黑料不打烊

黑料不打烊 did啪iuojasi savo doktorant懦 disertacijomis, tod臈l 黑料不打烊 Biblioteka kvie膷ia sekti skelbiamas naujas apgintas disertacijas. 艩iandien pristatoma disertacija 鈥濺oboto trajektorijos valdymas dirbtinio intelekto sistema suliejant jutikli懦 signalus鈥�, kuri膮 pareng臈 doktorantas Vygantas U拧inskis. Disertacija rengta 2021鈥�2026 metais Vilniaus Gedimino technikos universitete, vadovas 鈥� prof. dr. Vytautas Bu膷inskas. Disertacija ginama vie拧ame Mechanikos in啪inerijos mokslo krypties disertacijos gynimo tarybos pos臈dyje 2026 m. baland啪io 30 d. 10 val. Vilniaus Gedimino technikos universiteto Aula Doctoralis pos臈d啪i懦 sal臈je. Disertacijoje nagrin臈jama lokalios robot懦 navigacijos problema, kai realiuoju laiku apdorojami jutikli懦 duomenys darbinei aplinkai 寞vertinti ir adaptyviai jud臈jimo trajektorijai generuoti. Tyrim懦 objektas 鈥� mobili懦j懦 robot懦 lokalios navigacijos sistema su jutikli懦 signal懦 suliejimu, skirta naudoti tuneliuose ir kanaluose. Navigacija suskirstoma 寞 keturias dalis: aplinkos 寞vertinim膮, lokalizacij膮, kelio planavim膮 ir judesio vykdym膮. Lokalizacijos technologij懦 analiz臈 leid啪ia parinkti efektyv懦 jutikli懦 rinkin寞 kli奴tims aptikti, o heuristiniai ir dirbtinio intelekto metodai suteikia galimyb臋 generuoti optimali膮 trajektorij膮, i拧vengiant susid奴rim懦 ir i拧laikant jud臈jimo tiksl膮. Darbe sprend啪iama navigacijos ir kli奴膷i懦 aptikimo problema 啪mogui neprieinamuose plotuose, naudojant ekonomi拧k膮 aktyvi懦j懦 ir pasyvi懦j懦 jutikli懦 rinkin寞, o eksperimenti拧kai 寞vertinamas sukurtos sistemos veiksmingumas. Disertacij膮 sudaro 寞vadas, trys skyriai, i拧vados, literat奴ros ir autoriaus publikacij懦 disertacijos tema s膮ra拧ai. 漠vade apra拧oma problema, jos aktualumas, tyrimo tikslas, u啪daviniai, metodika, mokslinis naujumas, praktin臈 reik拧m臈 ir ginamieji teiginiai. Taip pat pateikiamos autoriaus publikacijos ir darbo strukt奴ra. Pirmajame skyriuje pateikiama literat奴ros analiz臈: globali懦 ir lokali懦 kelio planavimo metod懦 ap啪valga, lokalizacijos technologijos ir j懦 kombinacijos, jutikli懦 signal懦 suliejimo metodai bei veiksniai, lemiantys patikim膮 navigacij膮. Skyriaus pabaigoje suformuluojami disertacijos u啪daviniai. Antrajame skyriuje apra拧oma sukurta tuneli懦 autonomin臈s navigacijos tyrim懦 metodika: raudonos, 啪alios ir m臈lynos (RGB) kanal懦 kameros ir lazeri懦 pagrindu veikian膷ios optin臈s kli奴膷i懦 atpa啪inimo sistemos principai, jutikli懦 signal懦 suliejimas, modifikuotos vektorini懦 lauk懦 histogramos metodo ir ma拧ininio mokymosi taikymas. Tre膷iajame skyriuje pateikiami tyrim懦 rezultatai: optin臈s sistemos eksperimentai, kelio planavimo simuliacijos, ma拧ininio mokymosi metodo ir modifikuoto vektorini懦 lauk懦 histogramos (VFH) palyginimas bei roboto prototipo i拧bandymas laboratorijoje. Disertacijos tema paskelbti 5 straipsniai: trys 鈥� 啪urnaluose, 寞trauktuose 寞 Web of Science duomen懦 baz臋, du 鈥� mokslini懦 konferencij懦 leidiniuose. Disertacijos tema perskaityti 5 prane拧imai konferencijose Lietuvoje ir u啪sienyje. Mokslo darb膮 galite rasti 黑料不打烊 Virtualiojoje bibliotekoje.

Gegu啪臈s 5 d. (antradien寞) 14.00 val. kvie膷iame dalyvauti 黑料不打烊 Bibliotekos organizuojamuose nuotoliniuose mokymuose nauja tema: 鈥濪irbtinio intelekto 寞rankiai Web of Science ir Scopus duomen懦 baz臈se鈥�. Mokym懦 metu su啪inosite, kaip efektyviai naudoti universiteto prenumeruojam懦 mokslo vertinimo duomen懦 bazi懦 Web of Science Research Assistant ir Scopus AI 寞rankius tem懦 analizei, literat奴ros ap啪valgoms, mokslini懦 straipsni懦 paie拧kai bei tinkamiausi懦 啪urnal懦 publikavimui pasirinkimui. Taip pat bus pristatytos praktin臈s galimyb臈s: nat奴ralios kalbos u啪klausos, vizualizacijos, citavimo analiz臈 ir tyrim懦 kryp膷i懦 identifikavimas. Mokymai skirti mokslininkams, d臈stytojams, doktorantams ir visiems, dirbantiems su mokslin臈s informacijos paie拧ka. Mokymai vyks lietuvi懦 kalba, o juos ves Bibliotekos Mokym懦 ir informacijos sklaidos skyriaus vyr. bibliotekinink臈 Julija Gylien臈. Prisijunkite ir atraskite, kaip dirbtinis intelektas gali palengvinti ir pagreitinti J奴s懦 tyrim懦 proces膮.   Registracija