Wyniki wyszukiwania dla: ROZMYTE SIECI NEURONOWE - MOST Wiedzy

Wyszukiwarka

Wyniki wyszukiwania dla: ROZMYTE SIECI NEURONOWE

Wyniki wyszukiwania dla: ROZMYTE SIECI NEURONOWE

  • Nieświadome sieci neuronowe

    Publikacja

    - Rok 2022

    Coraz większą popularność zyskuje usługa predykcji za pomocą sieci neuronowych. Model ten zakłada istnienie serwera, który za pomocą wyuczonej sieci neuronowej dokonuje predykcji na danych otrzymanych od klienta. Model ten jest wygodny, ponieważ obie strony mogą skupić się na rozwoju w swojej specjalizacji. Wystawia on jednak na ryzyko utraty prywatności zarówno klienta, wysyła- jącego wrażliwe dane wejściowe, jak i serwer, udostępniający...

    Pełny tekst do pobrania w serwisie zewnętrznym

  • Sieci neuronowe w modelowaniu konstytutywnym

    Publikacja

    - Rok 2007

    Artykuł zawiera przegląd zastosowań sztucznych sieci neuronowych do modelowania praw konstytutywnych oraz własną propozycję dla klasy praw przyrostowo nieliniowych. Zaprezentowano zalety obliczeniowe sieci neuronowych, ogólne zasady modelowania oraz wyniki własnych symulacji.

  • Sztuczne sieci neuronowe modelem wczesnego ostrzegania

    Publikacja

    - Rok 2005

    W rozdziale tym autor przedstawił wyniki swoich badań nad wykorzystaniem sztucznych sieci neuronowych do prognozowania zagrożenia upadłością polskich firm produkcyjnych.Głównym celem było porównanie skuteczności przewidywania zagrożeń upadłością polskich przedsiębiorstw przy pomocy modelu sztucznych sieci neuronowych i tradycyjnego modelu analizy dyskryminacyjnej.

  • Sieci neuronowe oparte na prawach fizyki

    Wiele fizycznie nieuzasadnionych sieci neuronowych, mimo zadowalają- cej wydajności, generuje sprzeczności z logiką i prowadzi do rozbieżno- ści wyników z rzeczywistością. Jedną z metod poprawy funkcjonowania typowego modelu typu “black-box” na etapie uczenia, jest rozszerzenie jego funkcji kosztu o zależność bezpośrednio inspirowaną wzorem fizycz- nym. Niniejszy rozdział wyjaśnia koncepcję budowy sieci neuronowych opartych na...

  • Rozpoznawanie obiektów przez głębokie sieci neuronowe

    W referacie zaprezentowane zostaną wyniki badań nad rozpoznawaniem obiektów w różnych warunkach za pomocą głębokich sieci neuronowych. Przeanalizowano działanie dwóch struktur – ResNet50 oraz VGG19. Systemy rozpoznawania obrazu wytrenowano oraz przetestowano na reprezentatywnej, bazie zawierającej 25 tys. zdjęć psów oraz kotów, która znacznie upraszcza analizowanie działania systemów ze względu na łatwość interpretacji zdjęć przez...

    Pełny tekst do pobrania w portalu

  • Sieci neuronowe i ich zastosowanie w chromatografii

    Publikacja

    - Rok 2005

    Sieci neuronowe, jak i inne techniki sztucznej inteligencji, znajdują coraz szersze zastosowanie w analityce. Praca stanowi wprowadzenie do tematyki sieci neuronowych i opisuje możliwości ich zastosowania do wspierania analizy chromatograficznej, zarówno na etapie planowania analizy jak i opracowywania wyników.

  • Sieci neuronowe jako alternatywny sposób uzyskania modelu obliczeniowego

    W pracy zaprezentowano i omówiono rodzaje sieci neuronowych, obszary ich zastosowań oraz metody uczenia. Przedstawiono teorie działania oraz ich interpretacje matematyczną i numeryczną. Szczególną uwagę zwrócono na możliwości uzyskania modelu obliczeniowego oraz obszarów jego stosowania przez wzgląd na unikalne cech Sztucznych Sieci Neuronowych (SSN). Jako przykład pracy sieci zaprezentowano model obliczeniowy identyfikujący własności...

