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 "monitoring komputerowy" wg kryterium: Temat

  Lista filtrów
Wyrównaj
    Wyświetlanie 1-2 z 2
    Tytuł:
    The diagnostic of two-phase separation processusing digital image segmentation algorithms
    Diagnostyka procesu separacji faz z wykorzystaniem technik segmentacji obrazów cyfrowych
    Autorzy:
    Łukiański, Michał
    Wajman, Radosław
    Powiązania:
    https://bibliotekanauki.pl/articles/1841308.pdf
    Data publikacji:
    2020
    Wydawca:
    Politechnika Lubelska. Wydawnictwo Politechniki Lubelskiej
    Tematy:
    image analysis
    image segmentation
    computerized monitoring
    separation processes
    analiza obrazów
    segmentacja obrazów
    monitoring komputerowy
    proces separacji
    Opis:
    The project aimedto develop and implement algorithms to diagnose the phase separation process based on digital images. The image processing techniques and various numerical methods for interpolation and integration were used to identify the process state. The swirl’s volume and diametersat its three different levelscan be determined on-line. A consistent diagnostic signal is produced and can be used by the control unit. The program was written in Python using the OpenCV library that allows the analysis of digital images. The article presents thedeveloped procedure that provides reliable results despite the poor quality of theinput source video stream. The complete procedure was described with the results’ presentation and discussionat each step.
    Celem projektu było opracowanie oraz implementacja algorytmów pozwalających diagnozować przebieg procesu separacji faz na podstawie obrazów cyfrowych. W kontekście identyfikacji stanu procesu wykorzystano techniki przetwarzania obrazów oraz metody numeryczne interpolacjioraz całkowanianumerycznego. Wyznaczane są charakterystyczne parametry wiru jak objętość oraz średnice na trzech różnych jego wysokościach. Zwracany spójny sygnał diagnostyczny może być dalej wykorzystany przez jednostkę sterującą. Program został napisany w języku Python z wykorzystaniem biblioteki OpenCV pozwalającej na przetwarzanie obrazów cyfrowych.W artykule zaprezentowano opracowaną procedurę, która dostarcza wiarygodnych wyników mimo słabej jakości obrazów wejściowych wynikającej ze złego oświetlenia sceny. Procedura została opisana wraz z prezentacją wyników i dyskusją nakażdym jej etapie.
    Źródło:
    Informatyka, Automatyka, Pomiary w Gospodarce i Ochronie Środowiska; 2020, 10, 3; 5-8
    2083-0157
    2391-6761
    Pojawia się w:
    Informatyka, Automatyka, Pomiary w Gospodarce i Ochronie Środowiska
    Dostawca treści:
    Biblioteka Nauki
    Artykuł
    Tytuł:
    Bringing introspection into BlobSeer: Towards a self-adaptive distributed data management system
    Autorzy:
    Carpen-Amarie, A.
    Costan, A.
    Cai, J.
    Antoniu, G.
    Bougé, L.
    Powiązania:
    https://bibliotekanauki.pl/articles/907796.pdf
    Data publikacji:
    2011
    Wydawca:
    Uniwersytet Zielonogórski. Oficyna Wydawnicza
    Tematy:
    rozproszony system komputerowy
    gospodarka magazynowa
    zarządzanie danymi
    distributed system
    storage management
    large-scale system
    monitoring
    introspection
    Opis:
    Introspection is the prerequisite of autonomic behavior, the first step towards performance improvement and resource usage optimization for large-scale distributed systems. In grid environments, the task of observing the application behavior is assigned to monitoring systems. However, most of them are designed to provide general resource information and do not consider specific information for higher-level services. More precisely, in the context of data-intensive applications, a specific introspection layer is required to collect data about the usage of storage resources, data access patterns, etc. This paper discusses the requirements for an introspection layer in a data management system for large-scale distributed infrastructures. We focus on the case of BlobSeer, a large-scale distributed system for storing massive data. The paper explains why and how to enhance BlobSeer with introspective capabilities and proposes a three-layered architecture relying on the MonALISA monitoring framework. We illustrate the autonomic behavior of BlobSeer with a self-configuration component aiming to provide storage elasticity by dynamically scaling the number of data providers. Then we propose a preliminary approach for enabling self-protection for the BlobSeer system, through a malicious client detection component. The introspective architecture has been evaluated on the Grid'5000 testbed, with experiments that prove the feasibility of generating relevant information related to the state and behavior of the system.
    Źródło:
    International Journal of Applied Mathematics and Computer Science; 2011, 21, 2; 229-242
    1641-876X
    2083-8492
    Pojawia się w:
    International Journal of Applied Mathematics and Computer Science
    Dostawca treści:
    Biblioteka Nauki
    Artykuł
      Wyświetlanie 1-2 z 2

      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