METODY ANALIZY DANYCH ORAZ PREZENTACJI INFORMACJI GEOPRZESTRZENNYCH
|
|
- Edyta Michalik
- 8 lat temu
- Przeglądów:
Transkrypt
1 METODY ANALIZY DANYCH ORAZ PREZENTACJI INFORMACJI GEOPRZESTRZENNYCH Tomasz POTEMPA Instytut Politechniczny, Zakład Informatyki Święto Uczelni Tarnów, 19 Maja 2011
2 1 Podsystemy 2 Usługi WMS, WFS, WCS oraz WMC 2 / 15
3 System akustycznego monitoringu ptaków Rysunek: Schemat blokowy systemu 3 / 15
4 Podsystem gromadzenia i analizy danych Rysunek: Schemat blokowy podsystemu gromadzenia i analizy danych 4 / 15
5 Podsystemy gromadzi następujące grupy danych: 1 relacyjne: 1 dane encyklopedyczne: taksonomię, występowanie, cechy anatomiczne, typowe siedliska, odżywianie, typowe pory śpiewu, przybliżone daty migracji oraz gniazdowania, charakterystyki głosu; 2 dane eksperymentalne: stwierdzenie i/lub określenie liczebności gatunku, zachowanie, pogodę, lokalizację. 2 przestrzenne. Informacje bazodanowe są wykorzystywane przez: 1 system ekspertowy; 2 moduł drążenia danych. 3 system ; 5 / 15
6 Podsystemy gromadzi następujące grupy danych: 1 relacyjne: 1 dane encyklopedyczne: taksonomię, występowanie, cechy anatomiczne, typowe siedliska, odżywianie, typowe pory śpiewu, przybliżone daty migracji oraz gniazdowania, charakterystyki głosu; 2 dane eksperymentalne: stwierdzenie i/lub określenie liczebności gatunku, zachowanie, pogodę, lokalizację. 2 przestrzenne. Informacje bazodanowe są wykorzystywane przez: 1 system ekspertowy; 2 moduł drążenia danych. 3 system ; 5 / 15
7 Podsystemy gromadzi następujące grupy danych: 1 relacyjne: 1 dane encyklopedyczne: taksonomię, występowanie, cechy anatomiczne, typowe siedliska, odżywianie, typowe pory śpiewu, przybliżone daty migracji oraz gniazdowania, charakterystyki głosu; 2 dane eksperymentalne: stwierdzenie i/lub określenie liczebności gatunku, zachowanie, pogodę, lokalizację. 2 przestrzenne. Informacje bazodanowe są wykorzystywane przez: 1 system ekspertowy; 2 moduł drążenia danych. 3 system ; 5 / 15
8 Podsystemy gromadzi następujące grupy danych: 1 relacyjne: 1 dane encyklopedyczne: taksonomię, występowanie, cechy anatomiczne, typowe siedliska, odżywianie, typowe pory śpiewu, przybliżone daty migracji oraz gniazdowania, charakterystyki głosu; 2 dane eksperymentalne: stwierdzenie i/lub określenie liczebności gatunku, zachowanie, pogodę, lokalizację. 2 przestrzenne. Informacje bazodanowe są wykorzystywane przez: 1 system ekspertowy; 2 moduł drążenia danych. 3 system ; 5 / 15
9 Podsystemy wykorzystuje: 1 reprezentację wiedzy opartą o formalizm reguł; 2 bazę wiedzy: 1 utworzoną na podstawie doświadczenia i wiedzy ornitologów; 2 odkrytą z wykorzystaniem metod drążenia danych; 3 mechanizm wnioskowania oparty o strategię wnioskowania w przód. Przykład reguły: IF Data obserwacji IN (XI, XII, I, II, III ) THEN NOT Bocian czarny (Wspólczynnik pewności : 90%); 6 / 15
10 Drzewo decyzyjne Podsystemy Osobnik Data obserwacji ɛ {XI,XII,I,II } Elewacja > 1000 n.p.m. Zimujacy Górski Pora obs. = NOC Pora obs. = DZIEN Pora obs. = DZIEN Pora obs. = NOC Puszczyk Dzienny Pomurnik Nocny 7 / 15
11 Podsystemy Algotytm wykorzystania systemu ekspertowego w procesie rozpoznawania: Krok 1 Określ zbiór klas rozpoznawanych gatunków K = {k 1, k 2,..., k N }; Krok 2 Oblicz prawdopodobieństwa P(k 1 ), P(k 2 ),..., P(k N ) przynależności rozpoznawanego głosu do każdej z klas (z wykorzystaniem algorytmu klasyfikacji); Krok 3 Wykorzystując informacje kontekstowe przeprowadź wnioskowanie określając zbiór dopuszczalnych klas D = {d 1, d 2,..., d M }, M N; Krok 4 Jeżeli K D określ rozpoznaną klasę (gatunek) jako arg max{p(k D)}, w przeciwnym przypadku głos nie został rozpoznany. 8 / 15
12 Usługi WMS, WFS, WCS oraz WMC Podsystem przetwarzania danych geoprzestrzennych Rysunek: Schemat blokowy komponentów realizujących przechowywanie, zarządzanie oraz wymianę danych geoprzestrzennych 9 / 15
13 Usługi WMS, WFS oraz WCS Usługi WMS, WFS, WCS oraz WMC Rysunek: Architektura rozporoszonego systemu wykorzystującego usługi WMS, WFS, WCS oraz wizualizację klientem WMC 10 / 15
