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 "artificial intelligence system" wg kryterium: Temat

  Lista filtrów

Dostawca treści

Wyrównaj
Wyświetlanie 1-15 z 59
Tytuł:
AI-supported reasoning in physiotherapy
Wnioskowanie w fizjoterapii wspierane sztuczną inteligencją
Autorzy:
Mikołajewski, Dariusz
Mikołajewska, Emilia
Powiązania:
https://bibliotekanauki.pl/articles/41203435.pdf
Data publikacji:
2024
Wydawca:
Uniwersytet Kazimierza Wielkiego w Bydgoszczy
Tematy:
artificial intelligence
machine learning
clinical reasoning
clinical decision support system
interview
musculoskeletal pain disorders
physiotherapy
usability
recommender system
self-management
mHealth
sztuczna inteligencja
uczenie maszynowe
wnioskowanie kliniczne
system wspomagania decyzji klinicznych
wywiad
zaburzenia bólowe układu mięśniowo-szkieletowego
fizjoterapia
użyteczność
system rekomendacji
samokontrola
mZdrowie
Opis:
Artificial intelligence (AI)-based clinical reasoning support systems in physiotherapy, and in particular data-driven (machine learning) systems, can be useful in making and reviewing decisions regarding functional diagnosis and formulating/maintaining/modifying a rehabilitation programme. The aim of this article is to explore the extent to which the opportunities offered by AI-based systems for clinical reasoning in physiotherapy have been exploited and where the potential for their further stimulated development lies.
Systemy wspomagania wnioskowania klinicznego w fizjoterapii oparte na sztucznej inteligencji, a w szczególności na danych (uczenie maszynowe), mogą być przydatne w podejmowaniu i weryfikacji decyzji dotyczących diagnostyki funkcjonalnej ora formułowania/utrzymywania/modyfikowania programu rehabilitacji. Celem niniejszego artykułu jest zbadanie, w jakim stopniu możliwości oferowane przez systemy oparte na sztucznej inteligencji w zakresie rozumowania klinicznego w fizjoterapii zostały wykorzystane i gdzie leży potencjał ich dalszego stymulowanego rozwoju.
Źródło:
Studia i Materiały Informatyki Stosowanej; 2024, 16, 2; 21-27
1689-6300
Pojawia się w:
Studia i Materiały Informatyki Stosowanej
Dostawca treści:
Biblioteka Nauki
Artykuł
Tytuł:
Dylematy funkcjonowania systemu ochrony zdrowia w warunkach przesilenia cywilizacyjnego
The dilemmas of healthcare system functioning under the conditions of civilizational turning point
Autorzy:
Mączyńska, Elżbieta
Powiązania:
https://bibliotekanauki.pl/articles/29433451.pdf
Data publikacji:
2024
Wydawca:
Mazowieckie Biuro Planowania Regionalnego w Warszawie
Tematy:
system ochrony zdrowia
czwarta rewolucja przemysłowa
przesilenie cywilizacyjne medykalizacja
FoMO
koszty samotności
AI
cyberchondria
denializm
healthcare system
fourth industrial revolution
civilizational turning point
medicalization
FoMO (fear of missing out)
costs of loneliness
AI (Artificial Intelligence)
denialism
Opis:
Przedstawiane w tym opracowaniu analizy ukierunkowane są na identyfikację nowych trendów i wyzwań w sektorze ochrony zdrowia, przede wszystkim wynikających z dokonującego się obecnie w skali globalnej przesilenia cywilizacyjnego, jako następstwa czwartej rewolucji przemysłowej, rewolucji cyfrowej z jej niewyobrażalnym potencjałem sztucznej inteligencji. W takich warunkach istotne są zwłaszcza rozwiązania ukierunkowane na optymalne wykorzystywanie nowych technologii, w tym przede wszystkim rozwiązania przeciwdziałające nieprawidłowościom, skutkującym marnotrawieniem materialnego i intelektualnego potencjału w tym sektorze. W warunkach bowiem niemal chronicznego niedostatku źródeł finansowania ochrony zdrowia, charakterystycznego zresztą nie tylko dla Polski, lecz także dla wielu innych krajów, fundamentalnego znaczenia nabiera racjonalizacja wykorzystywania dostępnych zasobów. W Polsce jest to szczególnie istotne ze względu na relatywnie niskie nakłady na ochronę zdrowia, zarówno w wymiarze bezwzględnym, jak i w relacji do PKB. Potwierdzają to prezentowane w artykule statystyki międzynarodowe. W tym kontekście w artykule wskazuje się na wybrane racjonalizujące kierunki zmian w krajowym systemie ochrony zdrowia.
