Wyszukiwarka
Filtry
wszystkich: 2944
-
Katalog
- Publikacje 2313 wyników po odfiltrowaniu
- Czasopisma 1 wyników po odfiltrowaniu
- Wydawnictwa 1 wyników po odfiltrowaniu
- Osoby 142 wyników po odfiltrowaniu
- Wynalazki 8 wyników po odfiltrowaniu
- Projekty 28 wyników po odfiltrowaniu
- Laboratoria 3 wyników po odfiltrowaniu
- Zespoły Badawcze 10 wyników po odfiltrowaniu
- Aparatura Badawcza 6 wyników po odfiltrowaniu
- Kursy Online 321 wyników po odfiltrowaniu
- Wydarzenia 36 wyników po odfiltrowaniu
- Dane Badawcze 75 wyników po odfiltrowaniu
wyświetlamy 1000 najlepszych wyników Pomoc
Wyniki wyszukiwania dla: ALGORYTMY UCZENIA SIECI
-
Algorytmy klasyfikacji i uczenia w rozpoznawaniu treści
PublikacjaZadanie klasyfikacji treści może zostać podzielone na dwa etapy: ekstrakcji cech istotnych dla podziału na klasy oraz etapu klasyfikacji na podstawie cech wyznaczonych w poprzednim etapie. Dzięki takiemu podziałowi, możliwe jest użycie w drugim etapie standardowych algorytmów budowy (uczenia) klasyfikatorów, takich klasyfikator bayesowski, drzewa decyzyjne, sztuczne sieci neuronowe czy metoda wektorów wspierających (SVM). Przy...
-
Algorytmy ewolucyjne w projektowaniu sieci MPLS
PublikacjaNiniejszy artykuł opisuje zrealizowane narzędzie, które umożliwia projektowanie sieci MPLS za pomocą Algorytmów Ewolucyjnych. Narzędzie to generuje ścieżki i optymalizuje alokację na nich przepływności żądań zapotrzebowań z uwzględnieniem klas obsługi strumieni ruchu z gwarancją zróżnicowanego QoS. Może także wybierać ścieżki do alokacji spośród danych wejściowych tak, aby wykorzystanie sieci było optymalne. Narzędzie to zostało...
-
Comparative study of learning methods for artificial network
PublikacjaW artykule przedstawiono wyniki badań porównawczych metod uczenia sieci neuronowych takich jak: metoda propagacji wstecznej błędów, rekurencyjna metoda najmniejszych kwadratów, metoda Zangwill'a, metoda algorytmów ewolucyjnych. Celem tych badań jest dobieranie najefektywniejszej metody uczenia do projektowania adaptacyjnego neuronowego regulatora napięcia generatora synchronicznego.metody uczenia, sieć neuronowa, neuronowy regulator...
-
Evolutionary Algorithms in MPLS network designing
PublikacjaMPLS technology become more and more popular especially in core networks giving great flexibility and compatibility with existing Internet protocols. There is a need to optimal design such networks and optimal bandwidth allocation. Linear Programming is not time efficient and does not solve nonlinear problems. Heuristic algorithms are believed to deal with these disadvantages and the most promising of them are Evolutionary Algorithms....
-
Nowe algorytmy sterowania dostępem do sieci UMTS dla usług z priorytetami
PublikacjaW referacie scharakteryzowano stosowane algorytmy sterowania dostępem do zasobów radiowych sieci UMTS. Zaproponowano nowe algorytmy zwiększające efektywność ich wykorzystania, z uwzględnieniem realizacji usług z priorytetami. Przedstawiono wyniki badań symulacyjnych pozwalające ocenić przydatność zaproponowanych algorytmów.
-
Algorytmy wyodrębniania składowych symetrycznych sygnału pomiarowego napięcia w przypadku asymetrii sieci trójfazowej
PublikacjaW artykule zaprezentowano działanie wybranych algorytmów wykorzystywanych do wyodrębniania składowych symetrycznych z sygnałów pomiarowych napięcia lub prądu w przypadku wystąpienia asymetrii trójfazowej sieci elektroenergetycznej. Weryfikacji działania algorytmów dokonano na podstawie badań symulacyjnych i laboratoryjnych w układzie w którym jako odbiornik zastosowano stojan maszyny asynchronicznej pierścieniowej. Określono wpływ...
