Pranešimas XVII mokslinės kompiuterininkų konferencijos
sekcijoje „K9. Saityno technologijų vystymas“
„Kompiuterininkų dienos – 2015“, Panevėžyje, KTU PTVF 2013-09-19
Pranešimas sekcijoje
K10&M4. Informacinės technologijos studijų ir mokymo(-si) procese
„Kompiuterininkų dienos – 2015“, Panevėžyje, KTU PTVF 2015-09-19
Pranešimas XVII mokslinės kompiuterininkų konferencijos
sekcijoje „K8. Statistiniai metodai, optimizavimas ir prognozavimas“
„Kompiuterininkų dienos – 2015“, Panevėžyje, KTU PTVF 2013-09-19
Pranešimas XVII mokslinės kompiuterininkų konferencijos
sekcijoje „K9. Saityno technologijų vystymas“
„Kompiuterininkų dienos – 2015“, Panevėžyje, KTU PTVF 2013-09-19
Pranešimas sekcijoje
K10&M4. Informacinės technologijos studijų ir mokymo(-si) procese
„Kompiuterininkų dienos – 2015“, Panevėžyje, KTU PTVF 2015-09-19
Pranešimas XVII mokslinės kompiuterininkų konferencijos
sekcijoje „K8. Statistiniai metodai, optimizavimas ir prognozavimas“
„Kompiuterininkų dienos – 2015“, Panevėžyje, KTU PTVF 2013-09-19
Pranešimas XVII mokslinės kompiuterininkų konferencijos
sekcijoje „K9. Saityno technologijų vystymas“
„Kompiuterininkų dienos – 2015“, Panevėžyje, KTU PTVF 2013-09-19
Pranešimas XVII mokslinės kompiuterininkų konferencijos
sekcijoje „K9. Saityno technologijų vystymas“
„Kompiuterininkų dienos – 2015“, Panevėžyje, KTU PTVF 2013-09-19
Pranešimas VII Lietuvos jaunųjų mokslininkų konferencijoje „Operacijų tyrimas ir taikymai“
„Kompiuterininkų dienos – 2015“, Panevėžyje, KTU PTVF 2013-09-18
– Digital image acquisition, classes of images
– Image quality assessment
– Simple image features and their application
– Image filtering in the spatial and spectral domains
– Extracting certain features of images (corners, circles, edges)
– Exemplary applications
Pranešimas XII mokyklinės informatikos konferencijos sekcijoje
M5. Inovatyvūs mokymo metodai ir priemonės
„Kompiuterininkų dienos – 2015“, Panevėžyje, KTU PTVF 2013-09-19
The document discusses object detection using YOLOv5 models of varying sizes on different hardware platforms. It evaluates the mAP, inference time, parameters, and GFLOPS of YOLOv5s, YOLOv5m, YOLOv5l, and YOLOv5x models on a reduced COCO dataset. It also measures the average inference time of the optimized Int8 versions of these models on an iPhone 12's Neural Engine, GPU, and CPU. The results show that optimized YOLOv5 models can run real-time object detection at up to 100 images per second on the iPhone 12's Neural Engine.
This document summarizes research on supervised environmental data classification using spatial auto-beta models. The data consists of random fields with attribute values and class labels. A training set is used to classify new observations using generative classification methods. Specifically, attribute values fall within an interval and class labels take one of two values. Transformations are applied to make the data distribution normal. The best fitting distribution is selected to best describe the data. Classification accuracy is evaluated using actual error rates estimated from the data.
Pranešimas XVII mokslinės kompiuterininkų konferencijos
sekcijoje „K9. Saityno technologijų vystymas“
„Kompiuterininkų dienos – 2015“, Panevėžyje, KTU PTVF 2013-09-19
Pranešimas VII Lietuvos jaunųjų mokslininkų konferencijoje „Operacijų tyrimas ir taikymai“
„Kompiuterininkų dienos – 2015“, Panevėžyje, KTU PTVF 2013-09-18
– Digital image acquisition, classes of images
– Image quality assessment
– Simple image features and their application
– Image filtering in the spatial and spectral domains
– Extracting certain features of images (corners, circles, edges)
– Exemplary applications
Pranešimas XII mokyklinės informatikos konferencijos sekcijoje
M5. Inovatyvūs mokymo metodai ir priemonės
„Kompiuterininkų dienos – 2015“, Panevėžyje, KTU PTVF 2013-09-19
The document discusses object detection using YOLOv5 models of varying sizes on different hardware platforms. It evaluates the mAP, inference time, parameters, and GFLOPS of YOLOv5s, YOLOv5m, YOLOv5l, and YOLOv5x models on a reduced COCO dataset. It also measures the average inference time of the optimized Int8 versions of these models on an iPhone 12's Neural Engine, GPU, and CPU. The results show that optimized YOLOv5 models can run real-time object detection at up to 100 images per second on the iPhone 12's Neural Engine.
This document summarizes research on supervised environmental data classification using spatial auto-beta models. The data consists of random fields with attribute values and class labels. A training set is used to classify new observations using generative classification methods. Specifically, attribute values fall within an interval and class labels take one of two values. Transformations are applied to make the data distribution normal. The best fitting distribution is selected to best describe the data. Classification accuracy is evaluated using actual error rates estimated from the data.
This document summarizes a presentation on analyzing Lombard speech and its acoustic properties. It discusses an experiment where 8 speakers recorded words in two rooms, one with acoustic treatment and one without, both with and without noise. Acoustic features were extracted from the speech samples and analyzed based on noise type, room type, and speaker gender. Key findings included identifying features that distinguish Lombard speech from normal speech and vary based on noise level. Future work will use these findings to automatically monitor and improve speech quality and intelligibility in noise.
This document discusses the history and development of hypertext and markup languages. It begins with early methods of calculating and writing before discussing the development of printing press and moveable type in the 15th century. It then outlines important developments in hypertext standards and systems from 1945 to the present, including XML, HTML, CSS and the creation of the World Wide Web in 1990. It also discusses early limitations and issues with HTML and predictions for the future of hypertext.
2. V. Šova, E. Valavičius
Tikslas
Sukurti, bei pasiūlyti efektyvų ir priimtiną*
įrankį, skirtą
lietuviškų prekių ir paslaugų populiarinimui
internete.
* - estetišką ir nenaudojantį apgaulingų reklamavimo metodų.
3. V. Šova, E. Valavičius
Pay per click modelis
Pay per click (PPC), also called cost per
click, is an internet advertising model
used to direct traffic to websites, in
which advertisers pay the publisher
(typically a website owner) when the
ad is clicked. It is defined simply as
“the amount spent to get an
advertisement clicked.
https://en.wikipedia.org/wiki/Pay_per_click
4. Panašios lietuviškos paslaugos
http://www.payperclick.lt/
http://www.adclick.lt/lithuania-advertising/
V. Šova, E. Valavičius
9. Darbo rezultatai
Sukurta priemonė internetinių svetainių
populiarinimui naudojant reklamos mainų
modelį.
Dalyvių skaičius viršija 0.
Būtinai išbandykite
V. Šova, E. Valavičius
10. Darbo rezultatai
Sukurta priemonė internetinių svetainių
populiarinimui naudojant reklamos mainų
modelį.
Dalyvių skaičius viršija 0.
Būtinai išbandykite
V. Šova, E. Valavičius