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 "computer networks" wg kryterium: Temat

  Lista filtrów
Wyrównaj
Wyświetlanie 1-15 z 82
Tytuł:
Automatyczne rozpoznawanie treści nielegalnych filmów typu CSAM za pomocą klasyfikatora częściowo splatającego kolejne klatki materiału wideo
Autorzy:
Laskowska, Barbara
Powiązania:
https://bibliotekanauki.pl/articles/20311657.pdf
Data publikacji:
2023-10-31
Wydawca:
Akademia Sztuki Wojennej
Tematy:
cybersecurity
computer video analysis
machine learning
neural networks
deep neural networks
transfer learning
Child Sexual Abuse Material
CSAM
Opis:
The paper describes one of the methods of automatic recognition of CSAM materials, which was tested during the research under the APAKT project. The proposed solution is based on Temporal Shift Module (TSM), a model of a deep neural network created for efficient human activities rocognition in video. We applied transfer learning method for training the model with a relatively small number of training data to succesfully rocognize films with pornografic and illegal content. We conducted some tests of classification of films from three categories: neutral films, legal pornography and illegal pornografic videos (CSAM). In this paper we present problems that are connected with this research topic that come from the characteristic of the data. We also show that further works are needed to keep children safe in cyberspace.
Źródło:
Cybersecurity and Law; 2023, 10, 2; 195-201
2658-1493
Pojawia się w:
Cybersecurity and Law
Dostawca treści:
Biblioteka Nauki
Artykuł
Tytuł:
Convolutional neural networks for early computer diagnosis of child dysplasia
Konwolucyjne sieci neuronowe do wczesnej diagnostyki komputerowej dysplazji u dzieci
Autorzy:
Bilynsky, Yosyp
Nikolskyy, Aleksandr
Revenok, Viktor
Pogorilyi, Vasyl
Smailova, Saule
Voloshina, Oksana
Kumargazhanova, Saule
Powiązania:
https://bibliotekanauki.pl/articles/27315470.pdf
Data publikacji:
2023
Wydawca:
Politechnika Lubelska. Wydawnictwo Politechniki Lubelskiej
Tematy:
convolutional neural networks
computer diagnosis
ultrasound image child dysplasia
konwolucyjne sieci neuronowe
diagnostyka komputerowa
obrazowanie ultrasonograficzne dysplazji dziecięcej
Opis:
The problem in ultrasound diagnostics hip dysplasia is the lack of experience of the doctor in case of incorrect orientation of the hip joint and ultrasound head. The aim of this study was to evaluate the ability of the convolutional neural network (CNN) to classify and recognize ultrasound imaging of the hip joint obtained at the correct and incorrect position of the ultrasound sensor head in the computer diagnosis of pediatric dysplasia. CNN's such as GoogleNet, SqueezeNet, and AlexNet were selected for the study. The most optimal for the task is the use of CNN GoogleNet showed. In this CNN used transfer learning. At the same time, fine-tuning of the network and additional training on the database of 97 standards of ultrasonic images of the hip joint were applied. Image type RGB 32 bit, 210 × 300 pixels are used. Fine-tuning has been performed the lower layers of the structure CNN, in which 5 classes are allocated, respectively 4 classes of hip dysplasia types according to the Graf, and the Type ERROR ultrasound image, where position of the ultrasound sensor head and of the hip joint in ultrasound diagnostics are incorrect orientation. It was found that the authenticity of training and testing is the highest for the GoogleNet network: when classified in the training group accuracy is up to 100%, when classified in the test group accuracy – 84.5%.
