Blame for samples/test.jsonl

{"id": "bibliotekanauki-automation:64174279:0006", "text": "Roboty równoległe do precyzyjnej manipulacji w operacjach chirurgicznych\n\nnawet o około 180°. Dzięki układom redukcji drżenia rąk oraz \nkompensacji gwałtownych ruchów chirurga system robota niwe-\nluje możliwość wystąpienia błędów ludzkich. Za pomocą robota \nmożna wykonywać operacje z zastosowaniem precyzyjnych mini-\nmalnych cięć, co znacznie zmniejsza czas rekonwalescencji, utratę \nkrwi i prawdopodobieństwo komplikacji pooperacyjnych. Warto \ndodać, że aby operacja była udana, należy stosować szybkie \ni niezawodne połączenie sieciowe (minimum 10 Mb/s) o małym \nczasie opóźnienia transmisji (poniżej 200 ms).\n2.4. Chirurgia teleoperacyjna\nDla pacjenta, który dowiedział się, że jest poważnie chory \ni konieczna jest interwencja chirurgiczna, ważnymi aspektami \nw szukaniu pomocy jest możliwość szybkiego jej otrzymania, \nspodziewana dobra skuteczność leczenia i oczekiwana wysoka \nniezawodność zabiegu. W przypadku konieczności wykona-\nnia trudnych i skomplikowanych operacji ważnych narządów, \ntakich jak serce czy mózg ograniczona jest liczba specjalistów, \nktórych doświadczenie pozwala na podjęcie się takiego zadania. \nPrzedstawiciele ochrony zdrowia narzekają na przeciągający \nsię czas oczekiwania pacjentów w kolejkach. W momencie, \ngdy pacjent potrzebuje wykonania natychmiastowego zabiegu, \na stan jego zdrowia nie pozwala na przewiezienie go na więk-\nszą odległość, z pomocą może przyjść zabieg wykonywany \nmetodą teleoperacji.\nZabieg na odległość wykonuje się z zastosowaniem robota \nchirurgicznego – teleoperatora. Do najbardziej znanych syste-\nmów należą ZEUS (którym wykonano operację przez Ocean \nAtlantycki Robot ZEUS niestety został już wycofany z rynku) \ni da  Vinci. Wystarczy, aby pacjenta przewieźć do ośrodka \nleczniczego posiadającego ambulatorium lub salę operacyjną \nwyposażoną w system z odpowiednim robotem chirurgicznym, \nodpowiednio przygotowaną i utrzymaną w gotowości przez \npersonel medyczny. Co więcej, nie jest tu wymagana obec-\nność fizyczna chirurga specjalizującego się w danym typie ope-\nracji. Lekarz-operator może się znajdować w innym ośrodku \n(w  dowolnym miejscu na świecie), wyposażonym w system zdal-\nnego zadawania ruchu robota (master) i połączenie internetowe \nz odpowiednio szybkim łączem. Wystarczy, że lekarz zostanie \nodpowiednio wcześniej powiadomiony i połączy się w zadanym \nczasie z robotem operacyjnym (slave) w celu zdalnego instru-\nowania personelu pomocniczego pracującego w sali z pacjentem \ni przeprowadzenia samej operacji przez zdalne sterowanie robo-\ntem za pomocą manetek systemu master. Takie rozwiązanie \nmoże umożliwić najlepszym specjalistom przeprowadzanie skom-\nplikowanych operacji nawet z własnego domu, praktycznie bez \nkonieczności jego opuszczania, np. w trakcie groźnej epidemii. \nAby polepszyć komunikację między chirurgiem a asystującymi \nRys. 7. Testy aparatury do wykonywania teleoperacji da Vinci na sali \noperacyjnej [26]\nFig. 7. Tests of da Vinci teleoperation equipment in the operating room [26]\nRys. 8. Robot ZEUS w układzie wykorzystywanym w Operacji \nLindbergh [27]\nFig. 8. ZEUS robot in the system used in Operation Lindbergh [27]\nmu lekarzami przebywającymi na miejscu wykonywania zabiegu, \nwykorzystuje się audio oraz wideo komunikację. \nPojawiają się informacje o możliwym wykorzystywaniu \ntechnologii 5G do usprawnienia tego procesu. Ma ona znacz-\nnie przyspieszyć przesyłanie danych na duże odległości, a tym \nsamym znacznie zniwelować opóźnienia czasu reakcji robota \noraz zwiększyć jego dokładność, a tym samym precyzję wyko-\nnywanych zabiegów.\nPierwszy tego typu międzykontynentalny zabieg odbył się \nw 2001 r. Został ochrzczony nazwą „Operacja Lindbergh”. Pole-\ngała ona na usunięciu pęcherzyka żółciowego 68-letniej pacjentce \nznajdującej się w Strasburgu. Odległość stanowiska operacyjnego \ntypu (master) obsługiwanego przez doktora Jacques’a Mare-\nscaux (rys. 8), a chirurga wykonującego ten zabieg, znajdującego \nsię w tym samym czasie w Nowym Jorku, wynosiła 6230 km. Do \ntego pionierskiego zabiegu chirurgicznego wykorzystano system \nZEUS, zbudowany z trzech ramion kontrolowanych (sterowanych \nzadajnikami) przez lekarza z konsoli głównej i systemu czujni-\nków/sensorów przesyłających informacje zwrotne do pulpitu \nużytkownika. Z powodu fuzji dwóch firm Computer Motion pro-\ndukującą robota ZEUS z konkurencyjnym producentem Intuitive \nSurgical produkującym robota da Vinci, zaprzestano produkcję \nrobota ZEUS a od 2003 r. rozpoczęto sukcesywne ulepszanie \nsystemu z robotem da Vinci.\n3.\t Kierunki rozwoju manipulatorów \nrównoległych w medycynie\nPrzytoczone wcześniej przykłady wyraźnie dowodzą, że auto-\nmatyzacja medycyny stwarza chirurgom nowe możliwości \nw zakresie precyzji, dostępności wysokospecjalistycznych pro-\ncedur oraz sposobów dostarczania opieki zdrowotnej. Wpro-\nwadzone technologie pozwalają sukcesywnie podnosić jakość \nusług medycznych i wynosić je na nowe wyższe poziomy. Nadal \njest wiele obszarów, w których możliwy jest dalszy rozwój \ni poprawa działania urządzeń. Mimo dynamicznej automatyza-\ncji i robotyzacji, znaczna część zabiegów chirurgicznych nadal \nwykonywana jest metodami tradycyjnymi. Teraz przyjrzymy \nsię możliwym kierunkom rozwoju tych zaawansowanych sys-\ntemów w kontekście medycyny, analizując zarówno ich obecne \nzastosowania, jak i perspektywy przyszłych innowacji.\n3.1. Autonomiczność systemów\nJak powszechnie wiadomo „lenistwo” w jego nieco innym zna-\nczeniu określane jest jako jeden z motorów postępu. Coraz czę-\nściej dąży się do tego, aby systemy automatyki coraz wydatniej \nwspierały nasze działania lub całkowicie nas w nich wyręczały. \nNie dziwi więc fakt, iż na przestrzeni ostatnich lat wyraźnie \nwidać rosnącą tendencję do nadawania systemom automa-\ntyki coraz większej autonomii w działaniu. Nie inaczej ma się \nsprawa w chirurgii. Tutaj jednak, przez wzgląd na uwarunko-\nwania prawne i niechęć ludzi do powierzania swojego zdrowia \nlub życia w ręce maszyny, zmiany zwykle następowały znacznie \nwolniej, niż w innych dziedzinach.\n22\nRoboty równoległe do precyzyjnej manipulacji w operacjach chirurgicznych\nP\nO\nM\nI\nA\nR\nY\n•\nA\nU\nT\nO\nM\nA\nT\nY\nK\nA\n•\nR\nO\nB\nO\nT\nY\nK\nA\n NR 1/2025", "source": "bibliotekanauki-automation", "added": "2026-11-07", "created": "2025", "token_count": 2237, "license": "CC BY: Creative Commons Attribution 3.0 PL", "author": "Krzysztof Mianowski; Filip Gruca; Jakub Grzonkowski; Jan Makulec"}
{"id": "bibliotekanauki-engineering-new:321335:0005", "text": "Technologiczne czynniki kreowania i dyfuzji wiedzy w przedsiębiorstwie sieciowym\n\nJ. Bendkowski \n528\nprojektowanie oraz strukturyzację wiedzy, takie jak katalogi czy zestawienia. W fazie \npowstawania wspólnoty ważną rolę odgrywają systemy zarządzania dokumentami oraz bazy \ndanych. W przypadku wirtualizacji wspólnoty podstawowe znaczenie dla nawiązania \nkontaktów i współpracy kluczowych członków wspólnoty mają narzędzia wspomagające \npracę grupową, w tym wideokonferencje. \nPodstawową przesłanką uruchomienia wspólnoty działań jest zapewnienie infrastruktury, \nkoniecznej do zarządzania kapitałem intelektualnym wspólnoty. W pierwszym rzędzie chodzi \no narzędzia pomiarowo-raportujące, pozwalające wspólnocie zdobyć informacje na swój \ntemat, a przez to ocenić posiadane zasoby kapitału intelektualnego i możliwości jego \nrozwoju. Wraz ze wzrostem zasobów wiedzy jawnej coraz większego znaczenia nabierają \ntechnologie pozwalające na wyszukiwanie koniecznych informacji, jak np. portale \ninternetowe czy listy ekspertów. Rozwój wspólnoty uzależniony jest od możliwości \npozyskiwania nowych członków. Służą temu narzędzia identyfikacji i lokalizacji \npotencjalnych nowych członków, takie jak np. tzw. żółte strony (ang. yellow pages).  \nW przypadku wspólnot funkcjonujących w środowisku międzynarodowym szczególnie \nprzydatne są technologie wspierające funkcje tłumaczeniowe. \nKluczowym warunkiem w obszarze technologii przejścia wspólnoty działań do fazy \naktywności jest zapewnienie przebiegu głównych procesów z udziałem wiedzy. Na tym etapie \nszczególnie ważne są narzędzia współpracy bezpośredniej i pośredniej, takie jak TeamRooms \nczy też Knowledge Cafe. Podstawowe znaczenie dla rozwoju kontaktów członków wspólnoty \nmają wideokonferencje. Stanowią one z jednej strony instrument komunikacji, z drugiej \nnatomiast pozwalają na pogłębienie relacji interpersonalnych i nawiązanie bliższych więzi \nemocjonalnych pomiędzy członkami wspólnoty. Istotną rolę w tej fazie odgrywają narzędzia \numożliwiające dyskusje problemowe lub dyskusje ustrukturyzowane, stanowiące podstawę \npodejmowania decyzji, a także narzędzia pozwalające na późniejszą analizę powodów \npodjęcia określonych decyzji. Technologia wykorzystywana przez wspólnotę jest \nzorientowana na integrację z aplikacjami organizacji macierzystej, co zapewnia \nkompatybilność rozwiązań wypracowanych przez wspólnotę z infrastrukturą organizacji \nmacierzystej. Wraz ze wzrostem kompleksowości działań wspólnota sięga po bardziej \nzaawansowane technologicznie narzędzia. \nPodstawowym warunkiem powodzenia wspólnoty działań w fazie transformacji jest \nzapewnienie wsparcia dla pobudzenia i uruchomienia procesów kreatywności i innowacji. \nWspólnota stosuje wszelkie rozwiązania technologiczne, które pozwolą jej na wytworzenie \nwiedzy i powstanie innowacji. Inicjuje i testuje nowe rozwiązania technologiczne. Wspólnota \nintegruje obcą technologię (np. cloud computing) z własnymi narzędziami tak, aby możliwa \nbyła współpraca z otoczeniem. W rezultacie, wspólnota odgrywa znaczącą rolę w transferze\n\nTechnologiczne czynniki kreowania...\n\n529\ntechnologii wewnątrz organizacji, co z jednej strony przyczynia się do przyspieszenia \nrozwoju i implementacji różnych technologii, a z drugiej do podniesienia kompetencji swoich \nczłonków w tym zakresie. \n5. Podsumowanie \nW przedsiębiorstwie sieciowym wiedza tworzona jest w ramach spontanicznie \nwyłaniających się układów relacyjnych, obejmujących różnych uczestników sieci, które \ntworzą samoorganizujące się i niesformalizowane wyspy wiedzy. Przykładem tego typu sieci \njest wspólnota działań, przez którą rozumie się grupę ludzi, których celem jest wytworzenie \nwiedzy na temat wspólnego obszaru zainteresowań i w związku z tym współpracujących ze \nsobą realnie lub wirtualnie. W wyniku tej współpracy powstają specyficzne więzy pomiędzy \nnimi, umożliwiające efektywne tworzenie i dystrybucję wiedzy w obrębie wspólnoty. \nPodstawowym warunkiem kształtowania i rozwoju wspólnoty działań jest powstanie \nrynku wymiany wiedzy, opierającego się na technologii komunikacyjnej. Pełni ona określone \nfunkcje, które można analizować w następujących wymiarach: domeny, wspólnotowym oraz \ndziałania. W wymiarze domeny technologia pozwala na identyfikację oraz uzgadnianie \npotencjalnych tematów i problemów, którymi będą się w przyszłości zajmowali członkowie \nwspólnoty, co wpływa na jej tożsamość. W wymiarze działania technologia zapewnia \nutrzymywania stałego, wysokiego zaangażowania członków wspólnoty we współpracy  \nw danym obszarze oraz możliwość artykułowania celów, akumulowania wiedzy oraz dostępu \ndo wspólnotowego repozytorium opowieści, instrumentów, rozwiązań i koncepcji.  \nW wymiarze wspólnotowym technologia wspomaga w doświadczeniu wspólnotowości, które \nsprawia, że wspólnota staje się społecznością uczącą się, pozwala na odnalezienie się  \ni zredukowanie poczucia izolacji oraz na nawiązanie interesujących kontaktów i dogłębne \npoznanie się, co zwiększą siłę, intensywność oraz charakter wzajemnych relacji. \nWspólnoty korzystają z różnych technologii, w zależności od bieżących potrzeb oraz \naktualnej fazy rozwoju. Zakres wykorzystania technologii komunikacyjnych oraz biegłość \nczłonków wspólnoty w posługiwaniu się nimi może wspomagać lub utrudniać ich \nwspółpracę, a w rezultacie przebieg procesów tworzenia i dyfuzji wiedzy. \nTechnologia w decydujący sposób wpływa na kształtowanie wspólnot działań  \nw organizacji sieciowej poprzez: (1) stworzenie sieci powiązań pomiędzy profesjonalistami, \nzainteresowanymi rozwojem wiedzy w określonej dziedzinie przedmiotowej, (2) budowę \nkoniecznej infrastruktury wiedzy, (3) budowę infrastruktury wspólnotowej, (4) zapewnienie \nprzebiegu głównych procesów z udziałem wiedzy oraz (5) wsparcie dla kreatywności  \ni zdolności adaptacyjnych.", "source": "bibliotekanauki-engineering-new", "added": "2026-11-07", "created": "2013", "token_count": 2045, "license": "CC BY: Creative Commons Attribution 4.0", "author": "J. Bendkowski"}
{"id": "bibliotekanauki-maintenance:310180:0000", "text": "Wpływ wartości odchyłki okrągłości na poziom drgań łożysk\n\nI \neksploatacja i testy\n\nAUTOBUSY 12/2018 \n277\n\nBartłomiej Ambrożkiewicz, Krzysztof Przystupa, Sylwester Wnuk  \nWpływ wartości odchyłki okrągłości na poziom drgań łożysk \nJEL: L62 DOI: 10.24136/atest.2018.398 \nData zgłoszenia:19.11.2018 Data akceptacji: 15.12.2018\n\nNiniejszy artykuł rozpatruje wpływ odchyłki okrągłości na poziom \ndrgań generowanych przez łożysko. Jednym z błędów kształtu od-\ngrywającym kluczową rolę w eksploatacji łożysk tocznych jest od-\nchyłka okrągłości. Jej wartość bezpośrednio przyczynia się do miary \nwielkości drgań węzła łożyskowego. W publikacji opisano dokładniej \nznaczenie oraz metodykę pomiaru odchyłki okrągłości w odniesieniu \ndo otrzymanego w procesie technologicznym zarysu kształtu po-\nwierzchni tocznej łożyska. Eksperyment obejmował dobór pierścieni \nwewnętrznych łożyska 6009C3 ze zmienną odchyłką okrągłości,  \na następnie ich montaż z pierścieniami zewnętrznymi charakteryzu-\njącymi się małym rozrzutem oraz małą wartością wspomnianej od-\nchyłki. W kolejnym etapie przeprowadzono badania poziomu drgań \nłożysk. Na koniec, otrzymane rezultaty powiązano z wartością od-\nchyłki okrągłości i na ich podstawie opracowano modele regresji li-\nniowej orazwyznaczono współczynniki korelacji Pearsona. \nSłowa kluczowe: łożyska toczne, błędy kształtu, poziom drgań łożysk  \nWstęp \nPrawidłowy zarys powierzchni elementów maszyn, osiągnięty \nzgodnie z założeniami procesu technologicznego odgrywa zasadni-\nczą rolę w przypadku warunków eksploatacyjnych. Dokładność wy-\nkonania, zwłaszcza części wykonujących ruch obrotowy przekłada \nsię bezpośrednio na pracę całego mechanizmu, tj. efektywność prze-\nnoszenia ruchu oraz osiągnięcie prawidłowego stanu dynamicznego. \nDlatego, tak ważna jest precyzja i powtarzalność wykonania po-\nwierzchni czynnych elementów obrotowych.  \nNiestety, poszczególne mechaniczne obróbki wykończeniowe \npowierzchni są procesami stochastycznymi [1, 2]. Każda z prowadzo-\nnych obróbek mechanicznych charakteryzuje się zmiennością w cza-\nsie, jak i również wymiary geometryczne obrabianych elementów \nosiągane w tych procesach mają losowy charakter. Brak kontroli nad \nprocesem technologicznym prowadzi do powstawania błędów kształ-\ntów, często przekraczających swoją dopuszczalną wartość. Dlatego \ntak ważny jest jego stały monitoring, w formie częstych pomiarów \noraz zastosowanie precyzyjnego sprzętu pomiarowego. Wówczas \nmożna mieć pewność, co do osiągnięcia narzuconych tolerancji \nzgodnych ze specyfikacją geometrii wyrobów (GPS – Geometrical \nProduct Specification) [3, 4] dla danej serii produkcyjnej.  \nW przypadku łożysk tocznych, jednym z błędów kształtów wpły-\nwających głównie na ich eksploatację jest okrągłość powierzchni \ntocznych [5, 6]. Wartość przytoczonej odchyłki kształtu będzie odgry-\nwała kluczową rolę w kontekście poziomu drgań generowanych przez \nłożysko, czyli wielkości stanowiącej kompleksową ocenę kondycji i \npotencjału technicznego łożyska. Znalezienie korelacji pomiędzy wy-\nżej wymienionymi wielkościami, może stanowić ważny krok w kie-\nrunku poprawy powtarzalności i optymalizacji procesu obróbki szli-\nfierskiej, a zwłaszcza w odniesieniu do szlifowania powierzchni tocz-\nnych łożyska [7, 8]. Obecnie projektowane konstrukcje łożysk muszą \ncharakteryzować obniżonym poziomem drgań, a określenie jego za-\nleżności od wartości odchyłek kształtu jest ważne z punktu widzenia \nprocesu technologicznego.  \n1. Pomiary zarysu okrągłości \nPomiar zarysu okrągłości odbywa się przy pomocy technik obro-\ntowych poprzez pomiar odchyleń promieniowych od obracającej  \nsię osi referencyjnej. Wspomniana oś odniesienia jest stała i staje  \nsię głównym punktem dla wszystkich pomiarów w danej serii pomia-\nrowej. \nJedną z metod pomiaru zarysu okrągłości jest metoda pomiaru \nzmian promienia przy pomocy przyrządów stykowych. Jej zaletą jest \nprecyzja w zakresie otrzymywanych wyników, dlatego stosowana jest \npowszechnie na produkcyjnych stanowiskach pomiarowych oraz  \nw maszynach produkcyjnych. \nW metodzie pomiaru zmian promienia, wyniki otrzymuje się głów-\nnie przy pomocy następujących przyrządów pomiarowych: \n– z obrotowym wrzecionem, wówczas mierzony detal zamocowany \njest współosiowo z wrzecionem. Obracająca się końcówka prze-\ntwornika pomiarowego styka się z powierzchnią stałego elementu \ni mierzona jest zmiana promienia w stosunku do osi wrzeciona \n(Rys.1). \n– z obrotowym stołem, w tym przypadku mierzony element umiesz-\nczony jest w zacisku obrotowego stolika. Zmiany wartości pro-\nmienia odnoszone są względem referencyjnego układu współ-\nrzędnych umieszczonego w osi wrzeciona (Rys.2).\n\nRys.1 Schemat pomiaru zarysu okrągłości z obrotowym wrzecionem \n[9]\n\nRys.2 Schemat pomiaru zarysu okrągłości z obrotowym stołem [9]\n\nJedną z wielkości zarysu okrągłości powszechnie wykorzysty-\nwaną do oceny jakości wykonania powierzchni czynnych łożysk jest\n\nI \neksploatacja i testy\n\n278 \nAUTOBUSY 12/2018\n\nodchyłka okrągłości, stanowiąca największą odległość punktów za-\nrysu rzeczywistego. Jest to suma największego wzniesienia oraz \nwgłębienia w zmierzonym profilu [3, 10, 11] (1).\n\nRONt = RONp + RONV (1)\n\ngdzie:   RONp – największa wartość wzniesienia w zarysie okrągłości,  \nRONV – największa wartość wgłębienia w zarysie okrągłości, \nRONt – sumaryczna wartość odchyłki okrągłości.\n\nGraficzna reprezentacja zarysu okrągłości wraz z zaznaczoną lo-\nkalną maksymalną oraz minimalną odchyłką okrągłości zaprezento-\nwane są na Rys.3.\n\nRys.3 Wartość odchyłki okrągłości ustalonej dla okręgu odniesienia \nwyznaczonego metodą najmniejszych kwadratów (LSCI – \nLeast Squares Circle) [10]", "source": "bibliotekanauki-maintenance", "added": "2026-11-07", "created": "2018", "token_count": 2219, "license": "CC BY: Creative Commons Attribution 4.0", "author": "B. Ambrożkiewicz; K. Przystupa; S. Wnuk"}
{"id": "open_icm_pl_8c8e1344-c7b4-4247-962a-8fcd7c635f14", "text": "Zeszyty Naukowe WWSI, No 30, Vol. 18, 2024, s. 27-57\nDOI: 10.26348/znwwsi.30.27\n\nNauka programowania z ChatGPT:\nskrót do sukcesu czy droga na manowce?\n\nEwa Figielska*\n\nWarszawska Wyższa Szkoła Informatyki, Polska [REDACTED:EMAIL]\n\nStreszczenie\n\nW artykule przeanalizowano korzyści i zagrożenia związane z wykorzystaniem ChatGPT w nauce programowania. Przedstawiono krótki przegląd historii komputerów i sztucznej inteligencji oraz przykłady rozwiązań programistycznych uzyskanych za pomocą chatbota. Zaproponowano sposoby na motywowanie studentów do aktywnego programowania, zamiast polegania wyłącznie na kodzie generowanym przez sztuczną inteligencję.\n\nSłowa kluczowe – sztuczna inteligencja, ChatGPT, nauczanie programowania\n\n* E-mail: [REDACTED:EMAIL]\n\nZgłoszono do druku 18 sierpnia 2024 r.\n\nfile:///D:/Zeszyt%20WWSI%20nr%2030/[REDACTED:EMAIL]\n\nEwa Figielska\n\n1. Wprowadzenie\n\nW roku 1957 Herbert Simon, amerykański uczony, laureat nagrody Nobla w dziedzinie ekonomii, psycholog kognitywny i pionier w dziedzinie sztucznej inteligencji, powiedział: „Istnieją obecnie na świecie maszyny, które myślą, uczą się i tworzą.\nCo więcej, ich zdolność do wykonywania tych czynności będzie szybko wzrastać, aż w niedalekiej przyszłości zakres problemów, które będą w stanie rozwiązywać, będzie równy zakresowi, do którego stosowany jest ludzki umysł”1 [1].\nNiniejszy artykuł omawia problemy związane z używaniem modelu językowego sztucznej inteligencji, ChatGPT, w nauce programowania. W początkowych rozdziałach przedstawiono rys historyczny rozwoju komputerów i sztucznej inteligencji, co pozwala lepiej zrozumieć obecny etap rozwoju inteligentnych maszyn oraz kierunek, w którym zmierzamy. W dalszych częściach artykułu skupiono się na wpływie, jaki pojawienie się ChatGPT wywarło na proces nauczania i uczenia się programowania, szczególnie na pierwszym roku studiów. Zawarto także sugestie, jak motywować studentów do świadomej i aktywnej pracy z kodem, zamiast polegać wyłącznie na rozwiązaniach generowanych przez sztuczną inteligencję.\n\n2. Komputery i ich droga „pod strzechy”\n\nJuż w starożytności powstały pierwsze przyrządy ułatwiające wykonywanie obliczeń zwane abakusami. Miały postać drewnianych, kamiennych lub metalowych tabliczek z wyżłobionymi liniami reprezentującymi potęgi dziesięciu, liczby ujemne, ułamki.\nWzdłuż linii przesuwano kamyki lub metalowe żetony, pełniące rolę liczników, których pozycje wskazywały wartości liczbowe. Te przenośne przyrządy stosowali powszechnie kupcy i inżynierowie [2, 3].\nW XVII wieku zostały skonstruowane pierwsze mechaniczne maszyny liczące.\nJedna z nich, mianowicie maszyna zaprojektowana przez Blaise’a Pascala dla ułatwienia pracy swojemu ojcu – poborcy podatkowemu, została zbudowana aż w 50 egzemplarzach, z czego kilka udało się sprzedać [4].\nW XIX wieku Charles Babbage zaprojektował urządzenie mechaniczne, zwane maszyną analityczną, które miało pozwolić na wykonywanie serii operacji (w tym\n\n1 Tłumaczenie z języka angielskiego: ChatGPT-4o\n\nNauka programowania z ChatGPT: skrót do sukcesu czy droga na manowce?\n\nrozgałęzień i skoków warunkowych) na podstawie dostarczonego programu. Obliczenia miały być przeprowadzane przez element centralny maszyny (młyn), a liczby przechowywane w magazynie. Pełna maszyna nie została zbudowana, powstała tylko część młyna. Programowalność maszyny analitycznej oraz jej struktura – rozdzielenie pamięci i jednostki obliczeniowej – powodują, że uważa się ją za pierwszy komputer ogólnego użytku [4].\nNa początku XX wieku nastąpił intensywny rozwój telefonii, radiotelegrafii i radiofonii spowodowany wynalezieniem lamp elektronowych: diody (John Ambrose\nFleming, 1904) i przede wszystkim triody (Lee De Forest, 1906), która ma zdolność wzmacniania sygnału i przełączania prądu w obwodach logicznych [5]. W roku 1939\nAtanasoff i Berry zaprezentowali maszynę liczącą, w której lampy elektronowe zastosowane zostały jako podstawowy element do wykonywania obliczeń [6]. Maszyna ta jest uważana za pierwszy działający prototyp komputera, chociaż nie wykonywała rozgałęzień warunkowych, nie wspierała programowania ogólnego przeznaczenia, a jej działanie było ograniczone tylko do rozwiązywania konkretnych problemów algebraicznych za pomocą stałego zestawu operacji.\n\nW latach 40. XX rozpoczął się rozwój w pełni programowalnych elektronicznych komputerów, motywowany potrzebami wojskowymi. Powstały wtedy amerykański\nENIAC [7] i brytyjski Colossus [8]. W latach pięćdziesiątych rozpoczęła się komercyjna produkcja komputerów (np. UNIVAC I [9], IBM 701 [10]). Pojedynczy komputer zawierał wiele tysięcy lamp elektronowych. Lampy miały dość znaczne rozmiary (kilka centymetrów długości), zużywały dużo energii i wydzielały dużo ciepła, co wymagało stosowania ciężkich transformatorów oraz odpowiednio mocnych systemów chłodzenia. Dlatego też pierwsze komputery były wielkimi maszynami, zajmującymi po kilkadziesiąt metrów kwadratowych i ważącymi po kilka ton, używanymi wyłącznie do specjalistycznych zadań związanych z obliczeniami militarnymi, naukowymi, inżynieryjnymi i biznesowymi.\nW roku 1947 zaprezentowany został pierwszy tranzystor skonstruowany w laboratoriach Bella przez Johna Bardeena, Waltera Brattaina i Williama Shockley’a [11].\nTranzystory, tak jak lampy elektronowe działają jako przełączniki i wzmacniacze, ale zbudowane są materiałów półprzewodnikowych, np. krzemu, dzięki czemu mają małe rozmiary, są energooszczędne i trwałe. W latach 1953/54 zostały zaprezentowane pierwsze komputery zbudowane z użyciem tranzystorów (umieszczanych na płytkach drukowanych), a pod koniec lab pięćdziesiątych zaczęła się ich komercyjna\n\nEwa Figielska\n\nprodukcja. Komputery te były mniejsze, szybsze i trwalsze niż maszyny z lampami elektronowymi, ale wciąż dość duże (komputer zajmował kilka szaf) i na tyle drogie, że mogły sobie na nie pozwolić tylko większe instytucje i firmy. Używane były do zastosowań naukowych, inżynieryjnych i biznesowych [12, 13].\nW połowie lat 60. XX wieku zaczęły powstawać komputery oparte na układach scalonych. Układ scalony składa z wielu połączonych ze sobą tranzystorów i innych komponentów elektronicznych uformowanych na jednym małym kawałku materiału półprzewodnikowego, najczęściej krzemu. Pierwsze działające układy scalone zostały zbudowane pod koniec lat pięćdziesiątych [14, 15]: najpierw na bazie germanu z komponentami połączonymi drutami (Jack Kilby, 1958), a następnie na bazie krzemu ze zintegrowanymi na jednej płytce komponentami i ich połączeniami (Robert Noyce, 1959). Użycie układów scalonych pozwoliło na dalsze zmniejszenie rozmiarów komputerów (do rozmiaru pojedynczej szafy). Do interakcji z użytkownikiem zaczęto wtedy używać klawiatury i monitorów.\nW roku 1971 wydany został pierwszy mikroprocesor, którego architektem był\nMarcian „Ted” Hoff [16, 17]. Mikroprocesor to jeden układ scalony wykonujący wszystkie funkcje jednostki centralnej komputera: instrukcje programowe, przetwarzanie danych i zarządzanie operacjami wejścia/wyjścia (przedtem jednostki centralne były budowane z wielu układów scalonych). Wprowadzenie mikroprocesorów zrewolucjonizowało przemysł komputerowy umożliwiając tworzenie małych (do postawienia na biurku), bardziej wydajnych i tańszych komputerów. Wtedy to rozpoczęto produkcję pierwszych komputerów osobistych, tzn. komputerów przeznaczonych do używania przez jedną osobę na raz. Były one wykorzystywane do nauki programowania, prowadzenia badań naukowych, prac biurowych, przechowywania danych oraz do zabawy, kiedy to po komercyjnym sukcesie gry Pong w 1972 roku\n[18] rozpoczął się intensywny rozwój gier komputerowych.\nNa przełomie lat 60. i 70. ubiegłego wieku powstały pierwsze połączenia między komputerami – sieci komputerowe [19], a w 1971 została wysłana pierwsza wiadomość e-mail między komputerami w tej samej sieci [20]. W roku 1983 wprowadzono protokoły komunikacyjne (TCP/IP) jako standardy do przesyłania danych między urządzeniami, co uważa się za narodziny nowoczesnego Internetu [21]. Opracowanie i publiczne udostępnienie na przełomie lat 80. i 90. sieci WWW (ang. World Wide\nWeb), umożliwiło łatwy dostęp do informacji za pośrednictwem przeglądarki internetowej, co przyczyniło się do popularyzacji Internetu.\n\nNauka programowania z ChatGPT: skrót do sukcesu czy droga na manowce?\n\nDalszy postęp technologiczny, który doprowadził do pojawienia się przenośnych komputerów, takich jak laptopy (1981), tablety (1989), smartfony (1994) i nowoczesne smartfony (2007), oraz rozwój Internetu i jego usług, sprawił, że komputery stały się nieodłącznym elementem pracy, życia codziennego i rozrywki. Szacuje się, że w\n2018 roku ponad 90% gospodarstw domowych w Stanach zjednoczonych miało komputer w jakiejś formie (włączając smartfony) [22]. W Polsce było to prawie 90% gospodarstw domowych w 2022 roku [23].