Wyniki wyszukiwania - BazTech

1

A cloud-based urban monitoring system by using a quadcopter and intelligent learning techniques

Khanmohammadi Sohrab, Samadi Mohammad

Journal of Automation Mobile Robotics and Intelligent Systems

|

2022

|

Vol. 16, No. 2

11--19

EN

The application of quadcopter and intelligent learning techniques in urban monitoring systems can improve flexibility and efficiency features. This paper proposes a cloud-based urban monitoring system that uses deep learning, fuzzy system, image processing, pattern recognition, and Bayesian network. The main objectives of this system are to monitor climate status, temperature, humidity, and smoke, as well as to detect fire occurrences based on the above intelligent techniques. The quadcopter transmits sensing data of the temperature, humidity, and smoke sensors, geographical coordinates, image frames, and videos to a control station via RF communications. In the control station side, the monitoring capabilities are designed by graphical tools to show urban areas with RGB colors according to the predetermined data ranges. The evaluation process illustrates simulation results of the deep neural network applied to climate status and effects of the sensors’ data changes on climate status. An illustrative example is used to draw the simulated area using RGB colors. Furthermore, circuit of the quadcopter side is designed using electric devices.

2

The training application based on VR interaction scenarios –with examples for logistics

Włodyka Wojciech, Bober Dariusz

Informatyka, Automatyka, Pomiary w Gospodarce i Ochronie Środowiska

|

2021

|

T. 11, nr 1

58--61

EN

The main goal of the article is to share some experimental view onto VR training applications, that allows for adaptation of the directed training scenario to a user being trained. The resulted application allows to the three scenarios being selected in any combination of ones, as well as the tasks modification through the input files, before a test starts. The program was developed in the Unity engine, using the modern UnityXR framework providing extensive support for leading virtual reality hardware. The resulting solution presents the possibility of an efficient training in Virtual Reality while modifying the course of training without any needs to recompile the program, and also it shows some positive values of using VR technology as a didactic solution.

PL

Głównym celem artykułu jest podzielenie się eksperymentalnym spojrzeniem na aplikacje treningowe VR, które pozwalają na dostosowanie scenariusza szkolenia ukierunkowanego do szkolonego użytkownika. Powstała aplikacja pozwala na wybór trzech scenariuszy w dowolnej kombinacji, a także modyfikację zadań poprzez pliki wejściowe, przed rozpoczęciem testu. Program został opracowany w silniku Unity, z wykorzystaniem nowoczesnego frameworka UnityXR zapewniającego szerokie wsparcie dla wiodącego sprzętu wirtualnej rzeczywistości. Uzyskane rozwiązanie przedstawia możliwość efektywnego szkolenia z Wirtualnej Rzeczywistości przy jednoczesnej modyfikacji przebiegu szkolenia bez konieczności rekompilacji programu, a także pokazuje pozytywne walory wykorzystania technologii VR jako rozwiązania dydaktycznego.

3

Control model of data stream transmitted over a network based on proxying technology

Barkovska O., Serdechnyi V.

Informatyka, Automatyka, Pomiary w Gospodarce i Ochronie Środowiska

|

2018

|

T. 8, nr 1

8--11

EN

Network traffic control model is described in the work, including data mining modules transmitted in the network as well as further qualified data analysis module based on artificial intelligence methods and means, namely recursive and convolutional neural networks. The topicality of work is proved by the intensive scientific research conducted in the field of information security, big data intelligent data processing tools, and stipulated by growing necessity to limit access of children to aggressive information, which can impact on the child’s psychoemotional state. Particular attention is paid in the article to proxy-server development for HTTP query receipt, search for a match in white and black lists and decision making as to data legality.

