Górnośląskie entrum Obliczeń Naukowych i Inżynierskich · rzeczywistych obiektów i urządzeń...

Górnośląskie Centrum Obliczeń Naukowych i Inżynierskich

Program Operacyjny Innowacyjna Gospodarka, 2007-2013

2. Oś priorytetowa: Infrastruktura sfery B+R Działanie 2.3: Inwestycje związane z rozwojem infrastruktury

informatycznej nauki

Podstawowe informacje

• Nr wniosku: POIG.02.03.01-24-099/13

• Termin rozpoczęcia projektu: 01.12.2013

• Termin zakończenia projektu: 30.11.2015

• Budżet projektu: 14 985 422,78 PLN

• Kierownik projektu: Joanna Polańska

Cel projektu

• Bezpośrednim celem projektu jest rozwój infrastruktury informatycznej nauki Wydziału Automatyki, Elektroniki i Informatyki Politechniki Śląskiej poprzez utworzenie Górnośląskiego Centrum Obliczeń Naukowych i Inżynierskich.

Cel projektu

• Centrum powstaje przez rozbudowę istniejącej już infrastruktury informatycznej oraz przez wykorzystanie dotychczasowych doświadczeń naukowców w zakresie obliczeń naukowo – inżynierskich.

Cele ogólne projektu

• Zwiększenie liczby zaawansowanych projektów badawczych realizowanych przez Wydział przy wykorzystaniu nowoczesnej infrastruktury informatycznej.

• Zwiększenie liczby projektów badawczych realizowanych we współpracy międzynarodowej.

• Zwiększenie liczby naukowców mających dostęp do wysokiej jakości i zaawansowanej technologicznie infrastruktury.

• Poprawa jakości badań naukowych i prac badawczo-rozwojowych prowadzonych w Wydziale dzięki zastosowaniu nowoczesnych rozwiązań w zakresie infrastruktury informatycznej.

Cele ogólne projektu • Wzrost atrakcyjności oferty usług świadczonych przez Wydział na

rzecz przedsiębiorstw, szkół wyższych oraz jednostek naukowych – zintensyfikowanie współpracy naukowej z innymi jednostkami naukowymi.

• Podniesienie rangi i konkurencyjności Politechniki Śląskiej w sektorze badawczo-rozwojowym;

• Wypełnienie luki występującej pomiędzy podażą a popytem na usługi badawczo-rozwojowe w zakresie nauk informatycznych oraz automatyki i elektroniki;

• Zapewnienie polskim przedsiębiorstwom dostępu do najwyższej jakości usług badawczych;

• Tworzenie warunków dla rozwoju proinnowacyjnej współpracy między nauką a biznesem, skutkujące wzrostem liczby zgłaszanych patentów oraz realizowanych wdrożeń.

Cele szczegółowe projektu

• Stworzenie laboratorium komputerów dużej mocy (KDM) z dużą ilością pamięci (zarówno operacyjnej jak i dyskowej) pozwalającego na realizację wymagających zadań obliczeniowych;

• stworzenie klastra specjalizowanych procesorów do obliczeń numerycznych, zbudowanego w oparciu o macierze procesorów graficznych;

• stworzenie wysoce specjalistycznego stanowiska symulacji komputerowych;

• budowa infrastruktury KDM dla efektywnego tworzenia modeli rzeczywistych obiektów i urządzeń w oparciu o ich dane konstrukcyjne zarówno na etapie projektowania, prototypowania, jak i implementacji oraz wdrażania nowoczesnych technologii.

Laboratorium Obliczeń Dużej Mocy

• Zaplecze sprzętowe to 20 serwerów obliczeniowych o zróżnicowanej konfiguracji oraz duża ilość pamięci operacyjnej, która pozwala na wykonywanie nawet bardzo złożonych pamięciowo programów.

