Informacja

Drogi użytkowniku, aplikacja do prawidłowego działania wymaga obsługi JavaScript. Proszę włącz obsługę JavaScript w Twojej przeglądarce.

Wyszukujesz frazę "image transfer" wg kryterium: Temat


Tytuł:
The image transfer in franchise system — the conceptual approach
Zjawisko transferu wizerunku w systemie franchisingowym – ujęcie koncepcyjne
Autorzy:
Liczmańska-Kopcewicz, Katarzyna
Jagielski, Michał
Wiśniewska, Agnieszka
Tematy:
franchising
image
image transfer
brand image
wizerunek
transfer wizerunku
wizerunek marki
Pokaż więcej
Data publikacji:
2019-05-31
Powiązania:
https://bibliotekanauki.pl/articles/1058866.pdf  Link otwiera się w nowym oknie
Źródło:
Marketing i Rynek; 2019, 5; 13-20
1231-7853
Pojawia się w:
Marketing i Rynek
Opis:
The aim of the paper is to present the issue of brand image transfer in relation to franchising system. In the paper, the meaning of brand knowledge and awareness by customers are described. These two factors are presented as significant tools which companies use to compete effectively in turbulent market. There is presented also a definition of brand and company image transfer as an introduction to the issue of franchising and its role in brand image transfer. The reason of conducting the study is a desire of verification of the mechanism of brand image transfer in franchising. In order to achieve the aim of the paper, the following objectives have been set: (1) to discuss the issue of brand image and customers’ brand awareness and knowledge; (2) to describe the role of franchising in effective brand image transfer; (3) to show the possibilities of influence on brand image in franchising; (4) to point out the consequences (advantages and disadvantages) for both franchisor and franchisee, who decide to be a part of franchising agreement. The literature review and its analysis presented in the paper shows that the image of franchisor’s brand can be transferred to a franchisee’s brands and franchisee’s brand image can be easily transferred to the franchisors’ brand by the customers. These phenomena can be created in the awareness of customers intentionally and unintentionally. That is why the companies have to manage theirs brand image and cooperate if they decide to sign the franchising agreement.
Celem artykułu jest przedstawienie zagadnienia transferu wizerunku marki w odniesieniu do systemu franchisingu. W artykule opisano znaczenie wiedzy i świadomości marki wśród klientów. Te dwa czynniki są przedstawiane jako istotne narzędzia, które firmy wykorzystują, aby skutecznie konkurować na turbulentnym rynku. Przedstawiono także definicję transferu marki i wizerunku firmy jako wstęp do zagadnienia franchisingu i jego roli w procesie transferu wizerunku marki. Główną motywacją do przeprowadzenia badania była chęć zweryfikowania istoty mechanizmu transferu wizerunku marki w procesie franchisingu. Aby osiągnąć cel główny, sprecyzowano następujące cele poboczne: (1) omówienie kwestii wizerunku i świadomości marki, a także wiedzy o niej wśród konsumentów; (2) zaprezentowanie roli franchisingu w skutecznym transferze wizerunku marki; (3) pokazanie możliwości wpływu na wizerunek marki poprzez franchising; (4) wskazanie konsekwencji (zalet i wad) zarówno dla franchisodawcy, jak i franchisobiorcy, którzy decydują się na współpracę w oparciu o umowę franchisingu. Przegląd literatury i jej analiza zaprezentowane w artykule pokazują, że wizerunek marki franchisodawcy może zostać przeniesiony na markę franchisobiorcy, jak i wizerunek marki franchisobiorcy może mieć wpływ na postrzeganie marki franchisodawcy przez klientów. Zjawiska te mogą powstawać w świadomości klientów w sposób świadomy oraz niezamierzony. Dlatego firmy muszą zarządzać wizerunkiem swojej marki i stale ze sobą współpracować, jeśli już zdecydują się kooperować w oparciu o umowę franchisingu.
