Temat: data networks - Katalog OPAC zbiorów

Skocz do pozycji: 1.

Tytuł:: Analizy big data w serwisach społecznościowych
Big data Analysis in Social Network
Autorzy:: Polańska, Krystyna
Wassilew, Aleksander
Powiązania:: https://bibliotekanauki.pl/articles/548338.pdf
Data publikacji:: 2015
Wydawca:: Uniwersytet Rzeszowski. Wydawnictwo Uniwersytetu Rzeszowskiego
Tematy:: big data
sieci społecznościowe
polityka prywatności
social networks
political of privacy
Opis:: Analizy big data otworzyły nowy rozdział w podejściu do wnioskowania na podstawie danych pozyskiwanych z Internetu. Przede wszystkim dostępne dane mają już nie tylko historyczny charakter i nie dotyczą tylko prób z badanych populacji, ale zyskały walor aktualności i masowości dzięki ekstrakcji danych z Internetu. Nadal jednak poza obszarem obserwacji badawczych pozostali wykluczeni cyfrowo, którzy są niewidoczni w sieci choć pozostają częścią społeczeństwa. Celem artykułu jest wskazanie możliwości wykorzystania analiz dużych zbiorów danych pozyskiwanych z Internetu oraz określenie wskaźników pochodzących z sieci społecznościowych, które mogą służyć do wnioskowania w opisie zjawisk społecznych, politycznych i gospodarczych.
Analysis of big data opened a new chapter in the approach to inference on the basis of data obtained from the Internet. First of all available data no longer has just a historical nature and does not apply only to samples of the studied population, but have gained the values of current affairs and mass scale through extraction of data from the Internet. Still, beyond the research observations are thedigitally excluded who are invisible in the network although they remain a part of society. The aim of this article is to show the possibility of analysing big data obtained from the Internet to identify indicators from social networks, which can be used for inference in the description of social, political and economic phenomena.
Źródło:: Nierówności Społeczne a Wzrost Gospodarczy; 2015, 44 cz. 2; 117-128
1898-5084
2658-0780
Pojawia się w:: Nierówności Społeczne a Wzrost Gospodarczy
Dostawca treści:: Biblioteka Nauki

Artykuł

Zmień widok

na półce

Skocz do pozycji: 2.

Tytuł:: Precyzyjne opracowanie obserwacji GPS w sieciach lokalnych nawiązanych do stacji permanentnych EPN/IGS
Precise processing of GPS observations in local networks connected to the EPN/IGS permanent stations
Autorzy:: Bosy, J.
Powiązania:: https://bibliotekanauki.pl/articles/385586.pdf
Data publikacji:: 2007
Wydawca:: Akademia Górniczo-Hutnicza im. Stanisława Staszica w Krakowie. Wydawnictwo AGH
Tematy:: lokalne sieci GPS
opracowanie obserwacji GPS
local GPS networks
GPS data processing
Opis:: Sieci lokalne GPS opracowuje się w nawiązaniu do sieci stacji permanentnych IGS/EPN. Stacje permanentne IGS/EPN służą między innymi do realizacji ziemskiego układu odniesienia, wyznaczania precyzyjnych orbit satelitów GPS, modeli jonosfery oraz parametrów troposfery. Wykorzystanie powyższych wyników pozwala na przeniesienie realizacji układu odniesienia i podniesienie dokładności estymowanych parametrów na etapie opracowania sieci lokalnej. W artykule przedstawiono koncepcję opracowania sieci lokalnych GPS w nawiązaniu do stacji permanentnych IGS/EPN wraz z przykładami.
The local GPS networks are processed in connection to permanent GNSS stations of EUREF Permanent Network (EPN) or/and International GNSS Service (IGS). The permanent GNSS stations are used for realization of Terrestrial Reference Frame (e.g. International Terrestrial Reference Frame), precise orbits determination and ionosphere and troposphere models. The products of above networks solutions give the possibility of reference frame realization and higher accuracy of estimated parameters in local GPS networks. In the paper the processing methodology of a local GPS network connected to IGS/EPN permanent stations and same examples has been presented.
Źródło:: Geomatics and Environmental Engineering; 2007, 1, 1/1; 91-101
1898-1135
Pojawia się w:: Geomatics and Environmental Engineering
Dostawca treści:: Biblioteka Nauki

Artykuł

Zmień widok

na półce

Skocz do pozycji: 3.

