Bio-Algorithms and Med-Systems Bio-Algorithms and Med-Systems Bio-Algorithms and Med-Systems Bio-Algorithms and Med-Systems

Wielkość: px
Rozpocząć pokaz od strony:

Download "Bio-Algorithms and Med-Systems Bio-Algorithms and Med-Systems Bio-Algorithms and Med-Systems Bio-Algorithms and Med-Systems"

Transkrypt

1

2 SCOPE Bio-Algorithms and Med-Systems is published semiannually by Collegium Medicum Jagiellonian University through the Academic Library of the Jagiellonian University. Bio-Algorithms and Med-Systems aims to cover a whole spectrum of interdisciplinary subjects, particularly those focused on medicine. The development of highly specialized disciplines has resulted in their isolation. Collaboration between them is needed to produce better practical applications. Bio-Algorithms and Med-Systems is intended to present scientific problems that have developed in one discipline and which require collaboration with researchers in other fields. At the end of their manuscripts, the authors of papers for the journal are encouraged to present a chart for collaboration among groups representing the disciplines needed as partners. An example of such a chart is presented on the cover of the volume. The author of the opening paper may propose a system for collaboration, presenting the disciplines deemed necessary to accomplish the project. A partner who decides to join a particular system should cite the original paper. The partnership may be extended beyond the original system proposed by the author of the opening paper. Bio-Algorithms and Med-Systems is published in traditional printed form as well as in an electronic version. Standards for the printed version: 1. No color illustrations 2. Text length maximum 12 pages of 12 points Times New Roman, double spaced, including tables, figures and reference list 3. Text length for e-learning papers is limited to 4 pages of double columns: one column in English and the other in the author s native language. Electronic version: 1. Any number of color figures allowed 2. No text length limitation 3. Include an e-learning description of the problem to facilitate the participation of non-specialist collaborators The language of the journal is English, language correctness is the author s responsibility (only the first volume accepts Polish texts). The E-learning papers as described above should satisfy the following expectations: 1. Project-related aimed at mutual education of the participants in the project. 2. e-learning not related to the project should present new discoveries, historical analysis, important issues. 3. General e-learning publications should contain the following parts: A why the problem was selected, B what is new in the presented discipline, C to whom the E-learning material is addressed, D list of references not more than 4 years old, E figures and tables common for both columns (English and author s native language) All papers are evaluated and the reviewers opinions are also printed to allow continuation of the discussion. The example of the collaboration system shown on the cover page can be understood as follows: 1. An author specialist in biochemistry presents a new technique for medical diagnosis and patient monitoring during therapy (chemo- and/or radio-therapy) 2. To verify the results of the new technique, collaboration with a clinical medicine physician is sought when one responds, he or she writes a new paper reporting how the method works 3. A specialist in physics is needed to construct a physical model in a version for mass production 4. A specialist in informatics is needed to prepare a computer program to evaluate the graphic version of the results (electrophoresis/chromatography images) 5. A specialist in statistics is needed to make a comparative (versus other techniques) and complex analysis of the newly introduced technique 6. On the diagram, the disciplines sought are distinguished from those already collaborating in the project 7. E symbols inform that the e-learning system is presented in an electronic version of the paper 8. The number of partners is not limited The participation of companies is also possible. The conditions for collaboration are set individually according to legal regulations. Legal expertise will also be presented in the form of a paper. The discussion network for the participants in each project can be organized according to the participants expectations (in encrypted form if necessary). The legal expertise as well as the discussion network (including encryption) is the editorial board s responsibility. Additional information can be found at

3 SŁOWO WSTĘPNE W maju 2005 roku odbyła się w Krakowie kolejna konferencja z cyklu Modelowanie Cybernetyczne Systemów Biologicznych. Konferencja ta, organizowana co 5 lat, począwszy od 1975 roku rejestrowała wiele zmian, podążając za rozwojem różnych dyscyplin naukowych, od cybernetyki (a także filozofii) poczynając a na bioinformatyce i korzystającej z rozwiązań czysto technicznych i inżynierskich telemedycynie kończąc. Cechą charakterystyczną wszystkich odbytych spotkań jest działalność uczestników w środowisku wysoce interdyscyplinarnym. Punktem centralnym jest jednak medycyna w jej czysto praktycznym znaczeniu, ale też w ujęciu naukowym odwołującym się do analizy zjawisk na poziomie molekularnym, poszukującej mechanizmów funkcjonujących w układach żywych odpowiedzialnych za poszczególne funkcje biologiczne. Podczas kolejnych sesji stawało się jasne, że wiele dzieje się w prezentowanych dyscyplinach. Okazało się też, że brakuje kontaktów pomiędzy dyscyplinami, które współpracując mogłyby doprowadzić do konkretnych efektów w postaci nowych technologii, nowych praktycznych rozwiązań w postaci sprzętu medycznego itp. Niektóre rozwiązania informatyczne mogłyby świetnie wspomagać pewne rozwiązania w dziedzinie diagnostyki klinicznej czy też projektowaniu sprzętu rehabilitacyjnego. W końcowej, podsumowującej konferencję, dyskusji padł pomysł powołania pewnego interdyscyplinarnego forum, umożliwiającego wzajemne kontakty przedstawicieli różnych dziedzin naukowych, w tym także kontakty robocze. Nie wyklucza się także udziału w tymże forum firm, które zainteresowane pewnymi rozwiązaniami technicznymi mogą znaleźć miejsce dla siebie jako producenci sprzętu, bazującego na inżynierskich rozwiązaniach proponowanych przez specjalistów omawianych dyscyplin. Mamy nadzieję, że takim forum wymiany myśli o interdyscyplinarnym charakterze stanie się zaprezentowane czasopismo Bio-Algorithms and Med-Systems. Komitet Redakcyjny Bio-Algorithms and Med-Systems zaopatrzył publikacje dodatkowo w schematy, które w skrótowy sposób obrazują możliwość współpracy potrzebnej do pełnej realizacji projektu. Schematy te w sposób bardzo zwięzły i skrótowy wskazują na tematykę już podjętą i rozwijaną (co uwidocznione jest w postaci tekstu pisanego kursywą). Pozostałe okna (zwykły tekst) prezentują tematykę, której opracowanie jest oczekiwane przez potencjalnych partnerów i udziałowców w realizacji projektu. Struktura, w tym też liczba uczestników jest płynna i może podlegać stałej modyfikacji w zależności od rozwoju danego projektu. Docelowo czasopismo będzie wydawane w języku angielskim. Wyjątkowo pierwszy tom obejmujący głównie prace związane z prezentacjami w ramach konferencji wydany został ze znaczną przewagą artykułów w języku polskim. Plany drukowania także recenzji będą realizowane, poczynając od drugiego tomu. Mamy nadzieję, że czasopismo, przy znaczącym udziale Czytelników, osiągnie swój cel w postaci rozpropagowania aktywności naukowej w trudnej sferze działalności interdyscyplinarnej. Zapraszamy potencjalnych partnerów do podejmowania tematyki zaprezentowanej na stronach tego czasopisma. Irena Roterman-Konieczna Kraków, 20 września 2005

4 Contents / Spis treści OPENING PAPER / ARTYKUŁ OTWIERAJĄCY 1 Einstein s miraculous year 1905 Lucjan Piela ARTIFICIAL INTELLIGENCE / SZTUCZNA INTELIGENCJA 3 Analiza możliwości zastosowania metod sztucznej inteligencji w medycynie sądowej Elżbieta Filipowicz, Joanna Kwiecień, Małgorzata Kłys, Bogusław Filipowicz 9 Porównanie metody knn i techniki sieci neuronowych w klasyfikacji badań spirometrycznych Joanna Grabska-Chrząstowska, Wiesław Libuszowski, Waldemar Tomalak 13 Podobieństwa samooptymalizujących sieci neuronowych do biologicznych sieci neuronowych Adrian Horzyk 21 The usefulness of pattern recognition methods and artificial neural networks in occupational medicine Emilia Kolarzyk, Jacek Kwiatkowski, Jadwiga Helbin, Agata Pietrzycka 27 Badanie właściwości asocjacyjnych maszyny LSM złożonej z neuronów Hodgkina-Huxleya Siemowit Muszyński, Wiesław A. Kamiński 31 Algorytmy ewolucyjne w realizacji systemów uczących się Leszek Nowak, Mariusz Święcicki, Piotr Wais 37 Reinforcement learning algorithm based on psychological model of autonomous system Mariusz Święcicki, Piotr Wais, Wiesław Wajs 45 Zastosowanie standardu HL7 dla automatycznego pozyskiwania wiedzy i przetwarzania jej w drodze analizy analogii przyczynowo-skutkowych Michał Turek 51 Zastosowanie sieci immunologicznej do drążenia danych Wiesław Wajs, Mariusz Święcicki, Piotr Wais, Hubert Wojtowicz, Paweł Janik 57 Abductive logic programming in allergy diagnosis Piotr Walecki, Wojciech Lasoń, Grzegorz Porębski, Krystyna Obtułowicz 61 Systemowy algorytm ewolucyjny (SAE) Jerzy Rudolf Tchórzewski BIOCYBERNETICS / BIOCYBERNETYKA 65 Wirtualny układ oddechowy i jego wykorzystanie w testowaniu metod sztucznej wentylacji i wspomagania oddychania Tomasz Gólczewski, Marek Darowski 73 Nowe spojrzenie na genezę pierwotnego nadciśnienia tętniczego hipoteza cybernetyczna Tomasz Gólczewski 81 Na autonomiczny układ nerwowy wpływa dynamika zmian przepływu krwi Tomasz Gólczewski 87 Analiza aktywności fali wolnej w przewodzie pokarmowym szczura z zastosowaniem metody FFT Aleksandra Jung, Grzegorz Królczyk, Piotr Thor

