Wyszukiwarka
Katedra Architektury Systemów Komputerowych
Publikacje
Filtry
wszystkich: 840
Katalog Publikacji
Rok 2022
-
Synchronizacja wiedzy w systemach agentowych
PublikacjaAgenty inteligentne są jednym z komponentów stosowanych w pro- jektowaniu rozproszonych inteligentnych systemów obliczeniowych. W rozdziale wskazano istotne aspekty systemów agentowych, a na- stępnie omówiono wybrane metody synchronizacji wiedzy między agentami będącymi częścią systemu agentowego. Omówiono podej- ście właściwe dla agentów zaufanych oraz jego modyfikację dla agen- tów, które mogą celowo próbować wprowadzać inne...
-
Video of LEGO Bricks on Conveyor Belt Dataset Series
PublikacjaThe dataset series titled Video of LEGO bricks on conveyor belt is composed of 14 datasets containing video recordings of a moving white conveyor belt. The recordings were created using a smartphone camera in Full HD resolution. The dataset allows for the preparation of data for neural network training, and building of a LEGO sorting machine that can help builders to organise their collections.
-
What Skills for Multi-Partner Open Innovation Projects? Open Innovation Competence Profile in a Cluster Ecosystem Context
PublikacjaIndustry 4.0 and the turbulent environment have rendered increasing interest in open inno- vation that extends from the bilateral transmission of expertise to multilateral platform collaborations. Open innovation ventures are seen as intricate collaborations that require the commitment of numer- ous partners during the lifetime of the project. In order to examine the specific competence of open innovation teams, we set the research...
-
Wydobywanie wiedzy z Wikipedii
PublikacjaWikipedia jest olbrzymim źródłem wiedzy encyklopedycznej gromadzonej przez ludzi i przeznaczonej dla ludzi. W systemach informatycznych odpowiednikiem takiego źródła wiedzy są ontologie. Ten rozdział pokazuje, w jaki sposób Wikipedia jest transformowana w ontologię i jak wydobywać z niej pojęcia, ich właściwości i relacje między nimi.
Rok 2021
-
ANFIS-Based NPC Population Control in Video Games
PublikacjaModern computer games aim at providing rich, vivid worlds. The aim is to encourage the player to explore and interact with the in-game world. To describe the complex relations between in-game NPCs and their surrounding fuzzy logic is used. The paper presents ANFIS based population control in the video game. We present an approach allowing stabilizing the number of NPCs in-game by providing a certain amount of food to the environment....
-
Assessment of OpenMP Master–Slave Implementations for Selected Irregular Parallel Applications
PublikacjaThe paper investigates various implementations of a master–slave paradigm using the popular OpenMP API and relative performance of the former using modern multi-core workstation CPUs. It is assumed that a master partitions available input into a batch of predefined number of data chunks which are then processed in parallel by a set of slaves and the procedure is repeated until all input data has been processed. The paper experimentally...
-
Assessment of particular abdominal aorta section extraction from contrast-enhanced computed tomography angiography
PublikacjaThe aim of this work is to improve the accuracy of extraction of a particular abdominal aorta section and to reduce the distortion in three-dimensional Computed Tomography Angiography (CTA) images. Imaging modality and quality plays crucial role in the medical diagnostic process, thus ensuring high quality of images is essential at every stage of acquisition and processing.Noise is defined as a disturbance of the image quality...
-
Benchmarking Scalability and Security Configuration Impact for A Distributed Sensors-Server IOT Use Case
PublikacjaInternet of Things has been getting more and more attention and found numerous practical applications. Especially important in this context are performance, security and ability to cope with failures. Especially crucial is to find good trade-off between these. In this article we present results of practical tests with multiple clients representing sensors sending notifications to an IoT middleware – DeviceHive. We investigate performance...
-
Big Data from Sensor Network via Internet of Things to Edge Deep Learning for Smart City
PublikacjaData from a physical world is sampled by sensor networks, and then streams of Big Data are sent to cloud hosts to support decision making by deep learning software. In a smart city, some tasks may be assigned to smart devices of the Internet of Things for performing edge computing. Besides, a part of workload of calculations can be transferred to the cloud hosts. This paper proposes benchmarks for division tasks between an edge...
-
Blockchain technologies to address smart city and society challenges
PublikacjaNew Information and Communications Technologies (ICT) are changing the way in which the world works. These technologies provide new tools to face the issues of contemporary society (poverty, migrations, sustainable development challenges, governance, etc.). Among them, blockchain emerge as a disruptive technology able to make things in a completely different and innovative way. They can provide solutions where before there were...