    Pełny tekst do pobrania w serwisie zewnętrznym

  • Sieci neuronowe w sterowanej rekonstrukcji ubytków chrząstki stawowej.

    Publikacja

    Nowym elementem niniejszej pracy jest omówienie problemów związanych z możliwościa sterowania, pożądaną przez indywidualnego pacjenta, rekonstrukcją ubytków chrząstki w stawach człowieka przy wykorzystaniu sztucznych sieci neuronowych.

  • Wzorzec poprawnej pracy wymienników regeneracyjnych oparty o sztuczne sieci neuronowe

    Publikacja

    Artykuł opisuje probę stworzenia wzorca poprawnej pracy wymiennikow regeneracyjnych silowni turbo parowej o mocy 20mw przy pomocy sztucnych sieci neurnowych (SSN). Stworzony model pracy wymienników w zmiennych warunkachruchu silowni może zostać wykorzystany do diagnostki tych wlasnie urządzeń jaki i również do diagnostyki calego systemu silowni turbo parowej. Model neuronowy ma zastapic skomplikowane i czasochlonne obliczenia bilansowe...

  • Sztuczne sieci neuronowe oraz metoda wektorów wspierających w bankowych systemach informatycznych

    W artykule zaprezentowano wybrane metod sztucznej inteligencji do zwiększania efektywności bankowych systemów informatycznych. Wykorzystanie metody wektorów wspierających czy sztucznych sieci neuronowych w połączeniu z nowoczesną technologią mikroprocesorową umożliwia znaczący wzrost konkurencyjności banku poprzez dodanie nowych funkcjonalności. W rezultacie możliwe jest także złagodzenie skutków kryzysu finansowego.

    Pełny tekst do pobrania w portalu

  • Specjalizowane sieci neuronowe z Dwucentrowymi Funkcjami Bazowymi do zastosowań w testerach wbudowanych μBIST

    Przedmiotem artykułu są nowe, przydatne do zastosowań w testerach wbudowanych BIST, specjalizowane sieci neuronowe do lokalizacji uszkodzeń parametrycznych analogowych układów elektronicznych, o podwyższonej odporności na maskujący wpływ rozrzutów tolerancyjnych elementów nieuszkodzonych. Sieci opracowane zostały w dwóch wariantach: z Dwucentrowymi Radialnymi (DRB) oraz Elipsoidalnymi (DEB) funkcjami Bazowymi. Dzięki wydłużonym...

  • Rozdział 4. Cieplno-przepływowe relacje diagnostyczne ustabilizowanych cieplnie bloków energetycznych wykorzystujące sztuczne sieci neuronowe (SSN)

    Publikacja

    - Rok 2007

    Podano przykłady relacji diagnostycznych budowanych dla bloków energetycznych pracujących w warunkach stabilizacji cieplnej. Należą one do metod off-line. Dobrze sprawdzają się w nich sztuczne sieci neuronowe. Przy modułowej strukturze relacji diagnostycznych wykorzystywane są z powodzeniem SSN zarówno z ciągłymi jak i skokowymi funkcjami przejścia, w zależności od oczekiwanego wyniku obliczeń neuronowych.

  • Metody Sztucznej Inteligencji - sieci neuronowe, systemy rozmyte [2020/21]

    Kursy Online
    • K. Duzinkiewicz
    • A. Mikołajczyk-Bareła
    • M. Grochowski

    studia stacjonarne II st., Automatyka i Robotyka sem. 1

  • Głębokie Sieci Neuronowe Do Analizy Danych

    Kursy Online
    • T. M. Boiński
    • K. Draszawka

    {mlang pl}Kurs przeznaczony jest dla studentów kierunku Inżynieria Danych.{mlang} {mlang en}Course for Data Analysis students.{mlang}

  • Sztuczna inteligencja i elementy hybrydowych systemów ekspertowych

    Publikacja

    - Rok 2005

    Tematyka monografii dotyczy problematyki wchodzacej w skład szeroko pojetej sztucznej inteligencji i obejmuje: - klasyczną sztuczną inteligencję zawierającą zagadnienia reprezentacji i przetwarzania wiedzy symbolicznej, łącznie z realizacją symbolicznych systemów ekspertowych, - zbiory rozmyte i logikę rozmytą, wraz z rozmytymi systemami przetwarzającymi wiedzę nieprecyzyjną, - sztuczne sieci neuronowe łącznie z neuronowymi systemami...