\n\n3. Inteligencja maszyn\n\nPoczątki sztucznej inteligencji (ang. Artificial Intelligence, AI) sięgają połowy XX wieku, chociaż problem inteligencji maszyn rozważany był wcześniej. Na przykład w XVII w (przypomnijmy, że był to wiek, kiedy zaczęto konstruować mechaniczne maszyny liczące) Kartezjusz twierdził, że ludzka inteligencja ma uniwersalną zdolność do działania w każdej sytuacji, podczas gdy inteligencja maszynowa to jedynie zbiór umiejętności, które można zastosować tylko w określonych sytuacjach, jakie twórca mógł przewidzieć podczas budowy maszyny [24].\nW roku 1950 Alan Turing opublikował artykuł „Computing Machinery and Intelligence”, w którym postawił problem „Czy maszyny mogą myśleć?” [25] i zaproponował jego rozwiązanie w postaci testu, nazywanego testem Turinga. Test ten można w skrócie opisać następująco. Mamy trzy terminale: jeden jest obsługiwany przez komputer, a dwa przez ludzi. Jedna z osób pełni rolę pytającego, a druga osoba i komputer są respondentami. Pytający zadaje pytania w określonym obszarze tematycznym, a następnie, na podstawie udzielonych odpowiedzi, decyduje który z respondentów jest człowiekiem, a który komputerem. Jeśli pytający dokonuje prawidłowego rozróżnienia jedynie w odpowiednio małej liczbie przypadków, komputer jest uznawany za posiadający sztuczną inteligencję.\nSam termin „sztuczna inteligencja” został wprowadzony w 1956 roku przez Johna\nMcCarthy’ego (opracował on dwa lata później język Lisp, który stał się wiodącym językiem programowania AI przez następne 3 dekady). McCarthy zdefiniował sztuczną inteligencję jako „naukę i inżynierię tworzenia inteligentnych maszyn” [26, 27].\n\nEwa Figielska\n\n3.1. Nadzieje i rozczarowania\n\nW latach 50. i na początku lat 60. XX wieku entuzjazm do badań nad sztuczną inteligencją był duży. Powstały programy do rozwiązywania problemów logicznych i zadań tekstowych z algebry, gry w szachy, a także uczące się mówić po angielsku.\nW latach 1964-1966 Joseph Weizenbaum, pracujący w laboratorium AI w Massachusetts Institute of Technology, napisał jeden z pierwszych chatbotów, o nazwie Eliza\n[28]. Ogólnie, chatbot (ang. chat – rozmowa, bot – skrót od słowa robot) to program przetwarzania języka naturalnego (ang. Natural Language Processing, NLP) przeznaczony do prowadzenia rozmowy z człowiekiem. Eliza używając metody \"dopasowywania wzorców\" i podstawiania, generowała gotowe odpowiedzi, które sprawiały, że ówczesnym użytkownikom wydawało się, iż rozmawiają z kimś, kto rozumie ich wypowiedzi. Powstało wiele wersji tego chatbota, w tym wersja DOC-\nTOR, zaprojektowana tak, aby odpowiadać jak psychoterapeuta prowadzący terapię w stylu zorientowanym na klienta – terapeuta „odzwierciedlał” pytania, zadając je z powrotem pacjentowi. Na rysunku 1 pokazana jest przykładowa konwersacja z chatbotem Eliza.\n\nRysunek 1. Przykład konwersacji z chatbotem Eliza\n\nOczekiwania wobec systemów AI były wysokie, a szczególnie duże nadzieje, zwłaszcza w zakresie rozpoznawania wzorców i uczenia się na podstawie doświadczeń, wiązano z perceptronem. Perceptron, opracowany przez Franka Rosenblatta w 1957, był pierwszą, prostą sztuczną siecią neuronową o jednej warstwie; potrafił klasyfikować dane wejściowe do dwóch kategorii i miał zdolność uczenia się [29]. Jednak już pod koniec lat 60. okazało się, że perceptron nie poradzi sobie z bardziej złożonymi wzorcami (takimi, których w przestrzeni danych nie można oddzielić linią prostą), a komputery mają za małe moce obliczeniowe i możliwości pamięciowe, aby\n\nEliza:\nMe:\nEliza:\nMe:\nEliza:\nMe:\nEliza:\nMe:\nEliza:\n\nHello, I am Eliza. I'll be your therapist today.\nHello, my name is Ewa.\nWe don't need names here.\nOh, sorry.\nApologies are not necessary.\nOh, I don't know what to say.\nDon't you really know what to say?\nNo, I came for help, and you distressed me a little at the very beginning of our meeting.\nOh... Let's move on to something else for a bit. distressed you a little at the very beginning of our meeting?\n\nNauka programowania z ChatGPT: skrót do sukcesu czy droga na manowce?\n\nwykonywać złożone obliczenia AI. Spowodowało to zahamowanie rozwoju systemów stosujących sztuczną inteligencję na dziesięć lat.\nW latach 80. XX wieku sytuacja się zmieniła dzięki postępom w algorytmice i oprogramowaniu oraz zwiększeniu możliwości obliczeniowych komputerów. Rozwinęły się systemy eksperckie. System ekspercki to program, który najpierw uczy się od człowieka - eksperta w danej dziedzinie, jak postępować w różnych sytuacjach, a następnie udziela porad osobom bez specjalistycznej wiedzy. Systemy te były dość powszechnie stosowane, zwłaszcza w przemyśle (np. do automatyzacji procesów, optymalizacji produkcji). Podjęto również prace nad sztucznymi sieciami neuronowymi o wielu warstwach, które mają większe możliwości niż sieci jednowarstwowe (np.\nmogą modelować zależności nieliniowe). Koncepcja wielowarstwowej sieci neuronowej pojawiła się już w latach 60., ale wtedy nie był znany algorytm jej uczenia. W roku 1974 Paul Werbos w swojej pracy doktorskiej opisał proces trenowania sieci wielowarstwowej przez wsteczną propagację błędów [30]. Wtedy, na algorytm ten nikt nie zwrócił uwagi; został on „ponownie odkryty” w roku 1986 przez Davida\nRumelharta [31]. Chociaż sieci neuronowe znalazły zastosowanie w praktyce w wielu dziedzinach, to jednak na początku lat 90. prace badawcze nad ich rozwojem znacznie zwolniły. Powodem tego były w dalszym ciągu zbyt wolne komputery, za małe zbiory danych z etykietami (tzn. zbiory zawierające zarówno dane wejściowe jak i wyniki) oraz zbyt mała liczba warstw w sieciach, co nie pozwalało na rozwinięcie ich pełnych możliwości.\n\n3.2. Rozkwit\n\nPrzeszkody te jednak zaczęły z czasem zanikać. Dzięki rozwojowi technologii produkcji układów scalonych (mikroczipów) zwiększyła się moc i pamięć komputerów, np. układ scalony z lat 70. zawierał tysiące tranzystorów, w latach 90. – już parę milionów, a obecnie – ponad 10 miliardów. Rozwój Internetu przyczynił się do powstania ogromnych i złożonych zbiorów danych, tzw. big data, pochodzących z różnych dziedzin, zawierających teksty, wideo, głos, obrazy, elektroniczne zapisy medyczne itp. Zbiory te umożliwiły efektywne trenowanie i ocenę budowanych modeli\nAI, a przez to stymulowały rozwój nowych, lepszych modeli. W tworzonych sieciach neuronowych liczba warstw stawała się coraz większa, obecnie zwykle jest ich kilkaset lub nawet kilka tysięcy. Sieci takie nazywa się głębokimi, a proces ich uczenia\n\nEwa Figielska\n\n– uczeniem głębokim (ang. deep learning). Jedną z zalet modeli uczenia głębokiego jest to, że mogą one wyodrębniać cechy, właściwości i relacje niezbędne do generowania dokładnych wyników z surowych, nieobrobionych danych. Potrafią efektywnie pracować z różnorodnymi typami danych, takimi jak obrazy, dźwięki i teksty.\nModele te mogą również oceniać i udoskonalać swoje wyniki, aby zwiększyć ich precyzję.\nRozwinęły się różne typy głębokich sieci neuronowych do różnych zastosowań.\nPoniżej krótko przedstawione zostaną cztery z nich: konwolucyjne sieci neuronowe, generatywne sieci współzawodniczące, sieci rekurencyjne i sieci transformatorowe.\nDo automatycznego rozpoznawania i klasyfikacji wzorców w danych, takich jak obrazy, nagrania wideo, czy sygnały dźwiękowe, stosowane są konwolucyjne sieci neuronowe (ang. Convolutional Neural Networks, CNN) Początkowe warstwy CNN wykrywają podstawowe cechy, np. krawędzie i rogi, a kolejne warstwy łączą te informacje, aby rozpoznawać bardziej złożone kształty i wzory, np. litery, znaki drogowe, twarze. Konwolucyjne sieci neuronowe zostały wprowadzone w 1989 roku przez Yanna LeCuna i jego zespół w zastosowaniu do rozpoznawania ręcznie pisanych cyfr [32, 33] (czego jednym z bezpośrednich skutków jest sortowanie poczty przez maszyny używające technik automatycznego rozpoznawania pisma ręcznego do odczytywania adresów). W roku 2012 Geoffrey Hinton i jego współpracownicy zaproponowali architekturę o nazwie AlexNet, która osiągnęła niespotykaną do tamtej pory dokładność klasyfikacji na zbiorze ImageNet (który powstał w 2009 i zgromadził miliony oznaczonych obrazów, tzn. obrazów z etykietami). Miało to ogromny wpływ na dalszy rozwój głębokiego uczenia [34]. AlexNet była jedną z pierwszych sieci, w których trenowaniu wykorzystano GPU (ang. Graphics Processing Unit), co pozwoliło na szybsze przetwarzanie danych. Przykładami współczesnych zastosowań CNN mogą być: w marketingu identyfikacja osób na zdjęciach na profilach platform społecznościowych, w medycynie identyfikacja nowotworów na podstawie wyników badań radiologicznych, w motoryzacji wykrywanie linii pasa ruchu samochodu w celu podniesienia bezpieczeństwa [35].\nW 2014 roku Ian Goodfellow wraz z zespołem wprowadzili generatywne sieci współzawodniczące (ang. Generative Adversarial Networks, GANs) [36]. Sieci te używane są do generowania wysokiej jakości obrazów, np. postaci do gier, w augmentacji danych, np. do uzupełniania zbiorów danych medycznych o dodatkowe próbki trenujące, w bezpieczeństwie, np. do symulacji ataków cybernetycznych [37].\n\nNauka programowania z ChatGPT: skrót do sukcesu czy droga na manowce?\n\nModel GANs składa się z dwóch sieci neuronowych, generatora i dyskryminatora.\nGenerator tworzy nowe dane podobne do danych treningowych, przekształcając losowy szum w próbki danych. Dyskryminator ocenia te próbki jako prawdziwe (pochodzące z danych treningowych) lub fałszywe (wygenerowane przez generator) i przekazuje generatorowi informacje zwrotne. Obie sieci są trenowane w grze o sumie zerowej (zysk jednej strony jest równoważony przez straty drugiej), aż generator produkuje dane nieodróżnialne od prawdziwych.\nRekurencyjne sieci neuronowe (ang. Recurrent Neural Networks, RNN) zostały zaprojektowane do rozpoznawania wzorców w sekwencjach danych i są powszechnie używane do tłumaczenia języka, przetwarzania języka naturalnego, rozpoznawania mowy i opisywania obrazów. Zostały one wbudowane w popularne aplikacje, takie jak na przykład asystent głosowy Apple’a, wyszukiwanie głosowe i tłumacz Google’a [38]. Cechą RNN jest to, że wykorzystują one informacje z wcześniejszych wejść, aby wpływać na bieżące wejście i wyjście, co pozwala, na przykład, na zachowanie właściwej kolejności słów w tekście. Jednym z pierwszych zastosowań rekurencyjnych połączeń w sieciach neuronowych była sieć zaproponowana przez Johna\nHopfielda w 1982 roku [39]. Rekurencyjne sieci neuronowe miały początkowo problem z zapamiętywaniem odległych od siebie informacji w długich sekwencjach danych. W roku 1997 problem ten rozwiązany został przez opracowanie specjalnej architektury – LSTM (ang. Long Short-Term Memory), która stosuje komórki pamięci oraz bramki zapominania [40].\nW roku 2017 Ashish Vaswani wraz ze współpracownikami zaproponowali sieć neuronową typu transformator (ang. transformer), która zrewolucjonizowała podejście do przetwarzania języka naturalnego i innych zadań związanych z sekwencjami danych [41]. Model transformatorowy działa na zasadzie mechanizmu zwanego selfattention, który pozwala ocenić znaczenie każdego elementu w sekwencji w kontekście wszystkich innych elementów. Transformatory składają się z warstw enkodera, które przetwarzają wejściowe sekwencje, i warstw dekodera, które generują wyjściowe sekwencje. Ponieważ sam mechanizm self-attention nie bierze pod uwagę kolejności danych, to w celu dodania informacji o kolejności elementów w sekwencji używane jest kodowanie pozycji. Całość umożliwia równoległe przetwarzanie danych, co znacząco zwiększa efektywność modelu w porównaniu do tradycyjnych sieci rekurencyjnych. Transformatorowe sieci neuronowe są używane do tłumaczenia tekstów (lepiej niż inne metody zachowują kontekst), potrafią generować spójne i\n\nEwa Figielska\n\npoprawne kontekstowo teksty, mogą być używane jako asystenci wirtualni, do automatycznego tworzenia treści marketingowych, do badania sentymentu, do segmentacji obrazów dla zastosowań medycznych itd. W ostatnim czasie niezwykle popularnym narzędziem opartym na modelu transformatorowym stał się ChatGPT.\n\n4. Asystent\n\nW listopadzie 2022 roku został udostępniony publicznie model językowy ChatGPT, który na pytanie „Co powiesz o sobie?” odpowiada:\n\n„Jestem asystentem AI opracowanym przez OpenAI. Zostałem stworzony, aby pomagać użyt-\n\nkownikom w różnych zadaniach, takich jak odpowiadanie na pytania, tworzenie treści, tłuma-\n\nczenie tekstów, dostarczanie informacji, i wiele innych. Moje działanie opiera się na zaawanso-\n\nwanych modelach językowych, w szczególności na modelu Generative Pre-trained Transformer\n\n(GPT)”.\n\nModel GPT, jak już wspomniano w poprzednim rozdziale, wykorzystuje architekturę transformatora. Najpierw jest trenowany na ogromnych zbiorach tekstu z Internetu, podczas czego uczy się przewidywać następne słowo w zdaniu, bazując na kontekście dostarczonym przez wcześniejsze słowa. Proces ten nazywa się pre-treningiem. Następnie, w procesie zwanym fine-tuningiem, model jest dostosowywany do specyficznych zadań lub dziedzin poprzez trenowanie na zbiorze danych ukierunkowanym na konkretne zastosowanie. W tym procesie stosowane są techniki optymalizacyjne w celu dostrojenia parametrów modelu do konkretnych zadań. Po zakończeniu finetuningu model jest testowany na zbiorze walidacyjnym i porównywany z innymi modelami. Fine-tuning jest procesem kosztownym i czasochłonnym, dlatego też\nChatGPT miał przeprowadzony fine-tuning tylko w niektórych dziedzinach. Obejmują one między innymi tworzenie treści (w ogólnych konwersacjach, generowaniu tekstów takich jak artykuły, eseje, posty na blogach, opowiadania) i zadania związane z kodowaniem (pomoc w pisaniu kodu, debugowaniu, tłumaczeniu kodu z jednego języka na inny i udzielaniu odpowiedzi na pytania związane z programowaniem).\nChatGPT dostarcza również narzędzia oraz API (ang. Application Programming Interface), które pozwalają użytkownikom na dostosowanie modelu do ich specyficznych potrzeb.\nObecnie dostępna jest darmowa wersja ChatGPT oparta na modelu GPT-3.5. Dostępna jest również bardziej zaawansowana wersja GPT-4o, ale bezpłatny dostęp do\n\nNauka programowania z ChatGPT: skrót do sukcesu czy droga na manowce?\n\nniej jest limitowany. Wersja GPT-4o była używana w konwersacjach prezentowanych w dalszej części artykułu.\nOd chwili publicznego udostępnienia, ChatGPT powszechnie zdominował rozmowy w społeczności edukacyjnej. Jak napisali Brett Becker i Brian Mac Namee w artykule pt.\n„Generative AI in Computing Education: Wrecking Ball or Holy Grail?” [42]:\n\n„ [...] być może nie jest to zaskakujące, gdy weźmiemy pod uwagę, że komputery osobiste\n\npotrzebowały dekad, aby trafić do domów i zrewolucjonizować nasze życie, a Internet również\n\nrozwijał się stosunkowo wolno, potrzebując lat, aby naprawdę wpłynąć na społeczeństwo. Na-\n\nwet wtedy komputery osobiste i Internet głównie wspierały nas w robieniu tych samych rzeczy,\n\nktóre zawsze robiliśmy – komunikacji, przekazywaniu pieniędzy, wykonywaniu pracy, znajdo-\n\nwaniu rozrywki itp. W znacznie krótszym czasie GenAI „zjadła Internet na śniadanie” i osią-\n\ngnęła coś, czego komputery osobiste i Internet nie mogły naprawdę zrobić – generowanie treści.\n\nOczywiście, można by argumentować, że komputery osobiste i Internet generowały treści w\n\npewnych okolicznościach, ale w dużej mierze pomagały ludziom tworzyć i udostępniać treści.\n\nAż do niedawna większość informacji w Internecie była tworzona przez ludzi lub tworzona\n\nprzez ludzi z pomocą komputerów i programów (które ludzie musieli napisać). GenAI natomiast\n\nmoże generować treści – niektóre z nich całkiem nowatorskie – przy stosunkowo niewielkim\n\nwkładzie człowieka, który zazwyczaj ogranicza się do języka naturalnego”2.\n\n5. „Mam zaawansowaną wiedzę na temat programowania”\n\nPowyższe zdanie jest fragmentem odpowiedzi, jakiej ChatGPT udzielił na pytanie\n„Czy jesteś dobry w programowaniu?” W niniejszym rozdziale przyjrzymy się rozwiązaniom uzyskanym przez ChatGPT-4o dla dwóch zadań programistycznych, typowych dla pierwszego roku studiów.\nPierwsze zadanie – napisanie programu wykonującego potęgowanie – jest krótką wprawką dla studentów pierwszego semestru, mającą na celu utrwalenie ich umiejętności w stosowaniu instrukcji pętli oraz instrukcji warunkowych.\nDrugie zadanie – napisanie programu obiektowego na podstawie podanego opisu problemu – ma na celu rozwinięcie u studentów drugiego semestru umiejętności w zakresie stosowania technik obiektowych, takich jak dziedziczenie, polimorfizm i abstrakcja.\n\n2 Tłumaczenie z języka angielskiego ChatGPT-4o.\n\nEwa Figielska\n\nTabele 1 i 2 zawierają zapis interakcji z ChatGPT przy realizacji, odpowiednio, zadań 1 i 2. W pierwszej kolumnie podano numery kolejnych promptów (w polskim języku technicznym przyjęło się używać angielskiego słowa prompt na określenie polecenia lub pytania w kontekście modelu językowego), a w drugiej kolumnie znajdują się treści zapytań i fragmenty odpowiedzi generowanych przez chatbot. Na każde pytanie ChatGPT odpowiadał w sposób rozbudowany, podając, oprócz kodu wynikowego, również jego obszerne wyjaśnienie (na ogół nie przytaczane w tabeli).\nFragmenty kodu, które powtarzają się w kolejnych wersjach programu i nie są istotne z punktu widzenia danej odpowiedzi, zaznaczone są trzykropkiem w nawiasach kwadratowych: [...].\n\nTabela 1. Zapis interakcji z ChatGPT przy realizacji zadania 1\n\nNr Prompt i fragment wygenerowanej odpowiedzi\n\n1. Ja: Napisz program w języku C++ wykonujący potęgowanie za pomocą instrukcji pętli.\nChatGPT: Oczywiście! Oto przykładowy program w języku C++ wykonujący potęgowanie za pomocą instrukcji pętli:\n#include <iostream> using namespace std;\n// Funkcja do potęgowania liczby za pomocą pętli int potegowanie(int podstawa, int wykladnik) { int wynik = 1;\nfor (int i = 0; i < wykladnik; ++i) { wynik *= podstawa;\n} return wynik;\n} int main() { int podstawa, wykladnik;\ncout << \"Podaj podstawę: \";\ncin >> podstawa;\ncout << \"Podaj wykładnik: \";\ncin >> wykladnik;\nint wynik = potegowanie(podstawa, wykladnik);\ncout << \"Wynik: \" << wynik << endl;\nreturn 0;\n}\n\nNauka programowania z ChatGPT: skrót do sukcesu czy droga na manowce?\n\n2. Ja: Jaka będzie wartość zmiennej wynik w drugim obrocie pętli, gdy na wejściu użytkownik poda liczby 3 i 4?\nChatGPT: Jeśli użytkownik poda liczby 3 (podstawa) i 4 (wykładnik), możemy śledzić wartość zmiennej `wynik` w każdym obrocie pętli w funkcji `potegowanie`.\nAnaliza krok po kroku:\n1. Początkowa wartość `wynik`:\nint wynik = 1;\n2. Pierwszy obrót pętli (i = 0):\nwynik *= podstawa; // wynik = 1 * 3 = 3\n3. Drugi obrót pętli (i = 1):\nwynik *= podstawa; // wynik = 3 * 3 = 9\nZatem w drugim obrocie pętli wartość zmiennej `wynik` wynosi 9.\n\n3. Ja: Jaki będzie wyniki działania programu, jeżeli użytkownik poda liczby 3 i -2?\nChatGPT: Jeśli użytkownik poda liczby 3 (podstawa) i -2 (wykładnik), program w obecnej formie nie będzie działał poprawnie, ponieważ nie obsługuje przypadków, gdy wykładnik jest ujemny.\nDla wykładników ujemnych musielibyśmy wykonać operację odwrotną, czyli wyliczyć wartość 1/32. Aby to zrobić, program musiałby zostać zmodyfikowany. Poniżej znajduje się zmodyfikowana wersja programu, która obsługuje również ujemne wykładniki:\n// Funkcja do potęgowania liczby za pomocą pętli double potegowanie(int podstawa, int wykladnik) { double wynik = 1.0;\nint abs_wykladnik = wykladnik < 0 ? -wykladnik : wykladnik;\nfor (int i = 0; i < abs_wykladnik; ++i) { wynik *= podstawa;\n} if (wykladnik < 0) { wynik = 1.0 / wynik;\n} return wynik;\n}\n[...]\n\n4. Ja: Jaki będzie wynik działania programu dla liczb 0 i -1?\nChatGPT: Dla liczb 0 (podstawa) i −1 (wykładnik), zmodyfikowany program, który obsługuje również ujemne wykładniki, napotka problem. Potęgowanie liczby 0 przez ujemny wykładnik jest nieokreślone matematycznie, ponieważ oznacza to obliczenie 1/0 , co prowadzi do nieskończoności lub jest matematycznie nieokreślone (division by zero).\nPoniżej znajduje się zmodyfikowany program, który obsługuje ten przypadek, zwracając odpowiedni komunikat o błędzie, gdy podstawa wynosi 0, a wykładnik jest ujemny:\n// Funkcja do potęgowania liczby za pomocą pętli double potegowanie(int podstawa, int wykladnik) { if (podstawa == 0 && wykladnik < 0) { cout << \"Błąd: nie można podnieść 0 do ujemnej potęgi.\" << endl;\n\nEwa Figielska\n\nreturn numeric_limits<double>::quiet_NaN(); // Zwraca NaN (Not a Number)\n}\n[...]\n} int main() {\n[...] double wynik = potegowanie(podstawa, wykladnik);\nif (!isnan(wynik)) { cout << \"Wynik: \" << wynik << endl;\n}\n}\n\n5. Ja: A może bardziej zwyczajnie?\nChatGPT: Oczywiście, oto bardziej prosty i zwyczajny program w C++, który wykonuje potęgowanie za pomocą pętli i obsługuje przypadki, gdy użytkownik poda podstawę 0 i ujemny wykładnik, zwracając w takim przypadku komunikat o błędzie:\n// Funkcja do potęgowania liczby za pomocą pętli double potegowanie(int podstawa, int wykladnik) {\n// Sprawdzenie przypadku 0^-1 if (podstawa == 0 && wykladnik < 0) { cout << \"Błąd: nie można podnieść 0 do ujemnej potęgi.\" << endl;\nreturn 0; // Zwraca 0 lub dowolną wartość, która informuje o błędzie\n}\n[...]\n} int main() {\n[...] double wynik = potegowanie(podstawa, wykladnik);\nif (!(podstawa == 0 && wykladnik < 0)) { cout << \"Wynik: \" << wynik << endl;\n}\n}\n\n6.\n\nJa: Ale ten kod nie jest ładny. Dwa razy występuje sprawdzenie warunku, czy podstawa jest równa 0 i wykładnik jest ujemny.\nChatGPT: Rozumiem, upraszczam kod, aby uniknąć podwójnego sprawdzania tego samego warunku. Poniżej znajduje się uproszczona wersja programu:\n// Funkcja do potęgowania liczby za pomocą pętli double potegowanie(int podstawa, int wykladnik) { if (podstawa == 0 && wykladnik < 0) { return -1; // Specjalna wartość oznaczająca błąd\n}\n[...]\n}\n\nNauka programowania z ChatGPT: skrót do sukcesu czy droga na manowce?\n\nint main() {\n[...] double wynik = potegowanie(podstawa, wykladnik);\nif (wynik == -1) { cout << \"Błąd: nie można podnieść 0 do ujemnej potęgi.\" << endl;\n} else { cout << \"Wynik: \" << wynik << endl;\n} return 0;\n}\n\n7. Kontynuacja konwersacji w nowej sesji ChatGPT na temat kodu z promptu 6:\nJa: Czy załączony kod wykonujący potęgowanie będzie działał poprawnie?\nChatGPT: Kod, który przedstawiłeś, wydaje się działać poprawnie dla większości przypadków potęgowania, w tym dla potęg o wykładnikach ujemnych. Poniżej przedstawiam omówienie kodu oraz kilka uwag, które mogą pomóc w poprawieniu jego działania:\n1. Warunek sprawdzający podstawa == 0 && wykladnik < 0: Sprawdza on przypadek, gdy podstawa jest równa 0, a wykładnik jest ujemny. W takim przypadku, wynik nie jest zdefiniowany (bo dzielenie przez zero nie jest możliwe). Zwracanie -1 jako specjalnej wartości jest w porządku, ale warto by było użyć bardziej jednoznacznej metody sygnalizowania błędu, np. przez wyrzucenie wyjątku.\n[...]\nOto poprawiona wersja kodu z wyrzucaniem wyjątku w przypadku błędu:\n// Funkcja do potęgowania liczby za pomocą pętli double potegowanie(int podstawa, int wykladnik) { if (podstawa == 0 && wykladnik < 0) { throw invalid_argument(\"Nie można podnieść 0 do ujemnej potęgi.\");\n}\n[...]\n} int main() { try {\n[...] double wynik = potegowanie(podstawa, wykladnik);\ncout << \"Wynik: \" << wynik << endl;\n} catch (const invalid_argument& e) { cout << \"Błąd: \" << e.what() << endl;\n}\n}\n\n8. Ja: Czy da się ulepszyć utworzony program wykonujący potęgowanie?\n\nEwa Figielska\n\nChatGPT: Oczywiście, można ulepszyć ten program poprzez zastosowanie kilku technik optymalizacyjnych oraz poprawienie czytelności kodu. Możemy wykorzystać algorytm szybkiego potęgowania (eksponentacja przez podnoszenie do kwadratu) do zwiększenia efektywności.\nPo czym ChatGPT wygenerował program implementujący algorytm szybkiego potęgowania.\n\n9. Ja: Nie mogę znaleźć w Internecie terminu eksponentacja.\nChatGPT: Rzeczywiście, termin \"eksponentacja\" może nie być powszechnie używany w literaturze matematycznej. Zazwyczaj stosuje się termin \"potęgowanie\" (ang. \"exponentiation\"). Możliwe, że w języku polskim termin \"eksponentacja\" nie jest powszechnie używany i bardziej odpowiednim określeniem będzie \"potęgowanie\".\nPo czym następuje definicja potęgowania wraz z przykładami.\n\nW przykładzie przedstawionym w tabeli 1, w odpowiedzi na polecenie napisania programu w języku C++ wykonującego potęgowanie za pomocą instrukcji pętli (prompt\n1), ChatGPT wygenerował podstawową wersję programu, działającą poprawnie wtedy, gdy dane wejściowe są liczbami całkowitymi dodatnimi oraz podał rzeczowe omówienie kodu (nie zamieszczone w tabeli). Na życzenie użytkownika (prompt 2) prześledził działanie instrukcji pętli, podając wyniki uzyskiwane w kolejnych jej obrotach. Następnie, w odpowiedzi na pytania 3 i 4 o wynik działania programu dla danych z ujemnym wykładnikiem oraz w sytuacji, gdy podstawa jest równa 0, a wykładnik jest ujemny, chatbot podał rozszerzone wersje programu, działające poprawnie w tych przypadkach. Ten prosty przykład pokazuje, jak użyteczny z punktu widzenia studenta może być ChatGPT – student otrzymuje działający i opisany kod, a co więcej, może dopytywać o jego szczegóły. Widać, że większe korzyści z konwersacji odniesie użytkownik do niej przygotowany, mający już pewną wiedzę i umiejętności w programowaniu. Dla podanego przykładu powinien on być świadomy, że otrzymany program należy zawsze przetestować. Oczywiście, można było poprosić\nChatGPT o program działający poprawnie dla różnych typowych wartości danych wejściowych albo jeszcze ściślej – o podanie wszystkich przypadków testowych dla zadania i napisanie programu działającego dla wskazanych przypadków.\nW odpowiedzi na zapytanie 4 pojawił się problem, jaki często może napotkać początkujący programista korzystający z ChatGPT, mianowicie użycie zaawansowanych elementów i technik w wygenerowanym kodzie. W tym przypadku jest to klasa szablonowa numeric_limits. Zrozumienie klas szablonowych wymaga znajomości koncepcji programowania obiektowego. Poszerzanie wiedzy jest oczywiście korzystne, jednak nadmiar nowego materiału może sprawić, że programowanie wyda się studentowi trudne do opanowania, co zniechęci go do nauki w tym kierunku.\n\nNauka programowania z ChatGPT: skrót do sukcesu czy droga na manowce?\n\nZdarza się też, że początkujący programiści stosują w swoich programach zaawansowane techniki, mając o nich jedynie ogólne pojęcie, co może prowadzić do ich niewłaściwego użycia. W bardziej złożonych projektach może to spowodować, że powstały kod będzie nieefektywny i trudny w utrzymaniu, nawet przy wsparciu zaawansowanych narzędzi AI.\nW omawianym przykładzie zakładamy, że użytkownik zorientował się, iż program wygenerowany w odpowiedzi na zapytanie 4 zawiera konstrukcje trudne do zrozumienia na obecnym etapie nauki, i po prostu poprosił o „bardziej zwyczajny” kod (prompt 5). ChatGPT „zrozumiał” intencje pytającego i napisał program przyjazny dla początkującego programisty.\nPrzyjrzyjmy się jeszcze komentarzowi do instrukcji return 0 w funkcji potęgującej\n(prompt 5): //Zwraca 0 lub dowolną wartość, która informuje o błędzie. Komentarz ten jest mylący – sugeruje, że wartość zwrócona przez funkcję może służyć jako informacja o wystąpieniu błędu, co w tym przypadku nie jest możliwe, ponieważ każda wartość całkowita może być prawidłowym wynikiem potęgowania, a funkcja z definicji właśnie ten wynik zwraca.\nPrompt 6 jest pewnego rodzaju zabawą. Wiedząc, że należy unikat powtórzeń tego samego kodu, zwrócono uwagę na wystąpienie wyrażenia warunkowego: podstawa\n== 0 && wykladnik < 0 w dwóch miejscach programu (w funkcji potęgowanie i w funkcji main). Oczywiście ChatGPT również „wie”, że powtórzeń należy unikać (dobre praktyki programowania są przecież szeroko omawiane w Internecie), więc zaproponował rozwiązanie, w którym funkcja potęgowanie sygnalizuje błąd przez zwrócenie wartości -1, a funkcja main, na podstawie tej wartości, wypisuje komunikat końcowy. W rezultacie, wprowadzenie jako danych liczb -1 i 3, zamiast wyświetlenia wyniku równego -1, powoduje pojawienie się komunikatu: Błąd: nie można podnieść 0 do ujemnej potęgi. Tutaj ChatGPT „dał się zmanipulować” (jego tendencja do tego była widoczna już w komentarzu do kodu wspomnianym w poprzednim akapicie). Co więcej „wydaje mu się”, że kod będzie działał poprawnie. Proponuje jednak również bezpieczniejsze rozwiązanie, które wykorzystuje mechanizm wyjątków, czyli nieco bardziej zaawansowany element programowania (prompt 7).