Preferencje help
Widoczny [Schowaj] Abstrakt
Liczba wyników

Znaleziono wyników: 4

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

help Ogranicz wyniki do:
first rewind previous Strona / 1 next fast forward last
PL
Postawa wobec robotów to względnie trwała tendencja do ich pozytywnego lub negatywnego wartościowania. Może się przejawiać poprzez emocje, oceny, automatyczne oraz kontrolowane reakcje. Postawa pozwala przewidywać zachowania wobec robotów, chęć współpracy z nimi, podmiotowe lub przedmiotowe traktowanie, np. gotowość do narażania ich na niebezpieczeństwo zniszczenia. Do zmierzenia postawy wobec robotów społecznych wykorzystano polską adaptację skali NARS. Zmierzono także przekonanie o unikalności natury ludzkiej oraz antropomorfizm. Przekonanie o unikalności natury ludzkiej oraz gotowość do przypisywania robotom pozytywnych (ale nie negatywnych) ludzkich cech okazały się być istotnymi predyktorami postaw wobec robotów. Zależności te występują niezależnie od obiektywnego podobieństwa robota do człowieka.
EN
The attitude towards robots is a relatively permanent tendency to their positive or negative valuation. It can be manifested in emotions, appraisals or reactions which can be automatic or controlled. The attitude allows to predict behavior towards robots, willingness to cooperate with them, or treat them in objectified or subjective way, eg. the readiness to exposure them at peril of destruction. Polish adaptation of the NARS social scale was used to measure attitude towards the social robots. The conviction of an uniqueness of the human nature and anthropomorphism was measured. That conviction of an uniqueness of the human nature and readiness to assigning positive human characteristic (not negative) were found to be significant predictors of the attitudes toward robots. The relations are independent of the objective similarity the robot to the man.
PL
W pracy Kornowskiego (2008) zaproponowano i zbadano, na czterech zbiorach obserwacji wstrząsów z rejonu Bytomia i Piekar, kilka nowych predyktorów maksymalnych amplitud przyspieszeń a[max] od wstrząsów górniczych, wskazując wśród nich najkorzystniejszy. W celu przetestowania podanych tam wyników na niezależnych zbiorach danych w niniejszej publikacji przedstawiono wyniki analogicznych badań porównawczych wykonanych na czterech zbiorach wstrząsów z rejonu Rydułtowy-Anna. Otrzymane wyniki dokładnie potwierdzają wcześniejsze rezultaty i upoważniają do przedstawienia konstruktywnych wniosków o jakości niektórych predyktorów a[max].
EN
In Kornowski, 2008 some new predictors of a[max], maximum acceleration from mining tremors, have been introduced and tentatively tested with four data sets from Bytom and Piekary regions. The experiment allowed to find the best and worst predictor among the checked ones. In this paper, we test the predictors and the earlier conclusions with an analogous experiment with four new data sets from the Rydułtowy-Anna coal mine region. Our results and conclusions are practically identical with the earlier ones, allowing to formulate definite conclusions concerning the quality of examined predictors.
PL
Głównym tematem poruszonym w artykule jest zagadnienie sekwencyjnej prognozy, opartej na szeregach czasowych całkowitej godzinowej energii sejsmicznej, będącej sumą energii wstrząsów i energii sejsmoakustycznej wyemitowanej w określonym obszarze i określonym czasie. Na podstawie danych z dwóch kopalń przedstawiono wpływ długości "okna obserwacji" na jakość prognozy, w zależności od zastosowanego predyktora. Porównując jakość kilku metod, szczególną uwagę zwrócono na metodę dającą zdecydowanie najgorsze wyniki, gdyż analogiczna do niej stosowana jest w polskim górnictwie.
EN
Main subject described in this article is a sequential of prediction hourly seismic energy problem, based on time series of total hourly seismic energy, which is the sum of tremors energy and seismoacoustic energy emitted from the defined zone and defined time period. On the ground of data from two coal mines, we have analysed the influence of "observation's window" length on prediction quality, depending on the predictor used. Comparing quality of a few methods, we paid special attention to the method giving the worst effect, because the analogical method is used in the Polish mining industry.
PL
Praca ta dotyczy problemów prognozy maksymalnych przyspieszeń (a max). W szczególności badane są źródła błędów prognozy, powodujące, że wynik jest zmienną losową o dużym lub bardzo dużym rozrzucie. Zdaniem autora, wynik prognozy powinien więc w praktyce mieć postać kwantyla rozkładu a max - czyli wartości [mm/s2], np. G 0.95, która z dużym prawdopodobieństwem (np. 95%) nie będzie "na obiekcie" przewyższona - określonego pod warunkiem wystąpienia w znanym miejscu wstrząsu o znanej energii. Taka prognoza jest zawsze możliwa do przybliżonego obliczenia a jej wynik, właściwie rozumiany, jest zawsze bardziej pewny i użyteczny od nadal stosowanych prognoz wartości średniej (a max). Praca zawiera pewne nowe wyniki, ale ma też charakter dydaktyczny, stąd drobiazgowość wyjaśnień i powtórzenia.
EN
The subjects of this paper are problems of a max (maximum acceleration) prediction and especially analyse sources of prediction errors causing that the results are random variables of large dispersion. So, in this author's opinion, prediction results ought to be expressed - at a given place - as quantile (eg. G 0.95) of a max distribution, estimated conditionally (given tremors' source location and energy). It is always possible to approximately calculate such prediction and its result, properly interpreted, is more certain and useful then (still used) prediction of the mean value (a max) of maximum acceleration. This paper contains some new results but it is mainly tutorial, what is the reason of - possibly - overdetailed descriptions and repetitions.
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.