Informacja

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

Wyszukujesz frazę "Kurek, Arkadiusz" wg kryterium: Autor


Wyświetlanie 1-2 z 2
Tytuł:
Majdanek 15 I - 17 V 43 r. : dziennik / Jadwiga Ankiewicz ; redakcja na- ukowa, wstęp Jolanta Laskowska ; opracowanie edytorskie Dorota Nie- działkowska. – Lublin: Państwowe Muzeum na Majdanku, 2020. – 199 s. : faksymila, fotografie, portrety ; 22 cm. – ISBN 978-83-62816-60-6
Majdanek 15 I - 17 V 43. : A diary / Jadwiga Ankiewicz
Autorzy:
Kurek, Arkadiusz
Powiązania:
https://bibliotekanauki.pl/articles/2206530.pdf
Data publikacji:
2021
Wydawca:
Akademia Wychowania Fizycznego im. Jerzego Kukuczki w Katowicach
Opis:
W 2020 r. nakładem Państwowego Muzeum na Majdanku ukazały się wspomnienia Jadwigi Ankiewicz Majdanek 15 I - 17 V 43 r. Dziennik. Pierwsza edycja miała miejsce w 2001 r. na łamach 21 tomu „Zeszytów Majdanka”, w naukowym opracowaniu ówczesnej wicedyrektor PMM Janiny Kiełboń. Współczesne wydanie zostało opatrzone wprowadzeniem autorstwa Jolanty Laskowskiej, która w ciekawy i rzetelny sposób przybliżyła czytelnikowi postać Jadwigi Ankiewicz, historię jej rodziny oraz tragicznego losu. Autorka dziennika Jadwiga Ankiewicz (1926-1944) to młoda dziewczyna, która w wieku 16 lat została więźniarką obozu koncentracyjnego na Majdanku. Przebywała w nim pięć miesięcy. Jej wspomnienia są jedynym opublikowanym dziennikiem, który został spisany w całości w obozie koncentracyjnym w Majdanku. Poprzez ten dziennik możemy poznać życie ludzi uwięzionych w lagrze. Jest to pełna i wstrząsająca relacja widziana oczami młodej dziewczyny.
Źródło:
Bibliotheca Nostra. Śląski Kwartalnik Naukowy; 2021, 1(61); 177-180
2084-5464
Pojawia się w:
Bibliotheca Nostra. Śląski Kwartalnik Naukowy
Dostawca treści:
Biblioteka Nauki
Artykuł
Tytuł:
Advancing Chipboard Milling Process Monitoring through Spectrogram-Based Time Series Analysis with Convolutional Neural Network using Pretrained Networks
Autorzy:
Kurek, Jarosław
Szymanowski, Karol
Chmielewski, Leszek
Orłowski, Arkadiusz
Powiązania:
https://bibliotekanauki.pl/articles/27323142.pdf
Data publikacji:
2023
Wydawca:
Szkoła Główna Gospodarstwa Wiejskiego w Warszawie. Instytut Informatyki Technicznej
Tematy:
convolutional neural networks
CNN
vgg16
vgg19
resnet34
tool state monitoring
chipboard milling
Opis:
This paper presents a novel approach to enhance chipboard milling process monitoring in the furniture manufacturing sector using Convolutional Neural Networks (CNNs) with pretrained architectures like VGG16, VGG19, and RESNET34. The study leverages spectrogram representations of time-series data obtained during the milling process, providing a unique perspective on tool condition monitoring. The efficiency of the CNN models in accurately classifying tool conditions into distinct states (‘Green’, ‘Yellow’, and ‘Red’) based on wear levels is thoroughly evaluated. Experimental results demonstrate that VGG16 and VGG19 achieve high accuracy, however with longer training times, while RESNET34 offers faster training at the cost of reduced precision. This research not only highlights the potential of pretrained CNNs in industrial applications but also opens new avenues for predictive maintenance and quality control in manufacturing, underscoring the broader applicability of AI in industrial automation and monitoring systems.
Źródło:
Machine Graphics & Vision; 2023, 32, 2; 89--108
1230-0535
2720-250X
Pojawia się w:
Machine Graphics & Vision
Dostawca treści:
Biblioteka Nauki
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