Wyniki wyszukiwania - BazTech

1

Laboratorium Internetu rzeczy

Brachman A., Samociuk D., Sosnowski M., Schauer P., Wiśniewski W.

Przegląd Telekomunikacyjny + Wiadomości Telekomunikacyjne

|

2015

|

nr 12

1413--1418

PL

Internet rzeczy zakłada możliwość włączenia w sieć Internet niemalże każdego rodzaju urządzenia. Szacuje się, że do roku 2020 liczba urządzeń połączonych globalną siecią przekroczy 50 miliardów, a do roku 2025 liczba ta ma zwiększyć się do 7 bilionów. Aby idea Internetu rzeczy stała się rzeczywistością, konieczne będzie dostarczenie wydajnych, uniwersalnych i elastycznych rozwiązań m.in. w zakresie technologii sieciowych. Celem artykułu jest prezentacja infrastruktury rozproszonego laboratorium Internetu rzeczy, które wchodzi w skład sieci badawczej PL-LAB2020. Laboratorium zostało oparte na łatwo programowalnych i rozszerzalnych urządzeniach (głównie Raspberry Pi, Arduino), co zapewnia szerokie spektrum potencjalnych eksperymentów.

EN

Internet of Things is the network of any type of devices. It is estimated that by 2020 the number of interconnected "things" will exceed 50 billion, and by 2025 this number may increse to 7 trillion. To make the idea of Internet of Things possible, the communication and network technologies must evolve to provide effective, versatile and flexible solutions. The purpose of the article is to present the infrastructure of the distributed laboratory of Internet of Things, which is part of the PL-LAB2020 laboratory. The laboratory main equipment are easily programmable and extensible device (mainly the Raspberry Pi, Arduino), which provides a broad spectrum of potential research experiments.

2

Person movement prediction using artificial neural networks with dynamic training on a fixed-size training data set

Mikluščak T., Gregor M.

Applied Computer Science

|

2011

|

Vol. 7, no 2

33--46

EN

Significant technical development over the last years has lately been showing more and more promise of making the vision of smart environments come true. The role of future smart environments lies in proactive interaction. Prediction of user’s actions plays a vital role in such interaction. This paper presents a method based on artificial neural networks designed to accommodate the problem of person movement prediction. The paper explores the importance of dynamic training in prediction of nonstationary time series. An approach to dynamic training, based on the so-called on-the-fly training, is presented.

3

A new man-machine interface for ispace applications

Tóth A. A., Várkonyi-Kóczy A. R.

Journal of Automation Mobile Robotics and Intelligent Systems

|

2009

|

Vol. 3, No. 4

187-190

EN

Intelligent Space or iSpace is a new kind of computing system aiming at improving the environments of humans, creating a natural and easy to use solution. Its main feature is that the intelligence is not implemented separately in the actors, but it is distributed in the whole space. In this paper, we present a hand gesture and movement recognition system, whose purpose is to be used as an intuitive interface for the iSpace.