Informacja

Drogi użytkowniku, aplikacja do prawidłowego działania wymaga obsługi JavaScript. Proszę włącz obsługę JavaScript w Twojej przeglądarce.

Wyszukujesz frazę "błędy" wg kryterium: Wszystkie pola


Wyświetlanie 1-2 z 2
Tytuł:
Flight simulators : a tool for reducing the human factor in accidents
Autorzy:
Nowakowski, Henryk.
Powiązania:
Zeszyty Naukowe / Akademia Sztuki Wojennej 2019, nr 4, s. 81-92
Współwytwórcy:
Kułakowski, Grzegorz. Autor
Data publikacji:
2019
Tematy:
Bezpieczeństwo lotu
Symulator lotów
Błędy
Ćwiczenia wspomagane komputerowo
Piloci wojskowi
Wypadki
Artykuł z czasopisma naukowego
Opis:
W artykule opisano wpływ treningowych symulatorów lotu na zmniejszenie ilości wypadków lotniczych z powodu czynnika ludzkiego. Autor krótko omawia historię lotnictwa pod względem przyczyn wypadków występujących z winy człowieka oraz kwestie zarządzania bezpieczeństwem dotyczące wytycznych treningowych dla pilotów. Omówiono tzw. model SHELL (model analizy zdarzeń lotniczych z uwzględnieniem czynnika ludzkiego) oraz szkolenia i trening lotniczy jako jeden ze sposobów zmniejszania ryzyka wystąpienia błędów wynikających z czynnika ludzkiego. Przedstawiono nowoczesne symulatory treningowe, dzięki którym możliwe jest przeprowadzanie bardziej skomplikowanych szkoleń i bez których współczesne szkolenia już się w zasadzie nie odbywają.
Bibliografia na stronie 91-92.
Dostawca treści:
Bibliografia CBW
Artykuł
Tytuł:
Wykorzystanie elementów uczenia maszynowego do modelowania stężenia zanieczyszczeń atmosferycznych : studium przypadku pyłu PM2.5 w Szczecinie
Studium przypadku pyłu PM2.5 w Szczecinie
Autorzy:
Bihałowicz, Jan Stefan
Powiązania:
Zeszyty Naukowe SGSP 2022, nr 81, s. 7-28
Współwytwórcy:
Szkoła Główna Służby Pożarniczej oth
Data publikacji:
2022
Tematy:
Analiza danych
Błędy
Jakość powietrza atmosferycznego
Modele matematyczne
Pożar
Prognozowanie
Pył zawieszony
Regresja logistyczna
Składowiska odpadów
Sztuczna sieć neuronowa
Uczenie maszynowe
Zanieczyszczenie powietrza
Artykuł z czasopisma naukowego
Case study (studium przypadku)
Opis:
W artykule opisano możliwości wykorzystania uczenia maszynowego w modelowaniu stężeń zanieczyszczeń w lokalizacjach o określonych stałych źródłach emisji. Jako substancję zanieczyszczającą wybrano pył PM 2.5. Wdrożono sześć różnych modeli i poddano ich walidacji krzyżowej na podstawie danych meteorologicznych zarejestrowanych w 2013-2018 w stacji Instytutu Meteorologii i Gospodarki Wodnej w Szczecinie. Wykazano, że przewidywane wartości stężeń powstałe podczas pożaru były zaniżone w porównaniu do rzeczywistych poziomów.
Bibliografia, netografia na stronach 26-28.
Dostawca treści:
Bibliografia CBW
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