Wszystkie pola: artificial intelligence algorithms - Katalog OPAC zbiorów

Skocz do pozycji: 1.

Tytuł:: Applying artificial intelligence algorithms in MOBA games
Autorzy:: Wiśniewski, M.
Niewiadomski, A.
Powiązania:: https://bibliotekanauki.pl/articles/92952.pdf
Data publikacji:: 2016
Wydawca:: Uniwersytet Przyrodniczo-Humanistyczny w Siedlcach
Tematy:: multiplayer online battle arena
MOBA
artificial intelligence
AI
genetic algorithm
GA
computer game
computer game agents
bots
Opis:: Multiplayer Online Battle Arena games focus mainly on struggles between two teams of players. An increasing level of cyberbullying [1] discourages new players from the game and they often chose a different option, that is, a match against opponents controlled by the computer. The behavior of artificial foes can be dynamically fitted to user’s needs, in particular with regard to the difficulty of the game. In this paper we explore different approaches to provide an intelligent behavior of bots basing on more human-like combat predictions rather than instant, scripted behaviors.
Źródło:: Studia Informatica : systems and information technology; 2016, 1-2(20); 53-64
1731-2264
Pojawia się w:: Studia Informatica : systems and information technology
Dostawca treści:: Biblioteka Nauki

Artykuł

Zmień widok

na półce

Skocz do pozycji: 2.

Tytuł:: A Review of Artificial Intelligence Algorithms in Document Classification
Autorzy:: Bilski, A.
Powiązania:: https://bibliotekanauki.pl/articles/226245.pdf
Data publikacji:: 2011
Wydawca:: Polska Akademia Nauk. Czytelnia Czasopism PAN
Tematy:: classifier
text classification
data mining
information retrieval
machine learning algorithms
Opis:: With the evolution of Internet, the meaning and accessibility of text documents and electronic information has increased. The automatic text categorization methods became essential in the information organization and data mining process. A proper classification of e-documents, various Internet information, blogs, emails and digital libraries requires application of data mining and machine learning algorithms to retrieve the desired data. The following paper describes the most important techniques and methodologies used for the text classification. Advantages and effectiveness of contemporary algorithms are compared and their most notable applications presented.
Źródło:: International Journal of Electronics and Telecommunications; 2011, 57, 3; 263-270
2300-1933
Pojawia się w:: International Journal of Electronics and Telecommunications
Dostawca treści:: Biblioteka Nauki

Artykuł

Zmień widok

na półce

Skocz do pozycji: 3.

Tytuł:: Optimization of Ferrite Stainless Steel Mechanical Properties Prediction with artificial Intelligence Algorithms
Autorzy:: Honysz, R.
Powiązania:: https://bibliotekanauki.pl/articles/354759.pdf
Data publikacji:: 2020
Wydawca:: Polska Akademia Nauk. Czytelnia Czasopism PAN
Tematy:: analysis and modelling
numerical techniques
computational material science
artificial algorithms
stainless steel
Opis:: The article presents a computational model build with the use of artificial neural networks optimized by genetic algorithm. This model was used to research and prediction of the impact of chemical elements and heat treatment conditions on the mechanical properties of ferrite stainless steel. Optimization has allowed the development of artificial neural networks, which showed a better or comparable prediction result in comparison to un-optimized networks has reduced the number of input variables and has accelerated the calculation speed. The introduced computational model can be applied in industry to reduce the manufacturing costs of materials. It can also simplify material selection when an engineer must properly choose the chemical elements and adequate plastic and/or heat treatment of stainless steels with required mechanical properties.
Źródło:: Archives of Metallurgy and Materials; 2020, 65, 2; 749-753
1733-3490
Pojawia się w:: Archives of Metallurgy and Materials
Dostawca treści:: Biblioteka Nauki

Artykuł

Zmień widok

na półce

Skocz do pozycji: 4.