5 89 Patogenny deficyt motoryczny snu i koncepcja prewencji oddziaływaniami harmonicznymi Maciej Pokora 99 Neuromodulacja błędna czynności motorycznych żołądka Jacek Sobocki, Piotr Thor, Grzegorz Królczyk, Roman M. Herman 103 Tympanometria wieloczęstotliwościowa a cybernetyczna fazowość analizatora słuchowego Paweł Trąbka-Zawicki, Elżbieta Reroń, Jan Trąbka BIOINFORMATICS / BIOINFORMATYKA 107 Training set size in ensemble feature selection for clinical proteomics Tomasz Arodź 111 Wykorzystanie bioinformatyki w biotechnologii Anna Dobrowolska 113 Kompleksy białek i układów ciekłokrystalicznych. Możliwość zastosowań praktycznych Anna Drozd, Leszek Konieczny, Janina Rybarska, Barbara Stopa, Barbara Piekarska, Irena Roterman, Marcin Król, Paweł Spólnik, Grzegorz Zemanek 117 Konstrukcja sekwencji konsensusowych rodziny białek β-spektryn o różnych parametrach progowych oraz weryfikacja ich użyteczności Anna Fogtman, Jacek Leluk, Bogdan Lesyng 121 Implementacja oszacowania stopnia podobieństwa białek na poziomie struktury pierwszorzędowej oraz konstrukcja drzew filogenetycznych dla białek homologicznych Elżbieta Gajewska, Jacek Leluk 125 Zmienność mutacyjna w homologicznych rodzinach kinaz Jacek Kuśka, Jacek Leluk, Bogdan Lesyng 129 Analiza danych z mikromacierzy DNA metody, narzędzia Henryk Maciejewski, Łukasz Konarski, Anna Jasińska, Maria Drath 133 Tworzenie i rozdział kompleksów białek surowicy z bawnikami supramolekularnymi w elektroforezie dwukierunkowej próba opracowania komputerowej techniki analizy obrazu rozdziałowego Janina Rybarska, Paweł Spólnik, Anna Drozd, Leszek Konieczny, Barbara Piekarska, Barbara Stopa, Grzegorz Zemanek, Marcin Król, Irena Roterman BIOMEDICAL ENGINEERING / INŻYNIERIA BIOMEDYCZNA 139 Tworzenie systemu wspomagającego organizowanie konferencji medycznych zgodnie z modelem kaskadowym cyklu życia oprogramowania Michał Całka, Przemysław Guzik, Jan Kniat, Grzegorz Konieczka, Radosław Luboch, Karol Sawczyk, Edward Jacek Gorzelańczyk 143 Analiza biomechaniczna sztucznego krążka międzykręgowego Paweł Borkowski 145 Modelowanie sztucznych układów mięśniowych z aktuatorami pneumatycznymi Ryszard Dindorf 157 Zintegrowane symulatory chodu w zastosowaniu do syntezy algorytmów sterowania Piotr Kaczmarek, Andrzej Kasiński 165 Wspomagany komputerowo wielościeżkowy system egzaminowania studentów medycyny Andrzej Kononowicz, Marta Żabińska-Popiela, Irena Roterman-Konieczna, Józef Krzysiek 171 Zastosowanie wielorozdzielczej analizy sygnału do opisu aktywności mięśnia podczas chodu Przemysław Mazurkiewicz 175 Metody badań ekspresji mowy u osób po usunięciu krtani Rafał Pietruch, Marta Michalska, Wiesław Konopka, Antoni Grzanka

6 183 Metoda wymuszania ujemnych impulsów ciśnienia w pomiarach parametrów diagnostycznych układu oddechowego Piotr Piwowar 191 Aplikacja oparta na bibliotece VTK wspomagająca zabiegi bronchoskopowe Mirosław Socha, Mariusz Duplaga 197 Stabilność endoprotez cementowych stawu biodrowego w świetle badań histopatologicznych, numerycznych i eksperymentalnych Jerzy Włodarski MODELING AND SIMULATION / MODELOWANIE I SYMULACJA 205 Comparison of dialysis adequacy indices calculated according to one and two compartment model Małgorzata Dębowska, Jacek Waniewski 209 Compartmental model of fluid and solute absorption in peritoneal dialysis Magda Gałach, Andrzej Weryński 213 Symulacyjny model rodziny pszczelej Andrzej Izworski, Andrzej Migacz, Marcin Michałek 217 Model zespołu synaps zapamiętujących komórki piramidowej hipokampa Edward Jacek Gorzelańczyk, Michał Huflejt, Jan Kniat, Ewa Laskowska, Janusz Murakowski, Piotr Woźniak 221 Modele regresyjne uprawiania turystyki aktywnej przez osoby niepełnosprawne wzrokowo i ruchowo Krzysztof Kaganek, Helena Stanuch 227 Modelowanie poziomu ekspresji genu TNFα,TNF RI,TNF RII w komórkach raka jelita grubego Teresa Kokot, Ewa Nowakowska-Zajdel, Janusz Wierzgoń, Andrzej Kozowicz, Małgorzata Muc-Wierzgoń 233 Model symulacyjny wymiany gazowej tlenu Wojciech Lasoń, Piotr Bogdał, Piotr Walecki, Wiesław Pyrczak 237 Terapia fotodynamiczna nowotworów upigmentowanych. Modelowanie własności optycznych melaniny metodami Monte Carlo Zenon Matuszak, Aneta Sawow, Marta Wasilewska-Radwańska 241 Przystosowanie modelu systemu wzrokowego muchy do analizy ruchu drogowego Zbigniew Mikrut, Michał Zajączkowski 247 Ontologia mammografii struktura modelu, definicje i instancje pojęć Teresa Podsiadły-Marczykowska, Anna Guzik 253 Neuronowy model doświadczenia Pawłowa. Badanie zespołu odruchów warunkowych Krzysztof Sokalski 259 Bistability in epileptic phenomena Piotr Suffczyński, Stiliyan Kalitzin, Fernando Lopes da Silva 267 ADD, HKD i ADHD w świetle hipotezy dipolowej Piotr Walecki, Jan Trąbka 273 Modelowanie transportu obrazu modyfikowanymi włóknami polimerowymi Mariusz Wójcik 277 Optymalizacja kodu Monte Carlo do symulacji czasu przelotu fotonów w strukturach tkankowych Norbert S. Żołek, Adam Liebert, Roman Maniewski

7 PATTERN RECOGNITION / ROZPOZNAWANIE WZORÓW 281 Pola elektromagnetyczne w badaniach biomedycznych układy ekspozycyjne i modelowanie numeryczne Paweł Bieńkowski, Tomasz Długosz 287 Komputerowe metody detekcji nowotworów piersi w zdjęciach mammograficznych Witold Dzwinel, Krzysztof Boryczko, Tomasz Arodź, Marcin Kurdziel 291 Analiza obciążeń pracą na podstawie wskaźnika wykorzystania rezerwy tętna i obciążeń statycznych metodą OWAS Anna Groborz, Tadeusz Juliszewski, Marcin Gonciarz 297 Nowe metody pomiaru i analizy patologicznego drżenia kończyn górnych Andrzej Izworski, Marcin Michałek, Monika Rudzińska 301 Are the earth magnetic field and Schumann resonance matter to global human activity? Stanisław Micek, Grzegorz Micek 307 Lokalizacja kluczowych cech rozpoznawanych obiektów na podstawie analizy ścieżki wzrokowej obserwatora Zbigniew Mikrut, Piotr Augustyniak 311 Wykorzystanie gramatyk grafowych do syntaktycznego opisu przestrzennych struktur naczyń wieńcowych Marek R. Ogiela, Mirosław Trzupek 317 Komputerowa analiza obrazu w ocenie zmian zachodzących w strefach granicznych: kość-cement-implant Jerzy Włodarski 321 Neuronal movement detector in the model of simulated mammalian visual system Grzegorz M. Wójcik, Wiesław A. Kamiński 325 Problemy związane z topografią elektrod dla badań EEG system ich digitalizacji Tomasz Zyss 333 Zastosowanie videodermatoskopii w diagnostyce zmian barwnikowych skóry Ewa Żabińska-Płazak, Anna Wojas-Pelc, Grzegorz Dyduch 339 Szacowanie istotności statystycznej zmian w mocy sygnału EEG związanego z bodźcem Jarosław Żygierewicz, Piotr Durka, Joanna Mazurkiewicz, Nathan Crone, Piotr Franaszczuk TELEMEDICINE / TELEMEDYCYNA 349 Automatyczny system zdalnego nadzoru kardiologicznego oparty na profesjonalnych relacjach wśród lekarzy Piotr Augustyniak 355 Usprawnienie przewlekłej opieki nad chorymi na astmę oskrzelową przy pomocy narzędzi teleinformatycznych Mariusz Duplaga, Grażyna Bochenek, Łukasz Kasper, Magdalenia Twardowska, Ewa Niżankowska-Mogilnicka, Andrzej Szczeklik 361 Telekonsultacje chirurgiczne na obecnym etapie rozwoju teleinformatyki medycznej w Polsce na przykładzie regionu Małopolska Janusz Legutko, Ewa Woźniakiewicz, Stanisław Grzesik, Mirosław Szura 365 Zastosowanie kryptografii w telekonsultacji kardiologicznej Krzysztof Sarapata, Grzegorz Bilo, Wiesław Pyrczak, Andrzej Kononowicz, Irena Roterman-Konieczna, Kalina Kawecka-Jaszcz

8 PHILOSPHY / FILOZOFIA 369 Cybernetyczne związki nauki ze sztuką Jan Trąbka, Paweł Trąbka-Zawicki 373 Genetic Immortality in the light of Holistic Pedagogy Andrzej Szyszko-Bohusz 375 Znaczenie modeli w hipotezie Gai Honorata Korpikiewicz 381 O relacji liczby do rzeczy Teresa Grabińska, Mirosław Zabierowski