Dostawca treści:
Biblioteka Nauki
Artykuł
Tytuł:
The Impact of Consumer Knowledge on Brand Image Transfer in Cultural Event Sponsorship
Autorzy:
Karpińska-Krakowiak, Małgorzata
Tematy:
consumer knowledge
brand
image transfer
event sponsorship
Pokaż więcej
Data publikacji:
2013-06-25
Powiązania:
https://bibliotekanauki.pl/articles/1930038.pdf  Link otwiera się w nowym oknie
Źródło:
Polish Sociological Review; 2013, 182, 2; 185-208
1231-1413
2657-4276
Pojawia się w:
Polish Sociological Review
Opis:
The paper presents some preliminary findings on the role of consumer knowledge in cultural event sponsorships. Using a field design, the impact of consumer knowledge on the brand image transfer wasmeasured. Two international cultural events were examined and a total of 853 respondents participated in this study. The Kruskall-Wallis and Mann-Whitney tests were performed to determine whether there were any differences in brand image transfer between experts (‘high-knowledge’ spectators) and novices (‘low-knowledge’ spectators). The results reveal that image-building effects in cultural event sponsorship are considerably less pronounced if event spectators are highly knowledgeable about an event and its sponsoring brand. The findings indicate to what extent a brand may thrive on event sponsorship and how important it is to track current market segmentation and brand positioning.
Dostawca treści:
Biblioteka Nauki
Artykuł
Tytuł:
Investigation of the silver parameter and the transfer curve of the salted paper alternative process
Badania parametrów srebra i krzywej transferu papieru solnego fotografii alternatywnej
Autorzy:
Lieszkovszky, V.
Fejes-Tóth, I.
Ledeczky, G.
Tornai, R.
Tematy:
image transfer
transfer curve
inverse function
linear transfer
salted paper
alternative process
UV light
transfer obrazu
krzywa transferu
funkcja odwrotna
transfer liniowy
papier solny
proces alternatywny
światło ultrafioletowe
Pokaż więcej
Data publikacji:
2010
Powiązania:
https://bibliotekanauki.pl/articles/118866.pdf  Link otwiera się w nowym oknie
Źródło:
Journal Biuletyn of Polish Society for Geometry and Engineering Graphics; 2010, 21; 43-48
1644-9363
Pojawia się w:
Journal Biuletyn of Polish Society for Geometry and Engineering Graphics
Opis:
Photographers usually choose a recipe for their artistic purposes from many experimented ones of the past 150 years. Unfortunately, these recipes describe only the dilution of the solutions, but do not give a guide how much shall be used for the optimal result for a unit size surface. Besides, each of the transfer processes have a cumulative mapping distortion of the image transfer steps. We have already found the optimal volume of the salt solution and we published the results in an article. The aim of this paper is to describe the salted paper technique and to seek the optimal volume of the silver solution for creating proper prints. This article will review the saltprint alternative process, the available large form negative types, the used machines and what we can expect from the result. By having the optimal salt and silver volume, we determined the transfer curve of this process. The final goal is to create a software, that is able to produce the inverse of the mapping error. By using this inverse function, the original picture can be predistorted in order to make the desired linear transfer of the image onto the paper. Later on, it will be essential to test the different paper types, the amount of UV light and the effect of arrowroot gelatin layer or toners on contrast.
