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 "Niksa, Tacjana" wg kryterium: Autor

  Lista filtrów
Wyrównaj
    Wyświetlanie 1-8 z 8
    Tytuł:
    Moduł Warsztaty - narzędzie w procesie edukacji na uczelni wyższej
    Workshop - a tool in the process of education at the university
    Autorzy:
    Niksa, Tacjana
    Powiązania:
    https://bibliotekanauki.pl/articles/426232.pdf
    Data publikacji:
    2015-04-30
    Wydawca:
    Szkoła Główna Handlowa w Warszawie
    Tematy:
    Moodle
    Workshop - module
    Opis:
    At present, there is a very wide range of tools that support the process of education using the Internet in higher education. Moodle is one of a well-known free software systems. In this paper, one of its modules - Workshop, is presented. It focuses on its functionality and also advantages and disadvantages of its usage in blended learning.
    Źródło:
    e-mentor. Czasopismo naukowe Szkoły Głównej Handlowej w Warszawie; 2015, 2 (59); 35-39
    1731-6758
    1731-7428
    Pojawia się w:
    e-mentor. Czasopismo naukowe Szkoły Głównej Handlowej w Warszawie
    Dostawca treści:
    Biblioteka Nauki
    Artykuł
    Tytuł:
    Application of Intuitionistic Fuzzy Sets to the assessment of technical university students
    Zastosowanie Intuicjonistycznych Zbiorów Rozmytych do oceny studentów technicznych uczelni
    Autorzy:
    Niksa-Rynkiewicz, Tacjana
    Powiązania:
    https://bibliotekanauki.pl/articles/266911.pdf
    Data publikacji:
    2019
    Wydawca:
    Politechnika Gdańska. Wydział Elektrotechniki i Automatyki
    Tematy:
    Intuitionistic Fuzzy Sets
    intuicjonistyczne zbiory rozmyte
    Opis:
    The article proposes application of artificial intelligence methods to assess students of technical universities. The level of achieved educational goals can be assessed using measurements based on the idea of Fuzzy Intuitionistic Sets (IFS). A classification algorithm was developed and an exemplary distribution of the criteria values using IFS was presented. The application of the proposed approach in online education can enrich the student evaluation process with additional information related to the uncertainty or lack of data.
    W artykule proponuje się do oceny studenta uczelni technicznych użycie intuicjonistycznych zbiorów rozmytych, które znajdują zastosowanie w metodach sztucznej inteligencji. Poziom osiąganych celów edukacyjnych można ocenić za pomocą miar opartych na idei rozmytych zbiorów intuicjonistycznych (IFS). Opracowano algorytm klasyfikacji oraz zaprezentowano przykładowy rozkład wartości kryteriów z wykorzystaniem IFS. Zastosowanie proponowanego podejścia w kształceniu online może wzbogacić proces oceny studenta o dodatkowe informacje związane z niepewnością lub brakiem danych.
    Źródło:
    Zeszyty Naukowe Wydziału Elektrotechniki i Automatyki Politechniki Gdańskiej; 2019, 65; 101-104
    1425-5766
    2353-1290
    Pojawia się w:
    Zeszyty Naukowe Wydziału Elektrotechniki i Automatyki Politechniki Gdańskiej
    Dostawca treści:
    Biblioteka Nauki
    Artykuł
    Tytuł:
    Application of apriori algorithm in the lamination process in yacht production
    Autorzy:
    Niksa-Rynkiewicz, Tacjana
    Landowski, Michal
    Szalewski, Paweł
    Powiązania:
    https://bibliotekanauki.pl/articles/1585049.pdf
    Data publikacji:
    2020
    Wydawca:
    Politechnika Gdańska. Wydział Inżynierii Mechanicznej i Okrętownictwa
    Tematy:
    apriori algorithm
    quality control
    laminate defects
    Opis:
    The article specifies the dependence of defects occurring in the lamination process in the production of yachts. Despite great knowledge about their genesis, they cannot be completely eliminated. Authentic data obtained through cooperation with one of the Polish yacht shipyards during the years 2013–2017 were used for the analysis. To perform a simulation, the sample size was observed in 1450 samples, consisting of 6 models of yachts with closed and open deck. Finding the dependence of the occurrence of specific defects will allow for faster procedures and more effective quality control, which will contribute to lower costs. The use of new methods based on artificial intelligence related to Big Data allows for easier observation of dependencies in the complex structure of data from yacht production. The association rules were defined using the algorithm Apriori and define interdependent defects. A number of dependencies were found for the occurrence of production defects not obvious to technologists, but occurring with a high probability of coexistence. The presented research results may allow the planning process of production tasks to be improved.
