Vilnius University Open Series
Not a member yet
694 research outputs found
Sort by
Duomenų augmentacijos naudojant generatyvinį besivaržantį tinklą saulės kolektorių segmentavimui iš nuotolinio stebėjimo vaizdų
Get PDFPopuliarėjant saulės baterijų naudojimui didėja ir duomenų poreikis planavimui bei valdymui. Deja, šie duomenys sunkiai prieinami arba neegzistuoja, o resursai, skirti segmentavimo modelių mokymui, yra apriboti ir plėtimui reikia daug išteklių. Šiame darbe panaudotas pix2pix generatyvinis besivaržantis tinklas naujų nuotraukų generavimui iš turimų duomenų, padidinant mokymo išteklių DeepLabV3 segmentavimo modeliui kiekį. Naudojant žinių perkėlimą, modelio adaptavimą bei 60% sugeneruotų nuotolinio stebėjimo nuotraukų kaip papildomus mokymo duomenis, padidintas aptiktų kolektorių kiekis, modelio tikslumas (angl. accuracy) padidintas 0.78%, taiklumas (angl. precision) – 3.41%, jautrumas (angl. sensitivity) – 2.49%, F1 metrika – 2.71%, IoU (intersect over union) metrika – 3.19%, o nuostoliai (angl. loss) sumažėjo 0.0282
Draudimo sektoriaus klientų atsiliepimų ir vertinimų nuotaikų kaitos analizė laike
Get PDFŠiandien internetas tampa nepakeičiamas informacijos šaltinis, kuriame gausu įvairių atsiliepimų apie įsigytus produktus ar paslaugas. Šie atsiliepimai teikia vertingą informaciją įmonėms, norinčioms geriau suprasti savo klientų poreikius ir lūkesčius. Vienas iš efektyviausių būdų išgauti įžvalgas iš atsiliepimų yra naudoti nuotaikų analizę. Šiame tyrime aptariama, kiek klientų yra patenkinti ir nepatenkinti draudimo sektoriaus teikiamomis paslaugomis bei siūlomais produktais, taip pat nuotaikų priskyrimui buvo naudojami skirtingi vektorizavimo ir klasifikavimo metodai, kad būtų pasiekti geriausi rezultatai. Analizei atlikti naudojami du duomenų rinkiniai – produkto įsigijimo ir atsiliepimai apie žalos išmokėjimą po draudiminio įvykio. Tyrime naudojami du vektorizavimo būdai – žodžių maišo ir TF-IDF bei trys klasifikavimo metodai: atraminių vektorių, naiviojo Bajeso bei ilgalaikės trumposios atminties modelis. Atlikus tyrimą gauta, jog klientų atsiliepimų nuotaikas geriausiai klasifikuoja naiviojo Bajeso klasifikatorius su TF-IDF vektorizavimo būdu, kai tikslumas siekia 91% abiem duomenų rinkiniams. Atsiliepimams po produkto įsigijimo gautos preciziškumo ir atkūrimo metrikos teigiamam sentimentui 93% ir 97% atitinkamai, neigiamai klasei 73% ir 55%. Teigiamai klasei po žalų atlyginimo gautas preciziškumas 93% ir atkūrimo metrika 96%, o neigiamai – 82% ir 72% . Pritaikius atraminių vektorių klasifikatorių su skirtingomis vektorizavimo technikomis gauta tikslumo įvertis 89%
Kauno meno mokykla ir „revoliucinių menininkų“ judėjimas Lietuvoje XX a. ketvirtajame dešimtmetyje
Get PDFThe article examines the history of communist activities among students (Stepas Žukas, Boleslovas Motuza, Vytautas Mackevičius, Bronius Žekonis, Petras Vaivada, Irena Trečiokaitė, Liuda Vaineikytė) of the Kaunas Art School during the interwar period in independent Lithuania. It analyzes the academic conditions, artists connections with educators and fellow communist sympathizers, delves into their backgrounds, family social and material situations, and other factors that could have influenced their radicalization and involvement in the Communist Party of Lithuania.Straipsnyje nagrinėjama buvusių Kauno meno mokyklos auklėtinių – Stepo Žuko, Boleslovo Adomo Motuzos-Matuzevičiaus, Vytauto Mackevičiaus, Bronio Žekonio, Petro Vaivados, Irenos Trečiokaitės-Žebenkienės ir Liudos Vaineikytės komunistinės veiklos istorija tarpukario Lietuvoje. Analizuojamos mokslo sąlygos, menininkų ryšys su pedagogais ir komunistinio pogrindžio bendraminčiais, gilinamasi į jų kilmę, šeimos socialinę ir materialinę padėtį bei kitas priežastis, galėjusias turėti įtakos jiems radikalėti ir įsitraukti į LKP
Kauno totorių bendruomenė ir organizacija 1918–1940 m.: struktūra ir veikla
Get PDFAfter World War I Tatars in Lithuania had to reorganize and institutionalize their parishes. Though Kaunas Tatars didn’t accomplish much in spheres of culture and education, they managed to build a new mosque in Kaunas this way leaving their mark. The main goal of Kaunas Tatar community was creating religious central institution. In 1925 in Vilnius polish Tatar community established institution of Mufti. Kaunas Tatars tried to establish similar organizations thorough all interwar period. Sadly, the conflicts between Muslim parishes in Lithuania constantly stopped this process. Kaunas Tatar Association tried to become dominating institution in Lithuanian Muslim community. This initiative was supported by Lithuanian Government but Tatars of Raižiai and Vinkšnupiai parishes wanted to function independently.Po Pirmojo pasaulinio karo Lietuvos totoriai liko be centrinės valdžios. Jie turėjo reorganizuotis ir atkurti savo parapijas. Kauno totoriai daug nepasiekė totorių švietimo ir kultūros srityse, tačiau pastatė mūrinę mečetę ir taip laikinojoje sostinėje paliko savo pėdsaką. Pagrindinis Kauno totorių tikslas – sukurti organizaciją, kuri vienytų visus Lietuvos totorius. 1925 m. Vilniuje Lenkijos totoriai įsteigė religinį centrą – Muftiatą. Kauno totoriai taip pat bandė kurti religines organizacijas. Deja, nuolatiniai parapijų konfliktai stabdė centralizacijos procesą. Kauno totorių draugija norėjo būti dominuojanti jėga Lietuvos totorių gyvenime, tačiau, nors ir turėjusi Lietuvos vyriausybės palaikymą, sulaukė didelio pasipriešinimo iš Raižių ir Vinkšnupių parapijų totorių, kurie norėjo veikti nepriklausomi
