Temat: real-time data - Katalog OPAC zbiorów

Skocz do pozycji: 1.

Tytuł:: Reference trajectory tracking for a multi-DOF robot arm
Autorzy:: Krasňanský, R.
Valach, P.
Soós, D.
Zarbakhsh, J.
Powiązania:: https://bibliotekanauki.pl/articles/229537.pdf
Data publikacji:: 2015
Wydawca:: Polska Akademia Nauk. Czytelnia Czasopism PAN
Tematy:: inverse kinematics
real-time reference tracking
signal generator
multi-DOF
dynamic data exchange
Opis:: This paper presents the problem of tracking the generated reference trajectory by the simulation model of a multi-DOF robot arm. The kinematic transformation between task space and joint configuration coordinates is nonlinear and configuration dependent. To obtain the solution of the forward kinematics problem, the homogeneous transformation matrix is used. A solution to the inverse kinematics is a vector of joint configuration coordinates calculated using of pseudoinverse Jacobian technique. These coordinates correspond to a set of task space coordinates. The algorithm is presented which uses iterative solution and is simplified by considering stepper motors in robot arm joints. The reference trajectory in Cartesian coordinate system is generated on-line by the signal generator previously developed in MS Excel. Dynamic Data Exchange communication protocol allows sharing data with Matlab-Simulink. These data represent the reference tracking trajectory of the end effector. Matlab-Simulink software is used to calculate the representative joint rotations. The proposed algorithm is demonstrated experimentally on the model of 7-DOF robot arm system.
Źródło:: Archives of Control Sciences; 2015, 25, 4; 513-527
1230-2384
Pojawia się w:: Archives of Control Sciences
Dostawca treści:: Biblioteka Nauki

Artykuł

Zmień widok

na półce

Skocz do pozycji: 2.

Tytuł:: Using Big Data in Innovation Research
Używanie Big Data w badaniach nad innowacjami
Autorzy:: Nawojczyk, Maria
Królewski, Jarosław
Powiązania:: https://bibliotekanauki.pl/articles/577410.pdf
Data publikacji:: 2016-09
Wydawca:: Polska Akademia Nauk. Czytelnia Czasopism PAN
Tematy:: Big Data
social sciences computing
analysis in real time
social innovation
social change
model to study innovations
Mixed-Methods Research
informatyka społeczna
analiza w czasie rzeczywistym
innowacje społeczne
zmiana społeczna
model badania innowacji
łączone metody badawcze
Opis:: One of the major contemporary trends revolutionizing social-sciences computing is, inter alia, the so-called Big Data effect, meaning fast and multidimensional analyses of large volumes of data. Technologies related to Big Data (Volume, Velocity, Variety) have considerable impact on the tools of contemporary sociologists, providing them with immense data resources in real time. Big Data is a term encompassing all data, the analysis of which may bring quantifi able benefi ts, not only in terms of business but also in science and research. Modern technologies change and greatly impact the methodology of research conducted, giving rise to numerous questions and doubts both strictly methodological and ethical in nature. One of the main challenges related to Big Data is the possibility of using large data agglomerates as early as at the stage of conceptualizing and operationalizing the subject of social-sciences computing. The possibility of transforming raw data into pieces of information, and then into knowledge, may soon become an indispensable and desirable element applied in social engineering in establishing the practical applications of research and in predicting future social phenomena. The latter could be particularly useful in such an important and sensitive fi eld as innovation research. Two cases of innovation: a social and technological ones are discussed in the paper. Using these two cases we will present a model of analyzing innovations in real time. The proposed model is a new approach to study innovations.
Jednym z głównych, współczesnych trendów przynoszących rewolucyjne zmiany w informatyce społecznej jest efekt Big Data, czyli szybkiej wielowymiarowej analizy wielkich zbiorów danych. Technologie związane z Big Data mają znaczący wpływ na narzędzia badawcze jakimi mogą posługiwać się współcześni socjologowie. Dają im one możliwość dostępu do źródeł danych w czasie rzeczywistym. Big Data to termin odnoszący się do wszystkich danych, których analiza może przynieść policzalne efekty, zarówno w kategoriach ekonomicznych jak i badawczych. Nowe technologie wpływają w znaczącym stopniu na metodologię badań, przynosząc szereg pytań i wątpliwości tak natury metodologicznej jak i etycznej. Jednym z wyzwań związanych z Big Data jest możliwość posługiwania się wielkimi zbiorami danych na wczesnych etapach konceptualizacji i operacjonalizacji problemów i hipotez badawczych. Przekształcanie surowych danych w informacje i wiedzę stanie się nieodłącznym elementem nie tylko inżynierii społecznej ale również praktyki badawczej dającej lepsze możliwości predykcyjne naukom społecznym niż to miało miejsce dotychczas. Te możliwości wydają się szczególnie użyteczne w badaniach nad innowacjami. Przedstawiamy je w szczegółach na dwóch przykładach innowacji – jednej technologicznej i drugiej społecznej. Przykłady te służą nam do zaprezentowania modelu, który stanowi nowe podejście do badania innowacji
Źródło:: Zagadnienia Naukoznawstwa; 2016, 52, 4(210); 431-450
0044-1619
Pojawia się w:: Zagadnienia Naukoznawstwa
Dostawca treści:: Biblioteka Nauki

Artykuł

Zmień widok

na półce

Informacja

Wyszukujesz frazę "real-time data" wg kryterium: Temat

Źródło danych

Dostawca treści

Kolekcja

Rok wydania

Wydawca

Temat

Autor

Typ dokumentu

Język