Systemy hybrydowe reaktywno-racjonalne
|
|
- Dawid Góra
- 6 lat temu
- Przeglądów:
Transkrypt
1 WYKŁAD 5 Systemy hybrydowe reaktywno-racjonalne Sterowanie REAKTYWNE Zalety: bardzo szybko reaguje na zmiany otoczenia, ograniczone wymagania na moc obliczeniową oraz pamięć, system reaktywny rozbudowany o reprezentację stanu, pozwala wygenerować dowolnie złożone zachowanie. Wady: nie ma możliwości zaawansowanego rozpatrywania alternatywnych planów / rozwiązań, każde rozwiązanie musi być wypracowane wcześniej (zakodowane off-line przez twórcę systemu lub wypracowane drogą ewolucji), oddziaływania pomiędzy zachowaniami / reakcjami, muszą być przewidywane i rozwiązywane już w czasie budowania systemu, dodanie nowego zachowania może zaburzyć oddziaływania pomiędzy istniejącymi zachowaniami. Dopasowanie do otoczenia: otoczenie w pełni obserwowalne dynamiczne niedeterministyczne ciągła przestrzeń stanów Sterowanie RACJONALNE (deliberatywne) pozwala zakodować ogólną procedurę rozwiązywania wszystkich zadań (pewnej klasy), możliwe jest wyznaczenie sterowania optymalnego, możliwe jest prognozowanie rezultatów sterowania. wymaga dokładnych modeli stanu agenta i otoczenia, zakłada bezbłędne wykonanie zaplanowanego sterowania, duże wymagania obliczeniowo pamięciowe, czas planowania zazwyczaj jest trudny do przewidzenia, sekwencyjny (szeregowy) cykl pracy poszczególnych podsystemów (percepcji, filtrowania, modelowania, prognozowania, planowania,...). otoczenie częściowo obserwowalne statyczne deterministyczne dyskretna przestrzeń stanów 1
2 Typowe cele działania: zmienne, silnie zależne od czasu i stanu bezpośredniego otoczenia, słabo powiązane z realizacją abstrakcyjnych idei oraz celów wysoko-poziomowych. Oddziaływania z otoczeniem: percepcja otoczenia i wykonanie działań są obarczone zakłóceniami, współistnienie wielu agentów, agenci są mobilni (układ odniesienia agenta zmienia się względem układu otoczenia), agenci nie komunikują się między sobą. Reprezentacja: jak najprostsza, zazwyczaj tylko stanu aktualnego, względem układu odniesienia związanego z agentem (różni agenci mogą postrzegać ten sam świat w zupełnie inny sposób). Czasoprzestrzeń działania: pojedynczy moment czasu, alternatywnie: małe okno czasowe uwzględniające kilka ostatnich momentów życia systemu (pamięć krótkoterminowa), pętle sprzężenia zwrotnego bezpośrednio łączące sensory i efektory. stałe, niezależne od czasu, mocno powiązane z realizacją abstrakcyjnych idei, typowe jest występowanie punktów pośrednich sekwencji celów wyznaczających zadania częściowe. działania są wykonywane bezbłędnie alternatywne działania mogą się różnić stopniem użyteczności i kosztem wykonania, agent niemobilny (układ odniesienia agenta pokrywa się z układem odniesienia otoczenia) agenci mogą się porozumiewać między sobą złożona, szczegółowa, modelująca różne atrybuty agenta i elementów otoczenia, względem układu odniesienia związanego z otoczeniem (różni agenci postrzegają świat w taki sam sposób). rozciągnięta w czasie: przeszłość-teraźniejszość-przyszłość i w przestrzeni (blisko, daleko) odpowiednik pamięci długoterminowej 2
3 Architektury hybrydowe są połączeniem składowych reaktywnych i racjonalnych w taki sposób, aby utrzymać zalety obydwu w/w podejść z jednoczesnym pominięciem ich wad. Wiele możliwości zorganizowania poszczególnych składowych: Jak połączyć różne składowe systemu sterowania? Potencjalnie możliwe są trzy rozwiązania:! jednolity system sterowania obejmujący jednocześnie zagadnienia reaktywności i abstrakcyjnego wnioskowania (na razie nie istnieje),! dwuwarstwowy system hybrydowy z wyraźnie wydzieloną reaktywną warstwą sterowania niskopoziomowego oraz nadrzędną warstwą abstrakcyjnego modelowania i planowania na poziomie makro-działań (najczęstsza propozycja),! system wielowarstwowy z płynnym przejściem od reaktywności do abstrakcyjnego modelowania i planowania. 3
4 Wielowarstwowa dekompozycja systemu sterowania. Podstawowymi kryteriami pozwalającymi scharakteryzować poszczególne warstwy są zmiany poziomu abstrakcji wykorzystywanych danych, uniwersalność wypracowanego sterowania, czas reakcji systemu oraz możliwość prognozowania osiąganych rezultatów końcowych. Warstwa 1 - Refleksy - implementuje natychmiastowe i bezpośrednie transformacje sensory efektory, wykonywane z dużą częstotliwością (pojedyncze milisekundy). Refleksy realizują podstawowe akcje ochronne i zabezpieczające. Są aktywowane przez bezpośrednie wykrywanie wzorców w bieżących danych sensorycznych. Nie ma żadnych form modelowania lub wnioskowania. Wszystkie konflikty rozwiązywane są poprzez priorytety i mechanizm blokowania refleksów o niższym priorytecie przez refleksy o wyższym priorytecie. W efekcie zagwarantowany jest krótki czas odpowiedzi systemu na dynamiczne zmiany otoczenia. Ta warstwa implementowana jest najczęściej w postaci odruchów bezwarunkowych, sieci neuronowych, sterowników rozmytych lub jawnie zadanych dyskretnych matryc odwzorowań typu pobudzenie akcja. Warstwa 2 - Reakcje - poziom pośredni, który również dostarcza szybkich reakcji na pobudzenia ale w sposób bardziej wyrafinowany niż refleksy. Reakcje mogą wykorzystywać wewnętrzne zmienne charakteryzujące stan/etap odpowiedzi systemu na zaobserwowany stan otoczenia. Reakcje najczęściej implementowane są za pomocą automatów skończonych sterujących wykonywaniem sekwencji podstawowych akcji w odpowiedzi na zaobserwowane wzorce w sygnałach sensorycznych. Warto zwrócić uwagę na fakt, że tak zaimplementowane reakcje odpowiadają idei Fixed Action Pattern (FAP) wykorzystywanej w psychologii. Na tym poziomie występuje większa swoboda działania niż w przypadku refleksów, jednakże główny nacisk jest nadal położony na szybkość reakcji systemu. Nie są rozpatrywane 4
