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 "Olszewski, J." wg kryterium: Autor

  Lista filtrów
Wyrównaj
    Wyświetlanie 1-7 z 7
    Tytuł:
    Rozne spojrzenia na nawozenie azotem sadow jabloniowych
    Different points of view on nitrogen fertilization of apple orchards
    Autorzy:
    Filipczak, J.
    Olszewski, T.
    Powiązania:
    https://bibliotekanauki.pl/articles/832270.pdf
    Data publikacji:
    2005
    Wydawca:
    Instytut Ogrodnictwa
    Tematy:
    sady jabloniowe
    wzrost roslin
    liscie
    plonowanie
    zawartosc skladnikow mineralnych
    nawozenie azotem
    owoce
    Źródło:
    Zeszyty Naukowe Instytutu Sadownictwa i Kwiaciarstwa w Skierniewicach; 2005, 13; 5-15
    1234-0855
    Pojawia się w:
    Zeszyty Naukowe Instytutu Sadownictwa i Kwiaciarstwa w Skierniewicach
    Dostawca treści:
    Biblioteka Nauki
    Artykuł
    Tytuł:
    Interaktywny system edukacyjny wprowadzający w zagadnienie sztucznych sieci neuronowych
    Interactive educational system introducing into issue of artificial neural networks
    Autorzy:
    Olszewski, T.
    Boniecki, P.
    Weres, J.
    Powiązania:
    https://bibliotekanauki.pl/articles/287816.pdf
    Data publikacji:
    2005
    Wydawca:
    Polskie Towarzystwo Inżynierii Rolniczej
    Tematy:
    sztuczna sieć neuronowa
    edukacyjny system informatyczny
    modelowanie neuronowe
    sztuczna inteligencja
    artificial neural network
    educational computer system
    artificial intelligence
    Opis:
    Dziedzina sztucznych sieci neuronowych ma swoje źródło w badaniach dotyczących sztucznej inteligencji. Stanowią one próbę naśladowania najważniejszych cech charakteryzujących biologiczne systemy nerwowe. Nazwą „sztuczne sieci neuronowe” (SSN) określa się dziś najczęściej symulatory programowe, umożliwiające modelowanie sieci na komputerach klasy PC. Sztuczne sieci neuronowe pozwalają na modelowanie systemów empirycznych o nieokreślonych zależnościach, trudnych do opisania tradycyjnymi, deterministycznymi metodami. Mają również zdolność generalizacji i uogólniania. Dzięki swym cechom SSN znajdują zastosowanie w rozwiązywaniu różnych problemów w wielu, niepowiązanych z sobą dziedzinach, jak: finanse, medycyna czy inżynieria rolnicza. Celowe jest więc wykonanie informatycznego systemu edukacyjnego, który pozwoli w łatwy i przystępny sposób zapoznać użytkownika z tematyką modelowania neuronowego.
    The domain of artificial neural networks has its own source in the research of artificial intelligence. Artificial neural networks (ANN) are trying to imitate the most important features which represent the biological nervous systems. Nowadays in most cases the name of “artificial neural networks” define as programming simulators which allows the modeling of networks on PC computers. ANN permits to modeling empirical systems which have indefinable relationships and are hard to present in a traditional deterministic methods. They have as well the ability to generalize. Owing to its features, ANN applies in resolving variety of problems in many totally different areas, like: finances, medicine or agricultural engineering. It is purposeful to prepare educational informatics system which allows a user to get closer to subjects of neural modeling in easy and accessible way.
    Źródło:
    Inżynieria Rolnicza; 2005, R. 9, nr 8, 8; 293-298
    1429-7264
    Pojawia się w:
    Inżynieria Rolnicza
    Dostawca treści:
    Biblioteka Nauki
    Artykuł
    Tytuł:
    Algorytmy genetyczne jako narzędzie optymalizacyjne stosowane w sieciach neuronowych
    Genetic algorithms as a optimization tool applied in neural networks
    Autorzy:
    Olszewski, T.
    Boniecki, P.
    Weres, J.
