Temat: kernel quality - Prolib Integro

Skocz do pozycji: 1.

Tytuł:: Computer image analysis for the estimation of kernel quality in faba bean [Vicia faba L.minor]
Autorzy:: Kubiak, A.
Usajewicz, I.
Tematy:: Vicia faba
kernel surface
computer image analysis
quality factor
faba bean
kernel quality
estimation; Pokaż więcej
Wydawca:: Instytut Rozrodu Zwierząt i Badań Żywności Polskiej Akademii Nauk w Olsztynie
Powiązania:: https://bibliotekanauki.pl/articles/1371708.pdf Link otwiera się w nowym oknie
Dostawca treści:: Biblioteka Nauki

Artykuł

na półce

Skocz do pozycji: 2.

Tytuł:: Performance evaluation of high speed colour sorter for cashew kernels
Ocena sprawności separatora barwnego do orzechów nerkowca
Autorzy:: Dhakshinamurthy, B.
Kokila, J.R.L.
Tematy:: cashew kernel
surface colour
quality
colour sorter
purity class
processing industry; Pokaż więcej
Wydawca:: Polska Akademia Nauk. Instytut Agrofizyki PAN
Powiązania:: https://bibliotekanauki.pl/articles/34950.pdf Link otwiera się w nowym oknie
Opis:: Surface colour of cashew kernels is one of the physical attributes used to determine the quality in cashew processing industry. Although manual grading of cashew kernels is followed in the Indian cashew processing system, the mechanised colour grading machine is gaining importance due to shortage of skilled man power. In the study a high speed colour sorter suitable for cashew kernel is evaluated for its performance in terms of operational capacity and purity index. Certain grades of whole kernel and broken kernel grades with different proportions are used. Estimation of the operational capacity revealed significant differences among the grades investigated, with higher value of 156 kg h-1 for the largest kernel (WW 210) and 52 kg h-1 for the smallest kernels (BB). Purity index showed a dependence on kernel size and was influenced by proportion of the kernels. Cost economics indicated that mechanical grading saves 40% of the total cost incurred for manual grading of cashew kernels.
Barwa powierzchni orzechów nerkowca jest jedną z cech fizycznych, określających ich jakość w przemyśle przetwórczym. W Indiach dominuje sortowanie ręczne w przetwórstwie orzechów nerkowca, ale zmechanizowane systemy separacji zyskują na znaczeniu z uwagi na brak wykwalifikowanej siły roboczej. W pracy oceniono wydajność operacyjną i indeks czystości separatora barwnego do orzechów nerkowca. W badaniach uwzględniono wybrane kategorie orzechów całych oraz rozdrobnionych, w różnych proporcjach. Wydajność operacyjna charakteryzowała się znaczącym zróżnicowaniem różnych wielkości orzechów nerkowca, przy czym wyższą wartość 156 kg·h-1 otrzymano dla największych orzechów (WW 210), a wartość 52 kg·h-1 dla orzechów najmniejszych (BB). Indeks czystości zależał od wielkości oraz udziału orzechów małych i dużych. Zastosowanie separatora barwnego pozwala zmniejszyć koszty separacji o 40% w porównaniu do kosztów sortowania ręcznego.
Dostawca treści:: Biblioteka Nauki

Artykuł

na półce

Skocz do pozycji: 3.

Tytuł:: The effect of dietary supplementation with plum (Prunus domestica L.) kernel oil on slaughter performance, meat quality, and lipid profile in rabbits : a preliminary study
Autorzy:: Pałka, Sylwia
Siudak, Zuzanna
Ganszczyk, Barbara
Grzesiak, Małgorzata
Kmiecik, Michał
Nowicki, Jacek
Otwinowska-Mindur, Agnieszka
Dostawca treści:: Repozytorium Uniwersytetu Jagiellońskiego

Artykuł

na półce

Skocz do pozycji: 4.

Tytuł:: Wpływ wybranych parametrów pracy obcinarki na proces cięcia ziarna kukurydzy cukrowej
The influence of chosen working parameters of cutter on process of cutting sweet corn kernel
Autorzy:: Niedziółka, I.
Szymanek, M.
Tematy:: kukurydza cukrowa
kolba
ziarno
obcinarka
jakość
cięcie ziarna
sweet corn
cob
kernel
cutter
quality
kernels cutting; Pokaż więcej
Wydawca:: Polskie Towarzystwo Inżynierii Rolniczej
Powiązania:: https://bibliotekanauki.pl/articles/291121.pdf Link otwiera się w nowym oknie
Opis:: Badania wpływu wybranych parametrów pracy obcinarki na proces cięcia ziarna kukurydzy cukrowej określano na stanowisku badawczym. Pomiary prowadzono przy prędkości obrotowej głowicy nożowej w zakresie 1600 do 2560 obr*min-1 i zmiennej średnicy rozstawu noży tnących w granicach 25 do 35 mm. Prędkość podajnika kolb była stała i wynosiła 0,31 m*s-1. Analiza statystyczna uzyskanych wyników badań wykazała, że zmiana prędkości obrotowej głowicy tnącej oraz średnicy rozstawu noży wpłynęły istotnie na wzrost jakości procesu odcinania ziarna oraz zmniejszenie współczynnika nierównomierności cięcia.
The investigations of influence of chosen parameters of cutter work on process of cut of sweet corn kernels were defined on investigative stand. The measurements were led near rotational speed of knife head in range 1600 to 2560 obr*min-1 and the variable of diameter of span knives cutting in interval 25 to 35 mm. The speed of feeder of cobs was solid and carried out 0,31 m*s-1. Statistical analysis of got results of investigations shew that they had influenced the change of rotational speed of cutter head as well as diameter span knives on growth of quality of process indeed the parting the grain as well as decrease the coefficient of inequality of cut.
Dostawca treści:: Biblioteka Nauki

