MODELL ALAPÚ DIAGNOSZTIKA DISZKRÉT MÓDSZEREKKEL. alkalmazó ágens alapú diagnosztikai rendszerek
|
|
- Károly Biró
- 7 évvel ezelőtt
- Látták:
Átírás
1 MODELL ALAPÚ DIAGNOSZTIKA DISZKRÉT MÓDSZEREKKEL Heterogén módszereket alkalmazó ágens alapú diagnosztikai rendszerek
2 Áttekintés té Ágensek és multi-ágens rendszerek Definíciók iók Típusaik Környezeteik Kommunikációjuk Ágens fejlesztői környezetek Diagnosztikai esettanulmányok
3 Mi az az ágens? Környezet beavatkozik ÁGENS érzékel Ágens Érzékelők Beavatkozó szervek Ember kéz, fül, szem, stb. kéz, láb Robot kamera, szenzorok, stb. motorok, manipulátorok Szoftver kódolt bitsorozat kódolt bitsorozat
4 Tisztító robot Sakk-program Mars robot Mi az az ágens? Cél: az ágens jó (helyes) munkát végezzen a környezetére hatva racionális ágens amelyik helyesen cselekszik ideális racionális ágens minden egyes észlelési sorozathoz az észlelés és a beépített tudás alapján minden elvárt dolgot megtesz a teljesítménymérték maximalizálásáért
5 Mi az az ágens? kapcsolat az ágens észlelési sorozata és cselekvései között leképezés a leképezés leírja az ágenst ideális ágens ideális leképezés leírási módszerek táblázatos gond: végtelen hosszú lista algoritmikus (függvény)
6 Ágens Észlelés Cselekvés Célok Környezet orvosi szimptómák,észle- kérdések, tesztek, egészséges kórház, páciens diagnosztikai rendszer lések, a páciens válaszai kezelések páciens, minimalizált költségek műholdas változó intenzitású a kép helyes képek képelemző és színű pixelek kategorizálása csoportosítás műholdról rendszer alkatrész változó intenzitású alkatrészek az alkatrészek futószalag felszerelő pixelek felvétele és sorba helyes ládába alkatrészekkel robot rendezése ládába helyezése olajfinomító hőmérséklet és szelepek nyitása tisztaság, kihozatal olajfinomító vezérlő nyomás értékek és zárása, hőm. és biztonság max. állítás interaktív begépelt szavak gyakorlatok, a tanuló tanulók nyelvoktató javaslatok, pontszámának halmaza program javítások maximalizálása taxisofőr kamerák, kormány, gáz, biztonságos, gyors, utak, forgalom, sebesség-mérő, GPS, hangradar, mikrofon fék, beszéd az utasokkal törvényes, kényelmes utazás, maximális haszon gyalogosok, ügyfelek
7 Az ideális ágens Ideális ágens fő tulajdonságai Képes a környezetére hatni cselekvések k végrehajtása, mozgás,... Képes a környezetét észlelni bábuk helyzetéhez egy táblán, radar,... Egyéb lehetséges tulajdonságok Képes a többi ágenssel kommunikálni Jelezni a helyzetét, megosztani a tudását,... Cél(ok) által vezérelt A-ból B-be eljutni megnyerni a játszmát A-ból B-be eljutni, megnyerni a játszmát,... Vannak saját erőforrásai Memória, robotkar, következtető gép,...
8 Az ideális ágens Környezetéről csak részleges információkkal rendelkezik Például csak a közvetlen környezetét látja Képességek birtokában van és szolgáltatásokat tud nyújtani Képességek (saját maga számára): mozgás, következtetés,... Szolgáltatások (a többi ágens számára): információmegosztás,... Képes önmagát reprodukálni Például szoftverágens esetében Céljai elérése érdekében cselekszik Mattot ad egy sakkjátszmában, a padlón a koszos részt tisztítja,...
9 Az ideális ágens Nem minden ágens ideális Feladathoz ez nem mindig kell Egy tisztítórobot nem tudja önmagát reprodukálni nem is szükséges Észlelés + beavatkozás képessége a legfontosabb
10 Multi-ágens rendszerek Multi-ágens rendszer részei: Egy környezet (E) (gyakorlatilag egy kiterjedéssel rendelkező tér). Objektumok (O) halmaza, amik ebben a környezetben léteznek (ideális) ágensek (A) halmaza, A O, az (ágensek speciális objektumok) Műveletek (Op) halmaza, A ágensek ezek segítségével érzékelnek és beavatkoznak Objektumok közötti relációk halmaza. R OxO. Környezet sajátosságait leíró szabályok, műveletek
11 Multi-ágens rendszer (környezet)
12 Reflexszerű ű ágensek feltétel-cselekvés szabályok vezérlik (pl. ha az előző autó fékez, akkor kezdj fékezni) az embereknél a cselekvést tanult szabályok (pl. vezetés) feltétlen reflexek (pl. pislogás erős fényre) határozzák meg egyszerűek és gyorsak működésük: észleli a jelenlegi állapotot keres egy ehhez illeszkedő szabályt végrehajtja a szabályhoz illeszkedő cselekvést Példa: Helyesírás-ellenőrző, adatgyűjtő ágens
13 Reflexszerű ű ágensek Érzékelők Hogy néz ki most a világ? Környezet Szabályok Milyen cselekvéseket kell most végrehajtani? Beavatkozók
14 Belső ő állapottal l rendelkező ő ágensek egyetlen észlelésből nem lehet mindig dönteni a környezet nyilvántartása az ágensen belül összehasonlítási alap mi változott? reflexszerű ágens, amely eltárolt belső állapottal rendelkezik kétfajta tudás beépítése: hogyan változik a világ függetlenül az ágenstől (pl. előzést végrehajtó autó helyzetének változása hozzánk képest) az ágens cselekvései hogyan befolyásolják a világot (pl. sávváltás után üres hely marad a korábban használt sávban) Példa: Autóvezető ágens
15 Belső ő állapottal l rendelkező ő ágensek Reflexszerű ágens + belső állapot Belső állapot Érzékelők Hogy néz ki most a világ? Környezet Szabályok Milyen cselekvéseket kell most végrehajtani? Beavatkozók
16 Célorientált ágensek a környezet állapotának ismerete nem mindig elegendő a cselekvés meghatározásához (pl. a taxi egy kereszteződésbe ér, merre haladjon tovább?) a cél alapján történő döntés magába foglalja a jövő figyelembe vételét sokkal rugalmasabb mint a reflexszerű ágens egyszerre több céllal is rendelkezhet a célja elérése érdekében tervet készít, mielőtt cselekedne Példa: autóvezetés té úticéllal, l sakkozó program, alkatrészfelszedő robot
17 Célorientált ágensek az ágens céljait elérő ő cselekvéssorozat: keresés tervkészítés új cél új viselkedés pl. a jövő figyelembe vétele cél: autónk ne koccanjon más autóval gondolatmenet: ha az előző autó féklámpái világítanak, akkor le fog lassulni
18 Célorientált ágensek Állapottal rendelkező, tervkészítő ágens Belső állapot Érzékelők Hogy néz ki most a világ? Környezet Lehetséges e Hogyan fog kinézni a cselekmények világ, ha A cselekvést következményei hajtom végre? Célok Milyen cselekvéseket kell most végrahajtani? Beavatkozók
19 Hasznosságorientált ágensek Hasznossági függvény: Állapotot (vagy azok sorozatát) valós számmá képez le, így két állapot összehasonlíthatóvá tó válik Lehet választani a célok között Meghatározható, hogy egy adott céltól milyen messze van az ágens A hasznossági függvényt felhasználva hoz döntéseket, t készít tervett Tipikusan akkor, ha több cél van, amik közül választani kell (a célokat hasznosság alapján kiértékeli) Példa: Olajfinomító-vezérlő rendszer, tőzsdei részvényvásárló ágens
20 Hasznosságorientált ágensek Célorientált ágens, hasznossági függvénnyel Érzékelők Belső állapot Lehetséges cselekmények következményei Hogy néz ki most a világ? Hogyan fog kinézni a világ, ha A cselekvést hajtom végre? Ez milyen hasznossággal jár számomra? Környezet Célok Milyen cselekvéseket kell most végrahajtani? Beavatkozók
21 Ágens kommunikáció Ágensek egymással való kapcsolatteremtésére FIPA-ACL (Foundation for Intelligent Physical Agents Agent Communication Language) Ágens kommunikációs szabvány Üzenet részei: küldő, címzett(ek), kommunikációs szándék (KÉRÉS, LEKÉRDEZÉS, ), tartalom, válaszcím, nyelv, kapcsolat azonosító,...