PL

W artykule rozważono model kontroli ruchem sieciowym, który zawiera moduł do zbierania danych przesyłanych przez sieć, a także moduł do dalszej analizy przygotowanych danych w oparciu o metody i środki sztucznej inteligencji, a mianowicie rekurencyjne i splotowe sieci neuronowe. Znaczenie tej pracy jest potwierdzone przez dużą liczbę badań naukowych prowadzonych w dziedzinie bezpieczeństwa informacji, środków intelektualnych do przetwarzania dużej ilości danych, a także ze względu na rosnącą potrzebę ograniczenia dostępu dzieci do agresywnych informacji z sieci, które mogą wpływać na ich stan psychoemocjonalny. Artykuł koncentruje się głównie na opracowaniu serwera proxy do odbierania żądań HTTP, wyszukiwania dopasowań na „czarnych” i „białych” listach i podjęcia decyzji o zezwoleniu na obejrzenie.

4

Advanced methods of foundry processes control

Perzyk M., Kozlowski J., Wislocki M.

Archives of Metallurgy and Materials

|

2013

|

Vol. 58, iss. 3

899--902

EN

The paper discusses two main approaches utilized in contemporary industry to control of discrete and continuous manufacturing processes: Statistical Process Control and Engineering Process Control as well as applications of learning systems and time-series analysis in the control systems. The use of time-series techniques for anticipated control of selected foundry processes is presented and positively evaluated using industry data obtained from the green molding sand processing.

PL

W artykule omówiono dwa podejścia stosowane we współczesnym przemyśle do sterowania dyskretnymi i ciągłymi procesami wytwarzania: Statystyczne Sterowanie Procesem oraz sterowanie techniczne (ang. Engineering Process Control), a także zastosowania systemów uczących się i analizy szeregów czasowych w systemach sterowania. Zaprezentowano i poddano pozytywnej ocenie wykorzystanie technik szeregów czasowych w antycypacyjnym sterowaniu wybranymi procesami odlewniczymi, z użyciem danych przemysłowych uzyskanych z procesu przerobu wilgotnych mas formierskich.

5

Sieci neuronowe w automatyce

Barski M., Jędruch W.

Automatyka, Elektryka, Zakłócenia

|

2011

|

Vol. 2, Nr 4

85-92

PL

Artykuł omawia podstawowe własności systemów uczących się, w szczególności sieci neuronowych, i podaje przykłady ich zastosowania w automatyce. Na wstępie przedstawia typy uczenia, struktury uczące się i algorytmy uczenia. Następnie opisuje sztuczne sieci neuronowe i ich własności oraz omawia przykładowe zastosowania. W zakończeniu szkicuje perspektywy dalszych zastosowań sieci neuronowych i innych systemów uczących się.

6

Nowe klasy inteligentnych systemów interpretacji danych obrazowych. Systemy UBIAS

Ogiela M. R., Tadeusiewicz R.

Pomiary Automatyka Kontrola

|

2010

|

R. 56, nr 2

193-196

PL

W pracy opisano nową klasę specjalistycznych systemów informacyjnych, nazwanych UBIAS. Systemy takie należą do klasy kognitywnych systemów wnioskujących i są przeznaczone do znaczeniowej analizy skomplikowanych elementów nowoczesnych multimedialnych baz danych. Systemy UBIAS nadają się zwłaszcza do wydobywania znaczeniowej warstwy z informacji przedstawionej w postaci obrazów. W pracy przedstawiane są argumenty uzasadniające twierdzenie, że znaczenie obrazu i jego forma to dwa rozłączne aspekty, z których ten pierwszy jest zdecydowanie ważniejszy. Przedstawiane rozważania prowadzone są w sposób ogólny, ale eksperymenty, które doprowadziły do zdefiniowania systemów UBIAS odwoływały się w większości do semantycznej analizy obrazów biomedycznych.