The analyses presented in this study are focused on identifying new trends and challenges in the healthcare sector, primarily stemming from the ongoing global civilizational turning point as a consequence of the fourth industrial revolution, the digital revolution with its unimaginable potential of artificial intelligence. In such conditions, solutions aimed at optimal utilization of new technologies are particularly crucial, especially those addressing irregularities that result in the wastage of material and intellectual potential in this sector. In the face of almost chronic shortages in healthcare funding sources, characteristic not only of Poland but also many other countries, the rationalization of the utilization of available resources becomes of paramount importance. In Poland, this is particularly significant due to relatively low expenditures on healthcare, both in absolute terms and in relation to GDP. This is confirmed by the international statistics presented in the article. In this context, the article highlights selected rationalizing directions for changes in the national healthcare system.
Źródło:
MAZOWSZE Studia Regionalne; 2024, 48; 9-36
1689-4774
Pojawia się w:
MAZOWSZE Studia Regionalne
Dostawca treści:
Biblioteka Nauki
Artykuł
Tytuł:
Solar chargers based on new dye-based photovoltaic modules and new supercapacitors
Autorzy:
Plebankiewicz, Ireneusz
Bogdanowicz, Krzysztof. A.
Kwaśnicki, Paweł
Skunik-Nuckowska, Magdalena
Rączka, Patryk M.
Kulesza, Paweł
Iwan, Agnieszka
Przybył, Wojciech
Powiązania:
https://bibliotekanauki.pl/articles/27311422.pdf
Data publikacji:
2023
Wydawca:
Polska Akademia Nauk. Czasopisma i Monografie PAN
Tematy:
dye-sensitized solar cell
supercapacitor
redox-active electrolyte
current source
energy storage system
Artificial Intelligence
superkondensator
elektrolit o działaniu redoks
system magazynowania energii
sztuczna inteligencja
barwnikowe ogniwo słoneczne
aktywne źródło
Opis:
Electricity storage is one of the best-known methods of balancing the energy supply and demand at a given moment. The article presents an innovative solution for the construction of an electric energy storage device obtained from an innovative photovoltaic panel made of new dye-based photovoltaic modules and newly developed supercapacitors – which can be used as an emergency power source. In the paper, for the first time, we focused on the successful paring of new dye-sensitized solar cell (DSSC) with novel supercapacitors. In the first step, a microprocessor stand was constructed using Artificial Intelligence algorithms to control the parameters of the environment, as well as the solar charger composed of six DSSC cells with the dimensions of 100_100 mm and 126 CR2032 coin cells with a total capacitance of 60 F containing redox-active aqueous electrolyte. It was proven that the solar charger store enough energy to power, i.e. SOS transmitter or igniters, using a 5 V signal.