22 Ágens kommunikáció (a JADE környezet alapján)
23 Ágens környezetek Hogyan illesszük az ágenst környezetéhez? a környezet észlelésekkel látja el az ágenst az ágens cselekvéseket hajt végre a környezetén Ágenstervezés környezet szempontból: a környezet tulajdonságai osztályozás Ágensek értékelése, összehasonlítása: tesztkörnyezet (program)
24 Ágens környezetek Hozzáférhető/nem hozzáférhető Hozzáférhető: az ágens érzékelő berendezése hozzáférést nyújt környezete teljes állapotához (kényelmes nem kell nyilvántartson semmit a környezet változásának nyomon követéséhez) Meghatározottság Determinisztikus i tik a környezetet előző állapota és az ágens cselekvései egyértelműen meghatározzák ha a környezet hozzáférhető és determinisztikus, akkor az ágens nem kell bizonytalanságot kezeljen Nemdeterminisztikus a cselekvések és az előző állapot mellett van(nak) más faktorok is amik meghatározzák a környezetet.
25 Ágens környezetek Epizódszerű/nem epizódszerű epizód: észlelések és cselekvések egy jól elkülöníthető sorozata, az egyes epizódok cselekedetei nem függnek közvetlenül az előző epizódok cselekedeteitől epizódszerű: az ágens tapasztalata epizódokra bontható, és a cselekvések minősége kizárólag az adott epizódtól függ (pl. a sakkversenyben minden játék egy epizód) Statikus/dinamikus Statikus: ha a környezet állandó, miközben az ágens gondolkozik a következő cselekvésén Dinamikus: ha a környezet folyamatosan változhat
26 Ágens környezetek Diszkrét/folytonos környezet Diszkrét vagy folytonos állapotokból, elemekből épül fel a környezet. (táblajáték, autóvezetés) diszkrét létezik az észlelések és cselekvések elkülönülő világosan definiált halmaza pl. sakkjátszma: véges számú lehetséges lépés folytonos pl. autóvezetés: sebesség, az autó helye, a többi jármű helye
27 Ágens környezetek eltérő környezetek különböző ágensprogramokat igényelnek a legnehezebb a nem hozzáférhető, nem epizódszerű, dinamikus és folytonos eset az osztályba sorolás a környezet és az ágens fogalmának meghatározásától is függ pl.: a póker determinisztikus, ha az ágens nyomon követheti a pakliban levő kártyák sorrendjét pl.: a sakk játszma szinten nem epizódszerű, de verseny szinten minden játszma egy epizód, a sakk epizódszerűvé válik
28 JADE ágens fejlesztői környezet Tulajdonságai Szabad felhasználású Java-alapú Ágensek felhasználó/fejlesztő által készített Java objektumok, amiket a JADE-be lehet illeszteni
29 JADE ágens fejlesztői környezet Ágens rendszerek: ágens platformok központi szolgáltatásokkal platformok: kapcsolatban lévő ágenseket tartalmaznak fő platform: mindig aktív, beépített ágensekkel (pl.kommunikációra, felhasználói felület kiszolgálására) standard kommunikáció: ACL üzenetekkel
30 JADE ágens fejlesztői környezet
31 JADE ágens fejlesztői környezet Minden ágens egy Java objektum import jade.core.agent; public class HelloWorldAgent extends Agent { protected void setup() { System.out.println( Hello World! my name is +getaid().getname()); } }
32 JADE ágens fejlesztői környezet Ágensek viselkedése One Shot, Cyclic, Complex,... Ágensek kommunikációja Szabványos ACL üzenetek segítségével, g a JADE támogatásával
33 JADE ágens fejlesztői környezet
34 JADE ágens fejlesztői környezet Standard ágensek, alapvető feladatok ellátására AMS (Agent Management System) Ágensek futtatása és felügyelete RMA (Remote Monitoring Agent) Ágensek távfelügyelete DF (Directory Facilitator) Ágensek szolgáltatásainak kezelése
35 DIAGNOSZTIKAI ESETTANULMÁNYOK
36 Ágens alapú diagnosztikai rendszer a vizsgált rendszer
37 Ágens alapú diagnosztikai rendszer az alkalmazott eszközök JADE (Java Agent DEvelopment Framework) Multi-Ágens fejlesztői környezet Ágensek szimulációja JESS (Java Expert System Shell) Szabályalapú szakértői keretrendszer FMEA és HAZOP táblák feldolgozása, következtetés MATLAB/Simulink Matematikai modellező programcsomag A folyamatrendszer számítógépes modelljének elkészítése
38 Ágens alapú diagnosztikai rendszer a megvalósított feladatok Modellváltozók értékeinek nyomon követése folyamatos kapcsolat a modell és a diagnosztikai rendszer között A szimuláció közben keletkező eltérések észlelése és a meghibásodások detektálása okok, következmények felderítése következtetéssel
39 Ágens alapú diagnosztikai rendszer a folyamatrendszer modellje
40 Ágens alapú diagnosztikai rendszer a folyamatrendszer modellje
41 Ágens alapú diagnosztikai rendszer kommunikáció
42 Real-time process or simulator Real-time Real-time Real-time Agent Agent Agent Real-time agents Agent system Remote Monitoring Agent (GUI) Agent Management System Directory Facilitator ACL messages RMI server (for communication) ACL messages ACL messages Diagnostic Agent Diagnostic Agent Diagnostic Agent Process Agent Process Agent Process Agent Diagnostic agents Based on Analysis ontology (HAZOP, FMEA) Process agents Based on Plant ontology