14 Usługi WMS, WFS, WCS oraz WMC Kompozycja mapy na podstawie warstw WMS i WFS WFS Liczebność gatunków (Birdsmond) WFS Dystrybucja gatunków (Birdsmond) C 4 WMS Obszary Specjalnej Ochrony Obszar Natura 2000 Obszar Parku Narodowego C 1 C 2 J.Roźnowskie C 3 WMS Ortofotomapa 11 / 15
15 Usługi WMS, WFS, WCS oraz WMC Prezentacja danych WMS w kliencie WMC Rysunek: Łączenie warstw WMS z rozproszonych systemów Rysunek: Transakcyjna operacja w usłudze WFS-T 12 / 15
16 Usługi WMS, WFS, WCS oraz WMC Operacje na danych w usłudze WFS-T WFS-T WFS-T pozwala na selekcję informacji z użyciem prostych i złożonych (operacje arytmetyczne) wyrażeń oraz trzech typów filtrów: 1 porównania (>, <,,, =,, IS NULL, IS BETWEEN, LIKE); 2 logicznych (AND, OR, NOT); 3 przestrzennych (Disjoint, Equals, DWithin, Beyond, Intersect, Touches, Crosses, Within, Contains, Overlaps, BBox). Przykłady zapytań: 1 Jak wiele różnych gatunków ptaków zostało zaobserwowanych w roku 2010 w zaznaczonym obszarze? 2 Jak wiele osobników zimorodka zostało zaobserwowanych na obszarze Natura 2000 nad rzeką Biała? 13 / 15
17 Usługi WMS, WFS, WCS oraz WMC Operacje na danych w usłudze WFS-T WFS-T WFS-T pozwala na selekcję informacji z użyciem prostych i złożonych (operacje arytmetyczne) wyrażeń oraz trzech typów filtrów: 1 porównania (>, <,,, =,, IS NULL, IS BETWEEN, LIKE); 2 logicznych (AND, OR, NOT); 3 przestrzennych (Disjoint, Equals, DWithin, Beyond, Intersect, Touches, Crosses, Within, Contains, Overlaps, BBox). Przykłady zapytań: 1 Jak wiele różnych gatunków ptaków zostało zaobserwowanych w roku 2010 w zaznaczonym obszarze? 2 Jak wiele osobników zimorodka zostało zaobserwowanych na obszarze Natura 2000 nad rzeką Biała? 13 / 15
18 Analiza danych w usłudze WFS-T Usługi WMS, WFS, WCS oraz WMC Rysunek: Liczenie osobników na podstawie obserwacji w dniu :00-21:00 Rysunek: Rozkład występowania Puszczyka Uralskiego w Puszczy Niepołomickiej 14 / 15
19 Usługi WMS, WFS, WCS oraz WMC Projekt finansowany ze środków Ministerstwa Nauki i Szkolnictwa Wyższego. 15 / 15
PODSTAWY BAZ DANYCH. 19. Perspektywy baz danych. 2009/2010 Notatki do wykładu "Podstawy baz danych"
PODSTAWY BAZ DANYCH 19. Perspektywy baz danych 1 Perspektywy baz danych Temporalna baza danych Temporalna baza danych - baza danych posiadająca informację o czasie wprowadzenia lub czasie ważności zawartych
Bardziej szczegółowoSposoby i zasady udostępniania TBD
Sposoby i zasady udostępniania TBD Tomasz Bieroński Wrocław 22.11.2012r. Podstawy prawne Ustawa z dnia 17 maja 1989 r. - Prawo geodezyjne i kartograficzne (Dz. U. z 2010 r. Nr 193, poz. 1287) Ustawa z
Bardziej szczegółowoPrzestrzenne bazy danych Podstawy języka SQL
Przestrzenne bazy danych Podstawy języka SQL Stanisława Porzycka-Strzelczyk porzycka@agh.edu.pl home.agh.edu.pl/~porzycka Konsultacje: wtorek godzina 16-17, p. 350 A (budynek A0) 1 SQL Język SQL (ang.structured
Bardziej szczegółowoSystemy ekspertowe : program PCShell
Instytut Informatyki Uniwersytetu Śląskiego lab 1 Opis sytemu ekspertowego Metody wnioskowania System PcShell Projekt System ekspertowy - system ekspertowy to system komputerowy zawierający w sobie wyspecjalizowaną
Bardziej szczegółowoModel relacyjny. Wykład II
Model relacyjny został zaproponowany do strukturyzacji danych przez brytyjskiego matematyka Edgarda Franka Codda w 1970 r. Baza danych według definicji Codda to zbiór zmieniających się w czasie relacji
Bardziej szczegółowoMulti-wyszukiwarki. Mediacyjne Systemy Zapytań wprowadzenie. Architektury i technologie integracji danych Systemy Mediacyjne
Architektury i technologie integracji danych Systemy Mediacyjne Multi-wyszukiwarki Wprowadzenie do Mediacyjnych Systemów Zapytań (MQS) Architektura MQS Cechy funkcjonalne MQS Cechy implementacyjne MQS
Bardziej szczegółowoNocne migracje ptaków i ich obserwacje za pomocą radaru ornitologicznego
Nocne migracje ptaków i ich obserwacje za pomocą radaru ornitologicznego Marek Ksepko Krzysztof Gajko Źródło: Swiss birdradar The history http://www.swiss-birdradar.com 3BirdRadarSystem detekcja obiektów
Bardziej szczegółowoPortal internetowy Europejskiej Sieci Ekologicznej Natura 2000 w Polsce.