• Serwery:

– 3 szt.: 64 rdzenie, 512 GB RAM, 5TB HDD

– 1 szt.: 48 rdzeni, 1TB RAM, 7TB HDD, 800 GB SSD

– 6 szt.: 32 rdzenie, 256 GB RAM, 4 TB HDD

– 6 szt.: 24 rdzenie, 128 GB RAM, 1 TB HDD

– 3 szt.: 16 rdzeni, 128 GB RAM, 1TB HDD, 2 GPGPU

– 1 szt.: 8 rdzeni, 128 GB RAM, 2TB HDD, 8 GPGPU


• Ponieważ w wielu z realizowanych badań konieczne jest przechowywanie bardzo dużych ilości danych, zakupiono macierze dyskowe połączone z serwerami za pomocą wydajnych przełączników sieciowych.

• Macierze Dyskowe:

– 4 szt.: 120 TB HDD

– 4 szt.: 40 TB HDD

• Infrastuktura sieciowa:

– Przełączniki 10Gb/s

– Serwery i macierze wyposażone w karty 10 Gb/s

Laboratorium Modelowania i Symulacji Procesów

Silne stacje robocze pozwolą m.in. na modelowanie zachowania bezzałogowych obiektów latających.

• Serwery:

– 1 szt.: 16 rdzeni, 192 GB RAM, 2 Nvidia Tesla Grid K2

– 4 szt.: 16 rdzeni, 192 GB RAM, 2 Nvidia Tesla Grid K1

• Stacje robocze:

– 4 szt: min. 6 rdzeni, min. 64 GB RAM

• Macierz dyskowa:

– 40 TB


ANSYS Academic Associate

• System obliczeniowy do analiz metodą objętości i elementów skończonych.

• Licencja umożliwia przeprowadzanie obliczeń w ramach badań zleconych i częściowo finansowanych przez ośrodki przemysłowe.

• System nie ma żadnych ograniczeń jeśli chodzi o wielkość analizowanego modelu (liczba węzłów).


• Możliwość wykorzystania dużej mocy obliczeniowej ANSYS Academic Associate Workgroup 128 (jest to pakiet 128 licencji HPC).

• Każda licencja ANSYS HPC umożliwia prowadzenie obliczeń w oparciu o solver ANSYS z wykorzystaniem większej liczby rdzeni.

• Jedna licencja HPC przypada na każdy dodatkowy rdzeń procesora.


Zastosowania (270h szkoleń, 30 tematów, grupy ~10 osób): • Analizy elektromagnetyczne • Symulacje szybkozmiennych wysoko nieliniowych zjawisk • Analiza pól sprzężonych dla sprzężeń:

– termika/wytrzymałość, – elektromagnetyzm/termika, elektromagnetyzm/termika/wytrzymałość, – elektrostatyka/wytrzymałość, – magnetyzm/wytrzymałość, – przepływ płynów/wytrzymałość , – elektromagnetyzm/wytrzymałość/przepływy, – akustyka/wytrzymałość, – termika/elektryczność, – elektryczność/termika/wytrzymałość/magnetyzm, – przepływy/termik


• Analiza wytrzymałościowa - analiza pól odkształceń i naprężeń materiałów i konstrukcji z uwzględnieniem: – nieliniowości geometrycznych,

– nieliniowości materiałowych,

– zagadnień dynamicznych,

– wyboczenia liniowego,

– zagadnień kontaktu,

– delaminacji, pęknięć,

– optymalizacji wielokryterialnej,

– adaptacyjnego siatkowania,

– submodelingu i cyklicznej symetrii.


• Analiza termiczna dla stanów ustalonych oraz zmiennych w czasie uwzględniająca: – przewodność,

– konwekcję,

– promieniowanie,

– przemiany fazowe,

– wewnętrzne źródła ciepła,

– użycie uzyskanych pól temperatur jako obciążenia w analizie wytrzymałościowej.


• Analiza przepływów dla stanów ustalonych oraz zmiennych w czasie uwzględniająca: – płyny ściśliwe oraz nieściśliwe, newtonowskie oraz nienewtonowskie,

– przepływy laminarne i turbulentne,

– przepływ z powierzchnią swobodną,

– możliwość prowadzenia obliczeń rozproszonych: na wielu komputerach i/lub na wielu procesorach,

– możliwość prowadzenia zaawansowanych analiz: maszyn wirnikowych, reakcji chemicznych, przepływów wielofazowych, zaawansowanych symulacji aerodynamicznych,

– możliwość bezpośredniego transferu wyników z symulacji przepływów jako obciążeń w analizie wytrzymałościowej,

– możliwość symulacji spalania na wielu poziomach szczegółowości wraz z uwzględnieniem powstawiania termicznych NOx czy SOx.