9

10 BIO-ALGORITHMS AND MED-SYSTEMS JOURNAL EDITED BY MEDICAL COLLEGE JAGIELLONIAN UNIVERSITY Vol. 1, No. 1/2, 2005, pp Einstein s miraculous year 1905 In the paths of humanity there are sometimes real breakthroughs of incredible consequences. The case of Albert Einstein is certainly of this kind. Einstein was born in Ulm (Germany) in 1879 and graduated from the Technical University of Zurich. As a teenager he was similar to his peers, not showing any extraordinary abilities. Maybe,e he could be distinguished from colleagues by having a higher level of self-confidence and a strongly marked independence of mind. This is perhaps the reason why he started his career as a simple clerk in the Berne Patent Office. Being afraid of his supervisor, he used to read physics books hidden in a drawer, which he later called the Department of Physics. In these circumstances it is difficult to understand, how it was possible that this young man could have had ideas that would later overthrow nineteenth century physics. In 1905, at the age of 26, Einstein published three fundamental papers: the theory of relativity, Brownian motion, and the photoelectric effect. These papers were truly revolutionary, surpassing anything published by Einstein later. The first work introduced new understanding of space and time; the second explained a strange permanent motion of small particles by irregular collisions with molecules of the neighbourhood. The third paper treated light as... particles, whereas there existed thousands of experiments showing the wave-like characteristic of light. Robert Millikan decided to falsify experimentally Einstein's hypothesis about light. However, after ten years of investigations, Millikan acknowledged that he could no longer fail to support Einstein's explanation, however absurd it may look. This conversion of a sceptic inclined the Nobel Committee to grant Einstein the Nobel Prize in 1923 for his work on the elementary charge of electricity and on the photo-electric effect''. Today we know that light consists of particles (photons), we may even count them one by one (they may exhibit however their wave-like nature as well). It is worth noting that Isaac Newton was the first to think of light as particles, but his hypothesis seemed to be overthrown by the wave theory of light (diffraction, interference, etc.). The consequences of Einstein s discoveries in the miraculous year 1905 are enormous, especially in our understanding of the Universe, but also in practical applications. As it turned out later, the very existence of atoms and molecules is related to their property called the spin, which is of purely relativistic nature. Thus, the world as we see it simply could not exist if the relativistic effects were switched off (i.e. if the speed of light was infinite). Einstein s relativity theory has practical every-day applications in nuclear physics (related also to nuclear medicine). Brownian motions are observed in microscopes, and therefore indirectly related to biological and medical practice. The photoelectric effect explained by Einstein has direct consequences in biology and medicine. OPENING PAPER

11 2 L. Piela, Einstein s miraculous year 1905 OPENING PAPER One hundred years after Einstein s miraculous year 1905, the photoelectric detectors are ubiquitous in high-tech medical equipment, so crucial in medicine. What can we learn from Einstein s story? I think the most important message is that in science nothing should be treated as evident, and that human ideas are able to break courageously all limits and be incredibly bright and independent. This could open new possibilities, which, as in Einstein s case, may change profoundly mankind s perspectives. Starting a new interdisciplinary scientific journal represents however an occasion to pose a related question to the medical and technical communities. This kind of question was confronted by Einstein years after his breathtaking theoretical discoveries, immediately after nuclear bombs were dropped in Hiroshima and Nagasaki. The destructive energy of the bomb comes from Einstein s famous E=mc 2. Should medical research be as courageous and absolutely independent, breaking anything we know, like Einstein s ideas did? In my opinion the honest answer should be yes, it should be courageous, but not absolutely free, not at any price. In any science, and first of all in biology and medicine, we have to be at the same time courageous and wise, because permitting any experiment would open the path to experiments on you and me. May the scientists who will make the present journal future development think as independently as Einstein, and act in such a way as to preserve human dignity: that of their patients and their own. Lucjan Piela Professor of Chemistry Warsaw University Warsaw, 12 th September, 2005

12 BIO-ALGORITHMS AND MED-SYSTEMS JOURNAL EDITED BY MEDICAL COLLEGE JAGIELLONIAN UNIVERSITY Vol. 1, No. 1/2, 2005, pp ANALIZA MOŻLIWOŚCI ZASTOSOWANIA METOD SZTUCZNEJ INTELIGENCJI W MEDYCYNIE SĄDOWEJ Artificial intelligence ANALYSIS OF ARTIFICIAL INTELLIGENCE METHODS APPLICATION IN FORENSIC MEDICINE ELŻBIETA FILIPOWICZ *, JOANNA KWIECIEŃ **, MAŁGORZATA KŁYS ***, BOGUSŁAW FILIPOWICZ ** * Szpital Uniwersytecki, Collegium Medicum Uniwersytetu Jagiellońskiego, Kraków, ** Katedra Automatyki Akademii Górniczo-Hutniczej, Kraków, *** Katedra Medycyny Sądowej, Collegium Medicum Uniwersytetu Jagiellońskiego, Kraków, Streszczenie. Artykuł opisuje zastosowanie nowych systemów bioinformatycznych w medycynie sądowej. Systemy biometryczne już znalazły zastosowanie między innymi w geometrycznej identyfikacji twarzy. Są one niezbędne w identyfikacji osobowej oraz w poszukiwaniu osób zaginionych. W ostatnich latach nastąpił bardzo szybki rozwój badań nad chromosomem Y, co pozwoliło na postęp w medycynie sądowej. Metody sztucznej inteligencji mogą być pomocne w badaniach spornego ojcostwa i ewolucji człowieka. Bioinformatyka oraz metody biologii molekularnej, metody multiplex PCR będą pełnić bardzo ważną funkcję w analizie sądowej DNA oraz w historycznych i genealogicznych badaniach. Słowa kluczowe: medycyna sądowa, systemy biometryczne, chromosom Y, multiplex PCR, pojedyncze nukleotydowe polymorfizmy Abstract. This article reviews new bioinformatic systems in forensic medicine. Biometric systems are already used in forensic medicine for face geometry identification. They are necessary in personal identification and missing persons investigations. The field of Y-chromosome analysis and its application to forensic science has undergone rapid improvement in recent years. Artificial Intelligence is usefull in paternity testing and in human evolutionary study. Bioinformatic systems and multiplex PCR assay will play an important role in the future of forensic DNA typing and historical and genealogical research. Key words: forensic medicine, biometric systems, Y-chromosome, multiplex PCR, single nucleotide polymorphisms 1. Możliwości zastosowania metod sztucznej inteligencji w medycynie sądowej. Systemy biometryczne mogą być stosowane do identyfikacji osobowej w medycynie sądowej. Systemy biometryczne są obecnie jednym z najszybciej rozwijających się działów informatyki na świecie. Kontrola biometryczna oparta jest na specyficznych cechach organizmu, które są charakterystyczne dla każdego człowieka [2], [3], [10], [11]. W chwili obecnej najpopularniejsze techniki biometryczne można podzielić na następujące grupy: - systemy oparte o rozpoznawanie linii papilarnych, - systemy oparte o rozpoznawanie geometrii twarzy, - systemy oparte o rozpoznawanie mowy, - systemy oparte o rozpoznawanie cech charakterystycznych tęczówki oka. Aktualnie dostępne są nowe systemy: - oparte o rozpoznawanie DNA, - oparte o rozpoznawanie obrazu żył, - oparte o rozpoznawanie dna oka. Systemy biometryczne są potrzebne w medycynie sądowej celem identyfikacji osobowej. Są proste w instalacji, niezawodne i tanie, jeśli chodzi o koszty utrzymania oraz konserwacji. Ogólne zasady biometryki opierają się na zapisywaniu w pamięci komputera określonego i niepowtarzalnego wzoru wybranej cechy, przechowywaniu tej informacji, a następnie dopasowaniu określonej cechy podczas procesu weryfikacji w oparciu o zapisany wzorzec [2], [3], [10], [11]. Identyfikacja w medycynie sądowej polega więc na automatycznym rozpoznaniu nieznanej osoby poprzez badanie jednej lub kilku jej cech biometrycznych. System porównuje aktualny obraz zapisany przez odpowiednie urządzenie z wzorcami zapisanymi w scentralizowanej bazie danych. Liczone jest prawdopodobieństwo przyporządkowane każdemu obrazowi. Jeśli przekracza ono ustaloną wartość krytyczną, system uznaje, że nieznana osoba została zidentyfikowana. Jeśli kilka obrazów przekracza ową wartość, przyjmuje się najbardziej prawdopodobny obraz za prawdziwy.

13 Artificial intelligence 4 E. Filipowicz et al., Analiza możliwości zastosowania metod sztucznej inteligencji w medycynie sądowej Linie papilarne są bardzo ważną cechą każdego ludzkiego organizmu, gdyż pozwalają jednoznacznie zidentyfikować człowieka. Podstawę identyfikacji odcisków palców stanowią tzw. minutie. Są to punkty, które zaznaczają początek i koniec charakterystycznych miejsc oraz miejsca przecięcia, widoczne nawet gołym okiem. Czytniki wykorzystujące systemy biometryczne pozwalają na szybkie i dokładne identyfikowanie danej osoby. Istnieją dwa rodzaje takich urządzeń: w jednym weryfikacja odbywa się w samym czytniku, w drugim zaś proces ten odbywa się w komputerze PC połączonym z małym skanerem, niewymagającym trudnego oprogramowania. Niektóre czytniki działają na zasadzie fotografowania opuszki palca przyłożonego do czytnika. Kod opisujący palec może być zapisany jako ciąg symboli liter i cyfr, a więc kodem ASCII. Możemy go bez trudu przechowywać w dowolnej bazie danych, a na dodatek zajmuje on bardzo mało miejsca w pamięci [10], [11]. Ludzkie oko posiada wiele cech, które mają zastosowanie w biometryce. Nie istnieją dwie tęczówki, których szczegółowy opis matematyczny byłby identyczny, nawet bliźnięta jednojajowe mają różne tęczówki. U każdego człowieka występują odmienne tęczówki w prawym i w lewym oku; są niezmienne począwszy od 18 miesiąca życia aż do śmierci. Unikalność jest jednym z najważniejszych problemów dotyczących systemów biometrycznych. Obrazem jest siateczka tkanki łącznej oraz innych widzianych elementów. Taki kod, zawierający skrócony opis punktów charakterystycznych, jest następnie porównywany z zapisanym obrazem w bazie danych [10], [11]. Systemy rozpoznające geometrię twarzy są najbardziej naturalnymi sposobami identyfikacji biometrycznej. Technologia rozpoznawania twarzy obecnie jest rozwijana w dwóch kierunkach: pomiaru twarzy i tzw. metody eigenface (właściwych twarzy). Technologia pomiaru twarzy polega na pomiarze specyficznych cech twarzy i relacji pomiędzy tymi pomiarami [10], [11]. Punkty pomiarowe pokazano na rys. 1. Markowa, które uznane są za najbardziej przydatne do rozpoznawania właściwości cech. Gdy wzorzec sam służy jako odniesienie i jest przechowywany w pamięci, podejście bazujące na ukrytym modelu Markowa reprezentuje odniesienie przez model, tym samym wykazując wyższy stopień abstrakcji i elastyczności [2], [3], [4]. Ukryty model Markowa HMM jest procesem stochastycznym w podwójnym sensie, ze szczególnym uwzględnieniem procesu stochastycznego, który nie jest obserwowany a ukryty, a pewne informacje o nim można wydobyć, posługując się innym zbiorem procesów stochastycznych, które produkują sekwencje obserwowanych symboli. Ukryty model Markowa jest scharakteryzowany przez łańcuch Markowa o skończonej liczbie stanów i zbiór dystrybucji wyjściowych. Parametry przejścia pomiędzy stanami w łańcuchu Markowa modelują zmiany widmowe. Analiza tych dwóch typów zmian jest podstawą, na której opiera się rozpoznawanie właściwości cech tęczówki czy geometrii twarzy. W celu zdefiniowania symboli do utworzenia ukrytego modelu Markowa, musi być opracowany proces wydobywania cech oparty na analizie konturu. Aby ułatwić przetwarzanie wzorców, zastosowano technikę zwaną transformacją miejscowej projekcji konturu RPCT, która transformuje złożony wzór lub wzór wielokonturowy w jeden zewnętrzny kontur. Przy wykorzystaniu tej techniki miejscowa projekcja i przetwarzanie konturu są dokonywanie współbieżnie. Podstawowa zasada, na której się opiera ta metoda polega na tym, że wszystkie piksele wzorca są rzutowane na podstawy projekcyjne (ang. projection bases). Następnie dokonywana jest ekstrakcja z wzorca łańcucha konturu (ang. contour chain). Wszystkie te operacje przekształcają obraz w jeden kontur. Metoda RPCT może zostać podzielona na cztery typy technik transformacyjnych, w zależności od wyboru baz projekcyjnych, jak przedstawiono na rys. 2. Rys. 1. Przykład punktów pomiarowych twarzy Metoda eigenface polega na porównywaniu uzyskanego obrazu z gotowymi wzorcami umieszczonymi w pamięci. Jest podobna do metody stosowanej w kryminalistyce czyli portretów pamięciowych. Technologia identyfikacji opierającej się na eigenface jest w początkowym stadium rozwoju i jest bardzo obiecująca. Tworzenie modeli stochastycznych jest elastyczną i najbardziej ogólną metodą wykorzystywaną do zagadnień systemów biometrycznych. Istnieje wiele nie w pełni jasnych i dających się z trudem zdefiniować aspektów, związanych z rozpoznaniem danej cechy. Modele probabilistyczne są bowiem najbardziej odpowiednie w rozwiązywaniu zagadnień związanych z występowaniem niepewnych bądź niekompletnych informacji. Modele stochastyczne są ukrytymi modelami Rys. 2. Cztery typy przekształcenia RPCT: a) HRPCT pozioma (ang. horizontal RPCT), b) VRPCT pionowa (ang. vertical RPCT), c) HVRPCT poziomo-pionowa (ang. horinzontal-vertical RPCT), d) DDRPCT diagonalno-diagonalna (ang. diagonal-diagonal RPCT) Rys. 3 przedstawia schemat blokowy ogólnej struktury systemu rozpoznawania znaków należących do zbiorów znaków o dużej liczności. Proces rozpoznawania znaków składa się z fazy treningowej i fazy klasyfikacji. Zaproponowano również użycie preklasyfikatora, który odgrywa istotną rolę w procesie wstępnej redukcji kandydatów do dalszego rozpoznawania.

