SOWA OPAC : Katalog komputerowy książek, czasopism i zbiorów specjalnych

2 wyniki

Brak okładki

Książka

W koszyku

Relacje międzyorganizacyjne w wybranych obszarach / Maria Krechowicz, Katarzyna Kiliańska. - Kielce : Wydawnictwo Politechniki Świętokrzyskiej, 2019. - 125 stron : ilustracje, wykresy ; 24 cm.

(Monografie, Studia, Rozprawy / Politechnika Świętokrzyska, ISSN 1897-2691 ; M125)

(Nauki o Zarządzaniu i Jakości)

Autor

Krechowicz Maria Kiliańska Katarzyna

Forma i typ

Książki Publikacje naukowe

Temat

Partnerstwo publiczno-prywatne Sieć międzyorganizacyjna Społeczna odpowiedzialność biznesu (CSR) Zarządzanie ryzykiem Polska

Gatunek

Monografia

Dziedzina i ujęcie

Zarządzanie i marketing

Bibliografia, netografia na stronach 113-121.

1.Wybrane aspekty współpracy między organizacyjnej 1.1.Przesłanki podejmowania współpracy międzyorganizacyjnej 1.2.Modelowe ujęcie współpracy międzyorganizacyjnej 2.Społeczna odpowiedzialność podmiotów nawiązujących współpracę międzyorganizacyjną 2.1.Koncepcja społecznej odpowiedzialności - podstawy teoretyczne 2.2.Współpraca międzyorganizacyjną obejmująca dwa sektory gospodarki 2.3.1.Współpraca podmiotów z sektora prywatnego i pozarządowego 2.3.2.Współpraca podmiotów z sektora publicznego i pozarządowego 2.3.3.Współpraca podmiotów z sektora publicznego i prywatnego 2.4.Współpraca międzyorganizacyjną obejmująca trzy sektory gospodarki 3.Relacje między organizacyjne w procesach inwestycyjnych 3.1.Poziom relacji między uczestnikami procesu inwestycyjnego a ryzyko inwestycji 3.3.Zarządzanie jakością relacji międzyorganizacyjnych w procesie inwestycyjnym 3.4.Relacje między uczestnikami przedsięwzięcia inwestycyjnego realizowanego w systemie tradycyjnym i alternatywnym 3.5.Relacje między uczestnikami procesu inwestycyjnego realizowanego w systemie zintegrowanym na przykładzie systemu partnerstwa 3.6.Relacje w przedsięwzięciach realizowanych w ramach partnerstwa publiczno-prywatnego 3.7.Wpływ sposobu ukształtowania relacji między uczestnikami procesu inwestycyjnego i systemu realizacji przedsięwzięcia na sukces projektu i poziom ryzyka 4. Model oceny ryzyka nieuzyskania zamierzonego efektu współpracy międzyorganizacyjnej 4.1.Identyfikacja ryzyka 4.2.Jakościowa analiza drzewa niezdatności 4.3.Ilościowa analiza drzewa niezdatności 4.4.Wyznaczenie ryzyka 4.5.Przykłady zastosowania przedmiotowego modelu oceny ryzyka 4.6.1.Przykład zastosowania modelu oceny ryzyka dla przedsięwzięcia nr 1 4.6.2.Przykład zastosowania modelu oceny ryzyka dla przedsięwzięcia nr 2 4.6.3.Przykład zastosowania modelu oceny ryzyka dla przedsięwzięcia nr 3 4.6.4.Przykład zastosowania modelu oceny ryzyka dla przedsięwzięcia nr 4

Sygnatura czytelni BWZ: VII C 88

dostępna w czytelni

1 placówka posiada w zbiorach tę pozycję. Rozwiń informację, by zobaczyć szczegóły.

Biblioteka WEiZ

Egzemplarze są dostępne wyłącznie na miejscu w bibliotece: sygn. 149207 (1 egz.)

Brak okładki

Książka

W koszyku

Zarządzanie ryzykiem w nowoczesnych przedsięwzięciach inżynierii środowiska z wykorzystaniem metod zarządzania jakością, logiki rozmytej i uczenia maszynowego / Maria Krechowicz. - Kielce : Wydawnictwo Politechniki Świętokrzyskiej, 2022. - 323 strony : ilustracje, wykresy ; 24 cm.