-
Algorytmy wykrywania struktury sieci Bayesa z danych w ocenie ryzyka powstawania uszkodzeń budynków na terenach górniczych
Publikacja -
InSIK Inteligentne systemy monitorowania, sterowania i ochrony dla obiektów infrastruktury krytycznej: metodologia, struktury, algorytmy oraz ich zastosowanie do sieci dystrybucji wody pitnej
ProjektyProjekt realizowany w Wydział Elektrotechniki i Automatyki zgodnie z porozumieniem 638/N-COST/09/2010/0 z dnia 2009-12-22
-
Zastosowanie sieci neuronowych w cyfrowej syntezie dźwięku
PublikacjaRozwój technik związanych z uczeniem maszynowym umożliwia nowe podejście i nowe definiowanie wielu dotychczasowych problemów. Heurystyczne algorytmy stosowane do problemów takich jak klasyfikacja danych w postaci wektorów cech, czy wyróżnianie grup obiektów o podobnych własnościach mogą znaleźć także zastosowanie w takich dziedzinach jak analiza i synteza dźwięków muzycznych. W referacie przybliżone zostały podstawowe zasady projektowania...
-
Inteligencja zespołowa
PublikacjaPrzedstawiono przegląd zespołowego przetwarzania informacji, uczenia się i podejmowania decyzji. Omówiono algorytmy ewolucyjne, roju, mrówkowe, immunologiczne, sieci neuronowe, współpracę agentów, modelowanie indywiduowe oraz przykładowe środowisko modelowania zespołowego.
-
Neural Network - Based Parameters Estimations Of Induction Motors
PublikacjaW artykule przedstwaiono algorytmy estymacji rezystancji wirnika i indukcyjności wzajemnej w zamkniętym układzie sterowania prędkości silnika indukcyjnego klatkowego. Do wyznaczenia rezystancji wykorzystano algorytm oparty na porównaniu modelu napięciowego i prądowego silnika. Do wyznaczania indukcyjności wykorzystano, znaną z literatury, zależność modelu multiskalarnego. Wyznaczane w stanie ustalonym parametry zapisywane są w...
-
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...
-
Wojciech Jędruch dr hab. inż.
Osoby -
INFLUENCE OF DATA NORMALIZATION ON THE EFFECTIVENESS OF NEURAL NETWORKS APPLIED TO CLASSIFICATION OF PAVEMENT CONDITIONS – CASE STUDY
PublikacjaIn recent years automatic classification employing machine learning seems to be in high demand for tele-informatic-based solutions. An example of such solutions are intelligent transportation systems (ITS), in which various factors are taken into account. The subject of the study presented is the impact of data pre-processing and normalization on the accuracy and training effectiveness of artificial neural networks in the case...
-
Ziemowit Suligowski prof. dr hab. inż.
Osoby -
Piotr Szczuko dr hab. inż.
OsobyDr hab. inż. Piotr Szczuko w 2002 roku ukończył studia na Wydziale Elektroniki, Telekomunikacji i Informatyki Politechniki Gdańskiej zdobywając tytuł magistra inżyniera. Tematem pracy dyplomowej było badanie zjawisk jednoczesnej percepcji obrazu cyfrowego i dźwięku dookólnego. W roku 2008 obronił rozprawę doktorską zatytułowaną "Zastosowanie reguł rozmytych w komputerowej animacji postaci", za którą otrzymał nagrodę Prezesa Rady...
-
Jerzy Konorski dr hab. inż.