Algorytm genetyczny (genetic algorithm)-

Algorytm genetyczny (genetic algorithm)- Optymalizacja W praktyce inżynierskiej często zachodzi potrzeba znalezienia parametrów, dla których system/urządzenie będzie działać w sposób optymalny. Klasyczne podejście do optymalizacji: sformułowanie

Bardziej szczegółowo

PRZEWODNIK PO PRZEDMIOCIE

PRZEWODNIK PO PRZEDMIOCIE Nazwa przedmiotu: SYSTEMY INFORMATYCZNE WSPOMAGAJĄCE DIAGNOSTYKĘ MEDYCZNĄ Kierunek: Inżynieria Biomedyczna Rodzaj przedmiotu: obowiązkowy moduł specjalności informatyka medyczna Rodzaj zajęć: wykład, projekt

Bardziej szczegółowo

ALGORYTMY GENETYCZNE (wykład + ćwiczenia)

ALGORYTMY GENETYCZNE (wykład + ćwiczenia) ALGORYTMY GENETYCZNE (wykład + ćwiczenia) Prof. dr hab. Krzysztof Dems Treści programowe: 1. Metody rozwiązywania problemów matematycznych i informatycznych.. Elementarny algorytm genetyczny: definicja

Bardziej szczegółowo

Algorytm Genetyczny. zastosowanie do procesów rozmieszczenia stacji raportujących w sieciach komórkowych

Algorytm Genetyczny. zastosowanie do procesów rozmieszczenia stacji raportujących w sieciach komórkowych Algorytm Genetyczny zastosowanie do procesów rozmieszczenia stacji raportujących w sieciach komórkowych Dlaczego Algorytmy Inspirowane Naturą? Rozwój nowych technologii: złożone problemy obliczeniowe w

Bardziej szczegółowo

Zastosowanie sztucznych sieci neuronowych w prognozowaniu szeregów czasowych (prezentacja 2)

Zastosowanie sztucznych sieci neuronowych w prognozowaniu szeregów czasowych (prezentacja 2) Zastosowanie sztucznych sieci neuronowych w prognozowaniu szeregów czasowych (prezentacja 2) Ewa Wołoszko Praca pisana pod kierunkiem Pani dr hab. Małgorzaty Doman Plan tego wystąpienia Teoria Narzędzia

Bardziej szczegółowo

Algorytmy genetyczne

Algorytmy genetyczne 9 listopada 2010 y ewolucyjne - zbiór metod optymalizacji inspirowanych analogiami biologicznymi (ewolucja naturalna). Pojęcia odwzorowujące naturalne zjawiska: Osobnik Populacja Genotyp Fenotyp Gen Chromosom

Bardziej szczegółowo

Automatyzacja procesu badania neuronowego systemu wnioskuj¹cego opartego na programie Statistica w praktycznym zastosowaniu***

Automatyzacja procesu badania neuronowego systemu wnioskuj¹cego opartego na programie Statistica w praktycznym zastosowaniu*** AUTOMATYKA 2009 Tom 13 Zeszyt 3 Joanna Grabska-Chrz¹stowska*, Wojciech Lazar** Automatyzacja procesu badania neuronowego systemu wnioskuj¹cego opartego na programie Statistica w praktycznym zastosowaniu***

Bardziej szczegółowo

Plan. Sztuczne systemy immunologiczne. Podstawowy słownik. Odporność swoista. Architektura systemu naturalnego. Naturalny system immunologiczny

Plan. Sztuczne systemy immunologiczne. Podstawowy słownik. Odporność swoista. Architektura systemu naturalnego. Naturalny system immunologiczny Sztuczne systemy immunologiczne Plan Naturalny system immunologiczny Systemy oparte na selekcji klonalnej Systemy oparte na modelu sieci idiotypowej 2 Podstawowy słownik Naturalny system immunologiczny

Bardziej szczegółowo

Algorytmy genetyczne

Algorytmy genetyczne Algorytmy genetyczne Motto: Zamiast pracowicie poszukiwać najlepszego rozwiązania problemu informatycznego lepiej pozwolić, żeby komputer sam sobie to rozwiązanie wyhodował! Algorytmy genetyczne służą

Bardziej szczegółowo

Prof. Stanisław Jankowski

Prof. 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 szczegółowo

PRZEWODNIK PO PRZEDMIOCIE

PRZEWODNIK PO PRZEDMIOCIE Nazwa przedmiotu: Kierunek: Mechatronika Rodzaj przedmiotu: obowiązkowy Rodzaj zajęć: wykład, laboratorium I KARTA PRZEDMIOTU CEL PRZEDMIOTU PRZEWODNIK PO PRZEDMIOCIE C1. Zapoznanie studentów z inteligentnymi

Bardziej szczegółowo

Inteligentne systemy informacyjne

Inteligentne systemy informacyjne Inteligentne systemy informacyjne Moduł 10 Mieczysław Muraszkiewicz www.icie.com.pl/lect_pw.htm M. Muraszkiewicz strona 1 Sieci neuronowe szkic Moduł 10 M. Muraszkiewicz strona 2 Dwa nurty M. Muraszkiewicz

Bardziej szczegółowo

SCHEMAT ROZWIĄZANIA ZADANIA OPTYMALIZACJI PRZY POMOCY ALGORYTMU GENETYCZNEGO

SCHEMAT ROZWIĄZANIA ZADANIA OPTYMALIZACJI PRZY POMOCY ALGORYTMU GENETYCZNEGO SCHEMAT ROZWIĄZANIA ZADANIA OPTYMALIZACJI PRZY POMOCY ALGORYTMU GENETYCZNEGO. Rzeczywistość (istniejąca lub projektowana).. Model fizyczny. 3. Model matematyczny (optymalizacyjny): a. Zmienne projektowania

Bardziej szczegółowo

Akademia Morska w Szczecinie. Wydział Mechaniczny

Akademia Morska w Szczecinie. Wydział Mechaniczny Akademia Morska w Szczecinie Wydział Mechaniczny ROZPRAWA DOKTORSKA mgr inż. Marcin Kołodziejski Analiza metody obsługiwania zarządzanego niezawodnością pędników azymutalnych platformy pływającej Promotor:

Bardziej szczegółowo

ERASMUS + : Trail of extinct and active volcanoes, earthquakes through Europe. SURVEY TO STUDENTS.