  • Andrzej Stateczny prof. dr hab. inż.

    Osoby

    Prof. dr hab. inż. Andrzej Stateczny jest profesorem Politechniki Gdańskiej i prezesem firmy Marine Technology Ltd. Jego zainteresowania naukowe koncentrują się głównie wokół nawigacji, hydrografii i geoinformatyki. Obecnie prowadzone badania obejmują nawigację radarową, nawigację porównawczą, hydrografię, metody sztucznej inteligencji w zakresie przetwarzania obrazów i fuzji danych wielosensorycznych. Był kierownikiem lub głównym...

  • Zbigniew Sikora prof. dr hab. inż.

    Osoby

  • Mirosław Włas dr inż.

    Wykształcenie : 1987-1991 – Liceum Ogólnokształcące im. Jana Bażyńskiego w Ostródzie – profil matematyczno-fizyczny 1991-1996 Politechnika Gdańska – studia na Wydziale Elektrycznym 1997-2002  Politechnika Gdańska – studia doktoranckie na Wydziale Elektrotechniki i Automatyki 1998- 1999 Politechnika Gdańska – kurs ekonomii na Wydziale Zarządzania i Ekonomii  PG 1997-2000 – kurs j. angielskiego - Zespół Lektorów BEST – Gdańsk 2003...

  • Metody neuronowe do prognozowania finansowego

    Sztuczne sieci neuronowe mogą być stosowane do prognozowania kursów akcji na giełdzie, oceny wiarygodności kredytobiorców czy prognozowania kryzysów bankowych. W referacie omówiono zasady współpracy sieci neuronowych z algorytmami ewolucyjnymi oraz metodą wektorów wspierających. Ponadto, odniesiono się do pozostałych metod sztucznej inteligencji, które stosowane są w finansach.

    Pełny tekst do pobrania w portalu

  • Józef Woźniak prof. dr hab. inż.

    Prof. 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...

  • Sterowanie Rozmyte 2023

    Kursy Online
    • P. Fiertek

    Kurs do przedmiotu "Sterowanie rozmyte" na sem letni 2023, drugi stopień

  • Sterowanie Rozmyte 2022

    Kursy Online
    • P. Fiertek

    Kurs do przedmiotu "Sterowanie rozmyte" na sem letni 2022, drugi stopień

  • Sterowanie Rozmyte 2024

    Kursy Online
    • P. Fiertek

    Kurs do przedmiotu "Sterowanie rozmyte" na sem letni 2024, drugi stopień

  • Rozmyte systemy decyzyjne.

    Publikacja

    - Rok 2004

    W pracy przedstawiono podstawowe pojęcia związane z przetwarzaniem i przepływem informacji w instytucjach oraz ich związkami z podejmowaniem decyzji. Omówiono też istotniejsze zagadnienia z zakresu zbiorów rozmytych i logiki rozmytej wyjaśniające sposoby działania rozmytych systemów decyzyjnych. Przytoczono kilka przykłądów zastosowań rozmytych systemów wspomagania podejmowania decyzji.

  • Ocena skuteczności czyszczenia sieci wodociągowej metodą hydropneumatyczną

    Publikacja

    - Rok 2008

    Przedmiotem 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...

  • Sylwester Kaczmarek dr hab. inż.

    Sylwester 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...