    Źródło:
    Polish Maritime Research; 2020, 3; 59-70
    1233-2585
    Pojawia się w:
    Polish Maritime Research
    Dostawca treści:
    Biblioteka Nauki
    Artykuł
    Tytuł:
    Monitoring the gas turbine start-up phase on a platform using a hierarchical model based on multi-layer perceptron networks
    Autorzy:
    Niksa-Rynkiewicz, Tacjana
    Witkowska, Anna
    Głuch, Jerzy
    Adamowicz, Marcin
    Powiązania:
    https://bibliotekanauki.pl/articles/32898208.pdf
    Data publikacji:
    2022
    Wydawca:
    Politechnika Gdańska. Wydział Inżynierii Mechanicznej i Okrętownictwa
    Tematy:
    industrial gas turbine
    start-up monitoring
    artificial neural network
    hierarchical system
    Opis:
    Very often, the operation of diagnostic systems is related to the evaluation of process functionality, where the diagnostics is carried out using reference models prepared on the basis of the process description in the nominal state. The main goal of the work is to develop a hierarchical gas turbine reference model for the estimation of start-up parameters based on multi-layer perceptron neural networks. A functional decomposition of the gas turbine start-up process was proposed, enabling a modular analysis of selected parameters of the process. Real data sets obtained from observations of the turbo-generator set located on a North Sea platform were used.
    Źródło:
    Polish Maritime Research; 2022, 4; 123-131
    1233-2585
    Pojawia się w:
    Polish Maritime Research
    Dostawca treści:
    Biblioteka Nauki
    Artykuł
    Tytuł:
    Monitoring regenerative heat exchanger in steam power plant by making use of the recurrent neural network
    Autorzy:
    Niksa-Rynkiewicz, Tacjana
    Szewczuk-Krypa, Natalia
    Witkowska, Anna
    Cpałka, Krzysztof
    Zalasiński, Marcin
    Cader, Andrzej
    Powiązania:
    https://bibliotekanauki.pl/articles/2031128.pdf
    Data publikacji:
    2021
    Wydawca:
    Społeczna Akademia Nauk w Łodzi. Polskie Towarzystwo Sieci Neuronowych
    Tematy:
    recurrent neural network
    intelligent industrial monitoring
    Almeida–Pineda recurrent back-propagation
    regenerative heat exchanger
    steam power plant
    Opis:
    Artificial Intelligence algorithms are being increasingly used in industrial applications. Their important function is to support operation of diagnostic systems. This paper presents a new approach to the monitoring of a regenerative heat exchanger in a steam power plant, which is based on a specific use of the Recurrent Neural Network (RNN). The proposed approach was tested using real data. This approach can be easily adapted to similar monitoring applications of other industrial dynamic objects.
    Źródło:
    Journal of Artificial Intelligence and Soft Computing Research; 2021, 11, 2; 143-155
    2083-2567
    2449-6499
    Pojawia się w:
    Journal of Artificial Intelligence and Soft Computing Research
    Dostawca treści:
    Biblioteka Nauki
    Artykuł
    Tytuł:
    Evolutionary algorithm for selecting dynamic signatures partitioning approach
    Autorzy:
    Zalasiński, Marcin
    Laskowski, Łukasz
    Niksa-Rynkiewicz, Tacjana
    Cpałka, Krzysztof
    Byrski, Aleksander
    Przybyszewski, Krzysztof
    Trippner, Paweł
    Dong, Shi
    Powiązania:
    https://bibliotekanauki.pl/articles/2147146.pdf
    Data publikacji:
    2022
    Wydawca:
    Społeczna Akademia Nauk w Łodzi. Polskie Towarzystwo Sieci Neuronowych
    Tematy:
    identity verification
    dynamic signature
    hybrid partitions
    partitions’ selection
    evolutionary algorithm
    Opis:
    In the verification of identity, the aim is to increase effectiveness and reduce involvement of verified users. A good compromise between these issues is ensured by dynamic signature verification. The dynamic signature is represented by signals describing the position of the stylus in time. They can be used to determine the velocity or acceleration signal. Values of these signals can be analyzed, interpreted, selected, and compared. In this paper, we propose an approach that: (a) uses an evolutionary algorithm to create signature partitions in the time and velocity domains; (b) selects the most characteristic partitions in terms of matching with reference signatures; and (c) works individually for each user, eliminating the need of using skilled forgeries. The proposed approach was tested using Biosecure DS2 database which is a part of the DeepSignDB, a database with genuine dynamic signatures. Our simulations confirmed the correctness of the adopted assumptions.