5 żadne cele długoterminowe. Podstawowym zadaniem jest detekcja występowania oczekiwanych wzorców w sygnałach pomiarowych. Przy czym sygnały pomiarowe można podzielić na dwie kategorie: dane pomiarowe z fizycznych sensorów oraz dane pomiarowe z sensorów wirtualnych (pomiary wypracowywane na podstawie modeli wyższych poziomów). Połączenie wykrycia wzorców w danych z sensorów fizycznych i wirtualnych generuje wydarzenia inicjujące działanie odpowiednich reakcji. W ten sposób na tym pośrednim poziomie dokonywana jest specyficzna fuzja podejścia typowo reaktywnego (obserwacja świata rzeczywistego) oraz klasycznego wnioskowania (analiza świata modeli). Reakcje są z góry zaplanowane ale mogą być sparametryzowane lub modyfikowane, aby umożliwić lokalne dostrojenie do rzeczywistego stanu świata. Warstwa 3 Złożone działania (behaviours) - na najwyższym poziomie klasyczny proces modelowania i wnioskowania wypracowuje plany składające się z zadań częściowych a następnie wybiera, szereguje i nadzoruje działanie dostępnych zachowań (makro-akcji). Zadaniem wybranych zachowań jest osiąganie wypracowanych celi częściowych. System ten dokonuje analizy obserwowanych stanów świata i prognozuje możliwe zmiany po zastosowaniu odpowiednich zachowań. Prognozowanie dokonywane jest na podstawie posiadanych modeli świata. Jednocześnie modele te są na tyle proste, aby ich konserwacja była jak najmniej złożona oraz na tyle abstrakcyjne aby drobne zmiany świata nie powodowały konieczności aktualizacji modeli. Wnioskowanie na poziomie makro-akcji systemu pozwala na wprowadzenie wysokiego poziomu abstrakcji wykorzystywanych modeli a reaktywne zachowania zapewniają lokalną adaptację wypracowanych planów do rzeczywistego stanu świata. 5
6 RÓŻNE RODZAJE RELACJI POMIĘDZY WARSTWAMI Architektura ZDECENTRALIZOWANA (warstwy działają równolegle i w pełni niezależnie) Architektura HIERARCHICZNA (warstwy działają sekwencyjnie, wyższy poziom kontroluje działanie warstw niższych) Architektura WSPÓŁBIEŻNA (warstwy działają równolegle ale nie są niezależnie - mogą na siebie oddziaływać) 6
7 PODSUMOWANIE: Tradycyjna architektura hybrydowa: Kompetencje:! ma szereg warstw! niższe warstwy są reaktywne! wyższe warstwy są racjonalne - deliberatywne! warstwy reaktywne nie muszą posiadać reguł dla każdego możliwego stanu, bo inaczej wystąpi eksponencjalny wzrost ilości stanów/reguł (to nie są plany uniwersalne)! warstwy reaktywne posiadają zakodowane reguły opisujące najbardziej prawdopodobne (wiarygodne) lub najbardziej ważne - krytyczne sytuacje! dla wszystkich pozostałych sytuacji (nie ujętych przez reguły reaktywne) system agenta przełącza się w stan planowania racjonalnego,! proces uczenia maszynowego może umożliwiać wykrywanie regularności w rezultatach planowania racjonalnego, a kompilacje takich planów mogą być dodawane jako nowe reguły modułów reaktywnych Analogie: reaktywność krótkoterminowa pamięć typu ( cache memory ) deliberatywność długoterminowa pamięć ( main memory ) 7
Systemy 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 szczegółowoElementy kognitywistyki II: Sztuczna inteligencja. WYKŁAD II: Agent i jego środowisko
Elementy kognitywistyki II: Sztuczna inteligencja WYKŁAD II: Agent i jego środowisko Agent racjonalny Agent jednostka traktowana jakby postrzegała swoje środowisko dzięki pewnym czujnikom oraz działająca
Bardziej szczegółowoHybrydowe racjonalno reaktywne systemy sterowania
Wrocław, dn. 28.05.2007r Hybrydowe racjonalno reaktywne systemy sterowania Praca zaliczeniowa z kursu: INE3802 Informatyka systemów autonomicznych Autor: Agata Zaremba 132943 Prowadzący: Dr inż. Marek
Bardziej szczegółowoSystemy autonomiczne wykorzystujące sterowanie reaktywne
WYKŁAD 4 Systemy autonomiczne wykorzystujące sterowanie reaktywne DZIAŁANIE REAKTYWNE działanie poprzez 'reakcje', oparte na bezpośrednim przyporządkowaniu percepcji i akcji, bez modelowania i bez planowania
Bardziej szczegółowoMetody Prognozowania
Wprowadzenie Ewa Bielińska 3 października 2007 Plan 1 Wprowadzenie Czym jest prognozowanie Historia 2 Ciągi czasowe Postępowanie prognostyczne i prognozowanie Predykcja długo- i krótko-terminowa Rodzaje
Bardziej szczegółowoAutonomia robotów. Cezary Zieliński Instytut Automatyki i Informatyki Stosowanej Wydział Elektroniki i Technik Informacyjnych Politechnika Warszawska
Autonomia robotów Cezary Zieliński Instytut Automatyki i Informatyki Stosowanej Wydział Elektroniki i Technik Informacyjnych Politechnika Warszawska Wszechnica PAN 13 kwietnia 2016 r. Anatomia robota Receptory
Bardziej szczegółowoMechatronika i inteligentne systemy produkcyjne. Modelowanie systemów mechatronicznych Platformy przetwarzania danych
Mechatronika i inteligentne systemy produkcyjne Modelowanie systemów mechatronicznych Platformy przetwarzania danych 1 Sterowanie procesem oparte na jego modelu u 1 (t) System rzeczywisty x(t) y(t) Tworzenie
Bardziej szczegółowoSystemy wbudowane - wykład 9. Systemy czasu rzeczywistego Notes. Systemy czasu rzeczywistego Notes. Systemy czasu rzeczywistego Notes.
