Wyniki wyszukiwania - Biblioteka Nauki

Ten serwis zostanie wyłączony 2025-02-11.

Nowa wersja platformy, zawierająca wyłącznie zasoby pełnotekstowe, jest już dostępna.
Przejdź na https://bibliotekanauki.pl

Ograniczanie wyników

Znaleziono wyników: 2

Liczba wyników na stronie

Wyniki wyszukiwania

Wyszukiwano:
w słowach kluczowych: computing power

Sortuj według:

Ogranicz wyniki do:

Szybki algorytm identyfikacji linii

100%

Lech P.

2014

tom nr 6

6622--6629

W pracy przedstawiono szybki algorytm identyfikacji linii, który może mieć praktyczne zastosowanie w systemach o małej mocy obliczeniowej np. robotach mobilnych. Proponowane rozwiązanie jest zalecane dla systemów wizyjnych z kamerami o dużej rozdzielczości. Klasyczne detektory krawędzi generują nadmierną ilość informacji do przetwarzana. Proponowane w pracy algorytmy znacznie tą nadmiarowość redukują, pozostawiając cechy dominujące. Ograniczenie to polega na drastycznym zredukowaniu rozdzielczości obrazu w oparciu o jego fragmentacje, redukcję fragmentów do pojedynczego piksela metodami statystycznymi i ponowną rekonstrukcje obrazu. Proponowane statystyczne metody porównano z klasycznymi metodami skalowania obrazów. Opisano różne metody statystyczne, wskazując najszybszą w działaniu. Otrzymane wyniki potwierdziły wysoką wydajność opracowanych algorytmów. Poprawność działania w selekcji linii horyzontalnych pokazano na przykładach.

The paper presents a fast algorithm to identify lines, that can have practical use in systems with low computing power, e.g. mobile robots. The proposed solution is recommended for machine vision systems and high resolution cameras. Classical edge detectors are cause of generate an excessive amount of information, the proposed work algorithms significantly reduce the redundancy, leaving the dominant features. An idea is to drastically reduce the image resolution based on its fragmentation. Each fragment is reduced to a single pixel by statistical methods and the reduced image is reconstructed. The proposed statistical methods were compared with the classical methods of scaling images. This article describes the various statistical methods for reduce image resolution, indicating the fastest in action. The obtained results confirmed the high performance of the developed algorithms. Correct operation in the selection of horizontal lines shown in the examples.

O znaczeniu pojęć informatycznych dla filozofii na przykładzie rozróżnienia między cyfrowością i analogowością

84%

Stacewicz P.

nr 1

213-233

In this paper we show how formal computer science concepts-such as encoding, algorithm or computability-can be interpreted philosophically, including ontologically and epistemologically. Such interpretations lead to questions and problems, the working solutions of which constitute some form of pre-philosophical worldview. In this work we focus on questions inspired by the IT distinction between digitality and analogicity, which has its mathematical origin in the mathematical distinction between discreteness and continuity. These include the following questions: 1) Is the deep structure of physical reality digital or analog, 2) does the human mind resemble a more digital or analog computational system, 3) does the answer to the second question give us a cognitively fruitful insight into the cognitive limitations of the mind? As a particularly important basis for the above questions, we consider the fact that the computational power (i.e., the range of solvable problems) of some types of analog computations is greater than that of digital computations.

W niniejszej pracy pokazujemy, w jaki sposób formalne pojęcia informatyczne – takie, jak kodowanie, algorytm czy obliczalność – mogą być interpretowane filozoficznie, w tym ontologicznie i epistemologicznie. Interpretacje takie prowadzą do pytań i problemów, których robocze rozwiązania składają się na jakąś formę prefilozoficznego światopoglądu. W pracy kładziemy nacisk na pytania inspirowane informatycznym rozróżnieniem cyfrowości i analogowości, które ma swój matematyczny pierwowzór w matematycznym rozróżnieniu dyskretności i ciągłości. Między innymi są to następujące pytania: 1) czy głęboka struktura fizykalnej rzeczywistości ma charakter cyfrowy, czy analogowy, 2) czy ludzki umysł przypomina bardziej informatyczny system cyfrowy czy analogowy, 3) czy odpowiedź na pytanie drugie daje nam owocny poznawczo wgląd w ograniczenia poznawcze umysłu? Za szczególnie istotną podstawę powyższych pytań uznajemy fakt, że moc obliczeniowa (tj. zakres rozwiązywalnych problemów) niektórych typów obliczeń analogowych jest większa od mocy obliczeń cyfrowych.