• Analiza systemowa: – system symulacji złożonych układów fizycznych, automatyki

i energoelektroniki, – wiele poziomów abstrakcji zachowania modeli: modele o dużej

złożoności, modele o zredukowanej liczbie stopni swobody, elementy obwodów elektrycznych, modele rozgałęzień czy wymuszeń,

– prowadzenie analizy sprzężonej z wykorzystaniem modeli z różnych programów,

– narzędzia do charakterystyki behawioralnej mikroprocesorów i przetworników,

– analiza: sprawności systemów, harmoniczna, schematów kontroli, ciągła w czasie, analiza zdarzeń, statystyczna wykorzystująca metodę MonteCarlo i standardy SAE, mieszana elementów analogowych i cyfrowych.


AnyLogic Professional

Graficzne środowisko programistyczne umożliwiające modelowanie zjawisk i procesów z wykorzystaniem modeli dyskretnych, ciągłych, dynamicznych, agentowych oraz ich kombinacji.

Modelowanie: – złożonych procesów przemysłowych wraz ze schematami zarządzania;

– procesów rynkowych, zaopatrzenia i dystrybucji;

– zarządzania projektami;

– zasobów ludzkich;

– ochrony zdrowia;

– produkcji, dystrybucji i wykorzystania energii;

– transportu samochodowego i kolejowego;

– ruchu pieszego;

– rynków kapitałowych.

• Symulator lotu



Funkcje symulatora

• Stanowisko będzie mieć budowę modularną oraz otwartą na możliwości rekonfiguracji i rozbudowy egzemplarza symulatora wzorcowego.

• Stanowisko będzie umożliwiało ingerencję w strukturę informatyczną urządzenia. Jednocześnie będzie możliwość przywrócenia stanu pierwotnego, w którym symulator wzorcowy będzie zapewniał symulację na poziomie profesjonalnych urządzeń klasy FNPT II.


• Stanowisko będzie zintegrowane z siecią VATSIM (Virtual Air Traffic Simulation Network).

• Stanowisko będzie zaopatrzone w specjalistyczny sprzęt komputerowy, umożliwiający w czasie rzeczywistym wykonywanie obliczeń korekt trajektorii ścieżki podejścia statku powietrznego, wyznaczania odchyłek od bieżącego kursu i informowania pilota, realizującego podejście do lotniska.


• Zaimplementowany zostanie protokół komunikacyjny pomiędzy odbiornikami GPS a systemem nawigacji statku powietrznego oraz zmodyfikowane będą działania przyrządów pokładowych znajdujących się w kabinie pilota, a także zostaną dodane wskaźniki położenia CDI wraz z ich oprogramowaniem.

Laboratorium Bioinformatyki

• 21 serwerów będzie wykorzystywanych w wielu zadaniach z dziedziny bioinformatyki i biologii obliczeniowej. Głównym przeznaczeniem stacji roboczych jest realizacja prac z zakresu grafiki i wizji komputerowej.

• Serwery:

– 6 szt.: 12 rdzeni, 128 GB RAM, 6 TB HDD

– 14 szt.: 12 rdzeni, 128 GB RAM

– 1 szt.: 16 rdzeni, 128 GB RAM, 4 GPGPU

• Stacje robocze:

– 4 szt: Mac Pro, okulary Oculus Rift DK2, monitory 3D

Specjalistyczne oprogramowanie

25

• MATLAB • Ansys, Ansoft, Anylogic • VMWare • Prepar 3D • Autodesk 3DS • SolidWorks • Kompilatory PGI • Schroedinger Suite • Siliniki i oprogramowanie graficzne • Imaris, oprogramowanie do analizy danych

wielokanałowych

Przykładowe realizowane prace badawcze


• Algorytmy dopasowywania wielu sekwencji białkowych i nukleotydowych

• DISESOR – Zintegrowany, szkieletowy system wspomagania decyzji dla systemów monitorowania procesów, urządzeń i zagrożeń