Źródło:
Bulletin of the Polish Academy of Sciences. Technical Sciences; 2023, 71, 4; art. no. e146452
0239-7528
Pojawia się w:
Bulletin of the Polish Academy of Sciences. Technical Sciences
Dostawca treści:
Biblioteka Nauki
Artykuł
Tytuł:
Symmetry and asymmetry in atherosclerosis
Autorzy:
Kolaszyńska, Oliwia
Lorkowski, Jacek
Powiązania:
https://bibliotekanauki.pl/articles/23363025.pdf
Data publikacji:
2023-12-15
Wydawca:
Instytut Medycyny Pracy im. prof. dra Jerzego Nofera w Łodzi
Tematy:
symmetry
atherosclerosis
cardiovascular risk
asymmetry
vascular system
artificial intelligence
Opis:
Atherosclerosis remains the main cause of death worldwide. Most important issues concerning atherosclerosis are hemodynamics and how it affects plaque prevalence and distribution, as well as the symmetry and asymmetry of vasculature and plaques. To present the symmetry in the vascular system an analysis of PubMed and MEDLINE databases was performed. As of February 21, 2023, the results were as follows: for “symmetry” AND “atherosclerosis” there were 47 results; for “symmetry” AND “atherosclerotic lesions” – 20 results; for “symmetry” AND “artery stenosis” – 82 results; for “asymmetry” AND “atherosclerosis” – 87 results. Not without meaning are preventive measures. In the light of the Fourth Industrial Revolution artificial intelligence (AI) solutions help to develop new tools outperforming already existing cardiovascular risk scales. The aim of this paper is to present a current view on symmetry within vasculature and atherosclerosis as well as present a new approach to assess individuals’ cardiovascular risk in accordance with precision medicine assumptions. Symmetry and asymmetry within the human vascular system play a crucial role in understanding of arterial diseases, including atherosclerosis. Moreover, it is unavoidable to use AI in cardiovascular risk stratification.
Źródło:
International Journal of Occupational Medicine and Environmental Health; 2023, 36, 6; 693-703
1232-1087
1896-494X
Pojawia się w:
International Journal of Occupational Medicine and Environmental Health
Dostawca treści:
Biblioteka Nauki
Artykuł
Tytuł:
System wspomagający wykrywanie treści wizualnych i tekstowych zagrażających bezpieczeństwu dzieci w cyberprzestrzeni
Autorzy:
Niewiadomska-Szynkiewicz, Ewa
Różycka, Martyna
Staciwa, Katarzyna
Nyczka, Katarzyna
Powiązania:
https://bibliotekanauki.pl/articles/20311655.pdf
Data publikacji:
2023-10-31
Wydawca:
Akademia Sztuki Wojennej
Tematy:
cybersecurity
Child Sexual Abuse Material
CSAM
decision support system
artificial intelligence
machine learning
deep learning
Opis:
In recent years, there has been a significant increase in threats to children’s safety in cyberspace. The most serious of these include children’s participation in illegal online activities and the production of sexually explicit content involving them. Therefore, it is of fundamental importance to build awareness of cyber threats among our society’s youngest members and teach them skills for the safe use of products and services assigned to cyberspace. A key action for effectively protecting children in this environment is the early detection and reporting to the relevant authorities of illegal behavior and child abuse content. Teams such as Dyżurnet.pl, whose tasks currently include responding to potentially illegal content reported by cyberspace users, and in the near future, possibly also conducting proactive activities in this area, play an important role here. The experience of Dyżurnet.pl clearly shows that effective detection of such content requires automation of activities and appropriate IT tools. This paper presents a novel network monitoring and decision support system using artificial intelligence methods, including deep learning, to automatically detect potentially harmful material, such as Child Sexual Abuse Material (CSAM), erotic content involving children, pornographic content with a created or processed image of a child and pornography involving adults.
Źródło:
Cybersecurity and Law; 2023, 10, 2; 202-220
2658-1493
Pojawia się w:
Cybersecurity and Law
Dostawca treści:
Biblioteka Nauki
Artykuł
Tytuł:
AI-based Yolo v4 intelligent traffic light control system
Autorzy:
Prathap, Boppuru Rudra
Kumar, Kukatlapalli Pradeep
Chowdary, Cherukuri Ravindranath
Hussain, Javid
Powiązania:
https://bibliotekanauki.pl/articles/27314354.pdf
Data publikacji:
2022
Wydawca:
Sieć Badawcza Łukasiewicz - Przemysłowy Instytut Automatyki i Pomiarów
Tematy:
traffic jam
traffic light system
traffic management
intelligent monitoring
signal switching algorithm
artificial intelligence
Opis:
With the growing number of city vehicles, traffic management is becoming a persistent challenge. Traffic bottlenecks cause significant disturbances in our everyday lives and raise stress levels, negatively impacting the environment by increasing carbon emissions. Due to the population increase, megacities are experiencing severe challenges and significant delays in their day-to-day activities related to transportation. An intelligent traffic management system is required to assess traffic density regularly and take appropriate action. Even though separate lanes are available for various vehicle types, wait times for commuters at traffic signal points are not reduced. The proposed methodology employs artificial intelligence to collect live images from signals to address this issue in the current system. This approach calculates traffic density, utilizing the image processing technique YOLOv4 for effective traffic congestion management. The YOLOv4 algorithm produces better accuracy in the detection of multiple vehicles. Intelligent monitoring technology uses a signal-switching algorithm at signal intersections to coordinate time distribution and alleviate traffic congestion, resulting in shorter vehicle waiting times.
