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 "network techniques" wg kryterium: Wszystkie pola

  Lista filtrów

Dostawca treści

Wyrównaj
Wyświetlanie 1-15 z 43
Tytuł:
A Novel Intelligent Neural Network Techniques of UPQC with Integrated Solar PV System for Power Quality Enhancement
Autorzy:
Rudraram, Ramesh
Chinnathambi, Sasi
Mani, Manikandan
Powiązania:
https://bibliotekanauki.pl/articles/27311926.pdf
Data publikacji:
2023
Wydawca:
Polska Akademia Nauk. Czasopisma i Monografie PAN
Tematy:
PV system
Re-lift Luo DC-DC converter
Cascaded ANN MPPT
Adaptive PI controller
CNN assisted dq theory
Opis:
A Novel Intelligent control of a Unified Power Quality Conditioner (UPQC) coupled with Photovoltaic (PV) system is proposed in this work. The utilization of a Re-lift Luo converter in conjunction with a Cascaded Artificial Neural Network (ANN) Maximum Power Point Tracking (MPPT) method facilitates the optimization of power extraction from PV sources. UPQC is made up of a series and shunt Active Power Filter (APF), where the former compensates source side voltage quality issues and the latter compensates the load side current quality issues. The PV along with a series and shunt APFs of the UPQC are linked to a common dc-bus and for regulating a dc-bus voltage a fuzzy tuned Adaptive PI controller is employed. Moreover, a harmonics free reference current is generated with the aid of CNN assisted dq theory in case of the shunt APF. The results obtained from MATLAB simulation.
Źródło:
International Journal of Electronics and Telecommunications; 2023, 69, 3; 605--613
2300-1933
Pojawia się w:
International Journal of Electronics and Telecommunications
Dostawca treści:
Biblioteka Nauki
Artykuł
Tytuł:
A Proposed Merging Methods of Digital Elevation Model Based on Artificial Neural Network and Interpolation Techniques for Improved Accuracy
Autorzy:
Alemam, Mustafa K.
Yong, Bin
Sani-Mohammed, Abubakar
Powiązania:
https://bibliotekanauki.pl/articles/27314479.pdf
Data publikacji:
2023
Wydawca:
Polska Akademia Nauk. Centrum Badań Kosmicznych PAN
Tematy:
digital elevation model
GIS
artificial neural network
interpolation methods
SRTM
Opis:
The digital elevation model (DEM) is one of the most critical sources of terrain elevations, which are essential in various geoscience applications. Most of these applications need precise elevations, which are available at a high cost. Thus, sources like the Shuttle Radar Topography Mission (SRTM) DEM are frequently accessible to all users but with low accuracy. Consequently, many studies have tried to improve the accuracy of DEMs acquired from these free sources. Importantly, using the SRTM DEM is not recommended for an area that partly contains high-accuracy data. Thus, there is a need for a merging technique to produce a merged DEM of the whole area with improved accuracy. In recent years, advancements in geographic information systems (GIS) have improved data analysis by providing tools for applying merging techniques (like the minimum, maximum, last, first, mean, and blend (conventional methods)) to improve DEMs. In this article, DEM merging methods based on artificial neural network (ANN) and interpolation techniques are proposed. The methods are compared with other existing methods in commercial GIS software. The kriging, inverse distance weighted (IDW), and spline interpolation methods were considered for this investigation. The essential step for achieving the merging stage is the correction surface generation, which is used for modifying the SRTM DEM. Moreover, two cases were taken into consideration, i.e., the zeros border and the H border. The findings show that the proposed DEM merging methods (PDMMs) improved the accuracy of the SRTM DEM more than the conventional methods (CDMMs). The findings further show that the PDMMs of the H border achieved higher accuracy than the PDMMs of the zeros border, while kriging outperformed the other interpolation methods in both cases. The ANN outperformed all methods with the highest accuracy. Its improvements in the zeros and H border respectively reached 22.38% and 75.73% in elevation, 34.67% and 54.83% in the slope, and 40.28% and 52.22% in the aspect. Therefore, this approach would be cost-effective, especially in critical engineering projects.
Źródło:
Artificial Satellites. Journal of Planetary Geodesy; 2023, 58, 3; 122--170
2083-6104
Pojawia się w:
Artificial Satellites. Journal of Planetary Geodesy
Dostawca treści:
Biblioteka Nauki
Artykuł
Tytuł:
Experimental and Case studies of Long-distance Multi-hopping Data Transmission Techniques for Wildfire Sensors Using the LoRa-Based Mesh Sensor Network
Autorzy:
Khonrang, Jarun
Somphruek, Mingkwan
Duangnakhorn, Pairoj
Siri, Atikhom
Boonlom, Kamol
Powiązania:
https://bibliotekanauki.pl/articles/27311934.pdf
Data publikacji:
2023
Wydawca:
Polska Akademia Nauk. Czasopisma i Monografie PAN
Tematy:
LoRa-Based Mesh Sensor
Wireless Internet of Things Technology (WIoT)
Wildfire Sensor
Opis:
This study proposes the LoRa-Based Mesh Sensor Network without relying on LoRaWAN connection sending the communication data in the form of Star-to-Star, it can be sends the data in the form of peer-to-peer without the gateway. In the case that a longer distance is needed, the system is connected by a means of multi-hop presenting the hardware and software model through the use of low voltage power. Then, the testing is done using point to point and the received signal is measured by a gauge and compared with the model in accordance with the theoretical principle.
