Informacja

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

Wyszukujesz frazę "natural intelligence" wg kryterium: Temat


Wyświetlanie 1-9 z 9
Tytuł:
Artificial intelligence versus natural intelligence in mineral processing
Autorzy:
Özkan, Şafak Gökhan
Powiązania:
https://bibliotekanauki.pl/articles/24148604.pdf
Data publikacji:
2023
Wydawca:
Politechnika Wrocławska. Oficyna Wydawnicza Politechniki Wrocławskiej
Tematy:
NI
natural intelligence
AI
artificial intelligence
ML
machine learning
DL
deep learning
ES
expert systems
mineral processing
Opis:
This article aims to introduce the terms NI-Natural Intelligence, AI-Artificial Intelligence, ML-Machine Learning, DL-Deep Learning, ES-Expert Systems and etc. used by modern digital world to mining and mineral processing and to show the main differences between them. As well known, each scientific and technological step in mineral industry creates huge amount of raw data and there is a serious necessity to firstly classify them. Afterwards experts should find alternative solutions in order to get optimal results by using those parameters and relations between them using special simulation software platforms. Development of these simulation models for such complex operations is not only time consuming and lacks real time applicability but also requires integration of multiple software platforms, intensive process knowledge and extensive model validation. An example case study is also demonstrated and the results are discussed within the article covering the main inferences, comments and decision during NI use for the experimental parameters used in a flotation related postgraduate study and compares with possible AI use.
Źródło:
Physicochemical Problems of Mineral Processing; 2023, 59, 5; art. no. 167501
1643-1049
2084-4735
Pojawia się w:
Physicochemical Problems of Mineral Processing
Dostawca treści:
Biblioteka Nauki
Artykuł
Tytuł:
Is the Artificial Intelligent? A Perspective on AI-based Natural Language Processors
Autorzy:
Błachnio, Wojciech
Powiązania:
https://bibliotekanauki.pl/articles/601211.pdf
Data publikacji:
2019
Wydawca:
Uniwersytet Marii Curie-Skłodowskiej. Wydawnictwo Uniwersytetu Marii Curie-Skłodowskiej
Tematy:
Artificial Intelligence, Natural Language Processors, Fluid Construction Grammar, parsing, cognition
Opis:
The issue of the relation between AI and human mind has been riddling the scientific world since ages. Being the mother lode of research, AI can be scrutinised from a plethora of perspectives. One of them is a linguistic perspective, which encompasses AI’s capability to understand language. Having been an innate and exclusive faculty of human mind, language is now manifested in a countless number of ways, transcending beyond the human-only production. There are applications that can not only understand what is meant by an utterance, but also engage in a quasi-humane discourse. The manner of their operating is perfectly organised and can be accounted for by incorporating linguistic theories. The main theory used in this article is Fluid Construction Grammar, which has been developed by Luc Steels. It is concerned with parsing and segmentation of any utterance – two processes that are pivotal in AI’s understanding and production of language. This theory, in addition with five main facets of languages (phonological, morphological, semantic, syntactic and pragmatic) provides a valuable insight into the discrepancies between natural and artificial perception of language. Though there are similarities between them, the article shall conclude with what makes two adjacent capabilities different. The aim of this paper is to display the mechanisms of AI natural language processors with the aid of contemporary linguistic theories, and present possible issues which may ensue from using artificial language-recognising systems.
Źródło:
New Horizons in English Studies; 2019, 4
2543-8980
Pojawia się w:
New Horizons in English Studies
Dostawca treści:
Biblioteka Nauki
Artykuł
Tytuł:
Terminologiedatenbanken im mobilen Einsatz – eine Projektskizze
Autorzy:
Rösener, Christoph
Powiązania:
https://bibliotekanauki.pl/articles/700383.pdf
Data publikacji:
2013
Wydawca:
Stowarzyszenie Germanistów Polskich
Tematy:
terminology databases, research project, natural language processing, linguistic intelligence, special languages
Opis:
Initially this paper describes the newest trends and tendencies of mobile usage of terminology databases. Additionally it presents the latest technical developments in this area. This is then followed by an overview about a research project, which investigates the concept, implementation and usage of a central terminology database application for mobile usage within a public sector institution in special operational scenarios.
Źródło:
Zeitschrift des Verbandes Polnischer Germanisten; 2013, 2, 2
2353-656X
2353-4893
Pojawia się w:
Zeitschrift des Verbandes Polnischer Germanisten
Dostawca treści:
Biblioteka Nauki
Artykuł
Tytuł:
Fireworks Algorithm for Unconstrained Function Optimization Problems
Autorzy:
Baidoo, E.
