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 "Damasevicius, Robertas" wg kryterium: Autor

  Lista filtrów
Wyrównaj
    Wyświetlanie 1-6 z 6
    Tytuł:
    Impact Analysis of Renewable Energy based Generation in West Africa – A case study of Nigeria
    Analiza produkcji opartej na odnawialnych źródłach energii w Afryce Zachodniej – studium przypadku Nigerii
    Autorzy:
    Adeyemi-Kayode, Temitope M.
    Misra, Sanjay
    Damaševičius, Robertas
    Powiązania:
    https://bibliotekanauki.pl/articles/1840991.pdf
    Data publikacji:
    2021
    Wydawca:
    Polska Akademia Nauk. Komitet Człowiek i Środowisko PAN
    Tematy:
    solar energy
    biomass
    hydropower
    ocean energy
    sustainability
    thermal energy
    economic impact
    social impact
    environmental impact
    renewable energy
    West Africa
    Nigeria
    energia słoneczna
    biomasa
    energia wody
    energia oceanu
    zrównoważoność
    energia cieplna
    ekonomia
    społeczeństwo
    środowisko
    energia odnawialna
    Afryka Zachodnia
    Opis:
    The limited supply of fossil fuels, constant rise in the demand of energy and the importance of reducing greenhouse emissions has brought about the adoption of renewable energy sources for generation of electrical power. In this paper, the impact of renewable energy generation in Nigeria is explored. A review of renewable deposits in Nigeria with a focus on Solar, Biomass, Hydropower, Pumped Storage Hydro and Ocean energy is detailed. The impact of renewable energy-based generation is assessed from three different dimensions: Economic Impact, Social Impact and Environmental Impact. In accessing economic impact; the conditions are employment and job creation, gross domestic product (GDP) growth and increase in local research and development. To analyze the social impact; renewable energy education, renewable energy businesses, ministries and institutes, renewable energy projects and investments as well as specific solar and wind projects across Nigeria were considered. Also, environmental issues were discussed. Similarly, policy imperatives for renewable energy generation in Nigeria was provided. This paper would be useful in accessing the successes Nigeria has experienced so far in the area of sustainable development and the next steps to achieving universal energy for all in Nigeria in 2030.
    Ograniczona podaż paliw kopalnych, stały wzrost zapotrzebowania na energię oraz konieczność ograniczenia emisji gazów cieplarnianych pociągnęły za sobą konieczność stosowania odnawialnych źródeł energii do wytwarzania energii elektrycznej. W artykule zbadano wpływ wytwarzania energii odnawialnej w Nigerii. Szczegółowy przegląd zasobów energii odnawialnej w Nigerii, ze szczególnym uwzględnieniem energii słonecznej, biomasy, energii wodnej i elektrowni szczytowo-pompowych i energii oceanicznej. Produkcja energii ze źródeł odnawialnych została przeanalizowana w trzech różnych wymiarach: wpływ na gospodarkę, wpływ na społeczeństwo i wpływ na środowisko. W aspekcie wpływu na gospodarkę wzięto pod uwagę: zatrudnienie i tworzenie miejsc pracy, wzrost produktu krajowego brutto (PKB) oraz wzrost lokalnych badań i rozwój. Analiza wpływu społecznego objęła: edukację w zakresie energii odnawialnej, przedsiębiorstwa, ministerstwa i instytuty zajmujące się energią odnawialną, projekty i inwestycje w zakresie energii odnawialnej, a także konkretne projekty dotyczące energii słonecznej i wiatrowej w całej Nigerii. Omówiono również kwestie środowiskowe. W podobny sposób przedstawiono imperatywy polityczne dotyczące wytwarzania energii odnawialnej w Nigerii. Ten artykuł wskazuje na istotny dla Nigerii cel zrównoważonego rozwoju, jakim jest odnawialna energia dla wszystkich. Celem jest osiągnięcie w tym kraju powszechnej odnawialnej energii dla wszystkich w 2030 r.
    Źródło:
    Problemy Ekorozwoju; 2021, 16, 1; 67-78
    1895-6912
    Pojawia się w:
    Problemy Ekorozwoju
    Dostawca treści:
    Biblioteka Nauki
    Artykuł
    Tytuł:
    Decision making support system for managing advertisers by ad fraud detection
    Autorzy:
    Gabryel, Marcin
    Scherer, Magdalena M.