Źródło:
International Journal of Electronics and Telecommunications; 2023, 69, 3; 419--424
2300-1933
Pojawia się w:
International Journal of Electronics and Telecommunications
Dostawca treści:
Biblioteka Nauki
Artykuł
Tytuł:
Modernising the control network for determining displacements in hydraulic structures using automatic measurement techniques
Autorzy:
Zaczek-Peplinska, Janina
Saloni, Lech
Powiązania:
https://bibliotekanauki.pl/articles/28411637.pdf
Data publikacji:
2023
Wydawca:
Instytut Technologiczno-Przyrodniczy
Tematy:
automatic measurement
control network
dams
engineering geodesy
geodetic displacement measurement
LiDAR
Opis:
Over the last two decades, geodetic surveying has seen significant advancements with terrestrial and unmanned aerial vehicle (UAV) laser scanning, alongside automatic observations being increasingly utilised throughout the construction process. In the context of dam structures, periodic geodetic displacement measurements are a compulsory component of control measurements and safety assessments. In Poland, however, control measurements have largely remained rooted in traditional techniques such as classic linear and angular measurements and precise levelling. These methods are typically carried out within distinct control networks, i.e. without dual-function observation points and targets. Furthermore, network points (pillars, targets) have often not been renewed since their installation several decades ago, and glass discs, used for crown measurements in the baseline method, frequently face damage. Changes in property ownership and modifications in environmental regulations are compounded by these issues, which often impede the proper upkeep of the sight line. The article proposes the adaptation and reconstruction of control networks to incorporate automatic observation techniques, including linear and angular measurements. This approach includes activities aimed at reconstructing and supplementing damaged network structures, modernising the geodetic process of determining structure displacements, and enhancing the accuracy, credibility, and reliability of geodetic displacement measurement results. The article presents the findings of an inventory assessment conducted on the existing control network infrastructure, focusing on the analysis of displacements for structures with diverse constructions and functions - a concrete dam (class I) and a water damming weir with a water intake. Furthermore, it presents practical conclusions regarding the efficient organisation of geodetic control measurements.
Źródło:
Journal of Water and Land Development; 2023, 59; 66--75
1429-7426
2083-4535
Pojawia się w:
Journal of Water and Land Development
Dostawca treści:
Biblioteka Nauki
Artykuł
Tytuł:
Urban traffic crash analysis using deep learning techniques
Analiza kolizji w ruchu miejskim z wykorzystaniem technik głębokiego uczenia
Autorzy:
Sobhana, Mummaneni
Vemulapalli, Nihitha
Mendu, Gnana Siva Sai Venkatesh
Ginjupalli, Naga Deepika
Dodda, Pragathi
Subramanyam, Rayanoothala Bala Venkata
Powiązania:
https://bibliotekanauki.pl/articles/27315440.pdf
Data publikacji:
2023
Wydawca:
Politechnika Lubelska. Wydawnictwo Politechniki Lubelskiej
Tematy:
classification
gated recurrent unit
long-short term memory
multilayer perceptron
recurrent neural network
road accidents
klasyfikacja
pamięć długotrwała
pamięć krótkotrwała
perceptron wielowarstwowy
rekurencyjna sieć neuronowa
wypadki drogowe
Opis:
Road accidents are concerningly increasing in Andhra Pradesh. In 2021, Andhra Pradesh experienced a 20 percent upsurge in road accidents. The state's unfortunate position of being ranked eighth in terms of fatalities, with 8,946 lives lost in 22,311 traffic accidents, underscores the urgent nature of the problem. The significant financial impact on the victims and their families stresses the necessity for effective actions to reduce road accidents.This study proposes a framework that collects accident data from regions, namely Patamata, Penamaluru, Mylavaram, Krishnalanka, Ibrahimpatnam,and Gandhinagar in Vijayawada(India)from 2019 to 2021. The dataset comprises over 12,000 records of accident data. Deep learning techniquesare applied to classify the severity of road accidents into Fatal, Grievous, and Severe Injuries. The classification procedure leverages advanced neural network models, including the Multilayer Perceptron, Long-Short Term Memory, Recurrent Neural Network, and Gated Recurrent Unit. These modelsare trained on the collected data to accurately predict the severity of road accidents. The project study to make important contributions for suggesting proactive measures and policies to reduce the severity and frequency of road accidents in Andhra Pradesh.
