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 "hierarchical decomposition" wg kryterium: Temat

  Lista filtrów
Wyrównaj
    Wyświetlanie 1-8 z 8
    Tytuł:
    Reliability allocation using probabilistic analytical target cascading with efficient uncertainty propagation
    Alokacja niezawodności z wykorzystaniem probabilistycznej metody analitycznego kaskadowania celów zapewniająca wydajną propagację niepewności
    Autorzy:
    Jiang, G.
    Zhu, M.
    Wu, Z.
    Powiązania:
    https://bibliotekanauki.pl/articles/301967.pdf
    Data publikacji:
    2012
    Wydawca:
    Polska Akademia Nauk. Polskie Naukowo-Techniczne Towarzystwo Eksploatacyjne PAN
    Tematy:
    optymalna alokacja niezawodności
    dekompozycja hierarciczna
    probabilistyczna metoda analitycznego kaskadowania celów
    propagacja niepewności
    optimal reliability allocation
    hierarchical decomposition
    probabilistic analytical target cascading
    uncertainty propagation
    Opis:
    Analytical target cascading (ATC) provides a systematic approach in solving reliability allocation problems for large scale system consisting of a large number of subsystems, modules and components. However, variability and uncertainty in design variables (e.g., component reliability) are usually inevitable, and when they are taken into consideration, the multi-level optimization will be very complicated. The impacts of uncertainty on system reliability are considered in this paper within the context of probabilistic ATC (PATC) formulation. The challenge is to reformulate constraints probabilistically and estimate uncertainty propagation throughout the hierarchy since outputs of subsystems at lower levels constitute inputs of subsystems at higher levels. The performance measure approach (PMA) and the performance moment integration (PMI) method are used to deal with the two objectives respectively. To accelerate the probabilistic optimization in each subsystem, a unified framework for integrating reliability analysis and moment estimation is proposed by incorporating PATC with single-loop method. It converts the probabilistic optimization problem into an equivalent deterministic optimization problem. The computational efficiency is remarkably improved as the lack of iterative process during uncertainty analysis. A nonlinear geometric programming example and a reliability allocation example are used to demonstrate the efficiency and accuracy of the proposed method.
    Analityczne kaskadowanie celów (ATC) stanowi systematyczne podejście do rozwiązywania zagadnień alokacji niezawodności dotyczących systemów wielkoskalowych składających się z dużej liczby podsystemów, modułów i elementów składowych. Jednakże zmienność i niepewność zmiennych projektowych (np. niezawodności elementów składowych) są zazwyczaj nieuniknione, a gdy weźmie się je pod uwagę, optymalizacja wielopoziomowa staje się bardzo skomplikowana. W prezentowanym artykule, wpływ niepewności na niezawodność systemu rozważano w kontekście formuły probabilistycznego ATC (PATC). Wyzwanie polegało na probabilistycznym przeformułowaniu ograniczeń oraz ocenie propagacji niepewności w całej hierarchii, jako że wyjścia podsystemów na niższych poziomach stanowią wejścia podsystemów na poziomach wyższych. Cele te realizowano, odpowiednio, przy użyciu metody minimum funkcji granicznej (performance measure approach, PMA) oraz metody całkowania momentów statystycznych funkcji granicznej (performance moment integration, PMI). W celu przyspieszenia probabilistycznej optymalizacji w każdym podsystemie, zaproponowano ujednolicone ramy pozwalające na integrację analizy niezawodności z oceną momentów statystycznych poprzez połączenie PATC z metodą jednopoziomową (pojedynczej pętli, single-loop method). Zaproponowana metoda polega na przekształceniu probabilistycznego zagadnienia optymalizacyjnego na deterministyczne zagadnienie optymalizacyjne. Zwiększa to znacznie wydajność obliczeniową w związku z brakiem procesu iteratywnego podczas analizy niepewności. Wydajność i trafność proponowanej metody wykazano na podstawie przykładów dotyczących programowania nieliniowego geometrycznego oraz alokacji niezawodności.
    Źródło:
    Eksploatacja i Niezawodność; 2012, 14, 4; 270-277
    1507-2711
    Pojawia się w:
    Eksploatacja i Niezawodność
    Dostawca treści:
    Biblioteka Nauki
    Artykuł
    Tytuł:
    Prime Factorization And Domination In The Hierarchical Product Of Graphs
    Autorzy:
    Anderson, S.E.