Tytuł:: Zastosowanie technik eksploracji danych na przykładzie badania popularności wzorców projektowych w serwisie społecznościowym Stackoverflow.com
Autorzy:: Czyczyn-Egird, D.
Wojszczyk, R.
Powiązania:: https://bibliotekanauki.pl/articles/118327.pdf
Data publikacji:: 2016
Wydawca:: Politechnika Koszalińska. Wydawnictwo Uczelniane
Tematy:: sieci społecznościowe
eksploracja danych
wzorce projektowe
social networks
data mining
design patterns
Opis:: Idea sieci społecznościowych jest znana od wielu lat. Jednak dopiero od niedawna nabrały nowego znaczenia, do czego przyczyniła się popularność współczesnych serwisów społecznościowych. Generowana treść przez społeczności jest ogromnym zasobem wiedzy do przeanalizowania. W artykule przedstawiono wyniki badań nad popularnością wzorców projektowych w oparciu o dane zgromadzone w wyspecjalizowanych sieciach społecznościowych. Wyniki badań uzyskano poprzez wykorzystanie technik eksploracji danych.
The idea of social networks has been known for many years. However, only recently took on a new meaning, which was due to the popularity of today's social networks. Social service user-generated content constitutes tremendous stores of knowledge to be analysed. The article presented results of research on the popularity of design patterns on the basis of data gathered in the specialised social networks. The research results were obtained thanks to using data mining techniques.
Źródło:: Zeszyty Naukowe Wydziału Elektroniki i Informatyki Politechniki Koszalińskiej; 2016, 10; 81-94
1897-7421
Pojawia się w:: Zeszyty Naukowe Wydziału Elektroniki i Informatyki Politechniki Koszalińskiej
Dostawca treści:: Biblioteka Nauki

Artykuł

Zmień widok

na półce

Skocz do pozycji: 4.

Tytuł:: Przetwarzanie danych w Centrum Diagnostyki PKP Polskie Linie Kolejowe S.A. – nowe inicjatywy
New trands in data processing explored at the centre for railway diagnostics, PKP Polskie Linie Kolejowe S.A.
Autorzy:: Madej, L.
Gołąbek, P.
Powiązania:: https://bibliotekanauki.pl/articles/249575.pdf
Data publikacji:: 2018
Wydawca:: Stowarzyszenie Inżynierów i Techników Komunikacji Rzeczpospolitej Polskiej
Tematy:: utrzymanie predykcyjne
big data
sieci sensorowe
WSN
diagnostyka kolejowa
predictive maintenance
Big Data
wireless sensor networks
railway diagnostics
Opis:: Burzliwy rozwój technologii informatycznych pozwala na pozyskiwanie, przetwarzanie i automatyczną analizę wielkich ilości danych diagnostycznych. Umożliwia to realizację optymalnych pod względem efektywności i kosztu strategii utrzymania infrastruktury kolejowej. Centrum Diagnostyki PKP Polskie Linie Kolejowe S.A. utrzymuje obszerny zbiór danych diagnostycznych i podejmuje działania ku przekształceniu go w wydajną bazę do działań analitycznych, zgodnie ze współczesnymi trendami, znanymi pod hasłem Big Data Analytics. Częścią aktywności w tym zakresie jest pozyskiwanie nowych źródeł danych diagnostycznych. Przykładem jest projekt pilotażowy wdrożenia sieci autonomicznych sensorów bezprzewodowych do monitorowania temperatury szyn. Artykuł opisuje podjęte i planowane działanie wraz z koniecznym kontekstem technologicznym.
Fierce development of IT sector allows for an effective acquisition, processing and automatic analysis of large volumes of diagnostic data. This in turn brings in the possibility of implementing an optimal strategy for railway infrastructure maintenance in terms of both effectiveness and operational costs. The Center for Diagnostics, PKP Polskie Linie Kolejowe S.A. maintains a large database of diagnostic data and puts an effort toward transforming this data set into effective and consistent platform of data analysis according to current trend called Big Data Analytics. A part of an effort in this field is extending the database with new diagnostic data sets. The recent example of such activity is a drive test project of implementing a wireless sensor network for rail temperature monitoring. The undertaken and planned initiatives along with necessary technological context have been described in the paper.
Źródło:: Zeszyty Naukowo-Techniczne Stowarzyszenia Inżynierów i Techników Komunikacji w Krakowie. Seria: Materiały Konferencyjne; 2018, 1(115); 59-73
1231-9171
Pojawia się w:: Zeszyty Naukowo-Techniczne Stowarzyszenia Inżynierów i Techników Komunikacji w Krakowie. Seria: Materiały Konferencyjne
Dostawca treści:: Biblioteka Nauki

Artykuł

Zmień widok

na półce

Skocz do pozycji: 5.