Liczba wypadków drogowych w Andhra Pradesh niepokojąco rośnie. W 2021 r. stan Andhra Pradesh odnotował 20% wzrost liczby wypadków drogowych. Niefortunna pozycja stanu, który zajmuje ósme miejsce pod względem liczby ofiar śmiertelnych, z 8946 ofiarami śmiertelnymiw 22311 wypadkach drogowych, podkreśla pilny charakter problemu. Znaczący wymiar finansowy dla ofiari ich rodziny podkreśla konieczność podjęcia skutecznych działań w celu ograniczenia liczby wypadków drogowych. W niniejszym badaniu zaproponowano system gromadzenia danych o wypadkachz regionów Patamata, Penamaluru, Mylavaram, Krishnalanka, Ibrahimpatnam i Gandhinagar w Vijayawada (India) w latach 2019–2021. Zbiór danych obejmuje ponad 12 000 rekordów danych o wypadkach. Techniki głębokiego uczenia są stosowane do klasyfikowania wagi wypadków drogowychna śmiertelne, poważne i ciężkie obrażenia. Procedura klasyfikacji wykorzystuje zaawansowane modele sieci neuronowych, w tymwielowarstwowy perceptron, pamięć długoterminową i krótkoterminową, rekurencyjną sieć neuronową i Gated Recurrent Unit. Modele te są trenowane na zebranych danych w celu dokładnego przewidywania wagi wypadków drogowych. Projekt ma wnieść istotny wkład w sugerowanie proaktywnych środków i polityk mających na celu zmniejszenie dotkliwości i częstotliwości wypadków drogowych w Andhra Pradesh.
Źródło:
Informatyka, Automatyka, Pomiary w Gospodarce i Ochronie Środowiska; 2023, 13, 3; 56--63
2083-0157
2391-6761
Pojawia się w:
Informatyka, Automatyka, Pomiary w Gospodarce i Ochronie Środowiska
Dostawca treści:
Biblioteka Nauki
Artykuł
Tytuł:
A cloud-based urban monitoring system by using a quadcopter and intelligent learning techniques
Autorzy:
Khanmohammadi, Sohrab
Samadi, Mohammad
Powiązania:
https://bibliotekanauki.pl/articles/27314186.pdf
Data publikacji:
2022
Wydawca:
Sieć Badawcza Łukasiewicz - Przemysłowy Instytut Automatyki i Pomiarów
Tematy:
urban monitoring
cloud computing
quadcopter
deep learning
fuzzy system
image processing
pattern recognition
bayesian network
intelligent techniques
learning systems
Opis:
The application of quadcopter and intelligent learning techniques in urban monitoring systems can improve flexibility and efficiency features. This paper proposes a cloud-based urban monitoring system that uses deep learning, fuzzy system, image processing, pattern recognition, and Bayesian network. The main objectives of this system are to monitor climate status, temperature, humidity, and smoke, as well as to detect fire occurrences based on the above intelligent techniques. The quadcopter transmits sensing data of the temperature, humidity, and smoke sensors, geographical coordinates, image frames, and videos to a control station via RF communications. In the control station side, the monitoring capabilities are designed by graphical tools to show urban areas with RGB colors according to the predetermined data ranges. The evaluation process illustrates simulation results of the deep neural network applied to climate status and effects of the sensors’ data changes on climate status. An illustrative example is used to draw the simulated area using RGB colors. Furthermore, circuit of the quadcopter side is designed using electric devices.
Źródło:
Journal of Automation Mobile Robotics and Intelligent Systems; 2022, 16, 2; 11--19
1897-8649
2080-2145
Pojawia się w:
Journal of Automation Mobile Robotics and Intelligent Systems
Dostawca treści:
Biblioteka Nauki
Artykuł
Tytuł:
Błąd Epimeteusza? Teatr w sieci technik i technologii
The Fault of Epimetheus? Theater in the Network of Techniques and Technologies
Autorzy:
Duda, Artur
Powiązania:
https://bibliotekanauki.pl/articles/32083650.pdf
Data publikacji:
2022
Wydawca:
Polska Akademia Nauk. Instytut Sztuki PAN
Tematy:
teatr elżbietański
teatr jako medium
rekonstrukcja teatru
performatyka
medioznawstwo
Bernard Stiegler
Elizabethan theater
theater as medium
original practicies (OP)
performance studies
media studies
Opis:
Artykuł stanowi prezentację najnowszej książki Williama B. Worthena Shakespeare, Theatre, Technicity (Cambridge, 2020), która jest próbą refleksji nad teatrem inscenizującym Shakespeare’a w epoce dominacji mediów cyfrowych. Praca znanego szekspirologa stanowi ważny głos w dyskusji nad teatrem jako hipermedium, czyli medium sięgającym po inne media, aby ustanowić swoją historyczną wersję w danej epoce. Koncepcja Worthena znajduje zakotwiczenie nie tylko w teoriach medioznawców, lecz nade wszystko w filozofii Bernarda Stieglera, który ujmuje człowieka jako istotę techniczną posługującą się materialno-technicznymi protezami (prostheses), aby przekroczyć własne bycie ku śmierci i móc istnieć poza uwarunkowaniami czysto biologicznymi. Jednym z istotnych argumentów Worthena za tym, aby uznać teatr za hipermedium, jest obszerna analiza praktyk, mitów i dylematów związanych z rekonstrukcją tradycyjnego teatru elżbietańskiego, które definiuje jako praktyki remediacyjne.