Systemy wbudowane - wykład 9 Przemek Błaśkiewicz 26 maja 2017 1 / 93 Systemy czasu rzeczywistego sterowanie silnikiem rakietowym; 2 / 93 Systemy czasu rzeczywistego sterowanie silnikiem rakietowym; system
Bardziej szczegółowoPodstawy Sztucznej Inteligencji (PSZT)
Podstawy Sztucznej Inteligencji (PSZT) Paweł Wawrzyński Uczenie maszynowe Sztuczne sieci neuronowe Plan na dziś Uczenie maszynowe Problem aproksymacji funkcji Sieci neuronowe PSZT, zima 2013, wykład 12
Bardziej szczegółowoElementy kognitywistyki III: Modele i architektury poznawcze
Elementy kognitywistyki III: Modele i architektury poznawcze Wykład X/XI: Architektury poznawcze (symboliczne) III: GLAIR/SNePS GLAIR/SNePS - przegląd GLAIR/SNePS (Grounded Layered Architecture with Integrated
Bardziej szczegółowoElementy kognitywistyki III: Modele i architektury poznawcze
Elementy kognitywistyki III: Modele i architektury poznawcze Wykład III: Psychologiczne modele umysłu Gwoli przypomnienia: Kroki w modelowaniu kognitywnym: teoretyczne ramy pojęciowe (modele pojęciowe)
Bardziej szczegółowo1.7. 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 szczegółowoRozszerzony konspekt przedmiotu Inteligentne maszyny i systemy
Projekt współfinansowany przez Unię Europejską w ramach Europejskiego Funduszu Społecznego Rozszerzony konspekt przedmiotu Inteligentne maszyny i systemy dr inż. Witold Czajewski dr inż. Marcin Iwanowski
Bardziej szczegółowoInżynieria Programowania - Projektowanie architektoniczne
Inżynieria Programowania - Projektowanie architektoniczne Katedra Informatyki, Politechnika Świętokrzyska w Kielcach Kielce, 22 października 2016 1 2 3 4 5 Architektury charakterystyczne dla różnych dziedzin
Bardziej szczegółowoBudowa sztucznych sieci neuronowych do prognozowania. Przykład jednostek uczestnictwa otwartego funduszu inwestycyjnego
Budowa sztucznych sieci neuronowych do prognozowania. Przykład jednostek uczestnictwa otwartego funduszu inwestycyjnego Dorota Witkowska Szkoła Główna Gospodarstwa Wiejskiego w Warszawie Wprowadzenie Sztuczne
Bardziej szczegółowoAutomatyka i Regulacja Automatyczna Laboratorium Zagadnienia Seria II
Automatyka i Regulacja Automatyczna Laboratorium Zagadnienia Seria II Zagadnienia na ocenę 3.0 1. Podaj transmitancję oraz naszkicuj teoretyczną odpowiedź skokową układu całkującego z inercją 1-go rzędu.
Bardziej szczegółowoWstęp do Techniki Cyfrowej... Synchroniczne układy sekwencyjne
Wstęp do Techniki Cyfrowej... Synchroniczne układy sekwencyjne Schemat ogólny X Y Układ kombinacyjny S Z Pamięć Zegar Działanie układu Zmiany wartości wektora S możliwe tylko w dyskretnych chwilach czasowych
Bardziej szczegółowoModelowanie procesów współbieżnych
Modelowanie procesów współbieżnych dr inż. Maciej Piotrowicz Katedra Mikroelektroniki i Technik Informatycznych PŁ piotrowi@dmcs.p.lodz.pl http://fiona.dmcs.pl/~piotrowi -> Modelowanie... Literatura M.
Bardziej szczegółowoJądro systemu operacyjnego
Jądro systemu operacyjnego Jądro (ang. kernel) jest to podstawowa część systemu operacyjnego, która jest odpowiedzialna za wszystkie jego zadania. Zapewnia ono usługi systemowe takie jak: komunikacja między
Bardziej szczegółowoNapęd elektryczny. Główną funkcją jest sterowane przetwarzanie energii elektrycznej na mechaniczną i odwrotnie
Napęd elektryczny Główną funkcją jest sterowane przetwarzanie energii elektrycznej na mechaniczną i odwrotnie Podstawowe elementy napędu: maszyna elektryczna, przekształtnik, czujniki, sterownik z oprogramowaniem,
Bardziej szczegółowoOpenAI 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 szczegółowoElementy kognitywistyki II: Sztuczna inteligencja. WYKŁAD III: Problemy agenta
Elementy kognitywistyki II: Sztuczna inteligencja WYKŁAD III: Problemy agenta To już było: AI to dziedzina zajmująca się projektowaniem agentów Określenie agenta i agenta racjonalnego Charakterystyka PAGE
Bardziej szczegółowoLEKCJA TEMAT: Zasada działania komputera.