Problemem w diagnostyce ultrasonograficznej dysplazji stawu biodrowego jest brak doświadczenia lekarzy w zakresie nieprawidłowej orientacji stawu biodrowego i głowicy ultrasonograficznej. Celem tego badania była ocena zdolności konwolucyjnej sieci neuronowej (CNN) do klasyfikowania i rozpoznawania obrazów ultrasonograficznych stawu biodrowego uzyskanych przy prawidłowym i nieprawidłowym położeniu głowicy ultrasonograficznej we wspomaganej komputerowo diagnostyce dysplazji dziecięcej. Do badania wybrano sieci CNN, takie jak GoogleNet, SqueezeNet i AlexNet. Wykazano, że najbardziej optymalne dla tego zadania jest użycie CNN GoogleNet. Jednocześnie w CNN zastosowano metodologię uczenia transferowego. Zastosowano precyzyjne dostrojenie sieci i dodatkowe szkolenie na podstawie 97 próbek obrazów ultrasonograficznych stawu biodrowego, typ obrazu RGB 32 bity, 210 × 300 pikseli. Przeprowadzono dostrajanie dolnych warstw struktury CNN, w której zidentyfikowano 5 klas, odpowiednio 4 klasy typów dysplazji stawu biodrowego według Grafa oraz obraz ultrasonograficzny typu ERROR, w którym pozycja głowicy ultrasonograficznej i stawu biodrowego w diagnostyce ultrasonograficznej mają nieprawidłową orientację. Stwierdzono, że niezawodność szkolenia i testowania jest najwyższa dla sieci GoogleNet: podczas klasyfikacji w grupie szkoleniowej dokładność wynosi do 100%, podczas klasyfikacji w grupie testowej dokładność wynosi 84,5%.
Źródło:
Informatyka, Automatyka, Pomiary w Gospodarce i Ochronie Środowiska; 2023, 13, 2; 56--63
2083-0157
2391-6761
Pojawia się w:
Informatyka, Automatyka, Pomiary w Gospodarce i Ochronie Środowiska
Dostawca treści:
Biblioteka Nauki
Artykuł
Tytuł:
Exploring automated object detection methods for manholes using classical computer vision and deep learning
Autorzy:
Rao, Shika
Mitnala, Nitya
Powiązania:
https://bibliotekanauki.pl/articles/2204261.pdf
Data publikacji:
2023
Wydawca:
Szkoła Główna Gospodarstwa Wiejskiego w Warszawie. Instytut Informatyki Technicznej
Tematy:
computer vision
object detection
size detection
convolutional neural networks
vision transformer
autonomous vehicles
Opis:
Open, broken, and improperly closed manholes can pose problems for autonomous vehicles and thus need to be included in obstacle avoidance and lane-changing algorithms. In this work, we propose and compare multiple approaches for manhole localization and classification like classical computer vision, convolutional neural networks like YOLOv3 and YOLOv3-Tiny, and vision transformers like YOLOS and ViT. These are analyzed for speed, computational complexity, and accuracy in order to determine the model that can be used with autonomous vehicles. In addition, we propose a size detection pipeline using classical computer vision to determine the size of the hole in an improperly closed manhole with respect to the manhole itself. The evaluation of the data showed that convolutional neural networks are currently better for this task, but vision transformers seem promising.
Źródło:
Machine Graphics & Vision; 2023, 32, 1; 25--53
1230-0535
2720-250X
Pojawia się w:
Machine Graphics & Vision
Dostawca treści:
Biblioteka Nauki
Artykuł
Tytuł:
Elements of Social Engineering Methodology Used During the COVID-19 Pandemic
Elementy metodologii inżynierii społecznej stosowane podczas pandemii COVID-19
Autorzy:
Trukhachov, Oleksandr
Powiązania:
https://bibliotekanauki.pl/articles/2007323.pdf
Data publikacji:
2021-12-15
Wydawca:
Uniwersytet im. Adama Mickiewicza w Poznaniu
Tematy:
social engineering
information and computer technology
COVID-19 pandemic
influence
persuasion of traditional media
social networks
media exploitation
socjotechnika
technologia informatyczna i komputerowa
pandemia COVID-19
wpływ
perswazja mediów tradycyjnych
sieci społecznościowe
eksploatacja mediów
Opis:
The article focuses on elements of social engineering (SI) that could be used by the states in their own interests during the COVID-19 pandemic. These elements were used to form negative public opinion, change the political landscape, and reduce citizens’ trust in their own governments. These elements are influence and persuasion. Traditional media and social networks play a major role in the use of these SI elements. SI has a long history of theoretical study as a scientific phenomenon. Practical elements of SI have a large arsenal, from government tools to influencing individuals. The article aims to demonstrate using SI elements, influence, and persuasion by the interested states and governments to obtain certain preferences for both foreign and domestic policies.