EN

Paper describes new class of cognitive information systems named UBIAS (Understanding-Based Image Analysis Systems). Such systems belong to the group of cognitive reasoning computer systems and are dedicated for the semantic analysis of the images. In contemporary information systems many types of multimedial (e.g. visual) patterns are used, and semantic oriented analysis of such type of information is necessary. The general idea of automatic understanding of the images can be applied to any type of image, but in paper only biomedical images are taken into account. For diagnostic purposes and for intelligent selection of proper medical images from the big and not annotated databases (e.g., Internet) we must consider semantic content of the images, because reasoning based on image information as well as selection suitable image information needs semantic analysis of the image merit content. Typical image processing, analysis and also pattern recognition or clustering is definitely not satisfied. For automatic image understanding we propose UBIAS systems. Such systems are predecessors of a new generation of intelligent systems for understanding of visual data and using this data in many purposes. Possible applications spread out from medical diagnosis, throw searching in visual databases up to extraction biometric characteristics for personal identification. Additionally such systems are very useful in the tasks of intelligent semantic i.e. based on merit content (and not only with regard to the form), information management in multimedia databases. Particular systems dedicated to semantic analysis of the images were described in previous authors papers, but the presented paper present the class of UBIAS systems using general description instead of examples.

7

Nowe klasy inteligentnych systemów interpretacji danych obrazowych. Systemy E-UBIAS

Ogiela M. R., Tadeusiewicz R.

Pomiary Automatyka Kontrola

|

2010

|

R. 56, nr 3

283-286

PL

Systemy UBIAS, opisywane we wcześniejszych pracach, zapoczątkowały powstanie nowej generacji inteligentnych systemów rozumienia danych obrazowych, w szczególności medycznych. Systemy te są również przydatne przy operowaniu w multimedialnych bazach danych ilekroć wykonywane operacje (wyszukiwania, grupowania, raportowania) muszą być oparte na merytorycznym sensie zawartości obrazu, a nie na formie informacji obrazowej. Systemy E-UBIAS przedstawiane w niniejszej pracy stanowią nową kategorię kognitywnych systemów przystosowanych do semantycznej interpretacji obrazu. Innowacją wprowadzoną w systemach E-UBIAS i poszerzającą możliwości wcześniejszych systemów UBIAS jest wprowadzenie nowego elementu zdobywania wiedzy podczas normalnej eksploatacji systemu (czyli swoistego procesu uczenia). Wskazano na możliwości zastosowania tych systemów, a także na nowe możliwości ich wykorzystania do pozyskiwania danych obrazowych traktowanych jako charakterystyki biometryczne.

EN

In previous papers given by authors the special class of computer vision systems was introduced and discussed. Such system named UBIAS was dedicated to cognitive analysis of images - especially medical ones. Replacing in UBIAS systems the image analysis and pattern recognition processes by cognitive resonance and automatic understanding we in fact introduce new class of vision systems which possibilities and advantages are not fully recognized until yet. Nevertheless the UBIAS image understanding systems have limitations related to "hand made" knowledge acquisition and representation process, which is necessary before starting the UBIAS system functioning. Sometimes collection of rules given by expert is too narrow, sometimes presentation of such rules in linguistic form used in UBIAS system is difficult, sometimes there are also another sources of problem - result is the same: The efficiency and quality of understanding of the images under consideration is not satisfactory. In all cases, when automatic understanding of the image using UBIAS methods is not good enough the solution can be E-UBIAS (Extended Understand-ing-Based Image Analysis System), which is presented in this article. The E-UBIAS systems set a new category of intelligent vision systems, which extend the possibilities of UBIAS towards acquiring knowledge and learning processes. In E-UBIAS systems two types of knowledge are used as a support of cognitive resonance procedures, leading to automatic understanding of the image semantic content. First type knowledge is acquired from experts ad is represented in linguistic form in graph-grammar structures used in typical cognitive resonance process. This is deductive part of the system. Second type knowledge is registered during normal work of the system. Every reasoning process performed by the system for some particular image give us new piece of information, which can be concatenated with other similar pieces coming from previous experiences. Such part of system is inductive one. Moreover systems belonging to the E-UBIAS class can be also used for collection of biometric characteristics for every person, which image was analyzed by the system and which semantic description was processed for automatic understanding purposes. It can be very useful in many security applications.

8

Algorytmy ewolucyjne w realizacji systemów uczących się

Nowak L., Święcicki M., Wais P.