The Many Bodies of the First Statute of Lithuania
No full textThe category of the body is the main object of this study. The paper hopes to further examine the “corporal” theme in the research of the history of the Grand Duchy of Lithuania while simultaneously aiming to outline the countours of the concept. Being a legal codex, The First Statute of Lithuania (1529) was chosen as a foundational text for this study since it pertains to various aspects of both public and private life. Albeit not exhausting all possible interpretations, three bodies were examined more closely: that of a nobleman, of the grand duke, and of the state (the Grand Duchy) – each more abstract than the former. First of these can be associated with terms of status and honour, the second functions as if by extensions of ducal officers and medias, while the third is characterized by the matters of indivisibility, inalienation and membership. Moreover, three different properties (or faculties) were attributed to the body: epistemological (via senses and body marking), agential (as a mean to excercise one’s will and freedoms), and individualizing (as in the problem of belonging)
The Influence of YOLOv5 Hyperparameters for Construction Details Detection
Get PDFComputer vision has become a fundamental area of interest in recent decades. Each area has unique data which object detection methods can analyse. However, it is important to find the most suitable parameters for the model that detects different object groups. In this research has been investigated the influence of pre-trained YOLOv5 (nano (n), small (s), medium (m), large (l), extralarge (x)) models, hyperparameters (learning rate, momentum, and weight decay) and different image augmentation (hsv_h, degrees, translate, flipud, mosaic, mixup, shear, perspective) efficiency for similar construction details detection. A newly collected dataset with twenty-two labelled categories of construction details was prepared. A total of 270 models were trained and evaluated. Every model was evaluated with 3,300 test images which backgrounds were mixed, neutral, and white backgrounds. The most accurate model was YOLOv5l with learning rate – 0.001, momentum – 0.950 and weight decay – 0.0001. This model achieved – 0.5015 (50.15%) accuracy
Arrhythmia Classification from ECG Signals Using Transformers and Data Balancing Techniques
Get PDFWhile many arrhythmias pose minimal threat, certain heart rhythm irregularities elevate the potential for stroke or heart failure. The complexity arises particularly with the supraventricular premature heartbeat which has a resemblance to a normal beat and occurs infrequently. Consequently, this research proposes a data balancing and classification technique that enhances the accuracy of identifying mentioned hard-to-classify heartbeats while maintaining robust metrics for other classes. The study introduces a deep learning framework combined with a multi-head attention transformer, for balancing – under-sampling and synthetic minority oversampling are used. To evaluate the proposed model, various experiments based on real data were conducted. The results were compared with an existing model used in chest belt heartbeat monitoring, and the results show that the transformer model achieved better performance for supraventricular premature heartbeats, at the same time reaching high overall and per-class metrics
Vaizdų aprašų generavimo modeliai
Get PDFŠiame straipsnyje yra nagrinėjami vaizdų aprašų generavimo modeliai, kurių pagalba galima automatizuoti teksto aprašymų kūrimą iš vaizdinės informacijos. Pateikiamos įvairios neuroninių tinklų struktūros, tokios kaip CNN ir RNN, kurios naudojamos vaizdų savybių išgavimui ir teksto generavimui, bei dėmesio mechanizmai ir „transformer“ tipo tinklai, leidžiantys geriau integruoti vaizdo ir tekstinę informaciją. Analizuojami pagrindiniai duomenų rinkiniai, naudojami modelių mokymui, ir aprašymų vertinimo metodai, skirti įvertinti generuotų teksto aprašymų kokybę. Taip pat aptariamos naujausios tendencijos ir iššūkiai šioje srityje, pabrėžiant būsimų tyrimų kryptis
Propagandos atpažinimas lietuviškame tekste naudojant transformeriais pagrįstus, iš anksto apmokytus daugiakalbius modelius
Get PDFDidėjant informacijos kiekiui ir jos svarbai visuomenėje atsiranda vis didesnis poreikis automatinių įrankių, gebančių atpažinti propagandą. Dėl geopolitinės situacijos Lietuvos valstybė gali būti ypatingai pažeidžiama propagandinių mechanizmų, o automatinis jos atpažinimas lietuviškuose tekstuose yra nepakankamai ištyrinėta sritis. Šio darbo tikslas – išbandyti 3 pagrindinius transformeriais pagrįstus, iš anksto apmokytus daugiakalbius modelius propagandos atpažinimui. Sprendžiamas binarinis klasifikavimo uždavinys, priskiriant tekstui propagandinio arba nepropagandinio teksto klasę. LitLat, XLM-R ir mBERT modeliai adaptuoti apmokant ekspertų suanotuotu duomenų rinkiniu. Nors geriausią, 88,5 % F1 statistikos įvertį pavyko pasiekti adaptavus LitLat iš anksto apmokytą modelį, kiti šiame darbe adaptuoti modeliai pasiekia panašius rezultatus