Portal internetowy Europejskiej Sieci Ekologicznej Natura 2000 w Polsce. Robert Wańczyk ProGea Consulting, ul. Pachońskiego 9, Kraków,, Koncepcja Serwisu (1) Firma ProGea Consulting przygotowała portal
Bardziej szczegółowoMetody i techniki sztucznej inteligencji / Leszek Rutkowski. wyd. 2, 3 dodr. Warszawa, Spis treści
Metody i techniki sztucznej inteligencji / Leszek Rutkowski. wyd. 2, 3 dodr. Warszawa, 2012 Spis treści Przedmowa do wydania drugiego Przedmowa IX X 1. Wstęp 1 2. Wybrane zagadnienia sztucznej inteligencji
Bardziej szczegółowoWykorzystanie standardów serii ISO 19100 oraz OGC dla potrzeb budowy infrastruktury danych przestrzennych
Wykorzystanie standardów serii ISO 19100 oraz OGC dla potrzeb budowy infrastruktury danych przestrzennych dr inż. Adam Iwaniak Infrastruktura Danych Przestrzennych w Polsce i Europie Seminarium, AR Wrocław
Bardziej szczegółowoLiteratura: Zarządzanie logistyczne - projekt
Literatura: 1.Długosz J., Nowoczesne technologie w logistyce, PWE 2009. 2.Szymonik A., Technologie informatyczne w logistyce, Placet 2010. 3.Ciesielski M. (red.): Instrumenty zarządzania logistycznego,
Bardziej szczegółowoUsługi sieciowe w Małopolskiej Infrastrukturze Informacji Przestrzennej w oparciu o wspólny projekt UMK i UMWM
Georeferencyjne dane przestrzenne w INSPIRE - od zbiorów do usług danych przestrzennych Usługi sieciowe w Małopolskiej Infrastrukturze Informacji Przestrzennej w oparciu o wspólny projekt UMK i UMWM Autorzy:
Bardziej szczegółowoSystemy ekspertowe i ich zastosowania. Katarzyna Karp Marek Grabowski
Systemy ekspertowe i ich zastosowania Katarzyna Karp Marek Grabowski Plan prezentacji Wstęp Własności systemów ekspertowych Rodzaje baz wiedzy Metody reprezentacji wiedzy Metody wnioskowania Języki do
Bardziej szczegółowoSYSTEM ZARZĄDZANIA BAZA DANYCH TOPOGRAFICZNYCH
SYSTEM ZARZĄDZANIA BAZA DANYCH TOPOGRAFICZNYCH Dariusz Gotlib elementy koncepcji i technologii Jerzy Zieliński plany GUGiK Jachranka, 8 grudzień 2009 STOSOWANE POJĘCIA I SKRÓTY BDT = TBD = BDOT SZBDT=SZTBD=SZBDOT
Bardziej szczegółowoserwisy W*S ERDAS APOLLO 2009
serwisy W*S ERDAS APOLLO 2009 1 OGC (Open Geospatial Consortium, Inc) OGC jest międzynarodowym konsorcjum 382 firm prywatnych, agencji rządowych oraz uniwersytetów, które nawiązały współpracę w celu rozwijania
Bardziej szczegółowoZintegrowane środowisko informatyczne jako narzędzie modelowania i dynamicznej wizualizacji jakości powietrza. Tomasz Kochanowski
Zintegrowane środowisko informatyczne jako narzędzie modelowania i dynamicznej wizualizacji jakości powietrza Tomasz Kochanowski Złożoność systemu zarządzania jakością powietrza Monitoring jakości powietrza
Bardziej szczegółowoUML cz. II. UML cz. II 1/38
UML cz. II UML cz. II 1/38 UML cz. II 2/38 Klasy Najważniejsze informacje o klasie: różnica pomiędzy klasą a jej instancją (obiektem) na podstawie klasy tworzone są obiekty (instancje klasy) stan obiektu
Bardziej szczegółowoProcesy integracji modeli danych do jednolitej struktury WBD. Tadeusz Chrobak, Krystian Kozioł, Artur Krawczyk, Michał Lupa
Procesy integracji modeli danych do jednolitej struktury WBD Tadeusz Chrobak, Krystian Kozioł, Artur Krawczyk, Michał Lupa Koncepcja Wielorozdzielczej Bazy Danych Kluczowe uwarunkowania systemu generalizacji:
Bardziej szczegółowoIndeksy w bazach danych. Motywacje. Techniki indeksowania w eksploracji danych. Plan prezentacji. Dotychczasowe prace badawcze skupiały się na
Techniki indeksowania w eksploracji danych Maciej Zakrzewicz Instytut Informatyki Politechnika Poznańska Plan prezentacji Zastosowania indeksów w systemach baz danych Wprowadzenie do metod eksploracji
Bardziej szczegółowoINFORMATYKA Pytania ogólne na egzamin dyplomowy
INFORMATYKA Pytania ogólne na egzamin dyplomowy 1. Wyjaśnić pojęcia problem, algorytm. 2. Podać definicję złożoności czasowej. 3. Podać definicję złożoności pamięciowej. 4. Typy danych w języku C. 5. Instrukcja
Bardziej szczegółowoECDL Podstawy programowania Sylabus - wersja 1.0
ECDL Podstawy programowania Sylabus - wersja 1.0 Przeznaczenie Sylabusa Dokument ten zawiera szczegółowy Sylabus dla modułu Podstawy programowania. Sylabus opisuje, poprzez efekty uczenia się, zakres wiedzy
Bardziej szczegółowoHurtownie danych. Wstęp. Architektura hurtowni danych. http://zajecia.jakubw.pl/hur CO TO JEST HURTOWNIA DANYCH
Wstęp. Architektura hurtowni. Jakub Wróblewski jakubw@pjwstk.edu.pl http://zajecia.jakubw.pl/hur CO TO JEST HURTOWNIA DANYCH B. Inmon, 1996: Hurtownia to zbiór zintegrowanych, nieulotnych, ukierunkowanych
Bardziej szczegółowoProjektowanie oprogramowania cd. Projektowanie oprogramowania cd. 1/34
