Full-text resources of CEJSH and other databases are now available in the new Library of Science.
Visit https://bibliotekanauki.pl

Results found: 4

first rewind previous Page / 1 next fast forward last

Search results

help Sort By:

help Limit search:
first rewind previous Page / 1 next fast forward last
1
Publication available in full text mode
Content available

Lessons Learned from Developing an Industry 4.0 Mobile Process Management System Supported by Artificial Intelligence

100%
Kalinowski M., Weichbroth P.
Informatyka Ekonomiczna
|
2022
|
issue 1
9-19
PL
Projekty w zakresie badań, rozwoju i innowacji (BRI) są podejmowane w celu udoskonalenia istniejących lub opracowania nowych, bardziej wydajnych i skutecznych produktów i usług. Ponadto celem innowacji jest tworzenie nowej wiedzy poprzez badania oraz rozpowszechnianie jej poprzez edukację i szkolenia. W tym duchu rozumowania w niniejszym artykule autorzy przedstawiają i omawiają wnioski wyciągnięte z podjętego projektu, dotyczące trzech dziedzin, a mianowicie: uczenia maszynowego (sztucznej inteligencji), inteligencji obliczeniowej oraz systemów zarządzania bazami danych (DBMS). Biorąc pod uwagę, że obecnie wiele projektów BRI jest zorientowanych na rozwój rozwiązań intensywnie wykorzystujących dane, autorzy są przekonani, że wnioski te będą cenne nie tylko dla inżynierów danych, ale także dla tych badaczy i praktyków, którzy zajmują się zagadnieniami związanymi z budową i walidacją modeli uczenia maszynowego, zastosowaniami średnich ruchomych do strumieni danych o wysokiej częstotliwości oraz implementacją i wdrażaniem systemów zarządzania bazami danych.
EN
Research, development and innovation (RDI) projects are undertaken in order to improve existing, or develop new, more efficient products and services. Moreover, the goal of innovation is to produce new knowledge through research, and disseminating it through education and training. In this line of thinking, this paper reports and discusses the lessons learned from the undertaken project, regarding three areas: machine learning (artificial intelligence), computational intelligence, and database management systems (DBMS). As nowadays, a numerous of the RDI projects are oriented towards the development of dataintensive solutions, the authors are confident that these lessons will be valuable not only for data engineers, but also for those researchers and practitioners who are dealing with the issues related to building and validating machine learning models, applications of moving averages to high-frequency data streams, and the implementation and deployment of DBMS.
2
Publication available in full text mode
Content available

Wartościowanie wiedzy o ścieżkach nawigacji użytkowników portali internetowych

100%
Weichbroth P., Owoc M. L.
Studia Ekonomiczne
|
2014
|
vol. 199
327-337
EN
The aim of this article is presentation fundamentals of the proposed hybrid method knowledge validation concerning web user navigation patterns discovery. Four techniques of knowledge validation are employed in the described method: inspection, identification, elimination and substitution. In the implemented program algorithm WLM necessary constraints and indicators have been elaborated: sequence consistency ratio, sequence adequacy ratio and sequential association rule adequacy ratio.
3
Publication available in full text mode
Content available