-
Buzz-based honeybee colony fingerprint
PublikacjaNon-intrusive remote monitoring has its applications in a variety of areas. For industrial surveillance case, devices are capable of detecting anomalies that may threaten machine operation. Similarly, agricultural monitoring devices are used to supervise livestock or provide higher yields. Modern IoT devices are often coupled with Machine Learning models, which provide valuable insights into device operation. However, the data...
-
Embedded Representations of Wikipedia Categories
PublikacjaIn this paper, we present an approach to building neural representations of the Wikipedia category graph. We test four different methods and examine the neural embeddings in terms of preservation of graphs edges, neighborhood coverage in representation space, and their influence on the results of a task predicting parent of two categories. The main contribution of this paper is application of neural representations for improving the...
-
Fast Approximate String Search for Wikification
PublikacjaThe paper presents a novel method for fast approximate string search based on neural distance metrics embeddings. Our research is focused primarily on applying the proposed method for entity retrieval in the Wikification process, which is similar to edit distance-based similarity search on the typical dictionary. The proposed method has been compared with symmetric delete spelling correction algorithm and proven to be more efficient...
-
Generowanie tekstu z użyciem sieci typu Transformer
PublikacjaOpisano działanie wybranych modeli uczenia maszynowego znajdujących zastosowanie w przetwarzaniu języka naturalnego w szczególności wy- korzystywanych do generowania tekstu. Przedstawiono również model BERT i jego różne wersje, a także praktyczne wykorzystanie modeli typu Transformer. Przedstawiono ich działanie w aplikacji zmieniającej nastrój tekstu w sposób sekwencyjny.
-
Hierarchical 2-step neural-based LEGO bricks detection and labeling
PublikacjaLEGO bricks are extremely popular and allow the creation of almost any type of construction due to multiple shapes available. LEGO building requires however proper brick arrangement, usually done by shape. With over 3700 different LEGO parts this can be troublesome. In this paper, we propose a solution for object detection and annotation on images. The solution is designed as a part of an automated LEGO bricks arrangement. The...
-
Human awareness versus Autonomous Vehicles view: comparison of reaction times during emergencies
PublikacjaHuman safety is one of the most critical factors when a new technology is introduced to the everyday use. It was no different in the case of Autonomous Vehicles (AV), designed to replace generally available Conventional Vehicles (CV) in the future. AV rules, from the start, focus on guaranteeing safety for passengers and other road users, and these assumptions usually work during normal traffic conditions. However, there is still...
-
Implementacja wykrywalnych usług typu REST na platformie Jakarta EE
PublikacjaNiniejszy rozdział przedstawia propozycję w jaki sposób może być realizowana implementacja wykrywalnych usług sieciowych opartych na stylu architektonicznym REST na platformie Jakarta EE. Zostały tutaj przedstawione zarówno podstawy teoretyczne niezależne od zastosowanej platformy technologicznej, jak i szczegóły implementacji w technologii JAX-RS wchodzącej w skład platformy Jakarta EE. W szczególności zostały tutaj przedstawione...
-
Jak wykraść złoto smokowi? - uczenie ze wzmocnieniem w świecie Wumpusa
PublikacjaNiniejszy rozdział zawiera łagodne wprowadzenie do problematyki uczenia ze wzmocnieniem, w którym podstawy teoretyczne wyjaśniane są na przykładzie przewodnim, jakim jest zagadnienie nauczenia agenta poruszania się w świecie potwora o imieniu Wumpus (ang. Wumpus world), klasycznym środowisku do testowania logicznego rozumowania agentów (problem nietrywialny dla algorytmów uczenia ze wzmocnieniem). Przedstawiona jest główna idea...
-
Klasyfikacja aktywności kory wzrokowej za pomocą elektroencefalografu
PublikacjaW niniejszej pracy została przedstawiona metodologia konstrukcji i oceny systemu cyfrowego automatycznie klasyfikującego dane pochodzące z elektroencefalografu. Opracowana procedura badawcza pozwoliła na przetestowanie rozwiązania na różnych osobach, w różnym wieku, o różnych porach dnia, z wykorzystaniem różnych konfiguracji urządzeń i modeli zjawiska. Uzyskano stuprocentową skuteczność automatycznego rozpoznania stanu spoczynkowego...