    Guob, Y.
    Tenney, A.
    Wash, K.A.
    Powiązania:
    https://bibliotekanauki.pl/articles/31341604.pdf
    Data publikacji:
    2017-11-27
    Wydawca:
    Uniwersytet Zielonogórski. Wydział Matematyki, Informatyki i Ekonometrii
    Tematy:
    generalized hierarchical product
    Cartesian product
    prime fac- tor decomposition
    Opis:
    In 2009, Barrière, Dalfó, Fiol, and Mitjana introduced the generalized hierarchical product of graphs. This operation is a generalization of the Cartesian product of graphs. It is known that every connected graph has a unique prime factor decomposition with respect to the Cartesian product. We generalize this result to show that connected graphs indeed have a unique prime factor decomposition with respect to the generalized hierarchical product. We also give preliminary results on the domination number of generalized hierarchical products.
    Źródło:
    Discussiones Mathematicae Graph Theory; 2017, 37, 4; 873-890
    2083-5892
    Pojawia się w:
    Discussiones Mathematicae Graph Theory
    Dostawca treści:
    Biblioteka Nauki
    Artykuł
    Tytuł:
    Direct method of hierarchical nonlinear optimization - reassessment after 30 years
    Autorzy:
    Karbowski, A.
    Powiązania:
    https://bibliotekanauki.pl/articles/308864.pdf
    Data publikacji:
    2004
    Wydawca:
    Instytut Łączności - Państwowy Instytut Badawczy
    Tematy:
    hierarchical optimization
    decomposition
    direct method
    Benders method
    cutting plane method
    distributed computations
    Opis:
    We consider the optimization problems which may be solved by the direct decomposition method. It is possible when the performance index is a monotone function of other performance indices, which depend on two subsets of decision variables: an individual for every inner performance index and a common one for all. Such problems may be treated as a generalization of separable problems with the additive cost and constraints functions. In the paper both the underlying theory and the basic numerical techniques are presented and compared. A special attention is paid to the guarantees of convergence in different classes of problems and to the effectiveness of calculations.
    Źródło:
    Journal of Telecommunications and Information Technology; 2004, 3; 3-11
    1509-4553
    1899-8852
    Pojawia się w:
    Journal of Telecommunications and Information Technology
    Dostawca treści:
    Biblioteka Nauki
    Artykuł
    Tytuł:
    Zastosowanie teorii systemów hierarchicznych do analizy sztucznych sieci neuronowych
    Application of the Theory of Hierarchical Systems to Analyse Artificial Neural Networks
    Autorzy:
    Płaczek, Stanisław
    Powiązania:
    https://bibliotekanauki.pl/articles/440175.pdf
    Data publikacji:
    2015
    Wydawca:
    Akademia Finansów i Biznesu Vistula
    Tematy:
    Sztuczne Sieci Neuronowe
    hierarchiczne struktury
    dekompozycja
    koordynacja
    systemy złożone
    artificial neural networks
    hierarchical structures
    decomposition
    coordination
    complex systems
    Opis:
    Sztuczne Sieci Neuronowe (SSN) okazały się wygodnym narzędziem, przydatnym przy realizacji bardzo wielu różnych praktycznych zadań inżynierskich, ekonomicznych finansowych, medycznych i innych. SSN mogą być zastosowane tame, gdzie pojawiają się problemy z przetwarzaniem i analizą danych, prognozą, klasyfikacją czy sterowaniem. Sukces spowodowany jest tym, że w tych zastosowaniach SSN pełni rolę uniwersalnego aproksymatora nieliniowej, wektorowej funkcji wielu zmiennych. Podstawowym problemem jest efektywne uczenie złożonej konfiguracji sieci, jaką niewątpliwie jest struktura wielowarstwowej sieci neuronowej o wielu wejściach i wyjściach. Uczenie polega na poszukiwaniu minimum globalnej funkcji celu, którą najczęściej definiujemy jako błąd średniokwadratowy wyjścia sieci i warto-ści zadanej. Zadanie nie jest trywialne i ze względu na wielowymiarowość wektorów wejścia i wyjścia oraz wielowarstwowość sieci. Z tego też względu szuka się rozwiązań w sieciach o strukturze z jedną warstwą ukrytą. W celu wykorzystania możliwości sieci wielowarstwowych, do analizy złożonych struktur zastosowano metody i techniki opracowane dla wielowarstwowych, hierarchicznych struktur technicznych. Systemy hierarchiczne występują nie tylko w przyrodzie, lecz również w organizacjach ludzi. Tego typy struktury są bardzo efektywne z punktu widzenia zarządzania i kierowania organizacjami. Z systemami hierarchicznymi związane są zagadnienia dekompozycji dużego, podstawowego systemu na podsystemy oraz umiejętne skoordynowanie rozwiązań cząstkowych, w celu otrzymania rozwiązania optymalnego dla całego systemu. W artykule przedstawiono próbę zastosowania dekompozycji oraz koordynacji w stosunku do SSN o złożonej, wielowarstwowej strukturze. Dekomponując strukturę sieci oraz algorytm uczenia na podzadania, analizuje się wymagania, które musi spełnić algorytm w celu efektywnej koordynacji rozwiązań cząstkowych. Tak więc problem koordynacji jest problemem centralnym w analizie i konstrukcji algorytmu uczenia SSN. Artykuł ma charakter koncepcyjny.