LEKCJA TEMAT: Zasada działania komputera. 1. Ogólna budowa komputera Rys. Ogólna budowa komputera. 2. Komputer składa się z czterech głównych składników: procesor (jednostka centralna, CPU) steruje działaniem
Bardziej szczegółowoARCHITEKTURA PROCESORA,
ARCHITEKTURA PROCESORA, poza blokami funkcjonalnymi, to przede wszystkim: a. formaty rozkazów, b. lista rozkazów, c. rejestry dostępne programowo, d. sposoby adresowania pamięci, e. sposoby współpracy
Bardziej szczegółowoObliczenia równoległe i rozproszone. Praca zbiorowa pod redakcją Andrzeja Karbowskiego i Ewy Niewiadomskiej-Szynkiewicz
Obliczenia równoległe i rozproszone Praca zbiorowa pod redakcją Andrzeja Karbowskiego i Ewy Niewiadomskiej-Szynkiewicz 15 czerwca 2001 Spis treści Przedmowa............................................
Bardziej szczegółowoPoznawcze i innowacyjne aspekty zarządzania wiedzą w organizacji. Halina Tomalska
VI konferencja Innowacja i kooperacja symbioza nauki i biznesu WSB NLU, Nowy Sącz, 20.01.2012 r. Poznawcze i innowacyjne aspekty zarządzania wiedzą w organizacji Halina Tomalska I. Co myśleć o procesach
Bardziej szczegółowoStruktura systemu operacyjnego. Opracował: mgr Marek Kwiatkowski
Struktura systemu operacyjnego Schemat budowy systemu operacyjnego model warstwowy Schemat budowy systemu operacyjnego części składowe Większość systemów operacyjnych opiera się o koncepcję jądra, która
Bardziej szczegółowoTeoria treningu. Projektowanie. systemów treningowych. jako ciąg zadań optymalizacyjnych. Jan Kosendiak. Istota projektowania. systemów treningowych
Teoria treningu 77 Projektowanie procesu treningowego jest jednym z podstawowych zadań trenera, a umiejętność ta należy do podstawowych wyznaczników jego wykształcenia. Projektowanie systemów treningowych
Bardziej szczegółowoModelowanie jako sposób opisu rzeczywistości. Katedra Mikroelektroniki i Technik Informatycznych Politechnika Łódzka
Modelowanie jako sposób opisu rzeczywistości Katedra Mikroelektroniki i Technik Informatycznych Politechnika Łódzka 2015 Wprowadzenie: Modelowanie i symulacja PROBLEM: Podstawowy problem z opisem otaczającej
Bardziej szczegółowoUniwersytet Zielonogórski Wydział Elektrotechniki, Informatyki i Telekomunikacji Instytut Sterowania i Systemów Informatycznych
Uniwersytet Zielonogórski Wydział Elektrotechniki, Informatyki i Telekomunikacji Instytut Sterowania i Systemów Informatycznych ELEMENTY SZTUCZNEJ INTELIGENCJI Laboratorium nr 6 SYSTEMY ROZMYTE TYPU MAMDANIEGO
Bardziej szczegółowo!!!!!!!!!!! PORTFOLIO: Analiza zachowań użytkowników serwisów internetowych. Autorzy: Marek Zachara
PORTFOLIO: Analiza zachowań użytkowników serwisów internetowych Autorzy: Marek Zachara Opis merytoryczny Cel naukowy (jaki problem wnioskodawca podejmuje się rozwiązać, co jest jego istotą, co uzasadnia
Bardziej szczegółowoTemat: ANFIS + TS w zadaniach. Instrukcja do ćwiczeń przedmiotu INŻYNIERIA WIEDZY I SYSTEMY EKSPERTOWE
Temat: ANFIS + TS w zadaniach Instrukcja do ćwiczeń przedmiotu INŻYNIERIA WIEDZY I SYSTEMY EKSPERTOWE Dr inż. Barbara Mrzygłód KISiM, WIMiIP, AGH mrzyglod@ agh.edu.pl 1. Systemy neuronowo - rozmyte Systemy
Bardziej szczegółowoHeurystyki. Strategie poszukiwań
Sztuczna inteligencja Heurystyki. Strategie poszukiwań Jacek Bartman Zakład Elektrotechniki i Informatyki Instytut Techniki Uniwersytet Rzeszowski DLACZEGO METODY PRZESZUKIWANIA? Sztuczna Inteligencja
Bardziej szczegółowoUkłady sekwencyjne. Podstawowe informacje o układach cyfrowych i przerzutnikach (rodzaje, sposoby wyzwalania).