  • Modelowanie neuronowe regeneracyjnego wymiennika ciepła siłowni turboparowej

    Artykuł przedstawia możliwości wykorzystania sztucznych sieci neuronowych (SSN) w celu odtworzenia pracy wymienników regeneracyjnych elektrowni kondensacyjnej. Stworzony model pracy wymienników w zmiennych warunkach ruchu znajduje zastosowanie w badaniach diagnostycznych owych urządzeń jak i całego systemu elektrowni. Referat zawiera wprowadzenie do tematyki sztucznych sieci neuronowych, opis sztucznej sieci neuronowej (SSN) wykorzystanej...

  • Rafał Leszczyna dr hab. inż.

    Dr 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...

  • Neuronowe modele z atencją w przetwarzaniu języka naturalnego

    Publikacja

    - Rok 2021

    Celem niniejszego rozdziału jest wprowadzenie w tematykę sieci neuronowych z atencją oraz ich zastosowań w przetwarzaniu języka naturalnego. Rozdział skupia się w szczególności na dokładnym omówieniu architektury modelu Transformer, wykorzystującego atencję jako podstawowy mechanizm swojego działania.

    Pełny tekst do pobrania w serwisie zewnętrznym

  • Modelowanie neuronowe regeneracyjnego wymiennika ciepła siłowni turbo parowej

    Publikacja

    Wystąpienie ma na celu pokazać możliwości wykorzystania sztucznych sieci neuronowych do odtworzenia pracy wymienników regeneracyjnych elektrowni kondensacyjnej. Model pracy wymienników w zmiennych warunkach ruchu siłowi turbo parowej znajduje zastosowanie w badaniach diagnostycznych zarówno samych wymienników jak i całego systemu elektrowni.

  • Niedeterministyczne układy równań w analizie sterowania systemami produkcyjnymi : Cz. 1 Liniowe zagadnienia przedziałowe i rozmyte

    Publikacja

    - Rok 2005

    Rozpatruje się zagadnienia niedeterministycznych układów równań liniowych stanowišcych jeden z istotnych elementów rozwišzania zagadnienia sterowania produkcja systemów przemysłowych. Problem tenwystępuje przy badaniu przyjmowanego do realizacji bazowego rozwišzania liniowego zagadnienia planowania obcišżeń systemu. W przypadku modelu niedeterministycznego planowania, niepewnoć przenosi się na rozwišzanie jak również generuje...

  • Zarządzanie zmianami i modelowanie rozmyte w inżynierii oprogramowania

    Publikacja

    - Rok 2005

    W artykule przedstawiono możliwości wykorzystania wiedzy z zakresu zarządzania oraz sztucznej inteligencji do kontrolowania budżetu i czasu realizacji przedsięwzięcia informatycznego. Na wstępie przedstawiono problemy zarządzania przedsięwzięciami informatycznymi, odnoszące się do planowania i kontrolowania procesów i zespołów wytwórczych. Następnie scharakteryzowano wiedzę z zakresu zarządzania zmianami oraz modelowania rozmytego...

  • Studia Sieci Uniwersytetow Pogranicza

    Czasopisma

    ISSN: 2544-5790

  • Zastosowanie sztucznych sieci neuronowych do prognozowania cen na Giełdzie Energii

    Opisano narzędzie wykorzystujące sztuczne sieci neuronowe do prognozowania cen energii na giełdzie. Przedstawiono wyniki testowania modelu.

    Pełny tekst do pobrania w portalu

  • Rozmyte algorytmy diagnostyki układów sterowania procesami przemysłowymi - Przykład laboratoryjny

    Publikacja

    W niniejszej pracy prezentuje się przykład zastosowania algorytmów detekcji usterek opartych na modelach rozmytych w systemie diagnostyki układu laboratoryjnego trzech połączonych zbiorników. Pomimo prostoty realizowanej koncepcji układowej, system ten jest przykładem często występującego w praktyce złożonego procesu przemysłowego. W przeprowadzonych badaniach do oceny stanu procesu oraz realizacji zadań diagnostycznych wykorzystuje...

  • Optymalizacja treningu i wnioskowania sieci neuronowych

    Sieci neuronowe są jedną z najpopularniejszych i najszybciej rozwijających się dziedzin sztucznej inteligencji. Ich praktyczne wykorzystanie umożliwiło szersze użycie komputerów w wielu obszarach komunikacji, przemysłu i transportu. Dowody tego są widoczne w elektronice użytkowej, medycynie, a nawet w zastosowaniach militarnych. Wykorzystanie sztucznej inteligencji w wielu przypadkach wymaga jednak znacznej mocy obliczeniowej,...