43 Ágens alapú diagnosztikai rendszer ágensek
44 Ágens alapú diagnosztikai rendszer kommunikáció Programozott módon létrehozott hibák Heurisztikus információ kinyerése (HAZOP/FMEA táblák létrehozása) Véletlenszerű meghibásodások A diagnosztikai rendszer tesztelésére Lehetséges meghibásodások Tartályok törése, lyukadása Szelepek eltömődése A tartályokat összekötő cső törése, szivárgása
45 Ágens alapú diagnosztikai rendszer szimuláció eredménye 45
46 Process state VA Valve Flow Guideword Possible causes Consequences less (1) <VA><is><fail to open> <Flow to press><less> (2) <TA><is><ruptured> <VB Valve Flow><less> (3) <TA><has><leak> (4) <TA Tank Level><less> TA Tank less (1) <TA><is><ruptured> <VA Valve Flow><less> less Level (2) <TA><has><leak> (3) <VIN><is><fail to open> (4) <VIN Valve Flow><less> CID Description Failure mode VA TA outflow valve fail to open fail to close blocked Possible causes mechanical failure operator closed mechanical failure operator opened maintenance failure corrosion Local <VA Valve Flow><less> <VA Valve Flow><more> <VA Valve Flow><less> Effects System <Flow to press><less> <Feed to press><more> <Feed to press><less> TA Bulk tank TA ruptured corrosion <TA Tank Level><less> <Feed to press><less> vehicle damage operator damage leak corrosion <TA Tank Level><less> <Feed to press><less>
47 Process state Guideword Possible causes Consequences VA Valve Flow less (1) (2) <VA><is><fail to open> <TA><is><ruptured> <Flow to press><less> <VB Valve Flow><less> (3) <TA><has><leak> (4) <TA Tank Level><less> TA Tank Level less (1) (2) <TA><is><ruptured> <TA><has><leak> <VA Valve Flow><less> (3) <VIN><is><fail to open> (4) <VIN Valve Flow><less> CID Description Failure mode Possible causes Local Effects System VA TA outflow valve fail to open mechanical failure operator closed <VA Valve Flow><less> <Flow to press><less> fail to close mechanical failure operator opened <VA Valve Flow><more> <Feed to press><more> blocked maintenance failure corrosion <VA Valve Flow><less> <Feed to press><less> TA Bulk tank TA ruptured corrosion vehicle damage operator damage <TA Tank Level><less> <Feed to press><less> leak corrosion <TA Tank Level><less> <Feed to press><less>
48 48
49 Eljárásokon alapuló diagnosztikai rendszer já áso o a apu ó d ag os t a e ds e a vizsgált rendszer
50 Eljárásokon alapuló diagnosztikai rendszer já áso o a apu ó d ag os t a e ds e eljárások implementálása
51 Eljárásokon áso o alapuló apu diagnosztikai a rendszer e eljárások implementálása Sept 5, 2008 KES
52 Eljárásokon áso o alapuló apu diagnosztikai a rendszer e eljárás ágensek Eljárás monitorozó ágens: eljáráshibákról, timeout-ról szóló információk fogadása és kezelése Eljárásokon következtető ágensek: eljárás monitorozó ágensek által szolgáltatott t tt hibák ellenőrzése ő ha komponenshez kapcsolódó, következtetés az FMEA információkon a lehetséges hatások meghatározására (lehetséges következmény lista) Eljárás koordinátor ágensek: mérések felhasználásával a lehetséges hatások igazolása operátor tájékoztatása a hibá(k)ról
53 Component Description Failure mode Possible causes Local effects System effects VA L1 Valve A Line L1 failed to close failed to open leaking ruptured mechanical failure mechanical failure corrosion corrosion VA Valve Flow MORE VA Valve Flow NO VB Valve Flow LESS TB Tank Inflow LESS L1 Line Flow NONE Feed to press MORE Feed to press LESS Feed to press LESS Feed to press LESS Feed to press LESS
Ágens technológiák. Starkné dr. Werner Ágnes Pannon Egyetem Műszaki Informatikai Kar Villamosmérnöki és Információs Rendszerek Tanszék
Ágens technológiák Starkné dr. Werner Ágnes Pannon Egyetem Műszaki Informatikai Kar Villamosmérnöki és Információs Rendszerek Tanszék Áttekintés Ágensek és multi-ágens rendszerek Definíciók Típusaik Környezeteik
RészletesebbenIntelligens Rendszerek I. Ágensek
Intelligens Rendszerek I. Ágensek 2007/2008. tanév, I. félév Dr. Kovács Szilveszter Email: szkovacs@iit.unimiskolc.hu Miskolci Egyetem Informatikai Intézet 106. sz. szoba Tel: (46) 565111 / 2106 mellék
RészletesebbenDunaújvárosi Főiskola Informatikai Intézet. Intelligens ágensek. Dr. Seebauer Márta. főiskolai tanár
Dunaújvárosi Főiskola Informatikai Intézet Intelligens ágensek Dr. Seebauer Márta főiskolai tanár seebauer.marta@szgti.bmf.hu Ágens Ágens (agent) bármi lehet, amit úgy tekinthetünk, hogy érzékelők (sensors)
RészletesebbenMesterséges intelligencia, szakértői rendszerek Ágensek, multi ágens rendszerek, tanuló ágensek p. 1/43
Mesterséges intelligencia, szakértői rendszerek Ágensek, multi ágens rendszerek, tanuló ágensek p. 1/43 Mesterséges intelligencia, szakértői rendszerek Ágensek, multi ágens rendszerek, tanuló ágensek Werner
RészletesebbenIntelligens ágensek. Mesterséges intelligencia február 28.