-
Klasyfikacja tekstu przy użyciu grafowych sieci neuronowych
PublikacjaWspółczesnym algorytmom analizy tekstu wciąż daleko do ludzkiego poziomu jego zrozumienia. Jednym z wyzwań jest znajdowanie przez maszynę związków pomiędzy odległymi fragmentami tekstu. Próbą rozwiązania tego problemu są grafowe reprezentacje tekstu, które bardzo dobrze sprawdzają się w przedstawianiu złożonych zależności. W tekście opisane zostały dwie metody grafowej reprezentacji tekstu oraz algorytm grafowych konwolucyjnych...
-
Licencjonowanie oprogramowania
PublikacjaWolne i otwarte oprogramowanie przeżywa ostatnimi laty rozkwit. Co raz więcej przedsiębiorstw komercyjnych opiera rozwój swoich firm na otwartym oprogramowaniu. Zarówno mali, jak i duzi gracze mają świadomość komplikacji współczesnych systemów i niemożności samodzielnego ich rozwoju. Z pomocą przychodzi otwarte podejście do wytwarzania oprogramowania. Wymaga to jednak pewnego zrozumienia uwarunkowań prawnych, a w szczególności...
-
Multi-Aspect Quality Assessment Of Mobile Image Classifiers For Companion Applications In The Publishing Sector
PublikacjaThe paper presents the problem of quality assessment of image classifiers used in mobile phones for complimentary companion applications. The advantages of using this kind of applications have been described and a Narrator on Demand (NoD) functionality has been described as one of the examples, where the application plays an audio file related to a book page that is physically in front of the phone's camera. For such a NoD application,...
-
Multi-objective Tabu-based Differential Evolution for Teleportation of Smart Virtual Machines in Private Computing Clouds
PublikacjaWe propose a multi-objective approach for using differential evolution algorithm with tabu search algorithm as an additional mutation for live migration (teleportation) of virtual machines. This issue is crucial in private computing clouds. Teleportation of virtual machines is supposed to be planned to determine Pareto-optimal solutions for several criteria such as workload of the bottleneck host, communication capacity of the...
-
Najczęstsze problemy usługowych środowisk wdrożeniowych
PublikacjaZakres dostępnych obecnie rozwiązań informatycznych umożliwia zna- czące usprawnienie procesu wytwarzania i dostarczania oprogramowania do klienta. Poprawna integracja środowiska wytwórczego pozwala wy- eliminować szereg problemów dotyczących wewnętrznej współpracy ze- społów developerskich. Zmiana architektur aplikacji z monolitycznych na rozproszone heterogeniczne zbiory usług wymaga innego podejścia do wdrażania usług. Dotychczasowe...
-
Neuronowe modele z atencją w przetwarzaniu języka naturalnego
PublikacjaCelem 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.
-
Offshore benthic habitat mapping based on object-based image analysis and geomorphometric approach. A case study from the Slupsk Bank, Southern Baltic Sea
PublikacjaBenthic habitat mapping is a rapidly growing field of underwater remote sensing studies. This study provides the first insight for high-resolution hydroacoustic surveys in the Slupsk Bank Natura 2000 site, one of the most valuable sites in the Polish Exclusive Zone of the Southern Baltic. This study developed a quick and transparent, automatic classification workflow based on multibeam echosounder and side-scan sonar surveys to...
-
Optimization of Data Assignment for Parallel Processing in a Hybrid Heterogeneous Environment Using Integer Linear Programming
PublikacjaIn the paper we investigate a practical approach to application of integer linear programming for optimization of data assignment to compute units in a multi-level heterogeneous environment with various compute devices, including CPUs, GPUs and Intel Xeon Phis. The model considers an application that processes a large number of data chunks in parallel on various compute units and takes into account computations, communication including...
-
Paradoks decyzyjny – racjonalne i intuicyjne podejmowanie decyzji
PublikacjaW pracy scharakteryzowano poszczególne etapy działań prowadzące do znajdowania najlepszych rozwiązań dla rozpatrywanego problemu. Zwrócono uwagę na paradoks decyzyjny który wskazuje, że mądre rozwiązanie problemu wymaga zarówno racjonalnego, jak i intuicyjnego podejścia. Na przykładzie sortowania obrazów zaprezentowano niezależnie oba podejścia podkreślając potrzebę ich wzajemnego uzupełniania się. Podkreślono trudność budowy algorytmów,...