Projektowanie oprogramowania cd. Projektowanie oprogramowania cd. 1/34 Projektowanie oprogramowania cd. 2/34 Modelowanie CRC Modelowanie CRC (class-responsibility-collaborator) Metoda identyfikowania poszczególnych
Bardziej szczegółowoDokumenty planistyczne Gminy Opinogóra Górna
Dokumenty planistyczne Gminy Opinogóra Górna Zaimportowane w aplikacji Rejestr Planów RP Warszawa, 26 listopada 2015 r. Modułowa budowa aplikacji I. Import danych II. Przeglądanie danych III. Korekta danych
Bardziej szczegółowoZadania aktywizujące dzieci i młodzież: 2. Natura 2000
Zadania aktywizujące dzieci i młodzież: 2. atura 2000 2A. ZADAIE AKTywIZUjĄCE: Obserwacje ornitologiczne zajęcia terenowe Program atura 2000 w szczególny sposób chroni gatunki ptaków. Dlatego istotne jest,
Bardziej szczegółowo1 Wprowadzenie do algorytmiki
Teoretyczne podstawy informatyki - ćwiczenia: Prowadzący: dr inż. Dariusz W Brzeziński 1 Wprowadzenie do algorytmiki 1.1 Algorytm 1. Skończony, uporządkowany ciąg precyzyjnie i zrozumiale opisanych czynności
Bardziej szczegółowoWrota Parsęty II o bazie danych przestrzennych - wprowadzenie
Wrota Parsęty II o bazie danych przestrzennych - wprowadzenie Czym jest baza danych? zbiór powiązanych danych z pewnej dziedziny, zorganizowanych w sposób dogodny do korzystania z nich, a zwłaszcza do
Bardziej szczegółowoPrezentacja danych wielkoskalowych w formacie WMS. Opracował Krzysztof Borys
Prezentacja danych wielkoskalowych w formacie WMS Powołanie zespołu Zespół ds. Krajowej Infrastruktury Danych Przestrzennych Zarządzeniem Nr 1 Głównego Geodety Kraju z dnia 27 lutego 2007 r. został powołany
Bardziej szczegółowoZARZĄDZANIE PROJEKTAMI I PROCESAMI. Mapowanie procesów AUTOR: ADAM KOLIŃSKI ZARZĄDZANIE PROJEKTAMI I PROCESAMI. Mapowanie procesów
1 ZARZĄDZANIE PROJEKTAMI I PROCESAMI MAPOWANIE PROCESÓW 2 Tworzenie szczegółowego schematu przebiegu procesu, obejmujące wejścia, wyjścia oraz działania i zadania w kolejności ich występowania. Wymaga
Bardziej szczegółowoKOŁO NAUKOWE GEODETÓW Dahlta
WYDZ. GEODEZJI GÓRNICZEJ I INŻYNIERII ŚRODOWISKA KOŁO NAUKOWE GEODETÓW Dahlta www.kng.agh.edu.pl Karlova Studánka, 17-19 maja 2012 r. BUDOWA SYSTEMU INFORMACJI PRZESTRZENNEJ DLA UCZELNI WYŻSZEJ GEOPORTAL
Bardziej szczegółowoWybrane wymagania dla informatyki w gimnazjum i liceum z podstawy programowej
Wybrane wymagania dla informatyki w gimnazjum i liceum z podstawy programowej Spis treści Autor: Marcin Orchel Algorytmika...2 Algorytmika w gimnazjum...2 Algorytmika w liceum...2 Język programowania w
Bardziej szczegółowo1 Wstęp do modelu relacyjnego
Plan wykładu Model relacyjny Obiekty relacyjne Integralność danych relacyjnych Algebra relacyjna 1 Wstęp do modelu relacyjnego Od tego się zaczęło... E. F. Codd, A Relational Model of Data for Large Shared
Bardziej szczegółowoNormy serii ISO 19100 w geodezji i geoinformatyce
Akademia Rolnicza we Wrocławiu Normy serii ISO 19100 w geodezji i geoinformatyce Adam Iwaniak Alina Kmiecik Nowoczesne ODGIK - utopia czy rzeczywistość, Wisła 13-15 października 2006 Lata 80te Spectrum,
Bardziej szczegółowoSystem Obsługi Wniosków
System Obsługi Wniosków Wersja 2.0 1 System Obsługi Wniosków wersja 2.0 System Obsługi Wniosków to nowoczesne rozwiązanie wspierające proces obsługi wniosków o produkty bankowe. Pozwala na przyjmowanie,
Bardziej szczegółowoDane hydrogeologiczne, systemy wspomagania decyzji i Dyrektywa INSPIRE
Dane hydrogeologiczne, systemy wspomagania decyzji i Dyrektywa INSPIRE MATEUSZ HORDEJUK, ZBIGNIEW NOWICKI Państwowy Instytut Geologiczny Państwowy Instytut Badawczy www.pgi.gov.pl www.psh.gov.pl Główne
Bardziej szczegółowoCentralne Archiwum Wojskowe Dofinansowane ze środków Ministerstwa Nauki i Szkolnictwa Wyższego Centralne Archiwum Wojskowe Dofinansowane ze środków Ministerstwa Nauki i Szkolnictwa Wyższego Centralne
Bardziej szczegółowoDane przestrzenne dostępne przez usługi sieciowe w realizacji zadań administracji publicznej. Dr inż. Joanna Jaroszewicz
Dane przestrzenne dostępne przez usługi sieciowe w realizacji zadań administracji publicznej Dr inż. Joanna Jaroszewicz Realizuje zadania: Określone przez PRAWO To wszystko wymaga: Zintegrowanych działań
Bardziej szczegółowoTechnologia tworzenia. metody i parametry obliczeń. Dr inż. Artur KUBOSZEK INSTYTUT INŻYNIERII PRODUKCJI
Technologia tworzenia strategicznej mapy hałasu: metody i parametry obliczeń Dr inż. Strategiczna mapa hałasu, służy do ogólnej diagnozy stanu istniejącego hałasu z różnych źródeł na danym obszarze i opracowania
Bardziej szczegółowoSystem Informacji dla Linii Kolejowych narzędziem wspomagającym podejmowanie decyzji w PKP Polskie Linie Kolejowe S.A.