OsobyJerzy Konorski otrzymał tytuł mgr inż. telekomunikacji na Poitechnice Gdańskiej, zaś stopień doktora n.t. w dyscyplinie informatyka w Instytucie Podstaw Informatyki PAN. W r. 2007 obronił rozprawę habilitacyjną na Wydziale Elektroniki, Telekomnikacji i Informatyki PG. Jest autorem ponad 150 publikacji naukowych, prowadził projekty naukowo-badawcze finansowane ze środków Komitetu Badań Naukowych, UE, US Air Force Office of Scientific...
-
Patryk Ziółkowski dr inż.
OsobyAbsolwent Wydziału Inżynierii Lądowej i Środowiska Politechniki Gdańskiej, w specjalności Konstrukcje Budowlane i Inżynierskie. Pracuje na stanowisku adiunkta w Katedrze Konstrukcji Inżynierskich. Brał udział w projektach międzynarodowych, w tym projektach dla Ministerstwa Transportu stanu Alabama (2015), jest także laureatem grantu Fundacji Kościuszkowskiej na prowadzanie badań w USA, który zrealizował w 2018 roku. Współautor...
-
Marek Kubale prof. dr hab. inż.
OsobyDetails concerning: Qualifications, Experiences, Editorial boards, Ph.D. theses supervised, Books, and Recent articles can be found at http://eti.pg.edu.pl/katedra-algorytmow-i-modelowania-systemow/Marek_KubaleGoogle ScholarSylwetka prof. Marka Kubalego Prof. Marek Kubale pracuje na Wydziale ETI Politechniki Gdańskiej nieprzerwanie od roku 1969. W tym czasie napisał ponad 150 prac naukowych, w tym ponad 40 z listy JCR. Ponadto...
-
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:...
-
Wprowadzenie do sztucznej inteligencji - 2023/2024
Kursy OnlineCelem przedmiotu jest zaznajomienie studentów z podstawami sztucznej inteligencji, rozumianej jako inteligentne techniki obliczeniowe, systemy uczące się, systemy decyzyjne czy systemy ekspertowe. Dodatkowo istotnym elementem wykładu jest zapoznanie studentów z wybranymi metodami inteligentnego przetwarzania sygnałów i danych oraz procesem przetwarzania wiedzy w oparciu o wnioskowanie formułowane w postaci reguł decyzyjnych. Uzyskana...
-
Dariusz Świsulski dr hab. inż.
Osoby -
Uczenie poprzez auto-kodowanie w celu redukcji wymiarowości obrazu w zadaniach zaganiania
PublikacjaPraca dotyczy redukcji wymiarowości w problemie zaganiania (spychania) gromady złożonej z dużej liczby dynamicznych obiektów (ludzi, zwierząt, cząstek chemicznych, itp.) przez zespół aktywnych agentów. Proces zaganiania powinien spełniać określone kryteria, a algorytmy działania agentów uzyskiwane są na drodze uczenia. Przy dużej liczbie obiektów w gromadzie powstaje potrzeba redukcji wymiarowości poprzez ekstrakcję cech reprezentujących...
-
Krzysztof Cwalina dr inż.
OsobyKrzysztof Kamil Cwalina w 2013 r. uzyskał tytuł inżyniera na Wydziale Elektroniki, Telekomunikacji i Informatyki Politechniki Gdańskiej; w 2014 r. uzyskał tytuł magistra inżyniera, a w 2017 r. otrzymał stopień doktora nauk technicznych w dyscyplinie: telekomunikacja, także na WETI PG. Aktualnie pracuje na stanowisku adiunkta w Katedrze Systemów i Sieci Radiokomunikacyjnych Wydziału Elektroniki, Telekomunikacji i Informatyki Politechniki...
-
Jacek Rumiński prof. dr hab. inż.
OsobyWykształcenie i kariera zawodowa 2022 2016 2002 1995 1991-1995 Tytuł profesora Habilitacja Doktor nauk technicznych Magister inżynier Prezydent RP, dziedzina nauk inżynieryjno-technicznych, dyscyplina: inzyniera biomedyczna Politechnika Gdańska, Biocybernetyka i inżyniera biomedyczna, tematyka: „Metody wyodrębniania sygnałów i parametrów z różnomodalnych sekwencji obrazów dla potrzeb diagnostyki i wspomagania...