Bio-Algorithms and Med-Systems

|

2005

|

Vol. 1, no. 1/2

31--36

PL

Sztuczna inteligencja jest szeroką i szybko rozwijającą się dziedziną informatyki. Często do budowy inteligentnych systemów uczących się wykorzystywane są mechanizmy, które funkcjonują w naturze od bardzo dawna. Przykładem tutaj mogą być sztuczne sieci neuronowe, wzorowane na budowie i sposobie funkcjonowania ludzkiego mózgu oraz algorytmy genetyczne opierające swoje działanie na teorii ewolucji, sformułowanej w 1859 r. przez Karola Darwina. W ostatnich latach zainteresowanie także zaczęły wzbudzać sztuczne sieci immunologiczne, których główną ideą jest odwzorowanie działania ludzkiego systemu odpornościowego. Takie mechanizmy uczenia się pozwalają na rozwiązywanie złożonych problemów obliczeniowych z zakresu przetwarzania danych, sztucznej inteligencji, klasyfikacji danych wielowymiarowych, optymalizacji funkcji, ekstrakcji wiedzy i innych. Artykuł ten zawiera zastosowanie algorytmów ewolucyjnych w rozwiązywaniu przykładowego problemu.

EN

Artificial intelligence is a fast developing discipline of computer science. Frequently, while creating learning systems, we use solutions that have been known to nature for ages. A good example is artificial neural network that is designed to work in a way similar to human brain. Another commonly used idea is genetic algorithm based on Charles Darwin's theory of evolution. Recently artificial immune systems are gaining popularity; their basic idea is to imitate the human immune system. Those learning mechanisms give possibility to solve complex problems of data processing, data mining, data classification, optimization, machine learning, pattern detection, and many more. This paper contains evolutionary algorithm designed to solve a simple machine learning problem.

9

P-type iterative learning control of nonlinear systems with uncertainties

Chen P., Qin H., Ye X.

Systems Science

|

2004

|

Vol. 30, no 3

77-84

EN

This paper deals with the problem of robustness of P-type iterative learning control for uncertain nonlinear system. Besides the vector field, the control matrix and output matrix of the control system considered in this paper all have uncertainties. Iterative learning laws for initial states and for inputs are presented. A new technique has been developed to estimate the tracking errors of iterative control systems, which have an initial state error. Based on the estimation, upper bounds of the norms of the uncertainties of the control matrix and the output matrix are obtained, which guarantee that the iterative learning laws for initial states and for inputs are convergent. The results in this paper show that the P-type iterative learning control has robustness with respect to the uncertainties of the control matrix and the output matrix.

10

Zastosowanie systemów uczących się do przewidywania własności materiałów odlewanych

Kozłowski J., Biernacki R., Myszka D., Perzyk M., Kochański A.

Archiwum Odlewnictwa

|

2004

|

R. 4, nr 14

249-258

PL

Przedstawiono przykłady zastosowania systemów uczących się do przewidywania własności materiałów odlewanych. Omówiono rozszerzone możliwości zastosowania sieci neuronowych do sterowania procesami metalurgicznymi. Omówiono realizowany projekt badawczy dotyczący modelowania procesu wytwarzania żeliwa ADI.

EN

Applications of artificial neural networks and other learning systems to prediction of properties of cast materiaIs are presented. Extended possibilities of applications of neural networks to control of metallurgical processes are shown. A currently developed project related to production of ADI is brietly discussed.

11

Zaawansowane metody statystyczne w sterowaniu procesami produkcyjnymi

Perzyk M., Biernacki R.

Archiwum Odlewnictwa

|

2004

|

R. 4, nr 12

19--28

PL

Omówiono rosnące znaczenie statystycznego sterowania procesami produkcyjnymi oraz zasady budowy systemów typu Six Sigma. Przedstawiono ideę narzędzi statystycznych nowego typu, jakimi są systemy uczące się, dotychczas nie stosowane w tego typu systemach. Zaprezentowano działanie tzw. naiwnego klasyfikatora Bayesa i przedyskutowano możliwości jego zastosowań w praktyce produkcyjnej.

EN

Growing significance of statistical process control and principles of the Six Sigma type systems are discussed. An idea of new type of statistical tools, i.e. learning systems is presented. Functioning of naive Bayesian classifier is shown and its practical capabilities are discussed.