Tytuł:: Artificial intelligence algorithms and cloud computing technologies in blockchain-based fintech management
Autorzy:: Lăzăroiu, George
Bogdan, Mădălina
Geamănu, Marinela
Hurloiu, Lăcrămioara
Luminița, Luminița
Ștefănescu, Roxana
Powiązania:: https://bibliotekanauki.pl/articles/19901187.pdf
Data publikacji:: 2023
Wydawca:: Instytut Badań Gospodarczych
Tematy:: artificial intelligence algorithms
cloud computing
blockchain
fintech
green and sustainable finance
banking
Opis:: Research background: Fintech development shapes corporate investment efficiency and economic growth with innovative tools, and can decrease financing constraints of enterprises, enabling direct and indirect financing and furthering inter-bank competition. Crowdfunding- and blockchain-based fintech operations harness deep and maching learning algorithms, augmented and virtual reality technologies, and big data analytics in mobile payment transactions. Purpose of the article: We show that fintechs have reconfigured financial service delivery by harnessing AI-based data-driven algorithms and cloud and blockchain technologies. Fintech optimizes financial organization and services, economic structures and growth, data analysis, and digital banking performance. Machine learning algorithms can streamline payment operation capabilities and process promptness, ensuring smooth operational flows, assessing risks, and detecting frauds and money laundering by historical data and customer behavior analysis across instant payment networks and infrastructures. Methods: Quality tools: AXIS, Eppi-Reviewer, PICO Portal, and SRDR. Search period: July 2023. Search terms: “fintech” + “artificial intelligence algorithms”, “cloud computing technologies”, and “blockchain technologies”. Selected sources: 40 out of 195. Published research inspected: 2023. Data visualization tools: Dimensions and VOSviewer. Reporting quality assessment tool: PRISMA. Findings & value added: Fintech development enables organizational innovation by mitigating information asymmetry and financing limitations while providing financial assistance and tax incentives in relation to products and services. The fintech growth has influenced the dynamic intermediary function of financial institutions in terms of sustainability and economic development. Fintech and natural resources negatively influence, while green innovations and financial development further, environmental sustainability.
Źródło:: Oeconomia Copernicana; 2023, 14, 3; 707-730
2083-1277
Pojawia się w:: Oeconomia Copernicana
Dostawca treści:: Biblioteka Nauki

Artykuł

Zmień widok

na półce

Skocz do pozycji: 5.

Tytuł:: Artificial intelligence algorithms combined with the PIES in identification of polygonal boundary geometry
Algorytmy sztucznej inteligencji połączone z PURC w identyfikacji kształtu wielokątnej geometrii brzegu
Autorzy:: Zieniuk, E.
Kużelewski, A.
Gabrel, W.
Powiązania:: https://bibliotekanauki.pl/articles/327836.pdf
Data publikacji:: 2006
Wydawca:: Polska Akademia Nauk. Polskie Towarzystwo Diagnostyki Technicznej PAN
Tematy:: PURC
identyfikacja kształtu brzegu
algorytmy genetyczne
sztuczny system immunologiczny
PIES
identification of a boundary shape
genetic algorithms
artificial immune systems
Opis:: Identification of a shape of a boundary belongs to a very interesting part of boundary problems called inverse problems. Various methods were used to solve these problems. Therefore in practice, there are two well-known methods widely applied to solve the problem: the FEM and the BEM. In this paper a competitive meshless and more effective method - the PIES combined with artificial intelligence (AI) methods is applied to solve the shape inverse problems. The aim of the paper is an examination of two popular AI algorithms (genetic algorithms and artificial immune systems) in identification of the shape of the boundary.
Identyfikacja kształtu brzegu należy do bardzo interesującej grupy zagadnień brzegowych nazywanej zagadnieniami odwrotnymi. Istnieje liczna grupa metod służących rozwiązywaniu takich problemów. Jednakże w praktyce do rozwiązywania zagadnień odwrotnych szeroko wykorzystywane są dwie metody: MES i MEB. W niniejszej pracy zaproponowano zastosowanie alternatywnej bezelementowej i bardziej efektywnej metody - PURC połączonej z algorytmami sztucznej inteligencji (SI) do identyfikacji kształtu brzegu. Celem pracy jest zbadanie efektywności dwóch popularnych algorytmów SI (algorytmów genetycznych i sztucznych systemów immunologicznych) w identyfikacji kształtu brzegu.
Źródło:: Diagnostyka; 2006, 2(38); 53-56
1641-6414
2449-5220
Pojawia się w:: Diagnostyka
Dostawca treści:: Biblioteka Nauki

Artykuł

Zmień widok

na półce

Skocz do pozycji: 6.