• System analizy widm proteomicznych na potrzeby wsparcia diagnostyki chorób nowotworowych

• Wpływ niskich dawek promieniowania na repertuar genów TCR u myszy • Algorytmy kompresji i analizy danych genomowych • Funkcjonalna adnotacja genomów niemodelowych organizmów • Algorytmy zliczania k-merów w danych genomowych • Algorytmy kompresji danych z sekwencjonowania genomów


• Filtracja szumów impulsowych w przetwarzaniu obrazów barwnych • Narzędzie do automatycznej detekcji oraz modelowania wzrostu

nowotworów mózgu opartych o analizę danych NMR • Poszukiwanie sygnatury molekularnej ostrej białaczki szpikowej

indukowanej promieniowaniem jonizujacym u myszy

• Wykorzystanie technologii chmury obliczeniowej dla sterowania nadrzędnego

• Spektrofotometr wykorzystujący metodę odbiciową

• Poprawa jakości działania regulacji pH dla quasi-okresowych zakłóceń

• Rozwój systemów nawigacji satelitarnej GNSS wykorzystującej systemy GPS, GLONASS i w najbliższej przyszłości GALILEO, umożliwiające nawigację statków powietrznych w trakcie lotu, ale również do wsparcia, a w przyszłości do automatyzacji, procedur podejść do lądowania


Optymalizacja mikrokalorymetru z wykorzystaniem CFD (ANSYS) Współczesne kalorymetry przewodnictwa ciepła są półprzewodnikowymi układami scalonymi (także znanymi, jako mikrokalorymetry), które pozwalają na pomiar bardzo niewielkich strumieni ciepła rzędu kilku mW. Badania symulacyjne pozwoliły na wyznaczenie optymalnych parametrów membrany, dla której czułość kalorymetru jest stała.


Optymalizacja procesów mieszania (ANSYS)

Symulacja mieszania napowietrzanego bioreaktora


• Symulacja i sterowanie procesami wymiany ciepła (ANSYS)


Pomiary spektrofotometryczne on-line (AnyLogic Professional) • Metoda odbiciowa pozwalająca na pomiary in-situ. Ciągłe pomiary stężenia,

punktu równowagi i kinetyki reakcji. Rejestracja widm absorbcyjnych w świetle widzialnym i UV. Pomiar w zakresie długości fali od 200 nm do 850 nm z rozdzielczością od 0.4 nm. Zaawansowane funkcje poprawy jakości pomiaru.


Pracownia Serwisów Internetowych i Baz Danych • Filtracja nieinformatywnych cech w danych biologicznych uzyskiwanych

technikami wysokoprzepustowymi.

• Badanie własności prognostycznych miRNA w różnych nowotworach.

• Analiza radiowrażliwości pacjentów z nowotworami żuchwy.

• System automatycznej analizy danych z dwuwymiarowej elektroforezy żelowej.

• Rozwój serwisu internetowego RuleGO2 - rozszerzenie funkcjonalnosci o możliwość przeprowadzania analizy funkcjonalnej w oparciu o preferencje eksperta

• Analiza, porównanie oraz ocena miar podobieństwa genów na podstawie ich opisu za pomocą terminów Ontologii Genowych.

• Analiza pokrycia DNA oraz algorytmy wyszukiwania motywów DNA


Pracownia Interaktywnych Symulacji Wielomodalnych

• Implementacja i testowanie wybranych filtrów Kalmana do estymacji orientacji w przestrzeni 3D na podstawie sygnałów z akcelerometru, magnetometru i żyroskopu

• Znajdowanie odpowiedniości punktów w siatkach różnych rozdzielczości na potrzeby animacji twarzy

• Modelowanie zakresów ruchów w stawie za pomocą powierzchni uwikłanych

• Wykorzystanie modelowania haptycznego i gier poważnych do rehabilitacji


Pracownia Zdalnej Analizy i Wizualizacji Danych w Biologii i Medycynie • Techniki poprawy jakości barwnych obrazów cyfrowych. • Metody przetwarzania, analizy i wizualizacji danych obrazowych. • Metody redukcji szumów i segmentacji obrazów ultrasonograficznych • Wizyjne metody rozpoznawania ekspresji twarzy • Koloryzacja obrazów biomedycznych • Segmentacja obrazów ultrasonograficznych, • Dobór optymalnej metody segmentacji w zależności od metody

obrazowania medycznego. • Rozwój metod obliczeniowych do modelowania i sterowania procesów

nowotworowych • Badania metod fuzji obrazów medycznych

Instytucje partnerskie

Instytucje zagraniczne • Belgian Nuclear Research Centre (SCK-CEN), Moll, Belgium • French Alternative Energies and Atomic Energy Commission (CEA),

