Serwis Infona wykorzystuje pliki cookies (ciasteczka). Są to wartości tekstowe, zapamiętywane przez przeglądarkę na urządzeniu użytkownika. Nasz serwis ma dostęp do tych wartości oraz wykorzystuje je do zapamiętania danych dotyczących użytkownika, takich jak np. ustawienia (typu widok ekranu, wybór języka interfejsu), zapamiętanie zalogowania. Korzystanie z serwisu Infona oznacza zgodę na zapis informacji i ich wykorzystanie dla celów korzytania z serwisu. Więcej informacji można znaleźć w Polityce prywatności oraz Regulaminie serwisu. Zamknięcie tego okienka potwierdza zapoznanie się z informacją o plikach cookies, akceptację polityki prywatności i regulaminu oraz sposobu wykorzystywania plików cookies w serwisie. Możesz zmienić ustawienia obsługi cookies w swojej przeglądarce.
Despite their high specific stiffness and strength, carbon fiber reinforced polymers, stacked at different fiber orientations, are susceptible to interlaminar damages. They may occur in the form of micro-cracks and voids, and leads to a loss of performance. Within this framework, ultrasonic tests can be exploited in order to detect and classify the kind of defect. The main object of this work is to...
One of the major issues in wireless sensor network applications is the way how to minimize energy consumption in the process of data transfer. Data in wireless sensor networks should be aggregated in order to save energy and bandwidth. There are lots of works on the area of fault-tolerant and efficient data aggregation for WSNs in different approach. In this paper an efficient fault tolerant data...
Ontology alignment is a time consuming process, especially when the two ontologies to be aligned are large. A fast and accurate ontology similarity can help the user to avoid aligning ontologies without significant similarities. In this paper, we propose an Asymmetric Similarity Measure for Ontologies (ASMO) that measures how similar the source ontology is to the target ontology. Many efficient ontology...
Failure detection is a fundamental building block for ensuring fault tolerance in large scale distributed systems. In this paper we present an innovative solution to this problem. The approach is based on adaptive, decentralized failure detectors, capable of working asynchronous and independent on the application flow. The proposed failure detectors are based on clustering, the use of a gossip-based...
K-means Clustering is an important algorithm for identifying the structure in data. K-means is the simplest clustering algorithm. This algorithm uses predefined number of clusters as input. The original algorithm is based on random selection of cluster centers and iteratively improving the results. However there are two major limitations in this approach. First, the need for number of clusters in...
Podaj zakres dat dla filtrowania wyświetlonych wyników. Możesz podać datę początkową, końcową lub obie daty. Daty możesz wpisać ręcznie lub wybrać za pomocą kalendarza.