Lublin University of Technology Journals
Not a member yet
4285 research outputs found
Sort by
Inteligentny model sterowania niezawodnością i bezpieczeństwem w systemach transportu miejskiego
No full textThis paper proposes an intelligent model for controlling the reliability and safety of urban transport systems, integrating fuzzy cognitive maps (FCMs) with the Bellman-Zadeh decision-making principle. This approach enables the consideration of complex interactions between evaluation criteria and controllable variables, which are characteristic of modern urban environments. To harmonise the modelling outcomes, a membership function to the ideal solution is introduced, allowing for the aggregation of the criteria vector through the intersection of corresponding fuzzy sets. A generalised algorithm is developed for forecasting reliability and safety parameters under the influence of multiple factors, facilitating multi-criteria selection of alternatives in dynamic and uncertain conditions. Special attention is given to the model’s applicability in road safety audits, where both technical and behavioural risk factors must be considered. The proposed framework supports scenario analysis, enabling the simulation of various event developments, the assessment of their implications for transport safety, and the formulation of adaptive response strategies. The integration of FCMs with the Bellman-Zadeh principle formalises the evaluation of safety scenarios, ranks critical factors, and supports decision-making for the optimisation of transport infrastructure. The approach can be adapted to various types of transport systems and utilised to enhance risk management, environmental safety, and strategic planning in urban contexts.W artykule zaproponowano inteligentny model sterowania niezawodnością i bezpieczeństwem systemów transportu miejskiego, oparty na integracji rozmytych map poznawczych (RMP) z zasadą podejmowania decyzji Bellmana-Zadeha. Przedstawione podejście umożliwia uwzględnienie złożonych interakcji pomiędzy kryteriami oceny a zmiennymi sterowalnymi, które są typowe dla współczesnych środowisk miejskich. W celu ujednolicenia wyników modelowania wprowadzono funkcję przynależności do rozwiązania idealnego, co pozwala na agregację wektora kryteriów poprzez przecięcie odpowiadających mu zbiorów rozmytych. Opracowano uogólniony algorytm prognozowania parametrów niezawodności i bezpieczeństwa pod wpływem wielu czynników, wspierający wielokryterialny wybór alternatyw w warunkach dynamicznych i niepewnych. Szczególną uwagę poświęcono zastosowaniu modelu w audytach bezpieczeństwa ruchu drogowego, gdzie uwzględniane są zarówno czynniki techniczne, jak i behawioralne. Zaproponowane rozwiązanie wspiera analizę scenariuszową, umożliwiając symulację różnych przebiegów zdarzeń, ocenę ich wpływu na bezpieczeństwo transportu oraz opracowanie adaptacyjnych strategii reagowania. Integracja RMP z zasadą Bellmana-Zadeha formalizuje ocenę scenariuszy bezpieczeństwa, umożliwia rangowanie czynników krytycznych oraz wspiera proces decyzyjny w zakresie optymalizacji infrastruktury transportowej. Proponowane podejście może być dostosowane do różnych typów systemów transportowych i wykorzystane w celu usprawnienia zarządzania ryzykiem, bezpieczeństwa środowiskowego oraz planowania strategicznego w kontekście miejskim
Wpływ dostosowywalnego harmonogramowania orkiestratora na wydajność uczenia maszynowego w urządzeniach brzegowych
No full textThis article explores the impact of custom scheduling strategies on the performance of machine learning workflows at the edge by using the case of Kubernetes scheduling. Optimizing machine learning (ML) workloads on resource-constrained edge devices has become a significant scientific challenge addressed by multiple studies. The severe limitations of edge systems in processing power, memory, and energy render conventional cloud-native schedulers ineffective, leading to poor resource utilization and degraded performance. While numerous advanced, data-driven solutions have been proposed for large-scale systems, their complexity and overhead are often impractical for edge deployments. In contrast, this work investigates a simpler, lightweight scheduling mechanism for CPU-based workloads that provides efficient and predictable performance without relying on historical data, making it well-suited for the unique requirements of the edge.Using a lightweight K3s cluster integrated with Kubeflow Pipelines, we investigate how varying binpacking functions influence resource allocation and training efficiency of a CNN model on the MNIST dataset. Our experiments demonstrate that tailored scheduling configurations can lead to noticeable improvements in training times and hardware utilization across different edge cluster sizes. The