Fotografowie jużod 150 lat poszukują recept dla swoich artystycznych celów. Jednakże owe przepisy, podając zwykle tylko stężenie roztworów, nie podają jak dużo owego roztworu powinno być użyte w konkretnej sytuacji, by otrzymać optymalny efekt. Ponadto każdy proces przetwarzania obrazu kumuluje zniekształcenia. W artykule właśnie podajemy wyniki dotyczące optymalnego doboru objętości roztworu soli. Celem pracy jest opis techniki tworzenia zdjęć na papierze solnym w aspekcie implementacji komputerowej i znalezienie optymalnej pojemności roztworu srebra do stworzenia odpowiednich odbitek. W artykule sprawdza się proces alternatywny na papierze solnym poprzez analizę dostępnych form negatywów. Mając optymalną wielkość soli i srebra wyznaczamy krzywą transferu tego procesu. Ostatecznym celem jest stworzenie oprogramowania, które pozwala generować odwrotność błędu odwzorowania. Posługując się funkcją odwrotną oryginalny obraz może być przetworzony na przed-zniekształcony w celu znalezienia żądanego przekształcenia liniowego obrazu na papier. Wcześniej bardzo istotnym jest przetestować różne typy papierów, wartość światła ultrafioletowego i efekt wpływu warstwy żelatyny lub toneru na kontrast.
Dostawca treści:
Biblioteka Nauki
Artykuł
Tytuł:
Breast cancer cad system by using transfer learning and enhanced ROI
Autorzy:
Al-Huseiny, Muayed S
Sajit, Ahmed S
Tematy:
mammography
transfer learning
computer vision
image processing
Pokaż więcej
Data publikacji:
2022
Powiązania:
https://bibliotekanauki.pl/articles/2097433.pdf  Link otwiera się w nowym oknie
Źródło:
Applied Computer Science; 2022, 18, 1; 99--111
1895-3735
Pojawia się w:
Applied Computer Science
Opis:
Computer systems are being employed in specialized professions such as medical diagnosis to alleviate some of the costs and to improve dependability and scalability. This paper implements a computer aided breast cancer diagnosis system. It utilizes the publicly available mini MIAS mammography image dataset. Images are preprocessed to clean isolate breast tissue region. Extracted regions are used to adjust and verify a pretrained convolutional deep neural network, the GoogLeNet. The implemented model shows good performance results compared to other published works with accuracy of 86.6%, sensitivity of 75% and specificity of 88.9%.
Dostawca treści:
Biblioteka Nauki
Artykuł
Tytuł:
ADDP : Anomaly Detection Based on Denoising Pretraining
Autorzy:
Ge, Xianlei
Li, Xiaoyan
Zhang, Zhipeng
Tematy:
Anomaly Detection
Diffusion Models
image denoising
Pretraining
transfer learning
Pokaż więcej
Data publikacji:
2023
Powiązania:
https://bibliotekanauki.pl/articles/27311945.pdf  Link otwiera się w nowym oknie
Źródło:
International Journal of Electronics and Telecommunications; 2023, 69, 4; 719--726
2300-1933
Pojawia się w:
International Journal of Electronics and Telecommunications
Opis:
Acquiring labels in anomaly detection tasks is expensive and challenging. Therefore, as an effective way to improve efficiency, pretraining is widely used in anomaly detection models, which enriches the model's representation capabilities, thereby enhancing both performance and efficiency in anomaly detection. In most pretraining methods, the decoder is typically randomly initialized. Drawing inspiration from the diffusion model, this paper proposed to use denoising as a task to pretrain the decoder in anomaly detection, which is trained to reconstruct the original noise-free input. Denoising requires the model to learn the structure, patterns, and related features of the data, particularly when training samples are limited. This paper explored two approaches on anomaly detection: simultaneous denoising pretraining for encoder and decoder, denoising pretraining for only decoder. Experimental results demonstrate the effectiveness of this method on improving model’s performance. Particularly, when the number of samples is limited, the improvement is more pronounced.
Dostawca treści:
Biblioteka Nauki
Artykuł
Tytuł:
Space remote sensing systems transmission capabilities modeling
Autorzy:
Burshtynska, K.
Dolynska, I.