    Sułkowski, Łukasz
    Damaševičius, Robertas
    Powiązania:
    https://bibliotekanauki.pl/articles/2031082.pdf
    Data publikacji:
    2021
    Wydawca:
    Społeczna Akademia Nauk w Łodzi. Polskie Towarzystwo Sieci Neuronowych
    Tematy:
    lead management
    feedforward neural networks
    embedding
    online marketing
    Opis:
    Efficient lead management allows substantially enhancing online channel marketing programs. In the paper, we classify website traffic into human- and bot-origin ones. We use feedforward neural networks with embedding layers. Moreover, we use one-hot encoding for categorical data. The data of mouse clicks come from seven large retail stores and the data of lead classification from three financial institutions. The data are collected by a JavaScript code embedded into HTML pages. The three proposed models achieved relatively high accuracy in detecting artificially generated traffic.
    Źródło:
    Journal of Artificial Intelligence and Soft Computing Research; 2021, 11, 4; 331--339
    2083-2567
    2449-6499
    Pojawia się w:
    Journal of Artificial Intelligence and Soft Computing Research
    Dostawca treści:
    Biblioteka Nauki
    Artykuł
    Tytuł:
    System e-środowiska dla zrównoważenia społeczno-ekonomicznego i bezpieczeństwa narodowego
    Autorzy:
    Okewu, Emmanuel
    Misra, Sanjay
    Sanz, Luis Fernandez
    Maskeliūnas, Rytis
    Damaševičius, Robertas
    Powiązania:
    https://bibliotekanauki.pl/articles/371824.pdf
    Data publikacji:
    2018
    Wydawca:
    Polska Akademia Nauk. Komitet Człowiek i Środowisko PAN
    Tematy:
    Cleanroom Software Engineering
    corruption
    e-Environment
    environmental degradation
    socio-economic
    sustainability
    national security
    korupcja
    E-środowsko
    degradacja środowiska
    społeczeństwo
    ekonomia
    zrównoważoność
    bezpieczeństwo narodowe
    Opis:
    Though there are adequate institutional frameworks and legal instruments for the protection of the Sub-Saharan African environment, their impact on the development and conservation (protection) of the environment leaves much to be desired. This assertion is substantiated by the reality that inspite of these regulatory frameworks, the environment is largely degraded with negative ramifications for the twin goals of attaining sustainable socio-economic advancement and realization of environmental rights. Both national and regional state of environment (SoE) reports show that degradation is apparent. It is worthy of mention that almost all African countries have ratified and domesticated the various regional and subregional environmental agreement. Efforts to solve the puzzle have revealed that corruption and environmental degradation in Sub-Saharan Africa are closely linked. Financial impropriety in ecological funds management, poorly equipped environmental protection institutions, and inadequate citizens' environmental management awareness campaigns are outcomes of corruption in the public sector. Since corruption thrives in the absence of transparency and accountability, this study proposes a cutting-edge technology-based solution that promotes participatory environmental accountability using an e-Environment system. The web-based multi-tier e-Environment system will empower both citizens and government officials to deliberate online real-time on environmental policies, programmes and projects to be embarked upon. Both parties will equally put forward proposals on the use of tax payers money in the environment sector while monitoring discrepancies between amount budgeted, amount released and actual amount spent. We applied design and software engineering skills to actualize the proposed solution. Using Nigeria as case study, our research methodology comprised literature review, requirements gathering, design of proposed solution using universal modelling language (UML) and development/implementation on the Microsoft SharePoint platform. In view of our determination to evolve a zero-defect software, we applied Cleanroom Software Engineering techniques. The outcome obtained so far has proved that the model supports our expectations. The system is not only practical, but ecologically sound. It is anticipated that the full-scale implementation of such an enterprise e-Environment system will decrease the current tide of corruption in the environment sector, mitigate environmental degradation and by extension, reduce social-economic tensions and guarantee national security.