-
REJESTRACJA SERII ZDJĘĆ, Z WYMUSZENIEM ZMIENNYCH WARUNKÓW OŚWIETLENIOWYCH, JAKO TECHNIKI WSPOMAGAJĄCEJ PRZY AUTOMATYCZNYM ROZPOZNAWANIU TEKSTU
PublikacjaW artykule przedstawiono autorskie rozwiązania problemu wykonywania zdjęć niewyraźnych tekstów na opakowaniach i niewielkich produktach. W sytuacji gdy napis posiada niską rozdzielczość (drukarka atramentowa), albo jest wykonany poprzez technikę tłoczenia, wykonanie zwykłego, pojedynczego zdjęcia daje przeważnie niezadowalające wyniki. Dzięki przedstawionym tu rozwiązaniom, znacząco polepszamy materiał wejściowy (fotografie), który...
-
Kwantowe uczenie maszynowe (FIZ2B009)
Kursy OnlineCelem przedmiotu jest zaznajomienie studentów z podstawowymi zagadnieniami dotyczącymi współczesnych metod kwantowego uczenia maszynowego, w szczególności metod wykorzystujących algorytmy kwantowe do efektywnego przetwarzania i analizy danych. Studenci zdobędą wiedzę na temat teoretycznych podstaw kwantowego przetwarzania informacji, w tym superpozycji, splątania kwantowego oraz pomiarów kwantowych, a także nauczą się, jak te zjawiska...
-
System wieloagentowy wspomagający projektowanie wybranych układów sterowania okrętowych podsystemów elektroenergetycznych
PublikacjaW rozprawie doktorskiej zaproponowano system wieloagentowy do wspomagania projektowana okrętowych podsystemów elektroenergetycznych. Utworzony system składa się z agentów interfejsu, agenta nadrzędnego, agentów symulacyjnych agentów decyzyjnych, które poprzez realizację wewnętrznych algorytmów oraz wzajemną komunikację rozwiązują wybrane zadania projektowe w zakresie doboru odpowiedniej struktury i elementów składowych podsystemów...
-
Modular machine learning system for training object detection algorithms on a supercomputer
PublikacjaW pracy zaprezentowano architekturę systemu służącego do tworzenia algorytmów wykorzystujących metodę AdaBoost i służących do wykrywania obiektów (np. twarzy) na obrazach. System został podzielony na wyspecjalizowane moduły w celu umożliwienia łatwej rozbudowy i efektywnego zrównoleglenia implementacji przeznaczonej dla superkomputera. Na przykład, system może być rozszerzony o nowe cechy i algorytmy ich ekstrakcji bez konieczności...
-
Leakage detection and localisation in drinking water distributionnetworks by MultiRegional PCA
PublikacjaMonitoring is one of the most important steps in advanced control of complex dynamic systems. Precise information about systems behaviour, including faults indicating, enables for efficient control. The paper describes an approach to detection and localisation of pipe leakage in Drinking Water Distribution Systems (DWDS) representing complex and distributed dynamic system of large scale. Proposed MultiRegional Principal Component...
-
Analiza możliwości automatycznego rozpoznawania zachowań zwierząt doświadczalnych
PublikacjaAutomatyzacja analizy zachowań zwierząt laboratoryjnych umożliwia szybką i obiektywną ocenę obserwacji. Rozwiązania w istniejących systemach skupiają się na detekcji prostych aspektów zachowań, która jest możliwa dzięki pomiarowi parametrów motorycznych zwierząt, ich punktów charakterystycznych czy kształtu ciała. Jednym z istotnych problemów w dziedzinie rozpoznania zachowań są zachowania złożone, dla których trudno jest zdefiniować...
-
Krzysztof Bikonis dr inż.
Osoby -
Podstawy uczenia głębokiego 2023/24
Kursy OnlineKurs podstaw uczenia głębokiego przeznaczony dla studentów kierunku Informatyka. Obejmuje wprowadzenie do nadzorowanego uczenia maszynowego, budowę podstawowych sztucznych sieci neuronowych oraz algorytmów ich uczenia, a także bardziej zaawansowane architektury (sieci splotowe, rekurencyjne, transformery) i techniki regularyzacji i optymalizacji.