This article presents William B. Worthen’s latest book: Shakespeare, Theatre, Technicity (Cambridge, 2020), which offers a reflection on staging Shakespeare in the age of digital media domination. This publication by the renowned Shakespeare scholar is an important voice in the discussion of theatre as a hypermedium, that is, a medium that reaches for other media in order to establish its historical version in a particular period. Worthen’s concept is anchored not only in media theories, but above all in the philosophy of Bernard Stiegler, who regards the human being is a technical being, using material and technical prostheses to transcend his/her being-towards-death and to be able to exist beyond purely biological conditions. One of Worthen’s crucial arguments for considering theatre as a hypermedium is his extensive analysis of the practices, myths and dilemmas concerning the reconstruction of traditional Elizabethan theater; he defines them as remediation practices.
Źródło:
Pamiętnik Teatralny; 2022, 71, 1; 121-137
0031-0522
2658-2899
Pojawia się w:
Pamiętnik Teatralny
Dostawca treści:
Biblioteka Nauki
Artykuł
Tytuł:
Prediction of flexural strength of FRC pavements by soft computing techniques
Autorzy:
Kimteta, A.
Thakur, M.S.
Sihag, P.
Upadhya, A.
Sharma, N.
Powiązania:
https://bibliotekanauki.pl/articles/24200582.pdf
Data publikacji:
2022
Wydawca:
Stowarzyszenie Komputerowej Nauki o Materiałach i Inżynierii Powierzchni w Gliwicach
Tematy:
flexural strength
fibre reinforced concrete
artificial neural network
random forest
random tree
M5P based model
wytrzymałość na zginanie
beton zbrojony włóknami
sztuczna sieć neuronowa
las losowy
drzewo losowe
model oparty na M5P
Opis:
Purpose: The mechanical characteristics of concrete used in rigid pavements can be improved by using fibre-reinforced concrete. The purpose of the study was to predict the flexural strength of the fibre-reinforced concrete for ten input variables i.e., cement, fine aggregate, coarse aggregate, water, superplasticizer/high range water reducer, glass fibre, polypropylene fibre, steel fibres, length and diameter of fibre and further to perform the sensitivity analysis to determine the most sensitive input variable which affects the flexural strength of the said fibre-reinforced concrete. Design/methodology/approach: The data used in the study was acquired from the published literature to create the soft computing modes. Four soft computing techniques i.e., Artificial neural networks (ANN), Random forests (RF), Random trees RT), and M5P, were applied to predict the flexural strength of fibre-reinforced concrete for rigid pavement using ten significant input variables as stated in the ‘purpose’. The most performing algorithm was determined after evaluating the applied models on the threshold of five statistical indices, i.e., the coefficient of correlation, mean absolute error, root mean square error, relative absolute error, and root relative squared error. The sensitivity analysis for most sensitive input variable was performed with out-performing model, i.e., ANN. Findings: The testing stage findings show that the Artificial neural networks model outperformed other applicable models, having the highest coefficient of correlation (0.9408), the lowest mean absolute error (0.8292), and the lowest root mean squared error (1.1285). Furthermore, the sensitivity analysis was performed using the artificial neural networks model. The results demonstrate that polypropylene fibre-reinforced concrete significantly influences the prediction of the flexural strength of fibre-reinforced concrete. Research limitations/implications: Large datasets may enhance machine learning technique performance. Originality/value: The article's novelty is that the most suitable model amongst the four applied techniques has been identified, which gives far better accuracy in predicting flexural strength.