Tytuł:: Neural network and convolutional algorith to extract shapes by e-Medicus application
Sieć neuronowa i algorytm konwolucyjny do wyodrębniania kształtów w systemie e-Medicus
Autorzy:: Rymarczyk, T.
Stefaniak, B.
Adamkiewicz, P.
Powiązania:: https://bibliotekanauki.pl/articles/407688.pdf
Data publikacji:: 2018
Wydawca:: Politechnika Lubelska. Wydawnictwo Politechniki Lubelskiej
Tematy:: image analysis
level set method
artificial intelligence algorithms
analiza obrazu
metoda zbiorów poziomicowych
algorytm sztucznej inteligencji
Opis:: The solution shows the architecture of the system collecting and analyzing data. There was tried to develop algorithms to image segmentation. These algorithms are needed to identify arbitrary number of phases for the segmentation problem. With the use of algorithms such as the level set method, neural networks and deep learning methods, it can obtain a quicker diagnosis and automatically marking areas of the interest region in medical images.
Rozwiązanie pokazuje architekturę systemu zbierającego i analizującego dane. Opracowano algorytmy segmentacji obrazu. Algorytmy te są potrzebne do identyfikacji dowolnej liczby faz dla problemu segmentacji. Dzięki zastosowaniu algorytmów, takich jak metoda zbiorów poziomicowych, sieci neuronowych i metody głębokiego uczenia się, można uzyskać szybszą diagnozę i automatyczne oznaczanie obszarów w regionie zainteresowania w obrazach medycznych.
Źródło:: Informatyka, Automatyka, Pomiary w Gospodarce i Ochronie Środowiska; 2018, 8, 3; 39-42
2083-0157
2391-6761
Pojawia się w:: Informatyka, Automatyka, Pomiary w Gospodarce i Ochronie Środowiska
Dostawca treści:: Biblioteka Nauki

Artykuł

Zmień widok

na półce

Skocz do pozycji: 7.

Tytuł:: Wspomaganie sterowania statkiem za pomocą ewolucyjnych sieci neuronowych
Ship steering support with the use of evolutionary neural networks
Autorzy:: Łącki, M.
Powiązania:: https://bibliotekanauki.pl/articles/360275.pdf
Data publikacji:: 2008
Wydawca:: Akademia Morska w Szczecinie. Wydawnictwo AMSz
Tematy:: uczenie maszynowe
algorytmy sztucznej inteligencji
ewolucyjne sieci neuronowe
sterowanie statkiem
machine learning
artificial intelligence algorithms
evolutionary neural networks
ship steering
Opis:: W artykule przedstawiono koncepcję zastosowania ewolucyjnych sieci neuronowych we wspomaganiu procesów podejmowania decyzji podczas manewrowania statkiem na ograniczonym obszarze. Rozważane są wybrane algorytmy, operacje genetyczne, metody kodowania i selekcji oraz struktury ewolucyjnych sieci neuronowych.
This paper describes a concept of evolutionary neural networks application in decision process support during vessel manoeuvring in a restricted area. Selected algorithms, genetic operations, methods of coding and selection, and structures of evolutionary neural networks are considered in the paper.
Źródło:: Zeszyty Naukowe Akademii Morskiej w Szczecinie; 2008, 14 (86); 34-37
1733-8670
2392-0378
Pojawia się w:: Zeszyty Naukowe Akademii Morskiej w Szczecinie
Dostawca treści:: Biblioteka Nauki

Artykuł

Zmień widok

na półce

Skocz do pozycji: 8.