ERASMUS + : Trail of extinct and active volcanoes, earthquakes through Europe. SURVEY TO STUDENTS. ERASMUS + : Trail of extinct and active volcanoes, earthquakes through Europe. SURVEY TO STUDENTS. Strona 1 1. Please give one answer. I am: Students involved in project 69% 18 Student not involved in

Bardziej szczegółowo

Informatyka w medycynie Punkt widzenia kardiologa

Informatyka w medycynie Punkt widzenia kardiologa Informatyka w medycynie Punkt widzenia kardiologa Lech Poloński Mariusz Gąsior Informatyka medyczna Dział informatyki zajmujący się jej zastosowaniem w ochronie zdrowia (medycynie) Stymulacja rozwoju informatyki

Bardziej szczegółowo

Krytyczne czynniki sukcesu w zarządzaniu projektami

Krytyczne czynniki sukcesu w zarządzaniu projektami Seweryn SPAŁEK Krytyczne czynniki sukcesu w zarządzaniu projektami MONOGRAFIA Wydawnictwo Politechniki Śląskiej Gliwice 2004 SPIS TREŚCI WPROWADZENIE 5 1. ZARZĄDZANIE PROJEKTAMI W ORGANIZACJI 13 1.1. Zarządzanie

Bardziej szczegółowo

KARTA MODUŁU KSZTAŁCENIA

KARTA MODUŁU KSZTAŁCENIA KARTA MODUŁU KSZTAŁCENIA I. Informacje ogólne 1 Nazwa modułu kształcenia Sztuczna inteligencja 2 Nazwa jednostki prowadzącej moduł Instytut Informatyki, Zakład Informatyki Stosowanej 3 Kod modułu (wypełnia

Bardziej szczegółowo

PROGRAM SEMINARIUM ZAKOPANE 2010. czwartek, 2 grudnia 2010 r. Sesja przedpołudniowa. Otwarcie seminarium Prof. dr hab. inż. Tadeusz Czachórski

PROGRAM SEMINARIUM ZAKOPANE 2010. czwartek, 2 grudnia 2010 r. Sesja przedpołudniowa. Otwarcie seminarium Prof. dr hab. inż. Tadeusz Czachórski czwartek, 2 grudnia 2010 r. Sesja przedpołudniowa 9.30 9.40: Otwarcie seminarium Prof. dr hab. inż. Tadeusz Czachórski 9.40 10.10: 10.10 10.40: 10.40 11.10: prof. dr hab. inż. Zbigniew Janusz Czech Zaawansowane

Bardziej szczegółowo

Tabela odniesień efektów kierunkowych do efektów obszarowych (tabele odniesień efektów kształcenia)

Tabela odniesień efektów kierunkowych do efektów obszarowych (tabele odniesień efektów kształcenia) Załącznik nr 7 do uchwały nr 514 Senatu Uniwersytetu Zielonogórskiego z dnia 25 kwietnia 2012 r. w sprawie określenia efektów kształcenia dla kierunków studiów pierwszego i drugiego stopnia prowadzonych

Bardziej szczegółowo

Komputerowa diagnoza medyczna tworzenie i interpretowanie. prof. dr hab. inż. Andrzej Walczak

Komputerowa diagnoza medyczna tworzenie i interpretowanie. prof. dr hab. inż. Andrzej Walczak Komputerowa diagnoza medyczna tworzenie i interpretowanie prof. dr hab. inż. Andrzej Walczak Agenda 1. Po co budujemy komputerowe wspomaganie diagnostyki medycznej? 2. Wymagania na IT wdrażane w medycynie

Bardziej szczegółowo

Pattern Classification

Pattern Classification Pattern Classification All materials in these slides were taken from Pattern Classification (2nd ed) by R. O. Duda, P. E. Hart and D. G. Stork, John Wiley & Sons, 2000 with the permission of the authors

Bardziej szczegółowo

PRZEWODNIK PO PRZEDMIOCIE

PRZEWODNIK PO PRZEDMIOCIE Nazwa przedmiotu: INTELIGENTNE SYSTEMY OBLICZENIOWE Systems Based on Computational Intelligence Kierunek: Inżynieria Biomedyczna Rodzaj przedmiotu: obowiązkowy moduł specjalności informatyka medyczna Rodzaj

Bardziej szczegółowo

Zastosowanie sztucznej inteligencji w testowaniu oprogramowania

Zastosowanie sztucznej inteligencji w testowaniu oprogramowania Zastosowanie sztucznej inteligencji w testowaniu oprogramowania Problem NP Problem NP (niedeterministycznie wielomianowy, ang. nondeterministic polynomial) to problem decyzyjny, dla którego rozwiązanie

Bardziej szczegółowo

Algorytmy ewolucyjne - algorytmy genetyczne. I. Karcz-Dulęba

Algorytmy ewolucyjne - algorytmy genetyczne. I. Karcz-Dulęba Algorytmy ewolucyjne - algorytmy genetyczne I. Karcz-Dulęba Algorytmy klasyczne a algorytmy ewolucyjne Przeszukiwanie przestrzeni przez jeden punkt bazowy Przeszukiwanie przestrzeni przez zbiór punktów

Bardziej szczegółowo

Algorytmy ewolucyjne NAZEWNICTWO

Algorytmy ewolucyjne NAZEWNICTWO Algorytmy ewolucyjne http://zajecia.jakubw.pl/nai NAZEWNICTWO Algorytmy ewolucyjne nazwa ogólna, obejmująca metody szczegółowe, jak np.: algorytmy genetyczne programowanie genetyczne strategie ewolucyjne

Bardziej szczegółowo

O badaniach nad SZTUCZNĄ INTELIGENCJĄ

O badaniach nad SZTUCZNĄ INTELIGENCJĄ O badaniach nad SZTUCZNĄ INTELIGENCJĄ Jak określa się inteligencję naturalną? Jak określa się inteligencję naturalną? Inteligencja wg psychologów to: Przyrodzona, choć rozwijana w toku dojrzewania i uczenia

Bardziej szczegółowo

Algorytmy genetyczne. Dariusz Banasiak. Katedra Informatyki Technicznej Wydział Elektroniki

Algorytmy genetyczne. Dariusz Banasiak. Katedra Informatyki Technicznej Wydział Elektroniki Dariusz Banasiak Katedra Informatyki Technicznej Wydział Elektroniki Obliczenia ewolucyjne (EC evolutionary computing) lub algorytmy ewolucyjne (EA evolutionary algorithms) to ogólne określenia używane

Bardziej szczegółowo

Algorytmy genetyczne. Materiały do laboratorium PSI. Studia niestacjonarne

Algorytmy genetyczne. Materiały do laboratorium PSI. Studia niestacjonarne Algorytmy genetyczne Materiały do laboratorium PSI Studia niestacjonarne Podstawowy algorytm genetyczny (PAG) Schemat blokowy algorytmu genetycznego Znaczenia, pochodzących z biologii i genetyki, pojęć

Bardziej szczegółowo

Egzamin maturalny z języka angielskiego na poziomie dwujęzycznym Rozmowa wstępna (wyłącznie dla egzaminującego)

Egzamin maturalny z języka angielskiego na poziomie dwujęzycznym Rozmowa wstępna (wyłącznie dla egzaminującego) 112 Informator o egzaminie maturalnym z języka angielskiego od roku szkolnego 2014/2015 2.6.4. Część ustna. Przykładowe zestawy zadań Przykładowe pytania do rozmowy wstępnej Rozmowa wstępna (wyłącznie

Bardziej szczegółowo

KIERUNKOWE EFEKTY KSZTAŁCENIA

KIERUNKOWE EFEKTY KSZTAŁCENIA WYDZIAŁ INFORMATYKI I ZARZĄDZANIA Kierunek studiów: INFORMATYKA Stopień studiów: STUDIA II STOPNIA Obszar Wiedzy/Kształcenia: OBSZAR NAUK TECHNICZNYCH Obszar nauki: DZIEDZINA NAUK TECHNICZNYCH Dyscyplina

Bardziej szczegółowo

Generowanie i optymalizacja harmonogramu za pomoca

Generowanie i optymalizacja harmonogramu za pomoca Generowanie i optymalizacja harmonogramu za pomoca na przykładzie generatora planu zajęć Matematyka Stosowana i Informatyka Stosowana Wydział Fizyki Technicznej i Matematyki Stosowanej Politechnika Gdańska

Bardziej szczegółowo

Proposal of thesis topic for mgr in. (MSE) programme in Telecommunications and Computer Science

Proposal of thesis topic for mgr in. (MSE) programme in Telecommunications and Computer Science Proposal of thesis topic for mgr in (MSE) programme 1 Topic: Monte Carlo Method used for a prognosis of a selected technological process 2 Supervisor: Dr in Małgorzata Langer 3 Auxiliary supervisor: 4

Bardziej szczegółowo

Zastosowanie metod eksploracji danych (data mining) do sterowania i diagnostyki procesów w przemyśle spożywczym

Zastosowanie metod eksploracji danych (data mining) do sterowania i diagnostyki procesów w przemyśle spożywczym POLITECHNIKA WARSZAWSKA Instytut Technik Wytwarzania Zastosowanie metod eksploracji danych (data mining) do sterowania i diagnostyki procesów w przemyśle spożywczym Marcin Perzyk Dlaczego eksploracja danych?

Bardziej szczegółowo

Projekty Marie Curie Actions w praktyce: EGALITE (IAPP) i ArSInformatiCa (IOF)

Projekty Marie Curie Actions w praktyce: EGALITE (IAPP) i ArSInformatiCa (IOF) Gliwice, Poland, 28th February 2014 Projekty Marie Curie Actions w praktyce: EGALITE (IAPP) i ArSInformatiCa (IOF) Krzysztof A. Cyran The project has received Community research funding under the 7th Framework

Bardziej szczegółowo

Algorytm hybrydowy dla alokacji portfela inwestycyjnego przy ograniczonych zasobach

Algorytm hybrydowy dla alokacji portfela inwestycyjnego przy ograniczonych zasobach Adam Stawowy Algorytm hybrydowy dla alokacji portfela inwestycyjnego przy ograniczonych zasobach Summary: We present a meta-heuristic to combine Monte Carlo simulation with genetic algorithm for Capital

Bardziej szczegółowo

Zadanie 5 - Algorytmy genetyczne (optymalizacja)

Zadanie 5 - Algorytmy genetyczne (optymalizacja) Zadanie 5 - Algorytmy genetyczne (optymalizacja) Marcin Pietrzykowski mpietrzykowski@wi.zut.edu.pl wersja 1.0 1 Cel Celem zadania jest zapoznanie się z Algorytmami Genetycznymi w celu rozwiązywanie zadania

Bardziej szczegółowo

6. Klasyczny algorytm genetyczny. 1

6. Klasyczny algorytm genetyczny. 1 6. Klasyczny algorytm genetyczny. 1 Idea algorytmu genetycznego została zaczerpnięta z nauk przyrodniczych opisujących zjawiska doboru naturalnego i dziedziczenia. Mechanizmy te polegają na przetrwaniu

Bardziej szczegółowo

Algorytmy genetyczne w optymalizacji

Algorytmy genetyczne w optymalizacji Algorytmy genetyczne w optymalizacji Literatura 1. David E. Goldberg, Algorytmy genetyczne i ich zastosowania, WNT, Warszawa 1998; 2. Zbigniew Michalewicz, Algorytmy genetyczne + struktury danych = programy

Bardziej szczegółowo

Odniesienie do obszarowych efektów kształcenia 1 2 3. Kierunkowe efekty kształcenia WIEDZA (W)

Odniesienie do obszarowych efektów kształcenia 1 2 3. Kierunkowe efekty kształcenia WIEDZA (W) EFEKTY KSZTAŁCENIA NA KIERUNKU "MECHATRONIKA" nazwa kierunku studiów: Mechatronika poziom kształcenia: studia pierwszego stopnia profil kształcenia: ogólnoakademicki symbol kierunkowych efektów kształcenia

Bardziej szczegółowo

efekty kształcenia dla kierunku Elektronika studia stacjonarne drugiego stopnia, profil ogólnoakademicki

efekty kształcenia dla kierunku Elektronika studia stacjonarne drugiego stopnia, profil ogólnoakademicki Opis efektów dla kierunku Elektronika Studia stacjonarne drugiego stopnia, profil ogólnoakademicki Objaśnienie oznaczeń: K kierunkowe efekty W kategoria wiedzy U kategoria umiejętności K (po podkreślniku)

Bardziej szczegółowo

Lista zwycięzców 30 zł na start z BZWBK24 mobile

Lista zwycięzców 30 zł na start z BZWBK24 mobile Lista zwycięzców 30 zł na start z BZWBK24 mobile KRYSTYNA S. KRYSTYNA C. EDWARD F. KAROLINA C. WOJCIECH T. JANINA F. FRANCISZKA G. HENRYK H. MIROSŁAW W. JULI BARBARA H. CELINA Ł. STANISŁAW K. HELENA S.