Źródło:
Journal of Automation Mobile Robotics and Intelligent Systems; 2022, 16, 4; 53--61
1897-8649
2080-2145
Pojawia się w:
Journal of Automation Mobile Robotics and Intelligent Systems
Dostawca treści:
Biblioteka Nauki
Artykuł
Tytuł:
Artificial intelligence-based decision-making algorithms, Internet of Things sensing networks, and sustainable cyber-physical management systems in big data-driven cognitive manufacturing
Autorzy:
Lazaroiu, George
Androniceanu, Armenia
Grecu, Iulia
Grecu, Gheorghe
Neguriță, Octav
Powiązania:
https://bibliotekanauki.pl/articles/19322650.pdf
Data publikacji:
2022
Wydawca:
Instytut Badań Gospodarczych
Tematy:
cognitive manufacturing
Artificial Intelligence of Things
cyber-physical system
big data-driven deep learning
real-time scheduling algorithm
smart device
sustainable product lifecycle management
Opis:
Research background: With increasing evidence of cognitive technologies progressively integrating themselves at all levels of the manufacturing enterprises, there is an instrumental need for comprehending how cognitive manufacturing systems can provide increased value and precision in complex operational processes. Purpose of the article: In this research, prior findings were cumulated proving that cognitive manufacturing integrates artificial intelligence-based decision-making algorithms, real-time big data analytics, sustainable industrial value creation, and digitized mass production. Methods: Throughout April and June 2022, by employing Preferred Reporting Items for Systematic Reviews and Meta-analysis (PRISMA) guidelines, a quantitative literature review of ProQuest, Scopus, and the Web of Science databases was performed, with search terms including "cognitive Industrial Internet of Things", "cognitive automation", "cognitive manufacturing systems", "cognitively-enhanced machine", "cognitive technology-driven automation", "cognitive computing technologies", and "cognitive technologies". The Systematic Review Data Repository (SRDR) was leveraged, a software program for the collecting, processing, and analysis of data for our research. The quality of the selected scholarly sources was evaluated by harnessing the Mixed Method Appraisal Tool (MMAT). AMSTAR (Assessing the Methodological Quality of Systematic Reviews) deployed artificial intelligence and intelligent workflows, and Dedoose was used for mixed methods research. VOSviewer layout algorithms and Dimensions bibliometric mapping served as data visualization tools. Findings & value added: Cognitive manufacturing systems is developed on sustainable product lifecycle management, Internet of Things-based real-time production logistics, and deep learning-assisted smart process planning, optimizing value creation capabilities and artificial intelligence-based decision-making algorithms. Subsequent interest should be oriented to how predictive maintenance can assist in cognitive manufacturing by use of artificial intelligence-based decision-making algorithms, real-time big data analytics, sustainable industrial value creation, and digitized mass production.