Tytuł:: Prognozowanie zmian jakości wód podziemnych w układzie przestrzennym z wykorzystaniem sieci neuronowych
Spatial predictions of groundwater quality changes using neural networks
Autorzy:: Kmiecik, E.
Powiązania:: https://bibliotekanauki.pl/articles/2063365.pdf
Data publikacji:: 2004
Wydawca:: Państwowy Instytut Geologiczny – Państwowy Instytut Badawczy
Tematy:: jakość wód podziemnych
sieci monitoringowe
dane hydrogeochemiczne
sieci neuronowe
predykcja
klasyfikacja
groundwater quality
monitoring networks
hydrogeochemical data
neural networks
prediction
classification
Opis:: Zastosowanie sieci neuronowych do prognozowania zmian jakości wód w układzie przestrzennym oparte zostało na istniejącej bazie danych, zawierającej wyniki uzyskane w ramach regionalnego monitoringu jakości wód podziemnych RMWP przeprowadzonego dla zlewni górnej Wisły w latach 1993-1994 (Witczak i in., 1994a, b). Wyniki oznaczeń terenowych i laboratoryjnych (55) wskaźników fizykochemicznych (nieorganicznych i organicznych) wód poddano weryfikacji z zastosowaniem parametrów kontroli jakości oraz statystycznej analizy rozkładu tych wskaźników. Na zweryfikowanej bazie danych przeprowadzono próby predykcji wartości wskaźników fizykochemicznych wód dla punktu monitoringowego o określonych współrzędnych oraz klasyfikacji punktu monitoringowego (na podstawie wyników oznaczeń wskaźników fizykochemicznych) do obszaru o określonym użytkowaniu terenu. Uzyskane wyniki badań wskazują, że sieci neuronowe można z powodzeniem wykorzystać do prognozowania zmian jakości wód w układzie przestrzennym. Warunkiem jednak, by uzyskiwane prognozy cechowały się wysokim stopniem wiarygodności, jest konieczność weryfikacji danych wejściowych wprowadzanych do modelu.
This paper presents using neural networks in spatial prediction of groundwater quality changes on the base of existing database. This database consists of results of regional groundwater quality monitoring of the upper Vistula river basin carried out in 1993-1994 (Witczak et al., 1994a, b). Data (the results of field and laboratory determinations of physicochemical indicators of groundwater quality) was verified using quality control parameters and statistical analysis. On the verified database were conducted predictive trials to provide values of physicochemical indicators for the monitoring sites with known coordinates and monitoring site classification (on the base of physicochemical indicators values) to the area of known type of land-use. The results of such a study show that neural networks can be succesfully used for spatial prediction of changes in groundwater quality. The condition for reliability of the prognoses is verification of input data loaded to the model.
Źródło:: Biuletyn Państwowego Instytutu Geologicznego; 2004, 412, Hydrogeologia z. 6; 5-70
0867-6143
Pojawia się w:: Biuletyn Państwowego Instytutu Geologicznego
Dostawca treści:: Biblioteka Nauki

Artykuł

Zmień widok

na półce

Skocz do pozycji: 6.

Tytuł:: Model symulacyjny sieci sensorowej na potrzeby systemów fuzji danych
Simulation model of sensor network for data fusion
Autorzy:: Dyk, M.
Najgebauer, A.
Pierzchała, D.
Powiązania:: https://bibliotekanauki.pl/articles/404003.pdf
Data publikacji:: 2013
Wydawca:: Polskie Towarzystwo Symulacji Komputerowej
Tematy:: sieci sensorowe
fuzja danych
symulacja dyskretna zdarzeniowa
sensor networks
data fusion
discrete event simulation
Opis:: W pracy przedstawiono model sieci sensorowej będący podstawą dla budowy symulatora, który może być wykorzystany do generowania sytuacji oraz danych na potrzeby systemów fuzji danych. Model, a w konsekwencji symulator, pozwala na zbudowanie heterogenicznej sieci (lub wielu sieci), której sensory obserwują zmieniające się w czasie zjawiska. Zaletami proponowanego modelu są: możliwość szerokiej konfiguracji węzłów, które posiadać mogą wiele zdolności do obserwacji środowiska, również uznawanych obecnie za futurystyczne, oraz łatwa konfigurowalność algorytmów trasowania i komunikacji bezprzewodowej. Budowany w oparciu o przedstawiony model symulator będzie również umożliwiał modyfikację zachowania sensorów poprzez ich makroprogramowanie.
Paper presents wireless sensor network model which is base for desining and implementation of a simulator, which can be used by data fusion systems. The model, and in consequence the simulator, allows user to build a heterogeneous, wireless network. Its sensors can observe phenomena, which may change during simulation process. Proposed model has some advantages. First of all, sensors can be widely configured. They can have multiple observational capabilities, also those that are considered futuristic.
Źródło:: Symulacja w Badaniach i Rozwoju; 2013, 4, 4; 203-212
2081-6154
Pojawia się w:: Symulacja w Badaniach i Rozwoju
Dostawca treści:: Biblioteka Nauki

Artykuł

Zmień widok

na półce

Skocz do pozycji: 7.