Źródło:
Archives of Materials Science and Engineering; 2022, 117, 1; 13--24
1897-2764
Pojawia się w:
Archives of Materials Science and Engineering
Dostawca treści:
Biblioteka Nauki
Artykuł
Tytuł:
Ensemble learning techniques for transmission quality classification in a Pay&Require multi-layer network
Autorzy:
Żelasko, Dariusz
Pławiak, Paweł
Powiązania:
https://bibliotekanauki.pl/articles/1838182.pdf
Data publikacji:
2021
Wydawca:
Uniwersytet Zielonogórski. Oficyna Wydawnicza
Tematy:
Pay&Require
ensemble learning
machine learning
resource allocation
QoS
uczenie zespołowe
uczenie maszynowe
alokacja zasobu
Opis:
Due to a continuous increase in the use of computer networks, it has become important to ensure the quality of data transmission over the network. The key issue in the quality assurance is the translation of parameters describing transmission quality to a certain rating scale. This article presents a technique that allows assessing transmission quality parameters. Thanks to the application of machine learning, it is easy to translate transmission quality parameters, i.e., delay, bandwidth, packet loss ratio and jitter, into a scale understandable by the end user. In this paper we propose six new ensembles of classifiers. Each classification algorithm is combined with preprocessing, cross-validation and genetic optimization. Most ensembles utilize several classification layers in which popular classifiers are used. For the purpose of the machine learning process, we have created a data set consisting of 100 samples described by four features, and the label which describes quality. Our previous research was conducted with respect to single classifiers. The results obtained now, in comparison with the previous ones, are satisfactory—high classification accuracy is reached, along with 94% sensitivity (overall accuracy) with 6/100 incorrect classifications. The suggested solution appears to be reliable and can be successfully applied in practice.
Źródło:
International Journal of Applied Mathematics and Computer Science; 2021, 31, 1; 135-153
1641-876X
2083-8492
Pojawia się w:
International Journal of Applied Mathematics and Computer Science
Dostawca treści:
Biblioteka Nauki
Artykuł
Tytuł:
Wykorzystanie technik sztucznych sieci neuronowych do predykcji wybranych parametrów jako uzupełnienia zbioru danych wejściowych w konstrukcji modeli parametrycznych 3D
The use of artificial neural network techniques to predict selected parameters as a supplement to the input data set in the construction of 3D parametric models
Autorzy:
Kaczmarczyk, Weronika
Brodzicki, Andrzej
Powiązania:
https://bibliotekanauki.pl/articles/2143629.pdf
Data publikacji:
2021
Wydawca:
Instytut Nafty i Gazu - Państwowy Instytut Badawczy
Tematy:
predykcja 1D
sieci neuronowe
estymacja parametryczna
modelowanie 3D
charakterystyka złoża węglowodorów
1D prediction
artificial neural network
parametrical estimation
3D modeling
hydrocarbon reservoir characterization
Opis:
W artykule przedstawiono możliwości wykorzystania sztucznych sieci neuronowych (SSN) do predykcji parametrycznej w profilach otworów wiertniczych, której zastosowanie uzupełniło zestaw informacji we wszystkich otworach wiertniczych zlokalizowanych w obrębie analizowanego obszaru. Zaprezentowana w artykule metodologia może być użyta w przypadku braku możliwości specjalistycznej interpretacji krzywych geofizyki wiertniczej, uzupełniającej brakujące dane. Zestaw wykorzystanych w pracy danych obejmował rozwiązania w profilach 10 otworów wiertniczych, z których cztery otwory charakteryzowały się pełnym zestawem danych analizowanych w ramach niniejszego artykułu, obejmujących prędkość fali podłużnej, porowatość efektywną, nasycenie węglowodorami, moduł Younga i współczynnik Poissona. Wykorzystując technikę działania sztucznych sieci neuronowych, przeprowadzono predykcję brakujących informacji, bazując na relacjach pomiędzy analizowanymi parametrami w otworach, gdzie estymowane dane były dostępne. W ostatnich latach obserwuje się dynamiczny rozwój technologii szeroko pojętego uczenia maszynowego (ang. machine learning) i tak zwanej sztucznej inteligencji. Niewiele pozostaje dziedzin nauki, w których nie miałyby one zastosowania. Tak jest również w branży naftowo-gazowniczej. Parametr nasycenia węglowodorami, pomimo wyzwań, jakie niesie za sobą interpretacja tego parametru, również został poddany próbie estymacji, potwierdzając niskimi wartościami korelacji pomiędzy analizowanymi parametrami, że wymaga zdecydowanie bardziej zaawansowanych prac o indywidualnym charakterze. Wyniki predykcji parametrycznej, poddane wcześniej walidacji poprzez charakterystykę parametrów R (różnica pomiędzy wartością rzeczywistą a estymowaną) i RMSE (pierwiastek błędu średniokwadratowego), zostały w kolejnym kroku zaaplikowane w procesie modelowania przestrzennego wszystkich analizowanych parametrów. Finalnie, w celu wizualizacji różnic pomiędzy wykorzystaniem niepełnego i po części estymowanego zestawu danych w analizie przestrzennej, zaprezentowano mapę średnich wartości wybranego parametru w obrębie analizowanego interwału stratygraficznego. Tak przygotowany zestaw danych pozwolił na bardziej wiarygodne odtworzenie przestrzenne rozkładu parametrów istotnych w kontekście charakterystyki złoża węglowodorów, na podstawie którego w kolejnych etapach możliwa jest wiarygodniejsza ocena potencjału złożowego analizowanego obiektu. Zaprezentowana w artykule metodyka, oparta na rozwiązaniu rzeczywistego problemu badawczego, stanowi alternatywę, dla koszto- i czasochłonnych interpretacji geofizycznych, niekiedy znacznych liczb otworów wiertniczych, szczególnie dla obszarów charakteryzujących się relatywnie niewielką przestrzenną zmiennością i złożonością tektoniczną. Warunkiem jest dostępność interpretacji danych geofizyki wiertniczej w co najmniej kilku otworach stanowiącej wzorzec dla odtworzenia zmienności badanego parametru/parametrów w pozostałych profilach otworów wiertniczych.