Źródło:
Oeconomia Copernicana; 2022, 13, 4; 1047-1080
2083-1277
Pojawia się w:
Oeconomia Copernicana
Dostawca treści:
Biblioteka Nauki
Artykuł
Tytuł:
Robotyka: techniki, funkcje, rola społeczna. Cz. 1, Techniczne podstawy inteligencji i bezpieczeństwa robotów
Robotics: Techniques, Functions, Social Role. Part 1, Technical Foundations of Intelligence and Security of Robots
Autorzy:
Zieliński, Cezary
Powiązania:
https://bibliotekanauki.pl/articles/2174229.pdf
Data publikacji:
2022
Wydawca:
Sieć Badawcza Łukasiewicz - Przemysłowy Instytut Automatyki i Pomiarów
Tematy:
robot
system robotyczny
sztuczna inteligencja
cyberbezpieczeństwo robotów
robotic system
artificial intelligence
robot cybersecurity
Opis:
Aby ocenić, jaki wpływ będą miały roboty na społeczeństwo, należy skrupulatnie przeanalizować obecny stan wiedzy, a w szczególności wskazać fundamentalne problemy, które jeszcze nie zostały rozwiązane, mające istotne znaczenie dla potencjalnych zmian społecznych powodowanych rozwojem robotyki. Wspomniany wpływ zależy od inteligencji robotów, więc ten aspekt dominuje w przedstawionej tu analizie. Rozważania zostały podzielone na trzy części: 1) analizę czynników technicznych wpływających na inteligencję i bezpieczeństwo robotów, 2) analizę obecnych możliwości robotów, 3) analizę przewidywań dotyczących rozwoju robotyki, a w konsekwencji poglądów na skutki tego rozwoju dla społeczeństwa. Niniejszy artykuł poświęcony jest pierwszemu z wymienionych tu trzech zagadnień.
In order to assess the impact of robots on society, it is necessary to carefully analyze the state-of-the-art, and in particular the fundamental issues that have yet to be resolved, however having significant impact on the potential societal changes resulting from the development of robotics. The aforementioned impact depends on the level of intelligence of robots, so this aspect dominates in the presented analysis. The presentation has been divided into three parts: 1) analysis of technical factors affecting the intelligence and security of robots, 2) analysis of current capabilities of robots, 3) analysis of diverse predictions of how robotics will evolve, and thus the attitudes towards the influence of the result of this development on society. This part of the paper is devoted to the first of the above mentioned three issues.
Źródło:
Pomiary Automatyka Robotyka; 2022, 26, 4; 5--26
1427-9126
Pojawia się w:
Pomiary Automatyka Robotyka
Dostawca treści:
Biblioteka Nauki
Artykuł
Tytuł:
The use of artificial intelligence methods in the analysis of the results of vehicle braking deceleration tests in the diagnostics of the braking system of a motor vehicle
Wykorzystanie metod sztucznej inteligencji w analizie wyników badań opóźnienia hamowania pojazdu w diagnostyce układu hamulcowego pojazdu samochodowego
Autorzy:
Dobaj, Krzysztof
Powiązania:
https://bibliotekanauki.pl/articles/2055845.pdf
Data publikacji:
2022
Wydawca:
Uniwersytet Technologiczno-Humanistyczny im. Kazimierza Pułaskiego w Radomiu
Tematy:
artificial intelligence
braking system
deceleration
diagnostics
motor vehicle
opóźnienie
diagnostyka
pojazd samochodowy
sztuczna inteligencja
układ hamulcowy
Opis:
The article presents the concept of using an artificial neural network to approximate the parameters describing the vehicle braking process, from the point of view of the application of this method in the diagnostics of the braking system. The artificial neural network of non-linear autoregression was used to approximate the dependence of the braking deceleration and the pressure in the braking system. The effectiveness of the neural network was checked depending on the number of neurons in its hidden layer and on the applied learning algorithm. The operation of the neural network was verified based on the actual braking processes of the Skoda Octavia, carried out with different dynamics, with different car weights and different tire inflation pressures. After verifying the neural network, it was used to approximate the braking deceleration values for the pressure values exceeding those present in the input data set. This action allows the analysis of the possibility of the vehicle obtaining a braking deceleration, which qualifies its braking system as efficient. Two concepts of using a neural network to solve this problem were analyzed. Conclusions related to the validity of the development of the discussed methods were drawn.