System Informacji dla Linii Kolejowych narzędziem wspomagającym podejmowanie decyzji w PKP Polskie Linie Kolejowe S.A. www.plk-sa.pl Kraków, 16 maja 2014 r. System Informacji dla Linii Kolejowych (SILK)
Bardziej szczegółowoPlanowanie przestrzenne
Planowanie przestrzenne Powszechny, szybki dostęp do pełnej i aktualnej informacji planistycznej jest niezbędny w realizacji wielu zadań administracji publicznej. Digitalizacja zbioru danych planistycznych
Bardziej szczegółowoPrawne, organizacyjne i techniczne aspekty budowy IIP w temacie zagospodarowanie przestrzenne
Prawne, organizacyjne i techniczne aspekty budowy IIP w temacie zagospodarowanie przestrzenne Magdalena Zagrzejewska Zastępca Dyrektora Departamentu Polityki Przestrzennej w Ministerstwie Infrastruktury
Bardziej szczegółowoBAZY DANYCH LABORATORIUM. Studia niestacjonarne I stopnia
BAZY DANYCH LABORATORIUM Studia niestacjonarne I stopnia Gdańsk, 2011 1. Cel zajęć Celem zajęć laboratoryjnych jest wyrobienie praktycznej umiejętności tworzenia modelu logicznego danych a nastepnie implementacji
Bardziej szczegółowoOracle11g: Wprowadzenie do SQL
Oracle11g: Wprowadzenie do SQL OPIS: Kurs ten oferuje uczestnikom wprowadzenie do technologii bazy Oracle11g, koncepcji bazy relacyjnej i efektywnego języka programowania o nazwie SQL. Kurs dostarczy twórcom
Bardziej szczegółowoModelowanie statystyczne siedlisk ptaków leśnych w OSO Lasy Puszczy nad Drawą
Modelowanie statystyczne siedlisk ptaków leśnych w OSO Lasy Puszczy nad Drawą Michał Żmihorski, Klub Przyrodników, Muzeum i Instytut Zoologii PAN zmihorski@miiz.waw.pl Plan ochrony Drawieńskiego Parku
Bardziej szczegółowoBazy Danych. C. J. Date, Wprowadzenie do systemów baz danych, WNT - W-wa, (seria: Klasyka Informatyki), 2000
Bazy Danych LITERATURA C. J. Date, Wprowadzenie do systemów baz danych, WNT - W-wa, (seria: Klasyka Informatyki), 2000 J. D. Ullman, Systemy baz danych, WNT - W-wa, 1998 J. D. Ullman, J. Widom, Podstawowy
Bardziej szczegółowoTransformacja wiedzy w budowie i eksploatacji maszyn
Uniwersytet Technologiczno Przyrodniczy im. Jana i Jędrzeja Śniadeckich w Bydgoszczy Wydział Mechaniczny Transformacja wiedzy w budowie i eksploatacji maszyn Bogdan ŻÓŁTOWSKI W pracy przedstawiono proces
Bardziej szczegółowoKraków, 14 marca 2013 r.
Scenariusze i trendy rozwojowe wybranych technologii społeczeństwa informacyjnego do roku 2025 Antoni Ligęza Perspektywy rozwoju systemów eksperckich do roku 2025 Kraków, 14 marca 2013 r. Dane informacja
Bardziej szczegółowoKluczowe zasoby do realizacji e-usługi Warszawa, 16 października 2012. Maciej Nikiel
2012 Zasoby wiedzy w e-projekcie. Technologie informatyczne, oprogramowanie - zdefiniowanie potrzeb, identyfikacja źródeł pozyskania. Preferencje odnośnie technologii informatycznych. Maciej Nikiel Kluczowe
Bardziej szczegółowoLAB 3 (część 1 Projektu)
Informatyka sem. III studia inżynierskie Transport 2018/19 LAB 3 (część 1 Projektu) Na zajęciach należy zaprojektować schemat bazy danych oraz przygotować dokument zawierający: Temat: Autor: 1. Opis 2.
Bardziej szczegółowoZMODYFIKOWANY Szczegółowy opis przedmiotu zamówienia
ZP/ITS/11/2012 Załącznik nr 1a do SIWZ ZMODYFIKOWANY Szczegółowy opis przedmiotu zamówienia Przedmiotem zamówienia jest: Przygotowanie zajęć dydaktycznych w postaci kursów e-learningowych przeznaczonych
Bardziej szczegółowoWykład XII. optymalizacja w relacyjnych bazach danych
Optymalizacja wyznaczenie spośród dopuszczalnych rozwiązań danego problemu, rozwiązania najlepszego ze względu na przyjęte kryterium jakości ( np. koszt, zysk, niezawodność ) optymalizacja w relacyjnych
Bardziej szczegółowoLiczba godzin Punkty ECTS Sposób zaliczenia. ćwiczenia 16 zaliczenie z oceną
Wydział: Zarządzanie i Finanse Nazwa kierunku kształcenia: Zarządzanie Rodzaj przedmiotu: specjalnościowy Opiekun: prof. nadzw. dr hab. Zenon Biniek Poziom studiów (I lub II stopnia): II stopnia Tryb studiów:
Bardziej szczegółowoProf. Stanisław Jankowski
Prof. Stanisław Jankowski Zakład Sztucznej Inteligencji Zespół Statystycznych Systemów Uczących się p. 228 sjank@ise.pw.edu.pl Zakres badań: Sztuczne sieci neuronowe Maszyny wektorów nośnych SVM Maszyny
Bardziej szczegółowoZagadnienia egzaminacyjne INFORMATYKA. Stacjonarne. I-go stopnia. (INT) Inżynieria internetowa STOPIEŃ STUDIÓW TYP STUDIÓW SPECJALNOŚĆ
(INT) Inżynieria internetowa 1. Tryby komunikacji między procesami w standardzie Message Passing Interface 2. HTML DOM i XHTML cel i charakterystyka 3. Asynchroniczna komunikacja serwerem HTTP w technologii
Bardziej szczegółowoProjektowanie architektury systemu rozproszonego. Jarosław Kuchta Projektowanie Aplikacji Internetowych
Projektowanie architektury systemu rozproszonego Jarosław Kuchta Zagadnienia Typy architektury systemu Rozproszone przetwarzanie obiektowe Problemy globalizacji Problemy ochrony Projektowanie architektury
Bardziej szczegółowoTematyka seminariów z informatyki dla studentów I roku kierunku lekarsko-dentystycznego w roku akademickim 2017/2018.
