPAR antenna and SDR technology
PublikacjaDetermination of the direction of the signal arrival (DOA) finds many applications in various areas of science and industry. Knowledge of DOA is used, among others to determine the position of a satellite with a low Earth orbit (LEO), localization of people and things as well as in research of wireless communication systems, for instance the determination of the number of...
-
Machine Learning-Based Wetland Vulnerability Assessment in the Sindh Province Ramsar Site Using Remote Sensing Data
PublikacjaWetlands provide vital ecological and socioeconomic services but face escalating pressures worldwide. This study undertakes an integrated spatiotemporal assessment of the multifaceted vulnerabilities shaping Khinjhir Lake, an ecologically significant wetland ecosystem in Pakistan, using advanced geospatial and machine learning techniques. Multi-temporal optical remote sensing data from 2000 to 2020 was analyzed through spectral...
-
Marek Krawczuk prof. dr hab. inż.
OsobyKariera naukowa 1987 mgr inż. - absolwent Wydziału Mechanicznego PG 1991 dr inz. - Instytut Maszyn Przepływowych PAN 1995 dr hab. inż. - Instytut Maszyn Przepływowych PAN 2003 prof - Instytut Maszyn Przepływowych PAN Zatrudnienie 1987-89 Politechnika Gdańsk 1989-2007 Instytut Maszyn Przepływowych PAN w Gdańsku 2001-2003 Uniwersytet Warmińsko-Mazurski w Olsztynie 2003 - Politechnika Gdańska
-
Data Reduction Algorithm for Machine Learning and Data Mining
Publikacja -
Digital measurements in monitoring of position and velocity of machine subassambly
PublikacjaReferat dotyczy zastosowania enkoderów z sygnałem wyjściowym kwadraturowym współdziałających z odpowiednim systemem DAQ do monitorowania przebiegu ruchu podzespołów maszyn technologicznych. Przedyskutowano podstawowe zasady konstrukcji układów do cyfrowych pomiarów prędkości i przemieszczeń.Porównano wady, zalety i ograniczenia rozdzielczości pomiaru prędkości dwoma znanymi sposobami. Omówiono własne rozwiązania zastosowane w układach...
-
Microgrinding of flat surfaces on single-disk lapping machine
PublikacjaW pracy przedstawiono wyniki badań mikroszlifowania z kinematyką docierania w układzie jednotarczowym z wykorzystaniem nowego narzędzia wykonanego z pastylek ściernych z ziarnem diamentowym (D3/2) i spoiwem żywicznym. Zakres pracy obejmował przeprowadzenie badań eksperymentalnych i modelowych związanych z analizą promienia krzywizny rys obróbkowych.
-
Microgrinding of flat surfaces on single-disc lapping machine
PublikacjaW pracy przedstawiono możliwości zastosowania specjalnych narzędzi do mikroszlifowania na docierarce jednotarczowej. Jedno z zastosowanych narzędzi posiada warstwę ścierniwa diamentowego (D64) nałożoną metodą galwaniczną. Drugie przetestowane narzędzie zbudowane zostało z diamentowych pastylek ściernych (D3/2). Przedstawiono analizę kinematyczną i wyniki ubytku materiałowego oraz osiągnięte parametry chropowatości.
-
Synthesis of irregular motion mechanisms for production machine drives
Publikacja -
Machine Learning Modelling and Feature Engineering in Seismology Experiment
Publikacja -
Microgrinding of flat surfaces on a single-disc lapping machine
PublikacjaW referacie przedstawiono wyniki badań eksperymentalnych mikroszlifowania z kinematyką docierania jednotarczowego. Przedstawiono propozycję narzędzia z wkładkami ściernymi z ziarnem diamentowym D3/2 i spoiwem żywicznym. Omówiono kinematykę docierania jednotarczowego i sposób oceny krzywizny rys obróbkowych.
-
Finishing of Ceramics in a Single-Disk Lapping Machine Configuration
PublikacjaPrzedstawiono metodę obróbki ceramiki technicznej na zmodifikowanej docierarce jednotarczowej z niezależnym napędem pierścienia prowadzącego. Omówiono przebieg obróbki z wykorzystaniem nowych narzędzi i zastosowaniem ziarna wiązanego.