Tytuł:: Artificial Intelligence Algorithms for the Analysis of Mechanical Property of Friction Stir Welded Joints by using Python Programming
Algorytmy sztucznej inteligencji do analizy właściwości mechanicznych połączeń zgrzewanych tarciowo z przemieszaniem przy użyciu programowania w języku Python
Autorzy:: Mishra, Akshansh
Powiązania:: https://bibliotekanauki.pl/articles/1819221.pdf
Data publikacji:: 2020
Wydawca:: Stowarzyszenie Inżynierów i Techników Mechaników Polskich
Tematy:: uczenie maszynowe
sieć neuronowa sztuczna
drzewo decyzyjne
optymalizacja
zgrzewanie tarciowe z przemieszaniem
machine learning
artificial neural network
decision tree
optimization
friction stir welding
Opis:: In modern computational science, the interplay existing between machine learning and optimization process marks the most vital developments. Optimization plays an important role in mechanical industries because it leads to reduce in material cost, time consumption and increase in production rate. The recent work focuses on performing the optimization task on Friction Stir Welding process for obtaining the maximum Ultimate Tensile Strength (UTS) of the friction stir welded joints. Two machine learning algorithms i.e. Artificial Neural Network (ANN) and Decision Trees regression model are selected for the purpose. The input variables are Tool Rotational Speed (RPM), Tool Traverse Speed (mm/min) and Axial Force (KN) while the output variable is Ultimate Tensile Strength (MPa). It is observed that in case of the Artificial Neural Networks the Root Mean Square Errors for training and testing sets are 0.842 and 0.808 respectively while in case of Decision Trees regression model, the training and testing sets result Root Mean Square Errors of 11.72 and 14.61. So, it can be concluded that ANN algorithm gives better and accurate result than Decision Tree regression algorithm.
We współczesnych obliczeniach naukowych wzajemna zależność między uczeniem maszynowym a procesem optymalizacji wyznacza najbardziej istotne osiągnięcia. Optymalizacja odgrywa ważną rolę w przemyśle mechanicznym, ponieważ prowadzi do obniżenia kosztów materiałów, zużycia czasu i wzrostu szybkości produkcji. Ostatnie prace skupiają się na wykonaniu optymalizacji procesu zgrzewania tarciowego z przemieszaniem w celu uzyskania maksymalnej wytrzymałości na rozciąganie (UTS) połączeń zgrzewanych tarciowo z przemieszaniem. Do tego celu wybrano dwa algorytmy uczenia maszynowego, tj. Sztuczną sieć neuronową (ANN) i model decyzyjnego drzewa regresyjnego. Zmienne wejściowe to prędkość obrotowa narzędzia [obr/min], prędkość posuwu narzędzia [mm/min] i siła osiowa [kN], natomiast zmienną wyjściową jest maksymalna wytrzymałość na rozciąganie [MPa]. Zaobserwowano, że w przypadku sztucznych sieci neuronowych średnie błędy kwadratowe zbiorów uczących i testowych wynoszą odpowiednio 0,842 i 0,808, podczas gdy w przypadku modelu decyzyjnego drzewa regresji zbiory uczące i testujące dają średnie błędy kwadratowe 11,72 i 14,61. Można więc stwierdzić, że algorytm ANN daje lepsze i dokładniejsze wyniki niż algorytm regresji drzewa decyzyjnego.
Źródło:: Welding Technology Review; 2020, 92, 6; 7--16
0033-2364
2449-7959
Pojawia się w:: Welding Technology Review
Dostawca treści:: Biblioteka Nauki

Artykuł

Zmień widok

na półce

Skocz do pozycji: 9.

Tytuł:: Sztuczna inteligencja – przedmiot badań czy podmiot kontrolowany. Prawo wobec rozwoju technologii
Artificial Intelligence – an Audit Subject or an Audited Entity? Law in the Face of Technology Development
Autorzy:: Robaczyński, Wojciech
Powiązania:: https://bibliotekanauki.pl/articles/2162200.pdf
Data publikacji:: 2022-12-31
Wydawca:: Najwyższa Izba Kontroli
Tematy:: sztuczna inteligencja
algorytmy sztucznej inteligencji
podmiotowość sztucznej inteligencji
podmiot kontrolowany
przedmiot kontroli
pojazdy autonomiczne
artificial intelligence
artificial intelligence algorithms
audited entity
audit subject
autonomous vehicles
Opis:: Dla obserwatora i uczestnika życia społecznego, nie tylko prawnika, podstawową kwestią w obliczu nowych zjawisk jest ujęcie ich w ramy właściwe dla państwa demokratycznego. Z tego względu większość rozważań na temat sztucznej inteligencji i robotyki (poza zagadnieniami ściśle informatycznymi i technicznymi) dotyczy ich działania w ramach obowiązujących i przyszłych rozwiązań prawnych. Koncentrują się one przede wszystkim na problemach odpowiedzialności, w tym cywilnoprawnej za szkody – chodzi o zapewnienie odpowiednich standardów ochrony. Rozważania można prowadzić również w odniesieniu do wielu innych aspektów regulacji prawnej, np. własności intelektualnej w kontekście powierzenia sztucznej inteligencji tworzenia dzieł o znamionach twórczości, udzielania świadczeń zdrowotnych przez roboty medyczne w procesie diagnostyki i terapii, kwalifikowania zgłaszanych inicjatyw do dofinansowania ze środków publicznych. Szczególnie wrażliwym obszarem jest funkcjonowanie szeroko rozumianego wymiaru sprawiedliwości. Ze względu na zakres potencjalnego działania sztucznej inteligencji można się spodziewać, że zagadnienia związane najpierw z wdrażaniem, a potem jej funkcjonowaniem staną się przedmiotem zainteresowania organów kontroli, w tym Najwyższej Izby Kontroli. W artykule przybliżono wpływ rozwoju sztucznej inteligencji na przedmiot badań kontrolnych.
Development of artificial intelligence is a fact. Beyond doubt, we will be witnessing its constant progress over the next years. It is hard to say now where this progress will ultimately lead, but it is not an exaggeration to expect (and sometimes also to fear) that artificial intelligence will significantly change our lives in many areas: social, economic, and even personal. This allows us to reflect on various aspects of artificial intelligence development. Artificial intelligence can be used by humans to advance, but there are several significant threats attached to it. These mainly result from difficulties with controlling the processes and decisions suggested, supported or even created by artificial intelligence systems. For every observer and participant of social life, not only for a lawyer, it comes as the basic issue to put it in an appropriate framework of a democratic state. That is why the majority of considerations revolving around artificial intelligence and robotics (apart from strictly information technology related and technical issues) are related to the current and future legal solutions. These focus, in the first place, on liability – mostly the civil law liability – for damages, which is to ensure appropriate protection standards. Due to the broad scope of potential activities of artificial intelligence, we should expect that the issues related to its implementation, and later operations, will also become an area of the interest of Supreme Audit Institutions, including NIK. The article presents the impact of artificial intelligence on audit subjects.
Źródło:: Kontrola Państwowa; 2022, 6 (407); 8-29
0452-5027
Pojawia się w:: Kontrola Państwowa
Dostawca treści:: Biblioteka Nauki

