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 "pamięć krótkotrwała" wg kryterium: Temat

  Lista filtrów
Wyrównaj
    Wyświetlanie 1-5 z 5
    Tytuł:
    Analiza parametrów okulograficznych zarejestrowanych podczas percepcji rysunków w sytuacjach zadaniowych
    Analysis of Eye Tracking Parameters Measured During Perception of Illustrations in Task-solving Contexts
    Autorzy:
    ROŻEK, BOŻENA
    ROSIEK, ROMAN
    Powiązania:
    https://bibliotekanauki.pl/articles/456096.pdf
    Data publikacji:
    2018
    Wydawca:
    Uniwersytet Rzeszowski
    Tematy:
    kognitywistyka
    eye-tracking
    percepcja obrazu
    pamięć krótkotrwała
    cognitive science
    eye tracking research,
    image perception
    working memory
    Opis:
    W artykule przedstawiono fragment badań przeprowadzonych metodą eye-trackingową. Okulografia jest zbiorem metod i technik badawczych polegających na rejestracji i analizie ruchu gałek ocznych, co umożliwia dotarcie do różnych aspektów i szerszy opis procesów poznawczych człowieka. Celem badań było poszukiwanie parametrów okulograficznych charakteryzujących procesy percepcji uczniów podczas rozwiązywania zadania wymagającego analizy rysunku. Zaprezentowano analizę materiału badawczego zgromadzonego podczas percepcji tego samego rysunku w dwóch różnych sytuacjach zadaniowych. Wyniki badań wskazują, iż podczas krótkiego czasu przeznaczonego na ekspozycję i analizę dwóch następujących po sobie slajdów badani wykorzystują przechowywany w pamięci operacyjnej obraz analizowanej figury.
    This article describes a part of a eye-tracking study. Eye tracking is a collection of research methods and techniques used for the measurement and analysis of eyemovement which allow for the analysis of various aspects of human cognitive processes. The aim of the study was to acquire eye tracking parameters related to the memory processes of the subjects duringsolving a task which required the analysis of an illustration. Analysis of the research material gathered during the perception of the same illustration in two different task-solving situations in the article is presented. The results of the study clearly show that during the short amount of time needed for the analysis of two consecutive slides, the brain is capable of storing the image of the analyzed shape in the working memory.
    Źródło:
    Edukacja-Technika-Informatyka; 2018, 9, 4; 232-239
    2080-9069
    Pojawia się w:
    Edukacja-Technika-Informatyka
    Dostawca treści:
    Biblioteka Nauki
    Artykuł
    Tytuł:
    Hierarchical Bi-LSTM based emotion analysis of textual data
    Autorzy:
    Mahto, Dashrath
    Yadav, Subhash Chandra
    Powiązania:
    https://bibliotekanauki.pl/articles/2173676.pdf
    Data publikacji:
    2022
    Wydawca:
    Polska Akademia Nauk. Czytelnia Czasopism PAN
    Tematy:
    emotion analysis
    machine learning
    emotion detection
    deep learning
    hierarchical Bi-LSTM
    analiza emocji
    uczenie maszynowe
    wykrywanie emocji
    głęboka nauka
    hierarchiczna dwukierunkowa pamięć krótkotrwała
    Opis:
    Nowadays, Twitter is one of the most popular microblogging sites that is generating a massive amount of textual data. Such textual data is intended to incorporate human feelings and opinions with related events like tweets, posts, and status updates. It then becomes difficult to identify and classify the emotions from the tweets due to their restricted word length and data diversity. In contrast, emotion analysis identifies and classifies different emotions based on the text data generated from social media platforms. The underlying work anticipates an efficient category and prediction technique for analyzing different emotions from textual data collected from Twitter. The proposed research work deliberates an enhanced deep neural network (EDNN) based hierarchical Bi-LSTM model for emotion analysis from textual data; that classifies the six emotions mainly sadness, love, joy, surprise, fear, and anger. Furthermore, the emotion analysis result obtained by the proposed hierarchical Bi-LSTM model is being compared and validated with the traditional hybrid CNN-LSTM approach regarding the accuracy, recall, precision, and F1-Score. It can be observed from the results that the proposed hierarchical Bi-LSTM achieves an average accuracy of 89% for emotion analysis, whereas the existing CNN-LSTM model achieved an overall accuracy of 75%. This result shows that the proposed hierarchical Bi-LSTM approach achieves desired performance compared to the CNN-LSTM model.