\nZwracanie istotnej informacji przez funkcję w postaci wartości 0, 1 lub -1 jest techniką często stosowaną w programowaniu. Nic więc dziwnego, że pojawiła się ona w zaproponowanym kodzie (choć tym razem została zastosowana błędnie). Pamiętajmy, że pracujemy z modelem językowym, który nie myśli, ale który został\n\nEwa Figielska\n\nwytrenowany na tekstach z Internetu, w celu przewidywania prawdopodobieństwa wystąpienia określonych słów lub sekwencji słów na podstawie kontekstu, w którym się znajdują.\nNa koniec zadano pytanie, czy można ulepszyć program (prompt 8). W odpowiedzi\nChatGPT zaproponował bardziej efektywny program implementujący algorytm szybkiego potęgowania. W opisie użył nieistniejącego w języku polskim słowa „eksponentacja”, ale po zwróceniu na to uwagi poprawił się i wyjaśnił pomyłkę (prompt 9).\n\nTabela 2. Zapis interakcji z ChatGPT przy realizacji zadania 2\n\nNr Prompt i fragment wygenerowanej odpowiedzi\n\n1. Ja: Na podstawie poniższego opisu napisz program w języku Python wspierający pracę zespołu ornitologicznego. W programie użyj polskich nazw.\nPani Bernikla Szpakowata jest ornitologiem i zajmuje się obserwacją ptaków na żywo z bliskiej odległości, co wymaga od niej różnych umiejętności: wspinania się na drzewa po kruchych gałęziach, wspinania się po skałach bez strącania kamieni, kamuflowania się w piasku, wytrzymałości na wilgoć i zimno podczas ukrywania się w trzcinach. Do tej pory pani Bernikla opanowała umiejętność wspinania się po drzewach i kamuflowania się w piasku, ale szkoli się również w innych umiejętnościach. Pani Bernikla należy do zespołu ornitologicznego, którym kieruje pan Puszczykowski. Zespół składa się z kilkunastu osób. Co pewien czas (parę dni lub tygodni) pan Puszczykowski zleca swoim współpracownikom obserwację ptaków określonego typu. Oczywiście, cele obserwacji są dokładnie sprecyzowane, na przykład, rodzaj wybieranego materiału na budowę gniazda i sposób jego układania. Notatki z obserwacji są na bieżąco, każdego dnia, wysyłane kierownikowi, który przegląda je „do poduszki”. Oczywiście, sporządzane są też raporty zbiorcze z obserwacji, zawierające wnioski. Raporty te są przechowywane, a ich wyniki opracowywane i wykorzystywane do planowania dalszych badań. Zespół pana\nPuszczykowskiego wraz z zespołami zajmującymi się innymi gatunkami zwierząt co roku organizuje warsztaty, na których przedstawiane są referaty dotyczące najważniejszych wyników badań.\nChatGPT: Oto przykładowy program w języku Python, który wspiera pracę zespołu ornitologicznego kierowanego przez pana Puszczykowskiego, a także uwzględnia umiejętności pani\nBernikli Szpakowatej.\nPo czym następuje kod programu i jego wyjaśnienie.\n\n2. Ja: Narysuj diagram klas (UML), na którym pokazane zostaną wszystkie klasy programu:\nChatGPT: Oto diagram klas UML dla podanego programu:\n\nNauka programowania z ChatGPT: skrót do sukcesu czy droga na manowce?\n\nPo czym następuje wyjaśnienie diagramu.\n\n3. Ja: Jakie relacje występują pomiędzy poszczególnymi klasami programu?\nChatGPT: W programie występują następujące relacje pomiędzy poszczególnymi klasami:\n1. Klasa Ornitolog a Umiejetnosc\n\n• Relacja: Agregacja\n\n• Opis: Klasa Ornitolog zawiera wiele instancji klasy Umiejetnosc. Umiejętności są dodawane do listy umiejetnosci w obiekcie Ornitolog.\n2. Klasa Obserwacja a Ornitolog\n\n• Relacja: Asocjacja\n\n• Opis: Każda instancja klasy Obserwacja jest powiązana z jedną instancją klasy Ornitolog, która przeprowadza daną obserwację. Ornitolog jest przechowywany w atrybucie obserwator.\n3. Klasa ZespolOrnitologiczny a Ornitolog\n\n• Relacja: Asocjacja\n\n• Opis: Klasa ZespolOrnitologiczny ma jednego kierownika, który jest instancją klasy Ornitolog. Zespół może również zawierać wiele innych instancji klasy Ornitolog, przechowywanych w liście czlonkowie.\n4. Klasa ZespolOrnitologiczny a Obserwacja\n\n• Relacja: Asocjacja\n\n• Opis: Klasa ZespolOrnitologiczny może zawierać wiele instancji klasy Obserwacja, które są przechowywane w liście obserwacje.\n\n4. Ja: Czy w punktach 3 i 4 nie ma agregacji lub kompozycji?\nChatGPT: Rzeczywiście, w punktach 3 i 4, relacje między klasami mogą być lepiej określone jako agregacje lub kompozycje.\nPo czym następuje wypisanie relacji i ich wyjaśnienie.\n\n5. Ja: Zmodyfikuj wygenerowany program, tak aby zastosowany został mechanizm polimorfizmu i klasy abstrakcyjne. ChatGPT: Aby zastosować mechanizm polimorfizmu i klasy abstrakcyjne\n\nEwa Figielska\n\nw programie wspierającym pracę zespołu ornitologicznego, możemy wprowadzić klasę abstrakcyjną Ornitolog i stworzyć konkretne podklasy dla różnych specjalizacji ornitologów.\nZaproponowane podklasy to OrnitologSpecjalistyczny i OrnitologAmator.\n\n6. Ja: A może hierarchia dziedziczenia mogłaby dotyczyć czegoś innego?\nChatGPT: Oczywiście, możemy zastosować hierarchię dziedziczenia i polimorfizm do innego aspektu programu. Skupmy się na różnych typach obserwacji ptaków. Utworzymy klasę abstrakcyjną Obserwacja i konkretne podklasy dla różnych rodzajów obserwacji, takich jak ObserwacjaBudowyGniazda i ObserwacjaZachowania.\nPytanie zostało powtórzone jeszcze dwa razy. W odpowiedziach ChatGPT zaproponował następujące hierarchie dziedziczenia:\n− klasa abstrakcyjna Zadanie i jej podklasy ZadanieObserwacyjne i ZadanieBadawcze,\n− klasa abstrakcyjna Umiejetnosc i jej podklasy UmiejetnoscWspinaczki, UmiejetnoscKamuflazu, UmiejetnoscWytrzymalosci.\nDla każdej propozycji został podany odpowiedni kod i jego wyjaśnienie.\n\n7. Ja: Korzystając z naszej dotychczasowej dyskusji napisz jak najkrótszy kod pasujący do opisu, który będzie zawierał dziedziczenie, a któraś z metod będzie wywoływana polimorficznie.\nChatGPT: Oczywiście, oto uproszczony program, który zawiera dziedziczenie i wywołanie metody w sposób polimorficzny:\n\nfrom abc import ABC, abstractmethod\n\n# Klasa abstrakcyjna Umiejetnosc class Umiejetnosc(ABC):\ndef __init__(self, nazwa, opanowana=False):\nself.nazwa = nazwa self.opanowana = opanowana\n\n@abstractmethod def wykonaj(self):\npass\n\n# Konkretne klasy umiejętności class UmiejetnoscWspinaczki(Umiejetnosc):\ndef wykonaj(self):\nprint(f\"Wspinanie się: {self.nazwa}, opanowana: {self.opanowana}\")\n\nclass UmiejetnoscKamuflazu(Umiejetnosc):\ndef wykonaj(self):\nprint(f\"Kamuflaż: {self.nazwa}, opanowana: {self.opanowana}\")\n\n# Klasa Ornitolog class Ornitolog:\ndef __init__(self, imie, nazwisko, umiejetnosci):\nself.imie = imie self.nazwisko = nazwisko self.umiejetnosci = umiejetnosci\n\ndef pokaz_umiejetnosci(self):\nfor umiejetnosc in self.umiejetnosci:\n\nNauka programowania z ChatGPT: skrót do sukcesu czy droga na manowce?\n\numiejetnosc.wykonaj()\n\n# Przykładowe użycie programu if __name__ == \"__main__\":\nwspinaczka = UmiejetnoscWspinaczki(\"Wspinanie się po drzewach\", True) kamuflaz = UmiejetnoscKamuflazu(\"Kamuflowanie się w piasku\", False)\n\nbernikla = Ornitolog(\"Bernikla\", \"Szpakowata\", [wspinaczka, kamuflaz])\n\nbernikla.pokaz_umiejetnosci()\n\nPo czym następuje wyjaśnienie kodu.\n\nPrzejdźmy teraz do analizy rozwiązania zadania 2. Na początku konwersacji przedstawionej w tabeli 2, ChatGPT został poproszony o wygenerowanie kodu w języku\nPython na podstawie dość rozbudowanego opisu. Mamy w nim zespół ornitologiczny, jego członków i kierownika. Członkowie zespołu posiadają pewne umiejętności, które są niezbędne do przeprowadzania obserwacji ptaków. Obserwacje wykonywane są przez określony czas i mają określone cele badawcze. Z obserwacji sporządzane są notatki, które są codziennie przeglądane przez kierownika zespołu, a także podsumowujące raporty, których wyniki omawiane są podczas corocznych warsztatów organizowanych we współpracy z innymi zespołami.\nZadanie to zostało sformułowane na potrzeby niniejszego artykułu, jednak podobne zadania są często stosowane w nauczaniu, ponieważ umożliwiają wykorzystanie mechanizmów obiektowych, takich jak hermetyzacja, dziedziczenie, polimorfizm i abstrakcja.\nPierwszy prompt został sformułowany dość ogólnie, bez wskazania konkretnych technik programistycznych, które należy zastosować. W odpowiedzi ChatGPT wygenerował program (nie pokazany w tabeli), w którym występują elementy obiektowości, takie jak definicje czterech klas, reprezentujących umiejętność, ornitologa, obserwację i zespół ornitologiczny, oraz przykładowe działania na ich obiektach.\nUtworzone klasy zostały pokazane na diagramach UML (ang. Unified Modelling\nLanguage), o co poproszono chatbota w poleceniu 2.\nW programie, występują powiązania między klasami, np. klasa Ornitolog zawiera listę z umiejętności (czyli odwołania do obiektów klasy Umiejetnosc). Ponieważ jednak ChatGPT nie radzi sobie dobrze (jeszcze) z graficznym przedstawieniem relacji między klasami, o ich omówienie poproszono go w osobnym poleceniu (prompt 3).\n\nEwa Figielska\n\nW punktach 1 i 2 omówienia chatbot rozróżnił agregację i asocjację, ale nie zrobił tego w następnych punktach. Nie jest to błąd (agregację można traktować jako szczególny przypadek asocjacji), lecz pewna niekonsekwencja w odpowiedzi. Po dopytaniu, czy w punktach 3 i 4 występuje agregacja i kompozycja, ChatGPT przyznał rację pytającemu (prompt 4).\nW powyższej konwersacji ponownie potwierdzają się wcześniejsze obserwacje, że posiadanie przynajmniej podstawowej wiedzy przez użytkownika, tym razem w zakresie programowania i projektowania obiektowego, umożliwia mu świadome pogłębianie tej wiedzy podczas rozmowy z chatbotem. Natomiast brak wiedzy wstępnej może prowadzić do zagubienia się pytającego.\nWygenerowany program zawiera powiązane ze sobą klasy, ale nie pokazuje innych technik obiektowych. Dlatego też poproszono o jego modyfikację (prompt 5), aby zastosować mechanizm polimorfizmu i klasy abstrakcyjne. Wydaje się, że w odpowiedzi chatbot „poszedł na łatwiznę” proponując dziedziczenie dotyczące osób\n(bardzo popularne w Internecie). Zaproponowane typy pochodne OrnitologSpecjalistyczny i OrnitologAmator nie mają uzasadnienia w treści zadania. Na prośbę o inną hierarchię dziedziczenia (prompt 6), powtórzoną trzy razy, uzyskano propozycje wynikające z dostarczonego opisu. Za każdym razem generowany był coraz dłuższy kod, aż w końcu chatbot „zapomniał”, że miał on zawierać mechanizm polimorfizmu.\nDlatego też w poleceniu 7 poproszono o wygenerowanie, uwzględniając wcześniejszą dyskusję, jak najkrótszego programu, który zawierałby wskazane mechanizmy programowania obiektowego. W odpowiedzi otrzymano program o charakterze ilustracyjnym, ograniczony tylko do elementów niezbędnych do pokazania polimorfizmu – wywołania polimorficzne dotyczą metody wykonaj, której różne wersje (implementacje z podklas klasy Umiejetnosc) są uruchamiane w metodzie pokaz_umiejętnosci klasy Ornitolog.\n\n6. Czy ChatGPT jest pomocny w nauce programowania?\n\nW ankiecie przeprowadzonej wśród studentów pierwszego roku na Uniwersytecie\nKyushu w Japonii, 100% respondentów odpowiedziało pozytywnie na powyższe pytanie [43].\nJak wspomniano w rozdziale 4, od momentu upublicznienia ChatGPT w 2022 roku, jego wpływ na edukację jest tematem wielu dyskusji i badań. W dalszej części\n\nNauka programowania z ChatGPT: skrót do sukcesu czy droga na manowce?\n\nrozdziału pokażemy, jak ChatGPT jest postrzegany i wykorzystywany przez studentów pierwszego roku do nauki programowania. Spróbujemy również zidentyfikować główne zagrożenia związane z jego nadmiernym stosowaniem oraz zaproponować sposoby ich omijania.\nNa podstawie wyników opracowań [43] i [44], można stwierdzić, że studenci dostrzegają przede wszystkim korzyści płynące z użycia ChatGPT, wynikające z jego możliwości:\n\n− szybkiego i skutecznego odpowiadania na pytania – pozwala to zaoszczędzić czas, który inaczej byłby tracony na poszukiwanie rozwiązań w Internecie;\n\n− pomocy w znajdowaniu błędów w kodzie – umożliwia to uniknięcie żmudnej, czasochłonnej i nieproduktywnej pracy;\n\n− dostarczania przykładów kodu i wyjaśnień – umożliwia to otrzymanie wysokiej jakości wzorcowego programu oraz daje możliwość wielokrotnego pytania o niezrozumiałe elementy, aż do pełnego ich zrozumienia.\n\nCzęść studentów uważa również, że ChatGPT:\n− wspiera rozwój umiejętności myślenia;\n− przyczynia się do poprawy umiejętności programistycznych;\n− dodaje pewności siebie w programowaniu;\n− pomaga w dostrzeganiu alternatywnych rozwiązań problemu.\n\nJeżeli chodzi o wady i ograniczenia stosowania, to niektórzy studenci wskazują, że\nChatGPT:\n\n− podaje odpowiedzi, które nie zawsze są poprawne, albo potrzebne;\n− może spowodować nadmierne uzależnienie, co negatywnie wpływa na umie-\n\njętność samodzielnego myślenia i nauki.\nZ zaletami wskazanymi przez studentów trudno się nie zgodzić. Co do wad, to pierwsza powoduje tylko pewne niedogodności w korzystaniu z generowanych odpowiedzi, natomiast druga wydaje się dużo poważniejsza.\n\nNauczanie na wyższej uczelni ma na celu, oprócz przekazania studentowi wiedzy, również rozwijanie jego umiejętności twórczego i krytycznego myślenia. Wydaje się, że ograniczenie myślenia tylko do formułowania dobrych promptów dla modeli językowych może zamknąć studentów w błędnym kręgu powierzchownego podejścia do napotykanych problemów.\nZapytany o to, jakie efekty powinno mieć nauczanie programowania na wyższej uczelni, ChatGPT odpowiedział:\n\nEwa Figielska\n\n„Nauczanie programowania na wyższej uczelni powinno rozwijać zarówno umiejętności tech-\n\nniczne, jak i zdolności analitycznego myślenia, aby studenci potrafili samodzielnie tworzyć, te-\n\nstować i utrzymywać oprogramowanie. Ważne jest, aby studenci nauczyli się pisać programy od\n\npodstaw, ponieważ to kształtuje głębokie zrozumienie algorytmów, struktur danych i logiki pro-\n\ngramowania. Chociaż umiejętność pisania dobrych promptów jest przydatna, samodzielne ko-\n\ndowanie zapewnia solidne fundamenty, niezbędne do rozwiązywania złożonych problemów i\n\nadaptacji do nowych technologii”.\n\nChatbot poruszył tu bardzo ważną kwestię: aby nauczyć się programować, trzeba samemu pisać, uruchamiać, testować i poprawiać kod – czytanie gotowego kodu i jego analizowanie jest korzystne, ale zapewne nie wystarczy w pracy zawodowej.\nZwłaszcza, że jak mówi ChatGPT:\n\n„W przyszłości łatwe, typowe zadania programistyczne będą prawdopodobnie wykonywane\n\nprzez narzędzia AI, co pozwoli na automatyzację rutynowych i powtarzalnych czynności. Praca\n\nprogramistów będzie ewoluować w kierunku trudniejszych, koncepcyjnych zadań, które wyma-\n\ngają kreatywności, krytycznego myślenia i głębokiego zrozumienia problemów”.\n\nW praktyce dydaktycznej można niestety obecnie dość często zaobserwować niewłaściwe podejście do uczenia się programowania. Nieformalnie, słowami uczącego się, można je opisać następująco: „Nie potrzebuję korzystać z wykładów i materiałów od nauczyciela – wstawię zadania do chatbota i będę się uczyć na podstawie wygenerowanego kodu. Jak go dobrze zrozumiem i uruchomię, to nauczę się dużo więcej, niż gdybym sam pisał program – przecież sam nie stworzę tak dobrego kodu jak\nChatGPT.” A oto, co na to powiedział ChatGPT:\n\n„Pomijanie wykładów sprawi, że przegapisz kluczowe podstawy, które są niezbędne do zrozu-\n\nmienia, jak i dlaczego kod działa. Tylko samodzielne pisanie kodu pozwala na prawdziwe zro-\n\nzumienie programowania i rozwijanie umiejętności debugowania. ChatGPT może pomóc, ale to\n\ntwoje własne błędy i doświadczenia uczą najwięcej”.\n\nJak w takim razie pokierować pracą studenta na pierwszym roku nauki programowania? Oczywiście, na wstępie rozważań trzeba założyć, że dla typowych zadań typu „napisz, uruchom i przetestuj program”, kod na pewno będzie generowany, a nie pisany samodzielnie „od zera”. Jest to rzeczywistość, która, zdaniem autora, już się nie zmieni i z którą nie należy walczyć. Bo, mówiąc obrazowo, mało kto chciałby codziennie przemierzać parę kilometrów do pracy na własnych nogach, gdy dostępne są szybsze i wygodniejsze środki transportu, mimo że chodzenie jest zdrowe i zalecane przez lekarzy, a jego brak skraca życie. W tej nowej rzeczywistości należy podjąć działania\n\nNauka programowania z ChatGPT: skrót do sukcesu czy droga na manowce?\n\nwspierające studenta wkraczającego w świat programowania, aby mógł on w pełni przygotowany przejść do bardziej zaawansowanych etapów nauki. Zauważmy przy okazji, że na wyższych semestrach problem nadmiernego korzystania z ChatGPT istotnie się zmniejsza. Z doświadczeń autora wynika, że szczegółowe wymagania dla zaawansowanych tematów, nawet dotyczących popularnych dziedzin, takich jak uczenie maszynowe, można formułować w taki sposób, aby ich poprawna realizacja wymagała w znacznym stopniu samodzielnej pracy studenta, wspartej dostarczonymi materiałami dydaktycznymi.\nNa początku kursu programowania warto wyjaśnić studentom, jak działają modele językowe (takie jak ChatGPT) oraz omówić korzyści wynikające z ich stosowania, a także zwrócić uwagę na ich naturalne ograniczenia. Należy udzielić wskazówek co do właściwego formułowania zapytań do chatbota oraz zwrócić uwagę na konieczność krytycznej oceny otrzymywanych odpowiedzi. Ważne jest, aby uświadomić studentom, że samo czytanie kodu może dawać pozorne poczucie jego rozumienia i wobec tego ważne jest, aby sprawdzać na bieżąco swoje prawdziwe umiejętności.\nTaką bieżącą weryfikację umiejętności przez samych studentów można wspomóc przez przygotowanie krótkich, niepodlegających ocenie, zadań dla chętnych. Powinny one dotyczyć różnych aspektów kodowania i mieć urozmaiconą formę, np.\nuzupełnianie kodu, wskazywanie błędów, podawanie wartości zmiennych po wykonaniu sekwencji instrukcji itp. Zadania takie mogą być udostępniane na platformie edukacyjnej zintegrowanej z modelami językowymi albo wykorzystującej klasyczne narzędzia do tworzenia pytań testowych różnych typów.\nPodlegające ocenie, niewielkie zadania programistyczne dotyczące poszczególnych tematów kursu mogą być rozliczane w formie prezentacji multimedialnych lub raportów, które wymuszają bardziej aktywną pracę z kodem niż tylko jego generowanie. Na przykład można poprosić studenta o nagranie procesu śledzenia działania kodu linijka po linijce lub o umieszczenie w raporcie zrzutów ekranu zawierających wyświetlone pośrednie wartości zmiennych uzyskiwane w trakcie wykonywania wskazanych instrukcji programu. Zadania tego typu powinny być wykonywane z użyciem wskazanego środowiska programistycznego.\nOd samego początku nauki programowania należy przyzwyczajać studentów do pracy w zaawansowanych środowiskach programistycznych wykorzystujących sztuczną inteligencję, takich jak Visual Studio Code, Intellij IDEA, PyCharm.\n\nEwa Figielska\n\nStosowanie profesjonalnych środowisk, umożliwiających ciekawą i szybką pracę z kodem, może zwiększyć motywację i zaangażowanie studentów. Z drugiej strony, ułatwiają one nauczycielowi monitorowanie postępów w nauce.\nW nauczaniu programowania szczególnie ważna staje się teraz bezpośrednia rozmowa ze studentem na temat dostarczonego przez niego kodu. Zdaniem autora, taką formę zaliczenia należy bezwzględnie stosować w przypadku większych projektów, które integrują wiedzę zdobytą w trakcie semestru i mają największy wpływ na ocenę końcową z przedmiotu. Wskazane jest również przeprowadzanie rozmów na temat mniejszych zadań realizowanych „z lekcji na lekcję”, jednak jest to często trudne ze względu na dużą liczbę studentów i ograniczenia czasowe.\nW przypadku większych projektów można poprosić studenta o sukcesywne budowanie programu, rozpoczynając od podstawowych funkcji i stopniowo rozbudowując go o bardziej zaawansowane elementy. Dla każdej wersji należy zapisać zapytania do\nChatGPT, które do niej doprowadziły, udokumentować jej uruchomienie oraz samodzielne przetestowanie dla różnych wartości danych wejściowych. Warto również poprosić o graficzne przedstawienie programu, na przykład poprzez narysowanie schematów blokowych dla zaimplementowanych algorytmów oraz diagramów klas w programach zorientowanych obiektowo.\nPodczas rozmowy ze studentem nie należy ograniczać się jedynie do omówienia programu (znaczenia zmiennych, użytych struktur danych, zastosowanych technik), ale warto również wprowadzić elementy aktywnej pracy z kodem, na przykład można poprosić studenta o dokonanie pewnych modyfikacji „na żywo” i sprawdzenie ich działania.\nZainteresowanym studentom na drugim semestrze nauki programowania można zaproponować wykonanie większych projektów w zespołach dwu- lub trzyosobowych. Współpraca może odbywać się na platformie GitHub, która umożliwia śledzenie postępu projektu i wkładu członków zespołu w czasie rzeczywistym, a także uczy zarządzania kodem, dokumentowania pracy i praktykowania dobrych nawyków programistycznych.\nAby efektywnie realizować proces nauczania programowania, dostosowując go do specyfiki kursu, warto rozważyć utworzenie interaktywnych chatbotów z wykorzystaniem API ChatGPT. Takie chatboty, oprócz udzielania odpowiedzi na pytania studentów, mogą również generować spersonalizowane zadania i quizy, które\n\nNauka programowania z ChatGPT: skrót do sukcesu czy droga na manowce?\n\nstopniowo zwiększają poziom trudności w miarę postępów studentów, co sprzyja efektywnemu przyswajaniu wiedzy.\n\n7. Podsumowanie\n\nW ostatnich latach obserwujemy dynamiczny rozwój narzędzi wykorzystujących sztuczną inteligencję, które wspierają studentów w zdobywaniu wiedzy i umiejętności praktycznych, ale jednocześnie mogą ograniczać ich samodzielne myślenie i kreatywność. W związku z tym konieczne jest opracowanie nowych metod nauczania oraz, ewentualnie, zmodyfikowanie celów dydaktycznych, aby dostosować je do nowej rzeczywistości. Obecnie brakuje skutecznych, nadrzędnych wytycznych w tym zakresie, niewiele jest też dostępnych wyników badań w literaturze. W konsekwencji wykładowcy muszą przede wszystkim polegać na własnej intuicji i doświadczeniu.\nW niniejszym artykule, po krótkim wprowadzeniu historycznym dotyczącym rozwoju komputerów i sztucznej inteligencji, omówiono wpływ publicznego udostępnienia modelu językowego sztucznej inteligencji, jakim jest ChatGPT, na nauczanie programowania. Przedstawiono korzyści płynące z używania tego narzędzia, a także wskazano na zagrożenia związane z jego nadmiernym lub niewłaściwym wykorzystaniem. Zaproponowano konkretne rozwiązania dotyczące formułowania zadań programistycznych oraz sposobów ich oceny, tak aby studenci mogli bardziej świadomie i aktywnie rozwijać swoje umiejętności w programowaniu, a nie ograniczać się tylko do biernego rozumienia kodu wygenerowanego przez ChatGPT.\n\nLiteratura\n\n[1] S. Russell, P. Norvig, Artificial Intelligence. A Modern Approach, [online]\n\nhttps://dl.ebooksworld.ir/books/Artificial.Intelligence.A.Modern.Approach.4th.Edition.Peter.Norvig.%20Stuart.Russell.Pearson.9780134610993.EBooksWorld.ir.pdf.\n\n[2] Abacus, [online] https://www.britannica.com/technology/abacus-calculatingdevice.\n\nhttps://dl.ebooksworld.ir/books/Artificial.Intelligence.A.Modern.Approach.4th.Edition.Peter.Norvig.%20Stuart.Russell.Pearson.9780134610993.EBooksWorld.ir.pdf https://dl.ebooksworld.ir/books/Artificial.Intelligence.A.Modern.Approach.4th.Edition.Peter.Norvig.%20Stuart.Russell.Pearson.9780134610993.EBooksWorld.ir.pdf https://dl.ebooksworld.ir/books/Artificial.Intelligence.A.Modern.Approach.4th.Edition.Peter.Norvig.%20Stuart.Russell.Pearson.9780134610993.EBooksWorld.ir.pdf https://www.britannica.com/technology/abacus-calculating-device https://www.britannica.com/technology/abacus-calculating-device\n\nEwa Figielska\n\n[3] B. Klin, Abakus – najstarsze urządzenie rachunkowe, Delta 7, 2017, [online] https://www.deltami.edu.pl/2017/07/abakus-najstarsze-urzadzenie-rachunkowe/.\n\n[4] S. Augarten, BIT by BIT. An Illustrated History of Computers, [online] http://ds-wordpress.haverford.edu/bitbybit/bit-by-bit-contents/.\n\n[5] The History of Vacuum Tubes, [online] https://www.telecom-milestones.com/vacuum-tubes-history.\n\n[6] Atanasoff Berry Computer, [online] https://jva.cs.iastate.edu/operation.php.\n[7] B. Miś, Najsłynniejszy komputer w dziejach, [online] https://historiainforma-\n\ntyki.pl/common/files_download.php?fid=241.\n[8] Colossus, [online] https://www.tnmoc.org/colossus.\n[9] UNIVAC I, [online] https://www.pcmag.com/encyclopedia/term/univac-i.\n[10] IBM 701, [online] https://www.pcmag.com/encyclopedia/term/ibm-701.\n[11] W. Brinkman, D. E. Haggan, W. Troutman, A history of the invention of the\n\ntransistor and where it will lead us, IEEE Journal of Solid-State Circuits SC-\n32(12), 1998. [online] https://www.researchgate.net/publication/2977642_A_history_of_the_invention_of_the_transistor_and_where_it_will_lead_us.\n\n[12] 1953: Transistorized Computers Emerge, [online] https://www.computerhistory.org/siliconengine/transistorized-computers-emerge/.\n\n[13] Generations of computers, [online] https://uomustansiriyah.edu.iq/media/lectures/6/6_2023_05_31!11_00_11_PM.pdf.\n\n[14] Jack Kilby and the World’s First Integrated Circuit, [online] https://www.allaboutcircuits.com/news/jack-kilby-and-the-world-first-integrated-circuit/.\n\n[15] R. Noyce – twórca krzemowej elektroniki, [online] https://mlodytechnik.pl/technika/28878-robert-noyce-tworca-krzemowej-elektroniki.\n\n[16] T.S. Perry. How Ted Hoff Invented the First Microprocessor, [online] https://spectrum.ieee.org/ted-hoff.\n\n[17] K. Shirriff. The Surprising Story of the First Microprocessors, [online] https://spectrum.ieee.org/the-surprising-story-of-the-first-microprocessors.\n\n[18] Pong Game, [online] https://www.ponggame.org/.\n[19] Computer networking history, [online] https://www.computerhope.com/hi-\n\nstory/network.htm.\n\nhttps://www.deltami.edu.pl/2017/07/abakus-najstarsze-urzadzenie-rachunkowe/ https://www.deltami.edu.pl/2017/07/abakus-najstarsze-urzadzenie-rachunkowe/ http://ds-wordpress.haverford.edu/bitbybit/bit-by-bit-contents/ https://www.telecom-milestones.com/vacuum-tubes-history https://www.telecom-milestones.com/vacuum-tubes-history https://jva.cs.iastate.edu/operation.php https://historiainformatyki.pl/common/files_download.php?fid=241 https://historiainformatyki.pl/common/files_download.php?fid=241 https://www.tnmoc.org/colossus https://www.pcmag.com/encyclopedia/term/univac-i https://www.pcmag.com/encyclopedia/term/ibm-701 https://www.researchgate.net/publication/2977642_A_history_of_the_invention_of_the_transistor_and_where_it_will_lead_us https://www.researchgate.net/publication/2977642_A_history_of_the_invention_of_the_transistor_and_where_it_will_lead_us https://www.researchgate.net/publication/2977642_A_history_of_the_invention_of_the_transistor_and_where_it_will_lead_us https://www.computerhistory.org/siliconengine/transistorized-computers-emerge/ https://www.computerhistory.org/siliconengine/transistorized-computers-emerge/ https://www.allaboutcircuits.com/news/jack-kilby-and-the-world-first-integrated-circuit/ https://www.allaboutcircuits.com/news/jack-kilby-and-the-world-first-integrated-circuit/ https://mlodytechnik.pl/technika/28878-robert-noyce-tworca-krzemowej-elektroniki https://mlodytechnik.pl/technika/28878-robert-noyce-tworca-krzemowej-elektroniki https://spectrum.ieee.org/ted-hoff https://spectrum.ieee.org/the-surprising-story-of-the-first-microprocessors https://www.ponggame.org/ https://www.computerhope.com/history/network.htm https://www.computerhope.com/history/network.htm\n\nNauka programowania z ChatGPT: skrót do sukcesu czy droga na manowce?