Bardziej szczegółowo

II Wydział Lekarski z Oddziałem Anglojęzycznym Kierunek: BIOMEDYCYNA 2015-2018 Poziom studiów: pierwszy stopień Profil: Praktyczny SEMESTR I

II Wydział Lekarski z Oddziałem Anglojęzycznym Kierunek: BIOMEDYCYNA 2015-2018 Poziom studiów: pierwszy stopień Profil: Praktyczny SEMESTR I II Wydział Lekarski z Oddziałem Anglojęzycznym Kierunek: BIOMEDYCYNA 2015-2018 Poziom studiów: pierwszy stopień Profil: Praktyczny SEMESTR I PRZEDMIOT Chemia ogólna EFEKTY KSZTAŁCENIA 1. posiada wiedzę

Bardziej szczegółowo

EXAMPLES OF CABRI GEOMETRE II APPLICATION IN GEOMETRIC SCIENTIFIC RESEARCH

EXAMPLES OF CABRI GEOMETRE II APPLICATION IN GEOMETRIC SCIENTIFIC RESEARCH Anna BŁACH Centre of Geometry and Engineering Graphics Silesian University of Technology in Gliwice EXAMPLES OF CABRI GEOMETRE II APPLICATION IN GEOMETRIC SCIENTIFIC RESEARCH Introduction Computer techniques

Bardziej szczegółowo

XII International PhD Workshop OWD 2010, 23 26 October 2010. Metodyka pozyskiwania i analizy wyników badań symulacyjnych ścieżek klinicznych

XII International PhD Workshop OWD 2010, 23 26 October 2010. Metodyka pozyskiwania i analizy wyników badań symulacyjnych ścieżek klinicznych XII International PhD Workshop OWD 2010, 23 26 October 2010 Metodyka pozyskiwania i analizy wyników badań symulacyjnych ścieżek klinicznych Methodology of Acquiring and Analyzing Results of Simulation

Bardziej szczegółowo

PRZETWARZANIE GRAFICZNYCH DANYCH EMPIRYCZNYCH DLA POTRZEB EDUKACJI SZTUCZNYCH SIECI NEURONOWYCH, MODELUJĄCYCH WYBRANE ZAGADNIENIA INŻYNIERII ROLNICZEJ

PRZETWARZANIE GRAFICZNYCH DANYCH EMPIRYCZNYCH DLA POTRZEB EDUKACJI SZTUCZNYCH SIECI NEURONOWYCH, MODELUJĄCYCH WYBRANE ZAGADNIENIA INŻYNIERII ROLNICZEJ Inżynieria Rolnicza 2(90)/2007 PRZETWARZANIE GRAFICZNYCH DANYCH EMPIRYCZNYCH DLA POTRZEB EDUKACJI SZTUCZNYCH SIECI NEURONOWYCH, MODELUJĄCYCH WYBRANE ZAGADNIENIA INŻYNIERII ROLNICZEJ Krzysztof Nowakowski,

Bardziej szczegółowo

Programowanie zespołowe

Programowanie zespołowe Programowanie zespołowe Laboratorium 4 - modele tworzenia oprogramowania, manifest Agile i wstęp do Scruma mgr inż. Krzysztof Szwarc krzysztof@szwarc.net.pl Sosnowiec, 14 marca 2017 1 / 21 mgr inż. Krzysztof

Bardziej szczegółowo

MATLAB Neural Network Toolbox przegląd

MATLAB Neural Network Toolbox przegląd MATLAB Neural Network Toolbox przegląd WYKŁAD Piotr Ciskowski Neural Network Toolbox: Neural Network Toolbox - zastosowania: przykłady zastosowań sieci neuronowych: The 1988 DARPA Neural Network Study

Bardziej szczegółowo

Polska Szkoła Weekendowa, Arklow, Co. Wicklow KWESTIONRIUSZ OSOBOWY DZIECKA CHILD RECORD FORM

Polska Szkoła Weekendowa, Arklow, Co. Wicklow KWESTIONRIUSZ OSOBOWY DZIECKA CHILD RECORD FORM KWESTIONRIUSZ OSOBOWY DZIECKA CHILD RECORD FORM 1. Imię i nazwisko dziecka / Child's name... 2. Adres / Address... 3. Data urodzenia / Date of birth... 4. Imię i nazwisko matki /Mother's name... 5. Adres

Bardziej szczegółowo

Wstęp do sieci neuronowych laboratorium 01 Organizacja zajęć. Perceptron prosty

Wstęp do sieci neuronowych laboratorium 01 Organizacja zajęć. Perceptron prosty Wstęp do sieci neuronowych laboratorium 01 Organizacja zajęć. Perceptron prosty Jarosław Piersa Wydział Matematyki i Informatyki, Uniwersytet Mikołaja Kopernika 2012-10-03 Projekt pn. Wzmocnienie potencjału

Bardziej szczegółowo

OpenAI Gym. Adam Szczepaniak, Kamil Walkowiak

OpenAI Gym. Adam Szczepaniak, Kamil Walkowiak OpenAI Gym Adam Szczepaniak, Kamil Walkowiak Plan prezentacji Programowanie agentowe Uczenie przez wzmacnianie i problemy związane z rozwojem algorytmów Charakterystyka OpenAI Gym Biblioteka gym Podsumowanie

Bardziej szczegółowo

PROGRAM SEMINARIUM ZAKOPANE 2011. czwartek, 1 grudnia 2011 r. Sesja przedpołudniowa

PROGRAM SEMINARIUM ZAKOPANE 2011. czwartek, 1 grudnia 2011 r. Sesja przedpołudniowa czwartek, 1 grudnia 2011 r. Sesja przedpołudniowa 9.30 9.40: 9.40 10.10: 10.10 10.40: 10.40 11.00: Otwarcie seminarium Prof. dr hab. inż. Tadeusz Czachórski prof. dr hab. inż. Robert Schaeffer, prezentacja:

Bardziej szczegółowo

Obrona rozprawy doktorskiej Neuro-genetyczny system komputerowy do prognozowania zmiany indeksu giełdowego

Obrona rozprawy doktorskiej Neuro-genetyczny system komputerowy do prognozowania zmiany indeksu giełdowego IBS PAN, Warszawa 9 kwietnia 2008 Obrona rozprawy doktorskiej Neuro-genetyczny system komputerowy do prognozowania zmiany indeksu giełdowego mgr inż. Marcin Jaruszewicz promotor: dr hab. inż. Jacek Mańdziuk,

Bardziej szczegółowo

aforementioned device she also has to estimate the time when the patients need the infusion to be replaced and/or disconnected. Meanwhile, however, she must cope with many other tasks. If the department

Bardziej szczegółowo

Warsztaty Ocena wiarygodności badania z randomizacją

Warsztaty Ocena wiarygodności badania z randomizacją Warsztaty Ocena wiarygodności badania z randomizacją Ocena wiarygodności badania z randomizacją Każda grupa Wspólnie omawia odpowiedź na zadane pytanie Wybiera przedstawiciela, który w imieniu grupy przedstawia

Bardziej szczegółowo

ALGORYTM ROZPOZNAWANIA OBRAZÓW MATERIAŁÓW BIOLOGICZNYCH

ALGORYTM ROZPOZNAWANIA OBRAZÓW MATERIAŁÓW BIOLOGICZNYCH InŜynieria Rolnicza 7/2005 Bogusława Łapczyńska-Kordon, Jerzy Langman, Norbert Pedryc Katedra InŜynierii Mechanicznej i Agrofizyki Akademia Rolnicza w Krakowie ALGORYTM ROZPOZNAWANIA OBRAZÓW MATERIAŁÓW

Bardziej szczegółowo

Zagadnienia optymalizacji i aproksymacji. Sieci neuronowe.

Zagadnienia optymalizacji i aproksymacji. Sieci neuronowe. Zagadnienia optymalizacji i aproksymacji. Sieci neuronowe. zajecia.jakubw.pl/nai Literatura: S. Osowski, Sieci neuronowe w ujęciu algorytmicznym. WNT, Warszawa 997. PODSTAWOWE ZAGADNIENIA TECHNICZNE AI

Bardziej szczegółowo

WYBÓR PUNKTÓW POMIAROWYCH

WYBÓR PUNKTÓW POMIAROWYCH Scientific Bulletin of Che lm Section of Technical Sciences No. 1/2008 WYBÓR PUNKTÓW POMIAROWYCH WE WSPÓŁRZĘDNOŚCIOWEJ TECHNICE POMIAROWEJ MAREK MAGDZIAK Katedra Technik Wytwarzania i Automatyzacji, Politechnika

Bardziej szczegółowo

PRZEWODNIK PO PRZEDMIOCIE

PRZEWODNIK PO PRZEDMIOCIE Nazwa przedmiotu: SYSTEMY INFORMATYCZNE W SŁUŻBIE ZDROWIA I SYSTEMY UBEZPIECZEŃ SPOŁECZNYCH Computer Science Systems in Health Protection and Social Insurance Systems Kierunek: Inżynieria Biomedyczna Forma

Bardziej szczegółowo

SI w procesach przepływu i porządkowania informacji. Paweł Buchwald Wyższa Szkoła Biznesu

SI w procesach przepływu i porządkowania informacji. Paweł Buchwald Wyższa Szkoła Biznesu SI w procesach przepływu i porządkowania informacji Paweł Buchwald Wyższa Szkoła Biznesu Początki SI John MC Carthy prekursor SI Alan Thuring pomysłodawca testu na określenie inteligencji maszyn Powolny

Bardziej szczegółowo

4.1. Wprowadzenie...70 4.2. Podstawowe definicje...71 4.3. Algorytm określania wartości parametrów w regresji logistycznej...74

4.1. Wprowadzenie...70 4.2. Podstawowe definicje...71 4.3. Algorytm określania wartości parametrów w regresji logistycznej...74 3 Wykaz najważniejszych skrótów...8 Przedmowa... 10 1. Podstawowe pojęcia data mining...11 1.1. Wprowadzenie...12 1.2. Podstawowe zadania eksploracji danych...13 1.3. Główne etapy eksploracji danych...15

Bardziej szczegółowo

Algorytm wstecznej propagacji błędów dla sieci RBF Michał Bereta

Algorytm wstecznej propagacji błędów dla sieci RBF Michał Bereta Algorytm wstecznej propagacji błędów dla sieci RBF Michał Bereta www.michalbereta.pl Sieci radialne zawsze posiadają jedną warstwę ukrytą, która składa się z neuronów radialnych. Warstwa wyjściowa składa

Bardziej szczegółowo

Kraków, 14 marca 2013 r.