(Monografie, Studia, Rozprawy / Politechnika Świętokrzyska, ISSN 1897-2691 ; M150)

(Inżynieria Środowiska i Energetyka)

Autor

Krechowicz Maria

Forma i typ

Książki Publikacje naukowe

Temat

Inżynieria środowiska Logika rozmyta Uczenie maszynowe Zarządzanie ryzykiem

Gatunek

Monografia

Dziedzina i ujęcie

Inżynieria i technika

Bibliografia, netografia na stronach 308-320.

1.Istota ryzyka i jego specyfika w analizowanych nowoczesnych przedsięwzięciach inżynierii środowiska 2.1.Istota ryzyka 2.2.Istota zarządzania ryzykiem 2.3.Charakterystyka analizowanych nowoczesnych przedsięwzięć inżynierii środowiska i aktualny stan wiedzy na temat zarządzania ryzykiem w tego rodzaju przedsięwzięciach 2.3.1.Budownictwo pasywne 2.3.2.Budownictwo zasobooszczędne z wykorzystaniem odnawialnych źródeł energii 2.3.3.Przedsięwzięcia innowacyjne inżynierii środowiska 2.3.4.Zrównoważona budowa infrastruktury podziemnej miast 2.3.5.Przedsięwzięcia inżynierii środowiska realizowane wspólnie przez dwa lub więcej podmiotów 2.4.Specyfika ryzyka i zarządzania ryzykiem w nowoczesnych przedsięwzięciach inżynierii środowiska 3.Proponowana metodyka zarządzania ryzykiem przeznaczona dla nowoczesnych przedsięwzięć inżynierii środowiska 3.1.Założenia przy projektowaniu metodyki 3.2.Charakterystyka proponowanej metodyki zarządzania ryzykiem 4.Proponowany hybrydowy model zarządzania ryzykiem z wykorzystaniem metod zarządzania jakością (metody FMEA i analizy Pareto-Lorenza) - model Ml 4.1.Podstawy teoretyczne modelu Ml 4.2.Proponowane podejście 4.3.Przykład zastosowania modelu Ml do oceny ryzyka w kategorii I NPIS 4.3.1.Identyfikacja ryzyka w budownictwie pasywnym 4.3.2.Jakościowa analiza ryzyka w budownictwie pasywnym 4.3.3.Ilościowa ocena ryzyka w budownictwie pasywnym z wykorzystaniem metody FMEA i analizy Pareto-Lorenza 4.4.Przykład zastosowania modelu M1 do oceny ryzyka w kategorii IV NPIŚ 4.4.1.Ocena częstotliwości występowania i dotkliwości skutków ryzyka w technologii HDD w skali FMEA 4.4.2.Identyfikacja możliwości wykrywania wad w technologii HDD i ich ocena 4.4.3.Wyniki oceny ryzyka w technologii HDD z wykorzystaniem metody FMEA i analizy Pareto-Lorenza 4.5.Przykład zastosowania modelu M1 do oceny ryzyka w kategorii V NPIŚ 5. Proponowane hybrydowe modele zarządzania ryzykiem z wykorzystaniem logiki rozmytej 5.1.Podstawy teoretyczne modeli 5.1.1.Analiza drzewa niezdatności i drzewa zdarzeń 5.1.2.Teoria zbiorów rozmytych 5.2.Model zarządzania ryzykiem z wykorzystaniem hybrydowego drzewa niezdatności zintegrowanego z macierzą reagowania na ryzyko oraz elementów logiki rozmytej - model M2 5.2.1.Opis matematyczny modelu M2 5.2.2.Przykład zastosowania modelu M2 w kategorii I NPIŚ ] 5.2.2.1.Identyfikacja zdarzeń niepożądanych 5.2.2.2.Identyfikacja możliwości reakcji na ryzyko i redukcji ryzyka 5.2.2.3.Jakościowa i ilościowa analiza ryzyka 5.2.2.4.Porównanie różnych możliwości reakcji na ryzyko 5.2.2.5.Podsumowanie przykładu 5.2.3.Przykład zastosowania modelu M2 w kategorii II NPIŚ 5.2.3.1.Identyfikacja ryzyka 5.2.3.2.Identyfikacja możliwości reakcji na ryzyko i redukcji ryzyka 