The article presents the possibilities of using artificial neural networks for parametric prediction in borehole profiles, the application of which supplemented the set of information in all boreholes located within the analyzed area. The approach presented in the article will be used when there is no possibility of specialized interpretation of the drilling geophysics curves, supplementing the missing data. The set of data used in the study included solutions in the profiles of 10 boreholes, four of which were characterized by the availability of the full data set analyzed in this article, including compressional wave velocity, effective porosity, hydrocarbon saturation, Young’s modulus and Poisson’s ratio. Using the technique of the operation of artificial neural networks, a prediction of missing information was carried out based on the relationships between the analyzed parameters in the wells, where the estimated data was available. In recent years, there has been a dynamic development of machine learning technology and the so-called artificial intelligence. There are very few fields of science in which they find no application. The hydrocarbon saturation parameter, despite the challenges posed by the interpretation of this parameter, was also subjected to an estimation attempt, confirming the low correlation values between the analyzed parameters and requiring much more advanced work of an individual nature. The results of parametric prediction, previously validated by characterizing the R and RMSE parameters, were applied in the next step in the spatial modeling process of all analyzed parameters. Finally, as part of the visualization of the differences between the use of an incomplete and partially estimated data set in spatial analysis, a map of mean values of the selected parameter within the analyzed interval was presented. The set of data prepared in this way allowed for a more reliable spatial reconstruction of the distribution of parameters important in the context of the characteristics of the hydrocarbon reservoir, on the basis of which, in the subsequent stages, it is possible to more fully assess the deposit potential of the analyzed object. The methodology presented in the article, supported by a real case study, is an alternative to geophysical interpretations that require financial and time resources, sometimes large numbers of boreholes, especially for areas characterized by relatively low spatial variability and tectonic complexity. The condition is the availability of the interpretation in at least several boreholes, constituting a pattern for recreating the variability of the tested parameter / parameters in the remaining profiles of the boreholes.
Źródło:
Nafta-Gaz; 2021, 77, 7; 429-445
0867-8871
Pojawia się w:
Nafta-Gaz
Dostawca treści:
Biblioteka Nauki
Artykuł
Tytuł:
A New Parameterized Model for Determining Quality of Online Video Service Using Modern H.265/HEVC and VP9 Codecs
Autorzy:
Uhl, Tadeus
Hoppe, Christian
Powiązania:
https://bibliotekanauki.pl/articles/1839313.pdf
Data publikacji:
2020
Wydawca:
Instytut Łączności - Państwowy Instytut Badawczy
Tematy:
H.265/HEVC
IP network
ITU-T
J.341
native RTP
QoS measurement techniques
video services
VP9
Opis:
This paper describes a new measurement method (VS model) for determining the quality of online video services relying on modern H.265/HEVC and VP9 codecs. The said method has been developed on the basis of VQuad-HD curves (according to ITU-T J.341). This model does not refer to signal analysis, but protocol analysis instead. The parameters used are: type of video codec, encoding rate, transport technique, packet loss and burst size. The method may be implemented quickly and easily, which is one of the great advantages when using this method to measure QoS.