-
Programy komputerowe a style uczenia się
PublikacjaW artykule podjęto tematykę uczenia się obsługi programów komputerowych w kontekście różnych stylów uczenia się użytkowników. Badania są przeprowadzone na styku użytkownik - program komputerowy; z jednej strony występuje człowiek z jego własnościami psychologicznymi, z drugiej zaś program komputerowy ze cechami wynikającymi z jego budowy i działania. Analizy empiryczne przeprowadzono na przykładzie nauki obsługi programu graficznego...
-
Entropia w algorytmach uczenia populacji
PublikacjaZastosowanie entropii w analizie zachowania się różnorodnych systemów daje podstawy do podjęcia próby wykorzystania entropii w algorytmie uczenia populacji. Koncepcja badania proponowana przez autorów wymagać będzie zdefiniowania niezbędnych pojęć teoretycznych, dlatego też celem artykułu jest zdefiniowanie pojęć: entropii a priori potencjalnego rozwiązania oraz średniej entropii populacji.
-
Podstawy uczenia maszynowego AI
Kursy OnlinePodstawy uczenia maszynowego. Machine Learning fundamentals.
-
Ocena skuteczności czyszczenia sieci wodociągowej metodą hydropneumatyczną
PublikacjaPrzedmiotem analizy było dyskusyjne kryterium oceny skuteczności czyszczenia sieci wodociągowej określone przez eksploatatora. Analizę oparto na wynikach badań terenowych po czyszczeniu 9,5 km sieci wodociągowej o średnicy od 80 do 160 mm. Empiryczną podstawę dalszych rozważań stanowił zbiór wartości umownego zastępczego współczynnika chropowatości rurociągów k10. Uzyskane rezultaty wykazały, że lokalne warunki reakizacji pomiarów...
-
Metody uczenia optymalizacji wieloetapowych procesów decyzyjnych.
PublikacjaOptymalizacja wieloetapowych procesów decyzyjnych jest zdaniem, w którym zbiegają się metody pochodzące pierwotnie z różnych dziedzin: rachunku wariacyjnego, algorytmów optymalizacji i metod uczenia maszynowego rozpatrywanych w sztucznej inteligencji. W niniejszej pracy podjęto próbę zestawienia różnych metod oraz podano wyniki optymalizacji przykładowego zadania z zastosowaniem algorytmów ewolucyjnych.
-
Algorytmy ewolucyjne
PublikacjaW pracy przedstawiono istotniejsze zagadnienia związane z tworzeniem i działaniem Algorytmów Genetycznych i Strategii Ewolucyjnych, które łącznie określane są jako Algorytmy ewolucyjne. Zwrócono szczególną uwagę na Strategie Ewolucyjne, gdyż zagadnienia z nimi związane są mało reprezentowane w literaturze polskiej i anglojęzycznej. Natomiast opis Algorytmów Genetycznych jest raczej cząstkowy, ze względu na ich popularność...
-
Sylwester Kaczmarek dr hab. inż.
OsobySylwester Kaczmarek ukończył studia w 1972 roku jako mgr inż. Elektroniki, a doktorat i habilitację uzyskał z technik komutacyjnych i inżynierii ruchu telekomunikacyjnego w 1981 i 1994 roku na Politechnice Gdańskiej. Jego zainteresowania badawcze ukierunkowane są na: sieci IP QoS, sieci GMPLS, sieci SDN, komutację, ruting QoS, inżynierię ruchu telekomunikacyjnego, usługi multimedialne i jakość usług. Aktualnie jego badania skupiają...
-
Note on universal algoritms for learning theory
PublikacjaW 2001 Cucker i Smale zaproponowali nowe podejście do teorii uczenia się w oparciu o problematykę teorii aproksymacji.W 2005 i 2007 Bivev, Cohen, Dahmen, DeVore i Temlyakov opublikowali dwie prace z teorii uczenia się. W omawianej publikacji uogólniliśmy ich rezultaty jednocześnie upraszczając dowody.