    Powiązania:
    https://bibliotekanauki.pl/articles/289865.pdf
    Data publikacji:
    2005
    Wydawca:
    Polskie Towarzystwo Inżynierii Rolniczej
    Tematy:
    sztuczne sieci neuronowe
    algorytmy genetyczne
    artificial neural networks
    genetic algorithms
    Opis:
    Rewolucyjne wynalazki człowieka bardzo często powstają w wyniku obserwacji przyrody. Korzysta ona z rozwiązań najlepszych i optymalnych, tak więc wartych naśladowania. Niestety czasami jest to bardzo trudne. Przykładem może być mózg ludzki, którego funkcjonowania nadal nie rozumiemy do końca. Obserwując jego budowę stworzono Sztuczne Sieci Neuronowe, które są jego bardzo uproszczonym modelem mającym wykorzystywać jego najważniejsze cechy czyli zdolność uczenia i kojarzenia. Ewolucja naturalna jest swoistym procesem optymalizacyjnym mającym na celu najlepsze przystosowanie osobników do otaczającego świata, a co się z tym wiąże - przetrwania gatunku. Również mechanizmy ewolucyjne zostały wykorzystane przez człowieka. Jedną z metod odwzorowującą te mechanizmy są algorytmy genetyczne pozwalające na optymalne rozwiązanie różnych problemów. W artykule zostało przedstawione połączenie obu idei.
    Revolutionary human inventions very often arise as a result of nature observation. Nature use the best and optimal solutions therefore deserves to copy. Unfortunately, sometimes it’s very hard. Human’s brain can be example, whose functions we don’t fully understand. As a result of observations of the build of human’s brain made artificial neural networks. They are its very simplified model, which use its main features: ability to learn and associate. Natural evolution is peculiar optimization process which purpose is the best adaptation of specimen to the surrounding world and it is in connection with survival of the species. Evolutionary mechanics were exploit by the human as well. Genetic algorithms are one of many methods which model evolutionary mechanics. They allow to find optimal solution for different problems. This article presents the combination both ideas.
    Źródło:
    Inżynieria Rolnicza; 2005, R. 9, nr 2, 2; 137-143
    1429-7264
    Pojawia się w:
    Inżynieria Rolnicza
    Dostawca treści:
    Biblioteka Nauki
    Artykuł
    Tytuł:
    Konstrukcja bioreaktorów w kontekście zagadnienia modelowania procesu kompostowania
    Bioreactors construction in the context of modeling composting process
    Autorzy:
    Olszewski, T.
    Dach, J.
    Boniecki, P.
    Powiązania:
    https://bibliotekanauki.pl/articles/335482.pdf
    Data publikacji:
    2007
    Wydawca:
    Sieć Badawcza Łukasiewicz - Przemysłowy Instytut Maszyn Rolniczych
    Tematy:
    bioreaktor
    konstrukcja
    kompostowanie
    sztuczna sieć neuronowa
    bioreactor
    construction
    composting
    artificial neural network
    Opis:
    Kompostowanie materii organicznej jest złożonym procesem, który charakteryzuje wiele parametrów chemiczno-fizycznych. Badanie procesu kompostowania w pryzmach w skali rzeczywistej wymaga nakładu środków i pracy. Doświadczenia tego typu w warunkach terenowych są trudne do kontrolowania i brak jest pewności co do powtarzalności warunków pomiarowych. Wykorzystanie rozbudowanej aparatury pomiarowej w badaniach polowych jest bardzo utrudnione m.in. ze względu na wpływ zmiennej pogody, ograniczenia czasowe (częstotliwość wykonywania pomiarów) itp. Modelowanie procesu rozkładu substancji organicznych w laboratoriach umożliwia jego dokładniejsze poznanie i kontrolę nad czynnikami mającymi wpływ na jego przebieg. W pracy przedstawiono przegląd bioreaktorów wykorzystywanych do modelowania procesu kompostowania. Zastosowanie różnych rozwiązań konstrukcyjnych, sprzętu pomiarowego i rejestracyjnego ma istotny wpływ na odwzorowanie warunków terenowych w doświadczeniach laboratoryjnych. Przedstawiono również przykłady wykorzystania sztucznych sieci neuronowych podczas doświadczeń z użyciem bioreaktorów, jako narzędzia do modelowania zjawisk związanych z procesami przemiany materii w aspekcie biologicznym, chemicznym i fizycznym.