Tytuł:: Wybrane zagadnienia niezawodności i bezpieczeństwa transmisji danych w przemysłowych sieciach komputerowych
Selected issues of safety and security of data transmission in industrial computer networks
Autorzy:: Porzeziński, M.
Powiązania:: https://bibliotekanauki.pl/articles/267221.pdf
Data publikacji:: 2014
Wydawca:: Politechnika Gdańska. Wydział Elektrotechniki i Automatyki
Tematy:: przemysłowe sieci komputerowe
niezawodność
bezpieczeństwo transmisji danych
industrial computer networks
safety
data transmission security
Opis:: W referacie przedstawiono problemy dotyczące bezpieczeństwa i niezawodności transmisji danych w przemysłowych sieciach komunikacyjnych wykorzystywanych do realizacji funkcji związanych z bezpieczeństwem. Omówiona została koncepcja kanałów komunikacyjnych bezpiecznych funkcjonalnie oraz związane z nimi wymagania niezawodnościowe określone w normach PN-EN 61508-3 oraz PN-EN 61784-3. Przedstawione zostały również zagrożenia dotyczące bezpieczeństwa transmisji danych w sieciach przemysłowych i stosowane metody ochrony oraz metodyka zarządzania bezpieczeństwem informacji w ujęciu norm z rodziny ISO/IEC 27000 i ISO/IEC 15408.
The paper presents security and reliability issues of data transmission in industrial communication networks used to implement safety functions. The concept of functional safety communication profiles and associated reliability requirements specified in the standards PN/EN 61508-3 and PN/EN 61784-3 are described. It also includes security risks of data transmission in industrial networks, the methods of data protection and information security management methodology in terms of ISO/IEC 27000 and ISO/IEC 15408 standards.
Źródło:: Zeszyty Naukowe Wydziału Elektrotechniki i Automatyki Politechniki Gdańskiej; 2014, 40; 89-93
1425-5766
2353-1290
Pojawia się w:: Zeszyty Naukowe Wydziału Elektrotechniki i Automatyki Politechniki Gdańskiej
Dostawca treści:: Biblioteka Nauki

Artykuł

Zmień widok

na półce

Skocz do pozycji: 8.

Tytuł:: Sieci sensorowe dla potrzeb pozyskiwania danych w symulacji wielorozdzielczej
Sensor networks for data acquisition in the problem of multiresolution simulation
Autorzy:: Najgebauer, A.
Dyk, M.
Powiązania:: https://bibliotekanauki.pl/articles/404063.pdf
Data publikacji:: 2011
Wydawca:: Polskie Towarzystwo Symulacji Komputerowej
Tematy:: sieci sensorowe
pozyskiwanie danych
symulator
symulacja wielorozdzielcza
sensor networks
data acquisition
simulator
multiresolution simulation
Opis:: W zagadnieniu symulacji wielorozdzielczej dużym wyzwaniem jest akwizycja danych najwyższej rozdzielczości. Problem jest szczególnie wyraźny w przypadku współpracy systemów symulacji komputerowej oraz rzeczywistej. W rozważanej sytuacji zakłada się współpracę symulatorów wojskowych różnych poziomów z ćwiczeniami poligonowymi. Pomysłem na rozwiązanie tego problemu jest zastosowanie sieci sensorowych jako narzędzia komunikacji. Dla działania sieci sensorowej konieczne jest opracowanie algorytmów trasowania i lokalizacji węzłów. Zadanie to jest szczególnie trudne jeśli węzły są w ruchu a ich dokładna lokalizacja nie jest znana, co ma miejsce w przypadku ćwiczenia poligonowego. Praca opisuje wymagania jakie powinny spełniać te algorytmy oraz dokonuje analizy obecnie funkcjonujących rozwiązań pod tym kątem.
In the problem of multiresolution simulation the highest-resolution data acquisition is a challenge. The problem is particularly important in the case of cooperation of computer simulation and real-world. In the considered situation is assumed to military co-operation simulation of different levels of real exercise. The idea to solve this problem is to use sensor networks as a communication tool.
Źródło:: Symulacja w Badaniach i Rozwoju; 2011, 2, 4; 197-207
2081-6154
Pojawia się w:: Symulacja w Badaniach i Rozwoju
Dostawca treści:: Biblioteka Nauki

Artykuł

Zmień widok

na półce

Skocz do pozycji: 9.

Tytuł:: Monitoring maszyn i urządzeń – koncepcja technicznej realizacji przepisów
Monitoring of machines and devices – the concept of the technical implementation of the regulations
Autorzy:: Leks, Z.
Olszynka, A.
Powiązania:: https://bibliotekanauki.pl/articles/112814.pdf
Data publikacji:: 2016
Wydawca:: STE GROUP
Tematy:: sieci wydzielone
bezpieczeństwo teleinformatyczne
serwer lustrzany
zdalny dostęp
systemy SCADA
dedicated IT networks
data security
data mirroring server
remote access
SCADA systems
Opis:: W artykule przedstawiono koncepcję ochrony systemów monitorowania i sterowania procesami przemysłowymi, przy jednoczesnym kontrolowanym dostępie do tych systemów oraz możliwość wymiany danych między nimi.
We present the concept of protection Supervisory Control And Data Acquisition Systems both with unautorized access and posibility to data sharing betwen them.
Źródło:: Systemy Wspomagania w Inżynierii Produkcji; 2016, 1 (13); 430-442
2391-9361
Pojawia się w:: Systemy Wspomagania w Inżynierii Produkcji
Dostawca treści:: Biblioteka Nauki

Artykuł

Zmień widok

na półce

Skocz do pozycji: 10.