Artykuł koncentruje się na elementach inżynierii społecznej (SI) wykorzystywanych przez poszczególne państwa we własnym interesie podczas pandemii COVID-19. Elementy te wykorzystano do kształtowania negatywnej opinii publicznej, zmiany krajobrazu politycznego i zmniejszenia zaufania obywateli do własnych rządów. Zaliczają się do nich wpływ i perswazja. Tradycyjne media i sieci społecznościowe odgrywają główną rolę w wykorzystaniu tych elementów SI. SI ma długą historię studiów teoretycznych jako zjawiska naukowego. Praktyczne elementy SI mają duży arsenał, od narzędzi rządowych po metody wpływania na jednostki. Celem artykułu jest wykazanie wykorzystania elementów SI, wpływu i perswazji przez zainteresowane państwa i rządy w celu uzyskania określonych preferencji zarówno dla polityki zagranicznej, jak i wewnętrznej.
Źródło:
Środkowoeuropejskie Studia Polityczne; 2021, 4; 5-18
1731-7517
Pojawia się w:
Środkowoeuropejskie Studia Polityczne
Dostawca treści:
Biblioteka Nauki
Artykuł
Tytuł:
Multi-feature ensemble system in the renal tumour classification task
Autorzy:
Osowska-Kurczab, Aleksandra Maria
Markiewicz, Tomasz
Dziekiewicz, Miroslaw
Lorent, Malgorzata
Powiązania:
https://bibliotekanauki.pl/articles/2128157.pdf
Data publikacji:
2021
Wydawca:
Polska Akademia Nauk. Czytelnia Czasopism PAN
Tematy:
medical imaging
renal cell carcinoma
convolutional neural networks
textural features
support vector machine
computer vision
deep learning
technika deep learning
obrazowanie medyczne
rak nerkowokomórkowy
konwolucyjne sieci neuronowe
cechy tekstury
maszyna wektorów nośnych
wizja komputerowa
głęboka nauka
Opis:
Recently, the analysis of medical imaging is gaining substantial research interest, due to advancements in the computer vision field. Automation of medical image analysis can significantly improve the diagnosis process and lead to better prioritization of patients waiting for medical consultation. This research is dedicated to building a multi-feature ensemble model which associates two independent methods of image description: textural features and deep learning. Different algorithms of classification were applied to single-phase computed tomography images containing 8 subtypes of renal neoplastic lesions. The final ensemble includes a textural description combined with a support vector machine and various configurations of Convolutional Neural Networks. Results of experimental tests have proved that such a model can achieve 93.6% of weighted F1-score (tested in 10-fold cross validation mode). Improvement of performance of the best individual predictor totalled 3.5 percentage points.