Grenoble, France • Deutsches Krebsforschungszentrum, Heidelberg, Germany • German Research Center for Environmental Health, Munich, Germany • Technical University of Munich, Munich, Germany • Tel Aviv University, Tel Aviv, Israel • The Weizmann Institute of Science, Rehovot, Israel • Central Hospital, Forde, Norway • Centro Nacional de Análisis Genómico (CNAG), Barcelona, Spain • Karolinska Institute, Sztokholm, Sweden • Stockholm University, Sztokholm, Sweden • Swedish University of Agricultural Sciences, Alnarp, Sweden • Universität Basel, Basel, Switzerland • The James Hutton Institute, Aberdeen, UK • Public Health England (PHE), Chilton, UK

Partnerzy krajowi • Centrum Onkologii – Instytut im. Marii Skłodowskiej-Curie, Gliwice

• Instytut Informatyki Teoretycznej i Stosowanej PAN, Gliwice • KMB Inwestko Sp. z o.o. Gliwice • The Farm 3D Gliwice • Polsko-Japońska Akademia Technik Komputerowych, Centrum

Badawczo-Rozwojowe, Bytom • Gdański Uniwersytet Medyczny, Gdańsk • Instytut Technik Innowacyjnych EMAG, Katowice • AGH Kraków • Uniwersytet Jagielloński, Kraków • Politechnika Łódzka • Kuncar Sp. z o.o. Mikołów • Instytut Chemii Bioorganicznej Polskiej Akademii Nauk, Poznań • Uniwersytet Warszawski • Wydział Mechaniczny Technologiczny Politechniki Śląskiej • Wydział Matematyki Stosowanej Politechniki Śląskiej

Publikacje

Czasopisma JCR • D. Amar, I. Frades, A. Danek, i in.: Evaluation and integration of functional annotation pipelines for

newly sequenced organisms: the potato genome as a test case. BMC Plant Biology 14:329 (2014)

• A. Danek, S. Deorowicz, S. Grabowski: Indexes of Large Genome Collections on a PC. PLOS ONE p:e109384 (2014)

• S. Deorowicz, M. Kokot, S. Grabowski, A. Debudaj-Grabysz: KMC2: Fast and resource-frugal k-mer counting. Bioinformatics (2015)

• J.M. Łęski, M. Kotas: Hierarchical clustering with planar segments as prototypes. Pattern Recognition Letters 54:1-10 (2015)

• J. Nalepa, M. Błocho: Co-operation in the Parallel Memetic Algorithm. International Journal of Parallel Programming (2015)

• Ł. Roguski, S. Deorowicz: DSRC 2–Industry-oriented compression of FASTQ files. Bioinformatics 30:2213-2215 (2014)

• R. Starosolski: New simple and efficient color space transformations for lossless image compression. Journal of Visual Communication and Image Representation 25:1056-1063 (2014)

• S. Grabowski, S. Deorowicz, Ł. Roguski: Disk-based compression of data from genome sequencing. Bioinformatics (2015)

• D. Mrozek, B. Socha, S. Kozielski, B. Małysiak-Mrozek: An efficient and flexible scanning of databases of protein secondary structures with the segment index and multithreaded alignment. Journal of Intelligent Information Systems (2015)

Czasopisma JCR • K. Stebel, D. Choiński: Performance Improvement For Quasi Periodical Disturbances in PH Control.