Ćw. 10 Układy sekwencyjne 1. Cel ćwiczenia Celem ćwiczenia jest zapoznanie się z sekwencyjnymi, cyfrowymi blokami funkcjonalnymi. W ćwiczeniu w oparciu o poznane przerzutniki zbudowane zostaną układy rejestrów
Bardziej szczegółowoWykład Ćwiczenia Laboratorium Projekt Seminarium
WYDZIAŁ ELEKTRONIKI KARTA PRZEDMIOTU Nazwa w języku polskim Języki programowania Nazwa w języku angielskim Programming languages Kierunek studiów (jeśli dotyczy): Informatyka - INF Specjalność (jeśli dotyczy):
Bardziej szczegółowoElementy kognitywistyki III: Modele i architektury poznawcze
Elementy kognitywistyki III: Modele i architektury poznawcze Wykład VIII: Architektury poznawcze (symboliczne) I: ACT Zintegrowana teoria umysłu ACT-R (adaptive control of thought rational) hipoteza dotycząca
Bardziej szczegółowoRys. 1 Otwarty układ regulacji
Automatyka zajmuje się sterowaniem, czyli celowym oddziaływaniem na obiekt, w taki sposób, aby uzyskać jego pożądane właściwości. Sterowanie często nazywa się regulacją. y zd wartość zadana u sygnał sterujący
Bardziej szczegółowoSYLABUS/KARTA PRZEDMIOTU
PAŃSTWOWA WYŻSZA SZKOŁA ZAWODOWA W GŁOGOWIE SYLABUS/KARTA PRZEDMIOTU. NAZWA PRZEDMIOTU Systemy czasu rzeczywistego w automatyce i robotyce. NAZWA JEDNOSTKI PROWADZĄCEJ PRZEDMIOT Instytut Politechniczny
Bardziej szczegółowoZAGADNIENIA DO EGZAMINU DYPLOMOWEGO NA STUDIACH INŻYNIERSKICH. Matematyka dyskretna, algorytmy i struktury danych, sztuczna inteligencja
Kierunek Informatyka Rok akademicki 2016/2017 Wydział Matematyczno-Przyrodniczy Uniwersytet Rzeszowski ZAGADNIENIA DO EGZAMINU DYPLOMOWEGO NA STUDIACH INŻYNIERSKICH Technika cyfrowa i architektura komputerów
Bardziej szczegółowoPodstawy organizacji i zarządzania
Podstawy organizacji i zarządzania mgr Magdalena Marczewska TiMO (Zakład Teorii i Metod Organizacji) Wydział Zarządzania Uniwersytetu Warszawskiego mmarczewska@wz.uw.edu.pl Kierunki w zarządzaniu Rozwój
Bardziej szczegółowoZarządzanie pamięcią operacyjną
Dariusz Wawrzyniak Plan wykładu Pamięć jako zasób systemu komputerowego hierarchia pamięci przestrzeń owa Wsparcie dla zarządzania pamięcią na poziomie architektury komputera Podział i przydział pamięci
Bardziej szczegółowoTechnologie obiektowe
WYKŁAD dr inż. Paweł Jarosz Instytut Informatyki Politechnika Krakowska mail: pjarosz@pk.edu.pl LABORATORIUM dr inż. Paweł Jarosz (3 grupy) mgr inż. Piotr Szuster (3 grupy) warunki zaliczenia Obecność
Bardziej szczegółowoTeoria przetwarzania A/C i C/A.
Teoria przetwarzania A/C i C/A. Autor: Bartłomiej Gorczyński Cyfrowe metody przetwarzania sygnałów polegają na przetworzeniu badanego sygnału analogowego w sygnał cyfrowy reprezentowany ciągiem słów binarnych
Bardziej szczegółowoModelowanie wieloskalowe. Automaty Komórkowe - podstawy
Modelowanie wieloskalowe Automaty Komórkowe - podstawy Dr hab. inż. Łukasz Madej Katedra Informatyki Stosowanej i Modelowania Wydział Inżynierii Metali i Informatyki Przemysłowej Budynek B5 p. 716 lmadej@agh.edu.pl
Bardziej szczegółowoOBLICZENIA ZA POMOCĄ PROTEIN
OBLICZENIA ZA POMOCĄ PROTEIN KODOWANIE I PRZETWARZANIE INFORMACJI W ORGANIZMACH Informacja genetyczna jest przechowywana w DNA i RNA w postaci liniowych sekwencji nukleotydów W genach jest przemieniana
Bardziej szczegółowoObiekt. Obiekt sterowania obiekt, który realizuje proces (zaplanowany).
SWB - Systemy wbudowane w układach sterowania - wykład 13 asz 1 Obiekt sterowania Wejście Obiekt Wyjście Obiekt sterowania obiekt, który realizuje proces (zaplanowany). Fizyczny obiekt (proces, urządzenie)
Bardziej szczegółowoCzęść 3. Układy sekwencyjne. Układy sekwencyjne i układy iteracyjne - grafy stanów TCiM Wydział EAIiIB Katedra EiASPE 1
Część 3 Układy sekwencyjne Układy sekwencyjne i układy iteracyjne - grafy stanów 18.11.2017 TCiM Wydział EAIiIB Katedra EiASPE 1 Układ cyfrowy - przypomnienie Podstawowe informacje x 1 x 2 Układ cyfrowy
Bardziej szczegółowoWYDZIAŁ ELEKTROTECHNIKI I AUTOMATYKI KATEDRA AUTOMATYKI. Robot do pokrycia powierzchni terenu
WYDZIAŁ ELEKTROTECHNIKI I AUTOMATYKI KATEDRA AUTOMATYKI Robot do pokrycia powierzchni terenu Zadania robota Zadanie całkowitego pokrycia powierzchni na podstawie danych sensorycznych Zadanie unikania przeszkód
Bardziej szczegółowoSystemy Czasu Rzeczywistego. dr inż. Piotr Szwed C3, pok
Systemy Czasu Rzeczywistego dr inż. Piotr Szwed C3, pok. 212 e-mail: pszwed@ia.agh.edu.pl http://pszwed.ia.agh.edu.pl Cele przedmiotu Podczas laboratorium zrealizowany zostanie projekt symulujący działanie
Bardziej szczegółowomgr inż. Magdalena Deckert Poznań, r. Metody przyrostowego uczenia się ze strumieni danych.