Tytuł:: Wykorzystanie perceptronu wielowarstwowego do wyszczególniania obiektów o znaczeniu orientacyjnym na mapach topograficznych
The use of a multilayer perceptron for specifying the landmarks on topographic maps
Autorzy:: Pokonieczny, K.
Powiązania:: https://bibliotekanauki.pl/articles/345795.pdf
Data publikacji:: 2016
Wydawca:: Polskie Towarzystwo Informacji Przestrzennej
Tematy:: sztuczne sieci neuronowe
obiekty orientacyjne
klasyfikacja obiektów przestrzennych
artificial neural networks
landmarks
spatial data classification
Opis:: W artykule została poruszona problematyka wyboru obiektów o znaczeniu orientacyjnym tj. trwałych obiektów i przedmiotów sytuacyjnych, które łatwo rozpoznać w terenie i według których dokładnie i szybko można określić swoje położenie. Do ich wyszczególniania, wykorzystano sztuczne sieci neuronowe (a konkretnie perceptron wielowarstwowy). W artykule opisano zarówno sposób doboru najwłaściwszej architektury sieci neuronowej, jak i wprowadzane do niej dane wejściowe (parametry opisujące obiekt oraz jego otoczenie). Testy przeprowadzono dla obszaru 4 arkuszy Wojskowej Mapy Topograficznej w skali 1:50 000. Przeanalizowano 4 klasy obiektów (komin, krzyż przydrożny, pomnik i punkt wysokościowy). W celu wyboru odpowiedniej architektury sieci, wykonano sprawdzenie krzyżowe, polegające na podziale próby uczącej na 3 części (uczącą, testową i walidacyjną). Pozwoliło to na wybór 10 najlepszych sieci, które zostały połączone w zespół sztucznych sieci neuronowych. Ponadto przeprowadzono globalną analizę wrażliwości, co pomogło określić, które zmienne mają największy wpływ na możliwość zakwalifikowania obiektu do grupy obiektów orientacyjnych. Wdrożenie sieci wykonano na bazie zbioru danych testowych znajdujących się na obszarze sąsiedniego arkusza mapy. Wyniki wskazują, że przygotowana sieć neuronowa we właściwy sposób potrafiła wyszczególnić obiekt o znaczeniu orientacyjnym. Najwyższy współczynnik nadawany był wysokim, odosobnionym obiektom, co było zgodne ze sposobem nauczania sieci neuronowej. Zastosowanie ciągłej funkcji aktywacji pozwoliło na wyznaczenie współczynnika w ciągłym przedziale od 0 do 1. W zaprezentowanych w artykule przykładach wykorzystane zostały dane przestrzenne pochodzące z Vector Map Level 2 i mapy w skali 1 : 50 000.
The presented article concerns the issue of landmarks selection i.e. solid objects and situational items that may be easily identified in the field. To specify them the artificial neural networks (a multi-layer perceptron) have been used. The article describes both, how to select the most appropriate neural network architecture and input data (attribute and spatial) which are entered to the network. The tests have been performed for the area of 4 sheets of the Military Topographic Map at 1:50 000 scale. 4 classes of objects have been analyzed (a chimney, a wayside cross, a monument and an elevation spot). To select the appropriate network architecture the cross-validation has been performed. The learning sample has been divided into 3 parts (one learning, one testing and one validation sample). This allowed to select the top 10 networks. In addition a global sensitivity analysis was conducted, which helped to determine variables with the greatest impact on the results. Implementation of the network was made based on a test data set, located in the area of the adjacent map sheets. The results showed that the neural network was able to correctly specify a landmark. The highest index was assigned to high, isolated objects, which was in line with the way of teaching the neural network. The usage of a continuous activation function allowed to determine the index in the continuous range 0 to 1. The spatial data from the Vector Map Level 2 and the Military Topographic Map at 1:50 000 scale have been used for studies described in this article.
Źródło:: Roczniki Geomatyki; 2016, 14, 3(73); 397-405
1731-5522
2449-8963
Pojawia się w:: Roczniki Geomatyki
Dostawca treści:: Biblioteka Nauki

Artykuł

Zmień widok

na półce

Skocz do pozycji: 11.