Powiązania:
https://bibliotekanauki.pl/articles/117784.pdf
Data publikacji:
2017
Wydawca:
Polskie Towarzystwo Promocji Wiedzy
Tematy:
Fireworks algorithm
Function optimization
swarm intelligence
Mathematical programming
Natural computing
Opis:
Modern real world science and engineering problems can be classified as multi-objective optimisation problems which demand for expedient and efficient stochastic algorithms to respond to the optimization needs. This paper presents an object-oriented software application that implements a firework optimization algorithm for function optimization problems. The algorithm, a kind of parallel diffuse optimization algorithm is based on the explosive phenomenon of fireworks. The algorithm presented promising results when compared to other population or iterative based meta-heuristic algorithm after it was experimented on five standard ben-chmark problems. The software application was implemented in Java with interactive interface which allow for easy modification and extended expe-rimentation. Additionally, this paper validates the effect of runtime on the al-gorithm performance.
Źródło:
Applied Computer Science; 2017, 13, 1; 61-74
1895-3735
Pojawia się w:
Applied Computer Science
Dostawca treści:
Biblioteka Nauki
Artykuł
Tytuł:
Prognozowanie zapotrzebowania na gaz metodami sztucznej inteligencji
Forecasting gas demand using artificial intelligence methods
Autorzy:
Paliński, Andrzej
Powiązania:
https://bibliotekanauki.pl/articles/1834986.pdf
Data publikacji:
2019
Wydawca:
Instytut Nafty i Gazu - Państwowy Instytut Badawczy
Tematy:
prognozowanie
sztuczna inteligencja
zapotrzebowanie
gaz ziemny
forecasting
artificial intelligence
demand
natural gas
Opis:
W artykule zaprezentowano współczesne tendencje dotyczące metod sztucznej inteligencji i uczenia maszynowego, do których zalicza się między innymi sztuczne sieci neuronowe, drzewa decyzyjne, systemy oparte na logice rozmytej i inne. Metody inteligencji obliczeniowej stanowią część obszaru badań nad sztuczną inteligencją. Wybrane metody inteligencji obliczeniowej zostały wykorzystane do budowy średnioterminowych miesięcznych prognoz zapotrzebowania na gaz dla Polski. Porównana została trafność prognoz uzyskanych za pomocą sztucznej sieci neuronowej i drzewa decyzyjnego z klasyczną regresją liniową z wykorzystaniem danych historycznych z okresu dziesięciu lat. Jako zmienne objaśniające zastosowano: zużycie gazu w innych krajach UE, średnią miesięczną temperaturę, produkcję prze- mysłową, wynagrodzenie w gospodarce i cenę gazu. Prognozowanie przeprowadzono w pięciu etapach różniących się doborem próby uczącej i testowej, zastosowaniem wstępnego przygotowania danych oraz eliminacją niektórych zmiennych. W przypadku danych nieprzygotowanych i losowego zbioru uczącego najwyższą trafność osiągnęła regresja liniowa. W przypadku danych uzupełnionych i losowego zbioru uczącego najwyższą trafność uzyskano za pomocą drzewa decyzyjnego. Prognoza zbudowana na podstawie pierwszych ośmiu lat i testowana na dwóch ostatnich została najtrafniej utworzona za pomocą regresji, ale tylko nieznacznie lepiej niż przy wykorzystaniu drzewa decyzyjnego lub sieci neuronowej, niezależnie od normalizacji danych i eliminacji współliniowych zmiennych. Metody uczenia maszynowego wykazały się dobrą trafnością prognoz miesięcznego zużycia gazu, niemniej jednak nieznacznie ustąpiły klasycznej regresji liniowej ze względu na zbyt wąski zbiór zmiennych objaśniających. Metody uczenia maszynowego będą mogły wykazać się wyższą skutecznością wraz ze wzrostem liczby danych oraz rozszerzeniem zbioru potencjalnych zmiennych objaśniających. W morzu danych metody uczenia maszynowego są w stanie skuteczniej tworzyć modele prognostyczne bez konieczności żmudnej ingerencji analityka w przygotowanie danych i wieloetapową analizę. Pozwolą także na dowolnie częstą aktualizację postaci modeli prognostycznych, nawet po każdym uzupełnieniu zbioru danych.
