Lublin University of Technology Journals
Not a member yet
4285 research outputs found
Sort by
Analysis of user identification methods in web browsers
Full text linkWebsite visitor data helps to increase application security, control limited access, personalize content, collect data and improve the application. The article analyzes user identification methods in a browser: Browser Fingerprint, Supercookie, Keystroke Dynamics. The analysis of the methods was perfomed based on 4 criteria: False Acceptance Rate, applicability, avoidance resistance, Frontend Performance. For the research, literature, tests in different browsers, demo scripts in JavaScript, and the Performance API were used. It has been shown that the Supercookie is ineffective today, but Browser Fingerprint and Keystroke Dynamics can still be utilized for identification
Spatial identification of manipulable objects for a bionic hand prosthesis
Full text linkThis article presents a method for the spatial identification of objects for bionic upper limb prostheses, utilizing the analysis of digital images captured by an optoelectronic module based on the ESP32-CAM and classified using neural network algorithms, specifically FOMO (MobileNetV2). Modern bionic prostheses that imitate natural limb functions, as well as their advantages and significance for restoring the functionality of the human body, are analysed. An algorithm for a grip-type recognition system is proposed, integrating spatial identification of object shapes with the analysis of myographic signals to enable accurate selection and execution of appropriate manipulations. The neural network was trained on a set of images of basic shapes (spherical, rectangular, cylindrical), which achieved an average identification accuracy of over 89% with a processing time of one image of 2 ms. Due to its compactness and low cost, the developed system is suitable for integration into low-cost prostheses, ensuring adaptation of the movements of the artificial limb to the shape of the objects of manipulation and minimizing the risk of slipping objects. The proposed approach helps to increase the accuracy of movement execution and reduce dependence on expensive and complex technologies. The system has potential for further improvement, as it can operate with objects of complex shapes and handle scenarios involving multiple objects within the camera's field of view simultaneously
Wyjaśnialna sztuczna inteligencja do wykrywania raka płuc
Full text linkEarly and reliable diagnosis of lung cancer is a major medical objective. This study makes a groundbreaking contribution to the field of smart healthcare by employing the capabilities of Explainable Artificial Intelligence (AI) and the Grad-CAM (Gradient-weighted Class Activation Mapping) visualization technique to improve lung cancer detection. The LIDC-IDRI dataset is used in the study to create a deep-learning model that can distinguish between benign and malignant lung diseases based on image features. This study demonstrates the importance of the Grad-CAM technique by highlighting the parts of medical images that have the most impact on the diagnostic choices made by the model. This method is in line with the developing norms of smart healthcare, where trust and transparency are of the utmost importance because it prioritizes classification accuracy and interpretability. The convincing findings of the study show that the model is highly accurate at distinguishing between benign and malignant instances. The model's diagnostic insights are equally impressive, but giving vivid and context-rich explanations really sets it apart. The model's usefulness in the actual world is boosted by incorporating the LIDC-IDRI dataset, which guarantees the diversity and authenticity of the data. This study provides a benchmark for progress in the field of smart healthcare since it balances cutting-edge AI capability with explainability. The results of this study could enhance patient outcomes by lowering mortality rates through earlier diagnosis and streamlining clinical processes. To fight lung cancer, AI-driven precision and interpretability offer a viable path through healthcare's complexity.Wczesna i wiarygodna diagnoza raka płuc jest głównym celem medycznym. Niniejsze badanie stanowi przełomowy wkład w dziedzinę inteligentnej opieki zdrowotnej poprzez wykorzystanie możliwości sztucznej inteligencji (AI) i techniki wizualizacji Grad-CAM (Gradient-weighted Class Activation Mapping) w celu poprawy wykrywania raka płuc. W badaniu wykorzystano zbiór danych LIDC-IDRI do stworzenia modelu głębokiego uczenia, który może rozróżniać łagodne i złośliwe choroby płuc na podstawie cech obrazu. Badanie to pokazuje znaczenie techniki Grad-CAM poprzez podkreślenie części obrazów medycznych, które mają