    Artificial neural networks (ANN) have appeared to be a convenient tool, useful for implementation of very many practical engineering, economic, financial, medical, and other tasks. ANN may be applied where the problems with data processing and analysis, forecast, classification or steering appear. The success is caused by the fact that in these applications ANN plays the role of universal approximator of the non-linear, vectored function of many variables. The basic problem is an effective teaching of the complex configuration of the network which, no doubt, the structure of multilayer neural network with many inputs and outputs is. Teaching consists in seeking for the minimum global function of the purpose, which is most oft en defined as a mean squared error of the network input and the set-point. The task is not trivial also due to the multidimensionality of vectors of input and output as well as due to the multilayer nature of the network. Also having this in mind, there are attempts to fi nd solutions in networks with the structure with one hidden layer. In order to make use of the possibilities of multilayer networks, the author applied for the analysis of complex structures the methods and techniques developed for multilayer, hierarchical technical structures. Hierarchical systems take place not only in the nature but also in human organisations. Such structures are very effective from the point of view of organisation management and direction. The hierarchical systems are combined with the issues of decomposition of a big, basic system into subsystems and a skilful coordination of partial solutions in order to obtain a solution optimal for the entire system. In his article, the author presented an attempt to apply decomposition and coordination in relation to ANN with a complex, multilayer structure. Decomposing the network structure and the algorithm of teaching into subtasks, he analyses the requirements to be met by the algorithm for the purpose of effective coordination of partial solutions. Thus, the problem of coordination is the central problem in the analysis and construction of the ANN algorithm of teaching. The article is of the conceptual nature.
    Źródło:
    Kwartalnik Naukowy Uczelni Vistula; 2015, 2(44); 102-116
    2084-4689
    Pojawia się w:
    Kwartalnik Naukowy Uczelni Vistula
    Dostawca treści:
    Biblioteka Nauki
    Artykuł
    Tytuł:
    Wykorzystanie modelowania wielopoziomowego w analizie jakości życia
    An application of multilevel modelling in subjective well-being studies
    Autorzy:
    Suchecka, Jadwiga
    Łaszkiewicz, Edyta
    Powiązania:
    https://bibliotekanauki.pl/articles/587316.pdf
    Data publikacji:
    2017
    Wydawca:
    Uniwersytet Ekonomiczny w Katowicach
    Tematy:
    Dekompozycja wariancji
    Efekty losowe
    Europejski Sondaż Społeczny
    Modele hierarchiczne
    European Social Survey
    Hierarchical models
    Random effects
    Variance decomposition
    Opis:
    Modele wielopoziomowe umożliwiają jednoczesną analizę procesu na kilku poziomach agregacji danych. W związku z tym formułowane na ich podstawie wnioski mogą rozszerzać rozumienie natury relacji między czynnikami o charakterze mikro i mezo (lub makro) a zmienną wynikową. Celem badania jest zademonstrowanie możliwości wykorzystania modelowania wielopoziomowego w badaniach jakości życia. W badaniu skorzystano z ogólnodostępnych danych mikro, pochodzących z trzech fal badania (2010, 2012, 2014) Europejskiego Sondażu Społecznego. Uzyskane wyniki potwierdzają wnioski z dotychczasowych badań, wskazując, iż poziom subiektywnie deklarowanej satysfakcji życiowej determinowany jest profilem społeczno-ekonomicznym i demograficznym jednostki. Wykorzystanie modelowania wielopoziomowego pozwoliło stwierdzić, iż poziom zaufania do ludzi i władz, rozpatrywany na poziomie regionalnym, oddziałuje silniej na zmiany poziomu zadowolenia z życia niż zaufanie deklarowane na poziomie mikro.