Tytuł:: Zastosowanie metod fuzji danych w zarządzaniu zasobami radaru wielofunkcyjnego
The Application of the Data Fusion Methods in the Multifunction Radar Resources Management
Autorzy:: Komorniczak, W.
Kawalec, A.
Pietrasiński, J.
Powiązania:: https://bibliotekanauki.pl/articles/210695.pdf
Data publikacji:: 2006
Wydawca:: Wojskowa Akademia Techniczna im. Jarosława Dąbrowskiego
Tematy:: radar wielofunkcyjny
fuzja danych
sieci neuronowe
systemy rozmyte
multifunction radar
data fusion
neural networks
fuzzy logic
Opis:: W referacie poruszono tematykę związaną z zarządzaniem zasobami radaru wielofunkcyjnego. Jako jeden z elementów tego procesu wyróżniono priorytetyzację (rangowanie) zadań realizowanych przez radar. Rangowanie jest wymuszone przez potencjalnie niedostateczne zasoby wymagane do realizacji wszystkich zadań radaru, stąd konieczność szeregowania obsługiwanych przezeń obiektów zgodnie z ich istotnością. W referacie scharakteryzowano dane źródłowe zasilające proces rangowania oraz przedstawiono algorytmy przetwarzania tych danych. Zaprezentowane algorytmy oparto na wybranych metodach fuzji danych. Przedstawiono przebieg i wyniki badań procesu rangowania oraz wyniki badań wpływu zastosowania rangowania na niektóre parametry zarządzania zasobami radaru wielofunkcyjnego.
The paper deals with the problem of the multifunction radar resources management (RRM). The objectives of RRM are: optimal (from the radar performance point of view) resources allocation and the device operation control. As a result of RRM, it is expected a matrix containing information for the execution systems: " what, when, and how to do. The main constraints to deal with in the radar work are: time and energy limitations. If it is enough resource to execute all the tasks, the tasks execution is feasible. But in real situation one should not expect such a comfort. Typically neither time nor energy is enough and the questions arises what to do in these circumstances. It is obvious that only selected tasks can be executed, the RRM should answer which of them and in what order. To answer these questions, the structure of the RRM was proposed. First of all it is necessary to rank the tasks in order of their priorities, then to select the most important of them and schedule their execution. RRM is decomposed into two sub-problems, e.g.: ranking and task scheduling. The ranking belongs to the identification problems class, while the scheduling can be treated as an optimization task. The paper presents the data fusion approach to the task ranking. There are numerous examples of utilization of the data fusion tools in order to solve the identification problems. The conclusions from these examples can be following: the neural networks which have the ability to learn from the presented examples have also disadvantage of impossibility of extraction of the gathered knowledge. The internal processes of reasoning are neither well described nor studied, so they are not a good tool for military application, which the multifunction radar is. Fuzzy logic systems (based on the fuzzy sets theory and fuzzy logic) have the advantage of good and clear knowledge representation and ability to relatively easy implementation of the expert knowledge. The good side of the fuzzy systems is their possibility of maintaining and fusion of the imperfect knowledge. The disadvantage is the lack of ability to learn whole the knowledge from the examples. Some hybrid solutions are necessary. Four solutions are presented in the paper: neural, fuzzy, fuzzy — neural and probabilistic — fuzzy. In order to implement data fusion tools, the base test platform was designed and implemented. In fact, the test platform is a complex process of multifunction radar resources management, as well as it deals with the task scheduling problem. In order to evaluate the algorithms presented in the paper, some factors of radar work performance were defined. Presented ranking algorithms have capability of learning with use of the registered data learning set. Algorithms with their knowledge bases were tested and compared. The conclusion is following: the use of ranking process gives approximately two times better performance in task removal/delay aspect. On the other hand, the quality of algorithm (its accuracy) has lower influence on the final result. It means that for the use in radar application the algorithm with the best convergence during learning process and stability should be recommended. It is also important that the algorithm should have clear knowledge representation. These requirements meet two of the presented algorithms: neural - fuzzy and probabilistic - fuzzy. The first one was used against the positional data, the second one gave the best results for identification data. It is important, that overall performance of the presented RRM and ranking algorithms was tested with the use of real registered data, what makes it very interesting from the application point of view.
Źródło:: Biuletyn Wojskowej Akademii Technicznej; 2006, 55, 1; 55-75
1234-5865
Pojawia się w:: Biuletyn Wojskowej Akademii Technicznej
Dostawca treści:: Biblioteka Nauki

Artykuł

Zmień widok

na półce

Skocz do pozycji: 12.