Źródło:
Bulletin of the Polish Academy of Sciences. Technical Sciences; 2021, 69, 3; e136749, 1--8
0239-7528
Pojawia się w:
Bulletin of the Polish Academy of Sciences. Technical Sciences
Dostawca treści:
Biblioteka Nauki
Artykuł
Tytuł:
Multi-feature ensemble system in the renal tumour classification task
Autorzy:
Osowska-Kurczab, Aleksandra Maria
Markiewicz, Tomasz
Dziekiewicz, Miroslaw
Lorent, Malgorzata
Powiązania:
https://bibliotekanauki.pl/articles/2173572.pdf
Data publikacji:
2021
Wydawca:
Polska Akademia Nauk. Czytelnia Czasopism PAN
Tematy:
medical imaging
renal cell carcinoma
convolutional neural networks
textural features
support vector machine
computer vision
deep learning
technika deep learning
obrazowanie medyczne
rak nerkowokomórkowy
konwolucyjne sieci neuronowe
cechy tekstury
maszyna wektorów nośnych
wizja komputerowa
głęboka nauka
Opis:
Recently, the analysis of medical imaging is gaining substantial research interest, due to advancements in the computer vision field. Automation of medical image analysis can significantly improve the diagnosis process and lead to better prioritization of patients waiting for medical consultation. This research is dedicated to building a multi-feature ensemble model which associates two independent methods of image description: textural features and deep learning. Different algorithms of classification were applied to single-phase computed tomography images containing 8 subtypes of renal neoplastic lesions. The final ensemble includes a textural description combined with a support vector machine and various configurations of Convolutional Neural Networks. Results of experimental tests have proved that such a model can achieve 93.6% of weighted F1-score (tested in 10-fold cross validation mode). Improvement of performance of the best individual predictor totalled 3.5 percentage points.
Źródło:
Bulletin of the Polish Academy of Sciences. Technical Sciences; 2021, 69, 3; art. no. e136749
0239-7528
Pojawia się w:
Bulletin of the Polish Academy of Sciences. Technical Sciences
Dostawca treści:
Biblioteka Nauki
Artykuł
Tytuł:
Stress Testing MQTT Server for Private IOT Networks
Autorzy:
Hijazi, Ghofran
Hadi Habaebi, Mohamed
Al-Haddad, Ahmed
Zyoud, Alhareth Mohammed
Powiązania:
https://bibliotekanauki.pl/articles/1844629.pdf
Data publikacji:
2021
Wydawca:
Polska Akademia Nauk. Czytelnia Czasopism PAN
Tematy:
IoT
Protocols
MQTT
computer networks
Opis:
The rapid development of the Internet of Things (IoT) and the wide area of application rise the IoT concept to be the future of the internet. Indeed, IoT environment has a special nature with a lot of constraints in term of resource consumption. Moreover, the data exchanged between things and the internet is big data. In order to achieve efficiency in IoT communication, many technologies and new protocols based on these technologies have been developed. This paper aims to study the performance of Message Queuing Telemetry Transport (MQTT) by implementing this protocol on test-bed network infrastructure and analyzing the performance properties such as delay, jitter, packet loss and throughput for real time and non-real time scenarios. Finally, future research issues in MQTT protocol are suggested.
Źródło:
International Journal of Electronics and Telecommunications; 2021, 67, 2; 229-234
2300-1933
Pojawia się w:
International Journal of Electronics and Telecommunications
Dostawca treści:
Biblioteka Nauki
Artykuł
Tytuł:
System automatycznej detekcji tablic rejestracyjnych i identyfikacji numerów pojazdów wykorzystujący sieci neuronowe
A system for the automatic license plate detection and number identification using neural networks
Autorzy:
Błaszczyk, Julia
Janowski, Robert
Powiązania:
https://bibliotekanauki.pl/articles/1838143.pdf
Data publikacji:
2021-12
Wydawca:
Warszawska Wyższa Szkoła Informatyki
Tematy:
sieci neuronowe
komputerowe rozpoznawanie obrazów
detekcja tablic rejestracyjnych
EfficientDet
Pytesseract
ALPR
Neural networks
computer vision
license plate recognition
Opis:
W publikacji opisano kolejne etapy tworzenia aplikacji do automatycznego rozpoznawania tablic rejestracyjnych i identyfikacji numerów pojazdów z wykorzystaniem sieci neuronowych i podejścia Deep Learning, począwszy od przygotowania danych do trenowania a skończywszy na testowaniu skuteczności działania. Do implementacji mechanizmu detekcji tablic rejestracyjnych został wykorzystany model sieci EfficientDet, a do optycznego rozpoznawania numerów identyfikacyjnych na wykrytych tablicach, biblioteki Pytesseract oraz OpenCV. Weryfikacja skuteczności działania aplikacji dotyczyła oceny poprawności detekcji tablic rejestracyjnych oraz rozpoznania numerów identyfikacyjnych. Podstawowymi kryteriami oceny były powszechnie używane w takich zastosowaniach miary: dokładność, precyzja, czułość. Przeprowadzone testy pozwoliły ustalić optymalne wartości parametrów dla procesu detekcji tablic (wartości hiperparametrów czyli rozmiar sieci, liczba kroków, liczba epok, wagi, współczynnik uczenia, rozmiar paczki danych podczas trenowania oraz wartość progu podczas weryfikacji działania), a także dla procesu rozpoznawania numerów (zachowanie lub usuwanie pikseli stykających się z granicą wyciętego obrazu, wartości parametrów filtra bilateralnego, operacji progowania).