Tematyka seminariów z informatyki dla studentów I roku kierunku lekarsko-dentystycznego w roku akademickim 2017/2018. 1. Sieci komputerowe rodzaje, budowa, model ISO/OSI. 2. Istota kompresji danych. Zastosowania.
Bardziej szczegółowoEGZAMIN MATURALNY W ROKU SZKOLNYM 2017/2018 INFORMATYKA
EGZAMIN MATURALNY W ROKU SZKOLNYM 2017/2018 INFORMATYKA POZIOM ROZSZERZONY FORMUŁA OD 2015 ( NOWA MATURA ) ZASADY OCENIANIA ROZWIĄZAŃ ZADAŃ ARKUSZ MIN-R1,R2 MAJ 2018 Uwaga: Akceptowane są wszystkie odpowiedzi
Bardziej szczegółowoKIERUNKOWE EFEKTY KSZTAŁCENIA
WYDZIAŁ INFORMATYKI I ZARZĄDZANIA Kierunek studiów: INFORMATYKA Stopień studiów: STUDIA I STOPNIA Obszar Wiedzy/Kształcenia: OBSZAR NAUK TECHNICZNYCH Obszar nauki: DZIEDZINA NAUK TECHNICZNYCH Dyscyplina
Bardziej szczegółowoSystemy ekspertowe - wiedza niepewna
Instytut Informatyki Uniwersytetu Śląskiego lab 8 Rozpatrzmy następujący przykład: Miażdżyca powoduje często zwężenie tętnic wieńcowych. Prowadzi to zazwyczaj do zmniejszenia przepływu krwi w tych naczyniach,
Bardziej szczegółowoKARTA OBSERWACJI. Data Lokalizacja Pary lęgowe Liczebność dd.mm.rrrr pora roku współrzędne
ZAŁĄCZNIK nr 3 Karta obserwacji, która będzie wypełniana elektronicznie przez Uczestników (obserwatorów). Na podstawie danych będą tworzone prezentacje graficzne w postaci Map, m.in.: rozmieszczenia gatunków
Bardziej szczegółowoEdukacja przyrodnicza klas I-III
Edukacja przyrodnicza klas I-III Autor: Administrator 01.02.2015. Szkoła Podstawowa nr 5 w Grudziądzu Edukacja przyrodnicza Wymagania edukacyjne klas I-III Ocena celująca 6 klasa I klasa I - II klasa I
Bardziej szczegółowoGRUPA ROBOCZA ds.hałasu
PARTNERSTWO: Krajowa sieć organów środowiskowych oraz instytucji zarządzających funduszami unijnymi (ENEA) ROBOCZA ds. HAŁASU Spotkanie szkoleniowo - seminaryjne MAPY AKUSTYCZNE I PROGRAMY DZIAŁAŃ (programy
Bardziej szczegółowoP o d s t a w y j ę z y k a S Q L
P o d s t a w y j ę z y k a S Q L Adam Cakudis IFP UAM Użytkownicy System informatyczny Aplikacja Aplikacja Aplikacja System bazy danych System zarządzania baz ą danych Schemat Baza danych K o n c e p
Bardziej szczegółowoRozkład materiału nauczania z przedmiotu INFORMATYKA. dla gimnazjum
Rozkład materiału nauczania z przedmiotu INFORMATYKA dla gimnazjum (wykonany w oparciu o program nauczania nr DKW 4014-87/99) Ilość godzin: 72 jednostki lekcyjne w dwuletnim cyklu nauczania Organizacja
Bardziej szczegółowoSEMESTR LETNI 2014/2015 Studia Podyplomowe Geoinformatyka w ochronie środowiska i planowaniu przestrzennym
Dzień Data Godziny Przedmiot Forma 1 2 20-02- 20-02- 20-02- 12:- :30 Godz. w. Godz. ćw. w. 3 111 AJ Sala Prowadzący Tematyka /Sala /Prowadzący /Tematyka w hydrologii i rolnictwie ćw. 3 AJ Dane termalne
Bardziej szczegółowoSystemy Informatyki Przemysłowej
Systemy Informatyki Przemysłowej Profil absolwenta Profil absolwenta Realizowany cel dydaktyczny związany jest z: tworzeniem, wdrażaniem oraz integracją systemów informatycznych algorytmami rozpoznawania
Bardziej szczegółowoSystemy Agentowe główne cechy. Mariusz.Matuszek WETI PG
Systemy Agentowe główne cechy Mariusz.Matuszek WETI PG Definicja agenta Wiele definicji, w zależności od rozpatrywanego zakresu zastosowań. Popularna definicja: Jednostka obliczeniowa (program, robot),
Bardziej szczegółowoRozkład materiału do nauczania informatyki w liceum ogólnokształcącym Wersja I
Zespół TI Instytut Informatyki Uniwersytet Wrocławski ti@ii.uni.wroc.pl http://www.wsip.com.pl/serwisy/ti/ Rozkład materiału do nauczania informatyki w liceum ogólnokształcącym Wersja I Rozkład zgodny
Bardziej szczegółowoEQM SYSTEM I ŚRODOWISKO Ewa Nicgórska-Dzierko Kraków, Zamkowa 6/19 tel ; ; mail: NIP:
Strona 1 z 13 EQM SYSTEM I ŚRODOWISKO Ewa Nicgórska-Dzierko 30-301 Kraków, Zamkowa 6/19 tel. 604 916 623; 664 789 532; mail: biuro@eqm.com.pl NIP: 677-131-95-53 AKREDYTOWANE BADANIA Środowisko ogólne hałas
Bardziej szczegółowoDiagnostyka procesów przemysłowych Kod przedmiotu
Diagnostyka procesów przemysłowych - opis przedmiotu Informacje ogólne Nazwa przedmiotu Diagnostyka procesów przemysłowych Kod przedmiotu 06.0-WE-AiRP-DPP Wydział Kierunek Wydział Informatyki, Elektrotechniki
Bardziej szczegółowoWprowadzenie do języka SQL