Intelligens ágensek Mesterséges intelligencia 2014. február 28. Ágens = cselekvő Bevezetés Érzékelői segítségével érzékeli a környezetet Beavatkozói/akciói segítségével megváltoztatja azt Érzékelési sorozat:
RészletesebbenSzabályalapú diagnosztika - Diagnosztika HAZID információk felhasználásával
Diagnosztika 5 p. 1/2 Modell Alapú Diagnosztika Disztkrét Módszerekkel Szabályalapú diagnosztika - Diagnosztika HAZID információk felhasználásával Hangos Katalin PE Villamosmérnöki és Információs Rendszerek
RészletesebbenOTKA nyilvántartási szám: T047198 ZÁRÓJELENTÉS
MESTERSÉGES INTELLIGENCIA MÓDSZEREK ALKALMAZÁSA A FOLYAMATMODELLEZÉSBEN című OTKA pályázatról 2004. jan. 01 2007. dec. 31. (Vezető kutató: Piglerné dr. Lakner Rozália) A mesterséges intelligencia eszközök
RészletesebbenLogisztikai szimulációs módszerek
Üzemszervezés Logisztikai szimulációs módszerek Dr. Juhász János Integrált, rugalmas gyártórendszerek tervezésénél használatos szimulációs módszerek A sztochasztikus külső-belső tényezőknek kitett folyamatok
RészletesebbenÁLLAPOTFÜGGŐ KARBANTARTÁST SEGÍTŐ INTEGRÁLT DIAGNOSZTIKAI RENDSZER. Dr. Nagy István, Kungl István. OKAMBIK Pécs, április
ÁLLAPOTFÜGGŐ KARBANTARTÁST SEGÍTŐ INTEGRÁLT DIAGNOSZTIKAI RENDSZER Dr. Nagy István, Kungl István OKAMBIK Pécs, 2007. április 26-27. A projekt fő célkitűzései Új On-line rezgésdiagnosztikai projekt indítása
RészletesebbenAz irányítástechnika alapfogalmai. 2008.02.15. Irányítástechnika MI BSc 1
Az irányítástechnika alapfogalmai 2008.02.15. 1 Irányítás fogalma irányítástechnika: önműködő irányítás törvényeivel és gyakorlati megvalósításával foglakozó műszaki tudomány irányítás: olyan művelet,
RészletesebbenGyártórendszerek irányítási struktúrái
GyRDin-10 p. 1/2 Gyártórendszerek Dinamikája Gyártórendszerek irányítási struktúrái Hangos Katalin Villamosmérnöki és Információs Rendszerek Tanszék e-mail: hangos@scl.sztaki.hu GyRDin-10 p. 2/2 Tartalom
RészletesebbenAutóipari beágyazott rendszerek. Local Interconnection Network
Autóipari beágyazott rendszerek Local Interconnection Network 1 Áttekintés Motiváció Kis sebességigényű alkalmazások A CAN drága Kvarc oszcillátort igényel Speciális perifériát igényel Két vezetéket igényel
RészletesebbenMesterséges Intelligencia (MI)
Mesterséges Intelligencia (MI) Intelligens ágensek Dobrowiecki Tadeusz Antal Péter, Bolgár Bence, Engedy István, Eredics Péter, Strausz György és mások BME I.E. 437, 463-28-99 dobrowiecki@mit.bme.hu, http://www.mit.bme.hu/general/staff/tade
RészletesebbenDebreceni Egyetem Matematikai és Informatikai Intézet. 13. Védelem
13. Védelem A védelem célja Védelmi tartományok Hozzáférési mátrixok (access matrix, AM) A hozzáférési mátrixok implementációja A hozzáférési jogok visszavonása Képesség-alapú rendszerek Nyelvbe ágyazott
RészletesebbenAutóipari beágyazott rendszerek. Kockázatelemzés
Autóipari beágyazott rendszerek Kockázatelemzés 1 Biztonságkritikus rendszer Beágyazott rendszer Aminek hibája Anyagi vagyont, vagy Emberéletet veszélyeztet Tipikus példák ABS, ESP, elektronikus szervokormány
RészletesebbenGyártórendszerek Dinamikája. Irányítástechnikai alapfogalmak
GyRDin-11 p. 1/19 Gyártórendszerek Dinamikája Irányítástechnikai alapfogalmak Werner Ágnes Villamosmérnöki és Információs Rendszerek Tanszék e-mail: werner.agnes@virt.uni-pannon.hu GyRDin-11 p. 2/19 Tartalom
RészletesebbenBiztosítóberendezések biztonságának értékelése
Žilinská univerzita v Žiline Elektrotechnická fakulta Univerzitná 1, 010 26 Žilina tel: +421 41 5133301 e mail: kris@fel.uniza.sk Téma: Biztosítóberendezések ának értékelése prof. Ing. Karol Rástočný,
RészletesebbenSzámítógépes döntéstámogatás. Döntések fuzzy környezetben Közelítő következtetések
BLSZM-09 p. 1/17 Számítógépes döntéstámogatás Döntések fuzzy környezetben Közelítő következtetések Werner Ágnes Villamosmérnöki és Információs Rendszerek Tanszék e-mail: werner.agnes@virt.uni-pannon.hu
RészletesebbenII. rész: a rendszer felülvizsgálati stratégia kidolgozását támogató funkciói. Tóth László, Lenkeyné Biró Gyöngyvér, Kuczogi László
A kockázat alapú felülvizsgálati és karbantartási stratégia alkalmazása a MOL Rt.-nél megvalósuló Statikus Készülékek Állapot-felügyeleti Rendszerének kialakításában II. rész: a rendszer felülvizsgálati
RészletesebbenBánsághi Anna anna.bansaghi@mamikon.net. 2014 Bánsághi Anna 1 of 31
IMPERATÍV PROGRAMOZÁS Bánsághi Anna anna.bansaghi@mamikon.net 9. ELŐADÁS - OOP TERVEZÉS 2014 Bánsághi Anna 1 of 31 TEMATIKA I. ALAPFOGALMAK, TUDOMÁNYTÖRTÉNET II. IMPERATÍV PROGRAMOZÁS Imperatív paradigma
RészletesebbenMesterséges Intelligencia MI
Mesterséges Intelligencia MI Ágensek Dobrowiecki Tadeusz Eredics Péter, és mások BME I.E. 437, 463-28-99 dobrowiecki@mit.bme.hu, http://www.mit.bme.hu/general/staff/tade intelligens rendszer = egy ágens
RészletesebbenVerifikáció és validáció Általános bevezető
Verifikáció és validáció Általános bevezető Általános Verifikáció és validáció verification and validation - V&V: ellenőrző és elemző folyamatok amelyek biztosítják, hogy a szoftver megfelel a specifikációjának
RészletesebbenDiagnosztikai feladatok megvalósítása ágens-alapú. technikával
Németh et al.: Diagnosztikai feladatok megvalósítása ágens-alapú technikával Diagnosztikai feladatok megvalósítása ágens-alapú technikával Németh E., 1 Lakner R., Hangos K. M. Magyar Tudományos Akadémia
RészletesebbenInteraktív, grafikus környezet. Magasszintû alkalmazási nyelv (KAL) Integrált grafikus interface könyvtár. Intelligens kapcsolat más szoftverekkel
Készítette: Szabó Gábor, 1996 Az Az IntelliCorp IntelliCorp stratégiája: stratégiája: Kifinomult, Kifinomult, objektum-orientált objektum-orientált környezetet környezetet biztosít biztosít tervezéséhez,
RészletesebbenValószínűségi modellellenőrzés Markov döntési folyamatokkal
Valószínűségi modellellenőrzés Markov döntési folyamatokkal Hajdu Ákos Szoftver verifikáció és validáció 2015.12.09. Budapesti Műszaki és Gazdaságtudományi Egyetem Méréstechnika és Információs Rendszerek
RészletesebbenAlter Róbert Báró Csaba Sensor Technologies Kft
Közúti forgalomelemzés kamerával e_traffic Alter Róbert Báró Csaba Sensor Technologies Kft Előadás témái Cégbemutató Videó analitikai eljárások Forgalomszámláló eszközök összehasonlítása e_traffic forgalomelemző
RészletesebbenTartalomjegyzék. Bevezetés. 1. A.NET 3.5-keretrendszer 1. A korszerű alkalmazások felépítésének kihívásai... 2
Bevezetés xv Mitől tartozik egy platform a következő generációhoz?... xvi Mennyire jelentős az egyre újabb.net-változatok közötti különbség?... xviii Mit jelentett a Windows Vista megjelenése a Microsoft.NET
RészletesebbenKarbantartási rendszerek kialakításának és fejlesztésének gyakorlati lehetőségei, karbantartási szoftverek alkalmazása
Karbantartási rendszerek kialakításának és fejlesztésének gyakorlati lehetőségei, karbantartási szoftverek alkalmazása Wesser Csaba MIKSZ, Eszköz- és Szoftver Tagozat elnöke üzemek üzemeltetőinek 2017.