\n\n[20] P. Inger, Email Through the Ages – From the Beginnings to its Importance\nToday, [online] https://www.mailstore.com/en/blog/history-of-email/.\n\n[21] A Short History of the Internet, [online] https://www.scienceandmediamuseum.org.uk/objects-and-stories/short-history-internet.\n\n[22] Faster, smaller and more-powerful PCs, [online] https://www.britannica.com/technology/personal-computer/Faster-smaller-and-more-powerful-\nPCs.\n\n[23] 75,8 proc. Polaków korzysta ze smartfona, a z tabletu 12,3 proc., [online] https://www.gov.pl/web/krrit/758-proc-polakow-korzysta-ze-smartfona-z-tabletu-123-proc.\n\n[24] M. Morioka, R.O. Muireartaigh, “Descartes and Artificial Intelligence”. Journal of Philosophy of Life 13(1), 2023, [online] https://www.academia.edu/92216737/Artificial_Intelligence_Robots_and_Philosophy.\n\n[25] A. Turing, Computing Machinery and Intelligence, Mind LIX(236), 1950,\n[online] https://web.archive.org/web/20110726153108/http://orium.homelinux.org/paper/turingai.pdf.\n\n[26] R. Anyoha, The history of Artificial intelligence, [online] https://sitn.hms.harvard.edu/flash/2017/history-artificial-intelligence/\n\n[27] A. Toosi, A. Bottino, B. Saboury, E. Siegel, A. Rahmim, A Brief History of AI:\nHow to Prevent Another Winter (A Critical review), [online] arXiv:2109.01517v3.\n\n[28] ELIZA: a very basic Rogerian psychotherapist chatbot, [online] https://web.njit.edu/~ronkowit/eliza.html\n\n[29] M. Lefkowitz, Professor’s perceptron paved the way for AI – 60 years too soon, [online] https://news.cornell.edu/stories/2019/09/professors-perceptron-paved-way-ai-60-years-too-soon.\n\n[30] P. Werbos, Beyond regression: new tools for prediction and analysis in the behavioral sciences, Ph.D. thesis, Harvard University, Cambridge, 1974.\n\n[31] D.E. Rumelhart, G.E. Hinton, R.J. Williams, Learning Representations by\nBack-Propagating Errors, Parallel distributed processing: explorations in the microstructure of cognition 1, MIT Press, Cambridge, 1986.\n\n[32] Y. LeCun, L.D. Jackel, B. Boser, J.S. Denker, H.P. Graf, I. Guyon, D. Henderson, R.E. Howard, W. Hubbard, Handwritten digit recognition: Applications of neural net chips and automatic learning, IEEE Communication, 1989.\n\nhttps://www.mailstore.com/en/blog/history-of-email/ https://www.scienceandmediamuseum.org.uk/objects-and-stories/short-history-internet https://www.scienceandmediamuseum.org.uk/objects-and-stories/short-history-internet https://www.britannica.com/technology/personal-computer/Faster-smaller-and-more-powerful-PCs https://www.britannica.com/technology/personal-computer/Faster-smaller-and-more-powerful-PCs https://www.britannica.com/technology/personal-computer/Faster-smaller-and-more-powerful-PCs https://www.gov.pl/web/krrit/758-proc-polakow-korzysta-ze-smartfona-z-tabletu-123-proc https://www.gov.pl/web/krrit/758-proc-polakow-korzysta-ze-smartfona-z-tabletu-123-proc https://www.academia.edu/92216737/Artificial_Intelligence_Robots_and_Philosophy https://www.academia.edu/92216737/Artificial_Intelligence_Robots_and_Philosophy https://web.archive.org/web/20110726153108/http:/orium.homelinux.org/paper/turingai.pdf https://web.archive.org/web/20110726153108/http:/orium.homelinux.org/paper/turingai.pdf https://sitn.hms.harvard.edu/flash/2017/history-artificial-intelligence/ https://arxiv.org/abs/2109.01517v3 https://web.njit.edu/~ronkowit/eliza.html https://news.cornell.edu/stories/2019/09/professors-perceptron-paved-way-ai-60-years-too-soon https://news.cornell.edu/stories/2019/09/professors-perceptron-paved-way-ai-60-years-too-soon\n\nEwa Figielska\n\n[33] Y. LeCun, L. Bottou, Y. Bengio, P. Haffner, Gradient-Based Learning Applied to Document Recognition, Proceedings of the IEEE 86/11, 1998, [online] https://yann.lecun.com/exdb/publis/pdf/lecun-01a.pdf.\n\n[34] A. Krizhevsky, I. Sutskever, G. E Hinton. Imagenet classification with deep convolutional neural networks. Adv. Neural Inf. Process. Syst., 25, 2012,\n[online] https://proceedings.neurips.cc/paper_files/paper/2012/file/c399862d3b9d6b76c8436e924a68c45b-Paper.pdf.\n\n[35] What are convolutional neural networks?, [online] https://www.ibm.com/topics/convolutional-neural-networks.\n\n[36] I.J. Goodfellow, J. Pouget-Abadie, M. Mirza, B. Xu, D. Warde-Farley, S.\nOzair, A. Courville, Y. Bengio, Generative Adversarial Networks, 2014, arXiv:1406.2661v1.\n\n[37] S.M. Rayavarapu, S.P. Tammineni, S.R. Gottapu, A. Singam, A Review of\nGenerative Adversarial Networks for Security Applivations, Informatyka, automatyka, pomiary w gospodarce i ochronie środowiska 2, 2024, http://doi.org/10.35784/iapgos.5778.\n\n[38] What are recurrent neural networks?, [online] https://www.ibm.com/topics/recurrent-neural-networks.\n\n[39] J.J. Hopfield, Neural networks and physical systems with emergent collective computational abilities, Proceedings of the National Academy of Sciences,\n1982. [online] https://www.researchgate.net/publication/16246447_Neural_Networks_and_Physical_Systems_with_Emergent_Collective_Computational_Abilities.\n\n[40] S. Hochreiter, J. Schmidhuber, Long short-term memory, Neural Computation 9, 1997. [online] https://www.researchgate.net/publication/13853244_Long_Short-term_Memory.\n\n[41] A. Vaswani, N. Shazeer, N. Parmar, J. Uszkoreit, L. Jones, A. N. Gomez, L.\nKaiser, I. Polosukhin, Attention is All You Need, 2017, arXiv:1706.03762v7.\n\n[42] B.A. Becker, B. Mac Namee, Generative AI in Computing Education: Wrecking Ball or Holy Grail?, [online] https://www.ucd.ie/cs/blog/generativeaiincomputingeducationwreckingballorholygrail/.\n\n[43] B. Ma, C. Li, K. Shin’ichi, Enhancing Programming Education with\nChatGPT: A Case Study on Student Perceptions and Interactions in a Python\nCourse, 2024, arXiv:2403.15472v2.\n\nhttps://yann.lecun.com/exdb/publis/pdf/lecun-01a.pdf https://proceedings.neurips.cc/paper_files/paper/2012/file/c399862d3b9d6b76c8436e924a68c45b-Paper.pdf https://proceedings.neurips.cc/paper_files/paper/2012/file/c399862d3b9d6b76c8436e924a68c45b-Paper.pdf https://www.ibm.com/topics/convolutional-neural-networks https://www.ibm.com/topics/convolutional-neural-networks https://arxiv.org/abs/1406.2661v1 http://doi.org/10.35784/iapgos.5778 https://www.ibm.com/topics/recurrent-neural-networks https://www.ibm.com/topics/recurrent-neural-networks https://www.researchgate.net/publication/16246447_Neural_Networks_and_Physical_Systems_with_Emergent_Collective_Computational_Abilities https://www.researchgate.net/publication/16246447_Neural_Networks_and_Physical_Systems_with_Emergent_Collective_Computational_Abilities https://www.researchgate.net/publication/16246447_Neural_Networks_and_Physical_Systems_with_Emergent_Collective_Computational_Abilities https://www.researchgate.net/publication/13853244_Long_Short-term_Memory https://www.researchgate.net/publication/13853244_Long_Short-term_Memory https://arxiv.org/abs/1706.03762v7 https://www.ucd.ie/cs/blog/generativeaiincomputingeducationwreckingballorholygrail/ https://www.ucd.ie/cs/blog/generativeaiincomputingeducationwreckingballorholygrail/\n\nNauka programowania z ChatGPT: skrót do sukcesu czy droga na manowce?\n\n[44] R. Yilmaz, F.G.K. Yilmaz, Augmented intelligence in programming learning:\nExamining student views on the use of ChatGPT for programming learning,\nComputers in Human Behavior: Artificial Humans 1, 2024, [online] https://www.sciencedirect.com/science/article/pii/S2949882123000051.\n\nLearning Programming with ChatGPT:\nA Shortcut to Success or a Way Astray?\n\nAbstract\n\nThe article examines the benefits and potential risks of using ChatGPT in programming education. It presents a brief history of computers and artificial intelligence, along with examples of programming solutions generated by the chatbot. The article also suggests ways to encourage students to actively engage in programming, rather than just relying on AI-generated code.\n\nKeywords: artificial intelligence, ChatGPT, programming education\n\nhttps://www.sciencedirect.com/science/article/pii/S2949882123000051", "source": "open_icm_pl", "added": "2026-11-07", "created": "2024-09", "token_count": 24689, "license": "CC-BY-3.0-PL", "author": "Figielska, Ewa"}
{"id": "rock-pollub-open:obrobka-konstrukcji-przekladkowych:0023", "text": "Analiza wybranych zagadnień obróbki hybrydowych konstrukcji przekładkowych (2022)\n\n49\n• pękanie osnowy,\n• strzępienie,\n• przerywanie i wyciąganie włókien, odpryski, wykruszenia i zadziory.\nTrudność utrzymania dokładności wymiarowej i powtarzalności jakości mate­\nriału kompozytowego spowodowana jest głównie tym, że osnowa i wzmocnienie\nkompozytu posiadają inne współczynniki rozszerzalności cieplnej [19, 71].\nPodczas obróbki kompozytów CFRP problemem jest również pył i  proszek\nwęglowy, które wydzielając się podczas skrawania, mogą być niebezpieczne dla\noperatora. Niezbędne jest zatem zadbanie o  odpowiedni system wentylacyjny\ni odprowadzający zanieczyszczenia [13, 68, 86].\nKopler i inni [76, 77] badali skrawalność kompozytów polimerowych wzmac­\nnianych włóknami węglowymi. Zauważyli, że wielkość i kształt wióra zależne są\nod wielkości, splotu, rozmieszczenia i  orientacji (względem kierunku obróbki)\nwłókna. Zauważyli również, że dokładność wykonania oraz występowanie dela­\nminacji były uzależnione od sił skrawania i geometrii narzędzia skrawającego.\nKonstrukcje przekładkowe są jeszcze mniej podatne na obróbkę skrawaniem\nniż kompozyty polimerowe. Oprócz problemów typowych dla skrawania kompo­\nzytów, obrabiając materiał warstwowy stop aluminium – kompozyt epoksydowo­\n-węglowy, należy dodatkowo pokonać trudności związane z [168]:\n• deformacją górnej i dolnej warstwy przekładki,\n• zmniejszoną dokładnością wykonania na skutek ingerencji metalowych wió­\nrów z materiałem kompozytowym,\n• możliwością gromadzenia się wiórów aluminiowych lub pyłu węglowego\nw przestrzeniach między warstwami materiału w przypadku rozwarstwienia\nkonstrukcji,\n• sczepianiem w obrębie skrawanego materiału i krawędzi narzędzia, w wyniku\nktórego powstaje narost i pogorszenie jakości powierzchni obrabianej.\nRóżne właściwości materiałów tworzących kompozyt warstwowy powodują\ntakże zmniejszenie wydajności procesu, problemy z formowaniem odpowiedniego\nkształtu i wymiarów wióra oraz jego odprowadzeniem. Istotnym etapem jest prze­\nmyślany dobór narzędzia, jego geometrii i parametrów technologicznych procesu.\nObróbka konstrukcji hybrydowych za pomocą konwencjonalnych narzędzi\nskrawających jest bardzo trudna ze względu na gorszą skrawalność materiału nie­\nmetalowego [104, 154 168]. Optymalizacja parametrów skrawania jest uważana za\nnajskuteczniejszy sposób poprawy jakości powierzchni obrabianej. Dobór para­\nmetrów technologicznych jest uzależniony od materiałów tworzących przekładkę.\nPodczas obróbki hybrydowych konstrukcji przekładkowych, oprócz rodzaju\nużytych materiałów, na efekt końcowy mają wpływ również grubość kompozytu\nczy sposób ułożenia warstw [13, 89]. Dobierając narzędzie należy uwzględnić fakt\nobróbki wielu warstw o różnych, czasami skrajnych, właściwościach w tym samym\nczasie. Najlepszym rozwiązaniem byłoby dostosowywanie parametrów skrawania", "source": "rock-pollub-open", "added": "2026-11-07", "created": "2022", "token_count": 1085, "license": "CC-BY-SA-4.0 (ROCK / Politechnika Lubelska metadata)", "author": "Doluk, Elżbieta"}
{"id": "wikibooks_47377", "text": "Znak  DEC  HEX  UTF-8  Nazwa  Grupa 𠤀  133376  20900  0xF0 0xA0 0xA4 0x80    Rozszerzenie B ujednoliconych ideogramów CJK 𠤁  133377  20901  0xF0 0xA0 0xA4 0x81    Rozszerzenie B ujednoliconych ideogramów CJK 𠤂  133378  20902  0xF0 0xA0 0xA4 0x82    Rozszerzenie B ujednoliconych ideogramów CJK 𠤃  133379  20903  0xF0 0xA0 0xA4 0x83    Rozszerzenie B ujednoliconych ideogramów CJK 𠤄  133380  20904  0xF0 0xA0 0xA4 0x84    Rozszerzenie B ujednoliconych ideogramów CJK 𠤅  133381  20905  0xF0 0xA0 0xA4 0x85    Rozszerzenie B ujednoliconych ideogramów CJK 𠤆  133382  20906  0xF0 0xA0 0xA4 0x86    Rozszerzenie B ujednoliconych ideogramów CJK 𠤇  133383  20907  0xF0 0xA0 0xA4 0x87    Rozszerzenie B ujednoliconych ideogramów CJK 𠤈  133384  20908  0xF0 0xA0 0xA4 0x88    Rozszerzenie B ujednoliconych ideogramów CJK 𠤉  133385  20909  0xF0 0xA0 0xA4 0x89    Rozszerzenie B ujednoliconych ideogramów CJK 𠤊  133386  2090A  0xF0 0xA0 0xA4 0x8A    Rozszerzenie B ujednoliconych ideogramów CJK 𠤋  133387  2090B  0xF0 0xA0 0xA4 0x8B    Rozszerzenie B ujednoliconych ideogramów CJK 𠤌  133388  2090C  0xF0 0xA0 0xA4 0x8C    Rozszerzenie B ujednoliconych ideogramów CJK 𠤍  133389  2090D  0xF0 0xA0 0xA4 0x8D    Rozszerzenie B ujednoliconych ideogramów CJK 𠤎  133390  2090E  0xF0 0xA0 0xA4 0x8E    Rozszerzenie B ujednoliconych ideogramów CJK 𠤏  133391  2090F  0xF0 0xA0 0xA4 0x8F    Rozszerzenie B ujednoliconych ideogramów CJK 𠤐  133392  20910  0xF0 0xA0 0xA4 0x90    Rozszerzenie B ujednoliconych ideogramów CJK 𠤑  133393  20911  0xF0 0xA0 0xA4 0x91    Rozszerzenie B ujednoliconych ideogramów CJK 𠤒  133394  20912  0xF0 0xA0 0xA4 0x92    Rozszerzenie B ujednoliconych ideogramów CJK 𠤓  133395  20913  0xF0 0xA0 0xA4 0x93    Rozszerzenie B ujednoliconych ideogramów CJK 𠤔  133396  20914  0xF0 0xA0 0xA4 0x94    Rozszerzenie B ujednoliconych ideogramów CJK 𠤕  133397  20915  0xF0 0xA0 0xA4 0x95    Rozszerzenie B ujednoliconych ideogramów CJK 𠤖  133398  20916  0xF0 0xA0 0xA4 0x96    Rozszerzenie B ujednoliconych ideogramów CJK 𠤗  133399  20917  0xF0 0xA0 0xA4 0x97    Rozszerzenie B ujednoliconych ideogramów CJK 𠤘  133400  20918  0xF0 0xA0 0xA4 0x98    Rozszerzenie B ujednoliconych ideogramów CJK 𠤙  133401  20919  0xF0 0xA0 0xA4 0x99    Rozszerzenie B ujednoliconych ideogramów CJK 𠤚  133402  2091A  0xF0 0xA0 0xA4 0x9A    Rozszerzenie B ujednoliconych ideogramów CJK 𠤛  133403  2091B  0xF0 0xA0 0xA4 0x9B    Rozszerzenie B ujednoliconych ideogramów CJK 𠤜  133404  2091C  0xF0 0xA0 0xA4 0x9C    Rozszerzenie B ujednoliconych ideogramów CJK 𠤝  133405  2091D  0xF0 0xA0 0xA4 0x9D    Rozszerzenie B ujednoliconych ideogramów CJK 𠤞  133406  2091E  0xF0 0xA0 0xA4 0x9E    Rozszerzenie B ujednoliconych ideogramów CJK 𠤟  133407  2091F  0xF0 0xA0 0xA4 0x9F    Rozszerzenie B ujednoliconych ideogramów CJK 𠤠  133408  20920  0xF0 0xA0 0xA4 0xA0    Rozszerzenie B ujednoliconych ideogramów CJK 𠤡  133409  20921  0xF0 0xA0 0xA4 0xA1    Rozszerzenie B ujednoliconych ideogramów CJK 𠤢  133410  20922  0xF0 0xA0 0xA4 0xA2    Rozszerzenie B ujednoliconych ideogramów CJK 𠤣  133411  20923  0xF0 0xA0 0xA4 0xA3    Rozszerzenie B ujednoliconych ideogramów CJK 𠤤  133412  20924  0xF0 0xA0 0xA4 0xA4    Rozszerzenie B ujednoliconych ideogramów CJK 𠤥  133413  20925  0xF0 0xA0 0xA4 0xA5    Rozszerzenie B ujednoliconych ideogramów CJK 𠤦  133414  20926  0xF0 0xA0 0xA4 0xA6    Rozszerzenie B ujednoliconych ideogramów CJK 𠤧  133415  20927  0xF0 0xA0 0xA4 0xA7    Rozszerzenie B ujednoliconych ideogramów CJK 𠤨  133416  20928  0xF0 0xA0 0xA4 0xA8    Rozszerzenie B ujednoliconych ideogramów CJK 𠤩  133417  20929  0xF0 0xA0 0xA4 0xA9    Rozszerzenie B ujednoliconych ideogramów CJK 𠤪  133418  2092A  0xF0 0xA0 0xA4 0xAA    Rozszerzenie B ujednoliconych ideogramów CJK 𠤫  133419  2092B  0xF0 0xA0 0xA4 0xAB    Rozszerzenie B ujednoliconych ideogramów CJK 𠤬  133420  2092C  0xF0 0xA0 0xA4 0xAC    Rozszerzenie B ujednoliconych ideogramów CJK 𠤭  133421  2092D  0xF0 0xA0 0xA4 0xAD    Rozszerzenie B ujednoliconych ideogramów CJK 𠤮  133422  2092E  0xF0 0xA0 0xA4 0xAE    Rozszerzenie B ujednoliconych ideogramów CJK 𠤯  133423  2092F  0xF0 0xA0 0xA4 0xAF    Rozszerzenie B ujednoliconych ideogramów CJK 𠤰  133424  20930  0xF0 0xA0 0xA4 0xB0    Rozszerzenie B ujednoliconych ideogramów CJK 𠤱  133425  20931  0xF0 0xA0 0xA4 0xB1    Rozszerzenie B ujednoliconych ideogramów CJK 𠤲  133426  20932  0xF0 0xA0 0xA4 0xB2    Rozszerzenie B ujednoliconych ideogramów CJK 𠤳  133427  20933  0xF0 0xA0 0xA4 0xB3    Rozszerzenie B ujednoliconych ideogramów CJK 𠤴  133428  20934  0xF0 0xA0 0xA4 0xB4    Rozszerzenie B ujednoliconych ideogramów CJK 𠤵  133429  20935  0xF0 0xA0 0xA4 0xB5    Rozszerzenie B ujednoliconych ideogramów CJK 𠤶  133430  20936  0xF0 0xA0 0xA4 0xB6    Rozszerzenie B ujednoliconych ideogramów CJK 𠤷  133431  20937  0xF0 0xA0 0xA4 0xB7    Rozszerzenie B ujednoliconych ideogramów CJK 𠤸  133432  20938  0xF0 0xA0 0xA4 0xB8    Rozszerzenie B ujednoliconych ideogramów CJK 𠤹  133433  20939  0xF0 0xA0 0xA4 0xB9    Rozszerzenie B ujednoliconych ideogramów CJK 𠤺  133434  2093A  0xF0 0xA0 0xA4 0xBA    Rozszerzenie B ujednoliconych ideogramów CJK 𠤻  133435  2093B  0xF0 0xA0 0xA4 0xBB    Rozszerzenie B ujednoliconych ideogramów CJK 𠤼  133436  2093C  0xF0 0xA0 0xA4 0xBC    Rozszerzenie B ujednoliconych ideogramów CJK 𠤽  133437  2093D  0xF0 0xA0 0xA4 0xBD    Rozszerzenie B ujednoliconych ideogramów CJK 𠤾  133438  2093E  0xF0 0xA0 0xA4 0xBE    Rozszerzenie B ujednoliconych ideogramów CJK 𠤿  133439  2093F  0xF0 0xA0 0xA4 0xBF    Rozszerzenie B ujednoliconych ideogramów CJK 𠥀  133440  20940  0xF0 0xA0 0xA5 0x80    Rozszerzenie B ujednoliconych ideogramów CJK 𠥁  133441  20941  0xF0 0xA0 0xA5 0x81    Rozszerzenie B ujednoliconych ideogramów CJK 𠥂  133442  20942  0xF0 0xA0 0xA5 0x82    Rozszerzenie B ujednoliconych ideogramów CJK 𠥃  133443  20943  0xF0 0xA0 0xA5 0x83    Rozszerzenie B ujednoliconych ideogramów CJK 𠥄  133444  20944  0xF0 0xA0 0xA5 0x84    Rozszerzenie B ujednoliconych ideogramów CJK 𠥅  133445  20945  0xF0 0xA0 0xA5 0x85    Rozszerzenie B ujednoliconych ideogramów CJK 𠥆  133446  20946  0xF0 0xA0 0xA5 0x86    Rozszerzenie B ujednoliconych ideogramów CJK 𠥇  133447  20947  0xF0 0xA0 0xA5 0x87    Rozszerzenie B ujednoliconych ideogramów CJK 𠥈  133448  20948  0xF0 0xA0 0xA5 0x88    Rozszerzenie B ujednoliconych ideogramów CJK 𠥉  133449  20949  0xF0 0xA0 0xA5 0x89    Rozszerzenie B ujednoliconych ideogramów CJK 𠥊  133450  2094A  0xF0 0xA0 0xA5 0x8A    Rozszerzenie B ujednoliconych ideogramów CJK 𠥋  133451  2094B  0xF0 0xA0 0xA5 0x8B    Rozszerzenie B ujednoliconych ideogramów CJK 𠥌  133452  2094C  0xF0 0xA0 0xA5 0x8C    Rozszerzenie B ujednoliconych ideogramów CJK 𠥍  133453  2094D  0xF0 0xA0 0xA5 0x8D    Rozszerzenie B ujednoliconych ideogramów CJK 𠥎  133454  2094E  0xF0 0xA0 0xA5 0x8E    Rozszerzenie B ujednoliconych ideogramów CJK 𠥏  133455  2094F  0xF0 0xA0 0xA5 0x8F    Rozszerzenie B ujednoliconych ideogramów CJK 𠥐  133456  20950  0xF0 0xA0 0xA5 0x90    Rozszerzenie B ujednoliconych ideogramów CJK 𠥑  133457  20951  0xF0 0xA0 0xA5 0x91    Rozszerzenie B ujednoliconych ideogramów CJK 𠥒  133458  20952  0xF0 0xA0 0xA5 0x92    Rozszerzenie B ujednoliconych ideogramów CJK 𠥓  133459  20953  0xF0 0xA0 0xA5 0x93    Rozszerzenie B ujednoliconych ideogramów CJK 𠥔  133460  20954  0xF0 0xA0 0xA5 0x94    Rozszerzenie B ujednoliconych ideogramów CJK 𠥕  133461  20955  0xF0 0xA0 0xA5 0x95    Rozszerzenie B ujednoliconych ideogramów CJK 𠥖  133462  20956  0xF0 0xA0 0xA5 0x96    Rozszerzenie B ujednoliconych ideogramów CJK 𠥗  133463  20957  0xF0 0xA0 0xA5 0x97    Rozszerzenie B ujednoliconych ideogramów CJK 𠥘  133464  20958  0xF0 0xA0 0xA5 0x98    Rozszerzenie B ujednoliconych ideogramów CJK 𠥙  133465  20959  0xF0 0xA0 0xA5 0x99    Rozszerzenie B ujednoliconych ideogramów CJK 𠥚  133466  2095A  0xF0 0xA0 0xA5 0x9A    Rozszerzenie B ujednoliconych ideogramów CJK 𠥛  133467  2095B  0xF0 0xA0 0xA5 0x9B    Rozszerzenie B ujednoliconych ideogramów CJK 𠥜  133468  2095C  0xF0 0xA0 0xA5 0x9C    Rozszerzenie B ujednoliconych ideogramów CJK 𠥝  133469  2095D  0xF0 0xA0 0xA5 0x9D    Rozszerzenie B ujednoliconych ideogramów CJK 𠥞  133470  2095E  0xF0 0xA0 0xA5 0x9E    Rozszerzenie B ujednoliconych ideogramów CJK 𠥟  133471  2095F  0xF0 0xA0 0xA5 0x9F    Rozszerzenie B ujednoliconych ideogramów CJK 𠥠  133472  20960  0xF0 0xA0 0xA5 0xA0    Rozszerzenie B ujednoliconych ideogramów CJK 𠥡  133473  20961  0xF0 0xA0 0xA5 0xA1    Rozszerzenie B ujednoliconych ideogramów CJK 𠥢  133474  20962  0xF0 0xA0 0xA5 0xA2    Rozszerzenie B ujednoliconych ideogramów CJK 𠥣  133475  20963  0xF0 0xA0 0xA5 0xA3    Rozszerzenie B ujednoliconych ideogramów CJK 𠥤  133476  20964  0xF0 0xA0 0xA5 0xA4    Rozszerzenie B ujednoliconych ideogramów CJK 𠥥  133477  20965  0xF0 0xA0 0xA5 0xA5    Rozszerzenie B ujednoliconych ideogramów CJK 𠥦  133478  20966  0xF0 0xA0 0xA5 0xA6    Rozszerzenie B ujednoliconych ideogramów CJK 𠥧  133479  20967  0xF0 0xA0 0xA5 0xA7    Rozszerzenie B ujednoliconych ideogramów CJK 𠥨  133480  20968  0xF0 0xA0 0xA5 0xA8    Rozszerzenie B ujednoliconych ideogramów CJK 𠥩  133481  20969  0xF0 0xA0 0xA5 0xA9    Rozszerzenie B ujednoliconych ideogramów CJK 𠥪  133482  2096A  0xF0 0xA0 0xA5 0xAA    Rozszerzenie B ujednoliconych ideogramów CJK 𠥫  133483  2096B  0xF0 0xA0 0xA5 0xAB    Rozszerzenie B ujednoliconych ideogramów CJK 𠥬  133484  2096C  0xF0 0xA0 0xA5 0xAC    Rozszerzenie B ujednoliconych ideogramów CJK 𠥭  133485  2096D  0xF0 0xA0 0xA5 0xAD    Rozszerzenie B ujednoliconych ideogramów CJK 𠥮  133486  2096E  0xF0 0xA0 0xA5 0xAE    Rozszerzenie B ujednoliconych ideogramów CJK 𠥯  133487  2096F  0xF0 0xA0 0xA5 0xAF    Rozszerzenie B ujednoliconych ideogramów CJK 𠥰  133488  20970  0xF0 0xA0 0xA5 0xB0    Rozszerzenie B ujednoliconych ideogramów CJK 𠥱  133489  20971  0xF0 0xA0 0xA5 0xB1    Rozszerzenie B ujednoliconych ideogramów CJK 𠥲  133490  20972  0xF0 0xA0 0xA5 0xB2    Rozszerzenie B ujednoliconych ideogramów CJK 𠥳  133491  20973  0xF0 0xA0 0xA5 0xB3    Rozszerzenie B ujednoliconych ideogramów CJK 𠥴  133492  20974  0xF0 0xA0 0xA5 0xB4    Rozszerzenie B ujednoliconych ideogramów CJK 𠥵  133493  20975  0xF0 0xA0 0xA5 0xB5    Rozszerzenie B ujednoliconych ideogramów CJK 𠥶  133494  20976  0xF0 0xA0 0xA5 0xB6    Rozszerzenie B ujednoliconych ideogramów CJK 𠥷  133495  20977  0xF0 0xA0 0xA5 0xB7    Rozszerzenie B ujednoliconych ideogramów CJK 𠥸  133496  20978  0xF0 0xA0 0xA5 0xB8    Rozszerzenie B ujednoliconych ideogramów CJK 𠥹  133497  20979  0xF0 0xA0 0xA5 0xB9    Rozszerzenie B ujednoliconych ideogramów CJK 𠥺  133498  2097A  0xF0 0xA0 0xA5 0xBA    Rozszerzenie B ujednoliconych ideogramów CJK 𠥻  133499  2097B  0xF0 0xA0 0xA5 0xBB    Rozszerzenie B ujednoliconych ideogramów CJK 𠥼  133500  2097C  0xF0 0xA0 0xA5 0xBC    Rozszerzenie B ujednoliconych ideogramów CJK 𠥽  133501  2097D  0xF0 0xA0 0xA5 0xBD    Rozszerzenie B ujednoliconych ideogramów CJK 𠥾  133502  2097E  0xF0 0xA0 0xA5 0xBE    Rozszerzenie B ujednoliconych ideogramów CJK 𠥿  133503  2097F  0xF0 0xA0 0xA5 0xBF    Rozszerzenie B ujednoliconych ideogramów CJK 𠦀  133504  20980  0xF0 0xA0 0xA6 0x80    Rozszerzenie B ujednoliconych ideogramów CJK 𠦁  133505  20981  0xF0 0xA0 0xA6 0x81    Rozszerzenie B ujednoliconych ideogramów CJK 𠦂  133506  20982  0xF0 0xA0 0xA6 0x82    Rozszerzenie B ujednoliconych ideogramów CJK 𠦃  133507  20983  0xF0 0xA0 0xA6 0x83    Rozszerzenie B ujednoliconych ideogramów CJK 𠦄  133508  20984  0xF0 0xA0 0xA6 0x84    Rozszerzenie B ujednoliconych ideogramów CJK 𠦅  133509  20985  0xF0 0xA0 0xA6 0x85    Rozszerzenie B ujednoliconych ideogramów CJK 𠦆  133510  20986  0xF0 0xA0 0xA6 0x86    Rozszerzenie B ujednoliconych ideogramów CJK 𠦇  133511  20987  0xF0 0xA0 0xA6 0x87    Rozszerzenie B ujednoliconych ideogramów CJK 𠦈  133512  20988  0xF0 0xA0 0xA6 0x88    Rozszerzenie B ujednoliconych ideogramów CJK 𠦉  133513  20989  0xF0 0xA0 0xA6 0x89    Rozszerzenie B ujednoliconych ideogramów CJK 𠦊  133514  2098A  0xF0 0xA0 0xA6 0x8A    Rozszerzenie B ujednoliconych ideogramów CJK 𠦋  133515  2098B  0xF0 0xA0 0xA6 0x8B    Rozszerzenie B ujednoliconych ideogramów CJK 𠦌  133516  2098C  0xF0 0xA0 0xA6 0x8C    Rozszerzenie B ujednoliconych ideogramów CJK 𠦍  133517  2098D  0xF0 0xA0 0xA6 0x8D    Rozszerzenie B ujednoliconych ideogramów CJK 𠦎  133518  2098E  0xF0 0xA0 0xA6 0x8E    Rozszerzenie B ujednoliconych ideogramów CJK 𠦏  133519  2098F  0xF0 0xA0 0xA6 0x8F    Rozszerzenie B ujednoliconych ideogramów CJK 𠦐  133520  20990  0xF0 0xA0 0xA6 0x90    Rozszerzenie B ujednoliconych ideogramów CJK 𠦑  133521  20991  0xF0 0xA0 0xA6 0x91    Rozszerzenie B ujednoliconych ideogramów CJK 𠦒  133522  20992  0xF0 0xA0 0xA6 0x92    Rozszerzenie B ujednoliconych ideogramów CJK 𠦓  133523  20993  0xF0 0xA0 0xA6 0x93    Rozszerzenie B ujednoliconych ideogramów CJK 𠦔  133524  20994  0xF0 0xA0 0xA6 0x94    Rozszerzenie B ujednoliconych ideogramów CJK 𠦕  133525  20995  0xF0 0xA0 0xA6 0x95    Rozszerzenie B ujednoliconych ideogramów CJK 𠦖  133526  20996  0xF0 0xA0 0xA6 0x96    Rozszerzenie B ujednoliconych ideogramów CJK 𠦗  133527  20997  0xF0 0xA0 0xA6 0x97    Rozszerzenie B ujednoliconych ideogramów CJK 𠦘  133528  20998  0xF0 0xA0 0xA6 0x98    Rozszerzenie B ujednoliconych ideogramów CJK 𠦙  133529  20999  0xF0 0xA0 0xA6 0x99    Rozszerzenie B ujednoliconych ideogramów CJK 𠦚  133530  2099A  0xF0 0xA0 0xA6 0x9A    Rozszerzenie B ujednoliconych ideogramów CJK 𠦛  133531  2099B  0xF0 0xA0 0xA6 0x9B    Rozszerzenie B ujednoliconych ideogramów CJK 𠦜  133532  2099C  0xF0 0xA0 0xA6 0x9C    Rozszerzenie B ujednoliconych ideogramów CJK 𠦝  133533  2099D  0xF0 0xA0 0xA6 0x9D    Rozszerzenie B ujednoliconych ideogramów CJK 𠦞  133534  2099E  0xF0 0xA0 0xA6 0x9E    Rozszerzenie B ujednoliconych ideogramów CJK 𠦟  133535  2099F  0xF0 0xA0 0xA6 0x9F    Rozszerzenie B ujednoliconych ideogramów CJK 𠦠  133536  209A0  0xF0 0xA0 0xA6 0xA0    Rozszerzenie B ujednoliconych ideogramów CJK 𠦡  133537  209A1  0xF0 0xA0 0xA6 0xA1    Rozszerzenie B ujednoliconych ideogramów CJK 𠦢  133538  209A2  0xF0 0xA0 0xA6 0xA2    Rozszerzenie B ujednoliconych ideogramów CJK 𠦣  133539  209A3  0xF0 0xA0 0xA6 0xA3    Rozszerzenie B ujednoliconych ideogramów CJK 𠦤  133540  209A4  0xF0 0xA0 0xA6 0xA4    Rozszerzenie B ujednoliconych ideogramów CJK 𠦥  133541  209A5  0xF0 0xA0 0xA6 0xA5    Rozszerzenie B ujednoliconych ideogramów CJK 𠦦  133542  209A6  0xF0 0xA0 0xA6 0xA6    Rozszerzenie B ujednoliconych ideogramów CJK 𠦧  133543  209A7  0xF0 0xA0 0xA6 0xA7    Rozszerzenie B ujednoliconych ideogramów CJK 𠦨  133544  209A8  0xF0 0xA0 0xA6 0xA8    Rozszerzenie B ujednoliconych ideogramów CJK 𠦩  133545  209A9  0xF0 0xA0 0xA6 0xA9    Rozszerzenie B ujednoliconych ideogramów CJK 𠦪  133546  209AA  0xF0 0xA0 0xA6 0xAA    Rozszerzenie B ujednoliconych ideogramów CJK 𠦫  133547  209AB  0xF0 0xA0 0xA6 0xAB    Rozszerzenie B ujednoliconych ideogramów CJK 𠦬  133548  209AC  0xF0 0xA0 0xA6 0xAC    Rozszerzenie B ujednoliconych ideogramów CJK 𠦭  133549  209AD  0xF0 0xA0 0xA6 0xAD    Rozszerzenie B ujednoliconych ideogramów CJK 𠦮  133550  209AE  0xF0 0xA0 0xA6 0xAE    Rozszerzenie B ujednoliconych ideogramów CJK 𠦯  133551  209AF  0xF0 0xA0 0xA6 0xAF    Rozszerzenie B ujednoliconych ideogramów CJK 𠦰  133552  209B0  0xF0 0xA0 0xA6 0xB0    Rozszerzenie B ujednoliconych ideogramów CJK 𠦱  133553  209B1  0xF0 0xA0 0xA6 0xB1    Rozszerzenie B ujednoliconych ideogramów CJK 𠦲  133554  209B2  0xF0 0xA0 0xA6 0xB2    Rozszerzenie B ujednoliconych ideogramów CJK 𠦳  133555  209B3  0xF0 0xA0 0xA6 0xB3    Rozszerzenie B ujednoliconych ideogramów CJK 𠦴  133556  209B4  0xF0 0xA0 0xA6 0xB4    Rozszerzenie B ujednoliconych ideogramów CJK 𠦵  133557  209B5  0xF0 0xA0 0xA6 0xB5    Rozszerzenie B ujednoliconych ideogramów CJK 𠦶  133558  209B6  0xF0 0xA0 0xA6 0xB6    Rozszerzenie B ujednoliconych ideogramów CJK 𠦷  133559  209B7  0xF0 0xA0 0xA6 0xB7    Rozszerzenie B ujednoliconych ideogramów CJK 𠦸  133560  209B8  0xF0 0xA0 0xA6 0xB8    Rozszerzenie B ujednoliconych ideogramów CJK 𠦹  133561  209B9  0xF0 0xA0 0xA6 0xB9    Rozszerzenie B ujednoliconych ideogramów CJK 𠦺  133562  209BA  0xF0 0xA0 0xA6 0xBA    Rozszerzenie B ujednoliconych ideogramów CJK 𠦻  133563  209BB  0xF0 0xA0 0xA6 0xBB    Rozszerzenie B ujednoliconych ideogramów CJK 𠦼  133564  209BC  0xF0 0xA0 0xA6 0xBC    Rozszerzenie B ujednoliconych ideogramów CJK 𠦽  133565  209BD  0xF0 0xA0 0xA6 0xBD    Rozszerzenie B ujednoliconych ideogramów CJK 𠦾  133566  209BE  0xF0 0xA0 0xA6 0xBE    Rozszerzenie B ujednoliconych ideogramów CJK 𠦿  133567  209BF  0xF0 0xA0 0xA6 0xBF    Rozszerzenie