największy wpływ na wybory diagnostyczne dokonywane przez model. Metoda ta jest zgodna z rozwijającymi się normami inteligentnej opieki zdrowotnej, w której zaufanie i przejrzystość mają ogromne znaczenie, ponieważ priorytetowo traktuje dokładność klasyfikacji i możliwość interpretacji. Przekonujące wyniki badania pokazują, że model jest bardzo dokładny w rozróżnianiu łagodnych i złośliwych przypadków. Wyniki diagnostyczne modelu są równie imponujące, ale żywe i bogate w kontekst wyjaśnienia naprawdę go wyróżniają. Przydatność modelu w rzeczywistym świecie jest zwiększona dzięki włączeniu zbioru danych LIDC-IDRI, który gwarantuje różnorodność i autentyczność danych. Badanie to stanowi punkt odniesienia dla postępu w dziedzinie inteligentnej opieki zdrowotnej, ponieważ równoważy najnowocześniejsze możliwości sztucznej inteligencji z możliwością wyjaśnienia. Wyniki tego badania mogą poprawić wyniki pacjentów poprzez obniżenie wskaźników śmiertelności dzięki wcześniejszej diagnozie i usprawnieniu procesów klinicznych. Aby walczyć z rakiem płuc, precyzja i interpretowalność oparta na sztucznej inteligencji oferują realną drogę przez złożoność opieki zdrowotnej
Cechy metrologiczne do określania stężenia cholesterolu, trójglicerydów i fosfolipidów w celu wykrywania łuszczycy
Full text linkThe article is dedicated to the study of promising methods for determining the concentration of cholesterol, triglycerides, and phospholipids for the detection of psoriasis. It demonstrates that when interacting with cholesterol and triglycerides, the cholesteric-nematic mixture alters its spectral characteristics, in particular, which leads to a wavelength shift in the direction of the long-wavelength region. It is also shown that the liquid crystal mixture can serve as a sensitive element in an optical sensor for cholesterol and triglycerides and be one of the rapid diagnostic methods for detecting psoriasis.Artykuł poświęcony jest badaniu obiecujących metod określania stężenia cholesterolu, trójglicerydów i fosfolipidów w celu wykrycia łuszczycy. Wykazano, że podczas interakcji z cholesterolem i trójglicerydami mieszanina cholesterol-nematyczna zmienia swoją charakterystykę spektralną, w szczególności powodując przesunięcie minimalnej długości fali w kierunku obszaru o dużej długości fali. Wykazano również, że mieszanina ciekłych kryształów może służyć jako element czujnikowy w optycznym czujniku cholesterolu i trójglicerydów i być jedną z szybkich metod diagnostycznych do wykrywania łuszczycy
Cyfryzacja podstacji z wykorzystaniem protokołu GOOSE między inteligentnymi urządzeniami elektronicznymi
Full text linkThe article addresses the implementation of projects for new digital substations, as well as upgrading existing substations using digital intelligent electronic devices. The purpose of the scientific article is to implement the GOOSE protocol into the IEC 61850 standard, enabling all substation process equipment to be interconnected with a single information network. These technological advancements significantly influence the process of operating secondary equipment at substations and, at first, may pose certain challenges during its testing. The experimental analysis confirmed that the mechanism of cyclic transmission of GOOSE messages in REF615 and SEPAM T62 devices operates in accordance with the protocol. The repeated transmission mechanism ensures message delivery and enables detection of communication failures after the maximum period of transmission of GOOSE messages.Artykuł obejmuje zagadnienia związane z wdrażaniem projektów nowych cyfrowych podstacji, a także modernizacją istniejących podstacji przy użyciu cyfrowych inteligentnych urządzeń elektronicznych. Celem artykułu naukowego jest wdrożenie protokołu GOOSE do standardu IEC 61850, który umożliwia połączenie wszystkich urządzeń procesowych podstacji z jedną siecią informacyjną. Innowacje te znacząco wpływają na proces obsługi urządzeń wtórnych w podstacjach i początkowo mogą powodować pewne trudności podczas ich testowania. Eksperyment przeprowadzony w ramach pracy naukowej potwierdził, że mechanizm cyklicznej transmisji komunikatów GOOSE w REF615 i SEPAM T62 jest realizowany zgodnie z protokołem. Ta technologia wielokrotnej transmisji gwarantuje, że odbiorca otrzyma wiadomość, a wszelkie usterki zostaną wykryte po maksymalnym okresie transmisji wiadomości GOOSE
Modelowanie dynamicznych i statycznych trybów pracy asynchronicznego napędu elektrycznego małej mocy