Wprowadzenie do języka SQL język dostępu do bazy danych grupy poleceń języka: DQL (ang( ang.. Data Query Language) DML (ang( ang.. Data Manipulation Language) DDL (ang( ang.. Data Definition Language)
Bardziej szczegółowoRozkład materiału do nauczania informatyki w liceum ogólnokształcącym Wersja II
Zespół TI Instytut Informatyki Uniwersytet Wrocławski ti@ii.uni.wroc.pl http://www.wsip.com.pl/serwisy/ti/ Rozkład materiału do nauczania informatyki w liceum ogólnokształcącym Wersja II Rozkład wymagający
Bardziej szczegółowoAproksymacja funkcji a regresja symboliczna
Aproksymacja funkcji a regresja symboliczna Problem aproksymacji funkcji polega na tym, że funkcję F(x), znaną lub określoną tablicą wartości, należy zastąpić inną funkcją, f(x), zwaną funkcją aproksymującą
Bardziej szczegółowoInternetowa Mapa Roku 2013
M a ł o p o l s k a I n f r a s t r u k t u r a I n f o r m a c j i P r z e s t r z e n n e j ( M I I P ) U r z ą d M a r s z a ł k o w s k i W o j e w ó d z t w a M a ł o p o l s k i e g o Zgłoszenie
Bardziej szczegółowoUsługi danych przestrzennych w GEOPORTAL-u. Marek Szulc , Warszawa
Usługi danych przestrzennych w GEOPORTAL-u Marek Szulc 16.05.2013, Warszawa Czym jest GEOPORTAL 2? GEOPORTAL 2 jest jednym z największych projektów w Polsce, który koncentruje się na rozwoju Infrastruktury
Bardziej szczegółowoWprowadzenie do teorii systemów ekspertowych
Myślące komputery przyszłość czy utopia? Wprowadzenie do teorii systemów ekspertowych Roman Simiński siminski@us.edu.pl Wizja inteligentnych maszyn jest od wielu lat obecna w literaturze oraz filmach z
Bardziej szczegółowoSztuczna Inteligencja Projekt
Sztuczna Inteligencja Projekt Temat: Algorytm LEM2 Liczba osób realizujących projekt: 2 1. Zaimplementować algorytm LEM 2. 2. Zaimplementować klasyfikator Classif ier. 3. Za pomocą algorytmu LEM 2 wygenerować
Bardziej szczegółowoe - świętokrzyskie Budowa Systemu Informacji Przestrzennej Województwa Świętokrzyskiego http://sip.e-swietokrzyskie.pl
e - świętokrzyskie Budowa Systemu Informacji Przestrzennej Województwa Świętokrzyskiego realizowany przy partnerskiej współpracy wszystkich jednostek samorządu terytorialnego województwa świętokrzyskiego
Bardziej szczegółowoKurs zdalny Podstawy geoinformacji dla nauczycieli
UNIWERSYTET MARII CURIE-SKŁODOWSKIEJ W LUBLINIE Biuro Projektu UMCS dla rynku pracy i gospodarki opartej na wiedzy ul. Sowińskiego 12 pokój 9, 20-040 Lublin, www.dlarynkupracy.umcs.pl telefon: +48 81 537
Bardziej szczegółowoRozkład materiału do realizacji informatyki w szkole ponadgimnazjalnej w zakresie rozszerzonym
Rozkład materiału do realizacji informatyki w szkole ponadgimnazjalnej w zakresie rozszerzonym opracowany na podstawie podręcznika, MIGRA 2013 Autor: Grażyna Koba W rozporządzeniu Ministra Edukacji Narodowej
Bardziej szczegółowoWYKORZYSTANIE I ROZWÓJ WOLNEGO OPROGRAMOWANIA W WOJEWÓDZKIM WĘŹLE INFRASTRUKTURY INFORMACJI PRZESTRZENNEJ
WYKORZYSTANIE I ROZWÓJ WOLNEGO OPROGRAMOWANIA W WOJEWÓDZKIM WĘŹLE INFRASTRUKTURY INFORMACJI PRZESTRZENNEJ Zamawiający: Wojewódzkie Biuro Urbanistyczne we Wrocławiu ul. Świdnicka 12/16 50-068 Wrocław Wykonawca:
Bardziej szczegółowoWarszawa, 16 czerwca 2010 roku
1 Członkowie Stowarzyszenia Cele Stowarzyszenia Reprezentacja członków Stowarzyszenia w Komitecie Sterującym projektu Oczekiwane przez samorządy rezultaty projektu 2 3 Prowadzenie działań na rzecz zrównoważonego
Bardziej szczegółowoO badaniach nad SZTUCZNĄ INTELIGENCJĄ
O badaniach nad SZTUCZNĄ INTELIGENCJĄ Wykład 7. O badaniach nad sztuczną inteligencją Co nazywamy SZTUCZNĄ INTELIGENCJĄ? szczególny rodzaj programów komputerowych, a niekiedy maszyn. SI szczególną własność
Bardziej szczegółowoModel relacyjny. Wykład II
Model relacyjny został zaproponowany do strukturyzacji danych przez brytyjskiego matematyka Edgarda Franka Codda w 1970 r. Baza danych według definicji Codda to zbiór zmieniających się w czasie relacji
Bardziej szczegółowoSYSTEMY UCZĄCE SIĘ WYKŁAD 4. DRZEWA REGRESYJNE, INDUKCJA REGUŁ. Dr hab. inż. Grzegorz Dudek Wydział Elektryczny Politechnika Częstochowska
SYSTEMY UCZĄCE SIĘ WYKŁAD 4. DRZEWA REGRESYJNE, INDUKCJA REGUŁ Częstochowa 2014 Dr hab. inż. Grzegorz Dudek Wydział Elektryczny Politechnika Częstochowska DRZEWO REGRESYJNE Sposób konstrukcji i przycinania
