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 "data-driven" wg kryterium: Temat

  Lista filtrów
Wyrównaj
    Wyświetlanie 1-44 z 44
    Tytuł:
    UNPACKING L2 WRITING RESPONSES: A CORPUS-BASED STUDY ON TEACHER FEEDBACK TO STUDENT WRITING
    Autorzy:
    Merckle, Tamás
    Powiązania:
    https://bibliotekanauki.pl/articles/955798.pdf
    Data publikacji:
    2008
    Wydawca:
    Uniwersytet Marii Curie-Skłodowskiej w Lublinie. IATEFL Poland Computer Special Interest Group
    Tematy:
    corpora
    Data-Driven Learning
    concordancing
    Opis:
    Over the past decades, corpus linguistics has become widespread in studies dealing with applied linguistics. Teachers have become acquainted with corpus lingustic methods and are using computer technology in their professional practice. A well-known example is the learner corpora with which researchers managed to attain invaluable results concerning various aspects of learner language. This article, however, presents a new field within corpus linguistics: the teacher corpus. A corpus on teacher language (instead of learner language) has a lot to offer in terms of methodology and pedagogy.
    Źródło:
    Teaching English with Technology; 2008, 8, 4
    1642-1027
    Pojawia się w:
    Teaching English with Technology
    Dostawca treści:
    Biblioteka Nauki
    Artykuł
    Tytuł:
    Organizacje data-driven w ewolucji transformacji cyfrowej
    Autorzy:
    Adamczewski, Piotr
    Powiązania:
    https://bibliotekanauki.pl/articles/580975.pdf
    Data publikacji:
    2018
    Wydawca:
    Wydawnictwo Uniwersytetu Ekonomicznego we Wrocławiu
    Tematy:
    Internet rzeczy
    organizacja data-driven
    transformacja cyfrowa
    SMAC
    Internet of Things
    data-driven
    digital transformation
    Opis:
    Data-driven organizations in the evolution of digital transformation
    Źródło:
    Prace Naukowe Uniwersytetu Ekonomicznego we Wrocławiu; 2018, 527; 11-24
    1899-3192
    Pojawia się w:
    Prace Naukowe Uniwersytetu Ekonomicznego we Wrocławiu
    Dostawca treści:
    Biblioteka Nauki
    Artykuł
    Tytuł:
    A CORPUS-BASED ANALYSIS OF THE MOST FREQUENT ADJECTIVES IN ACADEMIC TEXTS
    Autorzy:
    Kartal, Galip
    Powiązania:
    https://bibliotekanauki.pl/articles/955644.pdf
    Data publikacji:
    2017
    Wydawca:
    Uniwersytet Marii Curie-Skłodowskiej w Lublinie. IATEFL Poland Computer Special Interest Group
    Tematy:
    Data-Driven Learning
    corpus linguistics
    COCA
    Opis:
    Based on a mega corpus, The Corpus of Contemporary American English (COCA), this study aims to determine the most frequent adjectives used in academic texts and to investigate whether these adjectives differ in frequency and function in social sciences, technology, and medical sciences. It also identifies evaluative adjectives from a list of a hundred most frequently used adjectives. A total of 839 adjectives, which comprises the list of frequently used adjectives in COCA, were searched using a search engine. 334 of the adjectives were found to appear more frequently in the academic sub-corpus than in other sub-corpora (spoken, fiction, magazine, and newspaper). There was only one adjective that was used more frequently in technology and medical sciences than in social sciences. Some adjectives were very dominant in a specific discipline of academic texts. The frequency of evaluative adjectives in most frequently used 100 adjectives was also listed. It is found that almost 40% percent of the adjectives are evaluative. The results of the study were discussed in terms of frequency effects in language learning and writing in the foreign language as providing learners with corpus data may improve language knowledge and the correct use of adjectives.
    Źródło:
    Teaching English with Technology; 2017, 17, 3; 3-18
    1642-1027
    Pojawia się w:
    Teaching English with Technology
    Dostawca treści:
    Biblioteka Nauki
    Artykuł
    Tytuł:
    ROUNDTABLE: Scientific Journals in the Data-Driven Age
    Autorzy:
    Głowacki, Michał
    Sobera, Waldemar
    Powiązania:
    https://bibliotekanauki.pl/articles/20311990.pdf
    Data publikacji:
    2020-06-09
    Wydawca:
    Polskie Towarzystwo Komunikacji Społecznej
    Tematy:
    roundtable
    scientific journals
    data-driven age
    Źródło:
    Central European Journal of Communication; 2020, 13, 1(25); 112-116
    1899-5101
    Pojawia się w:
    Central European Journal of Communication
    Dostawca treści:
    Biblioteka Nauki
    Artykuł
    Tytuł:
    On the Value of Data and the Potential of Artificial Intelligence: Reports From the 8th Big Data and AI Congress, April 18–19, 2018
    Autorzy:
    Żulicki, Remigiusz
    Powiązania:
    https://bibliotekanauki.pl/articles/781907.pdf
    Data publikacji:
    2019
    Wydawca:
    Polska Akademia Nauk. Czytelnia Czasopism PAN
    Tematy:
    big data
    data-driven business
    artificial intelligence
    critical data studies
    data-driven biznes
    sztuczna inteligencja
    big data - ujęcie krytyczne
    Opis:
    The author claims that due to the effectiveness and multiplicity of potential uses for databases (for instance, for “big data,” artificial intelligence) the business world is taking an almost incredible interest in their implementation. One proof is the momentum of the eighth edition of the Big Data & AI Congress. This text reports on that Warsaw conference. The author first presents the emotions that were obvious during the course of the event-the enthusiasm and expectations of business in regard to this kind of technology-and then points out and characterizes, with the eye of a sociologist, the areas of the subject left unaddressed. These are the manifold social consequences of the use and development of big data or so-called artificial intelligence, that is, the growth of income inequality at the same time as the outwardly positive growth in general incomes, the preservation of mechanisms of exclusion and discrimination, and the treatment of large groups of users as objects through applications based on data analysis.
    Źródło:
    Kultura i Społeczeństwo; 2019, 63, 1; 221-233
    2300-195X
    Pojawia się w:
    Kultura i Społeczeństwo
    Dostawca treści:
    Biblioteka Nauki
    Artykuł
    Tytuł:
    Proposal of a workflow for data-driven design in combination with BIM technology for more efficient office space planning
    Autorzy:
    Dudzińska, Emila
    Powiązania:
    https://bibliotekanauki.pl/articles/2116448.pdf
    Data publikacji:
    2022
    Wydawca:
    Politechnika Lubelska. Wydawnictwo Politechniki Lubelskiej
    Tematy:
    BIM
    space plan
    data-driven design
    office
    automation
    Opis:
    The development of BIM technology, its dissemination and the resulting standardisation are visible globally. This technology gives access to data created during the design process, enabling their schedule, modification and analysis. The use of data is a common point with data-driven design which, in the context of this paper, is a design approach where data is the primary source of information that affects the design. Considering the characteristics of modern office buildings and their layout, a workflow using data-driven design and BIM software was created. It makes the process more efficient in terms of the time needed for selected tasks as well as the use, transfer and management of information. The paper presents solutions that standardise the input data of the type and number of rooms meeting the tenant's needs. Based on the data from the spreadsheet, using scripts, elements representing the area and other parameters of rooms are created. After the arrangement of the spaces, the creation of walls and rooms, the data is automatically transferred to the parameters of the rooms. The furniture is automatically placed using equipment standard spreadsheet data. To ensure the verification of the project's compliance with the requirements, a script was created which graphically shows the fulfilment of the conditions.
    Źródło:
    Budownictwo i Architektura; 2022, 21, 2; 5--16
    1899-0665
    Pojawia się w:
    Budownictwo i Architektura
    Dostawca treści:
    Biblioteka Nauki
    Artykuł
    Tytuł:
    The data-driven Bulgarian WordNet: BTBWN
    Autorzy:
    Osenova, Petya
    Simov, Kiril
    Powiązania:
    https://bibliotekanauki.pl/articles/677250.pdf
    Data publikacji:
    2018
    Wydawca:
    Polska Akademia Nauk. Instytut Slawistyki PAN
    Tematy:
    Bulgarian WordNet
    WordNet mappings
    data-driven WordNet construction
    Opis:
    The data-driven Bulgarian WordNet: BTBWNThe paper presents our work towards the simultaneous creation of a data-driven WordNet for Bulgarian and a manually annotated treebank with semantic information. Such an approach requires synchronization of the word senses in both - syntactic and lexical resources, without limiting the WordNet senses to the corpus or vice versa. Our strategy focuses on the identification of senses used in BulTreeBank, but the missing senses of a lemma also have been covered through exploration of bigger corpora. The identified senses have been organized in synsets for the Bulgarian WordNet. Then they have been aligned to the Princeton WordNet synsets. Various types of mappings are considered between both resources in a cross-lingual aspect and with respect to ensuring maximum connectivity and potential for incorporating the language specific concepts. The mapping between the two WordNets (English and Bulgarian) is a basis for applications such as machine translation and multilingual information retrieval. Oparty na danych WordNet bułgarski: BTBWNW artykule przedstawiono naszą pracę na rzecz jednoczesnej budowy opartego na danych wordnetu dla języka bułgarskiego oraz ręcznie oznaczonego informacjami semantycznymi banku drzew. Takie podejście wymaga uzgodnienia znaczeń słów zarówno w zasobach składniowych, jak i leksykalnych, bez ograniczania znaczeń umieszczanych w wordnecie do tych obecnych w korpusie, jak i odwrotnie. Nasza strategia koncentruje się na identyfikacji znaczeń stosowanych w BulTreeBank, przy czym brakujące znaczenia lematu zostały również zbadane przez zgłębienie większych korpusów. Zidentyfikowane znaczenia zostały zorganizowane w synsety bułgarskiego wordnetu, a następnie powiązane z synsetami Princeton WordNet. Rozmaite rodzaje rzutowań są rozpatrywane pomiędzy obydwoma zasobami w kontekście międzyjęzykowym, a także w odniesieniu do zapewnienia maksymalnej łączności i możliwości uwzględnienia pojęć specyficznych dla języka bułgarskiego. Rzutowanie między dwoma wordnetami (angielskim i bułgarskim) jest podstawą dla aplikacji, takich jak tłumaczenie maszynowe i wielojęzyczne wyszukiwanie informacji.
    Źródło:
    Cognitive Studies; 2018, 18
    2392-2397
    Pojawia się w:
    Cognitive Studies
    Dostawca treści:
    Biblioteka Nauki
    Artykuł
    Tytuł:
    “The times they are-a-changin”: Reconstructing the new role of the strategic HR manager
    Autorzy:
    Cassar, Vincent
    Tracz-Krupa, Katarzyna
    Bezzina, Frank
    Przytuła, Sylwia
    Powiązania:
    https://bibliotekanauki.pl/articles/419978.pdf
    Data publikacji:
    2018
    Wydawca:
    Wydawnictwo Uniwersytetu Ekonomicznego we Wrocławiu
    Tematy:
    strategic HRMgt
    data driven decision-making
    new competency model
    Opis:
    Much has been said about elevating the HRMgt function to strategic levels. Adopting a more evidence-based approach through the use of data analytics is considered an important driver in this direction. This provides a more potent decision-making resource that enables less biased and harder evidence which ultimately is more convincing. But will Strategic HRMgt adopting data-driven strategies require people in the profession to adopt new skills? This exploratory project is work-in-progress and presents initial interview results. Interviewees report that the use of HRMgt data analytics can certainly improve the strategic value of HR and that while the use of data can drive HR decisions more convincingly, HRMgt itself cannot be reduced or substituted by data. The participants also reported that HR professionals would require learning new skills, amongst them IT, analysis and interpretation of data. The project aims to eventually draw a number of attributes or skill-sets to this effect.
