Informacja

Drogi użytkowniku, aplikacja do prawidłowego działania wymaga obsługi JavaScript. Proszę włącz obsługę JavaScript w Twojej przeglądarce.

Wyszukujesz frazę "Roman, Małgorzata" wg kryterium: Autor


Wyświetlanie 1-2 z 2
Tytuł:
Zastosowanie sieci neuronowych do analizy opinii konsumenckich
Application of neural networks to the analysis of consumer opinions
Autorzy:
Mysan, Roman
Loichuk, Ivan
Plechawska-Wójcik, Małgorzata
Powiązania:
https://bibliotekanauki.pl/articles/98368.pdf
Data publikacji:
2019
Wydawca:
Politechnika Lubelska. Instytut Informatyki
Tematy:
sieć neuronowa
TensorFlow
sztuczna inteligencja
neural network
artificial intelligence
Opis:
Niniejszy artykuł przedstawia analizę możliwości zastosowania sieci neuronowych do klasyfikacji danych tekstowych w postaci komentarzy. Ponadto przedstawiono wyniki badania dwóch metod optymalizacji sieci neuronowej: Adam i Gradientu. Celem pracy jest przeprowadzenie badań zachowania się sieci neuronowej w zależności od zmiany parametrów oraz ilości danych użytych do nauczania sieci neuronowej. Na potrzeby realizacji tego celu utworzona została aplikacja testowa korzystająca z sieci neuronowej w celu wyświetlenia ogólnej oceny obiektu noclegowego na podstawie dodanych opinii użytkowników.
This paper presents an analysis of the possibilities of using neural networks to classify text data in the form of comments. Moreover, results of research of two neural network optimization methods: Adam and Gradient are presented. The aim of the work is to conduct research on the behavior of the neural network depending on the change of parameters and the amount of data used to teach the neural network. To achieve the goal, a test application was created. It uses a neural network to display the overall assessment of the accommodation facility based on the added user feedback.
Źródło:
Journal of Computer Sciences Institute; 2019, 13; 310-314
2544-0764
Pojawia się w:
Journal of Computer Sciences Institute
Dostawca treści:
Biblioteka Nauki
Artykuł
Tytuł:
Analiza porównawcza wydajności frameworków Angular oraz Vue.js
Perfomance analysis of frameworks Angular and Vue.js
Autorzy:
Baida, Roman
Andriienko, Maksym
Plechawska-Wójcik, Małgorzata
Powiązania:
https://bibliotekanauki.pl/articles/98392.pdf
Data publikacji:
2020
Wydawca:
Politechnika Lubelska. Instytut Informatyki
Tematy:
Angular
Vue
analiza porównawcza
gra przeglądarkowa
performance analysis
browser game
Opis:
Celem artykułu jest porównanie wydajności popularnych frameworków JavaScriptowych Angular i Vue.js w kontekście tworzenia gier oraz wybór lepszego z nich. Kryteria porównawcze są następujące: czas wymiany danych z serwerem oraz renderowania różnych komponentów aplikacji, ilość zajmowanej pamięci podczas odświeżania informacji o przebiegu gry i przywróceniu użytkownika do bieżącej gry, stopień obciążenia przeglądarki oraz rozmiar plików końcowych. Na podstawie wyników z przeprowadzonych badań można stwierdzić, że bardziej wydajny jest framework Vue.js.
The aim of the paper is to compare the performance of popular JavaScript frameworks Angular and Vue.js in the context of game development. The comparative criteria are as follows: time of data exchanging with server and rendering of various application components, memory consumption during refreshing the current game information and restoring the user to the current game, browser load level and size of the final application files. The test results show that the Vue.js framework is more efficient.
Źródło:
Journal of Computer Sciences Institute; 2020, 14; 59-64
2544-0764
Pojawia się w:
Journal of Computer Sciences Institute
Dostawca treści:
Biblioteka Nauki
Artykuł
    Wyświetlanie 1-2 z 2

    Ta witryna wykorzystuje pliki cookies do przechowywania informacji na Twoim komputerze. Pliki cookies stosujemy w celu świadczenia usług na najwyższym poziomie, w tym w sposób dostosowany do indywidualnych potrzeb. Korzystanie z witryny bez zmiany ustawień dotyczących cookies oznacza, że będą one zamieszczane w Twoim komputerze. W każdym momencie możesz dokonać zmiany ustawień dotyczących cookies