Artykuł

Zmień widok

na półce

Skocz do pozycji: 10.

Tytuł:: Artificial intelligence and algorithms assisting personal finance. A legal and economic perspective
Sztuczna inteligencja i algorytmy w służbie finansów osobistych. Perspektywa prawno-ekonomiczna
Autorzy:: Nowakowski, Michał
Waliszewski, Krzysztof
Powiązania:: https://bibliotekanauki.pl/articles/2045916.pdf
Data publikacji:: 2021-08-31
Wydawca:: Polskie Wydawnictwo Ekonomiczne
Tematy:: artificial intelligence
algorithms
creditworthiness
machine learning
robo-advice
sztuczna inteligencja
algorytmy
automatyzacja decyzji kredowych
uczenie maszynowe
automatyczne doradztwo finansowe
Opis:: The fourth industrial revolution, Economy 4.0 and Finance 4.0 are facts. Technological changes in the context of finance have resulted in a more active application of artificial intelligence, machine learning and algorithms for product ranges and services aimed at individual clients. Examples of applying AI within the financial sector are automated creditworthiness assessment and financial advice (robo-advice). The article presents these areas from a legal and economic perspective. The wider application of algorithms within the financial sector requires a non-conventional approach by regulators in order not to over-regulate this new and promising segment of the financial services market.
Czwarta rewolucja przemysłowa, Gospodarka 4.0 i Finanse 4.0 stały się faktem. Zmiany technologiczne w obszarze finansów doprowadziły do coraz częstszego wykorzystywania sztucznej inteligencji, uczenia maszynowego i algorytmów do przygotowania oferty i obsługi klientów indywidualnych. Przykładem zastosowania sztucznej inteligencji jest automatyczne badanie zdolności kredytowej czy doradztwo finansowe (robo-advice). Celem artykułu była prezentacja tych zagadnień z perspektywy prawno-ekonomicznej. Zastosowanie algorytmów w finansach wymaga niekonwencjonalnego podejścia przez regulatora, aby nie przeregulować tego nowego i perspektywicznego segmentu rynku usług finansowych.
Źródło:: Przegląd Ustawodawstwa Gospodarczego; 2021, 8; 2-10
0137-5490
Pojawia się w:: Przegląd Ustawodawstwa Gospodarczego
Dostawca treści:: Biblioteka Nauki

Artykuł

Zmień widok

na półce

Informacja

Wyszukujesz frazę "artificial intelligence algorithms" wg kryterium: Wszystkie pola

Źródło danych

Dostawca treści

Kolekcja

Rok wydania

Wydawca

Temat

Autor

Typ dokumentu

Język