    Źródło:
    Nauki o Zarządzaniu; 2018, vol. 23 no. 3; 3-11
    2080-6000
    Pojawia się w:
    Nauki o Zarządzaniu
    Dostawca treści:
    Biblioteka Nauki
    Artykuł
    Tytuł:
    Artificial Intelligence: opportunities and concerns in the era of Big Data. Ethical and practical issues with decision-making and Generative AI in the era of ChatGPT
    Sztuczna inteligencja: możliwości i obawy w erze Big Data. Etyczne i praktyczne kwestie związane z podejmowaniem decyzji i generatywną sztuczną inteligencją w erze ChatGPT
    Autorzy:
    Varvarà, Giulia
    Powiązania:
    https://bibliotekanauki.pl/articles/32388079.pdf
    Data publikacji:
    2023
    Wydawca:
    Fundacja PSC
    Tematy:
    Artificial intelligence
    Ethics
    Generative artificial intelligence
    Data-driven decisions
    Opis:
    Artificial Intelligence has made impressive progress in the past few decades, and, especially in the last couple of years, so many different systems able to simulate human response in a very realistic and coherent way have been made available to the general public. This has opened the road to new possibilities for the use of AI in a variety of contexts, starting from the use of generative AI to the shortening of otherwise long working tasks (such as programming). However, it also created unforeseen issues that have yet to be addressed, since there is a lack of legal and ethical guidelines for the use of these new AI tools. This article analyses some of the most controversial applications of these new AI systems, highlighting both problems and ethical concerns, as well as the possible ways in which they can be dealt with in the future.
    Źródło:
    Alcumena. Pismo Interdyscyplinarne; 2023, 2(14); 85-100
    2719-9851
    Pojawia się w:
    Alcumena. Pismo Interdyscyplinarne
    Dostawca treści:
    Biblioteka Nauki
    Artykuł
    Tytuł:
    Images of the City in the Making: Participatory Mapping, Dynamic Data Processing and Collective Knowledge
    Autorzy:
    Nacher, Anna
    Powiązania:
    https://bibliotekanauki.pl/articles/636938.pdf
    Data publikacji:
    2013
    Wydawca:
    Uniwersytet Jagielloński. Wydawnictwo Uniwersytetu Jagiellońskiego
    Tematy:
    geomedia
    urban computing
    participatory mapping
    data-driven activism
    Ushahidi
    Crowdmap
    Opis:
    The article focuses on the practices relevant for digital mapping based on dynamic data processing and GIS. I argue that participatory mapping can be seen as a form of data driven activism and as such it is first and foremost the example of the collective knowledge. Hence, the primary function of the images (e.g. maps) produced in the process is not so much the representation of the city as rather it is the role they play in the dynamic operations of knowledge production on a grassroots level. Given that the computing technology and data processing saturate the social relations of the contemporary urban environments to the considerable extent, certain shift in the scope of analysis is required: the focus on how the images emerge and how they act in the world seems to be more relevant than the traditional analysis of the city’s visual representation.
    Źródło:
    Przegląd Kulturoznawczy; 2013, 4(18); 287-300
    1895-975X
    2084-3860
    Pojawia się w:
    Przegląd Kulturoznawczy
    Dostawca treści:
    Biblioteka Nauki
    Artykuł
    Tytuł:
    Maintenance 4.0 technologies – new opportunities for sustainability driven maintenance
    Autorzy:
    Jasiulewicz-Kaczmarek, Małgorzata
    Legutko, Stanislaw
    Kluk, Piotr
    Powiązania:
    https://bibliotekanauki.pl/articles/407249.pdf
    Data publikacji:
    2020
    Wydawca:
    Polska Akademia Nauk. Czytelnia Czasopism PAN
    Tematy:
    Maintenance 4.0
    smart maintenance
    data-driven maintenance
    sustainable maintenance
    Opis:
    Digitalization and sustainability are important topics for manufacturing industries as they are affecting all parts of the production chain. Various initiatives and approaches are set up to help companies adopt the principles of the fourth industrial revolution with respect sustainability. Within these actions the use of modern maintenance approaches such as Maintenance 4.0 is highlighted as one of the prevailing smart & sustainable manufacturing topics. The goal of this paper is to describe the latest trends within the area of maintenance management from the perspective of the challenges of the fourth industrial revolution and the economic, environmental and social challenges of sustainable development. In this work, intelligent and sustainable maintenance was considered in three perspectives. The first perspective is the historical perspective, in relation to which evolution has been presented in the approach to maintenance in accordance with the development of production engineering. The next perspective is the development perspective, which presents historical perspectives on maintenance data and data-driven maintenance technology. The third perspective, presents maintenance in the context of the dimensions of sustainable development and potential opportunities for including data-driven maintenance technology in the implementation of the economic, environmental and social challenges of sustainable production.
    Źródło:
    Management and Production Engineering Review; 2020, 11, 2; 74-87
    2080-8208
    2082-1344
    Pojawia się w:
    Management and Production Engineering Review
    Dostawca treści:
    Biblioteka Nauki
    Artykuł
    Tytuł:
    Pułapki myślowe data-driven. Krytyka (nie tylko) metodologiczna
    The mind traps of data-driven. (Not only) methodological critique
    Autorzy:
    Żulicki, Remigiusz Żulicki
    Powiązania:
    https://bibliotekanauki.pl/articles/1058749.pdf
    Data publikacji:
    2019-08-31
    Wydawca:
    Polskie Wydawnictwo Ekonomiczne
    Tematy:
    data-driven
    data science
    sztuczna inteligencja
    etnografia
    metodologia
    artificial intelligence
    ethnography
    methodology
    Opis:
    Podejście data-driven jest silnym trendem we współczesnym marketingu i innych dziedzinach życia. Z pozycji krytyki metodologicznej autor omawia pułapki myślowe data-driven. Wskazuje, że wbrew pozorom, dane nie mówią same za siebie, dane nie są „dane”, tylko zbierane i generowane, więc nieobiektywne. Większa ilość danych nie musi oznaczać większej wartości. Stosowane narzędzia kształtują badaną rzeczywistość. Wiara w dane jest wiarą, niemożliwą do zasadniczo logicznego uzasadnienia. Panuje nie konieczność, ale moda na korzystanie z danych i najnowocześniejszych metod obliczeniowych. Autor wskazuje powiązania założeń epistemologicznych z etycznymi oraz konsekwencjami społecznymi oraz proponuje alternatywy.
    The data-driven approach is a strong trend in modern marketing and other areas of life. From the position of methodological criticism, I discuss the data-driven mind traps. I indicate that contrary to popular beliefs: data does not speak for themselves; data is not given, but collected and generated, so biased; a larger amount of data does not necessarily mean a higher value; the tools used shape the examined reality; faith in data is a belief that is impossible to justify logically; there is no imperative but trend for the use of data and the most modern quantitative methods. I point to the links between epistemological and ethical assumptions as well as social consequences. I suggest alternatives
    Źródło:
    Marketing i Rynek; 2019, 8; 3-14
    1231-7853
    Pojawia się w:
    Marketing i Rynek
    Dostawca treści:
    Biblioteka Nauki
    Artykuł
    Tytuł:
    Outside the box : an alternative data analytics framework
    Autorzy:
    Angelov, P.
    Powiązania:
    https://bibliotekanauki.pl/articles/950988.pdf
    Data publikacji:
    2014
    Wydawca:
    Sieć Badawcza Łukasiewicz - Przemysłowy Instytut Automatyki i Pomiarów
    Tematy:
    data density
    proximity measures
    RDE
    data
    analytics
    data-driven approaches
    machine learning
    Bayesian
    Opis:
    In this paper, an alternative framework for data analytics is proposed which is based on the spatially-aware concepts of eccentricity and typicality which represent the density and proximity in the data space. This approach is statistical, but differs from the traditional probability theory which is frequentist in nature. It also differs from the belief and possibility-based approaches as well as from the deterministic first principles approaches, although it can be seen as deterministic in the sense that it provides exactly the same result for the same data. It also differs from the subjective expert-based approaches such as fuzzy sets. It can be used to detect anomalies, faults, form clusters, classes, predictive models, controllers. The main motivation for introducing the new typicality- and eccentricity-based data analytics (TEDA) is the fact that real processes which are of interest for data analytics, such as climate, economic and financial, electro-mechanical, biological, social and psychological etc., are often complex, uncertain and poorly known, but not purely random. Unlike, purely random processes, such as throwing dices, tossing coins, choosing coloured balls from bowls and other games, real life processes of interest do violate the main assumptions which the traditional probability theory requires. At the same time they are seldom deterministic (more precisely, have always uncertainty/noise component which is nondeterministic), creating expert and belief-based possibilistic models is cumbersome and subjective. Despite this, different groups of researchers and practitioners favour and do use one of the above approaches with probability theory being (perhaps) the most widely used one. The proposed new framework TEDA is a systematic methodology which does not require prior assumptions and can be used for development of a range of methods for anomalies and fault detection, image processing, clustering, classification, prediction, control, filtering, regression, etc. In this paper due to the space limitations, only few illustrative examples are provided aiming proof of concept.
    Źródło:
    Journal of Automation Mobile Robotics and Intelligent Systems; 2014, 8, 2; 29-35
    1897-8649
    2080-2145
    Pojawia się w:
    Journal of Automation Mobile Robotics and Intelligent Systems
    Dostawca treści:
    Biblioteka Nauki
    Artykuł
    Tytuł:
    A new hybrid approach based on probability distribution and an improved machine learning for multivariate risk assessment
    Autorzy:
    Azzedine, Abdelhakim
    Nouri, Fatma Zohra
    Bouhouche, Salah
    Powiązania:
    https://bibliotekanauki.pl/articles/31341643.pdf
    Data publikacji:
    2024
    Wydawca:
    Polska Akademia Nauk. Polskie Towarzystwo Diagnostyki Technicznej PAN
    Tematy:
    blast furnace
    exponential smoothing
    risk
    safety
    data driven techniques
    probability distribution
    Opis:
    A highly complex dynamic non-linear reactor is the blast furnace iron manufacturing system. It has possible dangers, including carbon monoxide, wide variety of chemical reactions, fire, high pressure and explosion, noise, split and fall, hot metal sparks, hit etc. To ensure a secure working, organizations must take the required measures to manage the risks and their effects. The approach for risk assessment discussed in this research attempts to increase blast furnace safety performance and reduce workers injuries. This approach uses probability distribution and an improved machine learning techniques such as radial basis function artificial neural networks (RBANN). The novelty here is to calculate a multivariate risk using a proposed method, namely exponential smoothing combined with radial basis function artificial neural networks (ES-RBANN). To identify their limits, the results of a research comparing conventional and novel techniques are confirmed using real data collected from the steel production operations ArcelorMittal-Annaba, Algeria.
    Źródło:
    Diagnostyka; 2024, 25, 1; art. no. 2024113
    1641-6414
    2449-5220
    Pojawia się w:
    Diagnostyka
    Dostawca treści:
    Biblioteka Nauki
    Artykuł
    Tytuł:
    Scientometric and Bibliometric Analysis in Analytical Marketing Research
    Autorzy:
    Więcek-Janka, Ewa
    Szewczuk, Sandra
    Powiązania:
    https://bibliotekanauki.pl/articles/2168352.pdf
    Data publikacji:
    2022
    Wydawca:
    Uniwersytet Marii Curie-Skłodowskiej. Wydawnictwo Uniwersytetu Marii Curie-Skłodowskiej
    Tematy:
    analytical marketing
    financial marketing
    data-driven marketing
    Web of Science
    VOSviewer
    Opis:
    Theoretical background: Analytical marketing is at the heart of scientific research because it plays an important role in building the competitiveness of enterprises and is an opportunity for them to grow.Purpose of the article: The aim of the article is to present the results of a bibliometric analysis of the developing area of analytical marketing.Research methods: For this purpose, specialist journals published between 1900 and 2021 were searched in the Web of Science database. The scientometric analyses carried out on their basis concern the number of publications, authorship and co-authorship, the number of citations, journals, thematic categories, institutions, countries and keywords. Over 200 publications cited 2,563 times were analyzed.Main findings: The concept of analytical marketing was taken into account by over 400 authors, with Maria Petrescu authoring the highest number of publications, and Michel Wedel being the most significant author due to the number of citations. An important role, due to the number of publications in this area, is played by institutions based in the USA (over 50%), including the University of Nevada, Las Vegas (UNLV) and the Nevada System of Higher Education (NSHE). What is more, the conducted research emphasizes the importance of marketing analytics and presents benefits that stem from using it.