Kraków, 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 szczegółowo

PLANOWANE EFEKTY KSZTAŁCENIA DLA KIERUNKU Inżynieria Biomedyczna

PLANOWANE EFEKTY KSZTAŁCENIA DLA KIERUNKU Inżynieria Biomedyczna PLANOWANE EFEKTY KSZTAŁCENIA DLA KIERUNKU Jednostka prowadząca kierunek studiów Nazwa kierunku studiów Specjalności Obszar kształcenia Profil kształcenia Poziom kształcenia Forma kształcenia Tytuł zawodowy

Bardziej szczegółowo

Jak zasada Pareto może pomóc Ci w nauce języków obcych?

Jak zasada Pareto może pomóc Ci w nauce języków obcych? Jak zasada Pareto może pomóc Ci w nauce języków obcych? Artykuł pobrano ze strony eioba.pl Pokazuje, jak zastosowanie zasady Pareto może usprawnić Twoją naukę angielskiego. Słynna zasada Pareto mówi o

Bardziej szczegółowo

FOLIA POMERANAE UNIVERSITATIS TECHNOLOGIAE STETINENSIS Folia Pomer. Univ. Technol. Stetin. 2011, Oeconomica 285 (62), 45 50

FOLIA POMERANAE UNIVERSITATIS TECHNOLOGIAE STETINENSIS Folia Pomer. Univ. Technol. Stetin. 2011, Oeconomica 285 (62), 45 50 FOLIA POMERANAE UNIVERSITATIS TECHNOLOGIAE STETINENSIS Folia Pomer. Univ. Technol. Stetin. 2011, Oeconomica 285 (62), 45 50 Anna Landowska KLASYCZNY ALGORYTM GENETYCZNY W DYNAMICZNEJ OPTYMALIZACJI MODELU

Bardziej szczegółowo

KOMPUTEROWY MODEL UKŁADU STEROWANIA MIKROKLIMATEM W PRZECHOWALNI JABŁEK

KOMPUTEROWY MODEL UKŁADU STEROWANIA MIKROKLIMATEM W PRZECHOWALNI JABŁEK Inżynieria Rolnicza 8(117)/2009 KOMPUTEROWY MODEL UKŁADU STEROWANIA MIKROKLIMATEM W PRZECHOWALNI JABŁEK Ewa Wachowicz, Piotr Grudziński Katedra Automatyki, Politechnika Koszalińska Streszczenie. W pracy

Bardziej szczegółowo

Efekty kształcenia na kierunku AiR drugiego stopnia - Wiedza Wydziału Elektrotechniki, Automatyki i Informatyki Politechniki Opolskiej

Efekty kształcenia na kierunku AiR drugiego stopnia - Wiedza Wydziału Elektrotechniki, Automatyki i Informatyki Politechniki Opolskiej Efekty na kierunku AiR drugiego stopnia - Wiedza K_W01 K_W02 K_W03 K_W04 K_W05 K_W06 K_W07 K_W08 K_W09 K_W10 K_W11 K_W12 K_W13 K_W14 Ma rozszerzoną wiedzę dotyczącą dynamicznych modeli dyskretnych stosowanych

Bardziej szczegółowo

Zwycięzcy loterii promocyjnej Kamis Smaki 25-lecia. II losowanie edycja jesienna r.

Zwycięzcy loterii promocyjnej Kamis Smaki 25-lecia. II losowanie edycja jesienna r. Zwycięzcy loterii promocyjnej Kamis Smaki 25-lecia II losowanie edycja jesienna 1.08-31.10.2016 r. Laureat nagrody I stopnia 25 000 zł Kamila G. Laureaci nagród II stopnia młynków do przypraw Maria D.

Bardziej szczegółowo

Projekt i implementacja systemu wspomagania planowania w języku Prolog

Projekt i implementacja systemu wspomagania planowania w języku Prolog Projekt i implementacja systemu wspomagania planowania w języku Prolog Kraków, 29 maja 2007 Plan prezentacji 1 Wstęp Czym jest planowanie? Charakterystyka procesu planowania 2 Przeglad istniejacych rozwiazań

Bardziej szczegółowo

Lista zwycięzców za okres r.

Lista zwycięzców za okres r. Lista zwycięzców za okres 4.08.2014 10.08.2014 r. MIECZYSŁAW S. PIOTR W. ANASTAZJA B. STEFAN J. IRENA K. JERZY K. HELENA R. KAZIMIERZ C. JERZY G. ZOFIA M. EDWARD B. EWA S.P. MIECZYSŁAW D. GRZEGORZ K. JOLANTA

Bardziej szczegółowo

Spis treści. Analiza i modelowanie_nowicki, Chomiak_Księga1.indb :03:08

Spis treści. Analiza i modelowanie_nowicki, Chomiak_Księga1.indb :03:08 Spis treści Wstęp.............................................................. 7 Część I Podstawy analizy i modelowania systemów 1. Charakterystyka systemów informacyjnych....................... 13 1.1.

Bardziej szczegółowo

Sztuczne Sieci Neuronowe. Wiktor Tracz Katedra Urządzania Lasu, Geomatyki i Ekonomiki Leśnictwa, Wydział Leśny SGGW

Sztuczne Sieci Neuronowe. Wiktor Tracz Katedra Urządzania Lasu, Geomatyki i Ekonomiki Leśnictwa, Wydział Leśny SGGW Sztuczne Sieci Neuronowe Wiktor Tracz Katedra Urządzania Lasu, Geomatyki i Ekonomiki Leśnictwa, Wydział Leśny SGGW SN są częścią dziedziny Sztucznej Inteligencji Sztuczna Inteligencja (SI) zajmuje się

Bardziej szczegółowo

PRZEWODNIK PO PRZEDMIOCIE

PRZEWODNIK PO PRZEDMIOCIE Nazwa przedmiotu: Kierunek: Inżynieria Biomedyczna Rodzaj przedmiotu: obowiązkowy moduł specjalności informatyka medyczna Rodzaj zajęć: wykład, projekt TELEMEDYCYNA Telemedicine Forma studiów: studia stacjonarne

Bardziej szczegółowo

LEMRG algorytm generowania pokoleń reguł decyzji dla baz danych z dużą liczbą atrybutów

LEMRG algorytm generowania pokoleń reguł decyzji dla baz danych z dużą liczbą atrybutów LEMRG algorytm generowania pokoleń reguł decyzji dla baz danych z dużą liczbą atrybutów Łukasz Piątek, Jerzy W. Grzymała-Busse Katedra Systemów Ekspertowych i Sztucznej Inteligencji, Wydział Informatyki

Bardziej szczegółowo

Algorytmy genetyczne

Algorytmy genetyczne Politechnika Łódzka Katedra Informatyki Stosowanej Algorytmy genetyczne Wykład 2 Przygotował i prowadzi: Dr inż. Piotr Urbanek Powtórzenie Pytania: Jaki mechanizm jest stosowany w naturze do takiego modyfikowania

Bardziej szczegółowo

Numeryczna symulacja rozpływu płynu w węźle

Numeryczna symulacja rozpływu płynu w węźle 231 Prace Instytutu Mechaniki Górotworu PAN Tom 7, nr 3-4, (2005), s. 231-236 Instytut Mechaniki Górotworu PAN Numeryczna symulacja rozpływu płynu w węźle JERZY CYGAN Instytut Mechaniki Górotworu PAN,

Bardziej szczegółowo

SPOTKANIE 2: Wprowadzenie cz. I

SPOTKANIE 2: Wprowadzenie cz. I Wrocław University of Technology SPOTKANIE 2: Wprowadzenie cz. I Piotr Klukowski Studenckie Koło Naukowe Estymator piotr.klukowski@pwr.edu.pl 17.10.2016 UCZENIE MASZYNOWE 2/27 UCZENIE MASZYNOWE = Konstruowanie

Bardziej szczegółowo

Algorytmy ewolucyjne 1

Algorytmy ewolucyjne 1 Algorytmy ewolucyjne 1 2 Zasady zaliczenia przedmiotu Prowadzący (wykład i pracownie specjalistyczną): Wojciech Kwedlo, pokój 205. Konsultacje dla studentów studiów dziennych: poniedziałek,środa, godz

Bardziej szczegółowo

Zastosowanie optymalizacji rojem cząstek (PSO) w procesie uczenia wielowarstwowej sieci neuronowej w problemie lokalizacyjnym

Zastosowanie optymalizacji rojem cząstek (PSO) w procesie uczenia wielowarstwowej sieci neuronowej w problemie lokalizacyjnym Zastosowanie optymalizacji rojem cząstek (PSO) w procesie uczenia wielowarstwowej sieci neuronowej w problemie lokalizacyjnym Jan Karwowski Wydział Matematyki i Nauk Informacyjnych PW 17 XII 2013 Jan Karwowski

Bardziej szczegółowo

WIEDZA METODY INŻYNIERII WIEDZY KNOWLEDGE ENGINEERING AND DATA MINING. Adrian Horzyk. Akademia Górniczo-Hutnicza