B ujednoliconych ideogramów CJK 𠧀  133568  209C0  0xF0 0xA0 0xA7 0x80    Rozszerzenie B ujednoliconych ideogramów CJK 𠧁  133569  209C1  0xF0 0xA0 0xA7 0x81    Rozszerzenie B ujednoliconych ideogramów CJK 𠧂  133570  209C2  0xF0 0xA0 0xA7 0x82    Rozszerzenie B ujednoliconych ideogramów CJK 𠧃  133571  209C3  0xF0 0xA0 0xA7 0x83    Rozszerzenie B ujednoliconych ideogramów CJK 𠧄  133572  209C4  0xF0 0xA0 0xA7 0x84    Rozszerzenie B ujednoliconych ideogramów CJK 𠧅  133573  209C5  0xF0 0xA0 0xA7 0x85    Rozszerzenie B ujednoliconych ideogramów CJK 𠧆  133574  209C6  0xF0 0xA0 0xA7 0x86    Rozszerzenie B ujednoliconych ideogramów CJK 𠧇  133575  209C7  0xF0 0xA0 0xA7 0x87    Rozszerzenie B ujednoliconych ideogramów CJK 𠧈  133576  209C8  0xF0 0xA0 0xA7 0x88    Rozszerzenie B ujednoliconych ideogramów CJK 𠧉  133577  209C9  0xF0 0xA0 0xA7 0x89    Rozszerzenie B ujednoliconych ideogramów CJK 𠧊  133578  209CA  0xF0 0xA0 0xA7 0x8A    Rozszerzenie B ujednoliconych ideogramów CJK 𠧋  133579  209CB  0xF0 0xA0 0xA7 0x8B    Rozszerzenie B ujednoliconych ideogramów CJK 𠧌  133580  209CC  0xF0 0xA0 0xA7 0x8C    Rozszerzenie B ujednoliconych ideogramów CJK 𠧍  133581  209CD  0xF0 0xA0 0xA7 0x8D    Rozszerzenie B ujednoliconych ideogramów CJK 𠧎  133582  209CE  0xF0 0xA0 0xA7 0x8E    Rozszerzenie B ujednoliconych ideogramów CJK 𠧏  133583  209CF  0xF0 0xA0 0xA7 0x8F    Rozszerzenie B ujednoliconych ideogramów CJK 𠧐  133584  209D0  0xF0 0xA0 0xA7 0x90    Rozszerzenie B ujednoliconych ideogramów CJK 𠧑  133585  209D1  0xF0 0xA0 0xA7 0x91    Rozszerzenie B ujednoliconych ideogramów CJK 𠧒  133586  209D2  0xF0 0xA0 0xA7 0x92    Rozszerzenie B ujednoliconych ideogramów CJK 𠧓  133587  209D3  0xF0 0xA0 0xA7 0x93    Rozszerzenie B ujednoliconych ideogramów CJK 𠧔  133588  209D4  0xF0 0xA0 0xA7 0x94    Rozszerzenie B ujednoliconych ideogramów CJK 𠧕  133589  209D5  0xF0 0xA0 0xA7 0x95    Rozszerzenie B ujednoliconych ideogramów CJK 𠧖  133590  209D6  0xF0 0xA0 0xA7 0x96    Rozszerzenie B ujednoliconych ideogramów CJK 𠧗  133591  209D7  0xF0 0xA0 0xA7 0x97    Rozszerzenie B ujednoliconych ideogramów CJK 𠧘  133592  209D8  0xF0 0xA0 0xA7 0x98    Rozszerzenie B ujednoliconych ideogramów CJK 𠧙  133593  209D9  0xF0 0xA0 0xA7 0x99    Rozszerzenie B ujednoliconych ideogramów CJK 𠧚  133594  209DA  0xF0 0xA0 0xA7 0x9A    Rozszerzenie B ujednoliconych ideogramów CJK 𠧛  133595  209DB  0xF0 0xA0 0xA7 0x9B    Rozszerzenie B ujednoliconych ideogramów CJK 𠧜  133596  209DC  0xF0 0xA0 0xA7 0x9C    Rozszerzenie B ujednoliconych ideogramów CJK 𠧝  133597  209DD  0xF0 0xA0 0xA7 0x9D    Rozszerzenie B ujednoliconych ideogramów CJK 𠧞  133598  209DE  0xF0 0xA0 0xA7 0x9E    Rozszerzenie B ujednoliconych ideogramów CJK 𠧟  133599  209DF  0xF0 0xA0 0xA7 0x9F    Rozszerzenie B ujednoliconych ideogramów CJK 𠧠  133600  209E0  0xF0 0xA0 0xA7 0xA0    Rozszerzenie B ujednoliconych ideogramów CJK 𠧡  133601  209E1  0xF0 0xA0 0xA7 0xA1    Rozszerzenie B ujednoliconych ideogramów CJK 𠧢  133602  209E2  0xF0 0xA0 0xA7 0xA2    Rozszerzenie B ujednoliconych ideogramów CJK 𠧣  133603  209E3  0xF0 0xA0 0xA7 0xA3    Rozszerzenie B ujednoliconych ideogramów CJK 𠧤  133604  209E4  0xF0 0xA0 0xA7 0xA4    Rozszerzenie B ujednoliconych ideogramów CJK 𠧥  133605  209E5  0xF0 0xA0 0xA7 0xA5    Rozszerzenie B ujednoliconych ideogramów CJK 𠧦  133606  209E6  0xF0 0xA0 0xA7 0xA6    Rozszerzenie B ujednoliconych ideogramów CJK 𠧧  133607  209E7  0xF0 0xA0 0xA7 0xA7    Rozszerzenie B ujednoliconych ideogramów CJK 𠧨  133608  209E8  0xF0 0xA0 0xA7 0xA8    Rozszerzenie B ujednoliconych ideogramów CJK 𠧩  133609  209E9  0xF0 0xA0 0xA7 0xA9    Rozszerzenie B ujednoliconych ideogramów CJK 𠧪  133610  209EA  0xF0 0xA0 0xA7 0xAA    Rozszerzenie B ujednoliconych ideogramów CJK 𠧫  133611  209EB  0xF0 0xA0 0xA7 0xAB    Rozszerzenie B ujednoliconych ideogramów CJK 𠧬  133612  209EC  0xF0 0xA0 0xA7 0xAC    Rozszerzenie B ujednoliconych ideogramów CJK 𠧭  133613  209ED  0xF0 0xA0 0xA7 0xAD    Rozszerzenie B ujednoliconych ideogramów CJK 𠧮  133614  209EE  0xF0 0xA0 0xA7 0xAE    Rozszerzenie B ujednoliconych ideogramów CJK 𠧯  133615  209EF  0xF0 0xA0 0xA7 0xAF    Rozszerzenie B ujednoliconych ideogramów CJK 𠧰  133616  209F0  0xF0 0xA0 0xA7 0xB0    Rozszerzenie B ujednoliconych ideogramów CJK 𠧱  133617  209F1  0xF0 0xA0 0xA7 0xB1    Rozszerzenie B ujednoliconych ideogramów CJK 𠧲  133618  209F2  0xF0 0xA0 0xA7 0xB2    Rozszerzenie B ujednoliconych ideogramów CJK 𠧳  133619  209F3  0xF0 0xA0 0xA7 0xB3    Rozszerzenie B ujednoliconych ideogramów CJK 𠧴  133620  209F4  0xF0 0xA0 0xA7 0xB4    Rozszerzenie B ujednoliconych ideogramów CJK 𠧵  133621  209F5  0xF0 0xA0 0xA7 0xB5    Rozszerzenie B ujednoliconych ideogramów CJK 𠧶  133622  209F6  0xF0 0xA0 0xA7 0xB6    Rozszerzenie B ujednoliconych ideogramów CJK 𠧷  133623  209F7  0xF0 0xA0 0xA7 0xB7    Rozszerzenie B ujednoliconych ideogramów CJK 𠧸  133624  209F8  0xF0 0xA0 0xA7 0xB8    Rozszerzenie B ujednoliconych ideogramów CJK 𠧹  133625  209F9  0xF0 0xA0 0xA7 0xB9    Rozszerzenie B ujednoliconych ideogramów CJK 𠧺  133626  209FA  0xF0 0xA0 0xA7 0xBA    Rozszerzenie B ujednoliconych ideogramów CJK 𠧻  133627  209FB  0xF0 0xA0 0xA7 0xBB    Rozszerzenie B ujednoliconych ideogramów CJK 𠧼  133628  209FC  0xF0 0xA0 0xA7 0xBC    Rozszerzenie B ujednoliconych ideogramów CJK 𠧽  133629  209FD  0xF0 0xA0 0xA7 0xBD    Rozszerzenie B ujednoliconych ideogramów CJK 𠧾  133630  209FE  0xF0 0xA0 0xA7 0xBE    Rozszerzenie B ujednoliconych ideogramów CJK 𠧿  133631  209FF  0xF0 0xA0 0xA7 0xBF    Rozszerzenie B ujednoliconych ideogramów CJK", "source": "wikibooks", "added": "2026-07-19", "created": "2023-12-01", "token_count": 12421, "license": "CC-BY-SA-3.0", "author": "Wikibooks contributors, https://pl.wikibooks.org/wiki/Unicode/209"}
{"id": "zpe-cnc-pl:augmentation-DhFPcW05o:0000", "text": "Zasady bezpiecznej pracy w sieci lokalnej i globalnej \n\nZasady bezpiecznej pracy w sieci lokalnej i globalnej\nBezpieczna praca w sieci to niezwykle istotna sprawa. W mediach pojawiają się informacje o zawieraniu tragicznie kończących się znajomości albo utracie dużych pieniędzy zapłaconych za produkty, które nigdy nie dotarły do klienta. Często, mówiąc o bezpieczeństwie, chodzi o zabezpieczenie przed złośliwym oprogramowaniem. Aby bezpiecznie korzystać z komputera w sieci, należy stosować się do kilku zasad. Zasady podane poniżej są tylko wskazówkami, jak zachowywać się w sieci, aby nie ponieść niepotrzebnych strat.\nKorzystaj z oprogramowania antywirusowego.\nNie otwieraj wiadomości od nieznajomych osób.\nPobieraj pliki tylko ze sprawdzonych źródeł.\nNie klikaj w nieznane linki i załączniki w wiadomościach e‑mail.\nNie podawaj w sieci danych osobowych ani haseł.\nNie wysyłaj swoich zdjęć.\nChroń swoje konta na serwisach społecznościowych.\nStosuj mocne, trudne do odgadnięcia hasła, które są kombinacją liter i cyfr.\nCzytaj regulaminy.\nSprawdzaj, czy strona, do której się logujesz, ma zabezpieczenie SSL (ang. Secure Socket Layer - zapewnia poufność i transmisji danych).\nPamiętaj, że osoba, którą poznasz w sieci może nie być tym, za kogo się podaje.\nNie podawaj swoich prawdziwych danych osobowych. Wymyśl sobie jakiś nick (nazwę nie związaną z twoimi danymi personalnymi).\nBądź ostrożny, jeśli chcesz spotkać się z osobami poznanymi przez Internet!\nNie podawaj nikomu danych swoich znajomych.\nNie publikuj zdjęć swoich znajomych bez ich zgody.", "source": "zpe-cnc-pl", "added": "2026-11-07", "created": "", "token_count": 540, "license": "CC-BY-SA-3.0 (page attribution; external media may have separate credits)", "author": "ZPE / Englishsquare.pl Sp. z o.o."}
{"id": "bibliotekanauki-automation:1367396:0003", "text": "Wpływ prywatnego kopiowania na opłacalność produkcji telewizyjnych\n\n23\nWpływ prywatnego kopiowania...\n3.\t Pozarynkowa dystrybucja seriali telewizyjnych\nProdukcje telewizyjne, szczególnie seriale, są specyficzną formą utworów \npowstałych z wykorzystaniem technik filmowych. W odróżnieniu od produkcji \nkinowych, są one bezpośrednio skierowane do dystrybucji masowej, konsumo-\nwanej w gospodarstwach domowych. Wyrażając się inaczej, seriale telewizyjne, \njak sama nazwa wskazuje, trafiają od razu na „mały ekran”. W efekcie genero-\nwane z nich przychody mogą pochodzić z takich źródeł, jak: dotacje publiczne, \nabonament, różne formy franchisingu i oczywiście reklamy. Obszarem badaw-\nczym dla prowadzonych tu rozważań są produkcje o charakterze ściśle komercyj-\nnym, które oparte są na dwóch podstawowych modelach. Pierwszy związany jest \nz reklamami, a drugi z abonamentem płatnych stacji (subskrypcja), przy czym ten \npierwszy stanowi podstawę przemysłu telewizyjnego (Lotz, 2007, s. 152–160).\nNiezależenie od tego, czy źródłem przychodów danej produkcji – serialu – \njest subskrypcja, czy abonament, to oglądający otrzymuje do dyspozycji produkt \nwysokiej jakości, w zasadzie gotowy do skopiowania. Analogowe magnetowidy \nzostały zastąpione urządzeniami cyfrowymi, które w połączeniu z sygnałem \nHDTV zapewniają najwyższej jakości kopie. Obecnie większość sprzedawanych \ntelewizorów posiada cyfrową nagrywarkę (DVR), lecz jest ona odpowiednio \nzabezpieczona. Utrudnia to konwersję nagranego materiału do pliku zdatnego \nw obrocie pozarynkowym. Jednak coraz więcej produkcji, szczególnie mniej \nznanych firm, nie posiada żadnych zabezpieczeń i w sposób swobodny można \nzgrywać programy od razu do gotowych plików. Bardzo popularny jest również \nsprzęt firmy Hauppauge Computer Works, Inc. (2015), który działa na zasadzie \npodobnej do analogowego magnetowidu, z tym że nagrywa w standardzie cyfro-\nwym. W żargonie określa się to mianem nagrywania w przelocie, czyli pomiędzy \nurządzeniem odbiorczym a ekranem. Istnieją również inne sposoby, jak na przy-\nkład podłączenie tunera cyfrowej telewizji bezpośrednio do komputera (Broi- \nda, 2011).\nChociaż w porównaniu z kopiowaniem utworów muzycznych lub płyt kom-\npaktowych nagrywanie seriali telewizyjnych w jakości cyfrowej jest trudniejsze, \nto najwyraźniej nie jest to przeszkoda wystarczająca. Jako studium przypadku \nmożne posłużyć najczęściej kopiowany pozarynkowo i jednocześnie jeden z naj-\nbardziej docenianych seriali ostatniej dekady, czyli Gra o tron. Serial ten bije \nrekordy zarówno oglądalności, jak i obrotu pozarynkowego. Już w 2012 roku \nbył na czele stawki, przed takimi produkcjami, jak Dexter, Breaking Bad, czy\n\n24\nSławomir Czetwertyński\nDr House. Należy nadmienić, że wszystkie są wysoce cenionymi produkcjami \n(Pejcz, 2012). W tym czasie średni poziom wymiany kopii nieautoryzowanych \njednego odcinka Gry o tron osiągnął poziom 4,2 mln (tyle samo wyniosła liczba \noglądanych kopii autoryzowanych). Przy czym rekordem było wygenerowa-\nnie 2,5 mln kopii nieautoryzowanych w ciągu doby od premiery telewizyjnej. \nW sumie odcinki sezonu 2 (z roku 2012) zostały pobrane w liczbie 25 mln (dane \nliczone od kwietnia do września 2012) (Greenberg, 2012). W roku 2013 serial \nznów osiągnął rekordowy poziom obrotu pozarynkowego. Tym razem średnia \nliczba pozarynkowych kopii wyniosła 5,9 mln i była wyższa od liczby ogląda-\njących o 400 tys. (Ernesto, 2013). Rok 2014 przyniósł kolejny rekord, a sam \nodcinek finałowy doczekał się ponad 7 mln kopii pozarynkowych. Padł również \nrekord liczby współdzielonych plików, co oznacza, że jednocześnie dany odcinek \nbył kopiowany między blisko 200 tys. internautów (Ernesto, 2014).\nPrzytoczony przykład wskazuje na to, że serial doczekał się większej liczby \nkopii pozarynkowych niż rynkowych. Dla jego producentów jest to ewidentna \nstrata lub, inaczej, brak przychodów z potencjalnego popytu. Oczywiście nie \nmożna stwierdzić, ile osób, które pobrały kopię nieautoryzowaną, zdecydowa-\nłaby się na zakup kopii autoryzowanej. Z pewnością nie wszystkie, gdyż niektóre \nmogłyby być po prostu ograniczone poziomem dochodu rozporządzalnego. Ist-\nnieją jednak przesłanki do twierdzenia, że odsetek ten byłby znaczny. Z danych \nzawartych w raporcie sporządzonym przez Essential Media Communications \n(2013, s. 12) wynika, że 32% mieszkańców Australii pobiera kopie nieautory-\nzowane ze względu na brak dostępu do kopii autoryzowanych. W okresie, gdy \nbadania były przeprowadzone, między innymi omawiany serial wyświetlany był \nz opóźnieniem względem rynku amerykańskiego (Woollacott, 2014). W tym \nsamym raporcie podano, że gdyby dystrybucja rynkowa była globalnie zsyn-\nchronizowana, 42% badanej populacji i tak pozyskałoby kopię nieautoryzowaną, \na 17% było niezdecydowanych. Tak więc 41% byłoby gotowych zapłacić za \ndostęp do rynkowej kopii (Essential Media Communications, 2013, s. 13).\nCzęściowo za tak znaczącą liczbę kopii prywatnych w obiegu pozaryn-\nkowym winę ponosi nieprawidłowa lub niedostosowana do współczesnych \nwymogów forma rynkowej dystrybucji seriali. Istnieją jednak problemy natury \ninstytucjonalnej, jak na przykład umowy między dystrybutorami a wydawcami, \nktóre utrudniają dystrybucję. Są to po prostu koszty transakcyjne, które w przy-\npadku obrotu pozarynkowego nie występują. W subkulturze internautów krąży \nkomiks ukazujący trudności przeciętnego entuzjasty z kupnem serialu Gra o tron.", "source": "bibliotekanauki-automation", "added": "2026-11-07", "created": "2015", "token_count": 2019, "license": "CC BY-SA: Creative Commons Attribution-ShareAlike 4.0", "author": "Sławomir Czetwertyński"}
{"id": "bibliotekanauki-engineering-new:357280:0003", "text": "Możliwości wykorzystania materiałów naturalnych jako nośników biomasy podczas procesu dekoloryzacji RBBR z udziałem Coriolopsis gallica\n\nwiązany przez ich włókna w 75-80%, co powoduje, iż znaczne jego ilości trafiają do ścieków. Jednocześnie \nstwierdzono, iż należy do barwników słabo podatnych na degradację. Jego czas półrozpadu w wodzie określa się \nnawet na 46 lat przy pH 7 i temperaturze 25oC. Ze względu na takie właściwości stał się materiałem wyjściowym \ndo syntezy barwników polimerowych, trwałych i silnie toksycznych. Ponadto RBBR należy do barwników \nodpornych na utlenianie chemiczne, co ma ścisły związek z jego antrachinonową strukturą  [35-37].  \n3.2. Dobór nośnika biomasy \nWyniki testu zasiedlania nośników przez grzybnię przedstawiono w tabeli 3.2.1. Pomiary przyrostu biomasy w \nciągu 8 dni dały wyniki ujemne w przypadku wszystkich prób. Wszystkie zastosowane nośniki są dla grzybów \nzgnilizny drewna źródłem węgla i energii. Stąd też przyrost biomasy jest wypadkową wzrostu biomasy na \nnośnikach i ubytku substratu. Ponieważ nośnik jest przerastany przez grzybnię niemożliwe jest, aby w pełni \nocenić stężenie suchej biomasy grzyba w próbach. Jednocześnie obserwowano intensywny wzrost grzybni na \nsianie, trocinach, trochę słabszy na łupinach orzecha ziemnego i niewielki na łupinach orzecha włoskiego. Pestki, \nzarówno czereśni, jak i brzoskwiń, właściwie nie nadają się jako nośnik biomasy. W przypadku pestek czereśni \nwzrost był obserwowany w podłożu, a nie na nośniku. W przypadku brzoskwiń wzrostu w ogóle nie \nobserwowano. Można to wiązać z faktem, że pestki czereśni, a szczególnie brzoskwiń zawierają duże ilości \namigdaliny, której produktem rozpadu jest silna trucizna - cyjanowodór, cyjanki zaś w obecności siarki (która \nbyła obecna w podłożu hodowlanym) mogą tworzyć również toksyczne rodanki [38]. Cyjanki mogą również \nusunąć wszystkie atomy miedzi z lakazy powodując zatrzymanie jej aktywności enzymatycznej. \nTabela. 3.2.1. Intensywność wzrostu grzybni na nośniku  \nNośnik \nS \nT \nLOW \nLOZ \nPB \nPCZ \nPrzyrost biomasy w ciągu 8 dni [g/l] (z \nodchyleniem standardowym) \n-0,032 \n±0,0024 \n-0,008 \n±0,0003 \n-0,088 \n±0,0015 \n-0,022 \n±0,0010 \n0±0 \n-0,092 \n±0,0031 \nIntensywność wzrostu biomasy na nośniku \n- obserwacje \n++++ \n++++ \n++ \n+++ \n-- \n- \n++++ intensywny wzrost; +++ średni wzrost; ++ słaby wzrost; + bardzo słaby wzrost, - wzrost tylko w podłożu,  \n-- brak wzrostu.  \n3.3. Określenie potencjału dekoloryzacyjnego szczepu AWSP85 \nWyniki obserwacji dekoloryzacji podłoży stałych z udziałem szczepu C. gallica przedstawiono w tabeli 3.3.1. W \nprzypadku obu podłoży po 1 dobie inkubacji dekoloryzacja ograniczała się jedynie do podłoża pod grzybnią. Na \npodłożu MEA, bogatym w składniki odżywcze, pierwsze strefy przejaśnienia były wyraźnie widoczne już po \ndwóch dobach. Najwyższy współczynnik dekoloryzacji zaobserwowano jednak dopiero po 3 dniach (D=1,62). \nPłytki zostały całkowicie odbarwione, a jednocześnie przerośnięte grzybnią po 6 dobach. Na podłożu MSB \nwzrost grzybni był wolniejszy, co wynika z uboższego składu, związanego głównie z mniejszą ilością azotu i \nwęgla. W 4 dobie współczynnik dekoloryzacji osiągnął wartość 1,72. W pozostałych dniach grzybnia \nintensywnie rosła, nie obserwowano jednak zwiększania się stref odbarwienia. Obecność przejaśnień na podłożu \npotwierdza, iż badany szczep ma zdolność rozkładu antrachinowego RBBR.   \nTabela. 3.3.1. Współczynnik dekoloryzacji RBBR (D) na różnych podłożach \nDoby \ninkubacji \n1 \n2 \n3 \n4 \n5 \n6 \n7 \nD (MEA) \n1,0±0 \n1,56±0,02 \n1,62±0,03 \n1,34±0,01 \n1,12±0,01 \nNB \nNB \nD (MSB) \n1,0±0 \n1,36±0,03 \n1,55±0,02 \n1,72±0,01 \n1,23±0,01 \n1,07±0,01 \n1,0±0 \nNB – nie wyznaczono z powodu przerośnięcia płytki przez grzybnię \nPodobne, jak wykonane w tej pracy, testy są często spotykane w literaturze przy określaniu zdolności \ndekoloryzacji barwników z udziałem różnych mikroorganizmów. W przypadku badanego przez Eichlerovą i \nwsp. [39] szczepu zaliczanego do rodzaju Pleurotus pełna dekoloryzacja dodanego do podłoża oranż G oraz \nRBBR zachodziła dopiero po 12-28 dniach inkubacji płytek. Powyższe badania potwierdzają, iż efektywność \ndekoloryzacji jest zależna od składu podłoża. Do podobnych wniosków doszedł zespół Novotny i wsp. [40]. \nPewne z barwników wykorzystanych w ich badaniach były lepiej usuwane, gdy grzybnia rosła na podłożach\n\n144 \nArchives of Waste Management and Environmental Protection, vol. 17 issue 2 (2015)", "source": "bibliotekanauki-engineering-new", "added": "2026-11-07", "created": "2015", "token_count": 1814, "license": "CC BY: Creative Commons Attribution 3.0 PL", "author": "W. Przystaś; E. Zabłocka-Godlewska"}
{"id": "bibliotekanauki-maintenance:1912551:0006", "text": "Sumienie maszyny? Sztuczna inteligencja i problem odpowiedzialności moralnej\n\n22\nto set before their self-perfection-ready creations, the more profound the abyss \nwill be between our capability of understanding and predicting their actions, \nand the actual dynamics of the machine self-evolution. \nAt the same time, we realize that the autonomization of the processes in whose \ncourse inner structures, algorithms, and principles on which AI acts, undergo \ntransformations, is irreversible. Once the wheels of this mechanism are put \nin motion, it can neither be stopped, nor subjected to the rigors of strict control. \nAs a result, we end up in a situation, in which we must face the necessity of re­\nsolving problems arising as a consequence of the progressing autonomization \nof the AI. One of the issues, of which we are now becoming more and more \naware, is the problem of how to guarantee the humankind its essential safety and, \nto the extent to which it is possible, how to grant the human race active support \nwhen AI carries out tasks serving a wide range of anthropogenic goals and hu­\nman interests. At the stage of the evolution of intelligent technologies at which \nwe have already arrived, it would be naïve to think that such goals are achievable \nby means of legal regulations, or appealing to the designers’ or programmers’ \nsense of responsibility. The problem must be tackled at its very source. To do this, \nwe need to rethink the very strategy of designing reinforcement learning processes \nin such a way as to ensure that, at every stage of the process, those of AI’s choic­\nes, decisions, and actions, which favor humans and their vital interests, receive \na positive reinforcement. It is definitely not enough to design “failsafe” systems \nbased on in-built static safety mechanisms of the kind suggested by Isaac Asimov \nin his “four laws of robotics,”24 because it is clear that such an idea is utterly inad­\nequate in terms of its compliance with the principles of modern AI’s operation \nand decision-making both today and in the future.\nchess engine. […] Stockfish failed to win even a single game.” Tomasz Domański, “Sztuczna inteli­\ngencja pokonała arcymistrzowski program szachowy. Ludziom zostało kibicowanie” [Artificial \nIntelligence Has Defeated a Grandmaster Chess Program. All People Have Left to Do Is Cheer], \nSpider’s Web, December 8, 2017, https://www.spidersweb.pl/2017/12/sztuczna-inteligencja-szachy.\nhtml (20.07.2019).\n24.  The so-called Three Laws of Robotics that Isaac Asimov proposes in his 1942 story \n“Runaround,” state as follows: “First Law: A robot may not injure a human being or, through \ninaction, allow a human being to come to harm. Second Law: A robot must obey the orders \ngiven it by human beings except where such orders would conflict with the First Law. Third Law: \nA robot must protect its own existence as long as such protection does not conflict with the First \nor Second Law.” Isaac Asimov, “Runaround,” in: I, Robot (The Isaac Asimov Collection ed.). \n(Doubleday: New York, 1950), 40. Later, Asimov appended the existing three laws with one more, \nsuperordinate law, the so-called Zeroth Law: “A robot may not harm humanity, or, by inaction, \nallow humanity to come to harm.” See: “Asimov’s Three Laws of Robotics + the Zeroth Law,” \nin: Jeremy Norman’s History of Information 3 (1942) CE, http://www.historyofinformation.com/\ndetail.php?entryid=4108 (29.02.2020).", "source": "bibliotekanauki-maintenance", "added": "2026-11-07", "created": "2021", "token_count": 1035, "license": "CC BY-SA: Creative Commons Attribution-ShareAlike 4.0", "author": "Krzysztof Tomasz Wieczorek; Paweł Jędrzejko"}
{"id": "rock-pollub-open:obrobka-konstrukcji-przekladkowych:0033", "text": "Analiza wybranych zagadnień obróbki hybrydowych konstrukcji przekładkowych (2022)\n\n72\ni porównano także topografie powierzchni próbek. Podczas badań rejestrowano\ni rozpatrywano następujące parametry chropowatości 2D i 3D [111]: Ra – (średnia\narytmetyczna rzędnych profilu chropowatości, Rt – całkowita wysokość profilu\nchropowatości, Rmax – maksymalna wysokość profilu chropowatości), Rz (naj­\nwiększa wysokość profilu chropowatości, Sa – średnia arytmetyczna wysokość\npowierzchni, Sz – maksymalna wysokość powierzchni, Sp – maksymalna wysokość\nwzniesienia powierzchni, Sv – maksymalna głębokość wgłębienia powierzchni)\n[110]. Przeprowadzone pomiary parametrów 2D i 3D chropowatości powierzchni\nrozpatrywanych próbek, obejmowały wykonanie 320 pomiarów na powierzchni\nkażdej próbki.\nOprócz uskoku i chropowatości powierzchni jakość po frezowaniu hybrydo­\nwych konstrukcji przekładkowych może być definiowana również jednorodnością\nlub równomiernością rozłożenia wady na powierzchni obrobionej. Wynika to\nz faktu, że warstwa metalowa może cechować się odmienną jakością powierzchni\nw stosunku do warstwy kompozytowej [135]. W związku z tym, na podstawie\nparametrów chropowatości powierzchni określono jednorodność konstrukcji\nII warstwowej w  zależności od przyjętej strategii frezowania i  zastosowanego\nnarzędzia. Przyjęto, że najbardziej jednorodną powierzchnię uzyskano dla naj­\nmniejszej różnicy wartości danego parametru chropowatości między warstwami\n(hmin), zaś najmniej jednorodną dla różnicy największej (hmax) (rys. 2.13).\nRys. 2.13. Wyznaczanie jednorodności powierzchni konstrukcji II warstwowej\nSkladowe siły skrawania mierzono przy użyciu siłomierza Kistler 9257B (Kistler,\nWinterthur, Szwajcaria) podłączonego do wzmacniacza 5017B. Na rysunku\n2.14 przedstawiono schemat urządzenia wraz z  zaznaczonymi składowymi siły\nskrawania.\n\n73\nRys. 2.14. Siłomierz Kistler 9257B [60]\nZa pomocą specjalistycznego oprogramowania oraz karty akwizycji danych\nrejestrowano wartości składowych siły skrawania Fx, Fy i Fz. Częstotliwość prób­\nkowania wynosiła 5 kHz. Przyjęte wartość składowych siły skrawania były średnią\narytmetyczną z odczytów z 3 próbek. Wartości składowych siły skrawania Fx, Fy\ni Fz w obrębie każdej próbki były średnią arytmetyczną z 30 największych wskazań\nsiłomierza.\n2.6. Statystyczne opracowanie wyników\nDo statystycznego opracowania wyników zastosowano dwuczynnikową analizę\nwariancji ANOVA (ang. analysis of variance). Jest to rozszerzenie jednoczynniko­\nwej analizy wariancji służące do oceny istotności różnic między średnimi przez\nporównania wyników zmiennej zależnej w grupach wydzielonych ze względu na\nwartości zmiennych niezależnych (czynników klasyfikujących). Metoda ta opiera\nsię na podziale całkowitej sumy kwadratów (SScała) odchyleń wszystkich pomiarów\nod średniej na sumę kwadratów będącą efektem błędów doświadczalnych (SSreszta)\noraz sumę kwadratów będącą efektem wprowadzenia czynnika doświadczalnego\n(SSefekt). Analiza dla układów czynnikowych pozwala dodatkowo na określenie\nefektu interakcji czynników – wpływu czynnika A na wartości przyjmowane przez\nczynnik B. Gdy wpływ ten ulega zmianie – zachodzi interakcja, gdy pozostaje\nniezmienny – interakcja między czynnikami nie występuje. Analiza wariancji\nzakłada, że:\n1. zmienna zależna jest niezależna w rozważanych grupach,\n2. zmienna zależna jest mierzalna,\n3. zmienna zależna ma rozkład normalny w każdej grupie,\n4. zmienna zależna wykazuje jednorodność wariancji we wszystkich grupach.", "source": "rock-pollub-open", "added": "2026-11-07", "created": "2022", "token_count": 1376, "license": "CC-BY-SA-4.0 (ROCK / Politechnika Lubelska metadata)", "author": "Doluk, Elżbieta"}
