System oceny ryzyka zawału serca

Leszek Smolarek Akademia Morska w Gdyni 2005/2006
Funkcje tworzące są wygodnym narzędziem przy badaniu zmiennych losowych o wartościach całkowitych nieujemnych. Funkcje tworzące pierwszy raz badał de.
Wprowadzenie do budowy usług informacyjnych
Ilustracja obliczania całek oznaczonych metodą Monte Carlo
Politechnika Wrocławska
Predykcja współrzędnych x, y bieguna ziemskiego za pomocą sztucznych sieci neuronowych Maciej Kalarus Centrum Badań Kosmicznych PAN 5 grudnia 2003r.
Inteligencja Obliczeniowa Metody oparte na podobieństwie do wzorców.
Wyszukiwanie informacji W. Bartkiewicz Wykład 2b..
Inteligencja Obliczeniowa Metody probabilistyczne.
Wykład 28 Włodzisław Duch Uniwersytet Mikołaja Kopernika
Inteligencja Obliczeniowa Perceptrony o dużym marginesie błędu
Inteligencja Obliczeniowa Perceptrony
Przegląd zastosowań.
o radialnych funkcjach bazowych
Elementy Modelowania Matematycznego
Dr Tadeusz Lis Badania Systemowe „EnergSys”
Wnioskowanie Bayesowskie
11 RDF Wertykalne zastosowania XML-a. 22 RDF - Wprowadzenie Problemy Sieć jest nieczytelna dla programów komputerowych. Sieć zawiera zbyt wiele informacji.
Pomoc w ocenie warunków pogodowych początkującym pilotom szybowców
Raport z audytu technologicznego dla przedsiębiorstwa ROD-LOCK Sp. z o
Rozpoznawanie Twarzy i Systemy Biometryczne, 2005/2006
Rozpoznawanie Twarzy i Systemy Biometryczne, 2005/2006
Jakość sieci geodezyjnych. Pomiary wykonane z największą starannością, nie dostarczają nam prawdziwej wartości mierzonej wielkości, lecz są zwykle obarczone.
Systemy operacyjne Wykład nr 5: Wątki Piotr Bilski.
Wprowadzenie do budowy usług informacyjnych
mgr inż. Rafał Komański styczeń 2004
Klasyfikacja Obcinanie drzewa Naiwny klasyfikator Bayes’a kNN
Klasyfikacja Sformułowanie problemu Metody klasyfikacji
Zastosowanie technologii CUDA w sztucznej inteligencji
Klasyfikacja dokumentów za pomocą sieci radialnych Paweł Rokoszny Emil Hornung Michał Ziober Tomasz Bilski.
Klasyfikacja dokumentów za pomocą sieci radialnych
Klasyfikacja dokumentów za pomocą sieci radialnych Paweł Rokoszny Emil Hornung Michał Ziober Tomasz Bilski.
Sieci komputerowe Urządzenia sieciowe.
formalnie: Budowa i zasada funkcjonowania sztucznych sieci neuronowych
Elementy Rachunku Prawdopodobieństwa i Statystyki
Detekcja twarzy w obrazach cyfrowych
Sieci bayesowskie Wykonali: Mateusz Kaflowski Michał Grabarczyk.
Używanie eksploracji danych w systemach IT
Techniki eksploracji danych
formalnie: Naiwny klasyfikator Bayesa
Dana jest sieć dystrybucji wody w postaci: Ø      m- węzłów,
Artur Ulatowski Implementacja algorytmu k – najbliższych sąsiadów jako serwis internetowy Promotor: Dr hab. prof. WWSI Michał Grabowski.
Analiza mechanizmów sterowania przepływem pakietów w protokole TCP
Filozoficzne i metodologiczne aspekty indukcji eliminacyjnej
Spis treści W świecie algortmów -Budowa algorytmu
Politechniki Poznańskiej
Sieci neuronowe, falki jako przykłady metod analizy sygnałów
Metody Matematyczne w Inżynierii Chemicznej Podstawy obliczeń statystycznych.
Mateusz Wawrzyniak & Michał Warzocha
Analiza wariancji ANOVA czynnikowa ANOVA
1. Promotor i skład zespołu menedżerskiego 2. Rozwiązywany problem 3. Wymagania 4. Narzędzia / Technologie 5. Harmonogram 6. Nowe problemy 7. Podsumowanie.
Adaptacyjne Systemy Inteligentne Maciej Bielski, s4049.
Strukturalna metodyka projektowania systemu informatycznego.
Wybrane zagadnienia inteligencji obliczeniowej Zakład Układów i Systemów Nieliniowych I-12 oraz Katedra Mikroelektroniki i Technik Informatycznych proponują.
SZTUCZNA INTELIGENCJA
Z ŁOŻONE SYSTEMY KLASYFIKUJĄCE DLA DANYCH Z NIEZRÓWNOWAŻONYMI LICZEBNIE KLASAMI DECYZYJNYMI Autor: inż. Tomasz Maciejewski Promotor: dr hab. inż. Jerzy.
Belief Nets Autor: inż. 2013r źródło tła:
Inteligencja Obliczeniowa Perceptrony o dużym marginesie błędu
Jak można wykorzystać swoją wiedzę z Matlaba
Systemy neuronowo – rozmyte
Mikołaj Czajkowski Wiktor Budziński
MATMU – Laboratorium 2: Optymalizacja
Perceptrony o dużym marginesie błędu
Metody Eksploracji Danych
Perceptrony o dużym marginesie błędu
Systemy Ekspertowe i Sztuczna Inteligencja trudne pytania
Inteligencja Obliczeniowa Perceptrony
Jakość sieci geodezyjnych
Programowanie sieciowe Laboratorium 4