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 "Kowal, Marcin" wg kryterium: Autor

  Lista filtrów
Wyrównaj
    Wyświetlanie 1-6 z 6
    Tytuł:
    Określenie stopnia wyczerpania struktury i własności mechanicznych wybranych elementów głównych rurociągów parowych bloków energetycznych
    Determination of the degree of depletion of the structure and mechanical properties of selected components of main steam pipelines of power units
    Autorzy:
    Mężyk, Dariusz
    Zając, Bogdan
    Olszewski, Grzegorz
    Kowal, Marcin
    Powiązania:
    https://bibliotekanauki.pl/articles/2200298.pdf
    Data publikacji:
    2022
    Wydawca:
    Stowarzyszenie Inżynierów i Techników Mechaników Polskich
    Tematy:
    fresh steam pipelines
    NDT tests
    stress concentration
    service life
    rurociągi pary świeżej
    badania NDT
    koncentracja naprężeń
    trwałość eksploatacyjna
    Opis:
    W artykule omówiono główne czynniki wpływające na awaryjność układów rurociągów bloków energetycznych krajowych elektrowni i elektrociepłowni. Ze względu na warunki pracy i związane z nimi obciążenia najistotniejsze znaczenie mają rurociągi pary, a głównie ich elementy kształtowe (kolana, trójniki, czwórniki, mieszacze pary, zasuwy główne). Wymieniono podstawowe metody oceny stanu technicznego głównych elementów rurociągów zarówno metodami badań nieniszczących jak i niszczących. W artykule skoncentrowano się na wynikach oceny odcinka kolana (prostki) φ =508 x 20 ze stali 10H2M pobranego z rurociągu pary wtórnie przegrzanej o sumarycznym czasie pracy około T = 280 000 godzin.
    The article discusses the main factors influencing the failure frequency of pipeline systems of power units in domestic power plants and combined heat and power plants. Due to the operating conditions and the associated loads, the most important are the fresh steam pipelines, and mainly their shaped elements (elbows, tees, cross-pieces, steam mixers, main valves). The basic methods of assessing the technical condition of the main elements of pipelines using both non-destructive and destructive testing methods were listed. The article focuses on the results of the assessment of the φ= 508 x 20 bend (straight) section made of 10H2M steel taken from a reheated steam pipeline with a total operating time of approximately T = 280,000 hours.
    Źródło:
    Badania Nieniszczące i Diagnostyka; 2022, 1-4; 44--49
    2451-4462
    2543-7755
    Pojawia się w:
    Badania Nieniszczące i Diagnostyka
    Dostawca treści:
    Biblioteka Nauki
    Artykuł
    Tytuł:
    Virtual Reality Could Improve Exercise Performance on a Stationary Bike
    Autorzy:
    Kowal, Marta
    Piskorz, Joanna
    Czub, Marcin
    Powiązania:
    https://bibliotekanauki.pl/articles/2129930.pdf
    Data publikacji:
    2021
    Wydawca:
    Polska Akademia Nauk. Czytelnia Czasopism PAN
    Tematy:
    stationary bike
    cycling
    optic flow
    physical training
    Virtual Reality
    Opis:
    The present study aimed to investigate the effects of manipulating visual information about one’s movement in Virtual Reality (VR) during physical training on a stationary bike. In the first experiment, the participants’ (N=30) task was to cycle on a stationary bike while embodying a virtual avatar. Fifteen participants experienced the Slow condition, in which a virtual avatar cycled at the constant speed of 15km/h, while the other fifteen participants experienced the Fast condition, in which a virtual avatar cycled at the constant speed of 35km/h. In the second experiment, we tested whether introducing agency (i.e., linking real-life cycling speed with the cycling speed of a virtual avatar), would improve exercise performance. Participants (N=31) experienced counterbalanced conditions: Faster optic flow (avatar’s speed was 15% faster than the participants’ real cycling speed), and Slower optic flow (avatar’s speed was 15% slower than the participants’ real cycling speed). Results showed that all participants increased their cycling speed when experiencing altered cycling speed of a virtual avatar compared with their baselines, but in the first experiment, participants cycled faster in the faster optic flow condition, while in the second experiment, when participants controlled the virtual avatar’s cycling speed, there were no differences between the Fast and Slow conditions. Participants described the cycling in VR as a pleasant experience. The present study suggests that the addition of Virtual Reality during exercise training may increase cycling performance.
    Źródło:
    Polish Psychological Bulletin; 2021, 52, 4; 365-372
    0079-2993
    Pojawia się w:
    Polish Psychological Bulletin
    Dostawca treści:
    Biblioteka Nauki
    Artykuł
    Tytuł:
    Breast cancer nuclei segmentation and classification based on a deep learning approach
    Autorzy:
    Kowal, Marek
    Skobel, Marcin
    Gramacki, Artur
    Korbicz, Józef
    Powiązania:
    https://bibliotekanauki.pl/articles/1838197.pdf
    Data publikacji:
    2021
    Wydawca:
    Uniwersytet Zielonogórski. Oficyna Wydawnicza
    Tematy:
    breast cancer
    nuclei segmentation
    image processing
    nowotwór piersi
    segmentacja jądra
    przetwarzanie obrazu
    Opis:
    One of the most popular methods in the diagnosis of breast cancer is fine-needle biopsy without aspiration. Cell nuclei are the most important elements of cancer diagnostics based on cytological images. Therefore, the first step of successful classification of cytological images is effective automatic segmentation of cell nuclei. The aims of our study include (a) development of segmentation methods of cell nuclei based on deep learning techniques, (b) extraction of some morphometric, colorimetric and textural features of individual segmented nuclei, (c) based on the extracted features, construction of effective classifiers for detecting malignant or benign cases. The segmentation methods used in this paper are based on (a) fully convolutional neural networks and (b) the marker-controlled watershed algorithm. For the classification task, seven various classification methods are used. Cell nuclei segmentation achieves 90% accuracy for benign and 86% for malignant nuclei according to the F-score. The maximum accuracy of the classification reached 80.2% to 92.4%, depending on the type (malignant or benign) of cell nuclei. The classification of tumors based on cytological images is an extremely challenging task. However, the obtained results are promising, and it is possible to state that automatic diagnostic methods are competitive to manual ones.
    Źródło:
    International Journal of Applied Mathematics and Computer Science; 2021, 31, 1; 85-106
    1641-876X
    2083-8492
    Pojawia się w:
    International Journal of Applied Mathematics and Computer Science
    Dostawca treści:
    Biblioteka Nauki
    Artykuł
      Wyświetlanie 1-6 z 6

      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