    Źródło:
    Annales Universitatis Mariae Curie-Skłodowska, sectio H – Oeconomia; 2022, 56, 1; 143-167
    0459-9586
    2449-8513
    Pojawia się w:
    Annales Universitatis Mariae Curie-Skłodowska, sectio H – Oeconomia
    Dostawca treści:
    Biblioteka Nauki
    Artykuł
    Tytuł:
    Data Altruism or Voluntary Data Sharing in the Economy
    Autorzy:
    Jacolik, Magdalena
    Powiązania:
    https://bibliotekanauki.pl/articles/28678131.pdf
    Data publikacji:
    2022
    Wydawca:
    Uniwersytet im. Adama Mickiewicza w Poznaniu
    Tematy:
    data-driven economy
    data altruism organisations
    competent authorities
    social organisations
    non-governmental organisations
    Opis:
    Along with technological progress, one can observe socio-economic changes taking place, and the transformation of the EU economy into a digital economy is an eloquent example. The scope of this transformation includes data, which plays an important role in the economy. This may be readily inferred from the European Strategy for Data published by the European Commission, which envisages a data-driven economy. The transformation towards a data-agile economy results in certain modification in the legal space. For instance, the proposal for a data governance regulation introduces an entity referred to as a data altruism organisation. The proposed act also requires EU Member States to designate a competent authority. This paper examines the functioning of said organisations and attempts to define their status, and discusses the duties of competent authorities which may possibly supervise the activities of data altruism organisations.
    Źródło:
    Adam Mickiewicz University Law Review; 2022, 14; 339-353
    2450-0976
    Pojawia się w:
    Adam Mickiewicz University Law Review
    Dostawca treści:
    Biblioteka Nauki
    Artykuł
    Tytuł:
    Prawo konkurencji w gospodarce opartej na danych
    Competition law in a data-driven economy
    Autorzy:
    Szpringer, Włodzimierz
    Powiązania:
    https://bibliotekanauki.pl/articles/40406039.pdf
    Data publikacji:
    2022
    Wydawca:
    Fundacja im. Aliny i Leszka Allerhandów
    Tematy:
    prawo konkurencji
    społeczeństwo oparte na danych (data-driven society)
    Data Act, Data Governance Act i Digital Markets Act
    Competition law
    data-driven society
    Data Act, Data Governance Act and Digital Markets Act
    Opis:
    Artykuł był podstawą referatu wygłoszonego podczas drugiego dnia I Kongresu Allerhanda Instytucje Prawa Ochrony Konkurencji w Warszawie – 8 czerwca 2022 r. Celem opracowania jest opisanie procesu przechodzenia od społeczeństwa informacyjnego (infomation society) do społeczeństwa opartego na danych (data-driven society) i ukazania w tym kontekście prawa ochrony konkurencji. Autor m.in. rozważa potrzebę wprowadzenia regulacji o zarządzeniu danymi i w tym kontekście analizuje regulacje w niektórych państwach oraz projekty regulacji opracowane w Unii Europejskiej.
    Based on this article, the author delivered a paper on the second day of the 1st Allerhand Congress on Competition Law Institutions in Warsaw, June 8, 2022, in which he outlined the transition from an information society to a data-driven society, and subsequently discussed competition law in that context. Among other things, the author considers the need for a data management regulation and, against that background, analyzes domestic legislation in several states as well as draft regulations developed in the European Union.
    Źródło:
    Głos Prawa. Przegląd Prawniczy Allerhanda; 2022, 5, 2 (10); 278-305
    2657-7984
    2657-800X
    Pojawia się w:
    Głos Prawa. Przegląd Prawniczy Allerhanda
    Dostawca treści:
    Biblioteka Nauki
    Artykuł
    Tytuł:
    Challenges for the DOE methodology related to the introduction of Industry 4.0
    Autorzy:
    Pietraszek, Jacek
    Radek, Norbert
    Goroshko, Andrii V.
    Powiązania:
    https://bibliotekanauki.pl/articles/1839493.pdf
    Data publikacji:
    2020
    Wydawca:
    Stowarzyszenie Menedżerów Jakości i Produkcji
    Tematy:
    DOE
    industry 4.0
    data-driven approaches
    uncertainty
    przemysł 4.0
    niepewność
    Opis:
    The introduction of solutions conventionally called Industry 4.0 to the industry resulted in the need to make many changes in the traditional procedures of industrial data analysis based on the DOE (Design of Experiments) methodology. The increase in the number of controlled and observed factors considered, the intensity of the data stream and the size of the analyzed datasets revealed the shortcomings of the existing procedures. Modifying procedures by adapting Big Data solutions and data-driven methods is becoming an increasingly pressing need. The article presents the current methods of DOE, considers the existing problems caused by the introduction of mass automation and data integration under Industry 4.0, and indicates the most promising areas in which to look for possible problem solutions.
    Źródło:
    Production Engineering Archives; 2020, 26, 4; 190-194
    2353-5156
    2353-7779
    Pojawia się w:
    Production Engineering Archives
    Dostawca treści:
    Biblioteka Nauki
    Artykuł
    Tytuł:
    Local Wave Energy Dissipation and Morphological Beach Characteristics along a Northernmost Segment of the Polish Coast
    Autorzy:
    Różyński, G.
    Powiązania:
    https://bibliotekanauki.pl/articles/241376.pdf
    Data publikacji:
    2018
    Wydawca:
    Polska Akademia Nauk. Instytut Budownictwa Wodnego PAN
    Tematy:
    coastal morphology
    wave energy dissipation
    equilibrium profiles
    data-driven modelling
    signal processing
    Opis:
    This paper analyses cross-shore bathymetric profiles between Władysławowo (km 125 of the Polish coastal chainage) and Lake Sarbsko (km 174) done in 2005 and 2011. Spaced every 500 m, they cover beach topography from dune/cliff crests to a seabed depth of about 15 m. They were decomposed by signal processing techniques to extract the monotonic component of beach topography and to perform a straightforward assessment of wave energy dissipation rates. Three characteristic dissipation patterns were identified: one associated with large nearshore bars and 2–3 zones of wave breaking; a second, to which the equilibrium beach profile concept can be applied; and a third, characterized by mixed behaviour. An attempt was then made to interpret these types of wave energy dissipation in terms of local coastal morphological features and the underlying sedimentary characteristics.
    Źródło:
    Archives of Hydro-Engineering and Environmental Mechanics; 2018, 65, 2; 91-108
    1231-3726
    Pojawia się w:
    Archives of Hydro-Engineering and Environmental Mechanics
    Dostawca treści:
    Biblioteka Nauki
    Artykuł
    Tytuł:
    Overview on topology identification technologies for a low-voltage distribution network
    Autorzy:
    Haotian, Ge
    Jiuming, Zhong
    Powiązania:
    https://bibliotekanauki.pl/articles/27309955.pdf
    Data publikacji:
    2023
    Wydawca:
    Polska Akademia Nauk. Czasopisma i Monografie PAN
    Tematy:
    data driven method
    low-voltage distribution network
    signal injection method
    topology identification
    Opis:
    The topology identification of low-voltage distribution networks is an important foundation for the intelligence of low-voltage distribution networks. Its accuracy fundamentally determines the effectiveness of functions such as power system state estimation, operational control, optimization planning, and intelligent electricity consumption. The low-voltage distribution network is composed of transformers, lines, and end users. The key task of topology identification is to distinguish the connection relationship between distribution transformers, low-voltage lines, and phase sequence with end users, which can be divided into transformer user relationship, line user relationship, and phase user relationship. At present, the main methods of low-voltage network topology identification can be divided into signal injection method and data analysis method. The signal injection method requires a large number of additional terminal devices and is difficult to promote. The data analysis method combines the characteristics of switch state, voltage, current, electrical energy, and other data to perform topology analysis. The commonly used methods include correlation analysis and feature learning. Finally, typical problems that urgently need to be solved in topology recognition and representation were proposed, providing a reference for the research and development of low-voltage distribution network topology automatic recognition technology.
    Źródło:
    Archives of Electrical Engineering; 2023, 72, 4; 1017--1034
    1427-4221
    2300-2506
    Pojawia się w:
    Archives of Electrical Engineering
    Dostawca treści:
    Biblioteka Nauki
    Artykuł
    Tytuł:
    A comparative study of artificial intelligence models for predicting monthly river suspended sediment load
    Autorzy:
    Rezaei, Khalil
    Vadiati, Meysam
    Powiązania:
    https://bibliotekanauki.pl/articles/292569.pdf
    Data publikacji:
    2020
    Wydawca:
    Instytut Technologiczno-Przyrodniczy
    Tematy:
    artificial intelligence
    data-driven methods
    Karaj dam
    suspended sediment load
    the Karaj River
    Opis:
    When high precision modelling is required, for example, with the estimation of suspended sediment load (SSL), data-driven models are preferred over physically-based numerical models for their real-time, short-horizon prediction ability. The investigation of SSL, as an important index in engineering practices assessment, like design and operation of the hydraulic structures not only shows the hydrological behaviour of the river, but also illustrates the valuable information about the water quality deterioration, surface-groundwater interaction and land-use changes of the watershed. The following data-driven methods were compared in order to predict SSL at the Seyra gauging station on the Karaj River in Iran: Fuzzy logic (FL), two adaptive neuro-fuzzy inference systems (i.e., ANFIS-GP and ANFIS-FCM models), an artificial neural network (ANN), and least squares support vector machine (LSSVM). Monthly average river flow and SSL data for 50 years were obtained from the Tehran Regional Water Authority (TRWA). The data was first divided into training, validation and test sets and the SSL was then predicted using the ANN, FL, ANFIS, and LSSVM models. The reliability of the applied models was evaluated by the correlation coefficient (R), root mean square error (RMSE), and mean absolute error (MAE). The results showed that the ANFIS models outperformed the ANN, FL, and LSSVM models for predicting SSL using the given input and output data. Overall, the performances of the artificial intelligence models used in the present study were satisfactory in predicting the non-linear behaviour of the SSL.
    Źródło:
    Journal of Water and Land Development; 2020, 45; 107-118
    1429-7426
    2083-4535
    Pojawia się w:
    Journal of Water and Land Development
    Dostawca treści:
    Biblioteka Nauki
    Artykuł
    Tytuł:
    The Data-Driven Economy. Remarks in the Light of Selected Issues in the Competition Law
    Autorzy:
    Jacolik, Magdalena
    Powiązania:
    https://bibliotekanauki.pl/articles/2027862.pdf
    Data publikacji:
    2021-12-31
    Wydawca:
    Uniwersytet im. Adama Mickiewicza w Poznaniu
    Tematy:
    Data-driven economy
    data economy
    competition law
    company confidentiality
    freedom of economic activity
    practices restricting competition
    Opis:
    Data has begun to play a vital role in global, EU-wide and domestic economies. On 19 February 2020, the European Commission published the EU’s strategy for data, which outlines a new and unprecedented approach to development. The vision thus described – a data-driven economy – is to be implemented within the next five years.However, this broad undertaking gives rise to a number of legal, economic and social issues which deserve to be more thoroughly examined. In this paper, the author considers how the data economy relates to aspects of competition law, including threats associated with the sharing of confidential company data, and information protected under intellectual property laws, among the participants of the market economy, i.e. businesses. Also, observations are made concerning the hypothetical emergence of monopolies and oligopolies, as well as collusive agreements between enterprises on the grounds of the new approach to development.