The paper describes the stages of creating an application for automatic license plate recognition and vehicle number identification using neural networks and the Deep Learning approach, starting from data preparation for training and ending with performance testing. The EfficientDet network model was used to implement the license plate detection mechanism and the Pytesseract and OpenCV libraries for the optical recognition of identification numbers on the detected plates. The verification of the effectiveness of the application concerned the assessment of the correctness of the detection of license plates in vehicles and the recognition of identification numbers. The basic evaluation criteria were the measures commonly used in such applications: accuracy, precision and sensitivity. The conducted tests allowed to determine the optimal parameter values for the license plate detection process (hyperparameter values, i.e. network size, number of steps, number of epochs, weights, learning coefficient, size of the data batch during training and the threshold value during operation verification) as well as for the number recognition process (keeping or removing pixels touching the border of the cut image, values of bilateral filter parameters, thresholding operations).
Źródło:
Zeszyty Naukowe Warszawskiej Wyższej Szkoły Informatyki; 2021, 15, 25; 7--31
1896-396X
2082-8349
Pojawia się w:
Zeszyty Naukowe Warszawskiej Wyższej Szkoły Informatyki
Dostawca treści:
Biblioteka Nauki
Artykuł
Tytuł:
Zastosowanie uczenia głębokiego w tłumaczeniu komputerowym
Application of deep learning in computer translation
Autorzy:
Handzel, Zbigniew
Gajer, Mirosław
Grabiński, Tadeusz
Luty, Zbigniew
Powiązania:
https://bibliotekanauki.pl/articles/2147416.pdf
Data publikacji:
2021-12-06
Wydawca:
Wyższa Szkoła Ekonomii i Informatyki w Krakowie
Tematy:
sztuczna inteligencja
przekład komputerowy
sieci neuronowe
uczenie głębokie
artificial intelligence
computer translation
neural
networks
deep learning
Opis:
Przekład komputerowy jest najstarszym i zarazem najbardziej doniosłym zagadnieniem zaliczanym do obszaru sztucznej inteligencji. Pomysł zastosowania komputerów do tłumaczenia tekstów zapisanych w języku naturalnym jest prawie tak stary, jak sam wynalazek komputera. Pierwotnie rzecz wydawała się łatwa do realizacji i oczekiwano, że za kilkanaście lat zawód tłumacza ostatecznie zaniknie, ponieważ tego rodzaju prace będą wykonywały wyłącznie maszyny cyfrowe. Potrzeba było jednak ponad 60 lat intensywnych badań, aby marzenie to mogło się urzeczywistnić w czasach nam współczesnych. Przełomem w badaniach nad przekładem komputerowym było zastosowanie technik obliczeniowych bazujących na sztucznych sieciach neuronowych z wykorzystaniem algorytmów uczenia głębokiego. W 2017 roku uruchomiony został serwis tłumaczeniowy DeepL, który jest programem komputerowym wykorzystującym uczenie głębokie w translacji automatycznej. Rozważany program zapewnia przekład o bardzo wysokiej jakości pomiędzy dowolnie wybraną parą spośród ponad 20 języków. Między innymi program ten umożliwia tłumaczenie z i na język polski. W artykule przedstawiono krótką historię badań nad przekładem komputerowym, omówiono główne trudności, które należało przezwyciężyć na drodze do budowy tłumaczy komputerowych, oraz omówiono podstawowe podejścia wykorzystywane w translacji automatycznej. Na zakończenie zaprezentowano interesujące wyniki eksperymentów przeprowadzonych z udziałem programu DeepL, które dowodzą jego bardzo wysokiej skuteczności w tłumaczeniu pomiędzy dowolnie wybraną parą języków, niezależnie od stopnia ich genetycznego pokrewieństwa.