    Multilevel models allow for the simultaneous analysis of process on the several levels of data aggregation. Therefore, the conclusions formulated on them can broaden the understanding of the nature of the relationship between micro and mezo (or macro) factors and the outcome variable. The aim of the study is to demonstrate the potential for multi-level modelling in the quality of life studies. In this study, we used publicly available micro data from three waves of the European Social Survey (2010, 2012, 2014). Our results confirm the conclusions of previous researches, indicating that the level of subjectively declared life satisfaction is determined by the socio-economic and demographic profile of the individual. An application of the multilevel models enables us to conclude that the level of trust in people and authorities at the regional level affects life satisfaction stronger than the trust expressed at the micro level.
    Źródło:
    Studia Ekonomiczne; 2017, 344; 133-144
    2083-8611
    Pojawia się w:
    Studia Ekonomiczne
    Dostawca treści:
    Biblioteka Nauki
    Artykuł
    Tytuł:
    Hierarchiczne struktury w sztucznych sieciach neuronowych
    Hierarchical Structures on Artificial Neural Networks
    Autorzy:
    Płaczek, Stanisław
    Powiązania:
    https://bibliotekanauki.pl/articles/509240.pdf
    Data publikacji:
    2014
    Wydawca:
    Akademia Finansów i Biznesu Vistula
    Tematy:
    Sztuczne Sieci Neuronowe
    struktury hierarchiczne
    dekompozycja
    koordynacja
    systemy złożone
    artificial neural networks
    hierarchical structures
    decomposition
    coordination
    complex systems
    Opis:
    W wielowarstwowych Sztucznych Sieciach Neuronowych (SSN), nieliniowych w swej strukturze, uczenie sieci polega na poszukiwaniu minimum globalnej funkcji celu. W realizacjach praktycznych – w funkcji celu – występują parametry dwóch lub trzech warstw ukrytych. Strojenie współczynników macierzy w warstwach W1, W2, czy też W3, odbywa się w procesie uczenia, który można traktować jako stan nieustalony SSN. Stany nieustalone w poszczególnych warstwach mają różne przebiegi dynamiczne, czyli zależności amplitudy błędu średniokwadratowego w warstwie od numeru iteracji. W praktycznych realizacjach procesu uczenia szybkość zbieżności procesu do stanu ustalonego, czyli minimum funkcji błędy, jest ważną charakterystyką, dlatego też podział SSN na niezależne poziomy, zdefiniowanie lokalnych funkcji celu dla każdej warstwy, skoordynowanie lokalnych procesów uczenia w celu osiągnięcia globalnego minimum ma praktyczny głęboki sens. W artkule podejmuje się próbę zastosowania ogólnej teorii złożonych systemów do opisu SSN, budowy algorytmów uczących i ich praktycznej realizacji. Tego typu podejście prowadzi do poszukiwania rozwiązań poprzez dekompozycję i koordynację w hierarchicznej strukturze SSN. Ze względu na występujące nieliniowości w poszczególnych warstwach sieci, trudno udowodnić warunki zbieżności dla stosowanych metod. Tym niemniej, praktyka realizacji różnych algorytmów pokazuje przydatność przyjętych rozwiązań.
    On multi-layer artificial neural networks (ANN), non-linear in their structure, network teaching consists in seeking for global minimum function of the objective. In practical implementations – in the objective’s function – there are occurring parameters of two or three hidden layers. Tuning matrix coefficients in the layers W1, W2 or W3 takes place in the teaching process which can be treated as an ANN transient state. Transient states in individual layers have different dynamic courses, i.e. dependency of the amplitude of mean squared error in the layer on the number of iteration. In practical implementations of the teaching process, the speed of process convergence to the steady state, i.e. the minimum of the error function, is an important characteristic, hence the division of ANN into independent levels, defining the local functions of the objective for every layer, coordination of the local teaching processes in order to achieve the global minimum is of practical deep sense. In his article, the author made an attempt to apply the general theory of complex systems to describe ANN, to build teaching algorithms and their practical implementation. Such an approach leads to pursuit of solutions through decomposition and coordination in the ANN hierarchical structure. Due to the occurring nonlinearities in individual layers of the network, it is difficult to prove the convergence conditions for the methods applied. Nonetheless, the practice of implementation of various algorithms indicates usefulness of the adopted solutions.