-
Hybrid excited electric machine with axial flux bridges
Publikacja -
Machine learning applied to bi-heterocyclic drugs recognition
Publikacja -
Stacking-Based Integrated Machine Learning with Data Reduction
Publikacja -
INVESTIGATION OF THE LOMBARD EFFECT BASED ON A MACHINE LEARNING APPROACH
PublikacjaThe Lombard effect is an involuntary increase in the speaker’s pitch, intensity, and duration in the presence of noise. It makes it possible to communicate in noisy environments more effectively. This study aims to investigate an efficient method for detecting the Lombard effect in uttered speech. The influence of interfering noise, room type, and the gender of the person on the detection process is examined. First, acoustic parameters...
-
PERFORMANCE COMPARISON OF MACHINE LEARNING ALGORITHMS FOR PREDICTIVE MAINTENANCE
Publikacja -
Machine Learning for Sensorless Temperature Estimation of a BLDC Motor
Publikacja -
Machine learning system for estimating the rhythmic salience of sounds.
PublikacjaW artykule przedstawiono badania dotyczące wyszukiwania danych rytmicznych w muzyce. W pracy przedstawiono postać funkcji rankingujacej poszczególnych dźwięków frazy muzycznej. Opracowano metodę tworzenia wszystkich możliwych hierarchicznych struktur rytmicznych, zwanych hipotezami rytmicznymi. Otrzymane hipotezy są następnie porządkowane w kolejności malejącej wartości funkcji rankingującej, aby ustalić, która ze znalezionych...
-
Geometric working volume of a satellite positive displacement machine
PublikacjaThis article describes a method for determining the geometric working volume of satellite positive displacement machines (pump and motor). The working mechanism of these machines is satellite mechanism consisting of two non-circular gears (rotor and curvature) and circular gears (satellites). Two variants of the satellite mechanism are presented. In the first mechanism, the rolling line of the rotor is a sinusoid "wrapped" around...
-
MACHINE LEARNING SYSTEM FOR AUTOMATED BLOOD SMEAR ANALYSIS
PublikacjaIn this paper the authors propose a decision support system for automatic blood smear analysis based on microscopic images. The images are pre-processed in order to remove irrelevant elements and to enhance the most important ones - the healthy blood cells (erythrocytes) and the pathologic (echinocytes). The separated blood cells are analyzed in terms of their most important features by the eigenfaces method. The features are the...
-
The use of machine learning for face regions detection in thermograms
PublikacjaThe aim of this study is to analyse the methods of detecting characteristic points of the face in thermographic images. As part of the implementation an extensive analysis of scientific publications covering similar issues both for the analysis of images made in visible light and thermographic images was carried out. On the basis of this analysis, 3 models were selected and then they were implemented and tested on the basis of...
-
Broken rotor symptoms in the sensorless control of induction machine
PublikacjaThe purpose of this paper is to investigate the need for a universal method for sensorless controlled induction motor drive diagnosis. The increasing number of sensorless control systems in industrial applications require a universal method for the drive diagnosis, which provides reliable diagnostic reasoning independent of control system structure and state variables measurement or estimation method.Simulations and experimental...
-
MACHINE LEARNING–BASED ANALYSIS OF ENGLISH LATERAL ALLOPHONES
PublikacjaAutomatic classification methods, such as artificial neural networks (ANNs), the k-nearest neighbor (kNN) and selforganizing maps (SOMs), are applied to allophone analysis based on recorded speech. A list of 650 words was created for that purpose, containing positionally and/or contextually conditioned allophones. For each word, a group of 16 native and non-native speakers were audio-video recorded, from which seven native speakers’...
-
Exploring the Solubility Limits of Edaravone in Neat Solvents and Binary Mixtures: Experimental and Machine Learning Study
PublikacjaThis study explores the edaravone solubility space encompassing both neat and binary dissolution media. Efforts were made to reveal the inherent concentration limits of common pure and mixed solvents. For this purpose, the published solubility data of the title drug were scrupulously inspected and cured, which made the dataset consistent and coherent. However, the lack of some important types of solvents in the collection called...
-
Analyses of the effect of the design features of the spindle of the sliding table saw upon its critical rotational speeds
PublikacjaProducenci pilarek formatowych do drewna dążą do zwiększania dokładności przecinania. Można to osiągnąć np. przez poprawę zachowania się wrzeciona, gdyż od niego w dużej mierze zależą efekty przecinania. Przedstawiono metodykę wyznaczania prędkości krytycznych wrzeciona pilarki formatowej w funkcji cech konstrukcyjnych wrzeciona i jego napędu.