Źródło:
Journal of Telecommunications and Information Technology; 2020, 4; 72-78
1509-4553
1899-8852
Pojawia się w:
Journal of Telecommunications and Information Technology
Dostawca treści:
Biblioteka Nauki
Artykuł
Tytuł:
Inventorying of power network using detection techniques
Inwentaryzacja sieci energetycznej techniką detekcji
Autorzy:
Piech, Izabela
Żaba, Tadeusz
Bordzoń, Piotr
Powiązania:
https://bibliotekanauki.pl/articles/100721.pdf
Data publikacji:
2020
Wydawca:
Uniwersytet Rolniczy im. Hugona Kołłątaja w Krakowie
Tematy:
GIS
spectral channels
classification
WORLDVIEW-3
GSD
NIIRS
kanały spektralne
klasyfikacja
Opis:
The dynamic development of digital technology allows for fast processing of geospatial information for military and civilian applications. Updating geospatial information is an important source of development for today’s economy, based on the freedom of access to databases, and obtaining data using images in different ranges of the electromagnetic spectrum is a comprehensive solution for spatial analysis. Dissemination of research on image acquisition and image processing allows placing sensors at different heights above the Earth’s surface [Dąbrowski et al. 2010]. Technological progress allows greater flexibility in the implementation of commissions that enable, over time, obtaining data in an increasingly economical way. An example of technological optimization is the UAV – the unmanned aerial vehicle – technique, which makes it possible to compete with traditional imaging tasks using aerial photographs [Bareth et al. 2015]. Remote sensing applications are becoming more and more common. This is due to the increase in the capacity of photosensitive matrices, which translates into an increase in image resolution. Due to the tendency towards improvement, better image quality, and increasingly sophisticated algorithms for multispectral image analysis, remote sensing applications will constitute an increasing range of services. The factor favouring the satellite technique is the occurrence of continuous shooting in a short time interval, which affects the popularization of this technique due to the gathering and updating of the collection. By using various techniques, a quantitative and qualitative analysis will be made, coupled with an assessment of the accuracy of the location of objects, costs and efficiency for each method. Remote sensing is based on the classification of objects. Classes represent the respective values from the intervals, in which different wavelengths interact with the object through reflection, absorption or transmission.
Dynamiczne rozwijanie się techniki cyfrowej pozwala na szybkie przetwarzanie informacji geoprzestrzennej, pod kątem militarnego jak i cywilnego zastosowania. Aktualizowanie informacji geoprzestrzennych stanowi ważne źródło rozwoju dzisiejszej gospodarki, opartej na swobodzie dostępu do baz danych, a pozyskanie danych za pomocą obrazów w różnych zakresach spektrum elektromagnetycznego stanowi kompleksowe rozwiązanie do analiz przestrzennych. Rozpowszechnianie się badań naukowych na temat pozyskania i przetwarzania obrazów pozwala na umieszczania sensorów na różnych wysokościach nad powierzchnią Ziemi [Dąbrowski i inni, 2010]. Postęp technologiczny pozwala na większą elastyczność przy realizacji zamówień, które z biegiem czasu pozwalają na coraz korzystniejszą ekonomię pracy w pozyskiwaniu danych. Przykładem optymalizacji technologicznej staje się technika bezzałogowych statków powietrznych UAV, która pozwala konkurować z tradycyjnymi zadaniami wykonywania obrazów za pomocą zdjęć lotniczych [Bareth i inni, 2015]. Zastosowania teledetekcyjne stają się coraz bardziej powszechne. Wynika to ze wzrostu pojemności matryc światłoczułych, co przekłada się na wzrost rozdzielczości. Dzięki tendencji polepszania, jakości obrazów oraz algorytmów do analiz obrazów wielospektralnych, zastosowania teledetekcyjne będą stanowić coraz większy zakres usług. Czynnikiem sprzyjającym dla techniki satelitarnej jest występowanie ciągłości wykonywania zdjęć w niewielkim odstępie czasowym, co wpływa na popularyzowanie tej techniki ze względu na gromadzenie i uaktualnianie zbioru. Dzięki zastosowaniu różnych technik, zostanie dokonana analiza ilościowa i jakościowa, ocena dokładności położenia obiektów, kosztów i efektywności dla każdej z metod. Teledetekcja opiera się na klasyfikacji obiektów. Klasy reprezentują odpowiednie wartości z przedziałów, w których różne długości fal wchodzą w interakcje z danym obiektem poprzez odbicie, absorpcję lub transmisję.
Źródło:
Geomatics, Landmanagement and Landscape; 2020, 1; 163-186
2300-1496
Pojawia się w:
Geomatics, Landmanagement and Landscape
Dostawca treści:
Biblioteka Nauki
Artykuł
Tytuł:
Metody i techniki działań sieciocentrycznych. Wojna sieciocentryczna
Metods and Techniques of Network-Centric Activities. Network Centric Warfare (NCW)
Autorzy:
Olszyk, Sabina
Powiązania:
https://bibliotekanauki.pl/articles/2139717.pdf
Data publikacji:
2019-12-31
Wydawca:
Wydawnictwo Naukowe Dolnośląskiej Szkoły Wyższej
Tematy:
sieciocentryczność
sieciocentryzm
działania sieciocentryczne
koncepcja działań sieciocentrycznych
wojna sieciocentryczna
network centric
network centrism
network-centric activities
concept of network-centric activities
Network Centric Warfare (NCW)
Opis:
Koncepcja działań sieciocentrycznych zrodziła się w XX i XXI w. jako efekt dążenia do zwiększenia potencjału bojowego wojsk w sposób pozwalający dominować nad przeciwnikiem (Kręcikij, Posobiec, 2013, s. 12). Liczne analizy naukowe oraz opracowane praktyczne metody i schematy działania w znacznym stopniu umożliwiły zaspokojenie tych potrzeb. Niniejszy artykuł stanowi kontynuację (Olszyk, 2019) rozważań na temat działań sieciocentrycznych i koncentruje się na wskazaniu ich istoty oraz metod prowadzenia wojny sieciocentrycznej.