-
Potwierdzanie efektów uczenia się jakonowe zadanie dla uczelni wyższych
PublikacjaPraca nawiązuje do przeprowadzonej w 2014 roku nowelizacji ustawy z dnia 27 lipca 2005 r. Prawo o szkolnictwie wyższym. Wprowadzono w niej nowy obowiązek dla uczelni wyższych – potwierdzanie efektów uczenia się nabytych poza systemem studiów. Omowiono zasady kształcenia w kontekście Lifelong Learning oraz walidacji efektów uczenia się. Przedstawiono podstawy wdrożeniowe potwierdzania efektów uczenia się na Politechnice Gdańskiej.
-
Podstawy uczenia głębokiego 2022
Kursy Online{mlang pl}Kurs podstaw uczenia głębokiego przeznaczony dla studentów kierunku Informatyka.{mlang} {mlang en}This is a course about deep learning basics dedicated for Computer Science students.{mlang}
-
Algorytmy genetyczne i ewolucyjne
PublikacjaAlgorytmy ewolucyjne istnieją dzięki wieloletnim obserwacją procesów zachodzących wśród żywych organizmów. Korzystają one z nazw i określeń występujących w genetyce np.: gen, chromosom. Algorytmy genetyczne oraz ewolucyjne używa się w procesach optymalizacyjnych w celu poszukiwania ekstremów.
-
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.
-
Algorytmy samostabilizujące w sieciach o wybranych topologiach
PublikacjaIdea algorytmów samostabilizujących została zapoczątkowana przez E. Dijkstrę artykułem pt. „Self-stabilizing systems in spite of distributed control” (Communications of the ACM, 1974). W rozprawie został położony nacisk na algorytmy samostabilizujące działające w sieciach o pewnych specyficznych topologiach, jak na przykład w grafach maksymalnych zewnętrznie planarnych, iloczynach kartezjańskich tych grafów ze ścieżkami i w drzewach. Wykorzystując...
-
Badanie stanu nawierzchni drogowej z wykorzystaniem uczenia maszynowego
PublikacjaW artykule opisano budowę systemu informowania o stanie nawierzchni drogowej z wykorzystaniem metod cyfrowego przetwarzania obrazów oraz uczenia maszynowego. Efektem wykonanych prac badawczych jest eksperymentalna platforma, pozwalająca na rejestrację uszkodzeń na drogach, system do analizy, przetwarzania i klasyfikacji danych oraz webowa aplikacja użytkownika do przeglądu stanu nawierzchni w wybranej lokalizacji.
-
Rafał Leszczyna dr hab. inż.
OsobyDr hab. inż. Rafał Leszczyna jest profesorem uczelni na Wydziale Zarządzania i Ekonomii Politechniki Gdańskiej. W lipcu 2020 r., na podstawie osiągnięcia naukowego w obszarze zarządzania cyberbezpieczeństwem infrastruktur krytycznych w sektorze elektroenergetycznym, uzyskał stopień doktora habilitowanego w dziedzinie nauk inżynieryjno-technicznych, dyscyplina informatyka techniczna i telekomunikacja. W latach 2004–2008 pracował...
-
Reprezentacja danych dźwiękowych w kontekście metod uczenia maszynowego
PublikacjaDźwięk odgrywa kluczową rolę w przekazywaniu informacji lub ostrzeganiu o niebezpieczeństwie. Do opracowania wydajnego cyfrowego asystenta głosowego zdolnego do efektywnej współpracy z człowiekiem niezbędne jest użycie algorytmów opisujących sygnał dźwiękowy w formie cyfrowej. W poniższej pracy skategoryzowano i opisano najpowszechniejsze metody opisu sygnałów audio używanych jako wejścia dla algorytmów uczenia maszynowego. Wskazano...
-
Algorytmy Obliczeniowe AiR
Kursy OnlineWykład z przedmiotu Algorytmy Obliczeniowe