{"id": "wikibooks_19573", "text": "en:Sidux/Post-installation_work\n Repozytoria \nAby w pełni korzystać z dostępności pakietów non-free, contribut, multimedialnych oraz pakietów językowych\nmusimy zmienić wpisy w plikach zawierających adresy serwerów, z których korzysta nasz system.\nMożemy zrobić to na kilka sposobów, ja opiszę dwa z nich:\n1.  Wbudowany edytor tekstu Midnight Commander -> Terminal\n su\n hasło administratora/root\n mc\na.  W zakładce Opcje-> Konfiguracja-> Wewnętrzny edytor zaznaczamy spacją \"x\" -> Zapisz\nb.  Wchodzimy do pliku: /etc/apt/sources.list.d/debian.list -> Klawisz F4 Edycja\nc.  Zmieniamy linię: \n deb http://ftp.debian.org/debian/ sid main contrib non-free\nd.  Na poniższą:\n deb http://ftp.pl.debian.org/debian/ sid main contrib non-free\ne.  Dodajemy dodatkowy wpis repozytoriów multimedialnych:\n deb http://www.debian-multimedia.org sid main non-free\nf.  Zapisujemy plik F2, wychodzimy F10\ng.  Wchodzimy do pliku: /etc/apt/sources.list.d/sidux.list i zmieniamy istniejący wpis na:\n deb http://sidux.com/debian/ sid main contrib non-free fix.main fix.contrib fix.non-free\n lub:\n http://sidux.office-vienna.at/sidux/debian/ sid main contrib non-free fix.main fix.contrib fix.non-free\nh.  Zapisujemy plik i wychodzimy z Commander-a\n\n2.  Graficzny edytor tekstu Mousepad, uruchom w Terminalu:\n sux \n  hasło\n mousepad /apt/etc/sources.list.d/debian.list\n  a następnie\n mousepad /apt/etc/sources.list.d/sidux.list\n (polecenie sux pozwala na uruchamianie programów w trybie graficznym bezpośrednio z Terminala jako root)\na.  Zmieniamy pierwszą linię oraz dodajemy dodatkowe repozytoria tak samo jak za pomocą mc:\nb.  Zakładka: Plik-> Zapisz i zamykamy edytor\n\n3.  Pobieramy pakiet debian-multimedia-keyring (klucz publiczny) ze strony: http://debian-multimedia.org/\na.  Przechodzimy do otwartego Terminalu i (jako root) instalujemy:\n dpkg -i debian-multimedia-keyring_2008.10.16_all.deb\nb.  Odświeżamy listę pakietów:\n apt-get update\nc.  Można również zaktualizować cały system:\n apt-get dist-upgrade\n\n Pakiety językowe \n Doinstalowujemy brakujące paczki językowe:\n apt-get install wpolish myspell-pl aspell-pl iceweasel-l10n-pl\n Dla środowiska KDE instalujemy dodatkowo pakiet:\n kde-l10n-pl\n\n Zapora ogniowa/Firewall \n Zapora ogniowa iptables jest standardowo zainstalowana, jedyne co trzeba zrobić to ją aktywować.\n1.  Zrobimy to za pomocą ufw (Uncomplicated Firewall), który wprowadza dwie reguły do zapory\n  wszystkie połączenia wychodzące są dopuszczone oraz wszystkie połączenia przychodzące są blokowane:\n apt-get install ufw\n ufw enable\n Powinniśmy otrzymać potwierdzenie:\n Firewall is active and enabled on system startup\n Zawsze możemy sprawdzić czy zapora jest włączona:\n ufw status\n Status: active\n Lub ją wyłączyć (co odradzam):\n ufw disable\n\n2. Innym sposobem na aktywowanie zapory w trybie graficznym jest program Firestarter lub Gufw\n oraz Guarddog dla środowiska KDE.\n\n Montowanie partycji \nPo zainstalowaniu systemu wszystkie partycje powinny być wykryte i zamontowane automatycznie w katalogu /media\nW przypadku gdy jakiejś brakuje, możemy zamontować ją ręcznie.\nUruchamiamy Terminal i wpisujemy:\n sux\n hasło\n fdisk -l\nZostanie wyświetlona lista wszystkich partycji również tych niezamontowanych.\n\n Montowanie \"na stałe\" \nPartycje montujemy na stałe edytując plik fstab wpisując w Terminalu (jako root):\n mousepad /etc/fstab\n\n1.  Partycję o systemie plików ntfs (przykładowo /dev/sda1), tylko do odczytu - dodajemy na końcu listy:\n /dev/sda1  /media/sda1  ntfs-3g  ro,users,auto   0   1\na.  Nie używamy spacji lecz Tabulator\nb.  Tworzymy podkatalog sda1 w katalogu /media\n mkdir /media/sda1\nc. Oraz instalujemy pakiet ntfs jeśli nie jest zainstalowany:\n apt-get install ntfs-3g\n\n2.  Partycję o systemie plików fat32/vfat (przykładowo /dev/sda5), do odczytu i zapisu - dodajemy:\n /dev/sda5  /media/sda5  vfat  rw,users,auto   0   1\nlub\n /dev/sda5  /media/sda5  vfat  defaults,umask=007,gid=46,utf8,auto   0   1\nTworzymy podkatalog sda5 w katalogu /media\n mkdir /media/sda5\n\n3.  Partycję o systemie plików ext3/ext4 (przykładowo /dev/sda6) - dodajemy:\n /dev/sda6   /media/sda6   ext4   defaults,users,auto   0   1\nTworzymy podkatalog sda6 w katalogu /media\n mkdir /media/sda6\n\n4.  Partycję wymiany (swap) (przykładowo /dev/sda7) - dodajemy:\n /dev/sda7    none    swap   sw    0    0\n\nZmiany zapisane w pliku fstab będą aktywowane to ponownym uruchomieniu systemu.\n\n Montowanie tymczasowe \nPartycje możemy zamontować również tymczasowo, na czas aktualnej sesji\n1.  Tworzymy podkatalog \"nowy\" w katalogu domowym:\n mkdir /home/nazwa_użytkownika/nowy\n mount /dev/sda5 /home/nazwa_użytkownika/nowy -t vfat\n2.  Partycja zamontowana tymczasowo zostanie odmontowana podczas restartu systemu lub poleceniem:\n umount /dev/sda5\n\nDalej Zarządzanie systemem, pakietami, instalacja programów\nPowrót do strony głównej Sidux%20-%20czyli%20Debian%20sid%20krok%20po%20kroku%20dla%20ka%C5%BCdego", "source": "wikibooks", "added": "2026-07-19", "created": "2012-08-12", "token_count": 1767, "license": "CC-BY-SA-3.0", "author": "Wikibooks contributors, https://pl.wikibooks.org/wiki/Aptosid_-_czyli_Debian_sid_krok_po_kroku_dla_ka%C5%BCdego/Czynno%C5%9Bci_poinstalacyjne"}
{"id": "zpe-cnc-pl:wybijanie-wykanczanie-odlewow:0001", "text": "Obsługa codzienna maszyn i urządzeń do wybijania i wykańczania odlewów \n\nPo zakończonej pracy, należy zdemontować narzędzie robocze, oraz wytrzeć go z cieczy. Dodatkowo można pokryć powierzchnię preparatem zapobiegającym rdzewieniu. W cotygodniowej obsłudze należy kontrolować manualny wskaźnik ciśnienia powietrza, i porównać go do wskazań systemu. Wartości powinny być takie same. Należy zdemontować pływak płynu chłodniczego, a następnie poprzez wychylenie go do maksimum oraz do minimum, zweryfikować poprawność wskazań oprogramowania. Płyn chłodniczy powinien być wolny od zatłuszczeń. Jeżeli na powierzchni widoczny jest olej, należy go ściągnąć chusteczką absorbującą. Podczas kontroli płynu chłodniczego, należy wyjąć jego filtr, i oczyścić go z ewentualnych wiórów metalu.\nPowrót do spisu treści 1 Powrót do spisu treści\nPowiązane materiały multimedialne\nFilm edukacyjny: Zasady obsługi bieżącej maszyn i urządzeń do wybijania, oczyszczania i wykończania odlewów DoIldGhLz Zasady obsługi bieżącej maszyn i urządzeń do wybijania, oczyszczania i wykończania odlewów\nSekwencje filmowe: Rodzaje maszyn i urządzeń do wybijania, oczyszczania i wykończania odlewów D1CoDsDy9 Rodzaje maszyn i urządzeń do wybijania, oczyszczania i wykończania odlewów\nGrafika interaktywna: Ocena stanu technicznego maszyn i urządzeń do wybijania, oczyszczania i wykańczania odlewów D19ml46Mu Ocena stanu technicznego maszyn i urządzeń do wybijania, oczyszczania i wykańczania odlewów", "source": "zpe-cnc-pl", "added": "2026-11-07", "created": "", "token_count": 562, "license": "CC-BY-SA-3.0 (page attribution; external media may have separate credits)", "author": "ZPE / Englishsquare.pl Sp. z o.o."}
{"id": "bibliotekanauki-automation:34670971:0002", "text": "Przyszłościowe współbieżne mikroprocesorowe inteligentne systemy mechatroniczne w sterowaniu i diagnostyce pojazdów szynowych (2)\n\nMagistrala lokomotywy  \n                                                     Magistrala  lokomotywy  (redundancyjna)\n\nAgenci - sterowniki rozproszone\n\nAgent14 \nurządzenie \nsterowania \nnapędem 1 \nAgent18 \nblok \nhamulca \nzespolonego\nAgent19 \nurządzenia \nperyferyjne \nAgent15 \nurządzenie \nsterowania \nnapędem 2 \nAgent16 \nurządzenie \nsterowania \nnapędem 3 \nAgent17 \nurządzenie \nsterowania \nnapędem 4 \nAgent1 magistrali \npociągu  \nAgent2 magistrali  \npociągu \nAgent3 Nadrzędny \nprogram sterujący \npociągiem (NPSP) \nAgent4 \nnadzorca \n(maszynista) \nModel maszynisty \nModuł podejmowania \ndecyzji (MPD) \nAgent5 lokomotywy \n(panel operatorski 1) \nAgent6 lokomotywy \n(panel operatorski 2) \nAgent7 zarządzający \nlokomotywą (centralne \nurządzenie sterujące) \nAgent9 zarządzający \nlokomotywą (centralne \nurządzenie sterujące) \nAgent10  \nmagistrali lokalnej \nAgent11 \n(układy wejściowo-wyjściowe) \nAgent12 magistrali \nlokomotywy \nAgent13 magistrali \nlokomotywy  \nAgent8 urządzenie \nprzełączające \n                           Agenci - sterowniki rozproszone (układ redundancyjny) \nUkład diagnostyki \nLegenda: kolor zielony – układ pracujący w wersji podstawowej (bezawaryjnej); kolor żółty – układ redundancyjny;   \nkolor fioletowy – układ diagnostyki; kolor niebieski – układ pracujący podczas pracy wielokrotnej; kolor biały \n– układy pracujące zawsze\n\n48\n\nPOJAZDY SZYNOWE  NR  1/2008\nNa rys.4 pokazano ogólny schemat rozpro-\nszonego wieloagentowego systemu sterującego loko-\nmotywą. Dla konkretnego pojazdu szynowego będą \nopracowane szczegółowe modele sterowania i diagno-\nstyki poszczególnych układów np. lokomotywy: cen-\ntralnego urządzenia sterującego, układu hamulcowe-\ngo, urządzeń sterowania napędem, układów sygnałów \nwejściowo – wyjściowych z różnych czujników i \nurządzeń, oraz paneli operatorskich.\n\nLiteratura \n[11] Bocian S.: Przyszłościowe współbieżne mikro-\nprocesorowe \ninteligentne \nsystemy  \nmechatroniczne w sterowaniu i diagnostyce \npojazdów szynowych (1). Pojazdy Szynowe Nr \n4/2007. \nktóre zachodzą w mózgu maszynisty podczas \npodejmowania ważnych decyzji lub w sytuacjach \nkrytycznych. Model człowieka nie jest i nigdy nie \npowinien \nbyć \nidealnym \nodzwierciedleniem \nrzeczywistego nadzorcy. Głównym powodem jest \nwystępowanie tu obok zalet, również wad. Do \ngłównych wad, których modelowanie wydaje się \ntrudne, a wręcz niewskazane, można zaliczyć: czas \nreakcji, stresy, zmęczenie, zaangażowanie, warunki \npracy, motywacja itd. Wady te mogą wpływać \nnegatywnie na sterowanie pojazdem szynowym. \nAgent \n4 \nnadzorca \n(maszynista) \njest \nw \nprzedstawionym przypadku modułem łączącym zalety \nsystemów zautomatyzowanych z zaletami człowieka \nnadzorcy. Współpraca pomiędzy poszczególnymi \nagentami posiada architekturę mieszaną, w której \norganizacja \njest \nscentralizowana, \nkiedy \nagent \nnadrzędny planuje zadania dla grupy agentów, oraz \nzdecentralizowana w przypadku zadań rozproszonych, \ngdzie \njest \nmożliwość \nwzajemnej \nwspółpracy \npomiędzy \nagentami \n(sterownikami \nurządzeń \nwykonawczych). \nPokazane na rys.4 moduły w kolorze białym pracują \nzawsze, niezależnie od aktualnej wersji sterowania \nlokomotywą (podstawową, redundancyjną lub wielo-\nkrotną).  \nPrzedstawiony \nukład \numożliwia \nbadanie \nwspółpracy (i diagnostykę) poszczególnych modułów \n(agentów) w inteligentnych węzłach mechatronicz-\nnych oraz uruchamianie oprogramowania, realizują-\ncego różne algorytmy działania urządzeniami stero-\nwania napędami, układów hamulcowych i urządze-\nniami peryferyjnymi.  \n[12]  Mrozek B., Mrozek Z.: MATLAB i SIMULINK. \nPoradnik użytkownika. Wydanie II. Wydawnic-\ntwo Helion, 2004r. \n[13]   www.mathworks. com \n49", "source": "bibliotekanauki-automation", "added": "2026-11-07", "created": "2008", "token_count": 1409, "license": "CC BY: Creative Commons Attribution 4.0", "author": "Stanisław Bocian"}
{"id": "bibliotekanauki-engineering-new:64409600:0003", "text": "Wpływ źródła energii elektrycznej na wyniki LCA produkcji cementu z dodatkiem materiałów alternatywnych\n\nZeszyty Naukowe Instytutu Gospodarki Surowcami Mineralnymi i Energią Polskiej Akademii Nauk\n54\nWnioski\nW przeprowadzonych badaniach potwierdzono, że struktura zużycia energii elektry-\ncznej istotnie wpływa na wyniki analizy LCA cementu, a  zastąpienie krajowego miksu \nenergetycznego energią z instalacji fotowoltaicznych prowadzi do obniżenia oddziaływań \nśrodowiskowych we wszystkich analizowanych kategoriach. Największe względne re-\ndukcje zaobserwowano w kategoriach promieniowania jonizującego, użytkowania terenu, \nzużycia zasobów kopalnych oraz eutrofizacji wód słodkich, co wskazuje na szczególnie \nduży potencjał transformacji energetycznej w ograniczaniu presji na zasoby i wybrane ry-\nzyka toksykologiczne. W kategorii zmiany klimatu odnotowano zmniejszenie emisji gazów \ncieplarnianych, jednak jego skala pozostaje umiarkowana, co potwierdza dominującą rolę \nprocesowych emisji z  kalcynacji klinkieru i  ograniczoną skuteczność działań opartych \nwyłącznie na dekarbonizacji energii. Wyniki własne są spójne z  przeglądem literatury \ni deklaracji EPD, które jednoznacznie wskazują na konieczność równoczesnego zwiększa-\nnia udziału materiałów zastępujących klinkier oraz poprawy efektywności energetycznej \ni  struktury źródeł energii. Otrzymane rezultaty potwierdzają zasadność dalszych prac \nw  ramach projektu ValorWaste, ukierunkowanych na waloryzację odpadów i  produktów \nubocznych jako materiałów alternatywnych, łączących redukcję udziału klinkieru z wyko-\nrzystaniem niskoemisyjnych źródeł energii. Z praktycznego punktu widzenia oznacza to, \nże dążenie do neutralności klimatycznej sektora cementowego wymaga zintegrowanego \npodejścia łączącego zmiany składu cementu, optymalizację procesów oraz transformację \nsystemu energetycznego.\nBadania te zostały sfinansowane przez ERA-MIN3, ValorWaste (Valorisation and Integration of Extractive \nWaste Towards Sustainable Circular Economy), numer projektu 101058756.\nLiteratura\nAkintayo i in. 2024 – Akintayo, B.D., Olanrewaju, O.A. i Olanrewaju, O.I. 2024 – Life Cycle Assessment of Ordi-\nnary Portland Cement Production in South Africa: Mid-Point and End-Point Approaches. Sustainability 16(7), \nDOI: https://doi.org/10.3390/su16073001.\nAndrade Neto i in. 2025 – Andrade Neto, J.S., Carvalho, I.C., Monteiro, P.J.M., de Matos, P.R. i Kirchheim, A.P. \n2025 – Unveiling the key factors for clinker reactivity and cement performance: A  physic-chemical and \nperformance investigation of 40 industrial clinkers. Cement and Concrete Research 187, DOI: https://doi.\norg/10.1016/j.cemconres.2024.107717.\nAQUAPANEL Cement Board Outdoor – Site Volos. [Online:] https://www.oekobaudat.de/OEKOBAU.DAT/reso-\nurce/sources/6e187615-0b36-4fb5-acbc-082cddd781c9/AQUAPANEL_Cement_Board_Outdoor_-_Site_Vo-\nlos_15647.pdf?version=00.01.000 [Dostęp: 15.12.2025].\nCaldas i in. 2021 – Caldas, L.R., Da Gloria, M.Y.R., Pittau, F., Andreola, V.M., Habert, G. i Toledo Filho, R.D. \n2021 – Environmental impact assessment of wood bio-concretes: Evaluation of the influence of different sup-\nplementary cementitious materials. Construction and Building Materials 268, DOI: https://doi.org/10.1016/j.\nconbuildmat.2020.121146.\nClark i in. 2025 – Clark, G., Davis, M. i Kumar, A. 2025 – The development of a framework to compare carbon \ncapture and storage technologies as a means of decarbonizing cement production. Renewable and Sustainable \nEnergy Reviews 214, DOI: https://doi.org/10.1016/j.rser.2025.115556.", "source": "bibliotekanauki-engineering-new", "added": "2026-11-07", "created": "2026", "token_count": 1212, "license": "CC BY-SA: Creative Commons Attribution-ShareAlike 4.0", "author": "Natalia Generowicz-Caba; Joanna Kulczycka"}
{"id": "bibliotekanauki-maintenance:155895:0000", "text": "Symulacja wpływu czynników systematycznych i losowych na wyniki pomiarów współrzędnościowych maszyn pomiarowych\n\nPAK vol. 58, nr 12/2012    1065\n\nRoman A. TABISZ, Halina NIECIĄG \nPOLITECHNIKA RZESZOWSKA IM. IGNACEGO ŁUKASIEWICZA, Al. Powstańców Warszawy 12, 35-959 Rzeszów   \nAGH AKADEMIA GÓRNICZO-HUTNICZA, Al. A. Mickiewicza 30, 30-059 Kraków\n\nSymulacja wpływu czynników systematycznych i losowych  \nna wyniki pomiarów współrzędnościowych maszyn pomiarowych\n\nDr inż. Roman A. TABISZ\n\nW latach 1975-1990 pracownik Zakładów Przemysłu \nElektronicznego „Kazel” w Koszalinie. Od 1990 roku \nadiunkt w Katedrze Metrologii i Systemów Diagno-\nstycznych Wydziału Elektrotechniki i Informatyki \nPolitechniki Rzeszowskiej. W działalności naukowej  \ni dydaktycznej zajmuje się dziedziną przemysłowych \nsystemów pomiarowo diagnostycznych. Od 1994 \nczłonek komisji problemowej KT-10, Polskiego \nKomitetu Normalizacyjnego.\n\ne-mail: rtabisz@prz.edu.pl\n\nStreszczenie\n\nPodjęto próbę wykorzystania metody Monte Carlo do symulacji wpływu \nczynników systematycznych i losowych na wartości liczbowe złożonych \nmezurandów. Takich mezurandów, jakimi są wymiary geometryczne \nmierzone metodą pośrednią, za pomocą współrzędnościowych maszyn \npomiarowych. Zaprojektowano  eksperyment symulacyjny oraz opraco-\nwano jego implementację w środowisku MATLAB. Zaprezentowano  \nwstępne wyniki symulacji uzyskane za pomocą tego eksperymentu.\n\nSłowa kluczowe: Współrzędnościowe maszyny pomiarowe (WMP),     \nsymulacja Monte Carlo, błędy systematyczne losowe.\n\nSimulation of influence of systematic and \nrandom factors on measurement results  \nof coordinate measuring machines\n\nAbstract\n\nThere was made an attempt to use the Monte Carlo method to simulate the \nimpact of systematic and random factors into numerical values of complex \nmeasurands. Such measurands as geometric dimensions are measured  \nwith use of coordinate measuring machines by indirect methods. The \ncorresponding mathematical model, which was built, allows the simulation \nstudy of the impact of systematic and random factors on the calculated \nvalue of the defined geometric dimension. The uncertainty of  the calculated \nvalues of measurand was assumed to be a measure of the sensitivity of the \ndeveloped mathematical model to the systematic and random variations in \nnumerical values of coordinates. The uncertainty was calculated as the \nlength of the adequate range of variation in the distribution of the results \nobtained from simulation calculations.  The algorithms used for simulation \ntests were developed and implemented as scripts in the MATLAB  \nenvironment. The results of preliminary simulation studies are presented \nin the paper. The publication is the result of the next stage of authors' \ncollaboration, aimed at developing the standardized methods for validation \nof coordinate measuring machines, their software in particular.\n\nKeywords: coordinate  measuring machines (CMM),  Monte Carlo  \nsimulation, systematic and random errors.\n\n1. Wprowadzenie\n\nWspółrzędnościowe maszyny pomiarowe (WMP) są skompli-\nkowanym wyposażeniem pomiarowym składającym się z precy-\nzyjnego sprzętu i złożonego oprogramowania. Z opisanych wcze-\nśniej [1] problemów związanych z walidacją tego rodzaju wypo-\nsażenia wynika, że konieczne jest systematyczne wykonywanie \nwalidacji cząstkowych. To znaczy takich, które dotyczą poszcze-\ngólnych komponentów sprzętowych oraz komponentów stanowią-\ncych oprogramowanie. Szczególne znaczenie ma walidacja tych \nmodułów oprogramowania, które wykorzystywane są do oblicza-\nnia wartości liczbowych wymiarów liniowych lub kątowych, \nwyznaczanych kształtów geometrycznych.  Wartości liczbowe \nposzczególnych wymiarów, obliczane są  na podstawie  wartości\n\nDr inż. Halina NIECIĄG\n\nAdiunkt w Katedrze Systemów Wytwarzania Wydziału \nInżynierii Mechanicznej i Robotyki AGH w Krakowie, \nwcześniej długoletni pracownik Instytutu Zaawansowa-\nnych Technologii Wytwarzania w Krakowie. Studia \nwyższe ukończyła na Wydziale Inżynierii Mechanicznej \ni Robotyki AGH Krakowie. Doktorat uzyskała na \nWydziale Automatyki, Elektroniki i Informatyki \nPolitechniki Śląskiej w Gliwicach. Interesuje się \nwspółrzędnościową techniką pomiarową i  oceną \nwyników pomiarów.\n\ne-mail: hnieciag@agh.edu.pl\n\nwspółrzędnych (xm,ym,zm), zmierzonych bezpośrednio, przetwornika-\nmi przemieszczeń w odpowiednio wybranych punktach (Pm) trójwy-\nmiarowej przestrzeni pomiarowej. Położenie tych punktów ustalane \njest w zależności od rodzaju mierzonego kształtu geometrycznego  \ni osiągane według przyjętej strategii zawartej w procedurze pomiaro-\nwej. Identyfikacja tych punktów realizowana jest  za pomocą rucho-\nmej głowicy pomiarowej (g), stykowej lub bezstykowej.   \nNa rysunku 1 przedstawiono ogólny model współrzędnościowej \nmaszyny pomiarowej zawierający główne komponenty sprzętu \n(hardware) i oprogramowania (software).\n\nRys. 1.  Ogólny model współrzędnościowej maszyny pomiarowej   \nFig. 1.  \nGeneral model of the coordinate measuring machine\n\nZ metrologicznego punktu widzenia, pomiary wykonywane za \npomocą współrzędnościowych maszyn pomiarowych (WMP) są \npomiarami pośrednimi, w których liczbową wartość mezurandu \n(M), (mierzonego wymiaru  liniowego lub kątowego), oblicza się \nna podstawie zależności matematycznej zwanej równaniem po-\nmiaru. Ponieważ do wyznaczenia wymiaru liniowego potrzebne są \nco najmniej dwa punkty, to w najbardziej ogólnym ujęciu równa-\nnie pomiaru dla WPM ma postać\n\n)]\n,\n,\n(\n)..\n,\n,\n(\n)..\n,\n,\n(\n[\n1\n1\n1\n1\nN\nN\nN\nN\nm\nm\nm\nm\nz\ny\nx\nP\nz\ny\nx\nP\nz\ny\nx\nP\nf\nM \n      (1)", "source": "bibliotekanauki-maintenance", "added": "2026-11-07", "created": "2012", "token_count": 1852, "license": "CC BY: Creative Commons Attribution 3.0 Unported", "author": "R. A. Tabisz; H. Nieciąg"}
{"id": "rock-pollub-open:obrobka-konstrukcji-przekladkowych:0061", "text": "Analiza wybranych zagadnień obróbki hybrydowych konstrukcji przekładkowych (2022)\n\n140\n[41] Doluk E., Kuczmaszewski J., Pieśko P., Wpływ zmiany parametrów cięcia\nwodno-ściernego na jakość przecinania kompozytowych struktur przekład­\nkowych, „Mechanik”, 2018, 7, s. 476–478.\n[42] Dzianok D., Postawa, P., Zastosowanie nowoczesnych materiałów kompozy­\ntowych w przemyśle, „Przetwórstwo tworzyw”, 2015, 21, s. 389–398.\n[43] Feito N., Diaz-Alvarez J., Lopez-Puente J., Miguelez M.H., Numerical anal­\nysis of the influence of tool wear and special cutting geometry when drilling\nwoven CFRPs, „Composite Structures”, 2016, 138, s. 258–294.\n[44] Fejdyś M., Łajdwijt M., Włókna techniczne wzmacniające materiały kom­\npozytowe, „Techniczne Wyroby Włókiennicze”, 2010, 1–2, s. 12–22.\n[45] Fleischer J., Teti R., Lanza G., Mativenga P., Möhring H.Ch., Caggiano A.,\nComposite materials parts manufacturing, „CIRP Annals – Manufacturing\nTechnology”, 2018, 67, s. 603–626.\n[46] Gawdzińska K., Szymański P., Bryll K., Pawłowska P., Pijanowski M., Flexural\nstrength of hybrid epoxy composites with carbon fiber, „Composites Theory\nand Practice”, 2017, 17, s. 47–50.\n[47] Geier, N., Pereszlai, C., Analysis of Characteristics of Surface Roughness of\nMachined CFRP Composite, „Periodica Polytechnica Mechanica Engineer­\ning”, 2020, 64, s. 67–80.\n[48] Ghafarizadeh, S.; Chatelain, J.F.; Lebrun, G., Finite element analysis of surface\nmilling of carbon fiber-reinforced composites, „The International Journal of\nAdvanced Manufacturing Technology”, 2016, 87, s. 399–409.\n[49] Ghidossi P., El Mansori M., Pierron F., Edge machining effects on the failure\nof polymer matrix composite coupons, „Composites Part A – applied Science\nand Manufacturing”, 2004, 35, s. 989–999.\n[50] Gibson, Ashby. F., Cellular solids: Structure and properties, Cambridge,\nCambridge University Press, 1997.\n[51] Górski M., Kotala B., Bialozor R., Rodzaje i właściwości zbrojenia niemetal­\nicznego, „XXXIII Ogólnopolskie Warsztaty Pracy Projektanta Konstrukcji”,\n2018, 6–9 marca, Szczyrk, Polska.\n[52] Greń, K., Szatkowski, P., Chłopek, J., Characteristics of failure mechanisms\nand shear strength of sandwich composites, „Composites Theory and Prac­\ntice”, 2016, 16, s. 255–259.\n[53] HAM: Machining of advanced materials, Katalog HAM/2015.\n[54] Herranen H., Pabut O., Eerme M., Majak J., Pohlak M., Kers J., Saarna M.,\nAllikas G., Aruniit A., Design and testing of sandwich structures with differ­\nent core materials, „Materials Science”, 2012, 18, s. 45–50.\n[55] HEXCEL Composites: Honeycomb attributes and properties. A  compre­\nhensive guide to standard Hexcel honeycomb materials, configurations, and\nmechanical properties, Katalog HEXCEL Composites/1999.", "source": "rock-pollub-open", "added": "2026-11-07", "created": "2022", "token_count": 943, "license": "CC-BY-SA-4.0 (ROCK / Politechnika Lubelska metadata)", "author": "Doluk, Elżbieta"}
{"id": "wikibooks_15103", "text": "Autorzy i współpracownicy Podręcznika Użytkownika GIMP'a \nTwórcy treści  William Skaggs, Ćedric Gémy, Julien Hardelin, Raymond Ostertag, Mel Boyce, Daniel Egger, Róman Joost, Oliver Ellis\nGrafika, Arkusze styli Jakub Steiner, Róman Joost, Daniel Egger\nSystem składu, Techniczni współpracownicy Sven Neumann, Michael Natterer, Henrik Brix Andersen, Daniel Egger, Thomas Schraitle, Chris Hübsch, Axel Wernicke\nZarządzanie projektem Róman Joost, Daniel Egger", "source": "wikibooks", "added": "2026-07-19", "created": "2008-07-23", "token_count": 160, "license": "CC-BY-SA-3.0", "author": "Wikibooks contributors, https://pl.wikibooks.org/wiki/GIMP/Autorzy"}
{"id": "zpe-cnc-pl:augmentation-Dp3f96GBZ:0001", "text": "Wielopoziomowe listy punktowane i numerowane \n\nSkorzystaj z polecenia Numerowanie (w edytorze Writer Włącz numerację ) i utwórz pierwszy punkt listy, a następnie wpisz jego treść. Przejście do następnego akapitu utworzy kolejny punkt listy.\nJeśli chcesz utworzyć podpunkt dla danego punktu, użyj klawisza Tab lub zastosuj polecenie Zwiększ wcięcie .\nJeśli chcesz wrócić na poziom wyżej użyj klawiszy Shift + Tab lub zastosuj polecenie Zmniejsz wcięcie .\nJeśli nie odpowiada ci styl podpunktu, skorzystaj z biblioteki list dostępnych w poleceniu Listy wielopoziomowej .\nWybierz środowisko, w którym pracujesz, i zobacz, jak wykonać wielopoziomową listę numerowaną. Edytor tekstu MS Word 2013 i8qiRIt8Mj_d361e194 Edytor tekstu MS Word 2013 Edytor tekstu LibreOffice Writer i8qiRIt8Mj_d361e200 Edytor tekstu LibreOffice Writer\nPodobnie, jak w przypadku wielopoziomowych list punktowanych, możesz utworzyć wielopoziomową listę numerowaną w tekście już napisanym.\nKorzystając z edytora tekstu, zapisz poniższy tekst, a następnie zmień go w wielopoziomową listę numerowaną. Przykładowe rozwiązanie znajdziesz na początku rozdziału. Zadanie wykonaj samodzielnie, wykorzystując narzędzia odpowiedzialne za numerowanie. Zapisz plik pod nazwą Lektury_2 . W przypadku problemów lub wątpliwości skorzystaj z filmu i wskazówki. Przykładowy tekst: Klasa II Lektury obowiązkowe Ignacy Krasicki, Bajki, Satyry – wybór Molier „Skąpiec” Henryk Sienkiewicz „Krzyżacy” Teksty wybrane przez nauczyciela Antoine de Saint‑Exupery „Mały Książę” Aleksander Kamiński „Kamienie na szaniec” Klasa III Lektury obowiązkowe…\nAby utworzyć listę numerowaną wielopoziomową w tekście już napisanym, postępuj według poniższej instrukcji.\nZaznacz tekst przeznaczony na listę numerowaną.\nZa pomocą polecenia Numerowanie (w programie Writer Włącz numerację ) utwórz numerowaną listę jednopoziomową.\nZaznacz akapity drugiego poziomu i zastosuj polecenie Zwiększ wcięcie lub ustaw kursor na początku akapitu i użyj klawisza Tab .\nPowtarzając ostatnią czynność, uzyskasz kolejne poziomy listy.\nJeśli chcesz powrócić z dowolnym punktem na wyższy poziom, zaznacz go i zastosuj polecenie Zmniejsz wcięcie lub ustaw kursor tekstowy na początku akapitu i użyj jednocześnie klawiszy Shift + Tab .\nWybierz środowisko, w którym pracujesz, i zobacz, jak wykonać wielopoziomową listę numerowaną. Edytor tekstu MS Word 2013 i8qiRIt8Mj_d361e236 Edytor tekstu MS Word 2013 Edytor tekstu LibreOffice Writer i8qiRIt8Mj_d361e242 Edytor tekstu LibreOffice Writer\nFilm dostępny na portalu epodreczniki.pl\nFilm: Jak wykonać listę wielopoziomową numerowaną w programie MS Word\nFilm dostępny na portalu epodreczniki.pl\nFilm: Jak wykonać listę wielopoziomową wypunktowaną w programie LibreOffice Writer\nFilm dostępny na portalu epodreczniki.pl\nFilm: Jak wykonać listę wielopoziomową numerowaną w napisanym wcześniej tekście w programie MS Word\nFilm dostępny na portalu epodreczniki.pl\nFilm: Jak wykonać listę wielopoziomową numerowaną w napisanym wcześniej tekście w programie LibreOffice Writer\nPodczas tworzenia list wielopoziomowych stosuj polecenia Zwiększ wcięcie lub Zmniejsz wcięcie - kursor tekstowy zostanie przesunięty na odpowiedni poziom listy. Inną metodą zwiększania i zmniejszania wcięć w listach wielopoziomowych jest stosowanie odpowiednio klawisza Tab do zwiększania wcięcia oraz klawiszy Shift+Tab do zmniejszania wcięcia. Sprawne posługiwanie się klawiszami Tab i Shift znacznie przyspieszy twoją pracę.", "source": "zpe-cnc-pl", "added": "2026-11-07", "created": "", "token_count": 1248, "license": "CC-BY-SA-3.0 (page attribution; external media may have separate credits)", "author": "ZPE / Englishsquare.pl Sp. z o.o."}