The concept of network-centric activities was created in the 20th and 21st century as a result of striving to increase the combat capabilities of army in a manner allowing to dominate the opponent. Numerous scientific analyzes, practical methods and operating schemes have mostly made it possible to meet these needs. This article is a continuation of considerations on network-centric activities and focuses on the indication of their nature and methods of conducting Network Centric Warfare.
Źródło:
Rocznik Bezpieczeństwa Międzynarodowego; 2019, 13, 2; 169-189
1896-8848
2450-3436
Pojawia się w:
Rocznik Bezpieczeństwa Międzynarodowego
Dostawca treści:
Biblioteka Nauki
Artykuł
Tytuł:
Pulverized coal combustion advanced control techniques
Zaawansowane metody sterowania procesem spalania pyłu węglowego
Autorzy:
Gromaszek, Konrad
Powiązania:
https://bibliotekanauki.pl/articles/408257.pdf
Data publikacji:
2019
Wydawca:
Politechnika Lubelska. Wydawnictwo Politechniki Lubelskiej
Tematy:
combustion control
adaptive algorithm
artificial neural network
sterowanie procesem
algorytm adaptacyjny
sztuczna sieć neuronowa
Opis:
The paper describes the selected methods of adaptive control of the pulverized coal combustion process overview with various types of prognostic models. It was proposed to use a class of control methods that are relatively well established in industrial practice. The presented approach distinguishes the use of an additional source of information in the form of signals from an optical diagnostic system and models based on selected deep structures of recurrent networks. The research aim is to increase the efficiency of the combustion process in the power boiler, taking into account the EU emission standards, leading in consequence to sustainable energy and sustainable environmental engineering.
W artykule opisano wybrane metody adaptacyjnego sterowania przeglądem procesu spalania pyłu węglowego z wykorzystaniem określonych modeli prognostycznych. Zaproponowano użycie metod, które są stosunkowo dobrze znane w praktyce przemysłowej. Przedstawione podejście wyróżnia wykorzystanie dodatkowego źródła informacji w postaci sygnałów z optycznego systemu diagnostycznego i modeli opartych na strukturach sieci głębokich. Badania mają na celu zwiększenia efektywności procesu spalania w kotle energetycznym, z uwzględnieniem norm emisji UE, prowadząc w konsekwencji do zrównoważonej energii i zrównoważonej inżynierii środowiska.
Źródło:
Informatyka, Automatyka, Pomiary w Gospodarce i Ochronie Środowiska; 2019, 9, 2; 41-45
2083-0157
2391-6761
Pojawia się w:
Informatyka, Automatyka, Pomiary w Gospodarce i Ochronie Środowiska
Dostawca treści:
Biblioteka Nauki
Artykuł
Tytuł:
Skin Lesion Analysis Toward Melanoma Detection Using Deep Learning Techniques
Autorzy:
Sherif, Fatma
Mohamed, Wael A.
Mohra, A.S.
Powiązania:
https://bibliotekanauki.pl/articles/226719.pdf
Data publikacji:
2019
Wydawca:
Polska Akademia Nauk. Czytelnia Czasopism PAN
Tematy:
melanoma
skin cancer
convolutional neural network
deep learning
Opis:
In the last few years, a great attention was paid to the deep learning Techniques used for image analysis because of their ability to use machine learning techniques to transform input data into high level presentation. For the sake of accurate diagnosis, the medical field has a steadily growing interest in such technology especially in the diagnosis of melanoma. These deep learning networks work through making coarse segmentation, conventional filters and pooling layers. However, this segmentation of the skin lesions results in image of lower resolution than the original skin image. In this paper, we present deep learning based approaches to solve the problems in skin lesion analysis using a dermoscopic image containing skin tumor. The proposed models are trained and evaluated on standard benchmark datasets from the International Skin Imaging Collaboration (ISIC) 2018 Challenge. The proposed method achieves an accuracy of 96.67% for the validation set. The experimental tests carried out on a clinical dataset show that the classification performance using deep learning-based features performs better than the state-of-the-art techniques.
Źródło:
International Journal of Electronics and Telecommunications; 2019, 65, 4; 597-602
2300-1933
Pojawia się w:
International Journal of Electronics and Telecommunications
Dostawca treści:
Biblioteka Nauki
Artykuł
Wyświetlanie 1-15 z 43

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