RészletesebbenObjektumorientált paradigma és programfejlesztés Bevezető
Objektumorientált paradigma és programfejlesztés Bevezető Vámossy Zoltán vamossy.zoltan@nik.uni-obuda.hu Óbudai Egyetem Neumann János Informatikai Kar Ficsor Lajos (Miskolci Egyetem) prezentációja alapján
RészletesebbenHálózati réteg. WSN topológia. Útvonalválasztás.
Hálózati réteg WSN topológia. Útvonalválasztás. Tartalom Hálózati réteg WSN topológia Útvonalválasztás 2015. tavasz Szenzorhálózatok és alkalmazásaik (VITMMA09) - Okos város villamosmérnöki MSc mellékspecializáció,
RészletesebbenKommunikációs rendszerek teljesítőképesség-vizsgálata
Kommunikációs rendszerek teljesítőképesség-vizsgálata (3. előadás) Dr. Lencse Gábor lencse@sze.hu https://www.tilb.sze.hu/cgi-bin/tilb.cgi?0=m&1=targyak&2=krtv 1 Miről lesz szó? Az OMNeT++ diszkrét idejű
RészletesebbenDCOM Áttekintés. Miskolci Egyetem Általános Informatikai Tanszék. Ficsor Lajos DCOM /1
DCOM Áttekintés Miskolci Egyetem Általános Informatikai Tanszék DCOM /1 Mi a DCOM? DCOM: Distributed Component Object Model A Microsoft osztott objektum modellje Bináris együttmÿködési szabvány és annak
RészletesebbenProblémamegoldás kereséssel. Mesterséges intelligencia március 7.
Problémamegoldás kereséssel Mesterséges intelligencia 2014. március 7. Bevezetés Problémamegoldó ágens Kívánt állapotba vezető cselekvéseket keres Probléma megfogalmazása Megoldás megfogalmazása Keresési
RészletesebbenR3-COP. Resilient Reasoning Robotic Co-operating Systems. Autonóm rendszerek tesztelése egy EU-s projektben
ARTEMIS Joint Undertaking The public private partnership in embedded systems R3-COP Resilient Reasoning Robotic Co-operating Systems Autonóm rendszerek tesztelése egy EU-s projektben Micskei Zoltán Budapesti
RészletesebbenA TESZTELÉS ALAPJAI MIÉRT SZÜKSÉGES A TESZTELÉS? MI A TESZTELÉS? ÁLTALÁNOS TESZTELÉSI ALAPELVEK
A TESZTELÉS ALAPJAI MIÉRT SZÜKSÉGES A TESZTELÉS? MI A TESZTELÉS? ÁLTALÁNOS TESZTELÉSI ALAPELVEK MUNKAERŐ-PIACI IGÉNYEKNEK MEGFELELŐ, GYAKORLATORIENTÁLT KÉPZÉSEK, SZOLGÁLTATÁSOK A DEBRECENI EGYETEMEN ÉLELMISZERIPAR,
RészletesebbenAz irányítástechnika alapfogalmai
Az irányítástechnika alapfogalmai 2014. 02. 08. Folyamatirányítás - bevezetés Legyen adott egy tetszőleges technológiai rendszer Mi a cél? üzemeltetés az előírt tevékenység elvégzése (termék előállítása,
RészletesebbenNorway Grants. Az akkumulátor mikromenedzsment szabályozás - BMMR - fejlesztés technológiai és műszaki újdonságai. Kakuk Zoltán, Vision 95 Kft.
Norway Grants AKKUMULÁTOR REGENERÁCIÓS ÉS Az akkumulátor mikromenedzsment szabályozás - BMMR - fejlesztés technológiai és műszaki újdonságai Kakuk Zoltán, Vision 95 Kft. 2017.04.25. Rendszer szintű megoldás
RészletesebbenA NIKK LOGISZTIKAI RENDSZEREK INFORMÁCIÓS TECHNOLÓGIÁJÁBAN ELÉRT EREDMÉNYEINEK BEMUTATÁSA
infokommunikációs technológiák A NIKK LOGISZTIKAI RENDSZEREK INFORMÁCIÓS TECHNOLÓGIÁJÁBAN ELÉRT EREDMÉNYEINEK BEMUTATÁSA Heckl István Projektzáró rendezvény Veszprém, 2015. június 22. TARTALOM I.1 Felhő
RészletesebbenAkusztikai tervezés a geometriai akusztika módszereivel
Akusztikai tervezés a geometriai akusztika módszereivel Fürjes Andor Tamás BME Híradástechnikai Tanszék Kép- és Hangtechnikai Laborcsoport, Rezgésakusztika Laboratórium 1 Tartalom A geometriai akusztika
RészletesebbenAutóipari beágyazott rendszerek. Integrált és szétcsatolt rendszerek
Autóipari beágyazott rendszerek Integrált és szétcsatolt rendszerek 1 Integrált és szétcsatolt rendszerek Szétcsatolt rendszer 1:1 hozzárendelés ECUk és funkciók között Minden funkció külön egységen van
RészletesebbenIntelligens beágyazott rendszer üvegházak irányításában
P5-T6: Algoritmustervezési környezet kidolgozása intelligens autonóm rendszerekhez Intelligens beágyazott rendszer üvegházak irányításában Eredics Péter, Dobrowiecki P. Tadeusz, BME-MIT 1 Üvegházak Az
RészletesebbenAutonóm jármű forgalomszimulátorba illesztése
Autonóm jármű forgalomszimulátorba illesztése Szalai Mátyás 2018 Konzulens: Dr. Tettamanti Tamás A szimulációs feladat Miért hasznos? Biztonságos környezetben nyújt lehetőséget az autonóm járművek forgalmi
RészletesebbenALAPFOGALMAK 1. A reláció az program programfüggvénye, ha. Azt mondjuk, hogy az feladat szigorúbb, mint az feladat, ha
ALAPFOGALMAK 1 Á l l a p o t t é r Legyen I egy véges halmaz és legyenek A i, i I tetszőleges véges vagy megszámlálható, nem üres halmazok Ekkor az A= A i halmazt állapottérnek, az A i halmazokat pedig
RészletesebbenSzámítógéppel segített folyamatmodellezés p. 1/20
Számítógéppel segített folyamatmodellezés Piglerné Lakner Rozália Számítástudomány Alkalmazása Tanszék Pannon Egyetem Számítógéppel segített folyamatmodellezés p. 1/20 Tartalom Modellező rendszerektől
RészletesebbenGSM-GPS gépjárművédelmi egység műszaki leírás
GSM-GPS Fejlesztő és Szolgáltató Kft. TELEKOMMUNIKÁCIÓ H -1033 Budapest, Polgár u. 8-10. Tel.:(00-36-1)368-2052 Fax.(00-36-1)368-8093 E-mail: mcmkft@.axelero.hu. 1. 2004. 06. 24. Pintér Tamás Nagy Mihály
RészletesebbenJava programozási nyelv 4. rész Osztályok II.