Tematy:
space image
modulation transfer function
resolution
przestrzeń obrazowa
MTF
Pokaż więcej
Data publikacji:
2013
Powiązania:
https://bibliotekanauki.pl/articles/100711.pdf  Link otwiera się w nowym oknie
Źródło:
Geomatics, Landmanagement and Landscape; 2013, 3; 27-35
2300-1496
Pojawia się w:
Geomatics, Landmanagement and Landscape
Opis:
Space information, or information obtained by means of space remote sensing, is widely and effectively used by many countries to solve a lot of scientific, technical and applied problems. Most manufacturers of space remote sensing systems declared the high resolution values of their systems. However, these values are computed theoretically, without considering the various factors affected them. To determine the real resolution of the system, we have considered mathematical modeling which describes the influence of different factors on the satellite images resolution. Some of these factors are: atmosphere turbulence, image shift, residual defocusing, and diffraction. One of the most important characteristic of the images resolution is the modulation transfer function (MTF) which allows the estimation of different factors affected on the image resolution. The modulation transfer function (MTF) is a fundamental tool for assessing the performance of imaging systems. Various authors [Zhang et al. 2012, Hwang et al. 2008, Ryan et al. 2003] investigate diferent MTF assessment methods of high resolution satellite images: a slant-edge method, a knife-edge method, a sine wave method and a grill pattern. We propose a generalized approach for MTF assessment based on theoretical assumptions which allows to determine the inluence of diferent factors. A comparative analysis of the modulation transfer function(s) for different space imaging systems shows that the image resolution depends mainly on the atmosphere turbulence and size of a sensor element. Additionally, we established that atmospheric turbulence significantly reduces the transmitting possibility of images. The parameters which describe the influence of turbu¬lence required additional studies. The main goal of our researches is to show that real spatial image(s) resolution is much "inferior" than the value provided by the manufacturers of space remote sensing systems.
Dostawca treści:
Biblioteka Nauki
Artykuł
Tytuł:
Identifying selected diseases of leaves using deep learning and transfer learning models
Autorzy:
Mimi, Afsana
Zohura, Sayeda Fatema Tuj
Ibrahim, Muhammad
Haque, Riddho Ridwanul
Farrok, Omar
Jabid, Taskeed
Ali, Md Sawkat
Tematy:
convolutional neural network
transfer learning
leaf disease detection
image classification
Pokaż więcej
Data publikacji:
2023
Powiązania:
https://bibliotekanauki.pl/articles/2204260.pdf  Link otwiera się w nowym oknie
Źródło:
Machine Graphics & Vision; 2023, 32, 1; 55--71
1230-0535
2720-250X
Pojawia się w:
Machine Graphics & Vision
Opis:
Leaf diseases may harm plants in different ways, often causing reduced productivity and, at times, lethal consequences. Detecting such diseases in a timely manner can help plant owners take effective remedial measures. Deficiencies of vital elements such as nitrogen, microbial infections and other similar disorders can often have visible effects, such as the yellowing of leaves in Catharanthus roseus (bright eyes) and scorched leaves in Fragaria ×ananassa (strawberry) plants. In this work, we explore approaches to use computer vision techniques to help plant owners identify such leaf disorders in their plants automatically and conveniently. This research designs three machine learning systems, namely a vanilla CNN model, a CNN-SVM hybrid model, and a MobileNetV2-based transfer learning model that detect yellowed and scorched leaves in Catharanthus roseus and strawberry plants, respectively, using images captured by mobile phones. In our experiments, the models yield a very promising accuracy on a dataset having around 4000 images. Of the three models, the transfer learning-based one demonstrates the highest accuracy (97.35% on test set) in our experiments. Furthermore, an Android application is developed that uses this model to allow end-users to conveniently monitor the condition of their plants in real time.
Dostawca treści:
Biblioteka Nauki
Artykuł
Tytuł:
Wyznaczanie masy gazu przedyfundowanej w kolumnie aeracyjnej z zastosowaniem tomografii obrazowej
Determination of gas mass transfer parameters in an aeration column with the use of image tomography
Autorzy:
Rząsa, M. R.