Advances in Electrical and Computer Engineering, 15(1):123 – 134, 2015

• P. Skupin, D. Choinski: Microactuator System for Teaching Micropositioning Control System Design, International Journal of Engineering Education, 30(6A):1499–1508, 2014

• D. Danielsson, K. Brehwens, M. Halle, M. Marczyk, A. Sollazzo, J. Polanska, E. Munck-Wikland, A. Wojcik, S. Haghdoost: Influence of genetic background and stress response on risk of mandibular osteoradionecrosis after radiotherapy of head and neck cancer. Head and Neck, 2014, DOI: 10.1002/hed.23903

• J.M. Łęski: Fuzzy (c+p) - Means Clustering And Its Application To A Fuzzy Rule-Based Classifer: Towards Good Generalization And Good Interpretability, IEEE Trans. on Fuzzy Systems

• R.J. Bułdak, M. Skonieczna, Ł. Bułdak, N. Matysiak, Ł. Mielańczyk, G. Wyrobiec, M. Kukla, M. Michalski, K. Żwirska-Korczala: Changes in subcellular localization of visfatin in human colorectal HCT-116 carcinoma cell line after cytochalasin-B treatment. European Journal of Histochemistry 2014; volume 58:2408

• M. Olbryt, A. Habryka, S. Student, M. Jarząb, T. Tyszkiewicz, K.M. Lisowska: Global Gene Expression Profiling in Three Tumor Cell Lines Subjected to Experimental Cycling and Chronic Hypoxia PLoS ONE 9(8): e105104. doi:10.1371/journal.pone.0105104

• E. Stoczynska-Fidelus, M. Bienkowski, M. Pacholczyk, M. Winiecka-Klimek, M. Banaszczyk, J. Zieba,

• G. Bieniek, S. Piaskowski, P. Rieske: Different mutational characteristics of TSG in cell lines and surgical specimens. Tumor Biol. (2014) 35:11311–11318

Czasopisma JCR • J. Korfanty, T. Stokowy, P. Widlak, A. Gogler-Piglowska, L. Handschuh, J. Podkowinski, N. Vydra, A.

Naumowicz, A. Toma-Jonik, W. Widlak: Crosstalk between HSF1 and HSF2 during the heat shock response inmouse testes. The International Journal of Biochemistry & Cell Biology 57 (2014) 76–83

• M. Kawulok, J. Kawulok, J. Nalepa, and B. Smolka, Self-adaptive algorithm for segmenting skin regions, EURASIP Journal on Advances in Signal Processing, vol. 2014, no. 170, 2014

• A. Czornik, M. Niezabitowski: Alternative formulae for lower general exponent of discrete linear time-varying systems. Journal of the Franklin Institute 352 (2015) 399–419

• J.M. Leski, M. Kotas: On robust fuzzy c-regression models. Fuzzy sets and systems 2015

• T. Bernas, R. Starosolski, R. Wójcicki: Application of detector precision characteristics for the denoising of biological micrographs in the wavelet domain, Biomedical Signal Processing and Control 2015

Konferencje naukowe

• Staniszewski M., Polanski A.: Hankel Singular Value Decomposition as a method of preprocessing Magnetic Resonace Spectroscopy. Pomiary Automatyka Kontrola 2014(6): 1642

• Nocon W., Węgrzyn A., Polaków G., Choiński D., and Metzger M.: Integration of Industrial Control with Analytical Expert Measurements for Cooperative Operations. Y. Luo (Ed.): CDVE 2014, LNCS 8683, pp. 80–87, 2014

• Choiński D., Wodołażski A., Skupin P.: Cloud Computing for Improving Integrity of Data from Biotechnological Plant. CDVE 2014, LNCS 8683, pp. 72–79, 2014

• Blachowicz A, S Tapio, Z Barjaktarovic, R Benotmane, C Badie, S Bouffler, J Polanska: Comparison study of transcriptomic and proteomic analyses of three mouse radiation induced AMLs. XVIII Gliwice Scientific Meetings, 21-22 Nov 2014, Gliwice

• Binczyk F, Marczyk M and Polanska J: Mixture model based efficient method for magnetic resonance spectra quantification. 3rd International Work-Conference on Bioinformatics and Biomedical Engineering IWBBIO 2015, Granada, Spain, 15-17.04.2015