    Źródło:
    Adam Mickiewicz University Law Review; 2021, 13; 215-231
    2450-0976
    Pojawia się w:
    Adam Mickiewicz University Law Review
    Dostawca treści:
    Biblioteka Nauki
    Artykuł
    Tytuł:
    Bandwidth selection for kernel generalized regression neural networks in identification of hammerstein systems
    Autorzy:
    Lv, Jiaqing
    Pawlak, Mirosław
    Powiązania:
    https://bibliotekanauki.pl/articles/2031118.pdf
    Data publikacji:
    2021
    Wydawca:
    Społeczna Akademia Nauk w Łodzi. Polskie Towarzystwo Sieci Neuronowych
    Tematy:
    generalized regression neural network
    nonparametric estimation
    bandwidth
    data-driven selection
    nonlinear system
    Hammerstein system
    Opis:
    This paper addresses the issue of data-driven smoothing parameter (bandwidth) selection in the context of nonparametric system identification of dynamic systems. In particular, we examine the identification problem of the block-oriented Hammerstein cascade system. A class of kernel-type Generalized Regression Neural Networks (GRNN) is employed as the identification algorithm. The statistical accuracy of the kernel GRNN estimate is critically influenced by the choice of the bandwidth. Given the need of data-driven bandwidth specification we propose several automatic selection methods that are compared by means of simulation studies. Our experiments reveal that the method referred to as the partitioned cross-validation algorithm can be recommended as the practical procedure for the bandwidth choice for the kernel GRNN estimate in terms of its statistical accuracy and implementation aspects.
    Źródło:
    Journal of Artificial Intelligence and Soft Computing Research; 2021, 11, 3; 181-194
    2083-2567
    2449-6499
    Pojawia się w:
    Journal of Artificial Intelligence and Soft Computing Research
    Dostawca treści:
    Biblioteka Nauki
    Artykuł
    Tytuł:
    The social and ethical challenges connected with the Big Data phenomenon
    Społeczne i etyczne wyzwania związane ze zjawiskiem Big Data
    Autorzy:
    Wielki, J.
    Powiązania:
    https://bibliotekanauki.pl/articles/405157.pdf
    Data publikacji:
    2015
    Wydawca:
    Politechnika Częstochowska
    Tematy:
    datafication
    business analytics
    data driven decision-making
    socio-ethical disputes
    daneizacja
    analityka biznesowa
    kontrowersje społeczno-etyczne
    Opis:
    The goal of this paper is to analyze the socio-ethical challenges connected with utilization of the Big Data phenomenon by organizations. It is composed of five parts. The first part contains a brief overview of the situation related to the ever increasing amounts of data in the contemporary socio-economic sphere. The next is focused on the Big Data phenomenon and the significant sources behind the growth in data. The following part is devoted to an analysis of the opportunities and benefits connected with the utilization of Big Data. The fourth part focuses on the most significant obstacles and challenges connected with Big Data, with special attention paid to social and ethical issues. The final part of the paper contains the most significant conclusions and suggestions.
    Celem niniejszego artykułu jest analiza wyzwań społeczno-etycznych związanych z wykorzystaniem zjawiska Big Data przez organizacje. Składa się on z pięciu części. Pierwsza z nich zawiera krótki przegląd sytuacji związanej z gwałtownym przyrostem ilości danych w sferze społeczno-ekonomicznej. Kolejna koncentruje się na zjawisku Big Data i najważniejszych źródłach przyrostu danych. Następna część poświęcona jest analizie możliwości i korzyści związanych z wykorzystaniem Big Data. Czwarta część artykułu koncentruje się na kluczowych wyzwaniach i przeszkodach związanych z praktycznym wykorzystaniem Big Data, ze szczególnym uwzględnieniem kwestii społeczno-etycznych. Przedstawiona jest w niej również analiza rozwiązań obecnie stosowanych w tej sferze przez organizacje. Ostatnia część artykułu zawiera najważniejsze konkluzje i sugestie.
    Źródło:
    Polish Journal of Management Studies; 2015, 11, 2; 192-202
    2081-7452
    Pojawia się w:
    Polish Journal of Management Studies
    Dostawca treści:
    Biblioteka Nauki
    Artykuł
    Tytuł:
    Addressing Anticompetitive Data Aggregation: a Comment to Bundeskartellamt Decision B6-22/16
    Autorzy:
    Skopowska, Laura
    Powiązania:
    https://bibliotekanauki.pl/articles/2159203.pdf
    Data publikacji:
    2019-10-29
    Wydawca:
    Uniwersytet Warszawski. Wydawnictwo Naukowe Wydziału Zarządzania
    Tematy:
    data aggregation
    data-driven markets
    platforms
    networks
    data
    information asset
    abuse of dominant position
    abusive business terms
    exclusionary
    abuse
    exploitative abuse
    Opis:
    Data aggregation, understood as the process of gathering and combining data in order to prepare datasets that might be useful for specific business or other purposes, is not per se forbidden. However, some forms of it can be considered anticompetitive. In the Decision B6-22/16 of the German Federal Cartel Office (Bundeskartellamt) data aggregation, which included the collection of data from sources outside of Facebook’s social network (from Facebook-owned services such as WhatsApp and Instagram and from third party websites or mobile applications) and their combination with the information connected with a particular Facebook user account without that user’s consent, constituted an abuse of Facebook’s dominant position on the German market for social networks. The Bundeskartellamt found that the processing of user’s personal data by Facebook has, to some extent, been carried out in a way which infringed GDPR provisions. In the same decision, the Bundeskartellamt also identified the exclusionary nature of Facebook’s anticompetitive behaviour. According to the Bundeskartellamt, the illegal data aggregation formed a barrier to entry for Facebook’s competitors which, through compliance with data protection standards, found themselves in a worst position. Facebook, through its inappropriate data aggregation gained a competitive advantage. The Bundeskartellamt’s decision is, therefore, reflecting the anticompetitive dangers that data aggregation might pose. Nevertheless, it is debated whether the Bundeskartellamt, as a competition authority, is competent to determine the compliance or lack of compliance of business terms with the provisions of the GDPR. This paper analyzes the Bundeskartellamt’s decision as to where an anticompetitive nature of data processing has been identified, and tries to answer the question why it is problematic that it was the Bundeskartellamt and not a data protection supervisory authority that has issued such a decision.
    L’agrégation de données, entendue comme le processus de collecte et de combinaison de données en vue de la préparation d’ensembles de données qui pourraient être utiles à des fins commerciales spécifiques ou pour d’autres fins, n’est pas en soi interdite. Toutefois, certaines formes peuvent être considérées comme anticoncurrentielles. Dans la décision B6-22/16, l’Office fédéral allemand des cartels(Bundeskartellamt) a examiné l’agrégation de données effectuée par Facebook, qui comprenait la collecte de données provenant de sources autres que le réseau social Facebook (de services appartenant à Facebook tels que WhatsApp et Instagram ou sites Web tiers ou applications mobiles) et leur combinaison aux informations liées aux comptes utilisateurs Facebook sans consentement de l’utilisateur. Premièrement, le Bundeskartellamt a considéré qu’un tel comportement constituait un abus de position dominante de Facebook sur le marché allemand des réseaux sociaux. Le Bundeskartellamt a également constaté que le traitement des données à caractère personnel des utilisateurs par Facebook a, dans une certaine mesure, été effectué en violation des dispositions du GDPR. Dans la même décision, le Bundeskartellamt a aussi identifié le caractère exclusif du comportement anticoncurrentiel de Facebook. Selon le Bundeskartellamt, l’agrégation illégale de données a constitué une barrière à l’entrée pour les concurrents de Facebook qui, en respectant les normes de protection des données, se sont trouvés dans la pire position. Facebook, par son agrégation inappropriée de données, a acquis un avantage concurrentiel. La décision du Bundeskartellamt reflète donc les dangers anticoncurrentiels que l’agrégation de données pourrait poser. Néanmoins, la question de savoir si le Bundeskartellamt, en tant qu’autorité de concurrence, est compétent pour déterminer si les conditions commerciales sont conformes ou non aux dispositions du GDPR est une question qui fait débat. Le présent article analyse la décision du Bundeskartellamt lorsqu’une nature anticoncurrentielle du traitement des données a été identifiée et essaye de répondre à la question du fait que ce soit le Bundeskartellamt qui ait pris une telle décision et non une autorité de contrôle en charge la protection des données.
    Źródło:
    Yearbook of Antitrust and Regulatory Studies; 2019, 12, 19; 139-172
    1689-9024
    2545-0115
    Pojawia się w:
    Yearbook of Antitrust and Regulatory Studies
    Dostawca treści:
    Biblioteka Nauki
    Artykuł
    Tytuł:
    Fostering sustainable development through the European Digital Single Market
    Autorzy:
    Latoszek, Ewa
    Powiązania:
    https://bibliotekanauki.pl/articles/1837694.pdf
    Data publikacji:
    2021-03-30
    Wydawca:
    Uniwersytet Ekonomiczny w Poznaniu
    Tematy:
    sustainable development
    sustainable development goals
    Agenda 2030
    Digital Single Market
    digitalization
    data-driven economy
    cyber threats
    artificial in telligence
    Opis:
    The aim of the study is twofold. Firstly, it is believed to be the first study of its kind to explore the interconnectivity of the current stage of the EU's Digital Single Market (DSM)3 (European Commission, 2015c) and its development prospects within the framework of the EU and its Member States' SD approach. Secondly, it provides further evidence for the policy debate on the essential priorities of DSM deemed to be a stimulus to the future SD of the EU. It is an attempt to fill the existing gap in research conducted so far on SD and its correlation with the building process of the digital market in the EU. The task is to present by using the method of synthesis and deduction, the essence and milieu of the contemporary processes of building the DSM in the EU in the context of its potential influence for the SD of the EU and its Member States. Due to the interdisciplinary and complexity of the data analyses, mixed research methods were used to integrate quantitative and qualitative analyses and results.
    Źródło:
    Economics and Business Review; 2021, 7, 1; 68-89
    2392-1641
    Pojawia się w:
    Economics and Business Review
    Dostawca treści:
    Biblioteka Nauki
    Artykuł
    Tytuł:
    OECD Recommendation’s draft concerning access to research data from public funding: a review
    Autorzy:
    Madeyski, Lech
    Lewowski, Tomasz
    Kitchenham, Barbara
    Powiązania:
    https://bibliotekanauki.pl/articles/2173542.pdf
    Data publikacji:
    2021
    Wydawca:
    Polska Akademia Nauk. Czytelnia Czasopism PAN
    Tematy:
    open data
    open access
    empirical research
    data-driven research
    data science
    otwarte dane
    otwarty dostęp
    badanie empiryczne
    badania oparte na danych
    nauka o danych
    Opis:
    Sharing research data from public funding is an important topic, especially now, during times of global emergencies like the COVID-19 pandemic, when we need policies that enable rapid sharing of research data. Our aim is to discuss and review the revised Draft of the OECD Recommendation Concerning Access to Research Data from Public Funding. The Recommendation is based on ethical scientific practice, but in order to be able to apply it in real settings, we suggest several enhancements to make it more actionable. In particular, constant maintenance of provided software stipulated by the Recommendation is virtually impossible even for commercial software. Other major concerns are insufficient clarity regarding how to finance data repositories in joint private-public investments, inconsistencies between data security and user-friendliness of access, little focus on the reproducibility of submitted data, risks related to the mining of large data sets, and sensitive (particularly personal) data protection. In addition, we identify several risks and threats that need to be considered when designing and developing data platforms to implement the Recommendation (e.g., not only the descriptions of the data formats but also the data collection methods should be available). Furthermore, the non-even level of readiness of some countries for the practical implementation of the proposed Recommendation poses a risk of its delayed or incomplete implementation.