mgr inż. Magdalena Deckert Poznań, 30.11.2010r. Metody przyrostowego uczenia się ze strumieni danych. Plan prezentacji Wstęp Concept drift i typy zmian Algorytmy przyrostowego uczenia się ze strumieni
Bardziej szczegółowoM T E O T D O ZI Z E E A LG L O G R O Y R TM
O ALGORYTMACH I METODZIE ALGORYTMICZNEJ Czym jest algorytm? Czym jest algorytm? przepis schemat zestaw reguł [ ] program ALGORYTM (objaśnienie ogólne) Algorytm Pojęcie o rodowodzie matematycznym, oznaczające
Bardziej szczegółowoModelowanie i Programowanie Obiektowe
Modelowanie i Programowanie Obiektowe Wykład I: Wstęp 20 październik 2012 Programowanie obiektowe Metodyka wytwarzania oprogramowania Metodyka Metodyka ustandaryzowane dla wybranego obszaru podejście do
Bardziej szczegółowoProjektowanie. Projektowanie mikroprocesorów
WYKŁAD Projektowanie mikroprocesorów Projektowanie układ adów w cyfrowych - podsumowanie Algebra Boole a Bramki logiczne i przerzutniki Automat skończony System binarny i reprezentacja danych Synteza logiczna
Bardziej szczegółowoDefinicje. Najprostszy schemat blokowy. Schemat dokładniejszy
Definicje owanie i symulacja owanie zastosowanie określonej metodologii do stworzenia i weryfikacji modelu dla danego rzeczywistego Symulacja zastosowanie symulatora, w którym zaimplementowano model, do
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 szczegółowoWzorce Strukturalne. Adapter: opis. Tomasz Borzyszkowski
Adapter: opis Wzorce Strukturalne Tomasz Borzyszkowski Alternatywna nazwa: Wrapper (opakowanie) Rola obiektu Adapter: pełni wobec Klienta rolę otoczki, która umożliwia przetłumaczenie jego żądań na protokół
Bardziej szczegółowoLICZNIKI PODZIAŁ I PARAMETRY
LICZNIKI PODZIAŁ I PARAMETRY Licznik jest układem służącym do zliczania impulsów zerojedynkowych oraz zapamiętywania ich liczby. Zależnie od liczby n przerzutników wchodzących w skład licznika pojemność
Bardziej szczegółowoElementy kognitywistyki II: Sztuczna inteligencja. WYKŁAD XII: Modele i architektury poznawcze
Elementy kognitywistyki II: Sztuczna inteligencja WYKŁAD XII: Modele i architektury poznawcze Architektury poznawcze Architektura poznawcza jako teoria poznania ludzkiego Anderson (1993): Architektura
Bardziej szczegółowoProgramowanie niskopoziomowe. dr inż. Paweł Pełczyński ppelczynski@swspiz.pl
Programowanie niskopoziomowe dr inż. Paweł Pełczyński ppelczynski@swspiz.pl 1 Literatura Randall Hyde: Asembler. Sztuka programowania, Helion, 2004. Eugeniusz Wróbel: Praktyczny kurs asemblera, Helion,
Bardziej szczegółowoNajprostszy schemat blokowy
Definicje Modelowanie i symulacja Modelowanie zastosowanie określonej metodologii do stworzenia i weryfikacji modelu dla danego układu rzeczywistego Symulacja zastosowanie symulatora, w którym zaimplementowano
Bardziej szczegółowoSyste t m e y m ek e s k per pe to t w o e w Wykład 8 1
Systemy ekspertowe Wykład 8 1 SYSTEMY HYBRYDOWE 2 Definicja (przykładowa) Przez (inteligentny) system hybrydowy rozumiemy system ze sztuczną inteligencją zdolny do rozwiązywania złożonych problemów, który
Bardziej szczegółowoTECHNOLOGIE OBIEKTOWE WYKŁAD 2. Anna Mroczek
TECHNOLOGIE OBIEKTOWE WYKŁAD 2 Anna Mroczek 2 Diagram czynności Czym jest diagram czynności? 3 Diagram czynności (tak jak to definiuje język UML), stanowi graficzną reprezentację przepływu kontroli. 4
Bardziej szczegółowoWPROWADZENIE Mikrosterownik mikrokontrolery
WPROWADZENIE Mikrosterownik (cyfrowy) jest to moduł elektroniczny zawierający wszystkie środki niezbędne do realizacji wymaganych procedur sterowania przy pomocy metod komputerowych. Platformy budowy mikrosterowników:
Bardziej szczegółowoTERMINOLOGIA. Język dyscypliny zbiór terminów wraz z objaśnieniami
Dyscyplina gałąź nauki lub wiedzy TERMINOLOGIA Język dyscypliny zbiór terminów wraz z objaśnieniami Termin wyraz lub połączenie wyrazowe o specjalnym, konwencjonalnie ustalonym znaczeniu naukowym lub technicznym
Bardziej szczegółowoSławomir Kulesza. Projektowanie automatów synchronicznych
Sławomir Kulesza Technika cyfrowa Projektowanie automatów synchronicznych Wykład dla studentów III roku Informatyki Wersja 2.0, 20/12/2012 Automaty skończone Automat Mealy'ego Funkcja wyjść: Yt = f(st,
Bardziej szczegółowoGrupy pytań na egzamin inżynierski na kierunku Informatyka
Grupy pytań na egzamin inżynierski na kierunku Informatyka Dla studentów studiów dziennych Należy wybrać dwie grupy pytań. Na egzaminie zadane zostaną 3 pytania, każde z innego przedmiotu, pochodzącego
Bardziej szczegółowoV Seminarium Naukowe "Inżynierskie zastosowania technologii informatycznych" - relacja
V Seminarium Naukowe "Inżynierskie zastosowania technologii informatycznych" - relacja W dniu 27.06.2015 odbyło się V Seminarium Naukowe Inżynierskie zastosowania technologii informatycznych. Organizatorzy
Bardziej szczegółowoLiteratura. Sztuczne sieci neuronowe. Przepływ informacji w systemie nerwowym. Budowa i działanie mózgu
Literatura Wykład : Wprowadzenie do sztucznych sieci neuronowych Małgorzata Krętowska Wydział Informatyki Politechnika Białostocka Tadeusiewicz R: Sieci neuronowe, Akademicka Oficyna Wydawnicza RM, Warszawa
Bardziej szczegółowoSystemy wspomagania decyzji
Systemy wspomagania decyzji Wykład 2 Adam Deptuła Dr inż. Cechy DSS Oczywiście nie wszystkie Systemy Wspomagania Decyzji odpowiadają wszystkim wyżej wymienionym charakterystykom. Ponieważ tworzone są one
Bardziej szczegółowoUkład regulacji ze sprzężeniem zwrotnym: - układ regulacji kaskadowej - układ regulacji stosunku
Układ regulacji ze sprzężeniem zwrotnym: - układ regulacji kaskadowej - układ regulacji stosunku Przemysłowe Układy Sterowania PID Opracowanie: dr inż. Tomasz Rutkowski Katedra Inżynierii Systemów Sterowania
Bardziej szczegółowoDziałanie i charakterystyka sterownika GE FANUC VersaMaxNano
Działanie i charakterystyka sterownika GE FANUC VersaMaxNano Sterownik wykonuje cyklicznie program sterujący. Oprócz wykonywania programu sterującego, sterownik regularnie gromadzi dane z urządzeń wejściowych,
Bardziej szczegółowoModele DSGE. Jerzy Mycielski. Maj Jerzy Mycielski () Modele DSGE Maj / 11
Modele DSGE Jerzy Mycielski Maj 2008 Jerzy Mycielski () Modele DSGE Maj 2008 1 / 11 Modele DSGE DSGE - Dynamiczne, stochastyczne modele równowagi ogólnej (Dynamic Stochastic General Equilibrium Model)
Bardziej szczegółowoAutomatyzacja procesu tworzenia i zarządzania Wirtualnymi Organizacjami w oparciu o wiedzę w zastosowaniu do architektur zorientowanych na usługi
IT-SOA Automatyzacja procesu tworzenia i zarządzania Wirtualnymi Organizacjami w oparciu o wiedzę w zastosowaniu do architektur zorientowanych na usługi Dariusz Król, W. Funika, B. Kryza, R. Słota, J.