Full text linkThe article presents a mathematical model of the asynchronous motor in oblique coordinates, based on differential equations expressed in the standard Cauchy form. The differential equations of traditional models are implicitly formulated; therefore, during numerical implementation for prolonged processes, matrix coefficient rotation leads to significant time expenditure and the accumulation of errors during integration. This complex task is proposed to be addressed by ensuring that the differential equations of the electromechanical state are non-stiff and, importantly, written in standard Cauchy form. The standard Cauchy form is essential for analyzing asynchronous motors, as changes in the number of unknowns significantly restructure the coefficient matrix. This formulation of the equations is convenient for numerical integration, as explicit methods, which are considerably simpler than implicit methods, can be implemented. To create a mathematical model, coordinate transformations were performed based on the classical theory of electric machines. The advantage of the proposed method of using different coordinate axes is the possibility of analyzing new variables and obtaining constant coefficients in the equations of state of the electric motor. The model accounts for the electromagnetic interactions of the motor’s electrical circuits and their nonlinearity, enabling the simulation of electromagnetic and electromechanical processes. Transitional operating modes of the asynchronous motor have been modeled and analyzed. The proposed model can be utilized for analyzing the operation of motors both as standalone elements and as components of an electromechanical system. It is demonstrated that this model aligns with classical electrical machine theory. Simulation results are provided, along with their analysis.W artykule przedstawiono model matematyczny silnika asynchronicznego we współrzędnych ukośnych, oparty na równaniach różniczkowych wyrażonych w standardowej postaci Cauchy'ego. Równania różniczkowe tradycyjnych modeli są sformułowane w sposób niejawny, dlatego podczas implementacji numerycznej dla długotrwałych procesów rotacja współczynników macierzy prowadzi do znacznych nakładów czasu i akumulacji błędów podczas całkowania. To złożone zadanie proponuje się rozwiązać poprzez zapewnienie, że równania różniczkowe stanu elektromechanicznego są niesztywne i, co ważne, zapisane w standardowej postaci Cauchy'ego. Standardowa postać Cauchy'ego jest niezbędna do analizy silników asynchronicznych, ponieważ zmiany liczby niewiadomych znacząco zmieniają macierz współczynników. Takie sformułowanie równań jest wygodne dla całkowania numerycznego, ponieważ można zaimplementować metody jawne, które są znacznie prostsze niż metody niejawne. W celu stworzenia modelu matematycznego przeprowadzono transformacje współrzędnych w oparciu o klasyczną teorię maszyn elektrycznych. Zaletą zaproponowanej metody wykorzystania różnych osi współrzędnych jest możliwość analizy nowych zmiennych i uzyskania stałych współczynników w równaniach stanu silnika elektrycznego. Model uwzględnia oddziaływania elektromagnetyczne obwodów elektrycznych silnika i ich nieliniowość, umożliwiając symulację procesów elektromagnetycznych i elektromechanicznych. Zamodelowano i przeanalizowano przejściowe tryby pracy silnika asynchronicznego. Zaproponowany model może być wykorzystany do analizy działania silników zarówno jako samodzielnych elementów, jak i komponentów systemu elektromechanicznego. Wykazano, że model ten jest zgodny z klasyczną teorią maszyn elektrycznych. Przedstawiono wyniki symulacji wraz z ich analizą
Algorytm wykrywania obiektów w systemie nawigacji drona ratowniczego
Full text linkThis article focuses on improving object recognition algorithms for rescue drones, in particular, enhancing the methodology for classifying human poses by expanding the set of key body points and using more effective mathematical models. A methodology is proposed that analyzes 11 key body points, enabling the classification of human positions (standing, lying down, sitting, kneeling, bent) with greater accuracy. Additionally, a gesture recognition algorithm is proposed, detecting gestures such as arm-waving as a signal for help, which increases the effectiveness of rescue operations. The paper also considers the possibilities of implementing the system on the limited hardware resources of onboard UAV computers. Using geometric relationships between body points reduces computational costs without sacrificing accuracy, making the proposed model suitable for real-world use. The conducted research confirms that the improved system can automatically assess victims’ conditions, prioritize rescue efforts, and optimize drone navigation. In future work, it is planned to integrate the algorithms with drones’ multisensory systems and test them in real-world conditions.Niniejszy artykuł koncentruje się na udoskonaleniu algorytmów rozpoznawania obiektów w dronach ratowniczych, w szczególności na ulepszeniu metodologii klasyfikacji pozy człowieka poprzez rozszerzenie zestawu kluczowych