    Źródło:
    Bulletin of the Polish Academy of Sciences. Technical Sciences; 2021, 69, 1; art. no. e135401
    0239-7528
    Pojawia się w:
    Bulletin of the Polish Academy of Sciences. Technical Sciences
    Dostawca treści:
    Biblioteka Nauki
    Artykuł
    Tytuł:
    OECD Recommendation’s draft concerning access to research data from public funding: a review
    Autorzy:
    Madeyski, Lech
    Lewowski, Tomasz
    Kitchenham, Barbara
    Powiązania:
    https://bibliotekanauki.pl/articles/2090696.pdf
    Data publikacji:
    2021
    Wydawca:
    Polska Akademia Nauk. Czytelnia Czasopism PAN
    Tematy:
    open data
    open access
    empirical research
    data-driven research
    data science
    otwarte dane
    otwarty dostęp
    badanie empiryczne
    badania oparte na danych
    nauka o danych
    Opis:
    Sharing research data from public funding is an important topic, especially now, during times of global emergencies like the COVID-19 pandemic, when we need policies that enable rapid sharing of research data. Our aim is to discuss and review the revised Draft of the OECD Recommendation Concerning Access to Research Data from Public Funding. The Recommendation is based on ethical scientific practice, but in order to be able to apply it in real settings, we suggest several enhancements to make it more actionable. In particular, constant maintenance of provided software stipulated by the Recommendation is virtually impossible even for commercial software. Other major concerns are insufficient clarity regarding how to finance data repositories in joint private-public investments, inconsistencies between data security and user-friendliness of access, little focus on the reproducibility of submitted data, risks related to the mining of large data sets, and sensitive (particularly personal) data protection. In addition, we identify several risks and threats that need to be considered when designing and developing data platforms to implement the Recommendation (e.g., not only the descriptions of the data formats but also the data collection methods should be available). Furthermore, the non-even level of readiness of some countries for the practical implementation of the proposed Recommendation poses a risk of its delayed or incomplete implementation.
    Źródło:
    Bulletin of the Polish Academy of Sciences. Technical Sciences; 2021, 69, 1; e135401, 1--5
    0239-7528
    Pojawia się w:
    Bulletin of the Polish Academy of Sciences. Technical Sciences
    Dostawca treści:
    Biblioteka Nauki
    Artykuł
    Tytuł:
    Data-driven discharge analysis: a case study for the Wernersbach catchment, Germany
    Autorzy:
    Popat, Eklavyya
    Kuleshov, Alexey
    Kronenberg, Rico
    Bernhofer, Christian
    Powiązania:
    https://bibliotekanauki.pl/articles/108441.pdf
    Data publikacji:
    2020
    Wydawca:
    Instytut Meteorologii i Gospodarki Wodnej - Państwowy Instytut Badawczy
    Tematy:
    artificial neural networks
    data-driven modelling
    event-based coefficient of rainfall-runoff
    precipitation
    multi-correlation analysis
    soil moisture content
    Opis:
    This study focuses on precipitationdischarge data-driven models, with regression analysis between the weighted maximum rainfall and maximum discharge of flood events. It is also the first of its kind investigation for the Wernersbach catchment, which incorporates data-driven models in order to evaluate the suitability of the model in simulating the discharge from the catchment and provide good insights for future studies. The input parameters are hydrological and climate data collected from 2001 to 2009, including precipitation, rainfall-runoff and soil moisture. The statistical regression and artificial neural network models used are based on a data-driven multiple linear regression technique, and the same input parameters are applied for validation and calibration. The artificial neural network model has one hidden layer with a sigmoidal activation function and uses a linear activation function in the output layer. The artificial neural network is observed to model 0.7% and 0.5% of values, with and without extreme values respectively. With less than 1% error, the artificial neural network is observed to predict extreme events better compared to the conventional statistical regression model and is also better suited to the tasks of rainfall-runoff and flood forecasting. It is presumed that in the future this study’s conclusions would form the basis for more complex and detailed studies for the same catchment area.
    Źródło:
    Meteorology Hydrology and Water Management. Research and Operational Applications; 2020, 8, 1; 54-62
    2299-3835
    2353-5652
    Pojawia się w:
    Meteorology Hydrology and Water Management. Research and Operational Applications
    Dostawca treści:
    Biblioteka Nauki
    Artykuł
    Tytuł:
    Demonstration of first-principle model adjustment approach with the use of a simplified heater model
    Demonstracja podejścia do strojenia modelu opartego na prawach fizyki na podstawie uproszczonego modelu podgrzewacza
    Autorzy:
    Barszcz, T.
    Bednarz, J.
    Czop, P.
    Powiązania:
    https://bibliotekanauki.pl/articles/329502.pdf
    Data publikacji:
    2012
    Wydawca:
    Polska Akademia Nauk. Polskie Towarzystwo Diagnostyki Technicznej PAN
    Tematy:
    model oparty na prawach fizyki
    model danych
    metody grey-box
    first-principle model
    data driven model
    grey-box methods
    Opis:
    The paper discusses a process of formulation and identification of a first-principle data-driven heater model. The model is formulated using a system of continuous ordinary differential equations capturing usually nonlinear relations among variables of the model. The considering model applies three categories of parameters: geometrical, physical and phenomenological. Geometrical and physical parameters are deduced from construction or operational documentation. The phenomenological parameters are the adjustable ones. First-principle models are frequently adjusted by trial-and-error, which can lead to non-optimal results. In order to avoid deficiencies of the trial-and-error approach, a formalized mathematical method using optimization techniques to minimize the error criterion, and find optimal values of adjustable model parameters, was proposed and demonstrated in this work.
    Artykuł omawia proces modelowania podgrzewacza regeneracyjnego pracującego w systemie bloku energetycznego z wykorzystaniem strojonych równań fizycznych. Model jest formułowany z użyciem układu zwyczajnych równań różniczkowych obejmujących wzajemne nieliniowe relacje pomiędzy zmiennymi modelu. Rozważany model stosuje trzy kategorie parametrów: geometryczne, fizyczne, oraz fenomenologiczne. Parametry geometryczne oraz fizyczne są ustalane na podstawie dokumentacji konstrukcyjnej oraz operacyjnej. Parametrami strojonym są parametry fenomenologiczne. Modele wyprowadzane na podstawie praw fizycznych są często strojone metodą prób i błędów, co może prowadzić do nieoptymalnych wyników. Dla ominięcia wad metody została zastosowana metoda najmniejszych kwadratów do strojenia parametrów fenomenologicznych modelu podgrzewacza tj. współczynników wymiany ciepła.
    Źródło:
    Diagnostyka; 2012, 1(61); 39-44
    1641-6414
    2449-5220
    Pojawia się w:
    Diagnostyka
    Dostawca treści:
    Biblioteka Nauki
    Artykuł
    Tytuł:
    Context-driven Maintenance: an eMaintenance approach
    Kontekstowe utrzymanie ruchu: podejście eMaintenance
    Autorzy:
    Galar, D.
    Powiązania:
    https://bibliotekanauki.pl/articles/961302.pdf
    Data publikacji:
    2014
    Wydawca:
    STE GROUP
    Tematy:
    context
    time series
    hybrid models
    symbolic
    data driven
    prognosis
    CMMS
    fusion
    kontekst
    szeregi czasowe
    modele hybrydowe
    symboliczny
    dane
    predykcja
    fuzja
    Opis:
    All assets necessarily suffer wear and tear during operation. Prognostics can assess the current health of a system and predict its remaining life based on features capturing the gradual degradation of its operational capabilities. Prognostics are critical to improve safety, plan successful work, schedule maintenance, and reduce maintenance costs and down time. Prognosis is a relatively new area but has become an important part of Condition-based Maintenance (CBM) of systems. As there are many prognostic techniques, usage must be attuned to particular applications. Broadly stated, prognostic methods are either data-driven, rule based, or model-based. Each approach has advantages and disadvantages; consequently, they are often combined in hybrid applications. A hybrid model can combine some or all model types; thus, more complete information can be gathered, leading to more accurate recognition of the fault state. This approach is especially relevant in systems where the maintainer and operator know some of the failure mechanisms, but the sheer complexity of the assets precludes the development of a complete model-based approach. The paper addresses the process of data aggregation into a contextual awareness hybrid model to get RUL values within logical confidence intervals so that the life cycle of assets can be managed and optimised.
    Wszystkie środki techniczne w trakcie użytkowanie podlegają procesom zużycia i starzenia. Metody i narzędzia prognostyczne pozwala na ocenę bieżącego stanu systemu i przewiduje pozostały czas życia, w oparciu o identyfikację stopniowego pogarszania jego możliwości operacyjnych. Prognozowanie jest niezbędne do poprawy bezpieczeństwa, skutecznego planowania i harmonogramowania prac obsługowo-naprawczych oraz obniżenia kosztów konserwacji i przestojów. Prognozowanie jest stosunkowo nowym obszarem, ale stało się ważnym elementem strategii eksploatacji według stanu technicznego (ang. Condition Based Maintenance). Ponieważ istnieje wiele technik prognozowania, ich wykorzystanie musi być dopasowane do poszczególnych zastosowań. Ogólnie mówiąc, metody prognostyczne oparte są albo na analizie danych, albo na regułach albo na modelach. Każde podejście posiada swoje wady i zalety; z tego też względu są one często łączone w ramach zastosowań hybrydowych. Model hybrydowy może łączyć kilka lub wszystkie typy modeli; w ten sposób, można pozyskać pełniejszą informację, prowadząc do bardziej dokładnego rozpoznania zdarzenia. To podejście jest szczególnie istotne w systemach, w których operator i serwisant posiadają wiedzę na temat mechanizmów powstawania wybranych uszkodzeń, ale sama złożoność obiektów technicznych wyklucza opracowanie podejścia zorientowanego modelowo. Artykuł lokuje proces agregacji danych w obszar kontekstowej świadomości modeli hybrydowych, w celu uzyskania wartości przydatności resztkowej RUL (ang. RUL-Remaining Useful Life) w obrębie logicznych przedziałów ufności, tak aby cykl życia obiektów mógł być zarządzany i optymalizowany.
    Źródło:
    Management Systems in Production Engineering; 2014, 3 (15); 112-120
    2299-0461
    Pojawia się w:
    Management Systems in Production Engineering
    Dostawca treści:
    Biblioteka Nauki
    Artykuł
    Tytuł:
    A review of model based and data driven methods targeting hardware systems diagnostics
    Autorzy:
    Skliros, Christos
    Esperon Miguez, Manuel
    Fakhre, Ali
    Jennions, Ian K.
    Powiązania:
    https://bibliotekanauki.pl/articles/328982.pdf
    Data publikacji:
    2019
    Wydawca:
    Polska Akademia Nauk. Polskie Towarzystwo Diagnostyki Technicznej PAN
    Tematy:
    diagnostics
    system diagnostics
    condition based maintenance
    model based diagnostics
    data driven
    diagnostyka
    eksploatacja oparta o stan systemu
    diagnostyka na podstawie modelu
    Opis:
    System health diagnosis serves as an underpinning enabler for enhanced safety and optimized maintenance tasks in complex assets. In the past four decades, a wide-range of diagnostic methods have been proposed, focusing either on system or component level. Currently, one of the most quickly emerging concepts within the diagnostic community is system level diagnostics. This approach targets in accurately detecting faults and suggesting to the maintainers a component to be replaced in order to restore the system to a healthy state. System level diagnostics is of great value to complex systems whose downtime due to faults is expensive. This paper aims to provide a comprehensive review of the most recent diagnostics approaches applied to hardware systems. The main objective of this paper is to introduce the concept of system level diagnostics and review and evaluate the collated approaches. In order to achieve this, a comprehensive review of the most recent diagnostic methods implemented for hardware systems or components is conducted, highlighting merits and shortfalls.