Computer-aided translation is the oldest and at the same time the most prominent subject in the field of artificial intelligence. The idea of using computers to translate texts written in natural language is almost as old as the invention of the computer itself. At first it seemed easy to implement and it was expected that in a decade or so the profession of translator would finally disappear because only digital machines would do this kind of work. However, it took more than 60 years of intensive research for this dream to become a reality in modern times. A breakthrough in computer translation research was the application of computational techniques based on artificial neural networks using deep learning algorithms. In 2017, the translation service DeepL was launched, which is a computer program using deep learning in automatic translation. The program under consideration provides translation of very high quality between any pair of more than 20 languages. Among other things, the programme enables translation from and into Polish. The article presents a brief history of research on computer-aided translation, discusses the basic difficulties that had to be overcome on the way to building computer-aided translators, and discusses the basic approaches used in automatic translation. Finally, interesting results of experiments carried out with the program DeepL are presented, which prove its very high efficiency in translation between any pair of languages, regardless of the degree of their genetic affinity
Źródło:
Zeszyty Naukowe Wyższej Szkoły Ekonomii i Informatyki w Krakowie; 2021, 17; 71-92
1734-5391
Pojawia się w:
Zeszyty Naukowe Wyższej Szkoły Ekonomii i Informatyki w Krakowie
Dostawca treści:
Biblioteka Nauki
Artykuł
Tytuł:
Cooling fan controlled by embedded vision system
Autorzy:
Kula, Sebastian
Powiązania:
https://bibliotekanauki.pl/articles/376210.pdf
Data publikacji:
2020
Wydawca:
Politechnika Poznańska. Wydawnictwo Politechniki Poznańskiej
Tematy:
computer vision
deep neural networks
electromechanical systems
human computer interaction
Opis:
The HMI (human machine interaction) systems are widely used to control machines and variety of devices. Currently the HMI solutions, based on touch screens are almost commonly used in many domains, however the number of devices, which interaction with the user is based on speech recognition or user gesture recognition increases systematically. The paper focuses on the electromechanical system, which applies gestures and handwritten digits to control the speed of the DC cooling fan. The system crucial elements are the AVR microcontroller and the developer board, equipped with the embedded supercomputer NVIDIA Jetson TX1. To create the software part of the system artificial intelligence algorithms and deep neural networks were applied. The paper describes the complete routine of data preprocessing, deep neural network training and testing with the use of the GPU Tesla K20 and with the use of the DIGITS (Deep Learning GPU Training System), deployment of the trained model on Jetson TX1 board and the system execution. The system enables to control the fan through the two gestures (“stone”, ”paper”) or through four handwritten digits.