W artykule przedstawiono koncepcję wykorzystania sztucznej sieci neuronowej do aproksymacji parametrów opisujących proces hamowania pojazdu z punktu widzenia zastosowania tej metody w diagnostyce układu hamulcowego. Do aproksymacji zależności opóźnienia hamowania od ciśnienia w układzie hamulcowym wykorzystano sztuczną sieć neuronową nieliniowej autoregresji. Skuteczność sieci neuronowej sprawdzono w zależności od liczby neuronów w jej warstwie ukrytej oraz zastosowanego algorytmu uczenia. Działanie sieci neuronowej zostało zweryfikowane na podstawie rzeczywistych procesów hamowania Skody Octavii, realizowanych z różną dynamiką, przy różnych masach samochodów i różnych ciśnieniach w oponach. Po weryfikacji sieci neuronowej posłużono się nią do aproksymacji wartości opóźnienia hamowania dla wartości ciśnień przekraczających te występujące w zbiorze danych wejściowych. Działanie to pozwala na analizę możliwości uzyskania przez pojazd opóźnienia hamowania, co kwalifikuje jego układ hamulcowy jako sprawny. Przeanalizowano dwie koncepcje wykorzystania sieci neuronowej do rozwiązania tego problemu. Wyciągnięto wnioski związane z zasadnością rozwoju omawianych metod.
Źródło:
Journal of Civil Engineering and Transport; 2022, 4, 1; 33-45
2658-1698
2658-2120
Pojawia się w:
Journal of Civil Engineering and Transport
Dostawca treści:
Biblioteka Nauki
Artykuł
Tytuł:
A Performance Comparison of Various Artificial Intelligence Approaches for Estimation of Sediment of River Systems
Autorzy:
Hayder, Gasim
Solihin, Mahmud Iwan
Kushiar, Khairul Faizal Bin
Powiązania:
https://bibliotekanauki.pl/articles/1955428.pdf
Data publikacji:
2021
Wydawca:
Polskie Towarzystwo Inżynierii Ekologicznej
Tematy:
sediment estimation
artificial intelligence
machine learning prediction
river system
visual programming
hydro-informatics system
Opis:
Sediment is a universal issue that is generated in the river catchment and affects the river flow, reservoir capacity, hydropower generation and dam structure. This paper aims to present the result of experimentation in sediment load estimation using various machine learning algorithms as a powerful AI approach. The data was collected from eight locations in upstream area of Ringlet reservoir catchment. The input variables are discharge and suspended solid. It was found that there is strong correlation between sediment and suspended solid with correlation coefficient of R = 0.9 . The developed ML model successfully estimated the sediment load with competitive results from ANN, Decision Tree, AdaBoost and SVM. The best result was produced by SVM (v-SVM version) where very low RMSE was generated for both training and testing dataset despite its more complicated hyperparameters setup. The results also show a promising application of machine learning for future prediction in hydro-informatic systems.
Źródło:
Journal of Ecological Engineering; 2021, 22, 7; 20-27
2299-8993
Pojawia się w:
Journal of Ecological Engineering
Dostawca treści:
Biblioteka Nauki
Artykuł
Tytuł:
Blast-induced noise level prediction model based on Brain Inspired Emotional Neural Network
Autorzy:
Temeng, Victor Amoako
Ziggah, Yao Yevenyo
Arthur, Clement Kweku
Powiązania:
https://bibliotekanauki.pl/articles/1839067.pdf
Data publikacji:
2021
Wydawca:
Główny Instytut Górnictwa
Tematy:
artificial intelligence
blast-induced noise level
emotional neural network
limbic system theory
sztuczna inteligencja
poziom hałasu wywołanego wybuchem
sieć neuronowa
teoria układu limbicznego
Opis:
Although a major portion of the emitted energy from mine blast is sub-audible (lower frequency), there exist a component that is audible (high frequencies from 20 Hz to 20 KHz) and as such within the range of human hearing as noise. Unlike blast air overpressure (low frequency occurrence), noise prediction from mine blasting has received little scholarly attention in mining sciences. Noise from mine blast is considered a major detrimental blasting effect and can be a menace to nearby residents and workers in the mine. In this paper, a blast-induced noise level prediction model based on Brain Inspired Emotional Neural Network (BENN) is presented. The objective of this paper was to investigate the implementation possibility of the proposed BENN approach along with six other artificial intelligent methods, such as Backpropagation Neural Network (BPNN), Radial Basis Function Neural Network (RBFNN), Generalised Regression Neural Network (GRNN), Group Method of Data Handling (GMDH), Least Squares Support Vector Machine (LSSVM) and Support Vector Machine (SVM). The study also implemented the standard Multiple Linear Regression (MLR) for comparison purposes. The statistical analysis carried out revealed that the BENN performed better than the other investigated methods. Thus, the BENN achieved very promising testing results of 1.619 dB, 3.076%, 0.0925%, 0.911 and 82.956% for root mean squared error (RMSE), mean absolute percentage error (MAPE), normalised root mean squared error (NRMSE), correlation coefficient (R) and variance accounted for (VAF). The implemented BENN can be useful in managing noise from mine blasting using site specific data.