    Źródło:
    Diagnostyka; 2019, 20, 1; 3-21
    1641-6414
    2449-5220
    Pojawia się w:
    Diagnostyka
    Dostawca treści:
    Biblioteka Nauki
    Artykuł
    Tytuł:
    Data-driven online modelling for a UGI gasification process using modified lazy learning with a relevance vector machine
    Autorzy:
    Liu, Shida
    Ji, Honghai
    Hou, Zhongsheng
    Zuo, Jiashuo
    Fan, Lingling
    Powiązania:
    https://bibliotekanauki.pl/articles/1838200.pdf
    Data publikacji:
    2021
    Wydawca:
    Uniwersytet Zielonogórski. Oficyna Wydawnicza
    Tematy:
    data-driven modelling
    UGI gasification process
    relevance vector machine
    modified lazy learning
    modelowanie oparte na danych
    proces gazyfikacji
    maszyna wektorów istotnych
    Opis:
    A modified lazy learning algorithm combined with a relevance vector machine (MLL-RVM) is presented to address a data-driven modelling problem for a gasification process inside a united gas improvement (UGI) gasifier. During the UGI gasification process, the measured online temperature of the produced crude gas is a crucial aspect. However, the gasification process complexities, especially severe changes in the temperature versus infrequent manipulation of the gasifier and the unknown noise in collected data, pose difficulties in dynamics process descriptions via conventional first principles. In the MLL-RVM, a novel weighted neighbour selection method is adopted based on the proposed dynamic cost functions. Moreover, the RVM is utilized in the implementation and design of the proposed online local modelling owing to its short test time and sparseness. Furthermore, the leave-one-out cross-validation technique is used for local model validation, by which the modelling performance is further improved. The MLL-RVM is applied to a series of real data collected from a pragmatic UGI gasifier, and its effectiveness is verified.
    Źródło:
    International Journal of Applied Mathematics and Computer Science; 2021, 31, 2; 321-335
    1641-876X
    2083-8492
    Pojawia się w:
    International Journal of Applied Mathematics and Computer Science
    Dostawca treści:
    Biblioteka Nauki
    Artykuł
    Tytuł:
    Industrial gas turbine operating parameters monitoring and data-driven prediction
    Monitorowanie oraz bazująca na danych predykcja parametrów roboczych przemysłowej turbiny gazowej
    Autorzy:
    Pawełczyk, Maciej
    Fulara, Szymon
    Sepe, Marzia
    De Luca, Alessandro
    Badora, Maciej
    Powiązania:
    https://bibliotekanauki.pl/articles/1841865.pdf
    Data publikacji:
    2020
    Wydawca:
    Polska Akademia Nauk. Polskie Naukowo-Techniczne Towarzystwo Eksploatacyjne PAN
    Tematy:
    gas turbine
    machine learning
    data-driven prediction
    HP recoup pressure analysis
    turbina gazowa
    uczenie maszynowe
    predykcja bazująca na danych
    analiza pomiarów ciśnienia sprężarki
    Opis:
    The article reviews traditional and modern methods for prediction of gas turbine operating characteristics and its potential failures. Moreover, a comparison of Machine Learning based prediction models, including Artificial Neural Networks (ANN), is presented. The research focuses on High Pressure Compressor (HPC) recoup pressure level of 4th generation LM2500 gas generator (LM2500+G4) coupled with a 2-stage High Speed Power Turbine Module. The researched parameter is adjustable and may be used to balance net axial loads exerted on thrust bearing to ensure stable gas turbine operation, but its direct measurement is technically difficult implicating the need to indirect measurement via set of other gas turbine sensors. Input data for the research have been obtained from BHGE manufactured and monitored gas turbines and consists of real-time data extracted from industrial installations. Machine learning models trained using the data show less than 1% Mean Absolute Percentage Error (MAPE) as obtained with the use of Random Forest and Gradient Boosting Regression models. Multilayer Perceptron Artificial Neural Networks (MLP ANN) models are reviewed, and their performance checks inferior to Random Forest algorithm-based model. The importance of hyperparameter tuning and feature engineering is discussed.
    W artykule przedstawiono przegląd klasycznych i aktualnych metod przewidywania parametrów operacyjnych oraz potencjalnych usterek turbin gazowych. Dodatkowo zaprezentowano porównanie wybranych modeli opartych o uczenie maszynowe, w tym modeli wykorzystujące sztuczne sieci neuronowe. Przeprowadzone badania dotyczyły analiz poziomu ciśnienia ze sprężarki turbiny gazowej LM2500 czwartej generacji (LM2500+G4) połączonej z dwustopniową turbiną roboczą. Badany parametr podlega sterowaniu i może posłużyć do wyrównania sił osiowych działających na łożysko główne wału wysokiego ciśnienia w celu zapewnienia stabilnej i niezawodnej pracy turbiny gazowej. Jednocześnie jego bezpośredni pomiar jest kosztowny stąd potrzeba dokonania pośredniego pomiaru z wykorzystaniem innych czujników zamontowanych na turbinie. Dane wejściowe do analiz otrzymano dzięki uprzejmości producenta turbin, firmy BHGE. Zawierają one parametry bezpośrednio pobrane z monitorowanych turbin gazowych. Modele uczenia maszynowego otrzymane w wyniku analizy charakteryzują się średnim błędem procentowym (MAPE) na poziomie poniżej 1%. Najmniejszym błędem charakteryzują się modele otrzymane przy zastosowaniu lasów losowych (Random Forest) oraz gradientowego wzmacniania regresji (Gradient Boosted Regression). Przetestowano także zastosowanie wielowarstwowych, w pełni połączonych sztucznych sieci neuronowych, których efektywność okazała się niższa od modelu opartego o algorytm lasów losowych. W podsumowaniu podkreślono wagę dostosowywania hiperparametrów i inżynierii cech.
    Źródło:
    Eksploatacja i Niezawodność; 2020, 22, 3; 391-399
    1507-2711
    Pojawia się w:
    Eksploatacja i Niezawodność
    Dostawca treści:
    Biblioteka Nauki
    Artykuł
    Tytuł:
    Modal parameter identification of cable stayed bridge based on exploratory data analysis
    Wyznaczanie parametrów modalnych mostów wantowych na podstawie eksploracyjnej analizy danych
    Autorzy:
    Khan, I.
    Shan, D.
    Li, Q.
    Powiązania:
    https://bibliotekanauki.pl/articles/231193.pdf
    Data publikacji:
    2015
    Wydawca:
    Polska Akademia Nauk. Czytelnia Czasopism PAN
    Tematy:
    analiza danych
    analiza odchyleń
    diagram stabilizacji
    analiza danych eksploracyjna
    EDA
    data driven stochastic sub-space identification
    most wantowy
    data analysis
    outlier analysis
    stabilization diagram
    exploratory data analysis
    cable stayed bridge
    Opis:
    In order to identify the modal parameters of civil structures it is vital to distinguish the defective data from that of appropriate and accurate data. The defects in data may be due to various reasons like defects in the data collection, malfunctioning of sensors, etc. For this purpose Exploratory Data Analysis (EDA) was engaged to envisage the distribution of sensor’s data and to detect the malfunctioning with in the sensors. Then outlier analysis was performed to remove those data points which may disrupt the accurate data analysis. Then Data Driven Stochastic Sub-space Identification (DATA-SSI) was engaged to perform the modal parameter identification. In the end to validate the accuracy of the proposed method stabilization diagrams were plotted. Sutong Bridge, one of the largest span cable stayed bridge was used as a case study and the suggested technique was employed. The results obtained after employing the above mentioned techniques are very valuable, accurate and effective.
    Jako, że infrastruktura lądowa, a w szczególności mosty o długich przęsłach, ulega z czasem starzeniu, wzrasta również istotność jej zrównoważonej ekonomicznie konserwacji. Ze względu na fakt, że tradycyjne techniki oględzin są zarówno czasochłonne, jak i kosztowne, konieczne jest opracowanie bardziej wiarygodnego i skutecznego systemu monitorowania mostów o długich przęsłach w celu ciągłego monitorowania zachowania się konstrukcji na podstawie szybkiej i dokładnej analizy danych. Ponieważ system monitorowania wykazuje anomalie w wyniku wadliwego funkcjonowania czujników lub awarii systemu, konieczne jest opracowanie efektywnej i skutecznej techniki, która umożliwi szybkie wykrywanie takich anomalii oraz prezentowanie ich w sposób bardziej profesjonalny. Dlatego w niniejszym opracowaniu przedstawiono metodę Eksploracyjnej Analizy Danych (EAD). Od kilkudziesięciu lat, wyznaczanie parametrów modalnych odgrywa coraz większą rolę, ponieważ dostarcza innowacyjnych narzędzi, umożliwiających zrozumienie i kontrolowanie optymalizacji projektu oraz oceny wytrzymałości konstrukcyjnej obiektu. Istnieje szereg technik SSI, takich, jak Covariance Driven SSI, Data Driven (DATA-SSI), jak również kombinacje innych metod, takich, jak techniki SSI Expectation Maximization (EM-SSI) czy Empirical Mode Decomposition (EMD). Niniejsze opracowanie opisuje zastosowanie techniki DATA-SSI z pewnymi ulepszeniami w odniesieniu do faktycznie istniejącego mostu o długich przęsłach. W przypadku danych gromadzonych na dużą skalę, zrozumienie zestawów danych zawierających cokolwiek więcej, niż tylko szereg punktów danych bez zastosowania efektywnej techniki jest praktycznie niemożliwe. Ponieważ dane gromadzone w trakcie monitorowania stanu mostów mają z reguły ogromną objętość, a niewiele wiadomo na temat funkcji gęstości prawdopodobieństwa (PDF), zawsze zaleca się, aby inżynier przeanalizował dane w celu określenia i wskazania najważniejszych cech danych, zanim zastosuje techniki ilościowe; podstawową przeszkodą dla inżyniera jest w tym wypadku czas. EDA to najpotężniejsze narzędzie, wspomagające eksplorowanie „wewnętrznych sekretów” danych w sposób szczegółowy przy znacznym ograniczeniu czasu trwania obliczeń. Eksploracyjny charakter EDA może okazać się wystarczający dla wielu zastosowań SHM. Jakkolwiek istnieje wiele technik graficznej reprezentacji danych, w niniejszym opracowaniu omówimy zaledwie kilka z nich, aby zilustrować dokładność i skuteczność EDA – takie, jak wykresy kontrolne, krzywe Andrewsa oraz histogramy. W przypadku faktycznie istniejących konstrukcji lądowych na wielką skalę, w danych zawsze pojawiają się szumy i zniekształcenia; zasadniczo, nie istnieją z góry zdefiniowane informacje na temat liczby modułów podlegających przetworzeniu. Podstawową przyczyną tego stanu rzeczy są niepewności związane z określeniem rzędu układu. Dlatego używa się diagramu stabilizacji w celu rozróżnienia pomiędzy szumami lub fałszywymi biegunami a prawdziwymi biegunami układu. Diagram stabilizacji jest de facto rysunkową ilustracją występowania biegunów przy tej samej częstotliwości w wyniku zwiększania rzędu modelu modalnego w celu przedstawienia stanu fizycznego rzędu układu. Na podstawie procedury DATA-SSI, diagram stabilizacji wykreślono dla danych otrzymanych dla mostu Sutong. Most Sutong jest to most nad rzeką Jangcy i jeden z najdłuższych mostów wantowych, łączący Changshu i Nantong. Jest to most o siedmiu przęsłach, dwupylonowy, wantowy, w formie stalowej konstrukcji skrzynkowej o rozpiętości najdłuższego przęsła wynoszącej 1088m, przy czym łączna długość mostu wynosi: 100+100+300+1088+300+ 100+100=2088m. Aby wyznaczyć parametry modalne mostu Sutong, pobrano dane z 14 czujników – akcelerometrów, zainstalowanych na moście. Ogromna ilość danych, pobranych z systemu SHM na moście Sutong, została w pierwszej kolejności poddana wizualizacji przy pomocy EDA, aby określić najważniejsze tendencje oraz trendy w danych, ponieważ reprezentacja graficzna danych jest szybka i dokładna oraz umożliwia ogromną oszczędność czasu w porównaniu z technikami obliczeniowymi. Następnie przeprowadzono analizę odchyleń w celu odrzucenia ze zbioru danych budzących wątpliwości. Następnie wprowadzono technikę DATA-SSI, zapewniającą większą niezawodność i stabilność wyników. Na podstawie DATA-SSI określono parametry modalne, takie, jak częstotliwość czy wartość tłumienia, a wyniki wskazują, że proponowana metoda znakomicie broni się merytorycznie. Następnie sporządzono diagram stabilizacji, aby zweryfikować stwierdzony wstępnie prymat metody. Wyniki, pozyskane za pomocą wyżej wymienionych technik, są nie tylko autentyczne, ale też niezwykle efektywne, co sugeruje możliwość znaczącej poprawy rezultatów monitoringu, prowadzonego w terenie.