Bardziej szczegółowoUrządzenia wejścia-wyjścia
Urządzenia wejścia-wyjścia Wykład prowadzą: Jerzy Brzeziński Dariusz Wawrzyniak Plan wykładu Klasyfikacja urządzeń wejścia-wyjścia Struktura mechanizmu wejścia-wyjścia (sprzętu i oprogramowania) Interakcja
Bardziej szczegółowoPrzetwornica SEPIC. Single-Ended Primary Inductance Converter z przełączanym jednym końcem cewki pierwotnej Zalety. Wady
Przetwornica SEPIC Single-Ended Primary Inductance Converter z przełączanym jednym końcem cewki pierwotnej Zalety Wady 2 C, 2 L niższa sprawność przerywane dostarczanie prądu na wyjście duże vo, icout
Bardziej szczegółowoElementy kognitywistyki III: Modele i architektury poznawcze
Elementy kognitywistyki III: Modele i architektury poznawcze Wykład II: Modele pojęciowe Gwoli przypomnienia: Kroki w modelowaniu kognitywnym: teoretyczne ramy pojęciowe (modele pojęciowe) przeformułowanie
Bardziej szczegółowoWprowadzenie. Dariusz Wawrzyniak. Miejsce, rola i zadania systemu operacyjnego w oprogramowaniu komputera
Dariusz Wawrzyniak Plan wykładu Definicja, miejsce, rola i zadania systemu operacyjnego Klasyfikacja systemów operacyjnych Zasada działania systemu operacyjnego (2) Definicja systemu operacyjnego (1) Miejsce,
Bardziej szczegółowoSystemy wbudowane. Uproszczone metody kosyntezy. Wykład 11: Metody kosyntezy systemów wbudowanych
Systemy wbudowane Wykład 11: Metody kosyntezy systemów wbudowanych Uproszczone metody kosyntezy Założenia: Jeden procesor o znanych parametrach Znane parametry akceleratora sprzętowego Vulcan Początkowo
Bardziej szczegółowoSpis treúci. Księgarnia PWN: Krzysztof Wojtuszkiewicz - Urządzenia techniki komputerowej. Cz. 1. Przedmowa... 9. Wstęp... 11
Księgarnia PWN: Krzysztof Wojtuszkiewicz - Urządzenia techniki komputerowej. Cz. 1 Spis treúci Przedmowa... 9 Wstęp... 11 1. Komputer PC od zewnątrz... 13 1.1. Elementy zestawu komputerowego... 13 1.2.
Bardziej szczegółowoWprowadzenie. Dariusz Wawrzyniak. Miejsce, rola i zadania systemu operacyjnego w oprogramowaniu komputera
Dariusz Wawrzyniak Plan wykładu Definicja, miejsce, rola i zadania systemu operacyjnego Klasyfikacja systemów operacyjnych Zasada działania systemu operacyjnego (2) Miejsce, rola i zadania systemu operacyjnego
Bardziej szczegółowoWykład wprowadza do podstawowych definicji związanych z Systemami Sterowania Rozproszonego (DCS Distributed Process Control) a zwłaszcza zwraca uwagę
Wykład wprowadza do podstawowych definicji związanych z Systemami Sterowania Rozproszonego (DCS Distributed Process Control) a zwłaszcza zwraca uwagę na dwa podstawowe nurty rozwoju sprzetu automatyki
Bardziej szczegółowoSystemy operacyjne. Wprowadzenie. Wykład prowadzą: Jerzy Brzeziński Dariusz Wawrzyniak
Wprowadzenie Wykład prowadzą: Jerzy Brzeziński Dariusz Wawrzyniak Plan wykładu Definicja, miejsce, rola i zadania systemu operacyjnego Klasyfikacja systemów operacyjnych Zasada działania systemu operacyjnego
Bardziej szczegółowoPodstawy Programowania Obiektowego
Podstawy Programowania Obiektowego Wprowadzenie do programowania obiektowego. Pojęcie struktury i klasy. Spotkanie 03 Dr inż. Dariusz JĘDRZEJCZYK Tematyka wykładu Idea programowania obiektowego Definicja
Bardziej szczegółowoPodstawy Informatyki JA-L i Pamięci
Podstawy Informatyki alina.momot@polsl.pl http://zti.polsl.pl/amomot/pi Plan wykładu 1 Operator elementarny Proste układy z akumulatorem Realizacja dodawania Realizacja JAL dla pojedynczego bitu 2 Parametry
Bardziej szczegółowoMetoda zaburz-obserwuj oraz metoda wspinania
Metoda zaburz-obserwuj oraz metoda wspinania Algorytm zaburz-obserwuj mierzy się moc (zwykle modułu) przed i po zmianie na tej podstawie podejmuje się decyzję o kierunku następnej zmiany Metoda wspinania
Bardziej szczegółowoMagistrala. Magistrala (ang. Bus) służy do przekazywania danych, adresów czy instrukcji sterujących w różne miejsca systemu komputerowego.