    Chociaż w Afryce Subsaharyjskiej istnieją odpowiednie ramy instytucjonalne i instrumenty prawne dla ochrony środowiska, ich wpływ na zachowanie (ochronę) środowiska naturalnego pozostawia wiele do życzenia. Pomimo istniejących ram regulacyjnych, środowisko jest tu w dużej mierze zdegradowane, co negatywnie wpływa na możliwość osiągnięcia podwójnego celu: osiągnięcia zrównoważonego rozwoju społeczno-gospodarczego i ochrony środowiska. Zarówno krajowe, jak i regionalne raporty o stanie środowiska (SoE) pokazują, że degradacja ma miejsce. Warto wspomnieć, że prawie wszystkie kraje afrykańskie ratyfikowały i wprowadziły różne regionalne i subregionalne porozumienia dotyczące ochrony środowiska. Próby zmierzające do uporządkowania sytuacji pokazały, że korupcja i degradacja środowiska w Afryce Subsaharyjskiej są ze sobą ściśle powiązane. Niepewność finansowa odnosząca się do zarządzania funduszami ekologicznymi, słabo wyposażone instytucje ochrony środowiska oraz nieodpowiednie kampanie informacyjne na temat zarządzania środowiskiem w zakresie ochrony środowiska są wynikiem korupcji w sektorze publicznym. Ponieważ z braku przejrzystości i odpowiedzialności korupcja kwitnie, niniejsze badanie proponuje nowoczesne rozwiązanie, które promuje partycypacyjną odpowiedzialność za środowisko z wykorzystaniem e-Środowiska. Wielowarstwowy system e-Środowiska, oparty na Internecie, umożliwi zarówno obywatelom, jak i urzędnikom państwowym, dyskusję w czasie rzeczywistym odnoszącą się do polityki dotyczącej ochrony środowiska, a także wszelkich przygotowywanych programów i projektów. Obie strony będą również wysuwać propozycje dotyczące wykorzystania pieniędzy podatników w sektorze środowiskowym, przy jednoczesnym monitorowaniu rozbieżności między kwotą przewidzianą w budżecie, a faktyczną wydaną. Zastosowaliśmy umiejętności projektowe i programistyczne, aby zaktualizować proponowane rozwiązanie. Wykorzystując studium przypadku w Nigerii, nasza metodologia badań obejmowała przegląd literatury, określenie wymagań, projektowanie proponowanego rozwiązania z wykorzystaniem uniwersalnego języka modelowania (UML) oraz opracowanie / wdrożenie realizowane na platformie Microsoft SharePoint. W związku z naszą determinacją odnoszącą się do opracowania w pełni funkcjonalnego oprogramowania, zastosowaliśmy techniki Cleanroom Software Engineering. Uzyskane wyniki dowiodły, że model ten spełnia nasze oczekiwania. System jest nie tylko praktyczny, ale także ekologiczny. Przewiduje się, że pełne wdrożenie takiego systemu e-Środowiska w przedsiębiorstwie doprowadzi do zmniejszenia obecnej fali korupcji w sektorze środowiskowym, zmniejszy degradację środowiska, a poprzez to zmniejszy napięcia społeczno-gospodarcze i zapewni bezpieczeństwo narodowe.
    Źródło:
    Problemy Ekorozwoju; 2018, 13, 1; 121-132
    1895-6912
    Pojawia się w:
    Problemy Ekorozwoju
    Dostawca treści:
    Biblioteka Nauki
    Artykuł
    Tytuł:
    A hybrid two-stage SqueezeNet and support vector machine system for Parkinson’s disease detection based on handwritten spiral patterns
    Autorzy:
    Bernardo, Lucas Salvador
    Damaševičius, Robertas
    de Albuquerque, Victor Hugo C.
    Maskeliūnas, Rytis
    Powiązania:
    https://bibliotekanauki.pl/articles/2055162.pdf
    Data publikacji:
    2021
    Wydawca:
    Uniwersytet Zielonogórski. Oficyna Wydawnicza
    Tematy:
    Parkinson’s disease
    spirography
    convolutional neural network
    deep learning
    choroba Parkinsona
    spirografia
    sieć neuronowa konwolucyjna
    uczenie głębokie
    Opis:
    Parkinson’s disease (PD) is the second most common neurological disorder in the world. Nowadays, it is estimated that it affects from 2% to 3% of the global population over 65 years old. In clinical environments, a spiral drawing task is performed to help to obtain the disease’s diagnosis. The spiral trajectory differs between people with PD and healthy ones. This paper aims to analyze differences between handmade drawings of PD patients and healthy subjects by applying the SqueezeNet convolutional neural network (CNN) model as a feature extractor, and a support vector machine (SVM) as a classifier. The dataset used for training and testing consists of 514 handwritten draws of Archimedes’ spiral images derived from heterogeneous sources (digital and paper-based), from which 296 correspond to PD patients and 218 to healthy subjects. To extract features using the proposed CNN, a model is trained and 20% of its data is used for testing. Feature extraction results in 512 features, which are used for SVM training and testing, while the performance is compared with that of other machine learning classifiers such as a Gaussian naive Bayes (GNB) classifier (82.61%) and a random forest (RF) (87.38%). The proposed method displays an accuracy of 91.26%, which represents an improvement when compared to pure CNN-based models such as SqueezeNet (85.29%), VGG11 (87.25%), and ResNet (89.22%).
