Federacja Bibliotek Cyfrowych

Strona główna
Dolnośląska Biblioteka Cyfrowa
Porównanie wybranych metod statystycznych i metod sztucznej inteligencji do przewidywania zdarzeń w oprogramowaniu zabezpieczającym systemy przechowywania dokumentów cyfrowych, w tym systemy klasy Enterprise Content Management

Szczegóły obiektu: Porównanie wybranych metod statystycznych i metod sztucznej inteligencji do przewidywania zdarzeń w oprogramowaniu zabezpieczającym systemy przechowywania dokumentów cyfrowych, w tym systemy klasy Enterprise Content Management

tile.noImage

Instytucja dostarczająca:Dolnośląska Biblioteka Cyfrowa

Opis

Tytuł:
Porównanie wybranych metod statystycznych i metod sztucznej inteligencji do przewidywania zdarzeń w oprogramowaniu zabezpieczającym systemy przechowywania dokumentów cyfrowych, w tym systemy klasy Enterprise Content Management
Twórca:
Sapała, Kamil;
Piołun-Noyszewski, Marcin;
Weiss, Marcin
Opis:
Prace Naukowe Uniwersytetu Ekonomicznego we Wrocławiu = Research Papers of Wrocław University of Economics; 2017; Nr 469; s. 159-166
Dostępność obiektu:
Dostęp otwarty
Prawa:
Pewne prawa zastrzeżone na rzecz Autorów i Wydawcy;
Dla wszystkich zgodnie z licencją;
CC BY-NC-ND 3.0 PL
Data:
2017.12.31;
2017
Typ:
artykuł
Język:
pol;
polski;
Polish
Format:
application/pdf
Wydawca:
Wydawnictwo Uniwersytetu Ekonomicznego we Wrocławiu
Relacja:
Taksonomia 29;
Klasyfikacja i analiza danych – teoria i zastosowania;
Prace Naukowe Uniwersytetu Ekonomicznego we Wrocławiu = Research Papers of Wrocław University of Economics; 2017; Nr 469
Temat i słowa kluczowe:
sieci neuronowe;
ARIMA;
wyrównanie wykładnicze;
analiza w czasie rzeczywistym
Identyfikator: DOI: 10.15611/pn.2017.469.16
Dostawca danych:
Dolnośląska Biblioteka Cyfrowa

Czy mogę z tego obiektu skorzystać?:
poproś o pozwolenie
Rodzaj zawartości:
obrazy

Podobne obiekty

tile.noImage

Porównanie wybranych metod statystycznych i metod sztucznej inteligencji do przewidywania zdarzeń w oprogramowaniu zabezpieczającym systemy przechowywania dokumentów cyfrowych, w tym systemy klasy Enterprise Content Management

Twórca:Sapała, Kamil | Piołun-Noyszewski, Marcin | Weiss, Marcin

Data:2017.12.31 | 2017

Rodzaj zawartości:obrazy

tile.noImage

Sieci neuronowe

Twórca:Gutenbaum, Jakub

Data:2001.12.31 | 2001

Rodzaj zawartości:teksty

tile.noImage

Novelty based feedback regulation in artificial neural networks

Data:2005

Rodzaj zawartości:pozostałe

Czy mogę z tego skorzystać?:poproś o pozwolenie

tile.noImage

Zastosowanie sztucznych sieci neuronowych do rozpoznawania metali na podstawie wykresu statycznej próby rozciągania

Twórca:Ewald, Dawid

Data:2016.04.06 | 2010

Rodzaj zawartości:obrazy

tile.noImage

Zastosowanie symulacji neuronowych oraz nowoczesnych metod geostatyki w cyfrowej parametryzacji złóż ropy i gazu : Prace INiG ; Nr 135

Twórca:Darłak, Barbara | Włodarczyk, Małgorzata (1955- ) | Malaga, Michał

Data:2006

Rodzaj zawartości:obrazy

tile.noImage

Propozycja algorytmu samouczenia się sieci neuronowych typu GNG ze zmiennym krokiem uczenia

Twórca:Najman, Krzysztof

Data:2011.12.31 | 2011

Rodzaj zawartości:obrazy

tile.noImage

Analiza jakości klasyfikacji obiektów z niekompletnymi danymi z wykorzystaniem sieci neuronowych

Twórca:Stańczuk, Julita | Trojczak-Golonka, Patrycja

Data:2011.12.31 | 2011

Rodzaj zawartości:obrazy

tile.noImage

Referee networks and their spectral properties

Twórca:Slanina, František

Data:2005

Rodzaj zawartości:pozostałe

Projekt FBC TeNe

Projekt dofinansowany z Funduszy Europejskich w ramach Programu Operacyjnego Polska Cyfrowa na lata 2014-2020 (projekt nr POPC.02.04.00-00-0012/20-00)

Więcej informacji o projekcie znajdziesz na stronie: https://tene.fbc.pionier.net.pl/

Fundusze Europejskie. Polska Cyfrowa

Rzeczpospolita Polska

FBC - Federacja Bibliotek Cyfrowych

Unia Europejska - Europejski Fundusz Rozwoju Regionalnego

Używamy plików cookies, by nieustannie zwiększać komfort przeglądania naszej strony internetowej. W celu uzyskania szczegółowych informacji, prosimy o zapoznanie się z dokumentem Polityki Prywatności