-
Problemy jakości w metodach Agile
PublikacjaZwinne metody wytwarzania osiągnęły w zawrotnym tempie niebywały sukces. Według różnych doniesień od 50 do 70% firm IT stosuje metody zwinne na stałe lub okazjonalnie . Jednak znaczna część firm stosuje wybiórczo praktyki zalecane przez Agile . Jakie to praktyki? Jakie problemy występują przy ich stosowaniu i jak firmy radzą sobie z tymi problemami? Jak wpływają na jakość wytwarzanego oprogramowania? Jakie są warunki krytyczne...
-
Process of Medical Dataset Construction for Machine Learning-Multifield Study and Guidelines
PublikacjaThe acquisition of high-quality data and annotations is essential for the training of efficient machine learning algorithms, while being an expensive and time-consuming process. Although the process of data processing and training and testing of machine learning models is well studied and considered in the literature, the actual procedures of obtaining data and their annotations in collaboration with physicians are in most cases...
-
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...
-
Segmentation Quality Refinement in Large-Scale Medical Image Dataset with Crowd-Sourced Annotations
PublikacjaDeployment of different techniques of deep learning including Convolutional Neural Networks (CNN) in image classification systems has accomplished outstanding results. However, the advantages and potential impact of such a system can be completely negated if it does not reach a target accuracy. To achieve high classification accuracy with low variance in medical image classification system, there is needed the large size of the...
-
Semantic segmentation training using imperfect annotations and loss masking
PublikacjaOne of the most significant factors affecting supervised neural network training is the precision of the annotations. Also, in a case of expert group, the problem of inconsistent data annotations is an integral part of real-world supervised learning processes, well-known to researchers. One practical example is a weak ground truth delineation for medical image segmentation. In this paper, we have developed a new method of accurate...
-
Study of Statistical Text Representation Methods for Performance Improvement of a Hierarchical Attention Network
PublikacjaTo effectively process textual data, many approaches have been proposed to create text representations. The transformation of a text into a form of numbers that can be computed using computers is crucial for further applications in downstream tasks such as document classification, document summarization, and so forth. In our work, we study the quality of text representations using statistical methods and compare them to approaches...
-
TensorHive: Management of Exclusive GPU Access for Distributed Machine Learning Workloads
PublikacjaTensorHive is a tool for organizing work of research and engineering teams that use servers with GPUs for machine learning workloads. In a comprehensive web interface, it supports reservation of GPUs for exclusive usage, hardware monitoring, as well as configuring, executing and queuing distributed computational jobs. Focusing on easy installation and simple configuration, the tool automatically detects the available computing...
-
Towards Scalable Simulation of Federated Learning
PublikacjaFederated learning (FL) allows to train models on decentralized data while maintaining data privacy, which unlocks the availability of large and diverse datasets for many practical applications. The ongoing development of aggregation algorithms, distribution architectures and software implementations aims for enabling federated setups employing thousands of distributed devices, selected from millions. Since the availability of...
-
Wzajemne wykluczanie w programowaniu współbieżnym
PublikacjaW rozdziale opisano wzajemne wykluczanie wątków w programach współbieżnych. Przedstawiono zarówno podejście proceduralne (semafory), jak i obiektowe (monitory). Omówiono sposoby działania obu mechanizmów synchronizacji oraz różnice pomiędzy nimi. Sposoby użycia omawianych mechanizmów zostały zilustrowane wzorcami: wzajemnego wykluczania oraz producent–konsument.
-
Zjawisko wyścigu w programowaniu współbieżnym
PublikacjaW rozdziale przedstawiono omówienie podstawowego problemu, z jakim, prędzej czy później, styka się każdy programista piszący oprogramowanie wykorzystujące współbieżność. W praktyce będzie to każdy programista starający się w pełni wykorzystywać moc obliczeniową współczesnych wielordzeniowych procesorów i akceleratorów
Rok 2020
-
Abdominal Aortic Aneurysm segmentation from contrast-enhanced computed tomography angiography using deep convolutional networks
PublikacjaOne of the most common imaging methods for diagnosing an abdominal aortic aneurysm, and an endoleak detection is computed tomography angiography. In this paper, we address the problem of aorta and thrombus semantic segmentation, what is a mandatory step to estimate aortic aneurysm diameter. Three end-to-end convolutional neural networks were trained and evaluated. Finally, we proposed an ensemble of deep neural networks with underlying...
-
Automated Classifier Development Process for Recognizing Book Pages from Video Frames
PublikacjaOne of the latest developments made by publishing companies is introducing mixed and augmented reality to their printed media (e.g. to produce augmented books). An important computer vision problem that they are facing is classification of book pages from video frames. The problem is non-trivial, especially considering that typical training data is limited to only one digital original per book page, while the trained classifier...
