Informacja

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

English (EN)·Polski (PL)·Yкраїнський (UK)
Przejdź do strony domowej biblioteki Centralna Biblioteka Wojskowa Link otwiera się w nowym oknie Logo biblioteki Prolib Integro - strona głównaCentralna Biblioteka Wojskowa

Wyszukujesz frazę "network techniques" wg kryterium: Wszystkie pola

  Lista filtrów
Wyrównaj
    Wyświetlanie 1-3 z 3
    Tytuł:
    Pulverized coal combustion advanced control techniques
    Zaawansowane metody sterowania procesem spalania pyłu węglowego
    Autorzy:
    Gromaszek, Konrad
    Powiązania:
    https://bibliotekanauki.pl/articles/408257.pdf
    Data publikacji:
    2019
    Wydawca:
    Politechnika Lubelska. Wydawnictwo Politechniki Lubelskiej
    Tematy:
    combustion control
    adaptive algorithm
    artificial neural network
    sterowanie procesem
    algorytm adaptacyjny
    sztuczna sieć neuronowa
    Opis:
    The paper describes the selected methods of adaptive control of the pulverized coal combustion process overview with various types of prognostic models. It was proposed to use a class of control methods that are relatively well established in industrial practice. The presented approach distinguishes the use of an additional source of information in the form of signals from an optical diagnostic system and models based on selected deep structures of recurrent networks. The research aim is to increase the efficiency of the combustion process in the power boiler, taking into account the EU emission standards, leading in consequence to sustainable energy and sustainable environmental engineering.
    W artykule opisano wybrane metody adaptacyjnego sterowania przeglądem procesu spalania pyłu węglowego z wykorzystaniem określonych modeli prognostycznych. Zaproponowano użycie metod, które są stosunkowo dobrze znane w praktyce przemysłowej. Przedstawione podejście wyróżnia wykorzystanie dodatkowego źródła informacji w postaci sygnałów z optycznego systemu diagnostycznego i modeli opartych na strukturach sieci głębokich. Badania mają na celu zwiększenia efektywności procesu spalania w kotle energetycznym, z uwzględnieniem norm emisji UE, prowadząc w konsekwencji do zrównoważonej energii i zrównoważonej inżynierii środowiska.
    Źródło:
    Informatyka, Automatyka, Pomiary w Gospodarce i Ochronie Środowiska; 2019, 9, 2; 41-45
    2083-0157
    2391-6761
    Pojawia się w:
    Informatyka, Automatyka, Pomiary w Gospodarce i Ochronie Środowiska
    Dostawca treści:
    Biblioteka Nauki
    Artykuł
    Tytuł:
    Using hybridized techniques to develop an online workplace risk assessment tool
    Użycie technik hybrydowych w implementacji systemu online do oceny stresu w miejscu pracy
    Autorzy:
    Ghosh, A.
    Nafalski, A.
    Tweedale, J.
    Dollard, M.
    Powiązania:
    https://bibliotekanauki.pl/articles/408265.pdf
    Data publikacji:
    2012
    Wydawca:
    Politechnika Lubelska. Wydawnictwo Politechniki Lubelskiej
    Tematy:
    stres w miejscu pracy
    inteligentny agent
    system wieloagentowy
    systemy neuronowe
    logika rozmyta
    work stress
    agent
    multi-agent system
    neural network
    fuzzy logic
    Opis:
    Recent research has shown that work stress has become a widespread concern in Australia and other countries. It is a growing concern across all employment sectors as well as occupational levels and reported as a common cause of occupational illness. Work stress can be prevented if it is identified, measured and changes are made to the work environment. Multi-Agent technology has been used in many applications but has not been applied in psychology for analysing data. This paper presents hybridized techniques, which have been used to develop an online tool for work stress assessment and prevention.
    Ostatnie badania wykazały, że stres w miejscu pracy stał się przedmiotem rosnących obaw w Australii i w innych krajach. Wszystkie sektory zatrudnienia doświadczają wzrostu psychicznych chorób zatrudnieniowych. Stres w miejscu pracy może być uniknięty jeśli jest identyfikowany, mierzony i stosowne zmiany są implementowane w środowisku pracy. Technologia systemów wieloagentowych jest używana w wielu aplikacjach, lecz nie była dotąd zastosowana w psychologii do analizy danych. Artykuł prezentuje techniki hybrydowe, zastosowane do oceny online i prewencji stresu.
