Ebooki
Julia Sowińska-Heim
Autorka prezentowanej książki ukazu je wagę oraz złożoność problemów i wyzwań wynikających z wprowadzenia nowej funkcji do obiektu architektonicznego, stanowiącego część ważnego dziedzictwa kulturowego. Współczesne zjawisko adaptacji do nowej funkcji zostało ukazane z jednej strony jako konsekwencja przemian zachodzących w sposobie myślenia o dziedzictwie i jego ochronie, a z drugiej - jako ważny czynnik pobudzający zmiany, tytułowe transformacje i redefinicje, nie tylko na poziomie ingerencji w substancję materialną, lecz także roli dziedzictwa we współczesnym mieście, jego znaczeniu społecznym i kulturowym. Skala tego zjawiska oraz jego wpływ za równo na aktualny i przyszły wygląd miast, jak i na to, czy następne pokolenia będą miały możliwość odczytania pierwotnego znaczenia ważnego dla miasta i jego kultury dziedzictwa architektonicznego, sprawia, że problematyka ta ma współcześnie szczególne znaczenie. "Adaptacja historycznej tkanki architektonicznej do nowej funkcji, będąca tematem książki dr Julii Sowińskiej-Heim, staje się jednym z najbardziej charakterystycznych i reprezentatywnych elementów określających współczesną architekturę. Nie znam przykładu współczesnej adaptacji, który byłby jednoznacznie odbierany i nie budził skrajnych emocji. W tym temacie potrzeba głosu kogoś neutralnego, arbitra stojącego z boku, na przykład historyka architektury. Ta książka jest takim głosem i jest to głos niezwykle interesujący." prof. nadzw. dr hab. Bartosz Hunger "Podjęta w pracy tematyka odpowiada istotnym, współczesnym wyzwaniom z zakresu konserwacji, projektowania i planowania przestrzennego. W mojej ocenie przyjęte przez Autorkę założenia i osiągnięte efekty są wartościowym, przesiąkniętym humanistyczną refleksją głosem w dyskusji związanej ze współczesnymi, zakrojonymi na szeroką skalę praktykami konserwatorsko-architektonicznymi. prof. nadzw. dr hab. Piotr Gryglewski
Transformacje praktyk mobilności miejskiej. Usługi i wartości, rutyny i innowacje
Ryszard Kłeczek, Mirosława Pluta-Olearnik, Anetta Pukas
W książce podjęto problematykę transformacji praktyk mobilności miejskiej w kontekście kreowania wartości dla interesariuszy i tworzenia innowacji w sektorze usług. Celem opracowania jest wyjaśnienie, w jaki sposób dostawcy, użytkownicy i inni interesariusze współtworzą i transformują dwie praktyki mobilności miejskiej, czyli codzienne dojazdy do pracy/uczelni środkami komunikacji miejskiej lub zamiennie autem na minuty. W publikacji przedstawiono interpretacje tworzenia wartości w usługach i innowacjach oraz zaprezentowano istniejący dorobek naukowy w zakresie usługi mobilności miejskiej. Opracowanie zawiera również analizę przeprowadzonych badań empirycznych dotyczących praktyk komunikacji miejskiej i samochodów na minuty oraz ich transformacji. Wyniki badań mogą wskazywać kierunek rozważań innym badaczom, ale mają też walor aplikacyjny - wskazując możliwości kreowania wartościowych usług mobilności miejskiej w praktyce zmieniających się miast.
MrExcel's Holy Macro! Books, Mike Girvin
This book begins with the fundamentals, introducing key concepts like let expressions, keywords, and identifiers, before guiding you through more advanced techniques such as creating custom functions, handling diverse data types, and building reusable queries. Each chapter combines theoretical insights with practical examples, empowering you to handle complex data challenges with confidence.As you progress, you’ll learn how to master lookup formulas, manipulate data with unpivot, append, join, and group operations, and explore advanced table transformations. A dedicated section on data connectors provides in-depth knowledge of importing data from various sources and locales, ensuring flexibility and adaptability.The book concludes with practical data modeling projects that include handling inconsistent tables, appending multiple files, and building dynamic SharePoint connections. With a final focus on privacy levels and data security, this book equips you to use Power Query effectively and securely in real-world scenarios.
