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 "Drożdż, M." wg kryterium: Autor

  Lista filtrów
Wyrównaj
    Wyświetlanie 1-3 z 3
    Tytuł:
    Zasady preferencji finansowych w procesie przechodzenia lokalnych kotłowni węglowych na gaz
    Principles to preferential finance of boiler rooms : replacing coal-fired boilers with gas-fired units
    Autorzy:
    Martyniak, Z.
    Drożdż, M.
    Powiązania:
    https://bibliotekanauki.pl/articles/237271.pdf
    Data publikacji:
    1998
    Wydawca:
    Polskie Zrzeszenie Inżynierów i Techników Sanitarnych
    Tematy:
    uciążliwość kotłowni gazowych
    uciążliwość kotłowni węglowych
    Opis:
    Although they are regarded as low mision sources,local coal-fired boilers create serious nuisane the nearby inhabitants.If these boilers are not replaced by us-fired units,air pollution will increase.Since the municiplities suffer from budget cuts,the replacement of coal-find bilers will proceed stepwise,priority being given to the most nuant boiler rooms.The author proposed a method of determing the cost-effectivenessfactors the substitution of gasloiles for the coal-fired units. The cost-effectiveness factors may be of utility in etablishing preferentiol
    Źródło:
    Ochrona Środowiska; 1998, 3; 43-44
    1230-6169
    Pojawia się w:
    Ochrona Środowiska
    Dostawca treści:
    Biblioteka Nauki
    Artykuł
    Tytuł:
    Spektrokolorymetryczna metoda oznaczania wolnej hydroksyproliny w osoczu krwi
    Spektrokolorimetricheskijj metod opredelenija svobodnogo gidroksiprolina v plazme krovi
    Spectrocolorimetric method for determination of free hydroxyproline in plasma
    Autorzy:
    Drożdż, M.
    Szyja, J.
    Kucharz, E.
    Powiązania:
    https://bibliotekanauki.pl/articles/2189080.pdf
    Data publikacji:
    1976
    Wydawca:
    Polskie Towarzystwo Diagnostyki Laboratoryjnej
    Źródło:
    Diagnostyka Laboratoryjna; 1976, 12, 4; 215-220
    0867-4043
    Pojawia się w:
    Diagnostyka Laboratoryjna
    Dostawca treści:
    Biblioteka Nauki
    Artykuł
    Tytuł:
    Comparison of selected classification methods in automated oak seed sorting
    Porównanie wybranych metod klasyfikacji w automatycznym sortowaniu nasion dębu
    Autorzy:
    Grabska-Chrząstowska, J.
    Kwiecień, J.
    Drożdż, M.
    Bubliński, Z.
    Tadeusiewicz, R.
    Szczepaniak, J.
    Walczyk, J.
    Tylek, P.
    Powiązania:
    https://bibliotekanauki.pl/articles/336489.pdf
    Data publikacji:
    2017
    Wydawca:
    Sieć Badawcza Łukasiewicz - Przemysłowy Instytut Maszyn Rolniczych
    Tematy:
    acorn classification
    automatic sorting
    acorn
    image analysis
    image processing
    kNN
    ANN
    SVM
    klasyfikacja żołędzi
    automatyczne sortowanie
    żołędzie
    przetwarzanie obrazu
    analiza obrazu
    Opis:
    In this paper the results of automated, vision based classification of oak seeds viability i.e. their ability to germinate are presented. In the first stage, using a photo of the seed cross-section, a set of feature vectors were determined. Then three classification methods were examined: k-nearest neighbours (k-NNs), artificial neural networks (ANNs) and support vector machines (SVMs). Finally, a 73.1% precision was obtained for kNN and a 64 bin histogram, 78.5% for ANN and a 4 bin histogram and 78.8% for SVM with a 64 bin histogram.
    W artykule zaprezentowano wyniki badań automatycznej, wizyjnej klasyfikacji nasion dębu pod względem ich żywotności, tj. zdolności do kiełkowania. W pierwszym etapie prac, na podstawie zdjęcia przekroju nasiona, wyznaczono zbiór cech, który w sposób niezależny od kształtu i rozmiaru poszczególnych obiektów pozwala na opisanie ich budowy anatomicznej. Następnie zbadano, dla wyselekcjonowanych wektorów cech, trzy metody klasyfikacji: k-najbliższych sąsiadów (k-NN), artificial neural networks (ANN) oraz maszynę wektorów nośnych (SVM). Uzyskano 73,1% precyzji rozpoznawania dla histogramu o długości 64 metodą kNN, 78,5% dla histogramu o długości 4 dla ANN i 78,8% dla histogramu o długości 64 metodą SVM.
    Źródło:
    Journal of Research and Applications in Agricultural Engineering; 2017, 62, 1; 31-33
    1642-686X
    2719-423X
    Pojawia się w:
    Journal of Research and Applications in Agricultural Engineering
    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