    Źródło:
    Zeszyty Naukowe Uczelni Vistula; 2014, 38/2014 Informatyka; 20-37
    2353-2688
    Pojawia się w:
    Zeszyty Naukowe Uczelni Vistula
    Dostawca treści:
    Biblioteka Nauki
    Artykuł
    Tytuł:
    Dekompozycja sieci działań układów sekwencyjnych w celu obniżenia poboru mocy
    ASM decomposition for low-power design of sequential circuits
    Autorzy:
    Bułatowa, I.
    Salauyou, V.
    Matujewicz, P.
    Powiązania:
    https://bibliotekanauki.pl/articles/155452.pdf
    Data publikacji:
    2014
    Wydawca:
    Stowarzyszenie Inżynierów i Techników Mechaników Polskich
    Tematy:
    układ sekwencyjny
    pobór mocy
    sieć działań
    dekompozycja sieci działań
    struktura hierarchiczna
    low power
    sequential circuit
    decomposition
    partitioning
    algorithmic state machine
    ASM
    hierarchical structure
    Opis:
    Opracowana została metoda syntezy układów sekwencyjnych o obniżonym poborze mocy, algorytmy sterowania których opisywane są za pomocą sieci działań. Metoda syntezy polega na dekompozycji sieci działań na fragmenty realizowane w postaci oddzielnych automatów połączonych w dwupoziomową strukturę hierarchiczną. Zmniejszenie poboru mocy osiąga się przez odłączenie sygnału synchronizacji od nieaktywnych w danym momencie automatów. Zaproponowano schemat bramkowania sygnału synchronizacji z wykorzystaniem sygnałów struktury hierarchicznej. Opracowany został algorytm dekompozycji sieci działań na fragmenty realizowane jako komponenty struktury hierarchicznej. Przeprowadzone badania potwierdziły efektywność zaproponowanej metody.
    In this paper a method for low-power design of hierarchical structures of sequential circuits specified by the Algorithmic State Machine (ASM) charts is presented. The proposed method uses a decomposition of the original sequential circuit into the smaller automata which are connected in a two-level hierarchical structure topology (Fig.1). A clock-gating approach [4, 5] is used to reduce power consumption of the sequential circuit. Due to this approach the power can be saved by clocking only one automaton of hierarchical structure at a time while the clock to the other automata is gated. As a result, only one automaton of hierarchical structure is active at any time while the others are idle, thus reducing the switching activity and minimizing the power dissipation. The algorithm of decomposition of the ASM chart into the fragments, which are implemented as components of a hierarchical structure, has been developed. The clockgating circuit (Fig. 2) which uses the control signals generated by the hierarchical structure is proposed. The power simulation method used to estimate the power consumption for original and decomposed circuits is described. Experimental results show that the proposed partitioning technique can reduce power consumption, on average 20.31%, over the original undecomposed circuit. An additional power saving is available by using special state encoding which reduces the switching activity of sequential circuits.
    Źródło:
    Pomiary Automatyka Kontrola; 2014, R. 60, nr 7, 7; 501-503
    0032-4140
    Pojawia się w:
    Pomiary Automatyka Kontrola
    Dostawca treści:
    Biblioteka Nauki
    Artykuł
    Tytuł:
    Zastosowanie metody dekompozycji hierarchicznej do alokacji niezawodności w dużych systemach
    A hierarchical decomposition approach for large system reliability allocation
    Autorzy:
    Zhang, X. L.
    Huang, H. Z.
    Liu, Y.