{"id": "bibliotekanauki-automation:277889:0002", "text": "Czynniki wpływające na dokładność i powtarzalność pozycjonowania robota przemysłowego\n\nstanowisku badawczym [2], czujnik pomiarowy podczas pro-\ncesu mierzenia musi być prowadzony z niewielkimi wartościami \nprędkości. Nasuwa się następujące pytanie – czy wykorzystując \ntylko niewielki procent wartości maksymalnej poszczególnych \nparametrów z danych technicznych manipulatora (obciążenie, \nprędkość, przestrzeń robocza), można poprawić dokładność i/\nlub powtarzalność pozycji? A jeśli tak, to jak dużej poprawy \nnależy się spodziewać?\n4. Wybrane czynniki mające wpływ na \ndokładność i powtarzalność\nJedną ze znaczących przyczyn wpływających na dokład-\nność jest położenie punktu TCP narzędzia i umiejscowienie \nprzedmiotu obrabianego [11]. Czynnik ten nie ma jednak \nwpływu na powtarzalność pozycjonowania robota. Uważa się, \nże najmniej istotnym czynnikiem wpływającym na dokład-\nność pozycjonowania jest rozdzielczość enkoderów położenia \nprzegubów poszczególnych osi. Obecnie produkowane enko-\ndery charakteryzują się bardzo dużą rozdzielczością określa-\njącą pozycję.\nW literaturze spotyka się metodę analizy przyczynowo-\n-skutkowej (ang. cause and effect diagram, fishbone diagram, \nIshikawa diagram). W tej metodzie poszukuje się przyczyn \ndla zaistniałego skutku pewnego działania. Twórcą tego typu \nanalizy był japoński chemik i statystyk Ishikawa. Forma gra-\nficzna analizy przypomina rybi szkielet, dlatego też opisowo \nmetoda została nazwana właśnie „fishbone”.\nOpierając się na wyżej opisanej metodzie, opracowano na \npodstawie dostępnych prac [7, 9, 12] diagram Ishikawy zawie-\nrający kluczowe składowe mające wpływ na całkowitą dokład-\nność pozycjonowania robota przemysłowego (rys. 3). Źródła \nbłędów podzielono na trzy podstawowe grupy: kinematyka \n(przyczyny związane z ruchem manipulatora w przestrzeni \npracy), dynamika (przyczyny związane z obciążeniem mani-\npulatora) oraz konstrukcja (przyczyny pochodzące od ele-\nmentów składowych konstrukcji). Dla każdej z trzech grup \nwymieniono czynniki wpływające na ostateczny efekt, jakim \njest dokładność pozycjonowania.\n 4.1. Kalibracja robota\nAnaliza literatury wykonana w pracy [9] pokazuje, że auto-\nrzy na podstawie własnych badań w różnej kolejności tworzą \nhierarchię wpływu czynników na dokładność pozycjono-\nwania. Bezsprzeczną kwestią jest odpowiednia kalibracja \npołożenia przegubów manipulatora. Brak kalibracji, lub jej \nniewłaściwe wykonanie są odpowiedzialne za 80–90% błędów \npowstałych podczas pozycjonowania efektora [10].\nKalibracja ma za zadanie przekazania do układu stero-\nwania informacji na temat położenia zerowego enkoderów \nzamontowanych na wałkach silników napędzających poszcze-\ngólne osie. Kalibrację dla opisywanego w pracy manipulatora \nKR900 okresowo wykonuje się za pomocą czujnika EMD \n(ang. Electronic Measurement Device), zgodnie z procedurą \nokreśloną przez producenta robota [4]. Wewnętrzny algo-\nrytm sterownika KR C4 podczas wykonywania procesu kali-\nbracji kontroluje wyniki otrzymane dla poszczególnych osi \nrobota. Jeśli błąd kalibracji dla jakiejkolwiek osi będzie poza \ntolerancją narzuconą przez producenta, sterownik zakoń-\nczy kalibrację z wynikiem negatywnym. Następstwem tego \nkonieczna będzie diagnoza błędów (potencjalna wymiana \ntoru pomiarowego pozycji, wymiana silnika bądź prze-\nkładni).\n4.2. Kalibracja TCP narzędzia\nRobot może współpracować z całą gamą różnorodnych \nnarzędzi (chwytaki, dysze podciśnieniowe, spawarki MIG/\nMAG, czujniki laserowe, kamery z systemami wizyjnymi). \nDla każdego narzędzia należy odpowiednio zidentyfikować \npunkt TCP, oraz opracować i przeprowadzić procedurę kali-\nbracji.\nKalibracja narzędzia, jakim jest triangulacyjny czujnik \npomiarowy (rys. 4) dla opisywanego stanowiska badawczego \nzostała szczegółowo opisana w pracy [2]. Na TCP narzę-\ndzia wybrano wirtualny punkt znajdujący się w osi promie-\nnia lasera w odległości referencyjnej. Warto nadmienić, że \ndla celów dokonania kalibracji TCP czujnika pomiarowego \nw Katedrze Technologii Maszyn i Automatyzacji ATH zapro-\njektowano i przetestowano dedykowany do tego zadania \ndetektor promienia laserowego [2].\nRys. 3. Źródła pochodzenia błędów dokładności i powtarzalności robota (opracowanie własne na podstawie prac [7, 9, 12])\nFig. 3. Sources of errors for positioning accuracy and repeatability. Based on publications [7,9,12]\n\ndynamika\nkinematyka\nsilnik z \nprzekładnią \nkonstrukcja \nsztywność \ntemperatura \nobciążenie \ntarcie\nłożyska \nprzekładnie\ndokładność \npozycjonowania \nzakłócenia \nenkoder \ntarcie \nbezwładność\nprzestrzeń \npracy \nmanipulatora \nprzegub osi \ndługość\nrotacja\nprzesunięcie\nprzekręcenie\n61\nPiotr Dutka\n\n4.3. Uchyb regulacji napędu osi \nJednym ze źródeł istnienia skończonej dokładności i powta-\nrzalności pozycjonowania jest sposób sterowania silnikami \nposzczególnych osi robota. Silniki sterowane są w zamkniętej \npętli ujemnego sprzężenia zwrotnego (rys. 5). Sygnał zwrotny \no aktualnej pozycji w jakiej znajduje się wał wirnika silnika, \njest z enkodera poprzez kartę pomiarową kierowany do węzła \nsumującego regulatora PID. Regulator PID oblicza wartość \nuchybu jako różnicę między pożądaną wartością zadaną i zmie-\nrzoną wartością zmiennej należącej do procesu. Regulacja PID \ndziała w taki sposób, by zredukować uchyb poprzez odpowied-\nnie dostosowanie sygnału podawanego na wejście regulowa-\nnego obiektu.\nAlgorytm obliczeń regulatora PID zawiera trzy oddzielne, \nstałe elementy: proporcjonalny (P), całkujący (I) i różnicz-\nkujący (D). Działanie tych członów w odniesieniu do czasu \ninterpretuje się następująco:\n\n−człon proporcjonalny (ang. proportional term) kompensuje \nuchyb bieżący,\n\n−człon całkujący (ang. integral term) kompensuje akumula-\ncję uchybów z przeszłości sumując w czasie błędy pozycji,", "source": "bibliotekanauki-automation", "added": "2026-11-07", "created": "2016", "token_count": 2104, "license": "CC BY: Creative Commons Attribution 3.0 PL", "author": "P. Dutka"}
{"id": "bibliotekanauki-engineering-new:130135:0004", "text": "Zmienność wzorca przestrzennego krajobrazu w świetle interpretacji dostępnych materiałów kartograficznych i teledetekcyjnych\n\nPrzeprowadzone w oparciu o archiwalne i współczesne mapy topograficzne, mapy \nprzeglądowe drzewostanów i zdjęcia lotnicze oraz zobrazowania satelitarne, analizy \nporównawcze poligonów badawczych wykazały róŜnice w strukturze przestrzennej \nkrajobrazu tych obszarów. Wybrane poligony badawcze, mimo, iŜ dzisiaj prawie w całości \npokryte są przez lasy i reprezentują jeden dominujący typ krajobrazu – krajobraz leśny, to \nw przeszłości reprezentowały róŜne typy fitocenoz z dominacją odmiennych kategorii \npokrycia/uŜytkowania terenu. Oprócz róŜnicy wynikającej ze sposobu uŜytkowania \ni zagospodarowania krajobrazu w przeszłości, współcześnie analizowane poligony \nbadawcze podlegają wyraźnej róŜnicy w formie i zakresie ochrony ich walorów \nprzyrodniczych, która determinuje intensywność prowadzenia gospodarki leśnej na \nposzczególnych obszarach. \nRóŜnice strukturalne pomiędzy wybranymi poligonami badawczymi zostały \nuwidocznione przy zastosowaniu wszystkich miar wskaźników mozaikowatości krajobrazu, \nw tym miar gęstości i rozmiarów płatów, długości krawędzi, kształtu i róŜnorodności, \nocenionych w świetle interpretacji materiałów kartograficznych i teledetekcyjnych. \nPrzyczyną najsilniejszych przeobraŜeń struktury krajobrazu, jakie dokonały się na \nterenie poligonów badawczych w XIX wieku były zmiany w sposobie uŜytkowania terenu \nzwiązane z wprowadzeniem gospodarki leśnej. Szczególnie na dwóch poligonach\n\nZmienność wzorca przestrzennego krajobrazu w świetle interpretacji dostępnych materiałów \nkartograficznych i teledetekcyjnych\n\n383\nbadawczych zlokalizowanych w północnej części Zaborskiego Parku Krajobrazowego \nzaznaczyło się przejście od krajobrazu nieleśnego w leśny. Dokonało się ono w ostatniej \ndekadzie XIX wieku. W późniejszych latach powierzchnia leśna wzrastała, ale zakres \ni tempo jej przyrostu były znacznie mniejsze. Rozwój sieci komunikacyjnej wpłynął \nznacząco na strukturę przestrzenną krajobrazu powodując jej mozaikowatość. \nWyrazem działalności człowieka na obszarze lasów gospodarczych jest przede \nwszystkim ilość, struktura uŜytkowania i wielkość pododdziałów (czy teŜ płatów leśnych \nna mapach topograficznych), a następnie ich wzajemne powiązanie przestrzenne (długość \ngranic, stopień złoŜoności granicy, ilość odcinków prostych, etc.). \nWyraźne róŜnice pomiędzy poligonami badawczymi zachodzą takŜe na podstawie \ninterpretacji \ndanych \nsatelitarnych. \nZ \nporównań \nzakresów \ni \nśrednich \nwartości \nznormalizowanego wskaźnika wegetacji na poszczególnych powierzchniach oraz \nhistorycznych materiałów kartograficznych wynika, Ŝe wartości NDVI utrwalone na \naktualnych zdjęciach satelitarnych, zdeterminowane są sposobem uŜytkowania terenu \nw przeszłości. Na obszarach leśnych zlokalizowanych w północnej części Zaborskiego \nParku Krajobrazowego, gdzie wyznaczono poligon badawczy Kruszyn, przewaŜają bory \nsosnowe odtworzone na gruntach porolnych.\n\n6. \nLITERATURA\n\nChildress W. M., Crisafulli C. M., Rykiel E. J., 1998. Comparison of Markovian matrix \nmodels of primary successional plant community. Ecological Modelling 107, s. 93-102. \nForman R. T. T., Godron M., 1986. Landscape Ecology. J. Wiley and Sons, New York. \nKondracki J., 1988. Geografia fizyczna Polski. Wyd. IV. Wyd. Naukowe PWN, Warszawa. \nKunz M., 2005. Wpływ zmian sposobu uŜytkowania terenu i zasad hodowli lasu na \nheterogeniczność krajobrazu leśnego (ocena w technologii Systemów Informacji \nGeograficznej). Praca doktorska. UMK, Wydział BiNoZ, Toruń. \nKunz M., Nienartowicz A., Deptuła M., 2000. The use of satellite remote sensing imagery \nfor detection of secondary forests on post-agricultural soils: A case study of Tuchola Forest, \nnorthern Poland, W: Casanova L. (ed.), Remote Sensing in the 21st Century: Economic and \nEnvironmental Applications. A.A. Balkema/Rotterdam/Brookfield, s. 61-66. \nMoser D., Zechmeister H.G., Plutzar Ch., Sauberer N., Wrbka T., Grabherr G., 2002. \nLandsape patch shape complexity as an effective measure for plant species richness in rural \nlandscapes. Landscape Ecology, 17, s. 657-669. \nRutchey K., Vilcheck L., 1994. Development of an Everglades vegetation map using a \nSPOT image and the Global Positioning System. Photogrametric Engineering and Remote \nSensing 60, s. 767-775. \nTrampler T., Kliczkowska A., Dmyterko E., Sierpińska A., 1990. Regionalizacja \nprzyrodniczo-leśna na podstawach ekologiczno-fizjograficznych. PWRiL, Warszawa. \nWeiner J., 1999. śycie i ewolucja biosfery. PWN, Warszawa.\n\nMieczysław Kunz\n\n384\nTHE VARIATION OF SPATIAL LANDSCAPE PATTERN \nBASED ON CARTOGRAPHIC AND REMOTE SENSING DATA \nKEY WORDS: GIS, landscape indices, landuse, landcover, data integration, landscape ecology\n\nSummary", "source": "bibliotekanauki-engineering-new", "added": "2026-11-07", "created": "2006", "token_count": 1725, "license": "CC BY-SA: Creative Commons Attribution-ShareAlike 4.0", "author": "M. Kunz"}
{"id": "bibliotekanauki-maintenance:34581074:0004", "text": "Modelowanie kolumnowej struktury szynowego układu jezdnego na przykładzie maszyny roboczej typu „MERLO”\n\nUkład pociągowo - zderzny ma na celu umożli-\nwienie ładowarce wykonywanie na torze lekkich prac \nmanewrowych. Zabudowa sprzęgu zilustrowana jest \nna rysunku 12. W skład układu sprzęgającego wcho-\ndzi dwuczęściowy sprzęg haka pociągowego z uchem \n(8) i sworzniem  mocującym. Sprzęg jest ręcznie za-\nkładany na hak pociągowy wagonu  przez manewro-\nwego. \nSprzęg jest zabudowany  na obrotowej belce zde-\nrzakowej (6). Belka obrotowa zapewnia płynny prze-\njazd zestawu (ładowarka + wagon) przez łuki. Belka \nw stanie prostopadłym do osi wzdłużnej pojazdu \nutrzymywana jest przez sprężyny (4) po bokach belki. \nNa końcach belki są zamontowane gumowe amortyza-\ntory zderzne (5). \nDo jazdy drogowej należy sprzęg (8) zamocować \nw pozycji pionowej  spinając swożniem dwa ucha \n(ucho sprzęgu z uchem belki zderznej).   \nSprzęg haka pociągowego (8) z belką zderzakową \n(6) jest mocowany do wspornika belki (7) obrotowo \nprzy pomocy sworznia (3). Wysokość położenia belki  \nzderzakowej jest regulowana podkładkami (2). \nWspornik belki zderzakowej (7) jest przykręcony \nśrubami do płyty mocującej (1).  \nZespół kolumny (rys.11) składa się z: kolumny \nwewnętrznej (2) przemieszczającej się pionowo, wraz \nz rolką jezdną (1) względem kolumny stałej, ze-\nwnętrznej (3) przykręconej poprzez płytę mocującą \n(4) do ramy nośnej pojazdu. Ściana (5), przykręcona  \n22\n\nPOJAZDY SZYNOWE  NR  1/2014\nRys.12  Zabudowa sprzęgu \n5. Podsumowanie\n\nŁadowarka szynowo – drogowa MERLO jest \nnowatorskim rozwiązaniem w katalogu pojazdów \nmogących poruszać się po torach kolejowych. Stano-\nwi przykład rozszerzania możliwości eksploatacyj-\nnych pojazdów drogowych i nowatorskiego podejścia, \nnie zawsze zgodnego z ich pierwotnym wykorzysta-\nniem. Ilustruje również istniejącą na polskim rynku \ndziedzinę pojazdów szynowo – drogowych oraz róż-\nnorodne możliwości praktycznego zastosowania.  \nObecnie zaprojektowane i wyprodukowane \npojazdy szynowo – drogowe w Polsce są wykonywa-\nne na bazie seryjnie produkowanych pojazdów dro-\ngowych, które w swoim pierwotnym założeniu nie \nbyły przystosowane do poruszania się po torach kole-\njowych. Powstałe w ten sposób konstrukcje nastręcza-\nją wiele trudności na etapie projektowym. Docelowym \nrozwiązaniem winno być tworzenie pojazdów szyno-\nwo – drogowych od podstaw. Takie rozwiązanie \numożliwi najlepszy dobór parametrów i daje możli-\nwość zastosowania najlepszych rozwiązań konstruk-\ncyjnych szynowego układu jezdnego.    \nLiteratura: \n[1] \nMarciniak Z., Medwid M.: Pojazdy szynowo-\ndrogowe. Ośrodek Badawczo Rozwojowy Pojazdów \nSzynowych. Poznań 1999. \n[2] \nMedwid M.: Pojazdy szynowo-drogowe polskiej \nkonstrukcji. Przegląd Mechaniczny nr 5-6/93r. \n[3] \nMedwid M., Pohl K.: Pojazd szynowo drogowy UNI-\nSTAR dla ratownictwa technicznego przystosowany \ndo jazdy po torach tramwajowych. Pojazdy Szynowe \n2/98r. \n[4] \nMedwid M.: Przykład zastosowania pojazdu szyno-\nwo-drogowego w służbach budowy i utrzymania in-\nfrastruktury kolejowej PKP. Pojazdy Szynowe 4/02r. \n[5] \nMedwid M., Sienicki A.: Pojazd szynowo-drogowy z \nbębnowym napędem ciernym szynowego układu \njezdnego. Pojazdy Szynowe 1/03r. \n[6] \nMedwid M., Przepióra K.: Pojazdy szynowo drogo-\nwe o różnych przeznaczeniach. Konferencja NOT – \nInnowacje dla przedsiębiorstw. Poznań, listopad \n2004r. \nPrezentowane rozwiązania techniczne szyno-\nwego układu jezdnego są przedmiotem zgłoszenia \npatentowego.  \n23", "source": "bibliotekanauki-maintenance", "added": "2026-11-07", "created": "2014", "token_count": 1391, "license": "CC BY: Creative Commons Attribution 4.0", "author": "Marian Medwid; Rafał Cichy; Wojciech Jakuszko"}
{"id": "rock-pollub-open:obrobka-konstrukcji-przekladkowych:0030", "text": "Analiza wybranych zagadnień obróbki hybrydowych konstrukcji przekładkowych (2022)\n\n63\nSkładniki kleju zostały zmieszane tuż przed aplikacją w stosunku wagowym\n100:27. Następnie zostały ręcznie mieszane, aż do uzyskania jednolitego koloru.\nTak powstałą kompozycję klejową naniesiono ruchem jednostajnym równo­\nmierną warstwą o grubości 0,10,02 mm na obie łączone powierzchnie za pomocą\nszpachelki o szerokości 100 mm. W dalszej kolejności jedną z płyt umieszczono\nna folii ciągłej znajdującej się na blacie stołu roboczego, następnie zorientowano\npozostałe płyty, doprowadzono do ich styku i równomiernie dociśnięto. Na tak\nustalone elementy nałożona została folia perforowana i włóknina umożliwiająca\nodsysanie powietrza podczas utwardzania. Całość przykryto folią przeponową,\nktórą przyklejono bezpośrednio do blatu stołu i  uszczelniono taśmą butylową.\nPłyty umieszczono w  worku próżniowym pod ciśnieniem 0,1 MPa, gdzie były\nprzetrzymywane przez 24 godziny, a następnie sezonowane 14 dni na powietrzu.\nProcesy polimeryzacji w  worku próżniowym i  sezonowania przeprowadzone\nzostały w temperaturze 231°C i wilgotności 35%2%.\n2.3. Model przedmiotu obrabianego\nW pracy użyto próbki, których geometrie stanowią uproszczenie rzeczywistych\nkonstrukcji stosowanych w przemyśle. Badano dwie grubości przekładek: kon­\nstrukcje składające się z dwóch i trzech warstw materiałów, tzw. konstrukcje II i III\nwarstwowe Panele typu sandwich stosowane w przemyśle zbudowane są zwykle\nz warstw zewnętrznych w postaci cienkich okładzin oraz grubszego rdzenia wyko­\nnanego z innego materiału. Takie rozwiązanie pozwala uzyskać dużą sztywność\nkonstrukcji bez nadmiernego jej obciążania. W niniejszej pracy, ze względu na\nmożliwości badawcze, przyjęto jednakową grubość warstw równą 6 mm.\nW celu uzyskania założonej geometrii próbek, sklejone płyty zostały pocięte\nwysokociśnieniową strugą wodno-ścierną za pomocą przecinarki portalowej\nCOMBO firmy Eckert AS (Legnica, Polska) z zastosowaniem następujących para­\nmetrów technologicznych: prędkość przecinania vc = 200 m/min, odległość dyszy\ntnącej od przedmiotu obrabianego H = 3 mm, ciśnienie strugi wodno-ściernej\nP = 300 MPa, wydatek ścierniwa Q = 0,5 kg/min. Kształt i wymiary próbek będą­\ncych przedmiotem badań przedstawiono na rysunku 2.4. Grubość warstwy kleju\nz uwagi na jej niewielką wartość (0,10,02 mm), nie była brana pod uwagę przy\nokreślaniu całkowitej grubości konstrukcji.\n\n64\nRys. 2.4. Kształt i wymiary próbek: a) konstrukcja II warstwowa, b) konstrukcja III warstwowa\nW celu usunięcia zadziorów i nierówności po cięciu, próbki wstępnie obro­\nbiono frezując je na wymiar 60x120x12 mm i 60x120x18 mm (IT14) (rys. 2.4).\n2.4. Dobór narzędzi i parametrów obróbki\nZ uwagi na fakt, że konstrukcje przekładkowe są zwykle wytwarzane w kształ­\ncie zbliżonym do ostatecznego, do obróbki przyjętego elementu zdecydowano się\nzastosować proces frezowania obwodowego współbieżnego. Obróbkę przepro­\nwadzono na pionowym centrum obróbkowym AVIA VMC 800 HS (Warszawa,\nPolska). Schemat zamocowania próbki podczas frezowania przedstawiono na\nrysunku 2.5.\n\n65\nRys. 2.5. Zamocowanie próbki w trakcie frezowania: 1 – przedmiot obrabiany, 2 – narzędzie,\n3 – imadło maszynowe\nNa rysunku 2.6 przedstawiono schematyczny przebieg obróbki, który oprócz\nzorientowania próbki, był jednakowy dla wszystkich przyjętych konfiguracji.\nObróbkę przeprowadzono ze stałą głębokością skrawania ap = 12 mm oraz\nstałą szerokością skrawania ae = 4 mm. Wartość parametru ap została dobrana tak,\naby umożliwić jednoczesne skrawanie warstw konstrukcji. Każda próbka została\nobrobiona trzykrotnie – analizowane wyniki były średnią arytmetyczną z pomia­\nrów trzech próbek, a wynik każdej z próbek był średnią arytmetyczną z odczytów\nw trzech punktach pomiarowych.\nRys. 2.6. Schemat obróbki", "source": "rock-pollub-open", "added": "2026-11-07", "created": "2022", "token_count": 1556, "license": "CC-BY-SA-4.0 (ROCK / Politechnika Lubelska metadata)", "author": "Doluk, Elżbieta"}
{"id": "wikibooks_11574", "text": "Wartościowość to cecha pierwiastków chemicznych i grup funkcyjnych w chemii określająca z iloma innymi pierwiastkami lub grupami może się dany pierwiastek łączyć pojedynczymi wiązaniami chemicznymi. Uzależniona jest ona od liczby niesparowanych elektronów w atomie danego pierwiastka.\n\nWartościowość jest starym i bardzo mocno nieprecyzyjnym pojęciem, które jest często zastępowane pojęciem stopnia utlenienia i liczby koordynacyjnej. Szczególne trudności pojęcie to powoduje w chemii koordynacyjnej, chemii organometalicznej i chemii supramolekularnej, gdzie często występują \"częściowe\" wiązania chemiczne oraz oddziaływania będące na granicy wiązań i innych oddziaływań fizycznych.\n\nWiększość pierwiastków ma zmienną wartościowość, tj. może przyjmować różną wartościowość w różnych związkach chemicznych.\n\nWartościowość oznaczamy cyframi rzymskimi zapisanymi w nawiasie po nazwie pierwiastka/grupy funkcyjnej, np. siarczan(VI) miedzi(II)\n\nMaksymalna wartościowość jest równa numerowi grupy (dla pierwiastków z grupy głównej), lecz dla grup o numerach od XIII jest równa numer gr.-10.\n Wartościowość grup funkcyjnych", "source": "wikibooks", "added": "2026-11-07", "created": "2015-05-19", "token_count": 393, "license": "CC-BY-SA-3.0", "author": "Wikibooks contributors, https://pl.wikibooks.org/wiki/Chemia_nieorganiczna/Warto%C5%9Bciowo%C5%9B%C4%87"}
{"id": "zpe-cnc-pl:augmentation-De1xT7JGr:0001", "text": "Wykonywanie pomiarów sytuacyjnych i wysokościowych oraz opracowywanie wyników pomiarów \n\n1. As a mathematical reference point, we divide control networks into horizontal control networks and ................................................................................ . (osnowy wysokościowe) 2. ................................................................................ is the measurement of all angles and some sides. (triangulacja) 3. Precision levelling is measuring all elevation ................................................................................ . (reper) 4. Horizontal control points are ................................................................................ and tachometric lines. (poligonizacja) 5. Technical and net ................................................................................ methods are used to set up elevation control points. (niwelacja) 6. ................................................................................ surveys are levelling and surveying measurements. (trygonometryczno–tachimetryczne) 7. ................................................................................ are set up to establish and level detailed control networks in the national coordinate and altitude systems. (osnowy szczegółowe) 8. ................................................................................ are used to perform surveying and levelling in the course of the construction project. (pomiary realizacyjne)\nSource: PŁ, licencja: CC BY 3.0.\nSurveying devices and equipment\nUrządzenia i sprzęt geodezyjny\ntheodolite - the measurement of horizontal and vertical angles and distances\nlevelling instrument - for determining the elevation difference between two selected points\nlaser rangefinder - for distance measurement\nelectronic tachometer - measurement of horizontal and vertical angles and distance measurement\nGPS receiver - determines coordinates of the point very fast\noptical square - for right, full and straight angle sighting\ndistance measuring wheel - to measure short (up to 100 metres) distances\nsurveying pole - to mark a point in the terrain to make it visible from a large distance\nbenchmark - an altitude marker\nprism - needed for measurement the with tachometer\nSource: PŁ, licencja: CC BY 3.0.\npism Source: PŁ, licencja: CC BY 3.0.\nMEMORY GAME Source: PŁ, licencja: CC BY 3.0.\nLevelling surveys\nWykonywanie pomiarów sytuacyjno‑wysokościowych\nThe example of a levelling instrument Source: PŁ, licencja: CC BY 3.0.\nSource: PŁ, licencja: CC BY 3.0.\nOptical levelling intrument and a levelling rod Source: PŁ, licencja: CC BY 3.0.\nMatch English terms with their Polish equivalents. Połącz angielskimi terminy z ich polskie odpowiednikami.\nukład obrotowy, układ poziomujący, luneta, podstawa\ntelescope\nrotating system\nlevelling system\nbase\nSource: PŁ, licencja: CC BY 3.0.\nMark the correct answer. Zaznacz prawidłową odpowiedź.\nPrawda\nFałsz\nThe levelling instrument is used for determining the elevation difference.\n□\nAn optical unit consists of one lens.\n□\nThe rotating system is one of the main parts of a levelling instrument.\n□\nA compensator enables self-levelling of a levelling instrument.\n□\nA tribrach is not a base of a levelling instrument.\n□\nThe levelling instrument accessory equipment includes a tripod and a levelling rod.\n□\nThe survey can be made with the use of only a levelling instrument, without accessories.\n□\nThe field party is formed by at least two persons.\n□\nSource: PŁ, licencja: CC BY 3.0.\nThe survey of the elevation difference between the terrain points with use of a levelling intrument\nPomiar różnicy wysokości między punktami terenu przy użyciu niwelatora\nThe survey of the elevation difference between the terrain points with use of a levelling intrument Source: PŁ, licencja: CC BY 3.0.\nPomiar różnicy wysokości między punktami terenu przy użyciu niwelatora.\nAfter watching the film, mark the correct answer. Po obejrzeniu filmu instruktażowego zaznacz prawidłową odpowiedź\nPrawda\nFałsz\nWe start the measurement of the elevation difference with adjusting the tripod legs.\n□\nWe fix the levelling instrument onto the tripod.\n□\nWe do not need to level the levelling instrument.\n□\nFirst, we position the rod on the point with the known elevation, the benchmark.\n□\nWe measure the elevation of this point with a levelling instrument.\n□\nThe correct elevation reading does not require adjusting the focus.\n□\nWe measure the elevation of the point with the unknown elevation.\n□\nYou cannot calculate the elevation difference between points from the readings on the rods.\n□\nSource: PŁ, licencja: CC BY 3.0.\nPut in the right order the activities related to the survey of the elevation difference between t terrain points with a levelling instrument. Ułóż kolejność wykonywanych czynności związanych z pomiarem różnicy wysokości między punktami terenu przy użyciu niwelatora.\nPositioning the rod on the benchmark.\nAiming the telescope at the rod, adjusting the focus and reading the result.\nReading the elevation after positioning the rod.", "source": "zpe-cnc-pl", "added": "2026-11-07", "created": "", "token_count": 1195, "license": "CC-BY-SA-3.0 (page attribution; external media may have separate credits)", "author": "ZPE / Englishsquare.pl Sp. z o.o."}
{"id": "bibliotekanauki-automation:317030:0002", "text": "Dobór zabezpieczeń dla wyłączników sterowanych radiowo w liniach elektroenergetycznych średniego napięcia SN\n\ntypu GVR RECLOSER sterowanego zdalnie w sieciach elektroe-\nnergetycznych SN. \n1. Charakterystyka techniczna elementów wyłącznika SN typu \nGVR RECLOSER sterowanego zdalnie \nWyłącznik typu GVR RECLOSER sterowany zdalnie (Rys. 1.) \nwykorzystywany jest do sieli napowietrznych, głownie sieci dystry-\nbuujących prąd elektryczny średniego napięcia. Wyłącznik tego typu \ncharakteryzuje się niezawodnością, która istnieje dzięki nowator-\nskim rozwiązaniom technologicznym i wykorzystaniem materiałów \nnajwyższych jakości.\n\nRys. 1. Wyłącznik typu GVR RECLOSER sterowany zdalnie wypo-\nsażony w systemy telematyczne [29]\n\nPrezentowany typ samoczynnego wyłącznika sterowanego ra-\ndiowo dla sieci średniego napięcia posiada układ telematyczny oraz \nspecjalistyczne zabezpieczenie ExSimon jest wykorzystywane w \nnapowietrznych liniach średniego napięcia. Wyłącznik ten należy do \nwiększej części systemu automatyzacyjnego dyspozytorskiego, \nktóry umożliwia rekonfigurację i kontrolę bezprzewodową nad daną \nsiecią SN. Dzięki sterowaniu zdalnemu włącznik jest regulowany \nbezprzewodowo z dyspozytorni lub kanału inżynierskiego. Wyłącz-\nnik typu GVR RECLOSER sterowany zdalnie oraz systemu sterow-\nnika z zabezpieczeniem i technologii radiowej/bezprzewodowej \npozwala zakładom energetycznym na przesyłanie zasilania  \ndo odbiorców bez większych usterek czy zawirowań na linii napo-\nwietrznej. System natychmiastowo lokalizuje powstałe awarie oraz \nzmniejsza diametralnie koszty obsługi urządzeń na sieciach SN. \nWyłącznik tego typu pozwala na dwudziestoletnie działanie bezob-\nsługowe i maksymalną liczbę połączeń w granicach ±30000 tysięcy.  \nUzyskanie tak wysokich parametrów niezawodnego funkcjono-\nwania wyłącznika sterowanego zdalnie linii SN możliwe było dzięki:  \n– ultranowoczesnemu napędowi magnetycznemu o konstrukcji \njednocewkowej, dzięki któremu istnieje możliwość sterowania \nwyłącznikiem bez względu na płynące napięcie sieci SN; \n– brak powstawania produktów rozpadowych gazu SF6 w mo-\nmencie wyłączania i przerywania łuku elektrycznego w próżni; \n– idealnemu dopasowaniu montażowemu na słup i mocnej nie-\nrdzewnej aluminiowej obudowie; \n– odpowiednio skonstruowanym przepustom z EPDM, które cha-\nrakteryzują się odpornością na zewnętrzne uszkodzenia; \n– redukcji zbędnych elementów głownie tych ruchomych, jakie \nwystępują w innych konwencjonalnych rozwiązaniach.  \nWysoka niezawodność prezentowanego wyłącznika SN służą-\ncego do gaszenia łuku elektrycznego w próżni oraz odznaczającego \nsię bardzo wysoką wytrzymałością dielektryczną w sterowaniu \nmedium w danej jednostce niewymagającej obsługi wynika z zasto-\nsowania specjalnych komór próżniowych oraz wykorzystania gazu \nSF6, który służy do wypełnienia wnętrza wyłącznika, aby zminimali-\nzować możliwość przedostawania się do wnętrza zanieczyszczeń.  \nPodkreślić należy, iż zastosowany w wyłączniku gaz SF6 odpo-\nwiedzialny jest za prawidłową izolację wnętrza wyłącznika, przez co \nnie bierze udziału w gaszeniu zainicjowanego łuku energetycznego \n– i nie powstają przy tym odpady. Taka konstrukcja wyłącznika \nsprawia, iż jego żywotność jest wyższa niż ta, która deklarowana \njest w normie ANSI i IEC.  \nW wyłączniku zastosowano napęd magnetyczny z magnesów \nneodymowych (NdFeB), który charakteryzuje się bardzo stabilnym \nfunkcjonowaniem oraz konstrukcją, która zawiera mniej elementów \nruchomych. Wyłącznik zbudowany jest także z izolatorów EPDM, \nktóre są bardzo rygorystycznie kontrolowane oraz ich parametry są \nsprawdzane podczas oddziaływania mgły solnej i reakcji na prądy \npowierzchniowe oraz wpływ ataku erozji według obowiązującej \nnormy IEC 1109. \nW Tab. 1. przedstawiono podstawowe parametry technologicz-\nne wyłącznika GVR Recloser sterowanego zdalnie.\n\nTab. 1. Podstawowe parametry technologiczne wyłącznika GVR \nRecloser sterowanego zdalnie [29]\n\n2. Opis budowy elementów wyłącznika GVR RECLOSER \nsterowanego zdalnie  \nPrezentowany wyłącznik GVR RECLOSER sterowany zdalnie \nposiada w swojej konstrukcji wyłącznik trójfazowy próżniowy zauto-\nmatyzowany, także mechanizm inicjujący opakowany w szczelnej \naluminiowej kopule/obudowie. D obudowy wtłoczony jest gaz SF6, \ndzięki któremu można osiągnąć prawidłową izolację wewnętrzną \noraz w ten sposób istnieje stałą kontrola wewnętrznych elementów \nelektryczno-mechanicznych.  \nKomory próżniowe odpowiedzialne są za funkcję włączania wy-\nłączania, przez co nie inicjowane są żadne odpady podczas po-\nwstawania łuku elektrycznego wewnątrz komory z gazem SF6. \nWyłącznik ten posiada trójfazową formę z przytwierdzonymi komo-\nrami próżniowymi wraz z układem mechaniki. Na końcu formy zain-\nstalowane są punkty przegubowe belki, która odpowiada za stero-\nwania trzema fazami. Belka ta podłączona jest do urządzenia ma-\ngnetycznego, którego zadaniem jest proces uruchamiania. Obudo-\nwa aluminiowa zawiera 6 wyprasek przeznaczonych do izolatorów \nprzepustowych. W standardowym wyposażeniu wyłącznik zawiera 3 \nsztuki przekładników prądowych – CT oraz 3 sztuki napięciowych \nprzekładników – CVT. Kabel zasilający zainstalowany z boku podłą-\nczony jest do szybkozłącza gazoszczelnego, a dzięki niemu możli-\nwe jest dokonywanie sterowania oraz pozostałych funkcji elektrycz-\nnych.  \nWyłącznik GVR o charakterze próżniowym za pomocą specjal-\nnego kabla funkcjonuje z układem zabezpieczającym oraz syste-\nmem telamatycznym ExSimon.  \nNa Rys. 2. przedstawiono wewnętrzny przekrój konstrukcyjny \nwyłącznika sterowanego zdalnie samoczynnego GVR Recloser.\n\nI \neksploatacja i testy\n\n352 \nAUTOBUSY 12/2018\n\nRys. 2. Wewnętrzny przekrój konstrukcyjny wyłącznika sterowane-\ngo zdalnie samoczynnego GVR Recloser [29]\n\nNa Rys. 3. przedstawiono rzeczywiste elementy wchodzące w \nskład wyłącznika GVR Recloser sterowanego zdalnie, na który \nskładają się:  \n– komory łączeniowe – z próżnią; \n– napęd magnetyczny; \n– wskaźnik położenia łącznika oraz \n– kabel odpowiedzialny za sterowanie z gniazdem.", "source": "bibliotekanauki-automation", "added": "2026-11-07", "created": "2018", "token_count": 2176, "license": "CC BY: Creative Commons Attribution 4.0", "author": "M. Chrzan; D. Pietruszczak; P. Sankowski"}
