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 "IoT system" wg kryterium: Temat

  Lista filtrów
Wyrównaj
    Wyświetlanie 1-5 z 5
    Tytuł:
    A low-cost system for supporting drivers in traffic jams
    Autorzy:
    Hołubowski, Waldemar
    Frankiewicz, Ryszard
    Kusiński, Sławomir
    Sikora, Andrzej
    Zielonka, Adam
    Powiązania:
    https://bibliotekanauki.pl/articles/27314059.pdf
    Data publikacji:
    2023
    Wydawca:
    Politechnika Śląska. Wydawnictwo Politechniki Śląskiej
    Tematy:
    IoT
    distance sensor
    low cost system
    czujnik odległości
    system niskokosztowy
    Opis:
    Cases of heavy traffic congestion (commonly referred to as traffic jams) have negative influences on the economy, public health, and social life. This makes it important to assist drivers in these situations with Internet of Things (IoT) systems. The aim of this article is to present a low-cost device that supports driving in traffic jams. The system, which is based on data from a laser sensor with a range of up to 40 m, controls the distances to vehicles in front of and behind a moving car. Through audio and video signals, it warns the driver whether the vehicle in front of or behind the equipped vehicle is too close. This allows the driver to control the distance and avoid minor collisions.
    Źródło:
    Transport Problems; 2023, 18, 1; 103--115
    1896-0596
    2300-861X
    Pojawia się w:
    Transport Problems
    Dostawca treści:
    Biblioteka Nauki
    Artykuł
    Tytuł:
    Exterior monitoring of targeted objects: UAV platform for real-time identification and authentication of livestock
    Autorzy:
    Pavlásek, Pavel
    Powiązania:
    https://bibliotekanauki.pl/articles/34655778.pdf
    Data publikacji:
    2021
    Wydawca:
    Politechnika Poznańska. Wydawnictwo Politechniki Poznańskiej
    Tematy:
    monitoring system
    UAV
    identification
    machine learning
    IoT
    beacon
    authentication
    Opis:
    Digitization and automation are transforming traditional systems for monitoring and managing objects in exteriors. Innovative farms are gradually moving in livestock management systems from paper reporting to integrated, shared and autonomous services throughout the livestock live-cycle. Although autonomous monitoring is a reality today, the benefits of autonomous monitoring by unmanned aerial systems (UAVs) for animal identification and authentication do not lie in the herd itself, but in what aerial systems can offer when operated and managed in an integrated ecosystem. At present, UAVs are little used in the agro sector as a concept “mobility-as-a-service” (MaaS), because farmers themselves in the real environment are not able to respond flexibly to technological innovations and adapt to the demand for monitoring and providing authentic data in real-time to the subsidy payment system. The focus of the paper is the presentation of a procedure targeted on design of an objects monitoring system in exterior according to defined parameters with selected main and specific data; taking in the account predefined parameters at the same time, the requirements for technological means and software with the support of machine learning for livestock identification as well as composition of selected technical equipment using the IoT concept with unique beacons for subsequent data processing in the reliable authentication methodology of every monitored objects are defined.
    Źródło:
    Poznan University of Technology Academic Journals. Electrical Engineering; 2021, 106; 5-16
    1897-0737
    Pojawia się w:
    Poznan University of Technology Academic Journals. Electrical Engineering
    Dostawca treści:
    Biblioteka Nauki
    Artykuł
    Tytuł:
    Resource optimisation in cloud computing: comparative study of algorithms applied to recommendations in a big data analysis architecture
    Autorzy:
    Ndayikengurukiye, Aristide
    Ez-Zahout, Abderrahmane
    Aboubakr, Akou
    Charkaoui, Youssef
    Fouzia, Omary
    Powiązania:
    https://bibliotekanauki.pl/articles/2141815.pdf
    Data publikacji:
    2021
    Wydawca:
    Sieć Badawcza Łukasiewicz - Przemysłowy Instytut Automatyki i Pomiarów
    Tematy:
    cloud computing
    Big Data
    IoT
    recommender system
    KNN algorithm
    Opis:
    Recommender systems (RS) have emerged as a means of providing relevant content to users, whether in social networking, health, education, or elections. Furthermore, with the rapid development of cloud computing, Big Data, and the Internet of Things (IoT), the component of all this is that elections are controlled by open and accountable, neutral, and autonomous election management bodies. The use of technology in voting procedures can make them faster, more efficient, and less susceptible to security breaches. Technology can ensure the security of every vote, better and faster automatic counting and tallying, and much greater accuracy. The election data were combined by different websites and applications. In addition, it was interpreted using many recommendation algorithms such as Machine Learning Algorithms, Vector Representation Algorithms, Latent Factor Model Algorithms, and Neighbourhood Methods and shared with the election management bodies to provide appropriate recommendations. In this paper, we conduct a comparative study of the algorithms applied in the recommendations of Big Data architectures. The results show us that the K-NN model works best with an accuracy of 96%. In addition, we provided the best recommendation system is the hybrid recommendation combined by content-based filtering and collaborative filtering uses similarities between users and items.