Tytuł:: Predykcja ataków DDoS za pomocą technik eksploracji danych
Autorzy:: Czyczyn-Egird, D.
Wojszczyk, R.
Powiązania:: https://bibliotekanauki.pl/articles/118556.pdf
Data publikacji:: 2017
Wydawca:: Politechnika Koszalińska. Wydawnictwo Uczelniane
Tematy:: sieci komputerowe
eksploracja danych
atak sieciowy
rozpoznawanie wzorców
computer networks
data mining
DDoS attack
pattern detection
Opis:: Pojęcie ataków internetowych jest znane w przestrzeni sieci komputerowych od bardzo dawna. Ataki te mają różne cele, najczęstszym powodem jest dążenie sprawcy do unieruchomienia połączenia sieciowego oraz blokady usług. Skutki takich działań mogą być trudne do naprawienia, a także bardzo kosztowne. Warto zatem wykrywać takie szkodliwe ataki w jak najkrótszym czasie, kiedy skutki są jeszcze dość łatwo odwracalne. W artykule przedstawiono wyniki badań nad przewidywaniem wystąpienia ataków typu DoS na wybrane zasoby sieciowe. Wyniki badań zostały uzyskane poprzez wykorzystanie technik eksploracji danych.
The notion of Internet attacks has been well-known in the area of computer networks for a long time now. These attacks have different goals; the most frequent one is when perpetrator aims at disabling a network connection and denying service. The effects of these actions can be difficult to rectify and also very expensive. Therefore, these harmful attacks should be detected in the shortest time possible when the effects are still quite easily reversible. The article presented the results of the research on predicting the occurrence of DoS attacks on the selected network resources. The research results were obtained by using data mining techniques.
Źródło:: Zeszyty Naukowe Wydziału Elektroniki i Informatyki Politechniki Koszalińskiej; 2017, 11; 49-63
1897-7421
Pojawia się w:: Zeszyty Naukowe Wydziału Elektroniki i Informatyki Politechniki Koszalińskiej
Dostawca treści:: Biblioteka Nauki

Artykuł

Zmień widok

na półce

Skocz do pozycji: 13.

Tytuł:: Blender jako narzędzie do generacji danych syntetycznych
Blender as a tool for generating synthetic data
Autorzy:: Sieczka, Rafał
Pańczyk, Maciej
Powiązania:: https://bibliotekanauki.pl/articles/98204.pdf
Data publikacji:: 2020
Wydawca:: Politechnika Lubelska. Instytut Informatyki
Tematy:: artificial neural networks
convolutional neural network
synthetic data
blender
sztuczne sieci neuronowe
konwolucyjne sieci neuronowe
dane syntetyczne
Opis:: Acquiring data for neural network training is an expensive and labour-intensive task, especially when such data is difficult to access. This article proposes the use of 3D Blender graphics software as a tool to automatically generate synthetic image data on the example of price labels. Using the fastai library, price label classifiers were trained on a set of synthetic data, which were compared with classifiers trained on a real data set. The comparison of the results showed that it is possible to use Blender to generate synthetic data. This allows for a significant acceleration of the data acquisition process and consequently, the learning process of neural networks.
Pozyskiwanie danych do treningu sieci neuronowych, jest kosztownym i pracochłonnym zadaniem, szczególnie kiedy takie dane są trudno dostępne. W niniejszym artykule zostało zaproponowane użycie programu do grafiki 3D Blender, jako narzędzia do automatycznej generacji danych syntetycznych zdjęć, na przykładzie etykiet cenowych. Przy użyciu biblioteki fastai, zostały wytrenowane klasyfikatory etykiet cenowych, na zbiorze danych syntetycznych, które porównano z klasyfikatorami trenowanymi na zbiorze danych rzeczywistych. Porównanie wyników wykazało, że możliwe jest użycie programu Blender do generacji danych syntetycznych. Pozwala to w znaczącym stopniu przyśpieszyć proces pozyskiwania danych, a co za tym idzie proces uczenia sieci neuronowych.
Źródło:: Journal of Computer Sciences Institute; 2020, 16; 227-232
2544-0764
Pojawia się w:: Journal of Computer Sciences Institute
Dostawca treści:: Biblioteka Nauki

Artykuł

Zmień widok

na półce

Skocz do pozycji: 14.

Tytuł:: System monitorujący pracę bezprzewodowej sieci sensorowej oparty na przestrzennych typach danych
Wireless sensor network monitoring system based on spatial data types
Autorzy:: Dymora, P.
Mazurek, M.
Maciąg, P.
Powiązania:: https://bibliotekanauki.pl/articles/154722.pdf
Data publikacji:: 2014
Wydawca:: Stowarzyszenie Inżynierów i Techników Mechaników Polskich
Tematy:: przestrzenne typy danych
mikroprocesor AVR
protokoły bezprzewodowych sieci sensorowych
spatial data types
microcontrollers AVR
wireless sensor networks protocols
Opis:: Sieci sensorowe znajdują zastosowanie nie tylko w budowie systemów ostrzegających przed zagrożeniami naturalnymi, ale również w projektowaniu inteligentnych budynków czy specjalistycznej aparatury medycznej. System sensorowy składa się zazwyczaj z pewnej liczby węzłów pomiarowych, których zadaniem jest dostarczanie informacji o pewnych pożądanych parametrach. Parametry te mogą mówić np. o stanie poziomu wód rzecznych, stężeniu niebezpiecznych gazów czy występowaniu substancji niebezpiecznych dla środowiska naturalnego. Dobrze zaprojektowana sieć sensorowa powinna cechować się redundancją, możliwością routowania danych pomiędzy węzłami pomiarowymi oraz wykorzystaniem odpowiedniego mechanizmu dostępu do pasma komunikacyjnego. Istotną część systemu sensorowego stanowi aplikacja monitorująca oraz wizualizująca stan sensorów. W niniejszym artykule przedstawiono oryginalne podejście do budowy sieci sensorowej i wizualizacji jej działania z użyciem przestrzennych typów danych.
Because of their low cost, high availability and redundancy, wireless sensor networks are used in wide variety of applications. Today building monitoring systems which can inform about and prevent natural disasters, designing smart houses and supporting contemporary medicine are achieved by using sensor networks. When implementing a wireless sensor network, designer have to elaborate protocol which can be used to provide communication between sensors, user interface for monitoring and controlling system and database in which should be stored data from sensors. This paper presents capabilities of sensor network and spatial data types in designing smart house.
Źródło:: Pomiary Automatyka Kontrola; 2014, R. 60, nr 10, 10; 849-853
0032-4140
Pojawia się w:: Pomiary Automatyka Kontrola
Dostawca treści:: Biblioteka Nauki