results offer actionable insights for optimizing AI workloads in resource-constrained edge environments.Ten artykuł analizuje wpływ niestandardowych strategii harmonogramowania na wydajność przepływów pracy uczenia maszynowego na brzegu (edge), na przykładzie harmonogramowania w Kubernetes. Optymalizacja obciążeń uczenia maszynowego (ML) na urządzeniach brzegowych o ograniczonych zasobach stała się istotnym wyzwaniem naukowym, które jest przedmiotem wielu badań. Poważne ograniczenia systemów brzegowych w zakresie mocy obliczeniowej, pamięci i energii sprawiają, że tradycyjne, chmurowe schedulery są nieskuteczne, co prowadzi do słabego wykorzystania zasobów i spadku wydajności. Podczas gdy liczne zaawansowane, oparte na danych rozwiązania zostały zaproponowane dla systemów na dużą skalę, ich złożoność i narzut często czynią je niepraktycznymi w środowiskach brzegowych. W przeciwieństwie do tego, niniejsza praca bada prostszy, lekki mechanizm harmonogramowania dla obciążeń opartych na CPU, który zapewnia efektywną i przewidywalną wydajność bez potrzeby korzystania z danych historycznych, dzięki czemu dobrze odpowiada unikalnym wymaganiom środowisk edge. Wykorzystując lekki klaster K3s zintegrowany z Kubeflow Pipelines, badamy, w jaki sposób różne funkcje „upakowywania zadań” wpływają na alokację zasobów i efektywność treningu modelu CNN na zbiorze danych MNIST. Nasze eksperymenty pokazują, że odpowiednio dostosowane konfiguracje harmonogramowania mogą prowadzić do zauważalnych usprawnień w czasie treningu i wykorzystaniu sprzętu w różnych rozmiarach klastrów brzegowych. Wyniki dostarczają praktycznych wskazówek dotyczących optymalizacji obciążeń AI w środowiskach edge o ograniczonych zasobach
System komputerowy do diagnostyki i terapii pomijania stronnego
No full textUnilateral Spatial Neglect (USN) is a neuropsychological disorder commonly resulting from right hemisphere brain damage, leading to impaired awareness of stimuli on the left side of space. It significantly affects patient autonomy and rehabilitation outcomes. Traditional therapies such as Visual Scanning Training (VST) and Prism Adaptation (PA) lack standardization and objective diagnostic tools. This paper presents a computer-based system designed to support both diagnosis and therapy of USN. The system uses a 5-meter LED strip to deliver spatially distributed visual stimuli and records patient responses via a physical button. Reaction times and detection data are stored in a local database, enabling objective assessment and personalized therapy planning. The system architecture is modular, based on Clean Architecture principles, and implemented in C++20 on a Raspberry Pi 5 microcomputer. The graphical interface is built using GTKmm 4.0. Therapy sessions follow VST methodology. They include tracking moving stimuli, using visual anchors, and increasing stimulus density. Preliminary trials confirm the system’s ability to differentiate neglect symptoms and support individualized therapy. Its portability, modularity, and integration of diagnostic and therapeutic functions make it a promising tool for clinical neurorehabilitation. Further validation and development are planned to support broader clinical adoption.Pomijanie stronne (USN) to zaburzenie neuropsychologiczne, które najczęściej występuje po uszkodzeniu prawej półkuli mózgu i prowadzi do braku świadomości bodźców po lewej stronie przestrzeni. Znacząco wpływa na samodzielność pacjenta oraz efektywność rehabilitacji. Tradycyjne metody terapii, takie jak trening skanowania wzrokowego (VST) czy adaptacja pryzmatyczna (PA), często nie są wystandaryzowane i nie oferują obiektywnych narzędzi diagnostycznych. W artykule przedstawiono komputerowy system wspomagający diagnozę i terapię USN. System wykorzystuje 5-metrową taśmę LED do prezentacji bodźców wzrokowych w różnych lokalizacjach przestrzennych, a reakcje pacjenta rejestrowane są za pomocą fizycznego przycisku. Czas reakcji i dane o wykryciu bodźców są zapisywane w lokalnej bazie danych, co umożliwia obiektywną ocenę i indywidualne planowanie terapii. Architektura systemu jest modułowa, oparta na zasadach Clean Architecture, zaimplementowana w języku C++20 na mikrokomputerze Raspberry Pi 5. Interfejs graficzny został zbudowany z użyciem biblioteki GTKmm 4.0. Sesje terapeutyczne bazują na metodologii VST, obejmując śledzenie ruchomych bodźców, wykorzystanie punktów odniesienia oraz zwiększanie gęstości bodźców. Wstępne badania potwierdziły skuteczność systemu w rozpoznawaniu objawów pomijania i wspieraniu terapii. Jego mobilność, modułowość i integracja funkcji diagnostycznych i terapeutycznych czynią go obiecującym narzędziem w neurorehabilitacji klinicznej
Methods for comparing three-dimensional motion trajectories