    Źródło:
    Journal of Automation Mobile Robotics and Intelligent Systems; 2021, 15, 4; 65-75
    1897-8649
    2080-2145
    Pojawia się w:
    Journal of Automation Mobile Robotics and Intelligent Systems
    Dostawca treści:
    Biblioteka Nauki
    Artykuł
    Tytuł:
    Ku systemom klasy ERP IV
    Autorzy:
    Bytniewski, Andrzej
    Matouk, Kamal
    Hernes, Marcin
    Powiązania:
    https://bibliotekanauki.pl/articles/431984.pdf
    Data publikacji:
    2018
    Wydawca:
    Wydawnictwo Uniwersytetu Ekonomicznego we Wrocławiu
    Tematy:
    systemy ERP IV
    system zintegrowany
    internet rzeczy
    IoT
    mgła obliczeniowa
    Opis:
    Systemy klasy ERP uznawane są za najwyższy poziom w rozwoju aplikacji komputerowych. Wynikiem integracji tych systemów są coraz bardziej kompletne rozwiązania na potrzeby zarządzania strategicznego, taktycznego i operacyjnego. Obsługują one wszystkie sfery działalności przedsiębiorstwa: gospodarkę środkami trwałymi, zarządzanie zasobami ludzkimi, marketing, planowanie, zaopatrzenie, techniczne przygotowanie produkcji i zarządzanie procesem produkcyjnym, utrzymanie ruchu, sprzedaż, dystrybucję oraz finanse i rachunkowość. W związku z rozwojem nowych technologii informatycznych i ich implementacji w systemach zarządzania pojawiają się systemy o rozszerzonych funkcjonalnościach, nowych cechach użytkowych i nowych technologiach, takich jak np.: Internet rzeczy, mgła obliczeniowa, big data, big management. Są to systemy klasy ERP IV. Zwiększają one zakres automatyzacji, a nawet robotyzują procesy informacyjne, potrafią przekształcać informacje w wiedzę, co zwiększa sprawność procesów decyzyjnych, a tym samym zwiększa efektywności działania przedsiębiorstw i organizacji. Celem artykułu jest analiza cech charakterystycznych w nowo wyłaniającym się systemie ERP IV
    Źródło:
    Informatyka Ekonomiczna; 2018, 1(47); 43-57
    1507-3858
    Pojawia się w:
    Informatyka Ekonomiczna
    Dostawca treści:
    Biblioteka Nauki
    Artykuł
    Tytuł:
    Ku systemom kognitywnym w organizacjach inteligentnych okresu transformacji cyfrowej
    Towards cognitiv systems in intelligent organizations of periods digital transformations
    Autorzy:
    Adamczewski, P.
    Powiązania:
    https://bibliotekanauki.pl/articles/326594.pdf
    Data publikacji:
    2017
    Wydawca:
    Politechnika Śląska. Wydawnictwo Politechniki Śląskiej
    Tematy:
    IoT
    system kognitywny
    organizacja inteligentna
    SMAC
    zarządzanie wiedzą
    platforma ICT
    cognitive system
    intelligent organization
    knowledge management
    ICT platform
    Opis:
    Dynamiczny rozwój technologii teleinformatycznych ostatnich lat doprowadził do upowszechnienia się tzw. III platformy ICT, określanej mianem SMAC (Social, Mobile, Analytics, Cloud), a tworzącej – wespół z technologią IoT (Internet of Things) swoisty ekosystem rozwiązań informatycznych nowoczesnych organizacji gospodarki globalnej. Celem artykułu jest ukazanie kierunku ewolucji informatycznego wspomagania procesów zarządzania nowoczesnych organizacji ku systemom kognitywnym. Rozważania ilustrowane są wynikami autorskich badań sektora MSP na wybranych przedsiębiorstwach województw mazowieckiego i wielkopolskiego.
    Systems SMAC (Social, Mobile, Analytics and Cloud) and IoT (Internet of Things) is the concept that four technologies are currently driving business innovation. SMAC creates an ecosystem that allows a business to improve its operations and get closer to the customer with minimal overhead and maximum reach. In this article was analyzed the phenomenon of uncertainty in relatively new area of human activity – a complex system of SMAC and cognitive systems in modern organizations. The study encompassed the representative sample of 100 enterprises from the SME sector from Mazowieckie and Wielkopolskie Provinces.
    Źródło:
    Zeszyty Naukowe. Organizacja i Zarządzanie / Politechnika Śląska; 2017, 102; 11-22
    1641-3466
    Pojawia się w:
    Zeszyty Naukowe. Organizacja i Zarządzanie / Politechnika Śląska
    Dostawca treści:
    Biblioteka Nauki
    Artykuł
      Wyświetlanie 1-5 z 5

      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