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 "Bednarczuk, Piotr" wg kryterium: Autor

  Lista filtrów
Wyrównaj
    Wyświetlanie 1-4 z 4
    Tytuł:
    Optimization in very large databases by partitioning tables
    Optymalizacja w bardzo dużych bazach danych poprzez partycjonowanie tabel
    Autorzy:
    Bednarczuk, Piotr
    Powiązania:
    https://bibliotekanauki.pl/articles/1841305.pdf
    Data publikacji:
    2020
    Wydawca:
    Politechnika Lubelska. Wydawnictwo Politechniki Lubelskiej
    Tematy:
    partitioning
    data warehouse optimization
    billions of records
    AdventureWorksDW
    partycjonowanie
    hurtownie danych
    miliardy rekordów
    Opis:
    Very large databases like data warehouses low down over time. Thisis usually due to a large daily increase in the data in the individual tables,counted in millions of records per day. How do wemake sure our queries do not slow down over time? Table partitioning comes in handy, and, when used correctly, can ensure the smooth operation of very large databases with billions of records, even after several years.
    Bardzo duże bazy danych typu hurtownie danych z czasem zwalniają. Przyczyną zazwyczaj jest duży dzienny przyrost danych w pojedynczych tabelach liczony w milionach rekordów. Co sprawić aby z czasem nasze zapytania nie działały wolniej. Z pomocą przychodzi partycjonowanie tabel, które użyte w prawidłowy sposób może zapewnić sprawne działanie bardzo dużych bazy danych z miliardami rekordów nawet po kilku latach.
    Źródło:
    Informatyka, Automatyka, Pomiary w Gospodarce i Ochronie Środowiska; 2020, 10, 3; 95-98
    2083-0157
    2391-6761
    Pojawia się w:
    Informatyka, Automatyka, Pomiary w Gospodarce i Ochronie Środowiska
    Dostawca treści:
    Biblioteka Nauki
    Artykuł
    Tytuł:
    Customization based on CAD automation in production of medical screws by 3Dprinting
    Kastomizacja oparta na CAD automationw produkcji wkrętów medycznych przy użyciu druku 3D
    Autorzy:
    Bednarczuk, Piotr
    Powiązania:
    https://bibliotekanauki.pl/articles/2033292.pdf
    Data publikacji:
    2021
    Wydawca:
    Politechnika Lubelska. Wydawnictwo Politechniki Lubelskiej
    Tematy:
    CAD automation
    customization
    medical screw
    3D printing
    kastomizacja
    śruba medyczna
    druk 3D
    Opis:
    The paper presents a proposal of a complete CAD Automation solution enabling customization of the production of medical screws to individual patient requirements. The proposed approach using OLE technology enables the introduction of customization at the CAD project stage. The assemblyof the surgical screw in the PLM system is generated by means of a specially developed application. The application communicates with the SolidEdge system using an API, taking into account 10 different input parameters. Three different types of medical screws have been developed in the application:the Herbert Screw, Cancellous Screw, and Malleolar Screw with three different thread types: rectangular, isosceles, and trapezoidal. The screws designed in this way can be manufactured using 3D printing techniques or CNC machining, and can be used for both humans and animals.
    W artykule przedstawiono propozycję kompletnego rozwiązania CAD Automation umożliwiającego dostosowanie produkcji śrub medycznych do indywidualnych wymagań pacjenta. Zaproponowane podejście z wykorzystaniem technologii OLE umożliwia wprowadzenie kastomizacji już na etapie projektu CAD. Montaż śruby chirurgicznej w systemie PLM generowany jest za pomocą specjalnie opracowanej aplikacji. Aplikacjakomunikuje sięz systemem SolidEdge za pomocą API z uwzględnieniem 10 różnych parametrów wejściowych. W aplikacji opracowano trzy różne typy śrub medycznych: śrubę Herberta, śrubę gąbczastą i śrubę kostkowąz trzema różnymi rodzajami gwintów: prostokątnym, równoramiennym i trapezowym. Zaprojektowanew ten sposób śruby mogą być wytwarzane przy użyciu technik druku 3D lub obróbki CNC i mogą być stosowane zarówno dla ludzi, jak i zwierząt.
    Źródło:
    Informatyka, Automatyka, Pomiary w Gospodarce i Ochronie Środowiska; 2021, 11, 3; 18-21
    2083-0157
    2391-6761
    Pojawia się w:
    Informatyka, Automatyka, Pomiary w Gospodarce i Ochronie Środowiska
    Dostawca treści:
    Biblioteka Nauki
    Artykuł
    Tytuł:
    Efficiently processing data in table with billions of records
    Wydajne przetwarzanie danych w tabeli z miliardami rekordów
    Autorzy:
    Bednarczuk, Piotr
    Borsuk, Adam
    Powiązania:
    https://bibliotekanauki.pl/articles/2174744.pdf
    Data publikacji:
    2022
    Wydawca:
    Politechnika Lubelska. Wydawnictwo Politechniki Lubelskiej
    Tematy:
    system aging
    partitioning
    efficiently data processing
    billions of records
    starzenie się systemu
    partycjonowanie
    efektywne przetwarzanie danych
    miliardy rekordów
    Opis:
    Over time, systems connected to databases slow down. This is usually due to the increase in the amount of data stored in individual tables, counted even in the billions of records. Nevertheless, there are methods for making the speed of the system independent of the number of recordsin the database. One of these ways is table partitioning. When used correctly, the solution can ensure efficient operation ofvery large databases even after several years. However, not everything is predictable because of some undesirable phenomena become apparent only with a very large amount of data. The article presents a study of the execution time of the same queries with increasing number of records in a table. These studies reveal and presentthe timing and circumstances of the anomaly for a certain number of records.