Java programozási nyelv 4. rész Osztályok II. Nyugat-Magyarországi Egyetem Faipari Mérnöki Kar Informatikai Intézet Soós Sándor 2005. szeptember A Java programozási nyelv Soós Sándor 1/17 Tartalomjegyzék
RészletesebbenTantárgyi kommunikációs dosszié
Tantárgyi kommunikációs dosszié Nyomástartó rendszerek biztonságtechnikája GEVGT309M Gépészmérnöki MSc mesterszak Gépészmérnöki és Informatikai Kar Energetikai és Vegyipari Gépészeti Intézet Tantárgy neve:
Részletesebben2011.11.29. JUnit. JUnit használata. IDE támogatás. Parancssori használat. Teszt készítése. Teszt készítése
Tartalom Integrált fejlesztés Java platformon JUnit JUnit használata Tesztelési technikák Demo 2 A specifikáció alapján teszteljük a program egyes részeit, klasszikus V-modell szerint Minden olyan metódust,
RészletesebbenGyakorlatok. VITMMA09 Okos város MSc mellékspecializáció
Gyakorlatok VITMMA09 Okos város MSc mellékspecializáció ITS gyakorlatok Cél Gyakorlati tudással kiegészíteni az elméleti ismereteket Példák a való világból, korlátozott de valósághű környezetben Tervezés,
RészletesebbenVárosi tömegközlekedés és utastájékoztatás szoftver támogatása
Városi tömegközlekedés és utastájékoztatás szoftver támogatása 1. Általános célkitűzések: A kisvárosi helyi tömegközlekedés igényeit maximálisan kielégítő hardver és szoftver környezet létrehozása. A struktúra
RészletesebbenA J2EE fejlesztési si platform (application. model) 1.4 platform. Ficsor Lajos Általános Informatikai Tanszék Miskolci Egyetem
A J2EE fejlesztési si platform (application model) 1.4 platform Ficsor Lajos Általános Informatikai Tanszék Miskolci Egyetem Utolsó módosítás: 2007. 11.13. A J2EE application model A Java szabványok -
RészletesebbenEnterprise JavaBeans 1.4 platform (EJB 2.0)
Enterprise JavaBeans 1.4 platform (EJB 2.0) Ficsor Lajos Általános Informatikai Tanszék Miskolci Egyetem Utolsó módosítás: 2007. 11.13. Az Enterprise JavaBeans Az Enterprise Javabeans Az Enterprise JavaBeans
RészletesebbenFELÜGYELT ÉS MEGERŐSÍTÉSES TANULÓ RENDSZEREK FEJLESZTÉSE
FELÜGYELT ÉS MEGERŐSÍTÉSES TANULÓ RENDSZEREK FEJLESZTÉSE Dr. Aradi Szilárd, Fehér Árpád Mesterséges intelligencia kialakulása 1956 Dartmouth-i konferencián egy maroknyi tudós megalapította a MI területét
RészletesebbenAdatszerkezetek 1. előadás
Adatszerkezetek 1. előadás Irodalom: Lipschutz: Adatszerkezetek Morvay, Sebők: Számítógépes adatkezelés Cormen, Leiserson, Rives, Stein: Új algoritmusok http://it.inf.unideb.hu/~halasz http://it.inf.unideb.hu/adatszerk
RészletesebbenMesterséges Intelligencia MI
Mesterséges Intelligencia MI Problémamegoldás kereséssel ha sötétben tapogatózunk Dobrowiecki Tadeusz Eredics Péter, és mások BME I.E. 437, 463-28-99 dobrowiecki@mit.bme.hu, http://www.mit.bme.hu/general/staff/tade
RészletesebbenMINTA Írásbeli Záróvizsga Mechatronikai mérnök MSc. Debrecen,
MINTA Írásbeli Záróvizsga Mechatronikai mérnök MSc Debrecen, 2017. 01. 03. Név: Neptun kód: Megjegyzések: A feladatok megoldásánál használja a géprajz szabályait, valamint a szabványos áramköri elemeket.
RészletesebbenIntelligens közlekedési rendszer alkalmazásokkal a közlekedésbiztonság javításáért
Új évtized, új kihívások a közlekedésbiztonságban közúti közlekedésbiztonsági konferencia Intelligens közlekedési rendszer alkalmazásokkal a közlekedésbiztonság javításáért Szűcs Lajos elnök ITS Hungary
RészletesebbenAzonnali fizetési rendszer megvalósítása
Azonnali fizetési rendszer megvalósítása 2017. 05. 24. Keretek, alapvetések, megoldandók (minden projekt résztvevőnek) 24/7/365-ös működés (folyamatos működés a karbantartások, upgrade-ek alatt is). Tranzakciók
RészletesebbenEnterprise JavaBeans. Ficsor Lajos Általános Informatikai Tanszék Miskolci Egyetem. Az Enterprise JavaBeans
Enterprise JavaBeans Ficsor Lajos Általános Informatikai Tanszék Miskolci Egyetem Az Enterprise JavaBeans Az Enterprise Javabeans Az Enterprise JavaBeans (EJB) server oldali komponens, amely Az üzleti
RészletesebbenPneumatika az ipari alkalmazásokban
Pneumatika az ipari alkalmazásokban Manipulátorok Balanszer technika Pneumatikus pozícionálás Anyagmozgatási és Logisztikai Rendszerek Tanszék Manipulátorok - Mechanikai struktúra vagy manipulátor, amely
RészletesebbenUML (Unified Modelling Language)