    Pełny tekst do pobrania w serwisie zewnętrznym

  • Model zachowania się miejskiej sieci ciepłowniczej dla potrzeb optymalnej eksploatacji elektrociepłowni.

    Publikacja
    • K. Dziedzicki

    - Rok 2002

    W opracowaniu przedstawiono zagadnienia związane z modelowaniem zachowania się miejskiej sieci ciepłowniczej. Przedstawiono sposoby wyznaczania niektórych parametrów pracy MSC w oparciu o modele statyczne i sieci neuronowe.

  • Dekodowanie kodów iterowanych z użyciem sieci neuronowej

    Nadmiarowe kody iterowane są jedną z prostych metod pozyskiwania długich kodów korekcyjnych zapewniających dużą ochronę przed błędami. Jednocześnie, chociaż ich podstawowy iteracyjny dekoder jest prosty koncepcyjnie oraz łatwy w implementacji, to nie jest on rozwiązaniem optymalnym. Poszukując alternatywnych rozwiązań zaproponowano, przedstawioną w pracy, strukturę dekodera tego typu kodów wspomaganą przez sieci neuronowe. Zaproponowane...

    Pełny tekst do pobrania w portalu

  • Modele symulacyjne zachowania się miejskiej sieci ciepłowniczej dla potrzeb optymalnej eksplatacji elektrociepłowni

    Publikacja

    - Rok 2003

    W opracowaniu omówiono 2 modele symulacyjne zachowania się sieci ciepłowniczej. Pierwszy oparty jest o struktury Boxa-Jenkinsa, drugi wykorzystuje sieci neuronowe. Przeprowadzono próby na danych rzeczywistych z gdańskiej sieci ciepłowniczej na podstawie, których dobrano parametry modeli. Sprawdzono przydatność obu struktur do prognozowania zachowania się miejskiej sieci ciepłowniczej przy znanych wymuszeniach.

  • Application of a fuzzy neural network for river water quality prediction

    Publikacja

    - CHEMIA ANALITYCZNA - Rok 2006

    Monitoring i modelowanie zmian w jakości wód powierzchniowych stanowią jeden z kluczowych elementów monitoringu i zarządzania ochroną środowiska na skalę globalną. Kontrolowanie tak złożonych i nieliniowych w swojej charakterystyce obiektów, jakimi są rzeki, jest trudnym zadaniem. Zazwyczaj do tego celu wykorzystuje się modele matematyczne, jednak czasem wymagają one bardzo dużej ilości danych, lub czas oczekiwania na odpowiedź...

  • Wirtualne sieci lokalne w środowisku sieci IPv6.

    Publikacja

    Zaprezentowane jest nowe spojrzenie na wirtualne sieci prywatne z perspekty-wy rozwiązań standardowo oferowanych przez rozinę protokołów IPv6. Omówionyjest przegląd rozwiązań VPN w środowisku sieci IPv6 ze szczególnym uwzględ-nieniem standardowo oferowanych z nową wersją stosu sieciowego IP.

  • Piotr Rajchowski dr inż.

    Piotr Rajchowski (Member, IEEE) was born in Poland, in 1989. He received the E.Eng., M.Sc., and Ph.D. degrees in radio communication from the Gdańsk University of Technology (Gdańsk Tech), Poland, in 2012, 2013, and 2017, respectively. Since 2013, he has been working at the Department of Radiocommunication Systems and Networks, Faculty of Electronics, Telecommunications and Informatics, Gdańsk University of Technology, as a IT...