Plan wykładu Pojęcie magistrali i jej struktura Architektura pamięciowo-centryczna Architektura szynowa Architektury wieloszynowe Współczesne architektury z połączeniami punkt-punkt Magistrala Magistrala
Bardziej szczegółowoSzybkie prototypowanie w projektowaniu mechatronicznym
Szybkie prototypowanie w projektowaniu mechatronicznym Systemy wbudowane (Embedded Systems) Systemy wbudowane (ang. Embedded Systems) są to dedykowane architektury komputerowe, które są integralną częścią
Bardziej szczegółowoKARTA PRZEDMIOTU. Systemy czasu rzeczywistego: D1_9
KARTA PRZEDMIOTU 1. Informacje ogólne Nazwa przedmiotu i kod (wg planu studiów): Nazwa przedmiotu (j. ang.): Kierunek studiów: Specjalność/specjalizacja: Poziom : Profil : Forma studiów: Obszar : Dziedzina:
Bardziej szczegółowoIMPLEMENTACJA SIECI NEURONOWYCH MLP Z WALIDACJĄ KRZYŻOWĄ
IMPLEMENTACJA SIECI NEURONOWYCH MLP Z WALIDACJĄ KRZYŻOWĄ Celem ćwiczenia jest zapoznanie się ze sposobem działania sieci neuronowych typu MLP (multi-layer perceptron) uczonych nadzorowaną (z nauczycielem,
Bardziej szczegółowoZał nr 4 do ZW. Dla grupy kursów zaznaczyć kurs końcowy. Liczba punktów ECTS charakterze praktycznym (P)
Zał nr 4 do ZW WYDZIAŁ PODSTAWOWYCH PROBLEMÓW TECHNIKI KARTA PRZEDMIOTU Nazwa w języku polskim : Systemy Wbudowane Nazwa w języku angielskim : Embedded Systems Kierunek studiów : Informatyka Specjalność
Bardziej szczegółowoFull Stack JavaScript z Angular i Nest. Dni: 5. Opis: Adresaci szkolenia
Kod szkolenia: Tytuł szkolenia: DED/FSJS Full Stack JavaScript z Angular i Nest Dni: 5 Opis: Adresaci szkolenia Kurs przeznaczony jest dla programistów posiadających podstawową wiedzę w zakresie JavaScript,
Bardziej szczegółowoDLA SEKTORA INFORMATYCZNEGO W POLSCE
DLA SEKTORA INFORMATYCZNEGO W POLSCE SRK IT obejmuje kompetencje najważniejsze i specyficzne dla samego IT są: programowanie i zarządzanie systemami informatycznymi. Z rozwiązań IT korzysta się w każdej
Bardziej szczegółowoAlgorytmy sztucznej inteligencji
Algorytmy sztucznej inteligencji Dynamiczne sieci neuronowe 1 Zapis macierzowy sieci neuronowych Poniżej omówione zostaną części składowe sieci neuronowych i metoda ich zapisu za pomocą macierzy. Obliczenia
Bardziej szczegółowoJĘZYKI PROGRAMOWANIA STEROWNIKÓW
JĘZYKI PROGRAMOWANIA STEROWNIKÓW dr inż. Wiesław Madej Wstęp Języki programowania sterowników 15 h wykład 15 h dwiczenia Konsultacje: - pokój 325A - środa 11 14 - piątek 11-14 Literatura Tadeusz Legierski,
Bardziej szczegółowoWstęp do Informatyki. Klasyfikacja oprogramowania
Wstęp do Informatyki Klasyfikacja oprogramowania Oprogramowanie komputerowe Funkcjonalność komputera jest wynikiem zarówno jego budowy, jak i zainstalowanego oprogramowania Komputer danej klasy znajduje
Bardziej szczegółowoTechnika audio część 2
Technika audio część 2 Wykład 12 Projektowanie cyfrowych układów elektronicznych Mgr inż. Łukasz Kirchner lukasz.kirchner@cs.put.poznan.pl http://www.cs.put.poznan.pl/lkirchner Wprowadzenie do filtracji
Bardziej szczegółowoBadania marketingowe. Omówione zagadnienia
Społeczna Wyższa Szkoła Przedsiębiorczości i Zarządzania kierunek: Zarządzanie Badania marketingowe Wykład 6 Opracowanie: dr Joanna Krygier 1 Omówione zagadnienia Rodzaje badań bezpośrednich Porównanie
Bardziej szczegółowoĆwiczenie numer 4 JESS PRZYKŁADOWY SYSTEM EKSPERTOWY.
Ćwiczenie numer 4 JESS PRZYKŁADOWY SYSTEM EKSPERTOWY. 1. Cel ćwiczenia Celem ćwiczenia jest zapoznanie się z przykładowym systemem ekspertowym napisanym w JESS. Studenci poznają strukturę systemu ekspertowego,
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 szczegółowoPodstawy Informatyki Systemy sterowane przepływem argumentów
Podstawy Informatyki alina.momot@polsl.pl http://zti.polsl.pl/amomot/pi Plan wykładu 1 Komputer i jego architektura Taksonomia Flynna 2 Komputer i jego architektura Taksonomia Flynna Komputer Komputer
Bardziej szczegółowo