Artykuł

na półce

Skocz do pozycji: 5.

Tytuł:: Comparison of explainable AI methods for models based on neural networks
Porównanie mechanizmów tłumaczenia decyzji dla modeli bazujących na siechach neuronowych
Autorzy:: Bałaga, Paweł
Opis:: Utilization of computer-aided techniques is an emerging trend not only in automation of simple, repetitive tasks, but also in areas that were so far reserved for humans. Recent breakthroughs in the field of machine learning resulted in popularizing neural networks in the role of decision support systems in applications related to computer vision, speech and text analysis, autonomous car industry, medical diagnosis and security. High accuracy of neural network-based models compared to many of their traditional counterparts encourages adoption in a wide variety of use cases. Nonetheless, since these are black-box models, the resulting predictions are often difficult to comprehend. Such solutions cannot be applied indiscriminately to areas impacting human lives. Being able to explain black-box model’s results is critical, before allowing it to drive real-world decisions. The current work is focused on a comparison of explainable AI methods, in particular those applicable to models based on neural networks. The thesis is composed of two major parts: the theoretical introduction into concepts related to neural networks and explainable AI, which were heavily used in this research, especially convolutional layers and explanation method internals; and the practical study, in which methods of choice (LIME, SHAP, Anchor) are applied to explaining embeddings obtained by neural networks for affective images. Original author’s contributions comprise the comparison of the aforementioned explanation methods and the introduction of novel metrics, which refer to quality of individual explanations. The author’s custom implementation may allow for automated explanation model assessment and debugging in the early phase of development. Moreover, the author proposed two novel ensemble approaches that combine the strengths of multiple standalone explanation methods in order to produce a supreme model.
Techniki komputerowe są coraz częściej wdrażane nie tylko w celu automatyzacji prostych, powtarzalnych zadań, ale również w obszarach dotąd zarezerwowanych dla ludzi. Niedawny postęp w zakresie uczenia maszynowego przyczynił się do upowszechnienia sieci neuronowych jako modeli decyzyjnych w zagadnieniach związanych z rozpoznawaniem obrazu, analizą mowy i pisma, autonomicznymi pojazdami, diagnostyką medyczną czy systemami bezpieczeństwa. Modele oparte na sieciach neuronowych charakteryzują się dużą skutecznością w porównaniu do wielu metod klasycznych, co zachęca do ich użycia w szerokiej gamie zastosowań. Niemniej jednak, przynależność do grupy metod czarno-skrzynkowych sprawia, że predykcje uzyskane za pomocą sieci neuronowych są zazwyczaj słabo rozumiane. W konsekwencji takie rozwiązania nie mogą być stosowane bezkrytycznie w obszarach wpływających na jakość życia ludzkiego – konieczne jest posiadanie sposobu na objaśnianie wyników otrzymanych z modeli czarno-skrzynkowych. Niniejsza praca koncentruje się na porównaniu metod objaśniających ze szczególnym uwzględnieniem tych, które można aplikować do sieci neuronowych. Praca składa się z dwóch zasadniczych części: teoretycznej – wprowadzającej czytelnika w tematykę sieci neuronowych i interpretowalnych modeli z naciskiem na pojęcia wykorzystane w niniejszej rozprawie, m.in. sieci konwolucyjne i sposoby działania metod objaśniających – oraz praktycznej, która zawiera projekt zastosowania wybranych metod (LIME, SHAP, Anchor) do objaśniania predykcji sieci neuronowych dla obrazów ukazujących zróżnicowane wyrazy ludzkich twarzy. W ramach oryginalnego wkładu autor niniejszego opracowania przedstawił wyniki porównania wyżej wymienionych metod, a także wprowadził definicje metryk, które można odnieść do jakości uzyskanych objaśnień oraz zautomatyzować ich obliczanie. Opracowany sposób może być wykorzystany do wczesnej diagnostyki i oceny jakościowej modeli objaśniających. Ponadto, autor wprowadził dwie propozycje metod “ensemble”, a zatem stanowiących złożenie kilku różnych podejść do objaśniania w celu uzyskania modelu łączącego zalety wielu metod składowych.
Dostawca treści:: Repozytorium Uniwersytetu Jagiellońskiego

Inne

na półce

Informacja

Wyszukujesz frazę "kernel quality" wg kryterium: Temat