    Źródło:
    Informatyka, Automatyka, Pomiary w Gospodarce i Ochronie Środowiska; 2012, 4b; 42-45
    2083-0157
    2391-6761
    Pojawia się w:
    Informatyka, Automatyka, Pomiary w Gospodarce i Ochronie Środowiska
    Dostawca treści:
    Biblioteka Nauki
    Artykuł
    Tytuł:
    Urban traffic crash analysis using deep learning techniques
    Analiza kolizji w ruchu miejskim z wykorzystaniem technik głębokiego uczenia
    Autorzy:
    Sobhana, Mummaneni
    Vemulapalli, Nihitha
    Mendu, Gnana Siva Sai Venkatesh
    Ginjupalli, Naga Deepika
    Dodda, Pragathi
    Subramanyam, Rayanoothala Bala Venkata
    Powiązania:
    https://bibliotekanauki.pl/articles/27315440.pdf
    Data publikacji:
    2023
    Wydawca:
    Politechnika Lubelska. Wydawnictwo Politechniki Lubelskiej
    Tematy:
    classification
    gated recurrent unit
    long-short term memory
    multilayer perceptron
    recurrent neural network
    road accidents
    klasyfikacja
    pamięć długotrwała
    pamięć krótkotrwała
    perceptron wielowarstwowy
    rekurencyjna sieć neuronowa
    wypadki drogowe
    Opis:
    Road accidents are concerningly increasing in Andhra Pradesh. In 2021, Andhra Pradesh experienced a 20 percent upsurge in road accidents. The state's unfortunate position of being ranked eighth in terms of fatalities, with 8,946 lives lost in 22,311 traffic accidents, underscores the urgent nature of the problem. The significant financial impact on the victims and their families stresses the necessity for effective actions to reduce road accidents.This study proposes a framework that collects accident data from regions, namely Patamata, Penamaluru, Mylavaram, Krishnalanka, Ibrahimpatnam,and Gandhinagar in Vijayawada(India)from 2019 to 2021. The dataset comprises over 12,000 records of accident data. Deep learning techniquesare applied to classify the severity of road accidents into Fatal, Grievous, and Severe Injuries. The classification procedure leverages advanced neural network models, including the Multilayer Perceptron, Long-Short Term Memory, Recurrent Neural Network, and Gated Recurrent Unit. These modelsare trained on the collected data to accurately predict the severity of road accidents. The project study to make important contributions for suggesting proactive measures and policies to reduce the severity and frequency of road accidents in Andhra Pradesh.
    Liczba wypadków drogowych w Andhra Pradesh niepokojąco rośnie. W 2021 r. stan Andhra Pradesh odnotował 20% wzrost liczby wypadków drogowych. Niefortunna pozycja stanu, który zajmuje ósme miejsce pod względem liczby ofiar śmiertelnych, z 8946 ofiarami śmiertelnymiw 22311 wypadkach drogowych, podkreśla pilny charakter problemu. Znaczący wymiar finansowy dla ofiari ich rodziny podkreśla konieczność podjęcia skutecznych działań w celu ograniczenia liczby wypadków drogowych. W niniejszym badaniu zaproponowano system gromadzenia danych o wypadkachz regionów Patamata, Penamaluru, Mylavaram, Krishnalanka, Ibrahimpatnam i Gandhinagar w Vijayawada (India) w latach 2019–2021. Zbiór danych obejmuje ponad 12 000 rekordów danych o wypadkach. Techniki głębokiego uczenia są stosowane do klasyfikowania wagi wypadków drogowychna śmiertelne, poważne i ciężkie obrażenia. Procedura klasyfikacji wykorzystuje zaawansowane modele sieci neuronowych, w tymwielowarstwowy perceptron, pamięć długoterminową i krótkoterminową, rekurencyjną sieć neuronową i Gated Recurrent Unit. Modele te są trenowane na zebranych danych w celu dokładnego przewidywania wagi wypadków drogowych. Projekt ma wnieść istotny wkład w sugerowanie proaktywnych środków i polityk mających na celu zmniejszenie dotkliwości i częstotliwości wypadków drogowych w Andhra Pradesh.
    Źródło:
    Informatyka, Automatyka, Pomiary w Gospodarce i Ochronie Środowiska; 2023, 13, 3; 56--63
    2083-0157
    2391-6761
    Pojawia się w:
    Informatyka, Automatyka, Pomiary w Gospodarce i Ochronie Środowiska
    Dostawca treści:
    Biblioteka Nauki
    Artykuł
      Wyświetlanie 1-3 z 3

      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