Tematy:
tomografia obrazowa
przepływ dwufazowy
wymiana masy
image tomography
two-phase flow
mass transfer
Pokaż więcej
Data publikacji:
2014
Powiązania:
https://bibliotekanauki.pl/articles/2072760.pdf  Link otwiera się w nowym oknie
Źródło:
Inżynieria i Aparatura Chemiczna; 2014, 3; 172--173
0368-0827
Pojawia się w:
Inżynieria i Aparatura Chemiczna
Opis:
Przedstawiono sposób wyznaczania masy gazu przedyfundowanej w kolumnie aeracyjnej. System pomiarowy oparty był na tomografii obrazowej. Ilość masy, jaka przeniknie do cieczy była obliczana z modelu Higbie’go, gdzie wymagana jest znajomość czasu kontaktu oraz powierzchni wymiany. Parametry te mierzono tomografem obrazowym, co umożliwiło określenie procesu wymiany masy w trakcie pracy urządzeń natleniających bez zakłócania tego procesu.
The paper presents a method of gas mass determination in an aeration column. The measuring system was based on the image tomography. Amount of mass penetrating to the liquid was calculated according to the theoretical Higbie model in which the contact time and the surface of exchange are applied. These parameters were measured with the image tomograph. It allows one to determine the mass exchange during the work of oxygenating devices with no process disturbance.
Dostawca treści:
Biblioteka Nauki
Artykuł
Tytuł:
Selected technical issues of deep neural networks for image classification purposes
Autorzy:
Grochowski, Michał
Kwasigroch, A.
Mikołajczyk, A.
Tematy:
deep neural network
deep learning
image classification
batch normalization
transfer learning
dropout
sieć neuronowa
klasyfikacja obrazów
normalizacja
transfer nauki
uczenie głębokie
Pokaż więcej
Data publikacji:
2019
Powiązania:
https://bibliotekanauki.pl/articles/200871.pdf  Link otwiera się w nowym oknie
Źródło:
Bulletin of the Polish Academy of Sciences. Technical Sciences; 2019, 67, 2; 363-376
0239-7528
Pojawia się w:
Bulletin of the Polish Academy of Sciences. Technical Sciences
Opis:
In recent years, deep learning and especially deep neural networks (DNN) have obtained amazing performance on a variety of problems, in particular in classification or pattern recognition. Among many kinds of DNNs, the convolutional neural networks (CNN) are most commonly used. However, due to their complexity, there are many problems related but not limited to optimizing network parameters, avoiding overfitting and ensuring good generalization abilities. Therefore, a number of methods have been proposed by the researchers to deal with these problems. In this paper, we present the results of applying different, recently developed methods to improve deep neural network training and operating. We decided to focus on the most popular CNN structures, namely on VGG based neural networks: VGG16, VGG11 and proposed by us VGG8. The tests were conducted on a real and very important problem of skin cancer detection. A publicly available dataset of skin lesions was used as a benchmark. We analyzed the influence of applying: dropout, batch normalization, model ensembling, and transfer learning. Moreover, the influence of the type of activation function was checked. In order to increase the objectivity of the results, each of the tested models was trained 6 times and their results were averaged. In addition, in order to mitigate the impact of the selection of learning, test and validation sets, k-fold validation was applied.