-
Active Learning on Ensemble Machine-Learning Model to Retrofit Buildings Under Seismic Mainshock-Aftershock Sequence
PublikacjaThis research presents an efficient computational method for retrofitting of buildings by employing an active learning-based ensemble machine learning (AL-Ensemble ML) approach developed in OpenSees, Python and MATLAB. The results of the study shows that the AL-Ensemble ML model provides the most accurate estimations of interstory drift (ID) and residual interstory drift (RID) for steel structures using a dataset of 2-, to 9-story...
-
Rapid Surrogate-Aided Multi-Criterial Optimization of Compact Microwave Passives Employing Machine Learning and ANNs
PublikacjaThis article introduces an innovative method for achieving low-cost and reliable multi-objective optimization (MO) of microwave passive circuits. The technique capitalizes on the attributes of surrogate models, specifically artificial neural networks (ANNs), and multi-resolution electromagnetic (EM) analysis. We integrate the search process into a machine learning (ML) framework, where each iteration produces multiple infill points...
-
Prediction of fracture toughness in fibre-reinforced concrete, mortar, and rocks using various Machine learning techniques
PublikacjaMachine Learning (ML) method is widely used in engineering applications such as fracture mechanics. In this study, twenty different ML algorithms were employed and compared for the prediction of the fracture toughness and fracture load in modes I, II, and mixed-mode (I-II) of various materials, including fibre-reinforced concrete, cement mortar, sandstone, white travertine, marble, and granite. A set of 401 specimens of “Brazilian...
-
Predicting seismic response of SMRFs founded on different soil types using machine learning techniques
PublikacjaPredicting the Maximum Interstory Drift Ratio (M-IDR) of Steel Moment-Resisting Frames (SMRFs) is a useful tool for designers to approximately evaluate the vulnerability of SMRFs. This study aims to explore supervised Machine Learning (ML) algorithms to build a surrogate prediction model for SMRFs to reduce the need for complex modeling. For this purpose, twenty well-known ML algorithms implemented in Python software are trained...
-
Experimental and Machine-Learning-Assisted Design of Pharmaceutically Acceptable Deep Eutectic Solvents for the Solubility Improvement of Non-Selective COX Inhibitors Ibuprofen and Ketoprofen
PublikacjaDeep eutectic solvents (DESs) are commonly used in pharmaceutical applications as excellent solubilizers of active substances. This study investigated the tuning of ibuprofen and ketoprofen solubility utilizing DESs containing choline chloride or betaine as hydrogen bond acceptors and various polyols (ethylene glycol, diethylene glycol, triethylene glycol, glycerol, 1,2-propanediol, 1,3-butanediol) as hydrogen bond donors. Experimental...
-
Experimental and Machine-Learning-Assisted Design of Pharmaceutically Acceptable Deep Eutectic Solvents for the Solubility Improvement of Non-Selective COX Inhibitors Ibuprofen and Ketoprofen
PublikacjaDeep eutectic solvents (DESs) are commonly used in pharmaceutical applications as excellent solubilizers of active substances. This study investigated the tuning of ibuprofen and ketoprofen solubility utilizing DESs containing choline chloride or betaine as hydrogen bond acceptors and various polyols (ethylene glycol, diethylene glycol, triethylene glycol, glycerol, 1,2-propanediol, 1,3-butanediol) as hydrogen bond donors. Experimental...
-
Opportunistic tri-band carrier aggregation in licensed spectrum for multi-operator 5G hetnet
Publikacja -
Wide-band modulation and adaptive equalization techniques for fast and reliable underwater data transmission.
PublikacjaSzybkość transmisji w płytkim kanale podwodnym jest ograniczona ze względu na wielokrotne odbicia fal dźwiękowych oraz niestacjonarność kanału. Dla zapewnienia szybkiej i niezawodnej transmisji danych w systemach komunikacji stosowane są złożone techniki modulacji oraz equalizacji kanału. W artykule zaproponowano zastosowanie modulacji OFDM oraz equalizacji adaptacyjnej w systemie komunikacji podwodnej. Modulacja OFDM stosowana...