Informacja

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

Wyszukujesz frazę "Rynkiewicz, Danuta" wg kryterium: Autor


Wyświetlanie 1-2 z 2
Tytuł:
Rola pokolenia Y w tworzeniu innowacji otwartych
Role of the Y Generation in Creating Open Innovations
Autorzy:
Rynkiewicz, Danuta
Powiązania:
https://bibliotekanauki.pl/articles/1195640.pdf
Data publikacji:
2014
Wydawca:
Szkoła Główna Handlowa w Warszawie
Tematy:
innovation
open innovation
innovation market
Y generation
human
factor
human capital
инновации
открытые инновации
рынок инноваций
поколениеУ
человеческий фактор
человеческий капитал
innowacje
innowacje otwarte
rynek innowacji
pokolenie Y
czynnik ludzki
kapitał ludzki
Opis:
Innowacje otwarte są pochodną rozwoju technologii, demokratyzacji informacji, powstania społeczeństw opartych na wiedzy. Przedsiębiorstwa samodzielnie, wewnątrz, nie są w stanie nadążyć za potrzebami rynków. A rynki, konsumenci i kontrahenci nie czekając, zaczęli sami tworzyć innowacyjne rozwiązania, które stały się przedmiotem obrotu na otwartym rynku innowacji, dla którego zasadnicze znaczenie ma czynnik ludzki, jego: zaufanie, otwartość, sprawna komunikacja, kooperacja, wiedza, ciekawość, tolerancja ryzyka i przedsiębiorczość (proinnowacyjny kapitał ludzki). Człowiek, jego wiedza, postawy, sposób myślenia i postępowania jest pochodną kultury społeczności, z której się wywodzi i w której funkcjonuje. Szczególną grupą społeczną połączoną wspólnymi, historycznie uwarunkowanymi cechami jest pokolenie. Pojawienie się pokolenia Y sprzyja rozwojowi innowacji otwartych w Polsce.
Open innovations are derivatives of technological development, democratization of information as well as development of knowledge societies. Enterprises on their own, from the inside, are unable to meet the needs of the markets, so the markets, consumers and contractors, unwilling to wait, begin to work out innovative solutions, currently traded on the open innovation market. It is a market, for which the human factor is essential: trust, openness, effective communication, cooperation, knowledge, curiosity, risk tolerance and entrepreneurship (pro‑innovative human capital). A man, his knowledge, attitudes, ways of thinking and conduct, is a derivative of community culture from which he originates and where he operates. A particular social group of people linked together by historically conditioned common features is a generation. The emergence of Y generation favors the development of open innovations in Poland.
Открытые инновации это производная развития технологий, демократизации информации, возникновение обществ основанных на знании. Предприятия самостоятельно, внутри, не в состоянии поспеть за потребностями рынков. А рынки, потребители и контрагенты не ждя, начали сами создавать инновационные решения, которые стали предметом оборота на открытом рынке новшеств, для которого основное значение имеет человеческий фактор.Его доверие, открытость, высокая коммуникабельность, кооперация, знания, любознательность, снисходительность к риску и предприимчивость (проинновационный человеческий капитал).Человек, его знания, мнения, способ мышления и поведения‑ это производная культуры общества из которого он происходит и в котором он функционирует.Особой группой общества,объединённой едиными исторически обусловленными чертами является поколение. Появление поколения У содействует развитию открытых инноваций в Польше.
Źródło:
Edukacja Ekonomistów i Menedżerów; 2014, 34, 4; 121-137
1734-087X
Pojawia się w:
Edukacja Ekonomistów i Menedżerów
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
    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