Źródło:
Poznan University of Technology Academic Journals. Electrical Engineering; 2020, 104; 7-16
1897-0737
Pojawia się w:
Poznan University of Technology Academic Journals. Electrical Engineering
Dostawca treści:
Biblioteka Nauki
Artykuł
Tytuł:
Cyber terrorism and the effects of the Russian attacks on democratic states in East Europe
Autorzy:
Moșoiu, Ovidiu
Bălăceanu, Ion
Mihai, Eduard
Powiązania:
https://bibliotekanauki.pl/articles/197911.pdf
Data publikacji:
2020
Wydawca:
Politechnika Śląska. Wydawnictwo Politechniki Śląskiej
Tematy:
cyberterrorism
terrorist organizations
cyber threats
cyber space
internet services
cyber warfare
computer networks
virtual space
cyberterroryzm
organizacje terrorystyczne
cyberzagrożenia
cyberprzestrzeń
usługi internetowe
wojna cybernetyczna
sieć komputerowa
przestrzeń wirtualna
Opis:
From the analysis of large-scale incidents in the field of cyber terrorism and the possible influence of the Russian government, it was concluded that cyber attacks represent threats to NATO member countries and were included in the list of security threats identified in the NATO`s New Strategic Concept of 2010. This conclusion makes terrorism a new dimension, a cybernetic one, as an adaption of terrorism to the new era and a new defence field to be taken in consideration – the cybernetic field. For these reasons, in 2016, NATO recognised the importance of introducing virtual space as an operational domain, which opened the gates to cyber security, and invited member countries to contribute to the development of cyber defence projects. The solution of the cyber attacks has created the conditions for normal functioning of any state critical infrastructure.
Źródło:
Zeszyty Naukowe. Transport / Politechnika Śląska; 2020, 106; 131-139
0209-3324
2450-1549
Pojawia się w:
Zeszyty Naukowe. Transport / Politechnika Śląska
Dostawca treści:
Biblioteka Nauki
Artykuł
Tytuł:
Implementacja systemu informatycznego do monitorowania infrastruktury sieciowej
IT system implementation for network infrastructure monitoring
Autorzy:
Chaładyniak, Dariusz
Pindral, Piotr
Powiązania:
https://bibliotekanauki.pl/articles/1397480.pdf
Data publikacji:
2020
Wydawca:
Warszawska Wyższa Szkoła Informatyki
Tematy:
sieci komputerowe
monitorowanie
systemy bezpieczeństwa
systemy informatyczne
computer networks
monitoring
security systems
information systems
Opis:
Artykuł dotyczy monitorowania współczesnych sieci komputerowych. Działanie to umożliwia natychmiastową reakcję na różne nieprawidłowości w funkcjonowaniu infrastruktury teleinformatycznej czy naruszenia zasad bezpieczeństwa. Systemy monitoringu są obecnie wdrażane w każdej organizacji, niezależnie od jej wielkości czy profilu działania. Monitorowanie sieci jest niezbędnym wymogiem zwłaszcza w firmach, w których praca opiera się głównie na systemach informatycznych. Wiele firm wdraża tego typu rozwiązania w celu zminimalizowania problemów z infrastrukturą teleinformatyczną oraz poprawy wydajności sieci komputerowych i produktywności pracowników. W artykule przedstawiono proces implementacji jednego z najpopularniejszych systemów monitorowania współczesnych sieci komputerowych Nagios Core w wersji 4.4.5.
The paper concerns contemporary computer networks monitoring. This enables immediate reaction to various irregularities in the functioning of the ICT infrastructure or breaches of security rules. Currently, monitoring systems are implemented in every organization, regardless of its size or activity profile. Network monitoring is a necessary requirement, especially in companies where the work is based mainly on IT systems. Many companies implement such solutions to minimize problems with the ICT infrastructure, and to improve computer network performance and employee productivity. The paper presents the implementation process of Nagios Core in version 4.4.5 –one of the most popular monitoring systems of modern computer networks.
Źródło:
Zeszyty Naukowe Warszawskiej Wyższej Szkoły Informatyki; 2020, 14, 22; 39-63
1896-396X
2082-8349
Pojawia się w:
Zeszyty Naukowe Warszawskiej Wyższej Szkoły Informatyki
Dostawca treści:
Biblioteka Nauki
Artykuł
Tytuł:
Analysis of possible SDN use in the rapid prototyping processas part of the Industry 4.0
Autorzy:
Mazur, D.
Paszkiewicz, A.
Bolanowski, M.
Budzik, G.
Oleksy, M.