punktów ciała oraz zastosowanie bardziej efektywnych modeli matematycznych. Zaproponowano metodykę analizującą 11 kluczowych punktów ciała, która umożliwia dokładniejszą klasyfikację pozycji człowieka (stojąca, leżąca, siedząca, klęcząca, zgięta). Ponadto zaproponowano algorytm rozpoznawania gestów – wykrywanie takich sygnałów jak machanie ręką jako wezwanie pomocy – co zwiększa skuteczność akcji ratowniczych. W artykule rozważono również możliwości wdrożenia systemu przy ograniczonych zasobach sprzętowych komputerów pokładowych UAV. Wykorzystanie zależności geometrycznych między punktami ciała obniża koszty obliczeniowe bez utraty dokładności, dzięki czemu proponowany model nadaje się do zastosowań w warunkach rzeczywistych. Przeprowadzone badania potwierdzają, że ulepszony system może automatycznie oceniać stan poszkodowanych, ustalać priorytety działań ratowniczych oraz optymalizować nawigację drona. W przyszłych pracach planuje się integrację algorytmów z wielosensorowymi systemami dronów oraz przeprowadzenie testów w warunkach rzeczywistych
Ocena odnawialnych źródeł energii w warunkach niepewności przy użyciu rozmytej metody AHP
Full text linkRenewable energy sources are natural energy forms that are replenished on a human timescale and are seen as more sustainable and eco-friendlier compared to fossil fuels. These resources are crucial for lowering carbon emissions and addressing climate change, ensuring a cleaner and more sustainable energy future. Choosing renewable energy sources in an uncertain environment presents a complex decision-making challenge, as it involves assessing multiple factors under conditions of uncertainty, such as fluctuating energy prices, shifting government policies, varying resource availability (e.g., solar, wind, hydro), and technological advancements. Fuzzy multi-criteria decision-making approaches offer a structured way to evaluate different options based on several criteria while addressing these uncertainties. The region in question experiences a combination of sunny, windy, and rainy days throughout the year, but the availability of solar, wind, and hydro resources is subject to significant uncertainty. Solar energy varies by season and location, and weather patterns are hard to predict. While government incentives exist, they may change overtime. Wind resources can be inconsistent, with the region’s average annual wind speed supporting wind power, but occasional periods of low wind intensity. Hydropower, though valuable, is affected by uncertain factors such as water availability, climate change, and regulatory or environmental considerations. In this article, the fuzzy AHP method with fuzzy Z-numbers is employed to assess renewable energy sources such as solar, wind, hydro based on criteria like economic factors, environmental impact, and technical feasibility.Odnawialne źródła energii to naturalne formy energii, które są uzupełniane w ludzkiej skali czasowej i są postrzegane jako bardziej zrównoważone i przyjazne dla środowiska w porównaniu z paliwami kopalnymi. Zasoby te mają kluczowe znaczenie dla obniżenia emisji dwutlenku węgla i przeciwdziałania zmianom klimatu, zapewniając czystszą i bardziej zrównoważoną przyszłość energetyczną. Wybór odnawialnych źródeł energii w niepewnym środowisku stanowi złożone wyzwanie decyzyjne, ponieważ wiąże się z oceną wielu czynników w warunkach niepewności, takich jak wahania cen energii, zmiany polityki rządowej, różna dostępność zasobów (np. energia słoneczna, wiatrowa, wodna) i postęp technologiczny. Rozmyte wielokryterialne metody podejmowania decyzji oferują ustrukturyzowany sposób oceny różnych opcji w oparciu o kilka kryteriów, przy jednoczesnym uwzględnieniu tych niepewności. Region, o którym mowa, doświadcza kombinacji słonecznych, wietrznych i deszczowych dni przez cały rok, ale dostępność zasobów energii słonecznej, wiatrowej i wodnej podlega znacznej niepewności. Energia słoneczna różni się w zależności od pory roku i lokalizacji, a wzorce pogodowe są trudne do przewidzenia. Chociaż istnieją zachęty rządowe, mogą one ulec zmianie w czasie. Zasoby energii wiatrowej mogą być niespójne, ze średnią roczną prędkością wiatru w regionie wspierającą energię wiatrową, ale sporadycznymi okresami niskiej intensywności wiatru. Energia wodna, choć cenna, jest uzależniona od niepewnych czynników, takich jak dostępność wody, zmiany klimatyczne oraz względy regulacyjne lub środowiskowe. W tym artykule zastosowano rozmytą metodę AHP z rozmytymi liczbami Z do przeprowadzenia oceny odnawialnych źródeł energii, takich jak energia słoneczna, wiatrowa i wodna, w oparciu o kryteria takie jak czynniki ekonomiczne, wpływ na środowisko i wykonalność techniczna
Czy prawa społeczno-ekonomiczne kobiet są zagrożone z powodu ekstremalnych warunków pogodowych?