Źródło:
Journal of Sustainable Mining; 2021, 20, 1; 28-38
2300-1364
2300-3960
Pojawia się w:
Journal of Sustainable Mining
Dostawca treści:
Biblioteka Nauki
Artykuł
Tytuł:
Comparative Study of the Identification Methods of the Management System of the Day-Ahead Market of Polish Energy Market S.A.
Autorzy:
Marlęga, Radosław
Powiązania:
https://bibliotekanauki.pl/articles/2052421.pdf
Data publikacji:
2021
Wydawca:
Uniwersytet Przyrodniczo-Humanistyczny w Siedlcach
Tematy:
artificial neural network
business intelligence
day ahead market
Identification methods
information system in management
parametrical model
Polish Energy Market
Opis:
Nowadays, identification and neural methods are used more and more often in modeling IT forecasting systems in addition to analytical methods. Six characteristic models used to forecast the Day- Ahead Market system functioning as a transaction management system at the Polish Power Exchange (POLPX) and the Nord Pool Spot market have been selected for comparative analysis. The research was preceded by a detailed discussion of modern criteria used to assess the quality of model fitting to the system, namely: effectiveness, efficiency, and robustness. In the literature, there are two main groups of system modeling methods, namely time series modeling methods and identification modeling methods, including neural modeling methods. Modeling usually results in such models as parametric models and artificial neural networks learned neural models of the Day-Ahead Market, as well as time series models, among others. In the comparative analysis, special attention was paid to the accuracy of the obtained models concerning the system. It has been pointed out that the studied solutions used to measure the accuracy of modeling criteria such as accuracy of fit or efficiency, and did not use the modeling efficiency, which is very important in IT forecasting systems for such large markets as the Day-Ahead Market of POLPX. The search for the best market models, including identification models of the Day- Ahead Market operation that can be used in electricity price forecasting is a very important issue both from the point of view of algorithmic solutions and economical solutions.
Źródło:
Studia Informatica : systems and information technology; 2021, 1-2(25); 67-86
1731-2264
Pojawia się w:
Studia Informatica : systems and information technology
Dostawca treści:
Biblioteka Nauki
Artykuł
Tytuł:
Intelligent system supporting technological process planning for machining and 3D printing
Autorzy:
Rojek, Izabela
Mikołajewski, Dariusz
Kotlarz, Piotr
Macko, Marek
Kopowski, Jakub
Powiązania:
https://bibliotekanauki.pl/articles/2090703.pdf
Data publikacji:
2021
Wydawca:
Polska Akademia Nauk. Czytelnia Czasopism PAN
Tematy:
artificial intelligence
AI
intelligent system
technological process
machining
3D printing
sztuczna inteligencja
system inteligentny
proces technologiczny
obróbka skrawaniem
druk 3D
Opis:
The study aimed to develop a system supporting technological process planning for machining and 3D printing. Such a system should function similarly to the way human experts act in their fields of expertise and should be capable of gathering the necessary knowledge, analysing data, and drawing conclusions to solve problems. This could be done by utilising artificial intelligence (AI) methods available within such systems. The study proved the usefulness of AI methods and their significant effectiveness in supporting technological process planning. The purpose of this article is to show an intelligent system that includes knowledge, models, and procedures supporting the company’s employees as part of machining and 3D printing. Few works are combining these two types of processing. Nowadays, however, these two types of processing overlap each other into a common concept of hybrid processing. Therefore, in the opinion of the authors, such a comprehensive system is necessary. The system-embedded knowledge takes the form of neural networks, decision trees, and facts. The system is presented using the example of a real enterprise. The intelligent expert system is intended for process engineers who have not yet gathered sufficient experience in technological-process planning, or who have just begun their work in a given production enterprise and are not very familiar with its machinery and other means of production.