    Z biegiem czasu systemy podłączone do baz danych zwalniają. Wynika to zwykle ze wzrostu ilości danych przechowywanychw poszczególnych tabelach, liczonych nawet w miliardach rekordów. Niemniej jednak istnieją metody uniezależnienia szybkości systemu od liczby rekordów w bazie danych. Jednym z tych sposobów jest partycjonowanie tabel. Przy prawidłowym zastosowaniu rozwiązanietomoże zapewnić wydajne przetwarzanie danych wbardzo dużych bazachdanych nawet po kilku latachdziałania.Jednak nie wszystko jest tak przewidywalneponieważ niektóre niepożądane zjawiska ujawniają się dopiero przy bardzo dużej ilości danych. W artykule przedstawiono badanie czasu wykonania tych samych zapytań przy rosnącej liczbie rekordów w tabeli. Badania te ujawniają i przedstawiają moment iokolicznościwystępowania anomalii dla pewnej liczby rekordów.
    Źródło:
    Informatyka, Automatyka, Pomiary w Gospodarce i Ochronie Środowiska; 2022, 12, 4; 17--20
    2083-0157
    2391-6761
    Pojawia się w:
    Informatyka, Automatyka, Pomiary w Gospodarce i Ochronie Środowiska
    Dostawca treści:
    Biblioteka Nauki
    Artykuł
    Tytuł:
    Analysis of data from measuring sensors for prediction in production process control systems
    Analiza danych z czujników pomiarowych do predykcji w systemach kontroli procesów produkcyjnych
    Autorzy:
    Rymarczyk, Tomasz
    Przysucha, Bartek
    Kowalski, Marcin
    Bednarczuk, Piotr
    Powiązania:
    https://bibliotekanauki.pl/articles/408521.pdf
    Data publikacji:
    2019
    Wydawca:
    Politechnika Lubelska. Wydawnictwo Politechniki Lubelskiej
    Tematy:
    Cox model
    time to failure prediction
    production control
    intelligent platform
    model Coxa
    predykcja uszkodzeń
    sterowanie produkcją
    inteligentna platforma
    Opis:
    The article presents a solution based on a cyber-physical system in which data collected from measuring sensors was analysed for prediction in the production process control system. The presented technology was based on intelligent sensors as part of the solution for Industry 4.0. The main purpose of the work is to reduce data and select the appropriate covariate to optimise modelling of defects using the Cox model for a specific mechanical system. The reliability of machines and devices in the production process is a condition for ensuring continuity of production. Predicting damage, especially its movement, gives the ability to monitor the current state of the machine. In a broader perspective, this enables streamlining the production process, service planning or control. This ensures production continuity and optimal performance. The presented model is a regressive survival analysis model that allows you to calculate the probability of failure occurring over a given period of time.
    Artykuł przedstawia rozwiązanie oparte na systemie cyber-fizycznym, w którym analizowano dane zbierane z czujników pomiarowych do predykcji w systemie kontroli procesów produkcyjnych. Przedstawiona technologia została oparta na inteligentnych czujnikach pomiarowych jako element rozwiązania dla Przemysłu 4.0. Głównym celem pracy jest redukcja danych i wybór odpowiedniego kowariantu w celu optymalizacji modelowania usterek za pomocą modelu Coxa dla konkretnego układu mechanicznego. Niezawodność pracy maszyn i urządzeń w procesie produkcyjnym jest warunkiem zapewnienia ciągłości produkcji. Przewidywanie uszkodzenia, a zwłaszcza jego momentu daje możliwość monitorowania bieżącego stanu maszyny. W szerszej perspektywie umożliwia to usprawnienie procesu produkcji, planowania serwisu, czy kontroli. Zapewnia to utrzymanie ciągłości produkcji i optymalnej jej wydajności. Przedstawiony model jest regresywnym modelem analizy przeżycia, który pozwala na obliczanie prawdopodobieństwa wystąpienia awarii w określonym czasie.
    Źródło:
    Informatyka, Automatyka, Pomiary w Gospodarce i Ochronie Środowiska; 2019, 9, 4; 26-29
    2083-0157
    2391-6761
    Pojawia się w:
    Informatyka, Automatyka, Pomiary w Gospodarce i Ochronie Środowiska
    Dostawca treści:
    Biblioteka Nauki
    Artykuł
      Wyświetlanie 1-4 z 4

      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