Bardziej szczegółowoRozmieszczenie ptaków lęgowych w Karkonoszach 2012
Zał. 1 Rozmieszczenie ptaków lęgowych w Karkonoszach 2012 METODYKA Dane, które zostaną zawarte w nowym atlasie ptaków, będą pozyskiwane trzema różnymi sposobami, dla jasności nazwanymi mapowaniem, liczeniem
Bardziej szczegółowoPROJEKT Z BAZ DANYCH
POLITECHNIKA WROCŁAWSKA WYDZIAŁ ELEKTRONIKI PROJEKT Z BAZ DANYCH System bazodanowy wspomagający obsługę sklepu internetowego AUTOR: Adam Kowalski PROWADZĄCY ZAJĘCIA: Dr inż. Robert Wójcik, W4/K-9 Indeks:
Bardziej szczegółowoProblemy niezawodnego przetwarzania w systemach zorientowanych na usługi
Problemy niezawodnego przetwarzania w systemach zorientowanych na usługi Jerzy Brzeziński, Anna Kobusińska, Dariusz Wawrzyniak Instytut Informatyki Politechnika Poznańska Plan prezentacji 1 Architektura
Bardziej szczegółowoZintegrowany System Informatyczny (ZSI)
Zintegrowany System Informatyczny (ZSI) ZSI MARKETING Modułowo zorganizowany system informatyczny, obsługujący wszystkie sfery działalności przedsiębiorstwa PLANOWANIE ZAOPATRZENIE TECHNICZNE PRZYGOTOWANIE
Bardziej szczegółowoPRZEWODNIK PO PRZEDMIOCIE
Nazwa przedmiotu: Systemy ekspertowe Expert systems Kierunek: Zarządzanie i Inżynieria Produkcji Rodzaj przedmiotu: Rodzaj zajęć: Wyk. Ćwicz. Lab. Sem. Proj. Poziom studiów: studia I stopnia forma studiów:
Bardziej szczegółowoProjekt wykonania zadania informatycznego specyfikacja zadania
Projekt wykonania zadania informatycznego specyfikacja zadania I. Metryczka prowadzenia lekcji na której będzie wykonywane zadanie: 1. Imię i nazwisko prowadzącego lekcję:... 2. Typ szkoły:... 3. Klasa:...
Bardziej szczegółowoPRÓBNY EGZAMIN MATURALNY Z INFORMATYKI 2016 ROK
PRÓBNY EGZAMIN MATURALNY Z INFORMATYKI 2016 ROK KLUCZ ODPOWIEDZI Arkusz I ZADANIE 1. TEST (5 PUNKTÓW) ZADANIE 1.1 (0-1) Zdający przedstawia sposoby reprezentowania różnych form informacji w komputerze:
Bardziej szczegółowoMARKETINGOWY SYSTEM INFORMACJI
MARKETINGOWY SYSTEM INFORMACJI INFORMACJA MARKETINGOWA...... (jako specyficzny rodzaj informacji zarządczej) to wszelka informacja wykorzystywana w procesie marketingowego zarządzania przedsiębiorstwem,
Bardziej szczegółowoObsługa łączenia danych i
Obsługa łączenia danych i sprawozdania skonsolidowanego FINREP Lipiec 2008 Wszelkie prawa zastrzeżone. Dokument może być reprodukowany lub przechowywany bez ograniczeń tylko w całości. W przeciwnym przypadku,
Bardziej szczegółowoWstęp Wprowadzenie do BD Podstawy SQL. Bazy Danych i Systemy informacyjne Wykład 1. Piotr Syga
Bazy Danych i Systemy informacyjne Wykład 1 Piotr Syga 09.10.2017 Ogólny zarys wykładu Podstawowe zapytania SQL Tworzenie i modyfikacja baz danych Elementy dynamiczne, backup, replikacja, transakcje Algebra
Bardziej szczegółowoINFORMATYKA POZIOM ROZSZERZONY
EGZAMIN MATURALNY W ROKU SZKOLNYM 2016/2017 FORMUŁA OD 2015 ( NOWA MATURA ) INFORMATYKA POZIOM ROZSZERZONY ZASADY OCENIANIA ROZWIĄZAŃ ZADAŃ ARKUSZ MIN-R1, R2 MAJ 2017 Uwaga: Akceptowane są wszystkie odpowiedzi
Bardziej szczegółowogvsig jako przykład desktopowego klienta usług sieciowych OGC
Robert Szczepanek Zakład Hydrologii Politechnika Krakowska gvsig jako przykład desktopowego klienta usług sieciowych OGC Konferencja Wolne oprogramowanie dla wykonawstwa i administracji geodezyjnej 23
Bardziej szczegółowoAlgorytmy równoległe: ocena efektywności prostych algorytmów dla systemów wielokomputerowych
Algorytmy równoległe: ocena efektywności prostych algorytmów dla systemów wielokomputerowych Rafał Walkowiak Politechnika Poznańska Studia inżynierskie Informatyka 2013/14 Znajdowanie maksimum w zbiorze
Bardziej szczegółowoSztuczna inteligencja: zbiory rozmyte
Instytut Informatyki Uniwersytetu Śląskiego lab 1 1 Klasyczna teoria zbiorów 2 Teoria zbiorów rozmytych 3 Zmienne lingwistyczne i funkcje przynależności 4 System rozmyty 5 Preprocesing danych Każdy element
Bardziej szczegółowoGŁÓWNE WĄTKI REALIZOWANE W PROJEKCIE GEOPORTAL
GŁÓWNE WĄTKI REALIZOWANE W PROJEKCIE GEOPORTAL Realizacja prac w ramach Implementacji Przedmiot prac - prace analityczne, projektowe, wdrożeniowo implementacyjne, dokumentacyjne oraz szkoleniowe, związane
Bardziej szczegółowo