    Composting of organic matter is a complex process characterized by many physical and chemical parameters. The studies investigated in a real scale need lots of labour and financial sources. The experiments infield conditions are difficult to control and their repeatability is low. The usage of scientific set-up is limited because of heap dimensions, weather conditions and work time limitations. The modeling of organic matter decomposition in laboratories makes easier better control and survey of parameters which influence on a process. The paper presents review of bioreactors used for modeling of composting process. The application of different constructions, techniques of measurement and data registration has an important impact on projection of field conditions in a laboratory scale. The examples of usage of the artificial neural networks during experiments with bioreactors were also presented.
    Źródło:
    Journal of Research and Applications in Agricultural Engineering; 2007, 52, 2; 52-56
    1642-686X
    2719-423X
    Pojawia się w:
    Journal of Research and Applications in Agricultural Engineering
    Dostawca treści:
    Biblioteka Nauki
    Artykuł
    Tytuł:
    Modelowanie procesu kompostowania nawozów naturalnych w aspekcie generowania ciepła
    Modeling of the natural fertilizers composting process in the heat generating aspect
    Autorzy:
    Olszewski, T.
    Dach, J.
    Jędruś, A.
    Powiązania:
    https://bibliotekanauki.pl/articles/335614.pdf
    Data publikacji:
    2005
    Wydawca:
    Sieć Badawcza Łukasiewicz - Przemysłowy Instytut Maszyn Rolniczych
    Tematy:
    kompostowanie
    materiał organiczny
    nawóz naturalny
    ciepło
    reaktor
    sztuczna sieć neuronowa
    modelowanie
    heat generating
    composting
    natural fertilizer
    organic matter
    bioreactor
    artificial neural network
    Opis:
    Kompostowanie polega na mikrobiologicznym rozkładzie substancji organicznych w warunkach tlenowych pod wpływem mikroorganizmów termofilnych (bakterii) i pleśni. Podczas kompostowania, którego faza termofilna może trwać z reguły od 4 do 7 tygodni wydzielają się duże ilości energii cieplnej. Szczególnie wysoki poziom utrzymuje się w początkowej fazie - gdyż temperatura wewnątrz pryzmy może wówczas osiągnąć 60-75°C i utrzymać się na tym poziomie przez okres kilkunastu, a nawet kilkudziesięciu dni. W celu przeprowadzenia badań laboratoryjnych, które będą oddawały warunki polowe w 2002 w Instytucie Inżynierii Rolniczej AR w Poznaniu zbudowano bioreaktor do badania przebiegu rozkładu odpadów organicznych. Dzięki odizolowaniu od warunków zewnętrznych i rozbudowanemu systemowi czujników bioreaktor jest doskonałym sprzętem badawczym, pozwalającym na zgromadzenie obszernej bazy danych umożliwiającej zbudowanie modelu kompostowania z uwzględnieniem wydzielającego się w jego trakcie ciepła. Jako narzędzie modelowania posłużyły sztuczne sieci neuronowe.
    Composting process depends on microbiological decomposition of organic matter in oxygenic conditions proceeded by the thermopile microorganisms (bacteries) and moulds. During composting process, which thermopile phase can last from 4 to 7 weeks, there is a lot of heat energy emission. Especially high level of it is received in initial phase - because the temperature inside the composted pile can reach 60-75°C and stays on the level over 50°C for a dozen or even few dozen days. In order to carry out the laboratory experiments, which will fulfill the field conditions in 2002, at the Institute of Agricultural Engineering a bioreactor for the study of the organic material decomposition was constructed. Because of thermal isolation from outside conditions and complex sensor system, bioreactor is perfect experimental set-up, which allows to accumulate a large database. This fact makes possible to create composting model with placing emphasis on heat emission. As a modeling tool, the artificial neural network was used.
    Źródło:
    Journal of Research and Applications in Agricultural Engineering; 2005, 50, 2; 40-42
    1642-686X
    2719-423X
    Pojawia się w:
    Journal of Research and Applications in Agricultural Engineering
    Dostawca treści:
    Biblioteka Nauki
    Artykuł
    Tytuł:
    Methods of small capacitance measurement in electrical capacitance tomography
    Metody pomiaru małych pojemności w elektrycznej tomografii pojemnościowej
    Autorzy:
    Smolik, W.
    Kryszyn, J.
    Olszewski, T.
    Szabatin, R.