UML (Unified Modelling Language) UML (+ Object Constraint Language) Az objektum- modellezés egy szabványa (OMG) UML A 80-as, 90-es években egyre inkább terjedő objektum-orientált analízis és tervezés (OOA&D)
RészletesebbenProgramozási technológia
Programozási technológia Dinamikus modell Tevékenységdiagram, Együttműködési diagram, Felhasználói esetek diagramja Dr. Szendrei Rudolf ELTE Informatikai Kar 2018. Tevékenység diagram A tevékenység (vagy
RészletesebbenTeljesítmény Mérés. Tóth Zsolt. Miskolci Egyetem. Tóth Zsolt (Miskolci Egyetem) Teljesítmény Mérés / 20
Teljesítmény Mérés Tóth Zsolt Miskolci Egyetem 2013 Tóth Zsolt (Miskolci Egyetem) Teljesítmény Mérés 2013 1 / 20 Tartalomjegyzék 1 Bevezetés 2 Visual Studio Kód metrikák Performance Explorer Tóth Zsolt
Részletesebben4. Lokalizáció Magyar Attila
4. Lokalizáció Magyar Attila Pannon Egyetem Műszaki Informatikai Kar Villamosmérnöki és Információs Rendszerek Tanszék magyar.attila@virt.uni-pannon.hu 2011. szeptember 23. 4. Lokalizáció 2 4. Tartalom
RészletesebbenHálózati ismeretek. Az együttműködés szükségessége:
Stand alone Hálózat (csoport) Az együttműködés szükségessége: közös adatok elérése párhuzamosságok elkerülése gyors eredményközlés perifériák kihasználása kommunikáció elősegítése 2010/2011. őszi félév
RészletesebbenA szerzõrõl... xi Bevezetés... xiii
TARTALOMJEGYZÉK A szerzõrõl...................................................... xi Bevezetés...................................................... xiii I. rész A Visual Basic 2005 környezet 1. óra Irány
RészletesebbenErőforrás gazdálkodás a bevetésirányításban
Professzionális Mobiltávközlési Nap 2009 Új utakon az EDR Erőforrás gazdálkodás a bevetésirányításban Fornax ZRt. Nagy Zoltán Vezérigazgató helyettes Budapest, 2009. április 9. Tartalom 1. Kézzelfogható
RészletesebbenIntelligens Közlekedési Rendszerek 2
Intelligens Közlekedési Rendszerek 2 Máté Miklós 2016 Október 11 1 / 14 Szenzor (érzékelő): mérés, detektálás Mérés elmélet emlékeztető Jó mérőműszer tulajdonságai Érzékeny a mérendő tulajdonságra Érzéketlen
RészletesebbenIoT alapú mezőgazdasági adatgyűjtő prototípus fejlesztési tapasztalatok
IoT alapú mezőgazdasági adatgyűjtő prototípus fejlesztési tapasztalatok 2016.05.19. Szilágyi Róbert Tóth Mihály Debreceni Egyetem Az IoT Eszközök és más fizikai objektumok elektronikával, vezérléssel,
RészletesebbenAdaptív menetrendezés ADP algoritmus alkalmazásával
Adaptív menetrendezés ADP algoritmus alkalmazásával Alcím III. Mechwart András Ifjúsági Találkozó Mátraháza, 2013. szeptember 10. Divényi Dániel Villamos Energetika Tanszék Villamos Művek és Környezet
RészletesebbenObjektum orientáltság alapjai A Java nyelv Fordítás - futtatás
Objektum orientáltság alapjai A Java nyelv Fordítás - futtatás Objektum orientáltság alapjai Objektum: A való világ egy elemének ábrázolása, amely minden esetben rendelkezik: Állapottal,Viselkedéssel,Identitással
RészletesebbenTörténet John Little (1970) (Management Science cikk)
Információ menedzsment Szendrői Etelka Rendszer- és Szoftvertechnológia Tanszék szendroi@witch.pmmf.hu Vezetői információs rendszerek Döntéstámogató rendszerek (Decision Support Systems) Döntések információn
RészletesebbenJSF alkalmazások teljesítményhangolása JMeter és dynatrace segítségével
JSF alkalmazások teljesítményhangolása JMeter és dynatrace segítségével Bakai Balázs bakaibalazs@gmail.com http://seamplex.blogspot.hu 2013. október 9. Miről lesz szó? A JSF működése (röviden ) Terheléses
RészletesebbenTantárgyi kommunikációs dosszié
Tantárgyi kommunikációs dosszié Nyomástartó rendszerek biztonságtechnikája GEVGT081M Energetikai mérnöki MSc mesterszak Gépészmérnöki és Informatikai Kar Energetikai és Vegyipari Gépészeti Intézet Tantárgy
RészletesebbenKÖFOP VEKOP A jó kormányzást megalapozó közszolgálat-fejlesztés
KÖFOP-2.1.2-VEKOP-15-2016-00001 A jó kormányzást megalapozó közszolgálat-fejlesztés Az Okos város okos közigazgatás kutatóműhely zárórendezvénye Okos szolgáltatások teljesítményének mérése, elemzése és
RészletesebbenESZKÖZTÁMOGATÁS A TESZTELÉSBEN
ESZKÖZTÁMOGATÁS A TESZTELÉSBEN MUNKAERŐ-PIACI IGÉNYEKNEK MEGFELELŐ, GYAKORLATORIENTÁLT KÉPZÉSEK, SZOLGÁLTATÁSOK A DEBRECENI EGYETEMEN ÉLELMISZERIPAR, GÉPÉSZET, INFORMATIKA, TURISZTIKA ÉS VENDÉGLÁTÁS TERÜLETEN
RészletesebbenB Biology Biológiai mintára készített, E Electronics elektronikusan működtetett, A Aesthetics esztétikusan kivitelezett, M Mechanics mechanikák.