WIEDZA METODY INŻYNIERII WIEDZY KNOWLEDGE ENGINEERING AND DATA MINING. Adrian Horzyk. Akademia Górniczo-Hutnicza METODY INŻYNIERII WIEDZY KNOWLEDGE ENGINEERING AND DATA MINING WIEDZA Adrian Horzyk Akademia Górniczo-Hutnicza Wydział Elektrotechniki, Automatyki, Informatyki i Inżynierii Biomedycznej Katedra Automatyki

Bardziej szczegółowo

Analiza i projektowanie oprogramowania. Analiza i projektowanie oprogramowania 1/32

Analiza i projektowanie oprogramowania. Analiza i projektowanie oprogramowania 1/32 Analiza i projektowanie oprogramowania Analiza i projektowanie oprogramowania 1/32 Analiza i projektowanie oprogramowania 2/32 Cel analizy Celem fazy określania wymagań jest udzielenie odpowiedzi na pytanie:

Bardziej szczegółowo

SCENARIUSZ LEKCJI. TEMAT LEKCJI: Podstawowe techniki inżynierii genetycznej. Streszczenie

SCENARIUSZ LEKCJI. TEMAT LEKCJI: Podstawowe techniki inżynierii genetycznej. Streszczenie SCENARIUSZ LEKCJI OPRACOWANY W RAMACH PROJEKTU: INFORMATYKA MÓJ SPOSÓB NA POZNANIE I OPISANIE ŚWIATA. PROGRAM NAUCZANIA INFORMATYKI Z ELEMENTAMI PRZEDMIOTÓW MATEMATYCZNO-PRZYRODNICZYCH Autorzy scenariusza:

Bardziej szczegółowo

UCHWAŁA NR 26/2016. SENATU AKADEMII MARYNARKI WOJENNEJ im. Bohaterów Westerplatte z dnia 02 czerwca 2016 roku

UCHWAŁA NR 26/2016. SENATU AKADEMII MARYNARKI WOJENNEJ im. Bohaterów Westerplatte z dnia 02 czerwca 2016 roku UCHWAŁA NR 26/2016 SENATU AKADEMII MARYNARKI WOJENNEJ im. Bohaterów Westerplatte z dnia 02 czerwca 2016 roku w sprawie: określenia efektów kształcenia dla kierunku Mechatronika studia II stopnia o profilu

Bardziej szczegółowo

ALGORYTMY GENETYCZNE ćwiczenia

ALGORYTMY GENETYCZNE ćwiczenia ćwiczenia Wykorzystaj algorytmy genetyczne do wyznaczenia minimum globalnego funkcji testowej: 1. Wylosuj dwuwymiarową tablicę 100x2 liczb 8-bitowych z zakresu [-100; +100] reprezentujących inicjalną populację

Bardziej szczegółowo

Metody Sztucznej Inteligencji II

Metody Sztucznej Inteligencji II 17 marca 2013 Neuron biologiczny Neuron Jest podstawowym budulcem układu nerwowego. Jest komórką, która jest w stanie odbierać i przekazywać sygnały elektryczne. Neuron działanie Jeżeli wartość sygnału

Bardziej szczegółowo

Ankiety Nowe funkcje! Pomoc magda.szewczyk@slo-wroc.pl. magda.szewczyk@slo-wroc.pl. Twoje konto Wyloguj. BIODIVERSITY OF RIVERS: Survey to students

Ankiety Nowe funkcje! Pomoc magda.szewczyk@slo-wroc.pl. magda.szewczyk@slo-wroc.pl. Twoje konto Wyloguj. BIODIVERSITY OF RIVERS: Survey to students Ankiety Nowe funkcje! Pomoc magda.szewczyk@slo-wroc.pl Back Twoje konto Wyloguj magda.szewczyk@slo-wroc.pl BIODIVERSITY OF RIVERS: Survey to students Tworzenie ankiety Udostępnianie Analiza (55) Wyniki

Bardziej szczegółowo

Wydział Fizyki, Astronomii i Informatyki Stosowanej Uniwersytet Mikołaja Kopernika w Toruniu

Wydział Fizyki, Astronomii i Informatyki Stosowanej Uniwersytet Mikołaja Kopernika w Toruniu IONS-14 / OPTO Meeting For Young Researchers 2013 Khet Tournament On 3-6 July 2013 at the Faculty of Physics, Astronomy and Informatics of Nicolaus Copernicus University in Torun (Poland) there were two

Bardziej szczegółowo

1.7. Eksploracja danych: pogłębianie, przeszukiwanie i wyławianie

1.7. Eksploracja danych: pogłębianie, przeszukiwanie i wyławianie Wykaz tabel Wykaz rysunków Przedmowa 1. Wprowadzenie 1.1. Wprowadzenie do eksploracji danych 1.2. Natura zbiorów danych 1.3. Rodzaje struktur: modele i wzorce 1.4. Zadania eksploracji danych 1.5. Komponenty

Bardziej szczegółowo

photo graphic Jan Witkowski Project for exhibition compositions typography colors : +48 506 780 943 : janwi@janwi.com

photo graphic Jan Witkowski Project for exhibition compositions typography colors : +48 506 780 943 : janwi@janwi.com Jan Witkowski : +48 506 780 943 : janwi@janwi.com Project for exhibition photo graphic compositions typography colors Berlin London Paris Barcelona Vienna Prague Krakow Zakopane Jan Witkowski ARTIST FROM

Bardziej szczegółowo

Algorytmy ewolucyjne. Łukasz Przybyłek Studenckie Koło Naukowe BRAINS

Algorytmy ewolucyjne. Łukasz Przybyłek Studenckie Koło Naukowe BRAINS Algorytmy ewolucyjne Łukasz Przybyłek Studenckie Koło Naukowe BRAINS 1 Wprowadzenie Algorytmy ewolucyjne ogólne algorytmy optymalizacji operujące na populacji rozwiązań, inspirowane biologicznymi zjawiskami,

Bardziej szczegółowo

Materiał i metody. Wyniki

Materiał i metody. Wyniki Abstract in Polish Wprowadzenie Selen jest pierwiastkiem śladowym niezbędnym do prawidłowego funkcjonowania organizmu. Selen jest wbudowywany do białek w postaci selenocysteiny tworząc selenobiałka (selenoproteiny).

Bardziej szczegółowo

Krzysztof Ślot Biometria Łódź, ul. Wólczańska 211/215, bud. B9 tel

Krzysztof Ślot Biometria Łódź, ul. Wólczańska 211/215, bud. B9 tel Krzysztof Ślot Biometria 9-924 Łódź, ul. Wólczańska 211/215, bud. B9 tel. 42 636 65 www.eletel.p.lodz.pl, ie@p.lodz.pl Wprowadzenie Biometria Analiza rejestrowanych zachowań i cech osobniczych (np. w celu

Bardziej szczegółowo

Język angielski. Poziom rozszerzony Próbna Matura z OPERONEM i Gazetą Wyborczą CZĘŚĆ I KRYTERIA OCENIANIA ODPOWIEDZI POZIOM ROZSZERZONY CZĘŚĆ I

Język angielski. Poziom rozszerzony Próbna Matura z OPERONEM i Gazetą Wyborczą CZĘŚĆ I KRYTERIA OCENIANIA ODPOWIEDZI POZIOM ROZSZERZONY CZĘŚĆ I Poziom rozszerzony Język angielski Język angielski. Poziom rozszerzony KRYTERIA OCENIANIA ODPOWIEDZI POZIOM ROZSZERZONY CZĘŚĆ I W schemacie oceniania zadań otwartych są prezentowane przykładowe odpowiedzi.

Bardziej szczegółowo

tel. (+4861) fax. (+4861)

tel. (+4861) fax. (+4861) dr hab. inż. Michał Nowak prof. PP Politechnika Poznańska, Instytut Silników Spalinowych i Transportu Zakład Inżynierii Wirtualnej ul. Piotrowo 3 60-965 Poznań tel. (+4861) 665-2041 fax. (+4861) 665-2618

Bardziej szczegółowo

ZASTOSOWANIE TECHNOLOGII WIRTUALNEJ RZECZYWISTOŚCI W PROJEKTOWANIU MASZYN

ZASTOSOWANIE TECHNOLOGII WIRTUALNEJ RZECZYWISTOŚCI W PROJEKTOWANIU MASZYN MODELOWANIE INŻYNIERSKIE ISSN 1896-771X 37, s. 141-146, Gliwice 2009 ZASTOSOWANIE TECHNOLOGII WIRTUALNEJ RZECZYWISTOŚCI W PROJEKTOWANIU MASZYN KRZYSZTOF HERBUŚ, JERZY ŚWIDER Instytut Automatyzacji Procesów

Bardziej szczegółowo

METODYKA BADAŃ MAŁYCH SIŁOWNI WIATROWYCH

METODYKA BADAŃ MAŁYCH SIŁOWNI WIATROWYCH Inżynieria Rolnicza 2(100)/2008 METODYKA BADAŃ MAŁYCH SIŁOWNI WIATROWYCH Krzysztof Nalepa, Maciej Neugebauer, Piotr Sołowiej Katedra Elektrotechniki i Energetyki, Uniwersytet Warmińsko-Mazurski w Olsztynie

Bardziej szczegółowo

18. Przydatne zwroty podczas egzaminu ustnego. 19. Mo liwe pytania egzaminatora i przyk³adowe odpowiedzi egzaminowanego

18. Przydatne zwroty podczas egzaminu ustnego. 19. Mo liwe pytania egzaminatora i przyk³adowe odpowiedzi egzaminowanego 18. Przydatne zwroty podczas egzaminu ustnego I m sorry, could you repeat that, please? - Przepraszam, czy mo na prosiæ o powtórzenie? I m sorry, I don t understand. - Przepraszam, nie rozumiem. Did you

Bardziej szczegółowo

Please fill in the questionnaire below. Each person who was involved in (parts of) the project can respond.

Please fill in the questionnaire below. Each person who was involved in (parts of) the project can respond. Project CARETRAINING PROJECT EVALUATION QUESTIONNAIRE Projekt CARETRAINING KWESTIONARIUSZ EWALUACJI PROJEKTU Please fill in the questionnaire below. Each person who was involved in (parts of) the project

Bardziej szczegółowo

koniec punkt zatrzymania przepływów sterowania na diagramie czynności

koniec punkt zatrzymania przepływów sterowania na diagramie czynności Diagramy czynności opisują dynamikę systemu, graficzne przedstawienie uszeregowania działań obrazuje strumień wykonywanych czynności z ich pomocą modeluje się: - scenariusze przypadków użycia, - procesy

Bardziej szczegółowo