pokaz

W ramach pokazu zostanie przedstawiona analiza bioimpedancji elektrycznej jako wiarygodny sposób analizy składu ciała. Pokaz rozpocznie się od wyjaśnienia zasady działania metody bioimpedancji elektrycznej (BIA), która wykorzystywana jest powszechnie do badania składu ciała w gabinetach dietetycznych i na siłowniach.. Metoda ta jest szybka, bezpieczna, bezinwazyjna i wiarygodna, jednak są przeciwwskazania do jej zastosowania np. u osób chorych na padaczkę. W czasie pokazu, badanie BIA zostanie przeprowadzone losowo wybranym ochotnikom. Pomiar przeprowadzany będzie w pozycji stojącej.. Po wykonaniu badania ochotnicy otrzymają wyniki składu ich ciała tj.: zawartość tkanki tłuszczowej, mięśniowej, beztłuszczowej masy ciała oraz całkowita zawartość wody w organizmie, a także wyliczoną wartość podstawowej przemiany materii,.

Konstruktorzy szybkich samochodów sportowych zauważają korzyści ze stosowania elementów aerodynamicznych podnoszących ich osiągi. Pojawiają się nowe konstrukcje i nowe modele o czasem zagadkowych kształtach. Wykład ma na celu przybliżenie podstaw procesów przepływu wpływających na zachowanie się szybkiego pojazdu. W trakcie pokazu zaprezentowane zostaną modele różnych elementów aerodynamicznych zmieniających parametry pojazdów.

Inżynierowie zwykle unikają w swoich konstrukcjach jakichkolwiek objawów przepływów pulsujących, oscylujących. Istnieją jednak maszyny przepływowe wykorzystujące oscylujący przepływ. Z sukcesem wykorzystywane były jako urządzenia doładowujące silniki tłokowe (Comprex). Wykład poświęcony jest prezentacji zasad działania takich urządzeń i współczesnych projektów wykorzystujących przepływy nieustalone.

Sztuczna inteligencja w ciągu ostatnich lat odniosła spektakularne sukcesy w obszarze gier planszowych i komputerowych: w 2015 roku pierwszy raz w historii komputer pokonał człowieka w grze GO, w wielu grach platformowych oraz bardziej złożonych jak Starcraft czy Dota2. Wspomniane gry są na tyle trudne, że dopiero nowoczesne uczące się algorytmy w połączeniu z dużą mocą obliczeniową były w stanie dokonać przełomu. Podstawową zasadą, na której bazowały najskuteczniejsze algorytmy, jest pozwolenie algorytmom uczyć się od samych siebie, wyciągać wnioski i samodzielnie się ulepszać.  Podczas spotkania omówimy kilka kluczowych pomysłów z tego obszaru sztucznej inteligencji: metodę Monte Carlo oraz zastosowanie sieci neuronowych do analizy sytuacji w grze. Omówimy też nasz projekt, który dotyczy planszowo-karcianej gry "Splendor", i na jego przykładzie pokażemy, jak wspomniane algorytmy działają w praktyce. Gra polega na gromadzeniu surowców w celu rozbudowy swoich zdolności ekonomicznych, a celem jest osiągnięcie określonego poziomu zasobów. Gry tego typu wymagają planowania na wiele ruchów do przodu. Omówimy, w jaki sposób takie planowanie jest wykonywane przez samouczące się algorytmy.