    Powiązania:
    https://bibliotekanauki.pl/articles/408239.pdf
    Data publikacji:
    2017
    Wydawca:
    Politechnika Lubelska. Wydawnictwo Politechniki Lubelskiej
    Tematy:
    capacitance measurement
    AC method
    charge-discharge method
    electrical tomography
    pomiar pojemności elektrycznej
    metoda częstotliwościowa
    metoda „ładuj-rozładuj”
    tomografia elektryczna
    Opis:
    The paper presents the main methods of small capacitance measurement used in electrical capacitance tomography: the AC method with a sine wave excitation and the charge-discharge method with square wave excitation. Construction of synchronous detector for both circuits was discussed. A modified "charge-discharge" method was presented.
    W artykule przedstawiono główne metody pomiaru małych pojemności stosowane w elektrycznej tomografii pojemnościowej: metodę częstotliwościową z pobudzeniem za pomocą fali sinusoidalnej oraz metodę „ładuj-rozładuj” z pobudzeniem za pomocą fali prostokątnej. Przedstawiono budowę detektora synchronicznego dla obu układów. Zaprezentowano również modyfikację metody „ładuj-rozładuj”
    Źródło:
    Informatyka, Automatyka, Pomiary w Gospodarce i Ochronie Środowiska; 2017, 7, 1; 105-110
    2083-0157
    2391-6761
    Pojawia się w:
    Informatyka, Automatyka, Pomiary w Gospodarce i Ochronie Środowiska
    Dostawca treści:
    Biblioteka Nauki
    Artykuł
    Tytuł:
    Development of electrical capacitance tomograph design in the nuclear and medical electronics division
    Rozwój konstrukcji elektrycznego tomografu pojemnościowego w zakładzie elektroniki jądrowej i medycznej
    Autorzy:
    Kryszyn, J.
    Smolik, W.
    Olszewski, T.
    Szabatin, R.
    Powiązania:
    https://bibliotekanauki.pl/articles/408376.pdf
    Data publikacji:
    2017
    Wydawca:
    Politechnika Lubelska. Wydawnictwo Politechniki Lubelskiej
    Tematy:
    electrical capacitance tomography
    elektryczna tomografia pojemnościowa
    Opis:
    Electrical Capacitance Tomography is a technique which allows to visualize a spatial distribution of electric permittivity in an examined volume. ECT allows to achieve hundreds of frames per second which is suitable for the industrial application, e.g. monitoring of multiphase flows or material mixing. Construction of such ECT system which enables precise data acquisition with sufficient speed is a challenge. In the Division of Nuclear and Medical Electronics ECT systems which have found applications in many research facilities in Poland and all over the world have been constructed for over 15 years. In this article a multichannel ET3 tomograph and its successor,EVT4, are presented. EVT4 will allow to obtain more than 10 thousand frames per second. This will allow to make progress in studies of dynamic processes and 3D visualization.
    Elektryczna tomografia pojemnościowa pozwala na obrazowanie przestrzennego rozkładu przenikalności elektrycznej w badanej objętości. Technika ta pozwala na uzyskanie setek obrazów na sekundę, dzięki czemu istnieje możliwość wykorzystania jej w przemyśle, na przykład do monitorowania procesów dynamicznych, takich jak przepływy wielofazowe lub mieszanie materiałów. Skonstruowanie systemu tomograficznego pozwalającego na bardzo szybką akwizycję obrazów o dobrej jakości jest jednak dużym wyzwaniem. W Zakładzie Elektroniki Jądrowej i Medycznej Politechniki Warszawskiej od lat powstają konstrukcje tomografów pojemnościowych, które znajdowały zastosowanie w placówkach naukowych w Polsce i na świecie. W tym artykule prezentowany jest wielokanałowy tomograf ET3 oraz jego następca, EVT4, który pozwoli na uzyskiwanie 10 tysięcy obrazów na sekundę. Pozwoli to na dokładniejsze badanie procesów dynamicznych oraz wizualizację trójwymiarową.
    Źródło:
    Informatyka, Automatyka, Pomiary w Gospodarce i Ochronie Środowiska; 2017, 7, 1; 111-114
    2083-0157
    2391-6761
    Pojawia się w:
    Informatyka, Automatyka, Pomiary w Gospodarce i Ochronie Środowiska
    Dostawca treści:
    Biblioteka Nauki
    Artykuł
      Wyświetlanie 1-7 z 7

      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