  • Zastosowanie algorytmu ewolucyjnego do trenowania jednokierunkowych płaskich sztucznych sieci neuronowych

    Publikacja

    - Rok 2007

    W artykule przedstawiono zastosowanie algorytmu ewolucyjnego do trenowania jednokierunkowych, płaskich, sztucznych sieci neuronowych. Przy użyciu proponowanej metody wytrenowano trzy sieci neuronowe do klasyfikacji problemu parity-3, parity-4 oraz parity-5. Otrzymane wyniki porównano z wynikami uzyskanymi przy użyciu metody wstecznej propagacji błędu ze wględu na liczbę iteracji potrzebną do wytrenowania danej sieci oraz ze względu...

  • Wietrzenie sieci

    Publikacja

    Zagadnienia ochrony sieci przed odorami. Problem odpowietrzania w aspekcie hydrauliki

  • WYKORZYSTANIE SIECI NEURONOWYCH DO SYNTEZY MOWY WYRAŻAJĄCEJ EMOCJE

    Publikacja

    W niniejszym artykule przedstawiono analizę rozwiązań do rozpoznawania emocji opartych na mowie i możliwości ich wykorzystania w syntezie mowy z emocjami, wykorzystując do tego celu sieci neuronowe. Przedstawiono aktualne rozwiązania dotyczące rozpoznawania emocji w mowie i metod syntezy mowy za pomocą sieci neuronowych. Obecnie obserwuje się znaczny wzrost zainteresowania i wykorzystania uczenia głębokiego w aplikacjach związanych...

  • Wpływ zwarć występujących w sieci trakcyjnej na pracę sieci zasilającej.

    Publikacja

    - Rok 2003

    W artykule zaprezentowano wybrane wyniki badań symulacyjnych dotyczących oddziaływania zwarć występujących w sieci trakcyjnej na pracę elektroenergetycznej sieci zasilającej. Przedstawiono przykładowe przebiegi napięć zasilających w sieci SN w trakcie zwarcia w sieci trakcyjnej. Badania symulacyjne wykonano za pomocą programu PSPICE.

  • Adrian Bekasiewicz dr hab. inż.

    Adrian Bekasiewicz received the MSc, PhD, and DSc degrees in electronic engineering from Gdansk University of Technology, Poland, in 2011, 2016, and 2020, respectively. In 2014, he joined Engineering Optimization & Modeling Center where he held a Research Associate and a Postdoctoral Fellow positions, respectively. Currently, he is an Associate Professor with Gdansk University of Technology, Poland. His research interests include...

  • Modelowanie przeplywu pary przez okołodźwiękowe wieńce turbinowe przy użyciu sztucznych sieci neuronowych

    Publikacja

    Niniejszy artykul stanowi opis modelu przepływu pary przez okołodźwiękowe stopnie turbinowe, stworzonego w oparciu o sztuczne sieci neuronowe (SSN). Przedstawiony model neuronowy pozwala na wyznaczenie rozkladu wybranych parametrów w analizowanym przekroju kanalu przeplywowego turbiny, dla rozpatrywanego zakresu wartości ciśnienia wlotowego.

  • Modelowanie przepływu pary przez okołodźwiękowe wieńce turbinowe z użyciem sztucznych sieci neuronoych

    Publikacja

    Niniejszy artykuł stanowi opis modelu przepływu pary przez okołodźwiękowe stopnie turbinowe, stworzonego w oparciu o sztuczne sieci neuronowe (SSN). Przedstawiony model neuronowy pozwala na wyznaczenie rozkładu wybranych parametrów w analizowanym przekroju kanału przepływowego turbiny dla rozpatrywanego zakresu wartości ciśnienia wlotowego.

    Pełny tekst do pobrania w serwisie zewnętrznym

  • Radiowe sieci BAN

    Przedstawiono aktualny stan wiedzy z zakresu radiowych sieci BAN, w tym zagadnienia podstawowe (tj. definicję radiowych sieci BAN, ich klasyfikację i dostępne pasma częstotliwości), właściwości elektryczne ciała człowieka, zagadnienia warstwy fizycznej oraz zagadnienia antenowe. Zaprezentowano również możliwe źródła zasilania, zagadnienia bezpieczeństwa danych i bezpieczeństwa człowieka, a także omówiono zastosowania tych sieci...

    Pełny tekst do pobrania w serwisie zewnętrznym