5.2.3.3.Jakościowa i ilościowa analiza ryzyka 5.2.3.4.Porównanie różnych możliwości reakcji na ryzyko 5.2.3.5.Podsumowanie przykładu 5.2.4.Przykład zastosowania modelu M2 w kategorii III NPIŚ 5.2.4.1.Identyfikacja ryzyka 5.2.4.2.Identyfikacja możliwości reakcji na ryzyko i redukcji ryzyka 5.2.4.3.Jakościowa i ilościowa analiza ryzyka 5.2.4.4.Porównanie różnych możliwości reakcji na ryzyko 5.2.4.5.Zarządzanie ryzykiem przy wykonywaniu prototypowych ruchomych żaluzji fasadowych zintegrowanych z fotowoltaiką 5.2.5.Przykład zastosowania modelu M2 w kategorii IV NPIŚ 5.2.5.1.Identyfikacja ryzyka 5.2.5.2.Identyfikacja możliwości reakcji na ryzyko i redukcji ryzyka 5.2.5.3.Jakościowa i ilościowa analiza ryzyka 5.2.5.4.Porównanie różnych możliwości reakcji na ryzyko 5.2.5.5.Podsumowanie przykładu 5.2.6.Przykład zastosowania modelu M2 w kategorii V NPIŚ 5.2.6.1.Identyfikacja ryzyka 5.2.6.2.Jakościowa i ilościowa analiza ryzyka 5.3.Model zarządzania ryzykiem z wykorzystaniem hybrydowego rozmytego drzewa niezdatności i drzewa zdarzeń - model M3 5.3.1.Opis matematyczny modelu M3 5.3.2.Przykład zastosowania modelu M3 w kategorii IV NPIŚ 6. Proponowane modele zarządzania ryzykiem z wykorzystaniem uczenia maszynowego 6.1.Podstawy teoretyczne modeli 6.1.1.Istota uczenia maszynowego 6.1.2.Wybrane klasyfikatory stosowane w uczeniu maszynowym 6.1.3.Możliwości wykorzystania uczenia maszynowego w zarządzaniu ryzykiem 6.2.Proponowane podejście (M4-M11) 6.3.Zbieranie danych i identyfikacja atrybutów 6.4.Profilowanie danych 6.5.Przetwarzanie danych 6.6.Sposób oceny jakości modeli 6.7.Proponowany model oceny ryzyka z wykorzystaniem regresji logistycznej (M4) 6.8.Proponowane modele oceny ryzyka z wykorzystaniem uczenia maszynowego w oparciu o K-najbliższych sąsiadów (M5), naiwny klasyfikator Bayesa (M6), kwadratową analizę dyskryminacyjną (M7), drzewa decyzyjne wzmocnione metodą AdaBoost (M8) i maszynę wektorów nośnych (M9) 6.9.Proponowany model oceny ryzyka z wykorzystaniem lasów losowych (M10) 6.10.Proponowany model oceny ryzyka z wykorzystaniem uczenia maszynowego w oparciu o sztuczne sieci neuronowe (Ml 1) 6.11.Uzyskane wyniki 6.11.1. Analiza korelacji 6.11.2.Analiza PCA 6.11.3.Model z wykorzystaniem regresji logistycznej (M4) 6.11.4.Model z wykorzystaniem uczenia maszynowego w oparciu o K-najbliższych sąsiadów (M5) 6.11.5.Model z wykorzystaniem uczenia maszynowego w oparciu o naiwny klasyfikator Bayesa (M6) 6.11.6.Model z wykorzystaniem uczenia maszynowego w oparciu o kwadratową analizę dyskryminacyjną (M7) 6.11.7.Model z wykorzystaniem uczenia maszynowego w oparciu o drzewa decyzyjne wzmocnione metodą AdaBoost (M8) 6.11.8.Model z wykorzystaniem uczenia maszynowego w oparciu o maszynę wektorów nośnych (M9) 6.11.9.Model z wykorzystaniem uczenia maszynowego w oparciu o lasy losowe (Ml0) 6.11.10.Model z wykorzystaniem uczenia maszynowego w oparciu o sztuczne sieci neuronowe (Ml 1)

dostępna do wypożyczenia

1 placówka posiada w zbiorach tę pozycję. Rozwiń informację, by zobaczyć szczegóły.

Wypożyczalnia

Są egzemplarze dostępne do wypożyczenia: sygn. 152866 N (1 egz.)