    Źródło:
    Journal of Artificial Intelligence and Soft Computing Research; 2022, 12, 4; 267--279
    2083-2567
    2449-6499
    Pojawia się w:
    Journal of Artificial Intelligence and Soft Computing Research
    Dostawca treści:
    Biblioteka Nauki
    Artykuł
    Tytuł:
    An intelligent approach to short-term wind power prediction using deep neural networks
    Autorzy:
    Niksa-Rynkiewicz, Tacjana
    Stomma, Piotr
    Witkowska, Anna
    Rutkowska, Danuta
    Słowik, Adam
    Cpałka, Krzysztof
    Jaworek-Korjakowska, Joanna
    Kolendo, Piotr
    Powiązania:
    https://bibliotekanauki.pl/articles/23944826.pdf
    Data publikacji:
    2023
    Wydawca:
    Społeczna Akademia Nauk w Łodzi. Polskie Towarzystwo Sieci Neuronowych
    Tematy:
    renewable energy
    wind energy
    wind power
    wind turbine
    short-term wind power prediction
    deep learning
    convolutional neural networks
    gated recurrent unit
    hierarchical multilayer perceptron
    deep neural networks
    Opis:
    In this paper, an intelligent approach to the Short-Term Wind Power Prediction (STWPP) problem is considered, with the use of various types of Deep Neural Networks (DNNs). The impact of the prediction time horizon length on accuracy, and the influence of temperature on prediction effectiveness have been analyzed. Three types of DNNs have been implemented and tested, including: CNN (Convolutional Neural Networks), GRU (Gated Recurrent Unit), and H-MLP (Hierarchical Multilayer Perceptron). The DNN architectures are part of the Deep Learning Prediction (DLP) framework that is applied in the Deep Learning Power Prediction System (DLPPS). The system is trained based on data that comes from a real wind farm. This is significant because the prediction results strongly depend on weather conditions in specific locations. The results obtained from the proposed system, for the real data, are presented and compared. The best result has been achieved for the GRU network. The key advantage of the system is a high effectiveness prediction using a minimal subset of parameters. The prediction of wind power in wind farms is very important as wind power capacity has shown a rapid increase, and has become a promising source of renewable energies.
    Źródło:
    Journal of Artificial Intelligence and Soft Computing Research; 2023, 13, 3; 197--210
    2083-2567
    2449-6499
    Pojawia się w:
    Journal of Artificial Intelligence and Soft Computing Research
    Dostawca treści:
    Biblioteka Nauki
    Artykuł
    Tytuł:
    Analysis of impact of ship model parameters on changes of control quality index in ship dynamic positioning system
    Autorzy:
    Rynkiewicz, Tacjana Niksa
    Witkowska, Anna
    Powiązania:
    https://bibliotekanauki.pl/articles/259774.pdf
    Data publikacji:
    2019
    Wydawca:
    Politechnika Gdańska. Wydział Inżynierii Mechanicznej i Okrętownictwa
    Tematy:
    backstepping
    ship dynamic positioning
    system’s susceptibility
    Opis:
    In this work there is presented an analysis of impact of ship model parameters on changes of control quality index in a ship dynamic positioning system designed with the use of a backstepping adaptive controller. Assessment of the impact of ship model parameters was performed on the basis of Pareto-Lorentz curves and ABC method in order to determine sets of the parameters which have either crucial, moderate or low impact on objective function. Simulation investigations were carried out with taking into account integral control quality indices.
    Źródło:
    Polish Maritime Research; 2019, 1; 6-14
    1233-2585
    Pojawia się w:
    Polish Maritime Research
    Dostawca treści:
    Biblioteka Nauki
    Artykuł
      Wyświetlanie 1-8 z 8

      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