-
Auto-tuning methodology for configuration and application parameters of hybrid CPU + GPU parallel systems based on expert knowledge
PublikacjaAuto-tuning of configuration and application param- eters allows to achieve significant performance gains in many contemporary compute-intensive applications. Feasible search spaces of parameters tend to become too big to allow for exhaustive search in the auto-tuning process. Expert knowledge about the utilized computing systems becomes useful to prune the search space and new methodologies are needed in the face of emerging heterogeneous...
-
Benchmarking Deep Neural Network Training Using Multi- and Many-Core Processors
PublikacjaIn the paper we provide thorough benchmarking of deep neural network (DNN) training on modern multi- and many-core Intel processors in order to assess performance differences for various deep learning as well as parallel computing parameters. We present performance of DNN training for Alexnet, Googlenet, Googlenet_v2 as well as Resnet_50 for various engines used by the deep learning framework, for various batch sizes. Furthermore,...
-
Bidirectional Fragment to Fragment Links in Wikipedia
PublikacjaThe paper presents a WikiLinks system that extends the Wikipedia linkage model with bidirectional links between fragments of the articles and overlapping links’ anchors. The proposed model adopts some ideas from the research conducted in a field of nonlinear, computer-aided writing, often called a hypertext. WikiLinks may be considered as a web augmentation tool but it presents a new approach to the problem that addresses the specific...
-
Buzz-based recognition of the honeybee colony circadian rhythm
PublikacjaHoneybees are one of the highly valued pollinators. Their work as individuals is appreciated for crops pollination and honey production. It is believed that work of an entire bee colony is intense and almost continuous. The goal of the work presented in this paper is identification of bees circadian rhythm with a use of sound-based analysis. In our research as a source of information on bee colony we use their buzz that have been...
-
Collaborative Data Acquisition and Learning Support
PublikacjaWith the constant development of neural networks, traditional algorithms relying on data structures lose their significance as more and more solutions are using AI rather than traditional algorithms. This in turn requires a lot of correctly annotated and informative data samples. In this paper, we propose a crowdsourcing based approach for data acquisition and tagging with support for Active Learning where the system acts as an...
-
Framework for Integration Decentralized and Untrusted Multi-vendor IoMT Environments
PublikacjaLack of standardization is highly visible while we use historical data sets or compare our model with others that use IoMT devices from different vendors. The problem also concerns the trust in highly decentralized and anonymous environments where sensitive data are transferred through the Internet and then are analyzed by third-party companies. In our research we propose a standard that has been implemented in the form of framework...
-
Investigation of Parallel Data Processing Using Hybrid High Performance CPU + GPU Systems and CUDA Streams
PublikacjaThe paper investigates parallel data processing in a hybrid CPU+GPU(s) system using multiple CUDA streams for overlapping communication and computations. This is crucial for efficient processing of data, in particular incoming data stream processing that would naturally be forwarded using multiple CUDA streams to GPUs. Performance is evaluated for various compute time to host-device communication time ratios, numbers of CUDA streams,...
-
Mobile Cloud computing architecture for massively parallelizablegeometric computation
PublikacjaCloud Computing is one of the most disruptive technologies of this century. This technology has been widely adopted in many areas of the society. In the field of manufacturing industry, it can be used to provide advantages in the execution of the complex geometric computation algorithms involved on CAD/CAM processes. The idea proposed in this research consists in outsourcing part of the load to be com- puted in the client machines...
-
Multi-criteria Differential Evolution for Optimization of Virtual Machine Resources in Smart City Cloud
PublikacjaIn a smart city, artificial intelligence tools support citizens and urban services. From the user point of view, smart applications should bring computing to the edge of the cloud, closer to citizens with short latency. However, from the cloud designer point of view, the trade-off between cost, energy and time criteria requires the Pareto solutions. Therefore, the proposed multi-criteria differential evolution can optimize virtual...
-
NLP Questions Answering Using DBpedia and YAGO
PublikacjaIn this paper, we present results of employing DBpedia and YAGO as lexical databases for answering questions formulated in the natural language. The proposed solution has been evaluated for answering class 1 and class 2 questions (out of 5 classes defined by Moldovan for TREC conference). Our method uses dependency trees generated from the user query. The trees are browsed for paths leading from the root of the tree to the question...