    Źródło:
    Bulletin of the Polish Academy of Sciences. Technical Sciences; 2022, 70, 3; art. no. e141001
    0239-7528
    Pojawia się w:
    Bulletin of the Polish Academy of Sciences. Technical Sciences
    Dostawca treści:
    Biblioteka Nauki
    Artykuł
    Tytuł:
    Urban traffic crash analysis using deep learning techniques
    Analiza kolizji w ruchu miejskim z wykorzystaniem technik głębokiego uczenia
    Autorzy:
    Sobhana, Mummaneni
    Vemulapalli, Nihitha
    Mendu, Gnana Siva Sai Venkatesh
    Ginjupalli, Naga Deepika
    Dodda, Pragathi
    Subramanyam, Rayanoothala Bala Venkata
    Powiązania:
    https://bibliotekanauki.pl/articles/27315440.pdf
    Data publikacji:
    2023
    Wydawca:
    Politechnika Lubelska. Wydawnictwo Politechniki Lubelskiej
    Tematy:
    classification
    gated recurrent unit
    long-short term memory
    multilayer perceptron
    recurrent neural network
    road accidents
    klasyfikacja
    pamięć długotrwała
    pamięć krótkotrwała
    perceptron wielowarstwowy
    rekurencyjna sieć neuronowa
    wypadki drogowe
    Opis:
    Road accidents are concerningly increasing in Andhra Pradesh. In 2021, Andhra Pradesh experienced a 20 percent upsurge in road accidents. The state's unfortunate position of being ranked eighth in terms of fatalities, with 8,946 lives lost in 22,311 traffic accidents, underscores the urgent nature of the problem. The significant financial impact on the victims and their families stresses the necessity for effective actions to reduce road accidents.This study proposes a framework that collects accident data from regions, namely Patamata, Penamaluru, Mylavaram, Krishnalanka, Ibrahimpatnam,and Gandhinagar in Vijayawada(India)from 2019 to 2021. The dataset comprises over 12,000 records of accident data. Deep learning techniquesare applied to classify the severity of road accidents into Fatal, Grievous, and Severe Injuries. The classification procedure leverages advanced neural network models, including the Multilayer Perceptron, Long-Short Term Memory, Recurrent Neural Network, and Gated Recurrent Unit. These modelsare trained on the collected data to accurately predict the severity of road accidents. The project study to make important contributions for suggesting proactive measures and policies to reduce the severity and frequency of road accidents in Andhra Pradesh.
    Liczba wypadków drogowych w Andhra Pradesh niepokojąco rośnie. W 2021 r. stan Andhra Pradesh odnotował 20% wzrost liczby wypadków drogowych. Niefortunna pozycja stanu, który zajmuje ósme miejsce pod względem liczby ofiar śmiertelnych, z 8946 ofiarami śmiertelnymiw 22311 wypadkach drogowych, podkreśla pilny charakter problemu. Znaczący wymiar finansowy dla ofiari ich rodziny podkreśla konieczność podjęcia skutecznych działań w celu ograniczenia liczby wypadków drogowych. W niniejszym badaniu zaproponowano system gromadzenia danych o wypadkachz regionów Patamata, Penamaluru, Mylavaram, Krishnalanka, Ibrahimpatnam i Gandhinagar w Vijayawada (India) w latach 2019–2021. Zbiór danych obejmuje ponad 12 000 rekordów danych o wypadkach. Techniki głębokiego uczenia są stosowane do klasyfikowania wagi wypadków drogowychna śmiertelne, poważne i ciężkie obrażenia. Procedura klasyfikacji wykorzystuje zaawansowane modele sieci neuronowych, w tymwielowarstwowy perceptron, pamięć długoterminową i krótkoterminową, rekurencyjną sieć neuronową i Gated Recurrent Unit. Modele te są trenowane na zebranych danych w celu dokładnego przewidywania wagi wypadków drogowych. Projekt ma wnieść istotny wkład w sugerowanie proaktywnych środków i polityk mających na celu zmniejszenie dotkliwości i częstotliwości wypadków drogowych w Andhra Pradesh.
    Źródło:
    Informatyka, Automatyka, Pomiary w Gospodarce i Ochronie Środowiska; 2023, 13, 3; 56--63
    2083-0157
    2391-6761
    Pojawia się w:
    Informatyka, Automatyka, Pomiary w Gospodarce i Ochronie Środowiska
    Dostawca treści:
    Biblioteka Nauki
    Artykuł
    Tytuł:
    A deep hybrid model for human-computer interaction using dynamic hand gesture recognition
    Autorzy:
    Ramalingam, Brindha
    Angappan, Geetha
    Powiązania:
    https://bibliotekanauki.pl/articles/38702766.pdf
    Data publikacji:
    2023
    Wydawca:
    Instytut Podstawowych Problemów Techniki PAN
    Tematy:
    dynamic hand gesture
    human-computer interaction
    long short-term memory
    convolutional neural network
    dynamiczny gest ręki
    interakcja człowiek-komputer
    pamięć krótkotrwała
    konwolucyjna sieć neuronowa
    Opis:
    Dynamic hand gestures attract great interest and are utilized in different fields. Amongthese, man-machine interaction is an interesting area that makes use of the hand to providea natural way of interaction between them. A dynamic hand gesture recognition system isproposed in this paper, which helps to perform control operations in applications such asmusic players, video games, etc. The key motivation of this research is to provide a simple, touch-free system for effortless and faster human-computer interaction (HCI). As thisproposed model employs dynamic hand gestures, HCI is achieved by building a modelwith a convolutional neural network (CNN) and long short-term memory (LSTM) net-works. CNN helps in extracting important features from the images and LSTM helpsto extract the motion information between the frames. Various models are constructedby differing the LSTM and CNN layers. The proposed system is tested on an existing EgoGesture dataset that has several classes of gestures from which the dynamic gesturesare utilized. This dataset is used as it has more data with a complex background, actionsperformed with varying speeds, lighting conditions, etc. This proposed hand gesture recognition system attained an accuracy of 93%, which is better than other existing systemssubject to certain limitations.
