This HTML5 document contains 50 embedded RDF statements represented using HTML+Microdata notation.

The embedded RDF content will be recognized by any processor of HTML5 Microdata.

Namespace Prefixes

PrefixIRI
n18http://linked.opendata.cz/ontology/domain/vavai/riv/typAkce/
dctermshttp://purl.org/dc/terms/
n20http://purl.org/net/nknouf/ns/bibtex#
n15http://localhost/temp/predkladatel/
n8http://linked.opendata.cz/resource/domain/vavai/riv/tvurce/
n19http://linked.opendata.cz/ontology/domain/vavai/
n14http://linked.opendata.cz/resource/domain/vavai/vysledek/RIV%2F00216305%3A26210%2F05%3APU55153%21RIV07-MSM-26210___/
n13https://schema.org/
n12http://linked.opendata.cz/resource/domain/vavai/zamer/
shttp://schema.org/
skoshttp://www.w3.org/2004/02/skos/core#
n3http://linked.opendata.cz/ontology/domain/vavai/riv/
n2http://linked.opendata.cz/resource/domain/vavai/vysledek/
rdfhttp://www.w3.org/1999/02/22-rdf-syntax-ns#
n17http://linked.opendata.cz/ontology/domain/vavai/riv/klicoveSlovo/
n4http://linked.opendata.cz/ontology/domain/vavai/riv/duvernostUdaju/
xsdhhttp://www.w3.org/2001/XMLSchema#
n10http://linked.opendata.cz/ontology/domain/vavai/riv/jazykVysledku/
n5http://linked.opendata.cz/ontology/domain/vavai/riv/aktivita/
n16http://linked.opendata.cz/ontology/domain/vavai/riv/druhVysledku/
n9http://linked.opendata.cz/ontology/domain/vavai/riv/obor/
n7http://reference.data.gov.uk/id/gregorian-year/

Statements

Subject Item
n2:RIV%2F00216305%3A26210%2F05%3APU55153%21RIV07-MSM-26210___
rdf:type
skos:Concept n19:Vysledek
dcterms:description
Implementation artificial intelligence like diagnostic or prognostic implement with nowadays show like very effective implement, whereby it is possible forgo unintenional disturbances and dead plate electric machine, in capacity and dangerous breakdown. On our institution with already some years behind-go use artificial intelligence, as are e.g . neuron nets, for account lifetime insulating material electrical rotating machine. For this account are used data adventitious metering on exhibits insulating material, now with our research behind-go problem if will possible use method artificial intelligence on data, which has been measured on real machine. Implementace umělé inteligence jako diagnostický nebo prognostický nástroj se v dnešní době jeví jako velmi efektivní nástroj, kterým lze předcházet nechtěným poruchám a odstávkám elektrického stroje, jakožto i nebezpečným haváriím. Na našem ústavu se již několik let zabýváme využití umělé inteligence, jako jsou např. neuronové sítě, pro popis životnosti izolačního materiálu elektrického točivého stroje. Pro tento popis jsme používali data získaná měřením na vzorku izolačního materiálu, nyní se náš výzkum zabývá problémem zda bude možné použít metody umělé inteligence na datech, která byla naměřena na reálném stroji. Implementace umělé inteligence jako diagnostický nebo prognostický nástroj se v dnešní době jeví jako velmi efektivní nástroj, kterým lze předcházet nechtěným poruchám a odstávkám elektrického stroje, jakožto i nebezpečným haváriím. Na našem ústavu se již několik let zabýváme využití umělé inteligence, jako jsou např. neuronové sítě, pro popis životnosti izolačního materiálu elektrického točivého stroje. Pro tento popis jsme používali data získaná měřením na vzorku izolačního materiálu, nyní se náš výzkum zabývá problémem zda bude možné použít metody umělé inteligence na datech, která byla naměřena na reálném stroji.
dcterms:title
UTILIZE ARTIFICIAL INTELLIGENCE FOR DIAGNOSTICS SERVICE LIFE INSULATING MATERIAL REAL ELECTRICAL ROTATING MACHINE VYUŽITÍ UMĚLÉ INTELIGENCE PRO DIAGNOSTIKU ŽIVOTNOSTI IZOLAČNÍHO MATERIÁLU REÁLNÉHO ELEKTRICKÉHO TOČIVÉHO STROJE VYUŽITÍ UMĚLÉ INTELIGENCE PRO DIAGNOSTIKU ŽIVOTNOSTI IZOLAČNÍHO MATERIÁLU REÁLNÉHO ELEKTRICKÉHO TOČIVÉHO STROJE
skos:prefLabel
UTILIZE ARTIFICIAL INTELLIGENCE FOR DIAGNOSTICS SERVICE LIFE INSULATING MATERIAL REAL ELECTRICAL ROTATING MACHINE VYUŽITÍ UMĚLÉ INTELIGENCE PRO DIAGNOSTIKU ŽIVOTNOSTI IZOLAČNÍHO MATERIÁLU REÁLNÉHO ELEKTRICKÉHO TOČIVÉHO STROJE VYUŽITÍ UMĚLÉ INTELIGENCE PRO DIAGNOSTIKU ŽIVOTNOSTI IZOLAČNÍHO MATERIÁLU REÁLNÉHO ELEKTRICKÉHO TOČIVÉHO STROJE
skos:notation
RIV/00216305:26210/05:PU55153!RIV07-MSM-26210___
n3:strany
286-289
n3:aktivita
n5:Z n5:S
n3:aktivity
S, Z(MSM4977751310)
n3:dodaniDat
n7:2007
n3:domaciTvurceVysledku
n8:5292328 n8:1076469 n8:1198165 n8:4715985
n3:druhVysledku
n16:D
n3:duvernostUdaju
n4:S
n3:entitaPredkladatele
n14:predkladatel
n3:idSjednocenehoVysledku
550656
n3:idVysledku
RIV/00216305:26210/05:PU55153
n3:jazykVysledku
n10:cze
n3:klicovaSlova
Artificial Intelligence, Diagnostics, Neuronové Sítě
n3:klicoveSlovo
n17:Artificial%20Intelligence n17:Neuronov%C3%A9%20S%C3%ADt%C4%9B n17:Diagnostics
n3:kontrolniKodProRIV
[5B4188F19B56]
n3:mistoKonaniAkce
Nečtiny
n3:mistoVydani
Plzeň - Něčtiny, Česká Republika
n3:nazevZdroje
Diagnostika 05
n3:obor
n9:JA
n3:pocetDomacichTvurcuVysledku
4
n3:pocetTvurcuVysledku
4
n3:rokUplatneniVysledku
n7:2005
n3:tvurceVysledku
Říha, Zbyněk Hammer, Miloš Kolčaba, Josef Latina, Petr
n3:typAkce
n18:CST
n3:zahajeniAkce
2005-09-06+02:00
n3:zamer
n12:MSM4977751310
s:numberOfPages
4
n20:hasPublisher
Západočeská univerzita v Plzni
n13:isbn
80-7043-368-X
n15:organizacniJednotka
26210