    Źródło:
    International Journal of Applied Mathematics and Computer Science; 2021, 31, 4; 549--561
    1641-876X
    2083-8492
    Pojawia się w:
    International Journal of Applied Mathematics and Computer Science
    Dostawca treści:
    Biblioteka Nauki
    Artykuł
    Tytuł:
    Energy-efficient walking over irregular terrain: a case of hexapod robot
    Autorzy:
    Luneckas, Mindaugas
    Luneckas, Tomas
    Udris, Dainius
    Plonis, Darius
    Maskeliunas, Rytis
    Damasevicius, Robertas
    Powiązania:
    https://bibliotekanauki.pl/articles/220953.pdf
    Data publikacji:
    2019
    Wydawca:
    Polska Akademia Nauk. Czytelnia Czasopism PAN
    Tematy:
    hexapod walking robot
    irregular terrain
    obstacle avoidance
    energy consumption
    leg trajectory optimization
    Opis:
    Adaptive locomotion over difficult or irregular terrain is considered as a superiority feature of walking robots over wheeled or tracked machines. However, safe foot positioning, body posture and stability, correct leg trajectory, and efficient path planning are a necessity for legged robots to overcome a variety of possible terrains and obstacles. Without these properties, any walking machine becomes useless. Energy consumption is one of the major problems for robots with a large number of Degrees of Freedom (DoF). When considering a path plan or movement parameters such as speed, step length or step height, it is important to choose the most suitable variables to sustain long battery life and to reach the objective or complete the task successfully. We change the settings of a hexapod robot leg trajectory for overcoming small terrain irregularities by optimizing consumed energy and leg trajectory during each leg transfer. The trajectory settings are implemented as a part of hexapod robot simulation model and tested through series of experiments with various terrains of differing complexity and obstacles of various sizes. Our results show that the proposed energy-efficient trajectory transformation is an effective method for minimizing energy consumption and improving overall performance of a walking robot.
    Źródło:
    Metrology and Measurement Systems; 2019, 26, 4; 645-660
    0860-8229
    Pojawia się w:
    Metrology and Measurement Systems
    Dostawca treści:
    Biblioteka Nauki
    Artykuł
    Tytuł:
    Deep Neural Networks for Curbing Climate Change-Induced Farmers-Herdsmen Clashes in a Sustainable Social Inclusion Initiative
    Wykorzystanie głębokich sieci neuronowych w ograniczaniu zmian klimatycznych związanych z konfliktem farmerów i pasterzy w ramach inicjatywy na rzecz zrównoważonej integracji społecznej
    Autorzy:
    Okewu, Emmanuel
    Misra, Sanjay
    Fernandez, Sanz Luis
    Ayeni, Foluso
    Mbarika, Victor
    Damaševičius, Robertas
    Powiązania:
    https://bibliotekanauki.pl/articles/371570.pdf
    Data publikacji:
    2019
    Wydawca:
    Polska Akademia Nauk. Komitet Człowiek i Środowisko PAN
    Tematy:
    climate change
    deep neural network
    farmers-herdsmen clashes
    policies and programmes
    social inclusion
    zmiany klimatu
    głęboka sieć neuronowa
    konflikty rolników-pasterzy
    polityki i programy
    włączenie
    Opis:
    Peaceful coexistence of farmers and pastoralists is becoming increasingly elusive and has adverse impact on agricultural revolution and global food security. The targets of Sustainable Development Goal 16 (SDG 16) include promoting peaceful and inclusive societies for sustainable development, providing access to justice for all and building effective, accountable and inclusive institutions at all levels. As a soft approach and long term solution to the perennial farmers-herdsmen clashes with attendant humanitarian crisis, this study proposes a social inclusion architecture using deep neural network (DNN). This is against the backdrop that formulating