The paper presents contemporary trends in artificial intelligence and machine learning methods, which include, among others, artificial neural networks, decision trees, fuzzy logic systems and others. Computational intelligence methods are part of the field of research on artificial intelligence. Selected methods of computational intelligence were used to build medium-term monthly forecasts of natural gas demand for Poland. The accuracy of forecasts obtained using the artificial neural network and the decision tree with classical linear regression was compared based on historical data from a ten-year period. The explanatory variables were: gas consumption in other EU countries, average monthly temperature, industrial production, wages in the economy and the price of natural gas. Forecasting was carried out in five stages differing in the selection of the learning and testing sample, the use of data preprocessing and the elimination of some variables. For raw data and a random training set, the highest accuracy was achieved by linear regression. For the preprocessed data and the random learning set, the decision tree was the most accurate. The forecast obtained on the basis of the first eight years and tested on the last two was most accurately created by regression, but only slightly better than with the decision tree or neural network, regardless of data normalization and elimination of collinear variables. Machine learning methods showed good accuracy of monthly gas consumption forecasts, but nevertheless slightly gave way to classical linear regression, due to too narrow set of explanatory variables. Machine learning methods will be able to show higher effectiveness as the number of data increases and the set of potential explanatory variables is expanded. In the sea of data, machine learning methods are able to create prognostic models more effectively, without the analyst’s laborious involvement in data preparation and multi-stage analysis. They will also allow for the frequent updating of the form of prognostic models even after each addition of new data into the database.
Źródło:
Nafta-Gaz; 2019, 75, 2; 111-117
0867-8871
Pojawia się w:
Nafta-Gaz
Dostawca treści:
Biblioteka Nauki
Artykuł
Tytuł:
Weighted accuracy algorithmic approach in counteracting fake news and disinformation
Algorytmiczne podejście do dokładności ważonej w przeciwdziałaniu fałszywym informacjom i dezinformacji
Autorzy:
Bonsu, K.O.
Powiązania:
https://bibliotekanauki.pl/articles/2048986.pdf
Data publikacji:
2021
Wydawca:
Akademia Bialska Nauk Stosowanych im. Jana Pawła II w Białej Podlaskiej
Tematy:
artificial intelligence
natural language processing
machine learning algorithm
disinformation
digital revolution
fake news
Opis:
Subject and purpose of work: Fake news and disinformation are polluting information environment. Hence, this paper proposes a methodology for fake news detection through the combined weighted accuracies of seven machine learning algorithms. Materials and methods: This paper uses natural language processing to analyze the text content of a list of news samples and then predicts whether they are FAKE or REAL. Results: Weighted accuracy algorithmic approach has been shown to reduce overfitting. It was revealed that the individual performance of the different algorithms improved after the data was extracted from the news outlet websites and 'quality' data was filtered by the constraint mechanism developed in the experiment. Conclusions: This model is different from the existing mechanisms in the sense that it automates the algorithm selection process and at the same time takes into account the performance of all the algorithms used, including the less performing ones, thereby increasing the mean accuracy of all the algorithm accuracies.
Źródło:
Economic and Regional Studies; 2021, 14, 1; 99-107
2083-3725
2451-182X
Pojawia się w:
Economic and Regional Studies
Dostawca treści:
Biblioteka Nauki
Artykuł
Tytuł:
On the Anti-Mechanist Arguments Based on Gödel’s Theorem
Autorzy:
Krajewski, Stanisław
Powiązania:
https://bibliotekanauki.pl/articles/1796977.pdf
Data publikacji:
2020
Wydawca:
Polskie Towarzystwo Semiotyczne
Tematy:
Gödel’s theorem
mechanism
Lucas’s argument
Penrose’s argument
computationalism
mind
consistency
algorithm
artificial intelligence
natural number
Opis:
The alleged proof of the non-mechanical, or non-computational, character of the human mind based on Gödel’s incompleteness theorem is revisited. Its history is reviewed. The proof, also known as the Lucas argument and the Penrose argument, is refuted. It is claimed, following Gödel himself and other leading logicians, that antimechanism is not implied by Gödel’s theorems alone. The present paper sets out this refutation in its strongest form, demonstrating general theorems implying the inconsistency of Lucas’s arithmetic and the semantic inadequacy of Penrose’s arithmetic. On the other hand, the limitations to our capacity for mechanizing or programming the mind are also indicated, together with two other corollaries of Gödel’s theorems: that we cannot prove that we are consistent (Gödel’s Unknowability Thesis), and that we cannot fully describe our notion of a natural number.