    Źródło:
    Archives of Civil Engineering; 2015, 61, 2; 3-22
    1230-2945
    Pojawia się w:
    Archives of Civil Engineering
    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:
    Diagnosis of Missed Ductile Iron Melts with Process Modelling
    Autorzy:
    Perzyk, M.
    Werlaty, M.
    Powiązania:
    https://bibliotekanauki.pl/articles/382916.pdf
    Data publikacji:
    2017
    Wydawca:
    Polska Akademia Nauk. Czytelnia Czasopism PAN
    Tematy:
    quality management
    information technology
    foundry industry
    process fault diagnosis
    ductile iron melting
    data driven model
    zarządzanie jakością
    technologia informacyjna
    przemysł odlewniczy
    diagnostyka uszkodzeń
    topienie żeliwa
    Opis:
    The paper presents an application of advanced data-driven (soft) models in finding the most probable particular causes of missed ductile iron melts. The proposed methodology was tested using real foundry data set containing 1020 records with contents of 9 chemical elements in the iron as the process input variables and the ductile iron grade as the output. This dependent variable was of discrete (nominal) type with four possible values: ‘400/18’, ‘500/07’, ‘500/07 special’ and ‘non-classified’, i.e. the missed melt. Several types of classification models were built and tested: MLP-type Artificial Neural Network, Support Vector Machine and two versions of Classification Trees. The best accuracy of predictions was achieved by one of the Classification Tree model, which was then used in the simulations leading to conversion of the missed melts to the expected grades. Two strategies of changing the input values (chemical composition) were tried: content of a single element at a time and simultaneous changes of a selected pair of elements. It was found that in the vast majority of the missed melts the changes of single elements concentrations have led to the change from the non-classified iron to its expected grade. In the case of the three remaining melts the simultaneous changes of pairs of the elements’ concentrations appeared to be successful and that those cases were in agreement with foundry staff expertise. It is concluded that utilizing an advanced data-driven process model can significantly facilitate diagnosis of defective products and out-of-control foundry processes.
    Źródło:
    Archives of Foundry Engineering; 2017, 17, 4; 123-126
    1897-3310
    2299-2944
    Pojawia się w:
    Archives of Foundry Engineering
    Dostawca treści:
    Biblioteka Nauki
    Artykuł
    Tytuł:
    Forecasting models for chaotic fractional-order oscillators using neural networks
    Autorzy:
    Bingi, Kishore
    Prusty, B Rajanarayan
    Powiązania:
    https://bibliotekanauki.pl/articles/2055150.pdf
    Data publikacji:
    2021
    Wydawca:
    Uniwersytet Zielonogórski. Oficyna Wydawnicza
    Tematy:
    chaotic oscillators
    data driven forecasting
    fractional order system
    model free analysis
    neural network
    time series prediction
    oscylator chaotyczny
    układ rzędu ułamkowego
    sieć neuronowa
    prognozowanie szeregów czasowych
    Opis:
    This paper proposes novel forecasting models for fractional-order chaotic oscillators, such as Duffing’s, Van der Pol’s, Tamaševičius’s and Chua’s, using feedforward neural networks. The models predict a change in the state values which bears a weighted relationship with the oscillator states. Such an arrangement is a suitable candidate model for out-of-sample forecasting of system states. The proposed neural network-assisted weighted model is applied to the above oscillators. The improved out-of-sample forecasting results of the proposed modeling strategy compared with the literature are comprehensively analyzed. The proposed models corresponding to the optimal weights result in the least mean square error (MSE) for all the system states. Further, the MSE for the proposed model is less in most of the oscillators compared with the one reported in the literature. The proposed prediction model’s out-of-sample forecasting plots show the best tracking ability to approximate future state values.
    Źródło:
    International Journal of Applied Mathematics and Computer Science; 2021, 31, 3; 387--398
    1641-876X
    2083-8492
    Pojawia się w:
    International Journal of Applied Mathematics and Computer Science
    Dostawca treści:
    Biblioteka Nauki
    Artykuł
    Tytuł:
    Methodology of Fault Diagnosis in Ductile Iron Melting Process
    Autorzy:
    Perzyk, M.
    Kozlowski, J.
    Powiązania:
    https://bibliotekanauki.pl/articles/382169.pdf
    Data publikacji:
    2016
    Wydawca:
    Polska Akademia Nauk. Czytelnia Czasopism PAN
    Tematy:
    quality management
    information technology
    foundry industry
    process fault diagnosis
    ductile iron
    data driven model
    zarządzanie jakością
    technologia informatyczna
    przemysł odlewniczy
    diagnostyka uszkodzeń
    żeliwo ADI
    model danych
    Opis:
    Statistical Process Control (SPC) based on the Shewhart’s type control charts, is widely used in contemporary manufacturing industry, including many foundries. The main steps include process monitoring, detection the out-of-control signals, identification and removal of their causes. Finding the root causes of the process faults is often a difficult task and can be supported by various tools, including data-driven mathematical models. In the present paper a novel approach to statistical control of ductile iron melting process is proposed. It is aimed at development of methodologies suitable for effective finding the causes of the out-of-control signals in the process outputs, defined as ultimate tensile strength (Rm) and elongation (A5), based mainly on chemical composition of the alloy. The methodologies are tested and presented using several real foundry data sets. First, correlations between standard abnormal output patterns (i.e. out-of-control signals) and corresponding inputs patterns are found, basing on the detection of similar patterns and similar shapes of the run charts of the chemical elements contents. It was found that in a significant number of cases there was no clear indication of the correlation, which can be attributed either to the complex, simultaneous action of several chemical elements or to the causes related to other process variables, including melting, inoculation, spheroidization and pouring parameters as well as the human errors. A conception of the methodology based on simulation of the process using advanced input - output regression modelling is presented. The preliminary tests have showed that it can be a useful tool in the process control and is worth further development. The results obtained in the present study may not only be applied to the ductile iron process but they can be also utilized in statistical quality control of a wide range of different discrete processes.
    Źródło:
    Archives of Foundry Engineering; 2016, 16, 4; 101-108
    1897-3310
    2299-2944
    Pojawia się w:
    Archives of Foundry Engineering
    Dostawca treści:
    Biblioteka Nauki
    Artykuł
    Tytuł:
    Switching time estimation and active mode recognition using a data projection method
    Autorzy:
    Hakem, A.
    Cocquempot, V.
    Pekpe, K. M.
    Powiązania:
    https://bibliotekanauki.pl/articles/330702.pdf
    Data publikacji:
    2016
    Wydawca:
    Uniwersytet Zielonogórski. Oficyna Wydawnicza
    Tematy:
    switching system
    mode recognition
    fault detection
    fault isolation
    data driven method
    mode discernability
    switching detectability
    fault identifiability
    system przełączania
    tryb rozpoznawania
    detekcja uszkodzeń
    lokalizacja uszkodzeń
    tryb rozróżnialności
    identyfikowalność uszkodzeń
    Opis:
    This paper proposes a data projection method (DPM) to detect a mode switching and recognize the current mode in a switching system. The main feature of this method is that the precise knowledge of the system model, i.e., the parameter values, is not needed. One direct application of this technique is fault detection and identification (FDI) when a fault produces a change in the system dynamics. Mode detection and recognition correspond to fault detection and identification, and switching time estimation to fault occurrence time estimation. The general principle of the DPM is to generate mode indicators, namely, residuals, using matrix projection techniques, where matrices are composed of input and output measured data. The DPM is presented in detail, and properties of switching detectability (fault detectability) and discernability between modes (fault identifiability) are characterized and discussed. The great advantage of this method, compared with other techniques in the literature, is that it does not need the model parameter values and thus can be applied to systems of the same type without identifying their parameters. This is particularly interesting in the design of generic embedded fault diagnosis algorithms.
    Źródło:
    International Journal of Applied Mathematics and Computer Science; 2016, 26, 4; 827-840
    1641-876X
    2083-8492
    Pojawia się w:
    International Journal of Applied Mathematics and Computer Science
    Dostawca treści:
    Biblioteka Nauki
    Artykuł
    Tytuł:
    ECONOMIC, ETHICAL AND LEGAL ASPECTS OF DIGITALIZATION IN THE AGRI-FOOD SECTOR
    EKONOMICZNE I ETYCZNO-PRAWNE ASPEKTY CYFRYZACJI W SEKTORZE ROLNO-SPOŻYWCZYM
    Autorzy:
    Kosior, Katarzyna
    Powiązania:
    https://bibliotekanauki.pl/articles/2130603.pdf
    Data publikacji:
    2020-06-23
    Wydawca:
    Instytut Ekonomiki Rolnictwa i Gospodarki Żywnościowej - Państwowy Instytut Badawczy
    Tematy:
    cyfryzacja
    technologie cyfrowe
    innowacje cyfrowe
    sektor rolno-spożywczy oparty na danych
    etyka rewolucji cyfrowej
    digitalization
    digital technologies
    digital innovation
    data-driven agri-food sector
    the ethics of digital revolution
    Opis:
    The article aims to contribute to the discussion and research on economic, ethical and legal aspects of digital transformation in the agri-food sector. The previous technological revolution (the so-called Green Revolution) significantly raised the efficiency indices and productivity in agriculture. At the same  time, however, it led to many negative environmental consequences. It also deepened income inequalities in the sector. According to some researchers, the current digital revolution, in fact based on intensive use of knowledge, may reverse the adverse consequences of the previous revolution. On the other hand, there is growing evidence that digital technologies lead to new social divides and to greater inequalities in the world. Many digital products and services are developed with the use of data to which ownership rights remain unclear. At the same time, the ongoing digitalization processes seem to significantly increase the risk of privacy violations. The article discusses the benefits, problems  and possible risks associated with the digitalization processes in the agri-food sector. Particular attention is devoted to the ethical aspects of collecting, processing, sharing and using digital data from smart farming systems. It is argued that the potential of the digital revolution in the agri-food sector is not fully realized. The influencing factors are i.a. the lack of laws and regulatory frameworks  for the governance of digital data gathered in the agriculture and food sector, the structure of the market of digital products and services favoring large and very large farms, low level of trust between actors in the data value chain and insufficient cooperation between the private and the public sector with regard to  using and sharing digital data. Therefore, a broad discussion engaging various stakeholders on the vision of digital transformation in the agri-food sector is necessary. The foundations for the development of the agri-food sector based on data exchange and digital innovation should take into account common values and ethical principles, as well as the need to build mutual trust between the actors in the data value chain.
