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 "Jasiński, Zbigniew." wg kryterium: Autor

  Lista filtrów
Wyrównaj
    Wyświetlanie 1-3 z 3
    Tytuł:
    Wiersze z Powstania Warszawskiego.
    Autorzy:
    Pietrkiewicz, Jerzy.
    Jasiński, Zbigniew.
    Murnałowicz, Antoni.
    Zembrzuska, Irma.
    Chudzyński, Edward.
    Ubysz, Mieczysław.
    Szczepański, Józef A.
    Powiązania:
    Dziennik Polski i Dziennik Żołnierza. Tydzień Polski (Londyn) 2004, nr 31, s. 12-13
    Data publikacji:
    2004
    Tematy:
    Armed insurgency
    Batalistical literature
    Powstanie warszawskie (1944)
    Literatura
    Literatura batalistyczna polska 20 w.
    Opis:
    Fot.
    Dostawca treści:
    Bibliografia CBW
    Artykuł
    Tytuł:
    An artificial neural networks approach to product cost estimation. The case study for electric motor
    Autorzy:
    Leszczyński, Zbigniew
    Jasiński, Tomasz
    Powiązania:
    https://bibliotekanauki.pl/articles/432073.pdf
    Data publikacji:
    2018
    Wydawca:
    Wydawnictwo Uniwersytetu Ekonomicznego we Wrocławiu
    Tematy:
    cost estimation model
    artifical neural networks
    product cost
    Opis:
    The aim of this paper is to present, in theoretical and application terms, artificial neural networks (ANNs) as a method of estimating the product cost. The first part of the article reviews the methods used to estimate the product cost. The basic approaches to the problem of product cost estimation, presented by various authors, were described. In the second part an empirical study using artificial neural networks was conducted. Two research methods were used in this paper: literature analysis and empirical research carried out in the form of an extensive case study. The test object is a new generation induction motor. The main research problem of the article is the modelling of artificial neural networks for the estimation process of product costs with advanced production technology. The test procedures focus on the application aspects. The conclusions discuss the usefulness and advantages of using ANN models in estimating the costs of products
    Źródło:
    Informatyka Ekonomiczna; 2018, 1(47); 72-84
    1507-3858
    Pojawia się w:
    Informatyka Ekonomiczna
    Dostawca treści:
    Biblioteka Nauki
    Artykuł
    Tytuł:
    Użyteczność modeli parametrycznych i sztucznych sieci neuronowych w prognozowaniu kosztów produkcji
    The usefulness of parametric models and artificial neural networks in the estimation of production costs
    Autorzy:
    Leszczyński, Zbigniew
    Jasiński, Tomasz
    Powiązania:
    https://bibliotekanauki.pl/articles/953077.pdf
    Data publikacji:
    2017
    Wydawca:
    Stowarzyszenie Księgowych w Polsce
    Tematy:
    model prognozowania kosztów
    prognozowanie parametryczne
    sztuczne sieci neuronowe
    koszty prognozowane
    model of cost estimation
    parametric estimation
    artificial neural neurons
    estimated costs
    Opis:
    Celem artykułu jest analiza użyteczności modeli parametrycznych i sztucznych sieci neuronowych w prognozowaniu kosztów produkcji. Prognozowane koszty produkcji stanowią fundamentalną determinantę dla podejmowanych przez inżynierów decyzji technicznych i biznesowych związanych z zarządzaniem produkcją i kosztami produkcyjnymi. W pierwszej części artykułu przedstawiono ramy konceptualne budowy modelu prognozowania parametrycznego kosztów produkcji, wielowymiarowego o zależnościach liniowych i nieliniowych. Następnie omówiono istotę i zastosowanie sztucznych sieci neuronowych jako modelu – nieparametrycznego prognozowania kosztów produkcji. W obu częściach artykułu przeprowadzono badanie empiryczne z wykorzystaniem analizy regresji oraz sztucznych neuronów połączonych w sieci. Badanie empiryczne prezentuje procedury budowy modeli – parametrycznego i nieparametrycznego prognozowania kosztów produkcji oraz ich wady i zalety. W toku procedury badawczej przedstawiono zastosowanie analizowanych modeli prognozowania kosztów produkcji w określonym środowisku przemysłowym.
    The aim of the paper is to analyze parametric models and artificial neural networks in terms of their suitability as estimation tools of the production costs. Estimated production costs are a fundamental determinant of the decision-making process by costs engineers relating to design and management costs of new products, infrastructure projects and production lines. The first part of the paper presents a conceptual framework for the construction of a model of production costs parametric estimation, multi-dimensional with linear and nonlinear dependency. It then discusses the nature and use of artificial neural networks as nonparametric estimates of production costs. In both parts of the article, an empirical study is conducted with the use of adequate statistical methods and artificial neurons. This study presents procedures for construction of models of parametric and nonparametric estimation of production costs and discusses their advantages and disadvantages. It also presents the application and usefulness of both models for estimating production costs in production environment.
    Źródło:
    Zeszyty Teoretyczne Rachunkowości; 2017, 91(147); 87-112
    1641-4381
    2391-677X
    Pojawia się w:
    Zeszyty Teoretyczne Rachunkowości
    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