Preferencje help
Widoczny [Schowaj] Abstrakt
Liczba wyników

Znaleziono wyników: 5

Liczba wyników na stronie
first rewind previous Strona / 1 next fast forward last
Wyniki wyszukiwania
help Sortuj według:

help Ogranicz wyniki do:
first rewind previous Strona / 1 next fast forward last
PL
Wizualizacje architektoniczne stanowią ważny składnik każdej oferty sprzedaży projektu domu. Mają wpływ na odczucia klientów, a tym samym na dokonywane przez nich wybory. W tym kontekście za ważne należy uznać pytanie o czynniki determinujące pozytywny odbiór wizualizacji architektonicznych. Artykuł prezentuje odpowiedź na tak postawione pytanie opracowaną na podstawie badań ankietowych przeprowadzonych wśród grafików zajmujących się na co dzień tworzeniem wizualizacji architektonicznych. Badania, w których wzięło udział pięćdziesięciu dwóch grafików, składały się z dwóch etapów. W pierwszym etapie poproszono uczestników badania o przygotowanie listy czynników, które ich zdaniem „mają wpływ na pozytywny odbiór wizualizacji projektów domów”. Następnie szczegółowo przeanalizowano otrzymane odpowiedzi i na ich podstawie dokonano podziału czynników na sześć kategorii. W drugim etapie ponownie zwrócono się do respondentów z prośbą o ocenę ważności poszczególnych kategorii i na tej podstawie opracowano ostateczne wyniki badań. Wynika z nich, że dla grafików najważniejszymi czynnikami determinującymi pozytywny odbiór wizualizacji są realizm oświetlenia oraz realizm obiektów. Pozostałe czynniki wymieniane przez grafików to kolejno: otoczenie, kadrowanie, kolory oraz efekty fotograficzne.
EN
Architectural visualizations are an important component of any house plan selling offer. They affect customers’ experiences and determine their choices. In this context an important question about the factors determining the positive reception of architectural visualization should be considered. The article presents an answer to that question developed on the basis of a survey conducted among graphic designers dealing with creating architectural visualizations. The study, which was attended by fifty-two graphic designers, consisted of two stages. In the first stage participants were asked to prepare a list of factors which, in their opinion, “have an impact on the positive reception of house design visualizations” Then the received answers have been analyzed, and based on them all factors have been divided into the six categories. In the second stage the respondents were asked to rate the importance of each category, and based on this the definitive findings have been made. It appears that for graphic designers the most important factors determining the positive reception of architectural visualization are the lighting realism and the realism of the objects. Other factors mentioned by the designers were consecutively: the environment, the cropping, the colors and the photo effects.
3
Content available remote Przegląd aktualnych klasyfikacji systemów informatycznych
EN
The article emphasizes the diversity of current information system classifications. Seven classification schemas are presented and discussed. Two of them are proposed by S. Alter. The first identifies information system categories related to specific functional areas of business while the second information system categories that apply in any functional area of business. Next five schemas (by E. Turban and others) classify information systems by organizational structure, by functional area, by support provided, by levels of management and finally by system architecture.
EN
The article is an effect of the literature study on analitical models that are considered to be efficient in building enterprise IT strategy. The paper discusses: Porter Five Competitive Forces Model; Bakos and Treacy Causal Model of Competitive Advantage; Tallon, Kraemer and Gurbaxani Model of Corporate Goals for IT; McFarlan Application Portfolio Matrix; Porter Value Chain Model.
EN
The article contains analysis of conducted research in an area of artificial neural networks application for bond rating. Four cases of the research are presented. The main purpose of the analysis is to answer the following questions: Do artificial neural networks based methods outperform classical methods? Can the problems stated in discussed research be solved by currently developed methods of neural networks optimization? What are the main directions of further research in the domain? Conducted in the article analysis covers following topics: problem statement, neural network architecture, methods of neural network architecture optimization, learning algorithms, size of training data sets, methods of preprocessing training data sets, and input data selection methods.
first rewind previous Strona / 1 next fast forward last
JavaScript jest wyłączony w Twojej przeglądarce internetowej. Włącz go, a następnie odśwież stronę, aby móc w pełni z niej korzystać.