Wyniki wyszukiwania - BazTech

Ograniczanie wyników

Powiadomienia systemowe

Sesja wygasła!

Znaleziono wyników: 3

Liczba wyników na stronie

Wyniki wyszukiwania

Wyszukiwano:
w słowach kluczowych: ART

Sortuj według:

Ogranicz wyniki do:

Analiza rozwoju środowiska uruchomieniowego systemu Android

Honcharenko Kostiantyn, Smołka Jakub

Journal of Computer Sciences Institute

2019

Vol. 12

246--251

W artykule przedstawiono rozwój środowiska uruchomieniowego systemu Android. Zaprezentowano własną aplikację dla systemu Android, w której zaimplementowano testy wydajności wykorzystane do przeprowadzenia badań w różnych wersji środowiska. Test jest metodą, która implementuje różne operacji w systemie Android oraz mierzy czas ich wykonania.

The article presents the development of the Android runtime. Own application for Android is presented, which implements performance benchmarks used to test different versions of the Android runtime. The methods measure the benchmark execution times in different versions of the Android runtime environment.

Neural network models for foot abnormalities diagnosis system

Kopicera K.

Journal of Medical Informatics & Technologies

2000

Vol. 1

CS 49--56

The paper describes various neural network models designed for automatic conclusion making software in the PSW [8], [4] system. It presents abilities of neural network configuration for choosing the optimal parameters to process the PSW-registered data. The paper also contains the description of artificial data making algorithms, that allow to overcome the problem of insufficient data records describing particular pathologies.

Praca zawiera opis modeli sieci neuronowych wykonanych dla modułu automatycznego wspomagania diagnozy w systemie PSW (Parotec System for Windows). Przedstawione zostały możliwości konfiguracji i doboru parametrów poszczególnych sieci dla określenia wartości optymalnych dla przetwarzania danych generowanych przez system pomiarowy PSW. Przedstawiona została również metoda sztucznej generacji nowych danych pozwalająca na eksperymentalne dobieranie parametrów sieci w warunkach niedoboru ilości danych pomiarowych.

Experiments with network parameters-selection for foot abnormalities recognition

Chandzlik S., Kopicera K.

Journal of Medical Informatics & Technologies

2000

Vol. 1

CS 71--78

The paper describes experiments done with the automatic diagnosis module for the PSW System. The experiments have been done in spite of insufficient data records used for learning the neural network. Taking advantage of the artificial data making data making system there was possible to examine some neural network models: Back-Propagation, ART and Counter-Propagation. The paper presents analysis of obtained results and compares efficiency of the neural network algorithms.

Praca prezentuje opis eksperymentów wykonanych przy wykorzystaniu modułu automatycznego wspomagania diagnozy dla systemu PSW (Parotec System for Windows). Eksperymenty zostały wykonane w warunkach niedoboru ilości danych uczących sieć neuronową, stanowiącą trzon całości systemu wnioskowania. Korzystając z metody sztucznej generacji nowych danych pomiarowych na bazie danych rzeczywistych zakłócanych zbiorem wybranych funkcji przetestowano użyteczność dla systemu PSW trzech różnych konfiguracji sieci neuronowej: Back-Propagation, Counter-Propagation oraz ART. Przedstawiona została analiza uzyskanych wyników obejmująca m.in. porównanie efektywności badanych algorytmów oraz zaproponowany został kierunek dalszych badań.