• Staniszewski M, Binczyk F, Skorupa A, Boguszewicz L, Sokol M, Polanska J, Polanski A: Comparison of black box implementations of two algorithms of processing of NMR spectra, Gaussian Mixture Model and Singular Value Decomposition, 8th International Conference on Bio-inspired Systems and Signal Processing. pp.57-65 BIOSTEC/BIOSIGNALS 2015, 12-15 January 2015, Lisbon, Portugal

• Binczyk F, Marczyk M, Polanski A, Polanska J: An efficient approach for estimating GMM initial conditions as a way of improvement of Nuclear Magnetic resonance spectra analysis. Acta Biochimica Polonica 2014, 61(Supp.1):78. 1st Congress of Biochemistry, Cell Biology, Biophysics and Bioinformatics, Warszawa, Poland, September 9–12, 2014

• Polanski A, Marczyk M, Pietrowska M, Widlak P, Polanska J: Least squares estimators of peptide species concentrations based on Gaussian mixture decompositions of protein mass spectra. 12th German-Polish Workshop on Stochastic Models, Statistics and Their Applications, SMSTA 2015, 16-20.02.2015, Wrocław, Poland. Proceedings in Mathematics and Statistics, vol.122, ISBN 978-3-319-13880-0 Eds. Steland A, Rafajłowicz E, Szajowski K. Springer

• Marczyk M, Polanska J, Polanski A: Modeling of MALDI-ToF spectra by parallel computing. Acta Biochimica Polonica 2014, vol.61(Supp. 1), 1st Congress of Biochemistry, Cell Biology, Biophysics and Bioinformatics, Warszawa, Poland, September 9–12, 2014

Konferencje naukowe

• Labaj W., Polanski A.: Reduction of gene signatures based on fusion of expression and ontology information, Acta Biochimika Polonica vol.61(Suppl.1):P4.47 - 1st Congress of Biochemistry, Cell Biology, Biophysics and Bioinformatics, Warszawa Sept. 9–12 2014, Poland

• Labaj W., Polanski A.: Increase the explanatory power of gene set enrichment analysis by fusion of expression and ontology information, XVIII Gliwice Scientific Meetings - Book of abstracts p.106, Gliwice Nov. 21-22 2014, Poland

• Gruca A., Sikora M., Polanski A., Metody interpretacji biologicznej zbiorów genów za pomocą adnotacji funkcjonalnych, Inżynieria Biomedyczna, Podstawy i zastosowania, tom 10 Bioinformatyka (red. P. Pawłowski, A. Polanski, A. Swierniak, P. Zielenkiewicz), str. 91-116

• Pokrzywa R., Kimmel M., Polanski A., Wybrane algorytmy przeszukiwania sekwencji genomowych, Inżynieria Biomedyczna, Podstawy i zastosowania, tom 10 Bioinformatyka (red. P. Pawłowski, A. Polanski, A. Swierniak, P. Zielenkiewicz), str. 41-63

• Stypka Ł., Kozielski M,: Methods of Gene Ontology Term Similarity Analysis in Graph Database Environment. Beyond Databases, Architectures, and Structures, Communications in Computer and Information Science, Volume 424, 2014, pp 345-354

• Kozielski M., Gruca A.: Soft Approach to Identification of Cohesive Clusters in Two Gene Representations. Procedia Computer Science, Volume 35, Elsevier 2014, pp 281-289m Proc. of 18th Annual Conference on Knowledge-Based and Intelligent Information & Engineering Systems, KES 2014

• Słupik J., Szczęsna A., Polański A., Novel Lightweight Quaternion Filter for Determining Orientation Based on Indications of Gyroscope, Magnetometer and Accelerometer, Computer Vision and Graphics, Lecture Notes in Computer Science Volume 8671, pp.586-593, 2014, Springer

• Wałach A., Szczęsna A., Three-Dimensional Haptic Manipulator Controlled Game in the Treatment of Developmental Coordination Disorder, Information Sciences and Systems 2014, Springer, 377-386

• Szczęsna A., Blobby Quaternion Model of Human Joint Limits, ICNAAM, 2014

• Pruszowski P., Szczesna A., Polanski A., Słupik J., Wojciechowski K., Adaptation Mechanism of Feedback in Quaternion Kalman Filtering for Orientation Estimation, 14th International Conference on Artificial Intelligence and Soft Computing ICAISC 2015