Źródło:
Bulletin of the Polish Academy of Sciences. Technical Sciences; 2021, 69, 2; e136722, 1--8
0239-7528
Pojawia się w:
Bulletin of the Polish Academy of Sciences. Technical Sciences
Dostawca treści:
Biblioteka Nauki
Artykuł
Tytuł:
Intelligent system supporting technological process planning for machining and 3D printing
Autorzy:
Rojek, Izabela
Mikołajewski, Dariusz
Kotlarz, Piotr
Macko, Marek
Kopowski, Jakub
Powiązania:
https://bibliotekanauki.pl/articles/2173593.pdf
Data publikacji:
2021
Wydawca:
Polska Akademia Nauk. Czytelnia Czasopism PAN
Tematy:
artificial intelligence
AI
intelligent system
technological process
machining
3D printing
sztuczna inteligencja
system inteligentny
proces technologiczny
obróbka skrawaniem
druk 3D
Opis:
The study aimed to develop a system supporting technological process planning for machining and 3D printing. Such a system should function similarly to the way human experts act in their fields of expertise and should be capable of gathering the necessary knowledge, analysing data, and drawing conclusions to solve problems. This could be done by utilising artificial intelligence (AI) methods available within such systems. The study proved the usefulness of AI methods and their significant effectiveness in supporting technological process planning. The purpose of this article is to show an intelligent system that includes knowledge, models, and procedures supporting the company’s employees as part of machining and 3D printing. Few works are combining these two types of processing. Nowadays, however, these two types of processing overlap each other into a common concept of hybrid processing. Therefore, in the opinion of the authors, such a comprehensive system is necessary. The system-embedded knowledge takes the form of neural networks, decision trees, and facts. The system is presented using the example of a real enterprise. The intelligent expert system is intended for process engineers who have not yet gathered sufficient experience in technological-process planning, or who have just begun their work in a given production enterprise and are not very familiar with its machinery and other means of production.
Źródło:
Bulletin of the Polish Academy of Sciences. Technical Sciences; 2021, 69, 2; art. no. e136722
0239-7528
Pojawia się w:
Bulletin of the Polish Academy of Sciences. Technical Sciences
Dostawca treści:
Biblioteka Nauki
Artykuł
Tytuł:
Kontradyktoryjne uczenie maszynowe
Autorzy:
Kuznetsov, Phillip
Edmunds, Riley
Xiao, Ted
Iqbal, Humza
Puri, Raul
Golmant, Noah
Shih, Shannon
Powiązania:
https://bibliotekanauki.pl/articles/1857179.pdf
Data publikacji:
2021
Wydawca:
Wydawnictwo Druk-Art
Tematy:
nadzorowane uczenie maszynowe
sztuczna inteligencja
system bezpieczeństwa
supervised machine learning
artificial intelligence
security system
Opis:
Dzięki ogromnej ilości zasobów oraz znacznego zainteresowania skupionego ostatnio na SI można zaobserwować liczne formy inteligentnych agentów wyposażonych w różnorodne unikatowe i nowatorskie możliwości. Potencjał oddziaływania jest nieograniczony, aczkolwiek odnotowywano już przykłady, w których decyzje podejmowane przez sztuczną inteligencję były niezrozumiałe.
Źródło:
Napędy i Sterowanie; 2021, 23, 7/8; 80-89
1507-7764
Pojawia się w:
Napędy i Sterowanie
Dostawca treści:
Biblioteka Nauki
Artykuł
Wyświetlanie 1-15 z 59

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