    Powiązania:
    https://bibliotekanauki.pl/articles/301697.pdf
    Data publikacji:
    2009
    Wydawca:
    Polska Akademia Nauk. Polskie Naukowo-Techniczne Towarzystwo Eksploatacyjne PAN
    Tematy:
    hierarchiczna struktura systemu
    optymalna alokacja niezawodności
    projektowanie systemów złożonych
    kaskadowanie celów
    dekompozycja systemu
    hierarchical system structure
    optimal reliability allocation
    large system design
    target cascading
    system decomposition
    Opis:
    Niezawodność stała się w ostatnich latach ważkim problemem, zwłaszcza w odniesieniu do dużych systemów składających się z wielu podsystemów, modułów i komponentów. Dążenie do osiągania niezawodności już na etapie projektu sprawiło, że coraz więcej uwagi zwraca się na alokację niezawodności. Jednakże poszukiwanie optymalnego programu alokacji niezawodności dla systemu o dużej liczbie podsystemów i części składowych nie jest sprawą prostą i problem ten należy do klasy problemów trudnych. Przeprowadzono wiele prac badających przydatność wydajnych obliczeniowo metod, np., algorytmu dokładnego, algorytmu heurystycznego czy algorytmu meta-heurystycznego, itp., do optymalizacji alokacji niezawodności systemu złożonego. I chociaż zaproponowane w dotychczasowych badaniach metody sprawdzają się w przypadku systemów składających się z umiarkowanej liczby elementów składowych, to wciąż jednak ciąży na nich "przekleństwo wymiarowości," które nie pozwala na ich łączenie w przypadku systemów składających się z dziesiątek/setek podsystemów i części składowych jakie znajdują zastosowanie w inżynierii przemysłowej. Aby zminimalizować ten niedostatek, zaproponowano strategię dekompozycji, w której problem alokacji niezawodności dla systemu o dużej liczbie komponentów jest rozkładany na zespół mniejszych, skoordynowanych podproblemów, które dają się rozwiązać w sposób obliczeniowo wydajny za pomocą tradycyjnego algorytmu optymalizacyjnego. W niniejszej pracy zastosowano metodę kaskadowania celów, jako wydajną metodę dekompozycji hierarchicznej, której użyto do rozkładu problemu alokacji niezawodności dużego systemu na zespół hierarchicznie uporządkowanych problemów optymalizacyjnych zgodnie z konfiguracją systemu. Wydajność i efektywność proponowanej metody ilustruje przykład numeryczny oraz studia porównawcze.
    Reliability has become a great concern in recent years, especially for large system consisting of a large number of subsystems, modules and components. To achieve the reliability goal in design stage, reliability allocation, a method to apportion the system target reliability amongst subsystems and components in a well-balanced way, has since received increasing attention. However, seeking the optimal reliability allocation scheme for a system with bunch of subsystems and components is not straightforward, and it is known as an NPhard problem. An abundance of work has been carried out to investigate the computational effi cient methods, e.g. exact algorithm, heuristic algorithm and meta-heuristic algorithm etc., to handle the optimization of reliability allocation for the complex system. Even though the proposed methods in past research work well for system consisting of a moderate set of components, they will still suffer "curse of dimensionality" and be impossible to converge if the system consisting of tens/hundreds of subsystems and components which maybe exist in industrial engineering. To mitigate the defi ciency, a decomposition strategy is proposed, in which the reliability allocation problem for the system with a large number of components is decomposed into a set of smaller, coordinated sub-problems which can be solved via traditional optimization algorithm in an computational effi cient manner. Target cascading method, as an effi cient hierarchical decomposition method, is employed in this paper to decompose the large system reliability allocation problem into a set of hierarchical optimization problems in according with the system confi guration. To illustrate the effi ciency and effectiveness of the proposed method, a numerical example is presented, as well as some comparative studies.
    Źródło:
    Eksploatacja i Niezawodność; 2009, 3; 32-37
    1507-2711
    Pojawia się w:
    Eksploatacja i Niezawodność
    Dostawca treści:
    Biblioteka Nauki
    Artykuł
      Wyświetlanie 1-8 z 8

      Ta witryna wykorzystuje pliki cookies do przechowywania informacji na Twoim komputerze. Pliki cookies stosujemy w celu świadczenia usług na najwyższym poziomie, w tym w sposób dostosowany do indywidualnych potrzeb. Korzystanie z witryny bez zmiany ustawień dotyczących cookies oznacza, że będą one zamieszczane w Twoim komputerze. W każdym momencie możesz dokonać zmiany ustawień dotyczących cookies