• D. Kusnik, B. Smolka, Non-local mean-shift filter for the reduction of multiplicative noise in digital images, Journal of Medical Informatics & Technologies, Vol. 23/2014, 103-110

Konferencje naukowe

• K.Nurzynska, B.Smolka, Optimal classification method for smiling vs neutral facial display recognition, Journal of Medical Informatics & Technologies, Vol. 23/2014, 87-94

• L. Malinski, B. Smolka, Fast averaging peer group filter for the impulsive noise removal in color images, Journal of Real Time Image Processing, accepted for publication

• Popowicz A., B. Smolka, Overview of grayscale image colorization techniques, book chapter: Color Image and Video Enhancement, Springer

• Smolka, B. Cyganek, Impulsive noise suppression in color images based on the geodesic digital paths, Proc. SPIE 9400, Real-Time Image and Video Processing 2015, 94000R (February 27, 2015)

• Cyganek, B. Smolka, Real-time object recognition in multidimensional images based on joined extended structural tensor and higher-order tensor decomposition methods, Proc. SPIE 9400, Real-Time Image and Video Processing 2015, 94000T (February 27, 2015)

• K. Radlak, B. Smolka, Adaptive non-local means filtering for speckle noise reduction, Lecture Notes in Computer Science, Springer, Vol. 8671, 2014, pp 518-525

• K. Malik, B. Machala, B. Smolka, Noise Reduction in Ultrasound Images Based on the Concept of Local Neighborhood Exploration, Image Processing & Communications Challenges 6, Advances in Intelligent Systems and Computing Volume 313, 2015, pp 103-110

• K. Malik, B. Machala, B. Smolka, Novel Approach to Noise Reduction in Ultrasound Images Based on Geodesic Paths, Lecture Notes in Computer Science, Vol. 8671, 2014, pp 409-417

• B. Smolka, A. Andrzejczak, P. Nabialkowski, A. Nelip, Thresholded Median Filter for the Impulsive Noise Removal in Digital Images, IEEE International Conference on Information, Intelligence, Systems and Applications, IISA‐2014, Chania, Greece, 2014, p. 355 – 360

• M. Kawulok, J. Kawulok, J. Nalepa, and B. Smolka, Self-adaptive skin segmentation in color images, Lecture Notes in Computer Science, vol. 8827, pp. 96–103, Springer, 2014

• K. Radlak, B. Smolka, Visualization Enhancement of Segmented Images Using Genetic Algorithm. In: The 4th International Conference on Multimedia Computing and Systems IEEE, (ICMCS'14), p. 391 - 396, 2014

Konferencje naukowe

• K. Malik, B. Smolka, Eye Blink Detection Using Local Binary Patterns, In the 4th International Conference on Multimedia Computing and Systems, (ICMCS'14), 2014, pages 385-390

• B. Smolka, Robustified vector median filter, 9th International Conference on Computer Science & Education (ICCSE), pp.362,367, 22-24 Aug. 2014

• Popowicz A., B. Smolka, Isoline Based Image Colorization, Proceedings of the 2014 UKSim-AMSS 16th International Conference on Computer Modelling and Simulation, pp. 280-285, vol. 16,26-28 March, Camridge, UK, 2014, IEEE Computer Society Washington, DC, USA

• Smolka, On the robustified median filter for the reduction of impulsive noise in digital images, AIP Conference Proceedings, vol. 1637, pp. 998-1007, 2014

• Popowicz A., B. Cyganek, B. Smołka, Lipschitz Cover Based Image Colorization, Proceedings of the 9th South East European Doctoral Student Conference, 25 - 26 September 2014 (DSC 2014), Thessaloniki, Greece

• Popowicz A., Malcher A., Bernacki K., Fietkiewicz K., "A passive FPAA based RF scatter meteor detector", Publications of the Astronomical Society of the Pacific, vol. 128,, pp. 152-160, 2015

Dziękuję za uwagę

[email protected]

Górnośląskie entrum Obliczeń Naukowych i Inżynierskich · rzeczywistych obiektów i urządzeń...

Documents

Transcript of Górnośląskie entrum Obliczeń Naukowych i Inżynierskich · rzeczywistych obiektów i urządzeń...