Dostawca treści:
Biblioteka Nauki
Artykuł
Tytuł:
Evaluating the feasibility of thermographic images for predicting breast tumor stage using DCNN
Ocena wydajności obrazów termograficznych do przewidywania stopnia guza piersi przy użyciu DCNN
Autorzy:
Khomsi, Zakaryae
El Fezazi, Mohamed
Elouerghi, Achraf
Bellarbi, Larbi
Tematy:
image analysis
classification
tumor prediction
transfer learning
thermography
analiza obrazu
klasyfikacja
przewidywanie nowotworów
uczenie transferowe
termografia
Pokaż więcej
Data publikacji:
2024
Powiązania:
https://bibliotekanauki.pl/articles/58907906.pdf  Link otwiera się w nowym oknie
Źródło:
Informatyka, Automatyka, Pomiary w Gospodarce i Ochronie Środowiska; 2024, 14, 1; 99-104
2083-0157
2391-6761
Pojawia się w:
Informatyka, Automatyka, Pomiary w Gospodarce i Ochronie Środowiska
Opis:
Early-stage and advanced breast cancer represent distinct disease processes. Thus, identifying the stage of tumor is a crucial procedure for optimizing treatment efficiency. Breast thermography has demonstrated significant advancements in non-invasive tumor detection. However, the accurate determination of tumor stage based on temperature distribution represents a challenging task, primarily due to the scarcity of thermal images labeled with the stage of tumor. This work proposes a transfer learning approach based on Deep Convolutional Neural Network (DCNN) with thermal images for predicting breast tumor stage. Various tumor stage scenarios including early and advanced tumors are embedded in a 3D breast model using the Finite Element Method (FEM) available on COMSOL Multiphysics software. This allows the generation of the thermal image dataset for training the DCNN model. A detailed investigation of the hyperparameters tuning process has been conducted to select the optimal predictive model. Thus, various evaluation metrics, including accuracy, sensitivity, and specificity, are computed using the confusion matrix. The results demonstrate the DCNN model's ability to accurately predict breast tumor stage from thermographic images, with an accuracy of 98.2%, a sensitivity of 98.8%, and a specificity of 97.7%. This study indicates the promising potential of thermographic images in enhancing deep learning algorithms for the non-invasive prediction of breast tumor stage.
Wczesny i zaawansowany rak piersi stanowią odrębne procesy chorobowe. Dlatego też identyfikacja stadium nowotworu jest kluczową procedurą dla optymalizacji skuteczności leczenia. Termografia piersi wykazała znaczny postęp w nieinwazyjnym wykrywaniu nowotworów. Jednak dokładne określenie stopnia zaawansowania nowotworu na podstawie rozkładu temperatury stanowi trudne zadanie, głównie ze względu na niedobór obrazów termicznych oznaczonych stopniem zaawansowania nowotworu. W niniejszej pracy zaproponowano podejście uczenia transferowego oparte na głębokiej konwolucyjnej sieci neuronowej (DCNN) z obrazami termicznymi do przewidywania stadium guza piersi. Różne scenariusze stadium nowotworu, w tym guzy wczesne i zaawansowane, są osadzone w trójwymiarowym modelu piersi przy użyciu metody elementów skończonych (MES) dostępnej w oprogramowaniu COMSOL Multiphysics. Pozwala to na wygenerowanie zestawu danych obrazów termicznych do trenowania modelu DCNN. Przeprowadzono szczegółowe badanie procesu dostrajania hiperparametrów w celu wybrania optymalnego modelu predykcyjnego. W związku z tym różne wskaźniki oceny, w tym dokładność, czułość i swoistość, są obliczane przy użyciu macierzy pomyłek. Wyniki pokazują zdolność modelu DCNN do dokładnego przewidywania stadium guza piersi na podstawie obrazów termograficznych, z dokładnością 98,2%, czułością 98,8% i swoistością 97,7%. Badanie to wskazuje na obiecujący potencjał obrazów termograficznych w ulepszaniu algorytmów głębokiego uczenia się w celu nieinwazyjnego przewidywania stadium guza piersi.
Dostawca treści:
Biblioteka Nauki
Artykuł

Ta witryna wykorzystuje pliki cookies do przechowywania informacji na Twoim komputerze. Pliki cookies stosujemy w celu świadczenia usług na najwyższym poziomie, w tym w sposób dostosowany do indywidualnych potrzeb. Korzystanie z witryny bez zmiany ustawień dotyczących cookies oznacza, że będą one zamieszczane w Twoim komputerze. W każdym momencie możesz dokonać zmiany ustawień dotyczących cookies