policies and implementing programmes based on unbiased information obtained from historical agricultural data using intelligent technology like deep neural network (DNN) can be handy in managing emotions. In this vision paper, a DNN-based Farmers-Herdsmen Expert System (FHES) is proposed based on data obtained from the Nigerian National Bureau of Statistics for tackling the incessant climate change-induced farmers-herdsmen clashes, with particular reference to Nigeria. So far, many lives have been lost. FHES is modelled as a deep neural network and trained using farmers-herdsmen historical data. Input variables used include land, water, vegetation, and implements while the output is farmers/herders disposition to peace. Regression analysis and pattern recognition performed by the DNN on the farmers-herdsmen data will enrich the inference engine of FHES with extracted rules (knowledge base). This knowledge base is then relied upon to classify future behaviours of herdsmen/farmers as well as predict their dispositions to violence. Critical stakeholders like governments, service providers and researchers can leverage on such advisory to initiate proactive and socially inclusive conflict prevention measures such as people-friendly policies, programmes and legislations. This way, conflicts can be averted, national security challenges tackled, and peaceful atmosphere guaranteed for sustainable development.
    Pokojowe współistnienie rolników i pasterzy staje się coraz mnie realne, co ma negatywny wpływ na rewolucję rolniczą i globalne bezpieczeństwo żywnościowe. Cele zrównoważonego rozwoju (SDG 16) obejmują promowanie tworzenia pokojowych i zintegrowanych społeczeństw na rzecz zrównoważonego rozwoju, zapewnienie wszystkim dostępu do uczciwego wymiaru sprawiedliwości i tworzenie skutecznych, odpowiedzialnych i integrujących instytucji na wszystkich poziomach. W ramach łagodnego podejścia i długofalowego podejścia do problemu konfliktów rolników-pasterzy w kontekście kryzysu humanitarnego, w niniejszym artykule zaproponowano architekturę integracji społecznej wykorzystującą głęboką sieć neuronową (DNN). Formułowanie polityki i wdrażanie programów w oparciu o obiektywne informacje uzyskane z historycznych danych przy użyciu inteligentnej technologii, takiej jak głęboka sieć neuronowa (DNN), może być przydatne w zarządzaniu emocjami. W niniejszym artykule zaproponowano oparty na danych uzyskanych od Nigeryjskiego Narodowego Urzędu Statystycznego system ekspercki rolników-pasterzy (FHES) oparty na DNN w celu przeciwdziałaniu nieustannym starciom rolników-pasterzy wywołanych zmianami klimatu, ze szczególnym uwzględnieniem Nigerii. Do tej pory wiele było ofiar. System FHES jest modelowany jako głęboka sieć neuronowa, przy użyciu danych historycznych hodowców-pasterzy. Zastosowane zmienne wejściowe obejmują ziemię, wodę, roślinność i narzędzia, podczas gdy zmienne wyjściowe to rolnicy-pasterze skłonni do pokoju. Analiza regresji i rozpoznawanie wzorców przeprowadzone przez DNN na danych rolników-pasterzy wzbogaci mechanizm wnioskowania systemu FHES o wyodrębnione reguły (baza wiedzy). Podstawą tej wiedzy jest klasyfikacja przyszłych zachowań pasterzy/rolników, a także przewidywanie ich skłonności do przemocy. Krytyczni interesariusze, tacy jak rządy, dostawcy usług i naukowcy, mogą wykorzystać takie doradztwo do zainicjowania proaktywnych i społecznie włączających środków zapobiegania konfliktom, takich jak przyjazne dla ludzi polityki, programy i prawodawstwo. W ten sposób można uniknąć konfliktów, stawić czoła wyzwaniom bezpieczeństwa narodowego i zagwarantować pokojową atmosferę dla zrównoważonego rozwoju.
    Źródło:
    Problemy Ekorozwoju; 2019, 14, 2; 143-155
    1895-6912
    Pojawia się w:
    Problemy Ekorozwoju
    Dostawca treści:
    Biblioteka Nauki
    Artykuł
      Wyświetlanie 1-6 z 6

      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