User interface prototyping. Techniques, methods and tools

100%
Weichbroth P., Sikorski M.
Studia Ekonomiczne
|
2015
|
vol. 234
184-198
EN
Currently, for interactive applications their usability and ergonomics of the user interface (UI) are critical factors for achieving users’ acceptance. Thus, from the perspective of the end-user, success of the entire software development project depends on the quality of the interaction between user and system. Therefore, it is necessary to involve project stakeholders, providing them with the necessary communication tools for the exchange and codification of knowledge. The need to use this kind of tools is especially visible in the software life cycle model, known as prototyping. Based on the literature review and previously conducted research, the authors review, analyse and evaluate available techniques, methods and tools, which support the process of UI prototyping. In this paper, the authors also present a novel model of the UI prototyping process. The main assumption of this model is interactive development of the system prototype and its user interface components, and iterative evaluation by end-users. It is a user-oriented approach in order to ensure that not only expected system functionality will be delivered, but also optimal usability and ergonomics.
PL
Obecnie użyteczność i ergonomia interfejsu użytkownika to krytyczne czynniki akceptacji interaktywnych aplikacji przez ich użytkowników. Zatem z perspektywy użytkownika sukces całego przedsięwzięcia jest uzależniony od jakości zachodzących interakcji pomiędzy nim a systemem. Tym samym niezbędne jest zaangażowanie wszystkich interesariuszy projektu poprzez udostępnienie im niezbędnych narzędzi służących wymianie i kodyfikacji wiedzy. Potrzeba wykorzystania tego typu narzędzi jest szczególnie widoczna w cyklu rozwoju oprogramowania, określanym mianem prototypowania. W oparciu o literaturę i przeprowadzone badania autorzy dokonali przeglądu, analizy i oceny dostępnych technik, metod i narzędzi, aktywnie wspierających proces prototypowania interfejsu użytkownika. Ponadto autorzy zaproponowali również nowy model prototypowania interfejsu użytkownika. Głównym założeniem leżącym u jego podstaw jest interakcyjny rozwój prototypu systemu i komponentów interfejsu użytkownika, gdzie sukcesywnie w kolejnych iteracjach poddawane są one ocenie przez użytkowników końcowych. Zaproponowane podejście można określić jako ukierunkowane na użytkownika, którego celem jest dostarczenie zarówno oczekiwanej funkcjonalności, jak i optymalnej użyteczności i ergonomii w dostępie do niej.
4
Publication available in full text mode
Content available

Udział podmiotów gospodarczych determinantą transformacji współczesnego miasta w kierunku inteligentnego miasta

81%
Gołuchowski J., Korzeb M., Weichbroth P.
Studia Ekonomiczne
|
2015
|
vol. 243
119-150
PL
Wraz ze wzrostem populacji miasta dotykają złożone problemy. Skalę problemu ilustrują liczby: w 2008 r. na terenach zurbanizowanych żyło ponad 50% światowej populacji, czyli ok. 3,3 mld ludzi, zaś do 2030 r. prognozuje się wzrost liczby ich mieszkańców do ok. 5 mld. Jedną z koncepcji poprawy warunków życia jest koncepcja smart city (SC) - inteligentnego miasta. Realizacja koncepcji inteligentnego miasta wymaga opracowania i przeprowadzenia transformacji istniejących w mieście rozwiązań w inteligentne. Mimo że podejmowanych jest wiele prób i przedsięwzięć wdrażających elementy inteligentnego miasta, brak szerszych badań empirycznych i metodologicznych wskazujących, jak zaprojektować i zrealizować proces transformacji. Szerszych badań wymaga również określenie roli podmiotów gospodarczych w tym procesie. Niniejszy artykuł jest próbą identyfikacji roli środowiska podmiotów gospodarczych w rozwijaniu inteligentnego miasta we współpracy z władzami samorządowymi. Opracowanie ma charakter koncepcyjny, stanowi podstawę do przeprowadzenia badań empirycznych.
EN
With the increase in population, the cities affected by complex problems. The scale of the problem was illustrated by numbers: in 2008, in urban areas lived more than 50% of the world population, it's about 3.3 billion people, and by 2030 is projected to increase the number of their inhabitants to about 5 billion. One idea to improve the conditions of life is the concept of smart city (SC). Implementation of the concept of smart cities requires the development and the transformation of existing solutions in the city, for intelligent. Although taken a lot of trial and projects implementing elements of the intelligent city, there isn't a broader research empirical and methodological showing how to design and implement the process of transformation. Broader research requires also define the role of business in the process. This article is an attempt to identify the role of the business environment in developing smart city in cooperation with local authorities. Development is a concept, is the basis for empirical research.
first rewind previous Page / 1 next fast forward last
JavaScript is turned off in your web browser. Turn it on to take full advantage of this site, then refresh the page.