{"id": "bibliotekanauki-engineering-new:2175457:0004", "text": "Korzyści i zagrożenia wynikające z budowy elektrowni jądrowej w Polsce\n\n28 \n                                ZN Systemy Wspomagania w Inżynierii Produkcji \nDochodzimy do drugiej metody postępowania z wypalonym paliwem czyli \nprzerobem jak wyz ej zaznaczyłem polega on na ekstrakcji transuranowco w i \nprodukto w rozszczepienia z wypalonego paliwa pozostawiając jako produkt \nkon cowy zuboz ony uran moz e on byc uz yty ponownie w ro z nych celach. Po \nekstrakcji transuranowco w uzyskany 239Pu moz e byc dodawany do paliwa \nuranowego tworząc paliwo MOX. Moz e ro wniez wymieszany z zuboz onym uranem \nstanowic doskonałe paliwo dla reaktoro w na neutrony prędkie. Analizując dane \nodnos nie \nprzekrojo w \nczynnych \nna \nrozszczepienie \n238U \ntransmutację \ntransuranowco w oraz konwersję paliwa np. 232Th w 233U widzimy, iz procesy te \nzachodzą najefektywniej przy energii neutrono w 1-10 MeV. Mając to na uwadze C \nRubbia [1] w CERN opracował koncepcję wzmacniacza energii EA. Urządzenie to \nstanowi reaktor podkrytyczny, gdzie niedomiar neutrono w jest uzyskiwany w \nwyniku oddziaływania wiązki protono w o prądzie 12,5 mA przyspieszanej w \nakceleratorze do energii1 GeV. Protony o tej energii uderzają w tarczę Tungstenu, \nw wyniku spalacji powstaje kaskada wysokoenergetycznych neutrono w, kto re \ndokonują rozszczepienia cięz kich jąder i transmutacji aktynowco w.  \nNajwiększym problemem związanym z zakładami przerobu wypalonego paliwa \njądrowego jest to, iz w latach 1945-1965 prowadziły działalnos c związaną z \nekstrakcją plutonu dla celo w wojskowych, nie licząc się z skaz eniem s rodowiska. \nNajjaskrawszym przykładem takiej działalnos ci były pozbawiona wszelkiej \nkontroli cywilnej zakłado w produkcji i ekstrakcji plutonu Hanford w stanie \nWaszyngton najbardziej skaz onym promieniotwo rczo miejscem na Ziemi. Na \ndekontaminację tego terenu Rząd USA ma przeznaczyc około 100 miliardo w \ndolaro w. Sytuacja została opisana w amerykan skim czasopis mie Scientific \nAmerican a polskie tłumaczenie artykułu zamies cił S wiat Nauki[8] w lipcu 1996r. \nDlatego w USA zaprzestano przerobu wypalonego paliwa i na mocy ustawy jest ono \nskładowane w formacjach geologicznych \nNalez y dodac , iz podobną sytuację mamy choc na mniejszą skalę w zakładach w \nSellafield w Wielkiej Brytanii, gdzie 10.10.1957r. w wyniku samozapłonu grafitu \nrdzenia reaktora doszło duz ego skaz enia promieniotwo rczego s rodowiska. \nObecnie na S wiecie przerobu wypalonego paliwa jądrowego i produkcji paliwa \nMOX dokonuje się w zakładach: \n1. Sellafield w Wielkiej Brytanii (Thermal Oxide Reprocessing Plant). \n2. La Hague we Francji. \n3. Ozersk w Rosji (zakłady Majak pod Czelabin skiem). \n4. Rokkasho w Japonii. \n5. Kompleks przemysłowy w Indiach zajmujący się przerobem paliwa z \nindyjskich reaktoro w. \nTrzecią grupą skaz enia promieniotwo rczego jest produkcja radioaktywnych \nizotopo w w wyniku aktywacji neutronami materiało w konstrukcyjnych, w \nszczego lnos ci 59Cr, 58Fe, 56Mn oraz 59Co, wchodzącymi w skład stali nierdzewnej.", "source": "bibliotekanauki-engineering-new", "added": "2026-11-07", "created": "2021", "token_count": 1153, "license": "CC BY: Creative Commons Attribution 4.0", "author": "Romuald Awsiuk"}
{"id": "bibliotekanauki-maintenance:59793907:0005", "text": "„Strojnie wykonują niezależną programowalną jednostkę sterującą” – czyli maszyny tekstowe Marcina Mokrego\n\n„Strojnie wykonują niezależną programowalną jednostkę sterującą”…\nSSP.2023.22.08  s. 11 z 13\ntarze nie ukazują się natychmiast po ich wpisaniu. Spój-\nnie są bez zewnętrznego wyjścia. Potrzeba weryfikacji. \nSpecjalistyczne podłączenie grzałki do zbiornika na ciecze. \nZabiją czarne słowo, co jest w  mięsie. Strojąc (Mokry, \n2022b, s. [9]).\nTekstowa maszyna staje się obiektem opornym2. Odpowiedź na \npytanie o autorstwo schodzi na drugi plan. Artystyczną autono-\nmię i  tekstową sprawczość pokazuje retrofuturystyczny mecha-\nnizm poetycki, a to zbliża teksty tomu Mokrego do tych realizowa-\nnych wedle koncepcji tekstu/maszyny Aarsetha (ilustr. 4). \nOczywiście opisywanie działania tekstów Mokrego językiem \nsłużącym do objaśniania funkcjonowania literatury ergodycznej \nmoże być pomysłem ryzykownym. Za co najmniej intrygujące \nw  kontekście interpretacji autora Świergotu uważam jednak to, \nże Aarseth za jedną z cech odróżniających cyberteksty od reszty \nliteratury uznaje: „brak dostępu” (Aarseth, Tabaczyński, 2014, \ns. 14). „Gdy czytamy z cybertekstu – precyzuje badacz – stale przy-\npomina się nam o niedostępnych strategiach, ścieżkach, którymi \nnie podążyliśmy, i  głosach, których nie usłyszeliśmy” (Aarseth, \nTabaczyński, 2014, s. 14). Czy nie jest to właśnie trudność, z którą \nzmagamy się od początku, czytając „poetę wymazywacza” (Mokry, \nMazur, 2023, s. 4 z 16), który buduje wiersze przede wszystkim \nprzez eliminowanie większości tekstu?\n2  Za inspirujące w  kontekście interpretacji tekstów Mokrego uważam rozwa-\nżania Justyny Janik o błędach w grze komputerowej, które stanowią manifesta-\ncję jej sprawczości: „w tym kontekście glitch zdaje się podkreślać autonomiczną \nnaturę gry cyfrowej, zwracając uwagę na jej oporność. Dzięki tej oporności gra \nnie tylko wyzwala się spod władzy gracza, ale również może działać zarówno \nprzeciw niemu, jak i  zamysłom projektantów. Zaczyna projektować własne \nsensy” (Janik, 2022, s. 120).\nIlustr. 4. Koncepcja tekstu/maszyny \nautorstwa Espena J. Aarsetha.\nŹródło: Aarseth, Tabaczyński, 2014, s. 30.\noperator\ntekst/maszyna\nznak słowny                                                medium\n\nDorota Kołodziej\nSSP.2023.22.08  s. 12 z 13\nPrzyłożenie do interpretacji utworów Mokrego koncepcji pro-\nponowanej przez Aarsetha pozwala nam na wybrnięcie z wielu \ninterpretacyjnych kłopotów, gdyż „jako perspektywa teoretycz-\nna cybertekst przesuwa pole zainteresowań z tradycyjnej trójcy \nautor/nadawca, tekst/kod i  czytelnik/odbiorca do cybernetycz-\nnych relacji pomiędzy różnymi częściami tekstowej maszyny” \n(Aarseth, Tabaczyński, 2014, s. 31). Zamiast tego proponuje pojęcia \noperatora, słownego znaku i medium oraz sieć ich wzajemnych \nzależności. Żywe linie… stanowiłyby konstrukcję rozpiętą mię-\ndzy tymi trzema elementami. Zbioru słów dostarczałby Peiper. \nJego metafory teraźniejszości, schizofreniczne wizje wprawiałby \nw  ruch Zimny – inżynier-operator. Natomiast medium umoż-\nliwiające funkcjonowanie tekstu z  jego perforowaną okładką \ni  dwustronnie zapisanymi karteczkami oraz posłowiem domy- \nkającym całość byłoby kształtowane przez Mokrego. \nW  ten sam trójkąt można by wpisać całą twórczość autora \nŚwiergotu, której odbiorca staje się operatorem zmuszonym do \nponownego zorganizowania nielinearnych treści tekstu, zde-\ncydowania o  tym, co jest wiadomością, a  co szumem, wejścia \nw interakcję i przyglądania się, jak tekst działający na zasadzie \npewnej informacyjnej pętli zwrotnej zdaje się komentować wy-\nsiłki tego odbiorcy. Ostatecznie w  toku tych operacji maszyna \ntekstowa przetransponuje wytłoczone na papierze znaki na im-\npulsy nerwowe czytającego człowieka. \nBibliografia\nAarseth Espen J., Tabaczyński Michał, 2014: Cybertekst. Tłum.\nMariusz Pisarski. Korporacja Ha!art, Kraków. \nEco Umberto, 2008: Dzieło otwarte. Forma i nieokreśloność w poetykach \nwspółczesnych. Tłum. Lesław Eustachiewicz. Wyd. 3, nowe wyd., \npopr. i uzup. przez autora. Wydawnictwo W.A.B., Warszawa.\nFazan Jarosław, 2010: Od metafory do urojenia. Wydawnictwo Uniwer-\nsytetu Jagiellońskiego, Kraków. \nJanik Justyna, 2022: Gra jako obiekt oporny. 1. Wydawnictwo Uniwersy-\ntetu Jagiellońskiego, Kraków. \nKmiecik Michalina, 2022: Nowe linie w żywych ustach. Biuro Literackie. \nhttps://www.biuroliterackie.pl/biblioteka/recenzje/nowe-linie-w\n-zywych-ustach/ [dostęp: 31.05.2023].\nMokry Marcin, 2017: czytanie. Pisma. Dom Literatury, Łódź. \nMokry Marcin, 2019: Świergot. Fundacja na rzecz Kultury i Edukacji \nim. Tymoteusza Karpowicza, Wrocław. \nMokry Marcin, 2022a: Prospekt Peiperowski. Biuro Literackie. \nhttps://www.biuroliterackie.pl/biblioteka/recenzje/prospekt-\npeiperowski/ [dostęp: 31.05.2023].\nMokry Marcin, 2022b: żywe linie nowe usta. Biuro Literackie, Kraków.\n\n„Strojnie wykonują niezależną programowalną jednostkę sterującą”…\nSSP.2023.22.08  s. 13 z 13\nMokry Marcin, Mazur Maciej, 2023: „Prawdziwa krowa polskiej poezji”. \nZ Marcinem Mokrym o kompostowaniu, kwiatkach i kropkach rozma-\nwia Maciej Mazur. „Śląskie Studia Polonistyczne”, nr 2 (22), s. 1–16. \nhttps://doi.org/10.31261/SSP.2023.22.11. \nNeue Machina Font, [s.a.]. Unblast.com. https://unblast.com/neue-\nmachina-font/ [dostęp: 12.11.2023].\nPorush David, 1988: Cybernetyka i literatura. Tłum. Barbara Dancygier, \nJacek Surma. „Literatura na Świecie”, nr 10 (207), s. 74–105.\nŻaboklicki Mateusz, 2022: Komentarz do zestawu wierszy Marci-\nna Mokrego. Kontent. https://kontent.net.pl/czytaj/17#Zestaw_\nwierszy_M_Mokrego [dostęp: 31.05.2023].", "source": "bibliotekanauki-maintenance", "added": "2026-11-07", "created": "2023", "token_count": 2270, "license": "CC BY-SA: Creative Commons Attribution-ShareAlike 4.0", "author": "Dorota Kołodziej"}
{"id": "rock-pollub-open:obrobka-konstrukcji-przekladkowych:0052", "text": "Analiza wybranych zagadnień obróbki hybrydowych konstrukcji przekładkowych (2022)\n\n121\nW przypadku parametru chropowatości powierzchni Ra najmniejszą rozbież­\nność między warstwami zaobserwowano po zastosowaniu strategii Al/CFRP i frezu\nbez powłoki narzędziowej, a  największą rozbieżność w  konfiguracji CFRP/Al\nz użyciem narzędzia z powłoką TiAlN.\n1,80\n1,86\n1,56\n2,79\n6,81\n7,27\n8,25\n9,32\n0\n1\n2\n3\n4\n5\n6\n7\n8\n9\n10\nAl/CFRP\nbez powłoki\nCFRP/Al\nbez powłoki\nAl/CFRP\nz powłoką\nTiAlN\nCFRP/Al\nz powłoką\nTiAlN\nParametr chropowatości\npowierzchni Rt [µm]\nStrategia frezowania\nAl\nCFRP\nRys. 4.18. Ocena jakości powierzchni konstrukcji II warstwowej za pomocą równomierności\nrozłożenia wady na powierzchni obrabianej na podstawie wartości parametru chropo­\nwatości powierzchni Rt\n1,69\n1,77\n1,46\n2,66\n6,49\n6,93\n7,81\n8,85\n0\n1\n2\n3\n4\n5\n6\n7\n8\n9\n10\nAl/CFRP\nbez powłoki\nCFRP/Al\nbez powłoki\nAl/CFRP\nz powłoką\nTiAlN\nCFRP/Al\nz powłoką\nTiAlN\nParametr chropowatości\npowierzchni Rmax [µm]\nStrategia frezowania\nAl\nCFRP\nRys. 4.19. Ocena jakości powierzchni konstrukcji II warstwowej za pomocą równomierności\nrozłożenia wady na powierzchni obrabianej na podstawie wartości parametru chropo­\nwatości powierzchni Rmax\n\n122\n1,18\n1,60\n1,12\n1,84\n4,95\n5,16\n5,84\n6,51\n0\n1\n2\n3\n4\n5\n6\n7\n8\n9\n10\nAl/CFRP\nbez powłoki\nCFRP/Al\nbez powłoki\nAl/CFRP\nz powłoką\nTiAlN\nCFRP/Al\nz powłoką\nTiAlN\nParametr chropowatości\npowierzchni Rz [µm]\nStrategia frezowania\nAl\nCFRP\nRys. 4.20. Ocena jakości powierzchni konstrukcji II warstwowej za pomocą równomierności\nrozłożenia wady na powierzchni obrabianej na podstawie wartości parametru chropo­\nwatości powierzchni Rz\nNa podstawie wartości parametrów chropowatości powierzchni Rt, Rmax i Rz\nmożna ocenić, że zastosowanie konfiguracji Al/CFRP i  narzędzia bez powłoki\npozwoliło uzyskać największą jednorodność (najmniejszą różnicę między\nwartościami parametrów uzyskanymi na obu warstwach tworzących przekładkę),\nzaś konfiguracja Al/CFRP i narzędzie powlekane charakteryzowała się najmniejszą\njednorodnością.\n4.2.4.  Wskaźnik jednorodności powierzchni\nObecnie obecnej brak jest norm i przepisów regulujących akceptowalną jakość\npowierzchni konstrukcji typu sandwich po obróbce. Wielu naukowców starało się\nprzewidzieć chropowatość powierzchni tworząc modele teoretyczne i konfrontu­\njąc je z wynikami badań doświadczalnych [24, 118, 139]. Jednak brak jest norm\ni  publikacji, których przedmiotem byłyby hybrydowe konstrukcji warstwowe.\nZasadnym wydaje się więc podjęcie próby utworzenia wskaźnika określającego\npoziom jednorodności chropowatości powierzchni po obróbce tego typu mate­\nriałów. Wskaźnik ten oznaczono jako WR i sformułowano w następujący sposób:\n\n123\nW\nR\nR\nR\nR\nR\nAl\nCFRP\nAl\nCFRP\n=\n−\n+\n\n(4.2)\ngdzie:\nWR – wskaźnik jednorodności powierzchni,\nRAl – wartość wybranego parametru chropowatości powierzchni stopu aluminium,\nRCFRP – wartość wybranego parametru chropowatości powierzchni kompozytu\nepoksydowo-węglowego.\nRóżnica wartości wybranych parametrów chropowatości powierzchni warstw\nzostała odniesiona do całkowitej chropowatości powierzchni przekładki. Dzięki\ntemu wskaźnik WR może służyć do oceny jednorodności powierzchni konstrukcji\nprzekładkowych.\nW tabeli 4.21 zamieszczono obliczone wartości wskaźnika WR dla analizowa­\nnych parametrów chropowatości powierzchni uzyskanych dla przyjętych warian­\ntów obróbki.\nTabela 4.21. Wartości wskaźnika WR\nWariant obróbki\nParametr\nRa\nRt\nRmax\nRz\nAl/CFRP bez powłoki\n0,50\n0,58\n0,58\n0,61\nCFRP/Al bez powłoki\n0,46\n0,59\n0,59\n0,53\nAl/CFRP z powłoką\nTiAlN\n0,53\n0,69\n0,69\n0,68\nCFRP/Al z powłoką\nTiAlN\n0,48\n0,54\n0,54\n0,58\nAnalizując wyniki zawarte w tabeli można zauważyć, że największe wartości\nwskaźnika WR dla rozpatrywanych parametrów chropowatości powierzchni\notrzymano po frezowaniu w  konfiguracji Al/CFRP z  zastosowaniem narzędzia\npowlekanego. Najmniej jednorodną powierzchnię otrzymaną dla parametrów Rt,\nRmax i Rz uzyskano dla tej samej konfiguracji frezowania i użytego narzędzia.\nMinimalne wartości wskaźnika WR i największa jednorodność powierzchni nie\nzostały jednak uzyskane dla tych samych wariantów obróbki.\nPodstawiając do wzoru (4.2) dowolne wartości danego parametru chropowa­\ntości powierzchni można zaobserwować, że większa różnica między wartościami\ndanego parametru chropowatości powierzchni otrzymana dla stopu aluminium\ni  kompozytu epoksydowo-węglowego prowadzi do mniejszej jednorodności", "source": "rock-pollub-open", "added": "2026-11-07", "created": "2022", "token_count": 1883, "license": "CC-BY-SA-4.0 (ROCK / Politechnika Lubelska metadata)", "author": "Doluk, Elżbieta"}
{"id": "wikibooks_59786", "text": "Połączenie z serwerem \nAby połączyć się z serwerem IRC (Internet Relay Chat) za pomocą irssi, wykonaj następujące kroki:\n\n Otwórz okno terminala i wprowadź polecenie „irssi”. Spowoduje to uruchomienie klienta irssi.\n Po uruchomieniu irssi wpisz polecenie „/connect irc.server.com”, aby połączyć się z żądanym serwerem IRC. Zastąp „irc.server.com” adresem serwera IRC, z którym chcesz się połączyć.\n Aby ustawić swój pseudonim IRC, wpisz polecenie „/nick nick”. Zastąp „pseudonim” pseudonimem, którego chcesz używać.\n Aby dołączyć do kanału, wpisz polecenie „/join #nazwakanału”. Zastąp „nazwa kanału” nazwą kanału, do którego chcesz dołączyć.\n\nPo połączeniu będziesz mógł uczestniczyć w czacie, wpisując wiadomości w polu wejściowym na dole okna terminala i naciskając klawisz „Enter”.\n Korzystanie z poleceń i skrótów \nPotęga irssi jest ukryta w skryptach języka Perl, które rozszerzają możliwości programu. Sama aplikacja ma standardowo dostępnych 119 komend.\n\nNajpopularniejsze to:\n server - łączy z serwerem irc;\n join - przenosi nas na kanał;\n part - opuszcza kanał;\n ban - banuje maskę (wymagany status operatora kanału);\n kick - usuwa użytkownika z kanału (wymagany status operatora kanału);\n me - pokazuje komunikat zaczynający się od naszego nicka np. \"/me idzie spać\" pokaże \"* Staszek idzie spać\", gdzie Staszek to nasz nick. Służy do informowania o wykonywanych czynnościach.;\n topic - zmienia topic;\n op - daje danej osobie status operatora kanału (wymagany status operatora kanału);\n deop - zabiera danej osobie status operatora kanału (wymagany status operatora kanału);\n voice - daje danej osobie prawo do pisania na kanale gdy jest ustawiony tryb moderacji (+m) (wymagany status operatora kanału);\n msg - wysyła danej osobie prywatną wiadomość;\n nick - zmienia nick;\n whois - pokazuje informacje o danej osobie.\n quit - Odłącz się od serwera IRC i zamknij Irssi.\n\nNiektóre przydatne skróty ułatwiające nawigację i interakcję z Irssi obejmują:\n\n Alt+numer: przejście do karty odpowiadającej wciśniętemu numerowi. Na przykład Alt+1 przełączy się na pierwszą kartę.\n Alt+a: przełącz do aktywnego okna (tego z ostatnią aktywnością).\n Alt+strzałka: przejście do następnego lub poprzedniego okna.\n Ctrl+n: przejście do następnej wiadomości w bieżącym oknie.\n Ctrl+p: przejście do poprzedniej wiadomości w bieżącym oknie.\n Ctrl+x: zamknij bieżące okno.\n Ctrl + r: Przeszukaj bufor przewijania w poszukiwaniu określonego ciągu.", "source": "wikibooks", "added": "2026-07-19", "created": "2023-03-18", "token_count": 873, "license": "CC-BY-SA-3.0", "author": "Wikibooks contributors, https://pl.wikibooks.org/wiki/Irssi/Podstawy"}
{"id": "zpe-cnc-pl:augmentation-DTzhmmQ0h:0000", "text": "Przykładowe naprawy elementów maszyn, urządzeń i narzędzi \n\nNaprawa i konserwacja elementów maszyn, urządzeń i narzędzi.\nMEC.08. Wykonywanie i naprawa elementów maszyn, urządzeń i narzędzi - Ślusarz 722204, Technik mechanik 311504\nPrzykładowe naprawy elementów maszyn, urządzeń i narzędzi\nFILM INSTRUKTAŻOWY - TUTORIAL\nFilm instruktażowy (tutorial) Przykładowe naprawy elementów maszyn, urządzeń i narzędzi\nFilm nawiązujący do treści materiału\nPowiązane ćwiczenia\nĆwiczenie 1. - Koło zębate Jednokrotny wybór Ćwiczenie 1. - Koło zębate Zaznacz poprawne dokończenie zdania. Koło zębate przyjmuje postać\nĆwiczenie 3. - Proces naprawy elementów maszyn Zaznaczanie komórek tabeli Ćwiczenie 3. - Proces naprawy elementów maszyn Oceń prawdziwość stwierdzeń. Zaznacz, które wypowiedzi są prawdziwe, a które fałszywe. Oceń prawdziwość stwierdzeń. Zaznacz, które wypowiedzi są prawdziwe, a które fałszywe.\nĆwiczenie 4. - Naprawianiu korpusów maszyn Uporządkuj elementy Ćwiczenie 4. - Naprawianiu korpusów maszyn Ułóż we właściwej kolejności czynności, zmierzające do umieszczenia nakładki na miejsce pęknięcia korpusu maszyny. Przesuń odpowiedzi w odpowiednie pola. Ułóż we właściwej kolejności czynności, zmierzające do umieszczenia nakładki na miejsce pęknięcia korpusu maszyny. Przesuń odpowiedzi w odpowiednie pola.\nĆwiczenie 5. - Procesy naprawy maszyn Połącz w pary Ćwiczenie 5. - Procesy naprawy maszyn Połącz w pary nazwy metod naprawy maszyn z ich definicjami. Połącz w pary nazwy metod naprawy maszyn z ich definicjami.\nĆwiczenie 8. - Przyczyny usterek elementów maszyn Jednokrotny wybór Ćwiczenie 8. - Przyczyny usterek elementów maszyn Zaznacz poprawne dokończenie zdania. Najczęstszą przyczyną usterek wałów jest ich\nĆwiczenie 9. - Krzyżówka Krzyżówka Ćwiczenie 9. - Krzyżówka Uzupełnij krzyżówkę. Uzupełnij krzyżówkę.\nĆwiczenie 11. - Procesy naprawy korpusów maszyn Połącz w pary Ćwiczenie 11. - Procesy naprawy korpusów maszyn Połącz w pary sposoby naprawy korpusów maszyn z ich opisami. Połącz w pary sposoby naprawy korpusów maszyn z ich opisami.", "source": "zpe-cnc-pl", "added": "2026-11-07", "created": "", "token_count": 844, "license": "CC-BY-SA-3.0 (page attribution; external media may have separate credits)", "author": "ZPE / Englishsquare.pl Sp. z o.o."}
{"id": "bibliotekanauki-automation:277867:0001", "text": "Elektroniczne niemostkowe układy przetwarzania rezystancji i konduktancji na sygnał cyfrowy\n\nMożna wymienić wiele różnych urządzeń przeznaczonych \ndo współpracy z czujnikami rezystancyjnymi i konduktancyj-\nnymi. Są to mierniki i przetworniki cyfrowe oraz inne mikro-\nprocesorowe urządzenia sterowania i pomiarów.\nW praktyce pomiarowej stosuje się różne układy z czujnikami \nrezystancyjnymi i konduktancyjnymi. Pomiary bywają realizo-\nwane metodami klasycznymi przy stabilizowaniu napięcia czy \nprądu zasilania, lub metodami mostkowymi, ale także przez \njednoczesny pomiar napięcia i prądu oraz przy stosowaniu \nodpowiedniego układu dzielącego. Pomiary mostkowe charak-\nteryzują się często zależnościami nieliniowymi. Jest dostępna \nbogata literatura na temat układów mostkowych [5–7]. Autor \nnie zajmuje się tu układami klasycznymi ani mostkowymi.\nCelem artykułu jest przedstawienie wszystkich możliwych \nkonfiguracji elektronicznych układów konwerterów pojedyn-\nczej rezystancji i pojedynczej konduktancji o uziemionym \njednym z zacisków na sygnał cyfrowy. Wykazano, że istnieją \ntylko cztery podstawowe konfiguracje takich konwerterów. \nKonfiguracje te przedstawiono w postaci schematów elektrycz-\nnych zawierających oprócz typowych elementów elektrycznych \ni przetwornika analogowo-cyfrowego także odpowiednie stero-\nwane źródła napięcia i sterowane źródła prądu. \nObecnie są powszechnie dostępne monolityczne przetwor-\nniki analogowo-cyfrowe oraz monolityczne wzmacniacze \npozwalające formować w odpowiednich układach sterowane \nźródła napięcia i sterowane źródła prądu niezbędne do reali-\nzacji konwersji rezystancji i konduktancji na sygnał cyfrowy.\nW punkcie 2 zostały przedstawione i opisane uproszczone \nsymbole wybranych sterowanych źródeł napięcia i sterowa-\nnych źródeł prądu oraz przetwornika analogowo-cyfrowego \n– niezbędne do realizacji czterech podstawowych układów \nkonwerterów rezystancji i konduktancji na sygnał cyfrowy. \nW punkcie 3 przedstawiono i omówiono cztery schematy \npodstawowych konfiguracji układów konwerterów rezystancji \ni konduktancji na sygnał cyfrowy. W punkcie 4 podano kilka \nprzykładowych schematów elektronicznych układów realizu-\njących funkcje sterowanych źródeł napięcia i prądu umożli-\nwiających tworzenie schematów elektronicznych konwerterów \npojedynczej rezystancji na sygnał cyfrowy i konwerterów kon-\nduktancji na sygnał cyfrowy.\n2.  Elementy składowe konwerterów\n2.1.  Źródło napięcia sterowane różnicowym \nsygnałem napięciowym\nSymbol źródła napięcia sterowanego różnicowym sygnałem \nnapięciowym został podany na rys. 1.\nŹródło to ma dwa bieguny wyjściowe „wy+” oraz „wy−”, \nrezystancja wewnętrzna źródła jest pomijalna (źródło napię-\nciowe idealne), jego biegun „wy−” jest bezpośrednio połą-\nczony do wspólnego punktu sygnałowego układu elektrycznego \n(zwanego w języku angielskim „common”, a w niezbyt trafnej \npolskiej gwarze technicznej zwanego „masa” lub „ziemia”). \nNapięcie wyjściowe źródła opisane jest symbolem Uwy.\nŹródło to ma wejście różnicowe o biegunach „+we” oraz \n„−we”, do których jest doprowadzone napięcie sterujące Uwe. \nCharakterystyka sterowania jest proporcjonalna, została opi-\nsana wzorem:\n\nUwy = kUUwe, \n(1)\ngdzie: kU – współczynnik wzmocnienie napięciowego wyrażony \nw jednostkach V/V.\nWejście różnicowe o biegunach sterujących oznaczonych \n„+we” i „−we” charakteryzuje się pomijalną konduktancją \nwejściową (Rwe → ∞), a do wejścia doprowadzone są napię-\ncia U1 oraz U2, których różnica stanowi sygnał sterujący Uwe:\n\nUwe = U1 − U2. \n(2)\nWartość średnia napięcia zwanego napięciem wspólnym wej-\nścia różnicowego:\n\nUws = ½(U1 + U2) \n(3)\nnie ma wpływu na wartość współczynnika wzmocnienia napię-\nciowego kU sterowanego źródła napięciowego.\nKonduktancja wejściowa dla napięcia wspólnego Gwews tego \nźródła sterowanego ma wartość pomijalnie małą (Rwews → ∞).\nRys. 1. Źródło napięcia sterowane różnicowym sygnałem \nnapięciowym; a) symbol z opisem napięć, b) symbol uproszczony \nFig. 1. The voltage source controlled by voltage signal; a) the symbol with \nvoltages description, b) the simple symbol\nRys. 2. Źródło napięcia sterowane sygnałem napięciowym o wejściu \nnieróżnicowym; a) symbol z opisem napięć, b) symbol uproszczony\nFig. 2. The voltage source controlled by voltage signal having non-\ndifferential input; a) the symbol with voltages description, b) the simple \nsymbol\n48\nElektroniczne niemostkowe układy przetwarzania rezystancji i konduktancji na sygnał cyfrowy\nP\nO\nM\nI\nA\nR\nY\n•\nA\nU\nT\nO\nM\nA\nT\nY\nK\nA\n•\nR\nO\nB\nO\nT\nY\nK\nA\n NR 1/2016\nwy + \nwy − \nUwe \nU1 \nU2 \nUwy \nwe + \nwe − \na \n+ \n− \n+ \n− \nb\n\n2.2. Źródło napięcia sterowane sygnałem \nnapięciowym o wejściu nieróżnicowym\nSymbol źródła napięcia sterowanego sygnałem napięciowym \no wejściu nieróżnicowym został podany na rys. 2. Źródło napię-\ncia sterowane sygnałem napięciowym o wejściu nieróżnicowym \njest odmianą poprzednio opisanego źródła, a charakteryzuje \nsię tym, że biegun sygnału wejściowego „we−” oraz biegun \nsygnału wyjściowego „wy−” są wewnętrznie zwarte do wspól-\nnego punktu sygnałowego. To powoduje, że napięciowy sygnał \nwejściowy Uwe oraz napięciowy sygnał wyjściowy Uwy odnoszone \nsą do wspólnego punktu sygnałowego.\nNapięcie wyjściowe opisane jest wzorem:", "source": "bibliotekanauki-automation", "added": "2026-11-07", "created": "2016", "token_count": 2057, "license": "CC BY: Creative Commons Attribution 3.0 PL", "author": "J. Korytkowski"}