Źródło:
Studia Semiotyczne; 2020, 34, 1; 9-56
0137-6608
Pojawia się w:
Studia Semiotyczne
Dostawca treści:
Biblioteka Nauki
Artykuł
Tytuł:
Zastosowanie gier skierowanych na cel do anotacji korpusów językowych
The applications of games with a purpose used for obtaining annotated language resources
Autorzy:
Włodarczyk, Wojciech
Powiązania:
https://bibliotekanauki.pl/articles/460019.pdf
Data publikacji:
2015
Wydawca:
Fundacja Pro Scientia Publica
Tematy:
gry skierowane na cel
GWAP
crowdsourcing
human computation
przetwarzanie języka naturalnego
sztuczna inteligencja, AI-zupełne
anotacja korpusu
Wordrobe
game with a purpose
natural language processing
artificial intelligence, AI-complete
corpus annotation
Opis:
Istnienie problemów AI-zupełnych przyczyniło się do poszukiwań alternatywnych sposobów rozwiązywania problemów sztucznej inteligencji, nie opartych wyłącznie na pracy komputera. Pomimo że komunikacja jest dla ludzi czymś oczywistym, nadal nie istnieje sposób jej automatyzacji. Aktualnie powszechnie stosowanym podejściem w rozwiązywaniu problemów NLP jest podejście statystyczne, którego powodzenie zależy od wielkości korpusu językowego. Przygotowanie rzetelnego zbioru danych jest zatem kluczowym aspektem tworzenia statystycznego systemu sztucznej inteligencji. Z uwagi na zaangażowanie specjalistów jest to proces czasochłonny i kosztowny. Jednym z obiecujących podejść, pomagających zredukować czas i koszt tworzenia otagowanego korpusu, jest korzystanie z gier skierowanych na cel. Ambicją niniejszej pracy jest przybliżenie poszczególnych etapów tworzenia gry przeznaczonej do pozyskania zasobów językowych oraz omówienie skuteczności jej działania. Analiza ta zostanie przeprowadzona na podstawie kolekcji gier Wordrobe wspierających anotacje korpusu języka naturalnego.
The existence of AI-complete problems has led to a growth in research of alternative ways of solving artificial intelligence problems, which are not based solely on the computer. Although for us communication is obvious, there is still no way automate it. The current widely-used approach to solving the problems of NLP is a statistical one, whose success depends on the size of the training corpus. The preparation of a reliable set of data is therefore a key aspect in creating an artificial intelligence statistical system. Due to the involvement of a large number of specialists this is a very time-consuming and expensive process. One promising approache in helping reduce the time and cost of creating a tagged corpus is the use of games with a purpose. The objective of this paper is to present the stages of creating games with a purpose used for obtaining annotated language resources and to discuss its effectiveness. This analysis will be done based on the Wordrobe project, a collection of games created to support the gathering of an annotated corpus of natural language.
Źródło:
Ogrody Nauk i Sztuk; 2015, 5; 112-220
2084-1426
Pojawia się w:
Ogrody Nauk i Sztuk
Dostawca treści:
Biblioteka Nauki
Artykuł
Tytuł:
An Analytical Study for the Role of Fuzzy Logic in Improving Metaheuristic Optimization Algorithms
Autorzy:
Vij, Sonakshi
Jain, Amita
Tayal, Devendra
Castillo, Oscar
Powiązania:
https://bibliotekanauki.pl/articles/385121.pdf
Data publikacji:
2018
Wydawca:
Sieć Badawcza Łukasiewicz - Przemysłowy Instytut Automatyki i Pomiarów
Tematy:
fuzzy logic
metaheuristics
evolutionary computing
genetic algorithm
particle swarm optimization (PSO)
ant colony optimization
fuzzy evolutionary algorithm
fuzzy cuckoo
fuzzy simulated annealing
fuzzy swarm intelligence
fuzzy differential evolution
tabu
fuzzy mutation
fuzzy natural selection
fuzzy fitness function
big bang big crunch
fuzzy bacterial
neuro fuzzy logic
logika rozmyta
metaheurystyka
obliczenia ewolucyjne
algorytm genetyczny
optymalizacja roju cząstek
optymalizacja kolonii mrówek
Opis:
The research applications of fuzzy logic have always been multidisciplinary in nature due to its ability in handling vagueness and imprecision. This paper presents an analytical study in the role of fuzzy logic in the area of metaheuristics using Web of Science (WoS) as the data source. In this case, 178 research papers are extracted from it in the time span of 1989-2016. This paper analyzes various aspects of a research publication in a scientometric manner. The top cited research papers, country wise contribution, topmost organizations, top research areas, top source titles, control terms and WoS categories are analyzed. Also, the top 3 fuzzy evolutionary algorithms are extracted and their top research papers are mentioned along with their topmost research domain. Since neuro fuzzy logic poses feasible options for solving numerous research problems, hence a section is also included by the authors to present an analytical study regarding research in it. Overall, this study helps in evaluating the recent research patterns in the field of fuzzy metaheuristics along with envisioning the future trends for the same. While on one hand this helps in providing a new path to the researchers who are beginners in this field as they can start exploring it through the analysis mentioned here, on the other hand it provides an insight to professional researchers too who can dig a little deeper in this field using knowledge from this study.
Źródło:
Journal of Automation Mobile Robotics and Intelligent Systems; 2018, 12, 4; 11-27
1897-8649
2080-2145
Pojawia się w:
Journal of Automation Mobile Robotics and Intelligent Systems
Dostawca treści:
Biblioteka Nauki
Artykuł
    Wyświetlanie 1-9 z 9

    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