Artykuł

Zmień widok

na półce

Skocz do pozycji: 15.

Tytuł:: Zastosowanie metod uczenia maszynowego w badaniu czynników wzrostu przedsiębiorczości
The Use of Machine Learning in Research of Entrepreneurship Growth Factors
Autorzy:: Czyżewska, Marta
Mroczek, Teresa
Lewicki, Arkadiusz
Cwynar, Andrzej
Powiązania:: https://bibliotekanauki.pl/articles/439389.pdf
Data publikacji:: 2017
Wydawca:: Uniwersytet Pedagogiczny im. Komisji Edukacji Narodowej w Krakowie
Tematy:: analiza wielowymiarowa;
inteligentna analiza danych;
przedsiębiorczość;
sieci bayesowskie;
wskaźniki dobrego rządzenia na świecie
Bayesian networks;
entrepreneurship;
Intelligent Data Analysis;
World Governance Indicators
Opis:: Przedsiębiorczość ma kluczowe znaczenie zarówno dla wzrostu gospodarczego, jak i rozumianego wielowymiarowo rozwoju, co znalazło odzwierciedlenie w przyjmowaniu jej za jeden z czynników produkcji przez niektóre teorie. Zarówno teoretyczne, jak i empiryczne badania przedsiębiorczości świadczą o tym, że jest ona kształtowana przez wiele różnorodnych czynników, będąc wyjątkowo złożonym zjawiskiem. Tradycyjne metody badawcze okazują się niewystarczające wobec wspomnianej złożoności zjawiska. Niniejszy artykuł prezentuje wyniki badania dotyczącego wpływu poszczególnych wskaźników opracowanych przez Bank Światowy w World Governance Indicators na wzrost przedsiębiorczości. Celem artykułu jest empiryczna weryfikacja przydatności metod uczenia maszynowego w selekcji czynników kluczowych dla przedsiębiorczości w sytuacji, gdy dokonuje się jej z wykorzystaniem dużych zbiorów wielowymiarowych i zmiennych danych. Zastosowana metoda wykazała istotne różnice pomiędzy kluczowymi czynnikami determinującymi wzrost przedsiębiorczości w pięciu grupach krajów, wydzielonych ze względu na wartość tego wzrostu mierzoną przyrostem nowo zakładanych przedsiębiorstw. Otrzymane wyniki świadczą o tym, że do badania istoty i determinant przedsiębiorczości mogą zostać zaprzęgnięte niestandardowe metody, rzucając nowe światło na to zjawisko.
Entrepreneurship is crucial both for economic growth and development which is reflected in the adoption of entrepreneurship as the factor of production in certain theories. Both theoretical and empirical research present entrepreneurship as a complex phenomenon shaped by a range of different factors. Traditional research methods are insufficient with respect to the complexity of the phenomenon. This article presents the results of research on the impact of the indicators developed by the World Bank in World Governance Indicators on the entrepreneurship growth. The aim of the article is the empirical verification of machine learning use in the selection of key factors for entrepreneurship in situations when applying large multidimensional and variable data. The applied method revealed significant differences between the key factors determining the growth of entrepreneurship in five groups of countries, categorized by the value of this growth measured by the growth in newly established enterprises. The results indicate that the applying unconventional methods to research on entrepreneurship determinants shed new light on this phenomenon.
Źródło:: Prace Komisji Geografii Przemysłu Polskiego Towarzystwa Geograficznego; 2017, 31, 4; 169-186
2080-1653
Pojawia się w:: Prace Komisji Geografii Przemysłu Polskiego Towarzystwa Geograficznego
Dostawca treści:: Biblioteka Nauki

Artykuł

Zmień widok

na półce

Informacja

Wyszukujesz frazę "data networks" wg kryterium: Temat

Źródło danych

Dostawca treści

Kolekcja

Rok wydania

Wydawca

Temat

Autor

Typ dokumentu

Język