Full text linkThe importance of women's socioeconomic rights (WSR) has been increasingly recognized, highlighting the critical roles women play and the unequal benefits they receive. The rise in severe extreme weather events intensifies the adverse impacts on women. This study examines data from 146 economies between 2000 and 2021, revealing significant effects of extreme temperatures on WSR (-2.6%). Droughts have been found to positively influence women's professional education rights (28.1%) and political rights (5.4%), but negatively affect women's physical integrity rights (-7.1%) and property rights (15%). Meanwhile, floods result in a decline in WSR (-0.9%), and storms adversely impact professional education (-1.3%) and property rights (-2%). Extreme weather events can alter the level of WSR by influencing industrial structures and innovation, as well as affecting overall development and personal income levels.Znaczenie praw społeczno-ekonomicznych kobiet (WSR) jest coraz bardziej uznawane, podkreślając kluczowe role, jakie odgrywają kobiety, i nierówne korzyści, jakie otrzymują. Wzrost liczby ekstremalnych zjawisk pogodowych nasila negatywny wpływ na kobiety. W badaniu tym przeanalizowano dane ze 146 krajów w latach 2000–2021, ujawniając znaczący wpływ ekstremalnych temperatur na WSR (-2,6%). Stwierdzono, że susze pozytywnie wpływają na prawa kobiet do edukacji zawodowej (28,1%) i prawa polityczne (5,4%), ale negatywnie wpływają na prawa kobiet do integralności fizycznej (-7,1%) i prawa własności (15%). Tymczasem powodzie powodują spadek WSR (-0,9%), a burze negatywnie wpływają na edukację zawodową (-1,3%) i prawa własności (-2%). Ekstremalne zjawiska pogodowe mogą zmieniać poziom WSR, wpływając na struktury przemysłowe i innowacje, a także wpływając na ogólny poziom rozwoju i dochodów osobistych
Abilities and limitations in counteracting urban heat islands
Full text linkThe article presents observational and simulation trends that have been used to mitigate the urban heat island phenomenon. Due to extensive progress in computing, researchers have focused on methods based on artificial intelligence. AI offers significant potential in counteracting UHIs through rapid temperature prediction, high-resolution mapping, optimisation of green spaces, and decision support. While AI models can expedite predictions, their precision may still lag behind traditional numerical weather prediction methods. The presented tools have major limitations, including the complexity of applying artificial intelligence to process the large datasets generated during city operations. The article presents the advantages of using AI algorithms to mitigate urban heat islands, which include more efficient management of energy, heating, and water infrastructure, as well as support in urban analysis. The ability to process vast amounts of data allows for more effective use of energy and water resources in buildings while continuously improving the algorithm. The literature review involved a comparison of current methods used to counteract urban heat islands, as well as existing and potential applications of artificial intelligence algorithms described in the Scopus and Web of Science databases. The analysis included the classification of the main groups of AI algorithms, their capabilities and limitations in mitigating urban heat islands, and an overview of the main trends in contemporary scientific articles on the use of AI in architecture. The selection criteria for the literature included the publication period (2016–2024), the applicability of the described solutions, and the current limitations and disadvantages of their use. The article highlights the main challenges in the widespread adoption of artificial intelligence in architecture