    Źródło:
    Computer Assisted Methods in Engineering and Science; 2023, 30, 3; 263-276
    2299-3649
    Pojawia się w:
    Computer Assisted Methods in Engineering and Science
    Dostawca treści:
    Biblioteka Nauki
    Artykuł
    Tytuł:
    Znaczenie zabawki w terapii autyzmu. Wybrane aspekty
    The Meaning of a Toy in Autism Therapy
    Autorzy:
    Olimpia Zmuda, Ewa
    Szurek, Marzena Maria
    Powiązania:
    https://bibliotekanauki.pl/articles/478965.pdf
    Data publikacji:
    2018
    Wydawca:
    Akademia Ignatianum w Krakowie
    Tematy:
    zabawka
    autyzm
    terapia
    zachowania społeczne
    motywacja
    rozumienie emocji
    pamięć krótkotrwała
    logiczne myślenie
    toy
    autism
    therapy
    social behavior
    motivation
    understanding of emotions
    short-term memory
    logical thinking
    Opis:
    Artykuł jest szkicem naukowego namysłu nad zabawką rozumianą jako narzędzie terapeutyczne. Przedmiotem rozważań uczyniłyśmy pracę terapeuty-logopedy z dziećmi autystycznymi w wieku przedszkolnym, koncentrując się na terapii kompetencji społecznych i rozumienia emocji, kształceniu językowym, nauce logicznego myślenia i ćwiczeniu pamięci, a także na aspekcie motywacyjnym zabawki. Celem artykułu jest ukazanie funkcji zabawki w pracy z dzieckiem autystycznym. Należy go traktować jako pewnego rodzaju poradnik na temat możliwości wykorzystania zabawki głównie w gabinecie logopedycznym (bo został napisany z perspektywy logopedów-praktyków), aczkolwiek skierowany jest on do wszystkich osób pracujących z dziećmi – również psychologów, pedagogów, opiekunów i rodziców. Zaproponowane użycia zabawek są stosowane i weryfikowane w terapii opartej na metodzie indywidualnej pracy z dzieckiem zaburzonym, a metodą zbierania materiałów badawczych do artykułu była obserwacja uczestnicząca. Do istotniejszych wniosków z poczynionych obserwacji należą: - zabawki spełniają ważną rolę w terapii zachowań społecznych, jako że cały proces terapeutyczny zmierza do kształtowania kompetencji - społecznych, a zastosowanie zabawki daje dodatkowo możliwość kontynuowania zabawy poza sytuacją gabinetową; - zabawka jest doskonałym narzędziem wspomagającym progresję mowy, ułatwia chociażby wprowadzanie i utrwalanie kolejnych kategorii gramatycznych; - zabawki inspirują wspólne aktywności, co ma znaczenie wysoce terapeutyczne; - zabawki motywują dziecko do aktywnego udziału w terapii.
    The article is a sketch constituting a fragment of scientific consideration of a toy understood as a therapeutic tool. The subject of deliberations is a work of speech therapist with autistic children at the pre-school age, with special focus on the therapy of social competences, understanding emotions, learning a language and logical thinking, practicing memory, as well motivational aspects of a toy. The purpose of the article is to show the function of a toy in autistic child therapy. Therefore, the text should be read as a kind of guide on the possibility of using the toy mainly in the speech-therapist’s office (as it has been written from the speech therapist’s point of view), however, it is addressed to all people working with children – including psychologists, pedagogues, carers and parents. The suggested usage of toys is applied and verified in therapy based on the method of individual work with a disturbed child, and the participatory observation method was used to collect research materials for the article. Significant conclusions from the observations include: - toys play an important role in the therapy of social behavior, as the whole therapeutic process aims at shaping social competences, and the use of toys also gives the opportunity to continue playing outside the speech-therapist’s office - a toy is a great tool supporting speech development, it facilitates the introduction and consolidation of grammatical categories - toys inspire group activities, which have highly therapeutic functions - toys motivate the child to actively participate in therapy.
    Źródło:
    Edukacja Elementarna w Teorii i Praktyce; 2018, 13, 3(49); 173-187
    1896-2327
    Pojawia się w:
    Edukacja Elementarna w Teorii i Praktyce
    Dostawca treści:
    Biblioteka Nauki
    Artykuł
      Wyświetlanie 1-5 z 5

      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