Robotok B Biology Biológiai mintára készített, E Electronics elektronikusan működtetett, A Aesthetics esztétikusan kivitelezett, M Mechanics mechanikák. B Biology Biológiai mintára készített, E Electronics
RészletesebbenFIGYELEM ELŐADÁS ELŐTTED
KENDERESY KOPPÁNY SZABÓ BENCE SIÓFOK FIGYELEM ELŐADÁS ELŐTTED 2018 JÁTÉK Közlekedj okosan játék Minden helyes válasz SZÁM Számsor TELEFON SZÁM Első SMS NYER SIÓFOK JÁTÉKSZABÁLY 2018 LEVEL 0 SZEMET MEGVEZETŐ
RészletesebbenNév: Neptun kód: Pontszám:
Név: Neptun kód: Pontszám: 1. Melyek a szoftver minőségi mutatói? Fejlesztési idő, architektúra, programozási paradigma. Fejlesztőcsapat összetétele, projekt mérföldkövek, fejlesztési modell. Karbantarthatóság,
Részletesebben30 MB INFORMATIKAI PROJEKTELLENŐR
INFORMATIKAI PROJEKTELLENŐR 30 MB DOMBORA SÁNDOR BEVEZETÉS (INFORMATIKA, INFORMATIAKI FÜGGŐSÉG, INFORMATIKAI PROJEKTEK, MÉRNÖKI ÉS INFORMATIKAI FELADATOK TALÁKOZÁSA, TECHNOLÓGIÁK) 2016. 09. 17. MMK- Informatikai
RészletesebbenAutóipari beágyazott rendszerek. A kommunikáció alapjai
Autóipari beágyazott rendszerek A kommunikáció alapjai 1 Alapfogalmak Hálózati kommunikáció Vezérlőegységek közötti információ továbbítás Csomópontok Kommunikációs csatornákon keresztül Terepbuszok (cluster)
RészletesebbenBánsághi Anna anna.bansaghi@mamikon.net. 1 of 67
SZOFTVERTECHNOLÓGIA Bánsághi Anna anna.bansaghi@mamikon.net 5. ELŐADÁS - RENDSZERTERVEZÉS 1 1 of 67 TEMATIKA I. SZOFTVERTECHNOLÓGIA ALTERÜLETEI II. KÖVETELMÉNY MENEDZSMENT III. RENDSZERMODELLEK IV. RENDSZERARCHITEKTÚRÁK
RészletesebbenElőszó... 13. 1. A Windows alkalmazásfejlesztés rövid története... 15. A Windows életútja... 15 A Windows 8 paradigmaváltása... 16
Előszó... 13 1. A Windows alkalmazásfejlesztés rövid története... 15 A Windows életútja... 15 A Windows 8 paradigmaváltása... 16 A Microsoft megteszi az első lépéseket a fogyasztók felé... 17 A Windows
RészletesebbenOOP. Alapelvek Elek Tibor
OOP Alapelvek Elek Tibor OOP szemlélet Az OOP szemlélete szerint: a valóságot objektumok halmazaként tekintjük. Ezen objektumok egymással kapcsolatban vannak és együttműködnek. Program készítés: Absztrakciós
Részletesebben1. Informatikai trendek, ágensek, többágenses rendszerek. Intelligens Elosztott Rendszerek BME-MIT, 2018
1. Informatikai trendek, ágensek, többágenses rendszerek A számítástechnika történetének 5 nagy trendje mindenütt jelenlévő (ubiquity) összekapcsolt (interconnection) intelligens delegált (delegation)
RészletesebbenIntelligens Ágensek Evolúciója (Evolution of Intelligent Agents) Készítette: Kovács Dániel László Budapest Műszaki és Gazdaságtudományi Egyetem V il l
DIPLOMATERV K o v á c s D á n i e l L á s z l ó 2 0 0 3. Intelligens Ágensek Evolúciója (Evolution of Intelligent Agents) Készítette: Kovács Dániel László Budapest Műszaki és Gazdaságtudományi Egyetem
RészletesebbenMadarassy László, mérnök, BME - Mobil Innovációs Központ. lmadarassy@mik.bme.hu
Madarassy László, mérnök, BME - Mobil lmadarassy@mik.bme.hu W3C Workshop 2007.02.22. BME Informatikai épület Mire használható a VoiceML VoiceML történet, W3C-ajánlások VoiceML dokumentum felépítése Minta
RészletesebbenOpenCL alapú eszközök verifikációja és validációja a gyakorlatban
OpenCL alapú eszközök verifikációja és validációja a gyakorlatban Fekete Tamás 2015. December 3. Szoftver verifikáció és validáció tantárgy Áttekintés Miért és mennyire fontos a megfelelő validáció és
RészletesebbenÉrzékelők az autonóm járművekben
Érzékelők az autonóm járművekben Gáspár Péter Szirányi Tamás 1 Érzékelők Tartalom Motivációs háttér Környezetérzékelés célja Autóipari érzékelők Széria megoldások és ipari trendek 2 Motiváció: A járműipar
RészletesebbenFEGYVERNEKI SÁNDOR, Valószínűség-sZÁMÍTÁs És MATEMATIKAI
FEGYVERNEKI SÁNDOR, Valószínűség-sZÁMÍTÁs És MATEMATIKAI statisztika 10 X. SZIMULÁCIÓ 1. VÉLETLEN számok A véletlen számok fontos szerepet játszanak a véletlen helyzetek generálásában (pénzérme, dobókocka,
RészletesebbenDigitális írástudás kompetenciák: IT alpismeretek
Digitális írástudás kompetenciák: IT alpismeretek PL-5107 A továbbképzés célja: A program az alapvető számítógépes fogalmakban való jártasságot és a számítógépek alkalmazási területeinek ismeretét nyújtja
RészletesebbenSzámítógépes Hálózatok. 7. gyakorlat
Számítógépes Hálózatok 7. gyakorlat Gyakorlat tematika Hibajelző kód: CRC számítás Órai / házi feladat Számítógépes Hálózatok Gyakorlat 7. 2 CRC hibajelző kód emlékeztető Forrás: Dr. Lukovszki Tamás fóliái
RészletesebbenÁgensek. Mesterséges intelligencia II MEMO_01. Pletl
Ágensek ápr.7. 16-18. Bólyai terem Szilveszter Knowledge is of two kinds. We know a subject ourselves or we know where we can find information about it. -- Samuel Johnson Ez az emlékeztető nagyban támaszkodik
RészletesebbenIntelligens irányítások
Intelligens irányítások Fuzzy következtető rendszerek Ballagi Áron Széchenyi István Egyetem Automatizálási Tsz. 1 Fuzzy következtető rendszer Fuzzy következtető Szabálybázis Fuzzifikáló Defuzzifikáló 2
RészletesebbenIntelligens Rendszerek
Intelligens Rendszerek Robotok http://mobil.nik.uni-obuda.hu http://mobil.nik.uni-obuda.hu/tantargyak/irg/segedanyagok/ B Biology Biológiai mintára készített, E Electronics elektronikusan működtetett,
RészletesebbenJava VI. Egy kis kitérő: az UML. Osztály diagram. Általános Informatikai Tanszék Utolsó módosítás: 2006. 03. 07.
Java VI. Öröklődés Miskolci Egyetem Általános Informatikai Tanszék Utolsó módosítás: 2006. 03. 07. Java VI.: Öröklődés JAVA6 / 1 Egy kis kitérő: az UML UML: Unified Modelling Language Grafikus eszköz objektum
RészletesebbenSzemantikus Web Semantic Web A szemantikus web alkalmas megközelítés, illetve megfelel nyelvekkel, eszközökkel támogatja az intelligens információs
Szemantikus Web Semantic Web A szemantikus web alkalmas megközelítés, illetve megfelel nyelvekkel, eszközökkel támogatja az intelligens információs rendszerek fejlesztését az elosztott információs környezetben.
Részletesebben9. MPI
9. MPI kertesz.gabor@nik.uni-obuda.hu MPI Message Passing Interface Elosztott memóriájú párhuzamos programozási API Gyk. folyamatok közötti kommunikáció de facto ipari standard Több száz előre definiált
RészletesebbenEGT Finanszírozási Mechanizmus HU08 Ösztöndíj Program
Gépészmérnöki Kar Budapesti Műszaki és Gazdaságtudományi Egyetem Mechatronika, Optika és Gépészeti Informatika Tanszék EGT Finanszírozási Mechanizmus 2009-2014 - HU08 Ösztöndíj Program Samu Krisztián,
RészletesebbenJárműinformatika Bevezetés
Járműinformatika Bevezetés 2018/2019. tanév, II. félév Dr. Kovács Szilveszter E-mail: szkovacs@iit.uni-miskolc.hu Informatika Intézet 107/a. Tel: (46) 565-111 / 21-07 Autó elektronika az 1970-es években
Részletesebben