Powiązania:
https://bibliotekanauki.pl/articles/200245.pdf
Data publikacji:
2019
Wydawca:
Polska Akademia Nauk. Czytelnia Czasopism PAN
Tematy:
rapid prototyping
software defined networking
industry 4.0
computer networks
szybkie prototypowanie
Przemysł 4.0
sieć komputerowa
SDN
Opis:
The article refers to the idea of using the software defined network (SDN) as an effective hardware and software platform enabling the creation and dynamic management of distributed ICT infrastructure supporting the rapid prototyping process. The authors proposed a new layered reference model remote distributed rapid prototyping that allows the development of heterogeneous, open systems of rapid prototyping in a distributed environment. Next, the implementation of this model was presented in which the functioning of the bottom layers of the model is based on the SDN architecture. Laboratory tests were carried out for this implementation which allowed to verify the proposed model in the real environment, as well as determine its potential and possibilities for further development. Thus, the approach described in the paper may contribute to the development and improvement of the efficiency of rapid prototyping processes which individual components are located in remote industrial, research and development units. Thanks to this, it will be possible to better integrate production processes as well as optimize the costs associated with prototyping. The proposed solution is also a response in this regard to the needs of industry 4.0 in the area of creating scalable, controllable and reliable platforms.
Źródło:
Bulletin of the Polish Academy of Sciences. Technical Sciences; 2019, 67, 1; 21-30
0239-7528
Pojawia się w:
Bulletin of the Polish Academy of Sciences. Technical Sciences
Dostawca treści:
Biblioteka Nauki
Artykuł
Tytuł:
Flow caching effectiveness in packet forwarding applicati
Autorzy:
Czekaj, Maciej
Jamro, Ernest
Powiązania:
https://bibliotekanauki.pl/articles/305321.pdf
Data publikacji:
2019
Wydawca:
Akademia Górniczo-Hutnicza im. Stanisława Staszica w Krakowie. Wydawnictwo AGH
Tematy:
computer networks
caching
SDN
Opis:
Routing algorithms are known to be potential bottlenecks for packet processing. Network ow caching can function as a general acceleration technique for packet processing workloads. The goal of this article is to evaluate the effectiveness of packet ow caching techniques in high-speed networks. The area of focus is the data distribution characteristics that lead to the effectiveness of caching network ows (connections). Based on a statistical analysis and simulations, the article sets the necessary conditions for the effective use of caches in packet forwarding applications. Public domain network traces were examined and measured for data locality. Software simulations show a strong correlation between the ow packet distance metrics and the cache hit rate.
Źródło:
Computer Science; 2019, 20 (2); 145-163
1508-2806
2300-7036
Pojawia się w:
Computer Science
Dostawca treści:
Biblioteka Nauki
Artykuł
Tytuł:
HUMOR MARKERS IN COMPUTER MEDIATED COMMUNICATION: EMOTION PERCEPTION AND RESPONSE
Autorzy:
Farnia, Maryam
Karimi, Keihaneh
Powiązania:
https://bibliotekanauki.pl/articles/955458.pdf
Data publikacji:
2019
Wydawca:
Uniwersytet Marii Curie-Skłodowskiej w Lublinie. IATEFL Poland Computer Special Interest Group
Tematy:
Computer-Mediated Communication (CMC)
emotion perception
humor
Viber
social networks
Opis:
This paper aimed at investigating humor in text-based computer mediated communication (CMC). To this end, 200 turns exchanged by a number of 50 English language teachers on Viber, a messaging application, were randomly selected and analyzed based on Adam’s (2012) classification of humor to examine emoticons, punctuations (question mark, exclamation mark, and ellipsis), laughter (textual and acronym), formatting (spelling variations, capital/small letters, and elongation), and explicit markers in the corpus. The findings showed that emoticons outweighed other humor markers while laughter rated the least used marker in the corpus.
Źródło:
Teaching English with Technology; 2019, 19, 1; 15
1642-1027
Pojawia się w:
Teaching English with Technology
Dostawca treści:
Biblioteka Nauki
Artykuł
Wyświetlanie 1-15 z 82

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