No full textAnalysis of three-dimensional motion trajectories plays an important role in medicine, sports, robotics, and the entertainment industry. This research aims to compare the performance of the following six trajectory analysis algorithms: Euclidean Distance, Mean Squared Error, Dynamic Time Warping, Fréchet Distance, Fuzzy C-Means, and Fuzzy Similarity in terms of scalability, accuracy, computational efficiency, and robustness to speed variations. The research was conducted on the 3DTennisDS dataset containing tennis stroke trajectories recorded with the Vicon motion capture system. Results showed that fuzzy methods offer the best combination of accuracy (Fuzzy Similarity: 0.92, FCM: 0.89) and computational efficiency while maintaining high resistance to dynamic movements. In conclusion, fuzzy algorithms provide the most balanced solution for trajectory comparison in practical applications
Comparative performance analysis of Spring Boot and Quarkus frameworks in Java applications
No full textThe paper presents comparative performance characterization of two Java application development frameworks, Spring Boot and Quarkus. A representative reference application was implemented using both frameworks to enable such a comparison. The study entailed measurements in terms of multiple metrics, including compilation time, initialization time for an application, final file sizes, CPU and RAM consumption, latency in HTTP response, throughput, and efficiency of database queries. Tests were run on both JAR and native image versions with varying loads. Results convincingly showed the benefits of native Quarkus in startup performance and resource utilization. Spring Boot is still a proven option with a broader tooling universe supporting it, though. This research gives interesting input to decide on the best technology for modern Java applications
Perception of diversity in urban culture: examining interior architecture students’ views on campus accessibility
No full textUnderstanding diversity-related needs and developing the capacity to create inclusive designs are among the goals of Interior Architecture education. This study investigates how Interior Architecture students perceive accessibility in buildings, open areas and premises on and off campus in their daily lives and how interior design education affects their perceptions of accessibility. A 5-point Likert-type scale survey was administered to Interior Architecture students, both those who had taken and those who had not taken an accessibility and universal design course. Factor analysis and t-test were used to evaluate the survey results. It was observed that the students’ perceptions of accessibility were largely guided by the spatial requirements of people with physical disabilities and visual impairments. Moreover, there was no difference in accessibility perception based on whether the students had or had not taken an accessibility course. From the results of the study, it can be recommended that design, interior architecture and architecture curricula should include universal design content with empathetic practices that focus on diversity in urban culture
Bezpośrednia percepcja a algorytmiczne przetwarzanie danych: studium porównawcze procesów twórczych w projekcie artystycznym w Twierdzy Kłodzko
No full textThis article presents a comparative analysis of the creative process and the final results of works produced by members of the Student Painting and Drawing Scientific Club at the Lublin University of Technology during an open-air workshop at Kłodzko Fortress. These are juxtaposed with images generated by artificial intelligence models based on photographic documentation of the site and the prompts provided. The traditional creative process is compared with the algorithmic process, taking into account differences in sources of inspiration, the creative process itself, and the nature of control over the composition. The findings suggest that human creativity relies on multisensory experience, emotional interpretation, and intentionality, whereas artificial intelligence creates images solely through the processing of input data, lacking the capacity for conscious interpretation. An analysis of the final outcomes reveals significant variations in the aesthetics, compositional coherence, and the level of emotional expression of the works. The discussion highlights the importance of creativity, the role of imperfection and expression in art, and indicates the limitations of artificial intelligence in replicating human creativity.Artykuł stanowi analizę porównawczą procesu twórczego oraz efektów końcowych prac wykonanych przez członków Studenckiego Koła Naukowego Malarstwa i Rysunku Politechniki Lubelskiej podczas pleneru na terenie Twierdzy Kłodzko oraz obrazów generowanych przez modele sztucznej inteligencji na