    Celem artykułu jest wkład do dyskusji i badań poświęconych ekonomicznym  i etyczno-prawnym aspektom cyfrowej transformacji w sektorze rolno-spożywczym. Poprzednia rewolucja technologiczna (tzw. Zielona Rewolucja) istotnie  podniosła wskaźniki wydajności i produktywność w rolnictwie. Równocześnie  jednak doprowadziła do wielu negatywnych konsekwencji środowiskowych. Pogłębiła również nierówności dochodowe w sektorze. Zdaniem niektórych badaczy obecna rewolucja cyfrowa, w istocie oparta na intensywnym wykorzystaniu  wiedzy, może odwrócić niekorzystne zjawiska wywołane poprzednią rewolucją.  Jednakże nie brak też dowodów wskazujących, że technologie cyfrowe prowadzą do nowych podziałów społecznych i większej skali nierówności na świecie.  Wiele produktów i usług cyfrowych powstaje w oparciu o wykorzystanie danych,  do których prawa własności pozostają niejasne. Równocześnie postępujące procesy cyfryzacji wydają się istotnie zwiększać ryzyko naruszeń prawa do prywatności. W artykule omówione są korzyści, problemy i możliwe ryzyka związane  z procesami cyfryzacji w sektorze rolno-spożywczym. Szczególna uwaga poświęcona jest aspektom etycznym gromadzenia, przetwarzania, udostępniania i wykorzystywania danych cyfrowych z systemów rolnictwa inteligentnego (smart  farming). Stawiana jest teza, że potencjał rewolucji cyfrowej w sektorze rolno  spożywczym nie jest w pełni wykorzystywany. Wpływa na to wiele czynników –  m.in. brak regulacji prawnych dotyczących zarządzania danymi cyfrowymi gromadzonymi w sektorze rolno-spożywczym, struktura rynku produktów i usług  cyfrowych faworyzująca duże i bardzo duże gospodarstwa rolne, niski poziom  zaufania między uczestnikami łańcucha wartości danych oraz niedostateczna  współpraca sektora prywatnego i sektora publicznego w zakresie wykorzystania  i udostępniania danych cyfrowych. Konieczna jest zatem szeroka i angażująca  różne środowiska dyskusja na temat wizji cyfrowej transformacji w sektorze rolno-spożywczym. Fundamenty dla rozwoju sektora rolno-spożywczego opartego  na wymianie danych i innowacjach cyfrowych powinny uwzględniać wspólne  wartości i zasady etyczne oraz potrzebę budowania wzajemnego zaufania między uczestnikami łańcucha wartości danych.
    Źródło:
    Zagadnienia Ekonomiki Rolnej; 2020, 363, 2; 53-72
    0044-1600
    2392-3458
    Pojawia się w:
    Zagadnienia Ekonomiki Rolnej
    Dostawca treści:
    Biblioteka Nauki
    Artykuł
    Tytuł:
    The crowdsourcing data for innovation
    Данные краудсорсинга для инноваций
    Дані краудсорсингу для інновацій
    Autorzy:
    Ilmi, Zainal
    Wijaya, Adi
    Kasuma, Jati
    Darma, Dio Caisar
    Powiązania:
    https://bibliotekanauki.pl/articles/1011812.pdf
    Data publikacji:
    2020-06-25
    Wydawca:
    Dnieprowski Uniwersytet Narodowy im. Ołesia Honczara
    Tematy:
    творчість
    проектне управління
    інформаційне проектування
    інновації
    соціальні засоби комунікації
    IT-менеджмент
    творчество
    проектное управление
    информационное проектирование
    социальные медиа
    creativity
    project management
    data-driven design
    innovation
    social media
    IT-management
    Opis:
    Purpose – to explore a crowdsourcing data-driven approach to construct crowdknowledge databases for innovation through supporting creative idea generation. In the approach, social media will be used as platforms to crowdsource knowledge for producing the databases. Findings. Creativity is an essential element of innovation, but producing creative ideas is often challenging in design. Many computational tools have become available recently to support designers in producing creative ideas that are new to individuals. As a standard feature, most of the tools rely on the databases employed, such as ConceptNet and the US Patent Database. This study highlighted that the limitations of these databases have constrained the capabilities of the tools and, thereby, new computational databases supporting the generation of new ideas to a crowd or even history are needed. Crowdsourcing outsources tasks conventionally performed in-house to a crowd and uses external knowledge to solve problems and democratize innovation. Social media is often employed in crowdsourcing for a crowd to create and share knowledge. Originality/value/scientific novelty of the research. This paper proposes a novel approach employing social media to crowdsource knowledge from a crowd for constructing crowd knowledge databases. Practical importance of the research. The crowd knowledge database is expected to be used by the current computational tools to support designers producing highly creative ideas that are new to the crowd, in new product design, and ultimately to innovation. Research limitations/Future research. In this study to provide insights and potential directions for future research are discussed that challenges of employing described approach.   Paper type – theoretical.
    Мета роботи – вивчити краудсорсинговий підхід, заснований на даних для створення баз даних краудсорсингу для інновацій за допомогою підтримки генерації творчих ідей. У цьому підході соціальні медіа будуть використовуватися як платформи для краудсорсингу знань для створення баз даних. Результати дослідження. Творчість – важливий елемент інновацій, проте створення креативних ідей часто складне завдання у проектуванні. Наголошено, що нещодавно багато обчислювальних інструментів стали доступними для підтримки дизайнерів у виробленні нових творчих ідей для окремих замовників. Зазвичай більшість дизайнерських інструментів покладаються на використовувані бази даних, такі як ConceptNet та База даних патентів США. У цьому дослідженні підкреслено, що обмеження цих баз даних зменшують можливості інструментів, а отже, необхідні нові обчислювальні бази даних, що підтримують генерування нових ідей для краудсорсингу або навіть історії процесів. Під час краудсорсингу передають на аутсорсинг завдання, які зазвичай виконують власноруч, з метою використати зовнішні знання для вирішення проблем та демократизації інновацій. Наголошено, що соціальні медіа застосовують у краудсорсингу для накопичення та зовнішнього обміну знаннями. Оригінальність/Цінність/Наукова новизна дослідження. Запропоновано новий підхід із використання соціальних медіа задля накопичення крауд-баз даних для інновацій. Практичне значення дослідження. Очікується, що крауд-база даних знань може застосовуватися сучасними обчислювальними інструментами для підтримки дизайнерів, що виробляють висококреативні ідеї, які є новими для краудсорсингу, під час розробці нових продуктів і, зрештою, для інновацій. Обмеження досліджень/Перспективи подальших досліджень. У цьому дослідженні обговорено проблеми застосування описаного підходу задля надання розуміння та потенційних напрямків для подальших досліджень. Тип статті – теоретичний.
    Цель работы – изучить краудсорсинговый подход, основанный на данных для создания крауд-баз данных для инноваций посредством поддержки генерации творческих идей. В этом подходе социальные медиа будут использоваться как платформы для краудсорсинга знаний для создания баз данных. Результаты исследования. Креативность - важный элемент новаторства, но создание креативных идей часто является сложной задачей в проектировании. Отмечено, что в последнее время стало доступно множество вычислительных инструментов для поддержки проектантов в разработке новых творческих идей для отдельных заказчиков. В качестве стандартной функции большинства инструментов проектанты используют базы данных, такие как ConceptNet и Патентная база данных США. В исследовании показано, что ограничения этих баз данных урезают возможности инструментов и, следовательно, необходимы новые вычислительные базы данных, поддерживающие генерацию новых идей для краудсорсинга или даже для истории процессов. При краудсорсинге на аутсорсинг передаются задачи, обычно выполняемые собственными силами, с целью использовать крауд-знания в решении проблем и демократизации инноваций. Отмечено, что социальные сети часто используют в краудсорсинге для накопления и внешнего обмена знаниями. Оригинальность/Ценность/Научная новизна исследования. Предложен новый подход использования социальных сетей при краудсорсинге для создания крауд-баз данных. Практическое значение исследования. Ожидается, что база данных коллективных знаний будет использоваться текущими вычислительными инструментами для поддержки проектантов, создающих очень креативные идеи, которые являются новыми в краудсорсинге, в проектировании новых продуктов и, в конечном итоге, в инновациях. Ограничения исследований /Перспективы будущих исследований. В этом исследовании обсуждаются проблемы использования описанного подхода для предоставления понимания и потенциальных направлений для будущих исследований. Тип статьи – теоретический.
    Źródło:
    European Journal of Management Issues; 2020, 28, 1-2; 3-12
    2519-8564
    Pojawia się w:
    European Journal of Management Issues
    Dostawca treści:
    Biblioteka Nauki
    Artykuł
    Tytuł:
    A data analysis based methodology of ERP system evaluation
    Autorzy:
    Kłos, S.
    Patalas, J.
    Woźniak, W.
    Powiązania:
    https://bibliotekanauki.pl/articles/118019.pdf
    Data publikacji:
    2007
    Wydawca:
    Polskie Towarzystwo Promocji Wiedzy
    Tematy:
    ERP
    business process
    decision support
    data analyze
    project driven enterprise
    Opis:
    Enterprise Resource Planning (ERP) are nowadays a software packages that can support all business activities of enterprises [1], [8], [10], [11]. The production enterprises often implement an ERP systems to improve important functions in such functional areas as sales, product design and technology, material management, purchasing or production planning. Absolute majority of them implement ERP in administration areas such as human resource, controlling, financial accounting or capital assets. The implementation of ERP is expensive and time-consuming process that often can fall flat. The enterprises that successfully implemented ERP don’t want to change the system long time to unique disturbances. But employers of the enterprise realize only the transactions in ERP that are necessary for property workflows and managers analysis. The lack of important data in the ERP system can result with impossibility of strategic analyses performance [12], [14], [16]. In the situation ERP can not support strategic decisions of managers too. In the paper an ERP evaluation method based on data analysis is proposed. The authors of the article claim that value of ERP system is consist of two important components: possibility for improving of critical business processes and possibility for critical decision support. The model of ERP evaluation system for project driven enterprise is proposed. The illustrative examples are given.
    Źródło:
    Applied Computer Science; 2007, 3, 1; 55-72
    1895-3735
    Pojawia się w:
    Applied Computer Science
    Dostawca treści:
    Biblioteka Nauki
    Artykuł
    Tytuł:
    Modelling of data qow in component-based robot perception systems
    Modelowanie przepływu danych w komponentowych układach percepcji robotów
    Autorzy:
    Trojanek, P.
    Stefańczyk, M.
    Kornuta, T.
    Powiązania:
    https://bibliotekanauki.pl/articles/276615.pdf
    Data publikacji:
    2013
    Wydawca:
    Sieć Badawcza Łukasiewicz - Przemysłowy Instytut Automatyki i Pomiarów
    Tematy:
    robot
    układ sterowania
    percepcja
    przepływ danych
    metamodel
    inżynieria oparta na modelach
    systemy komponentowe
    control system
    perception
    data flow
    model driven engineering
    component-based systems
    Opis:
    The paper presents results of research on the development of robot perception systems. On the basis of the selected exemplary system, typical problems occurring during design of such systems were indicated. Those problems motivated the work set out to formalize the data flow by the use of metamodelling - the key technology of model-driven engineering. The obtained metamodel facilitates development of such systems and enables further creation of tools for models' editing, validation and automatic generation of relevant source code skeletons. Additionally, requirements for a robot perception systems runtime environment were identified and compared with existing component-based robot software frameworks.
    W artykule przedstawiono wyniki prac poświęconych budowie układów percepcji systemów robotycznych. Na podstawie wybranego przykładu złożonego systemu percepcji wyróżniono typowe problemy występujące podczas projektowania takich systemów. W celu ich rozwiązania dokonano formalizacji modelu przepływu danych przy użyciu metamodelu - kluczowego elementu w inżynierii opartej na modelach. Opracowany metamodel ułatwia rozwój takich systemów oraz umożliwia stworzenie graficznych narzędzi do edycji modeli konkretnych systemów percepcji, ich walidacji, a ostatecznie do automatycznego generowania szkieletów kodu. Ponadto, zidentyfikowano wymagania odnośnie środowiska wykonawczego omawianej klasy układów oraz porównano je z istniejącymi ramowymi strukturami programowymi opartymi na podejściu komponentowym.
    Źródło:
    Pomiary Automatyka Robotyka; 2013, 17, 2; 260-265
    1427-9126
    Pojawia się w:
    Pomiary Automatyka Robotyka
    Dostawca treści:
    Biblioteka Nauki
    Artykuł
      Wyświetlanie 1-44 z 44

      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