Wyszukiwarka
Nie znaleźliśmy wyników w zadanych kryteriach!
Ale mamy wyniki w innych katalogach.Wyniki wyszukiwania dla: DYFRAKCJA NETRONOWA
-
Teoretyczne możliwości zastosowania dyfrakcji wiązki laserowej do pomiaru ugięcia
PublikacjaW pracy podjęto próbę przedstawienia teoretycznych możliwości wykorzystania dyfrakcji wiązki laserowej w celu jednoczesnego wytworzenia kilku punktów świetlnych. Zaprezentowano niektóre z możliwych przypadków zastosowania rozbieżnych wiązek światła laserowego. Dla każdego przedstawionego przypadku podano rozwiązanie zagadnienia pomiaru przemieszczenia elementu. Zwrócono uwagę na wady i zalety przedstawionych zastosowań.
-
Nieświadome sieci neuronowe
PublikacjaCoraz 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...
-
Neuronowa implementacja markowskiego modelu niezawodnościowego siłowni okrętowej.
PublikacjaW artykule przedstawiono wyniki badań dotyczących weryfikacji hipotezy zakładającej celowość implementacji markowskiego modelu niezawodnościowego siłowni okrętowej z wykorzystaniem sztucznych sieci neuronowych.Badania przeprowadzono z wykorzystaniem metod symulacyjnych.
-
Neuronowa implementacja markowskiego modelu niezawodnościowego siłowni okrętowej
PublikacjaW artykule przedstawiono podsumowanie pierwszego etapu badań dotyczących możliwości i celowości implementacji markowskiego modelu niezawodnościowego siłowni okrętowej za pomocą sztucznych sieci neuronowych.Zaprezentowano wyniki symulacyjnego eksperymentu eksploatacyjnego, które posłużyły do pozytywnej weryfikacji przedstawionej w pracy hipotezy o istniejących w tym zakresie możliwościach.
-
Neuronowy model mocy farmy wiatrowej
PublikacjaPopularność i rosnące możliwości sztucznych sieci neuronowych przyczyniają się do coraz to szerszego zastosowania przemysłowego. Szybki przyrost mocy elektrowni wiatrowych w krajowej sieci elektroenergetycznej (KSE) stawia trudne zadanie bilansowania mocy przed krajowymi Operatorami Sieci Dystrybucyjnych (OSD) i Operatorem Sieci Przesyłowej (OSP). Prawnym obowiązkiem prognozowania mocy farmy wiatrowej obarczony jest właściciel....
-
Sieci neuronowe w modelowaniu konstytutywnym
PublikacjaArtykuł 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.
-
Neuronowy model mocy farmy wiatrowej
PublikacjaPopularność i rosnące możliwości sztucznych sieci neuronowych przyczyniają się do coraz to szerszego zastosowania przemysłowego. Szybki przyrost mocy elektrowni wiatrowych w krajowej sieci elektroenergetycznej (KSE) stawia trudne zadanie bilansowania mocy przed krajowymi Operatorami Sieci Dystrybucyjnych (OSD) i Operatorem Sieci Przesyłowej (OSP). Prawnym obowiązkiem prognozowania mocy farmy wiatrowej obarczony jest właściciel....
-
Metody neuronowe do prognozowania finansowego
PublikacjaSztuczne 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.
-
Adaptacyjny neuronowy regulator generatora synchronicznego.
PublikacjaPrzedstawiono adaptacyjny neuronowy regulator generatora synchronicznego składający się z adaptacyjnego regulatora napięcia i adaptacyjnego stabilizatora systemowego minimalizujących zadane funkcje celu. Sygnał wyjściowy regulatora tworzony jest jako suma ważona obydwu regulatorów.
-
Rozpoznawanie obiektów przez głębokie sieci neuronowe
PublikacjaW 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...