Ewa Pawłuszewicz, Krzysztof Piekarski
Tematyka niniejszego skryptu obejmuje podstawowe wiadomości z zakresu szeroko rozumianego rachunku operatorowego niezbędnego dla studentów między innymi kierunków takich jak automatyka i robotyka (i kierunki pokrewne), elektrotechnika, mechatronika, matematyka stosowana, ale także i kierunków informatycznych lub mechanicznych. W rozdziale pierwszym omawiamy własności transformaty Laplace'a, jej wykorzystywanie do rozwiązywania równań różniczkowych i podajemy przykłady jej zastosowań w analizie układów mechanicznych i elektrycznych. Omawiamy też pojęcie splotu funkcji. Rozdział drugi skupia się na Z -transformacie, nie pomijając też splotu dyskretnego, i wybranych jej zastosowań. W rozdziale trzecim wprowadzamy pojęcie transformaty Fouriera, przy czym nie tylko omawiamy jej własności, lecz także wykorzystanie w analizie spektralnej funkcji, która z kolei jest wykorzystywana między innymi w analizie sygnałów i drgań. Omawiamy też transformatę sinusową i transformatę cosinusową Fouriera.
Mercury Learning and Information, Oswald Campesato
This book offers an in-depth exploration of the Transformer architecture, BERT models, and the GPT series, including GPT-3 and GPT-4. Beginning with foundational concepts like the attention mechanism and tokenization techniques, it delves into the intricacies of Transformer and BERT architectures. Advanced topics cover the latest developments in the GPT series, including ChatGPT. Key chapters provide insights into the evolution and significance of attention in deep learning, the nuances of Transformer architecture, a detailed exploration of the BERT family, and hands-on guidance on working with GPT-3.The journey continues with a comprehensive overview of ChatGPT, GPT-4, and visualization using generative AI. The book also discusses influential AI organizations such as DeepMind, OpenAI, Cohere, and Hugging Face. Readers will gain a thorough understanding of the current landscape of NLP models, their underlying architectures, and practical applications.Companion files with numerous code samples and figures from the book enhance the learning experience, providing practical tools and resources. This book is an essential guide for those seeking to master the latest advancements in natural language processing and generative AI.
Denis Rothman
Transformers for Natural Language Processing and Computer Vision, Third Edition, explores Large Language Model (LLM) architectures, practical applications, and popular platforms (Hugging Face, OpenAI, and Google Vertex AI) used for Natural Language Processing (NLP) and Computer Vision (CV).The book guides you through a range of transformer architectures from foundation models and generative AI. You’ll pretrain and fine-tune LLMs and work through different use cases, from summarization to question-answering systems leveraging embedding-based search. You'll also implement Retrieval Augmented Generation (RAG) to enhance accuracy and gain greater control over your LLM outputs. Additionally, you’ll understand common LLM risks, such as hallucinations, memorization, and privacy issues, and implement mitigation strategies using moderation models alongside rule-based systems and knowledge integration.Dive into generative vision transformers and multimodal architectures, and build practical applications, such as image and video classification. Go further and combine different models and platforms to build AI solutions and explore AI agent capabilities.This book provides you with an understanding of transformer architectures, including strategies for pretraining, fine-tuning, and LLM best practices.
Denis Rothman
The transformer architecture has proved to be revolutionary in outperforming the classical RNN and CNN models in use today. With an apply-as-you-learn approach, Transformers for Natural Language Processing investigates in vast detail the deep learning for machine translations, speech-to-text, text-to-speech, language modeling, question answering, and many more NLP domains with transformers.The book takes you through NLP with Python and examines various eminent models and datasets within the transformer architecture created by pioneers such as Google, Facebook, Microsoft, OpenAI, and Hugging Face.The book trains you in three stages. The first stage introduces you to transformer architectures, starting with the original transformer, before moving on to RoBERTa, BERT, and DistilBERT models. You will discover training methods for smaller transformers that can outperform GPT-3 in some cases. In the second stage, you will apply transformers for Natural Language Understanding (NLU) and Natural Language Generation (NLG). Finally, the third stage will help you grasp advanced language understanding techniques such as optimizing social network datasets and fake news identification.By the end of this NLP book, you will understand transformers from a cognitive science perspective and be proficient in applying pretrained transformer models by tech giants to various datasets.
Denis Rothman
Transformers are...well...transforming the world of AI. There are many platforms and models out there, but which ones best suit your needs?Transformers for Natural Language Processing, 2nd Edition, guides you through the world of transformers, highlighting the strengths of different models and platforms, while teaching you the problem-solving skills you need to tackle model weaknesses.You'll use Hugging Face to pretrain a RoBERTa model from scratch, from building the dataset to defining the data collator to training the model.If you're looking to fine-tune a pretrained model, including GPT-3, then Transformers for Natural Language Processing, 2nd Edition, shows you how with step-by-step guides.The book investigates machine translations, speech-to-text, text-to-speech, question-answering, and many more NLP tasks. It provides techniques to solve hard language problems and may even help with fake news anxiety (read chapter 13 for more details).You'll see how cutting-edge platforms, such as OpenAI, have taken transformers beyond language into computer vision tasks and code creation using DALL-E 2, ChatGPT, and GPT-4.By the end of this book, you'll know how transformers work and how to implement them and resolve issues like an AI detective.