podstawie dokumentacji fotograficznej miejsca oraz zastosowanych promptów. Tradycyjny proces twórczy został zestawiony z algorytmicznym, uwzględniając różnice w źródłach inspiracji, procesie twórczym oraz charakterze kontroli nad kompozycją. Wyniki wskazują, że twórczość ludzka opiera się na wielozmysłowym doświadczeniu, emocjonalnej interpretacji i intencjonalności, podczas gdy sztuczna inteligencja tworzy obrazy jedynie poprzez przetwarzanie danych wejściowych, bez zdolności świadomej interpretacji. Analiza efektów końcowych ukazuje zróżnicowanie w estetyce, spójności kompozycyjnej oraz poziomie ekspresji emocjonalnej prac. Dyskusja podkreśla znaczenie kreatywności, roli błędu i ekspresji w sztuce oraz wskazuje granice możliwości naśladowania twórczości ludzkiej przez sztuczną inteligencję
IoT-driven environmental optimization for hydroponic lettuce: A data-centric approach to smart agriculture
No full textAn IoT sensor network enables real-time monitoring of key environmental parameters, including temperature, humidity, nutrient solution pH, and concentration. This system employs a rule-based expert system with dynamic threshold adjustments for automated control. Over a 35-day growth cycle (Days After Transplanting - DAT), the experiment revealed statistically significant improvement in lettuce growth within the smart indoor farming system compared to outdoor farming. Average increases were observed: 17.1% in plant weight, 16.9% in plant height, and 20.0% in the number of leaves. The IoT-based control system robustly maintained environmental parameters within optimal ranges, creating a stable and conducive growth environment. This approach highlights the transformative potential of integrating IoT and intelligent control logic for optimizing indoor hydroponic crop production, paving the way for more efficient and sustainable agriculture. The findings offer insights for future smart farming developments by demonstrating how IoT and intelligent control improve hydroponic lettuce yield
Oddziaływanie promieniowania na beton w obiektach energetyki jądrowej
No full textThis review summarizes the effects of radiation exposure on the properties of concrete, with a focus on the impacts on compressive and tensile strength, elastic modulus, weight loss, and dimensional changes. Ionising radiation, including neutron exposure, can significantly alter the mechanical and physical properties of concrete used in nuclear energy facilities. Recent advancements in developing ultra-high-performance concrete (UHPC) and radiation shielding concrete with heavy natural aggregates offer promising alternatives for radiation shielding. AI-driven models can support this by predicting material performance under irradiation.Niniejszy artykuł podsumowuje wpływ narażenia na promieniowanie na właściwości betonu, ze szczególnym uwzględnieniem jego wpływu na wytrzymałość na ściskanie i rozciąganie, moduł sprężystości, ubytek masy oraz zmiany odkształceniowe. Promieniowanie jonizujące, w tym ekspozycja na neutrony, może znacząco zmieniać mechaniczne i fizyczne właściwości betonu stosowanego w obiektach energetyki jądrowej. Ostatnie osiągnięcia w dziedzinie betonu ultra-wysokiej wydajności (UHPC) oraz betonu osłonowego (RSC) z ciężkimi kruszywami naturalnymi oferują obiecujące alternatywy dla ochrony przed promieniowaniem.
 
Język angielski
No full textThe constantly progressing urbanisation of urban areas causes a shortage of land intended for residential development. Open corridor spaces, which often reach the central zones of cities, are becoming very attractive to development companies. At the same time, the still insufficient degree of coverage of cities with local plans contributes to the weakened protection of these areas against investment pressure. Hence the question arises – do the areas of potential corridors designated in planning documents still play such a role? The aim of the work is to determine the impact of changes in spatial development on the effectiveness of the functioning of the western part of the ventilation corridor, running along the Łódka River valley in Łódź (Poland). This area can be considered key from the point of view of shaping aerodynamic conditions, and thus thermal conditions, in the city. The assessment of the corridor's effectiveness was carried out using two methods: a visual estimation method, using data from Corine Land Cover, and a morphometric method based on data provided by the Łódź Geodesy Centre. Aerodynamic roughness length parameters were determined for 1990 and 2018, and then compared with the adopted criteria characterising ventilation corridors. The final part compares the results obtained using the adopted methods and determines the impact of changes on air flow and the efficiency of the ventilation corridor