TITLE: EXPLAIN 4.0: DEVELOPMENT OF INTERPRETABLE ARTIFICIAL INTELLIGENCE SOLUTIONS FOR INDUSTRY 4.0 (Q4242250): Difference between revisions
Jump to navigation
Jump to search
(BatchIngestion) |
(Added qualifier: readability score (P590521): 0.1656890458880842) |
||||||
| Property / summary: EXPLAIN 4.0 AIMS TO DEVELOP DECISION SUPPORT SYSTEMS (SSDS) BASED ON MACHINE LEARNING TECHNIQUES (ML) INTERPRETABLE FOR INDUSTRY 4.0. ONE OF THE BIGGEST REEFS FOR THE DISSEMINATION OF ML-BASED SOLUTIONS IN INDUSTRY (AND NOT) IS THE LACK OF CONFIDENCE IN ALGORITHM PREDICTIONS, ESPECIALLY FROM PEOPLE NOT TRAINED ON THESE ISSUES. THE PROJECT, THANKS TO THE RECRUITMENT OF A YOUNG RESEARCHER WITH A SCIENTIST DATA PROFILE, WILL FOCUS ON UNSUPERVISED ML TECHNIQUES; THESE HAVE A HUGE INDUSTRIAL RELEVANCE BY ENABLING SOLUTIONS FOR THE RECOGNITION OF ANOMALIES THAT HAVE THE ADVANTAGE OF NOT BEING BASED ON ‘LABELLING’ OF DATA BY A HUMAN BEING, WHICH ARE OFTEN NOT PRESENT OR UNRELIABLE IN REAL AREAS. IN THE CONTEXT OF THE RECOGNITION OF ANOMALIES, THE INTERPRETABILITY OF THESE SOLUTIONS, IN ADDITION TO INCREASING THE — ADOPTION BY THE USER, ALSO HAS THE ENORMOUS ADVANTAGE OF (English) / qualifier | |||||||
readability score: 0.1656890458880842
| |||||||
Revision as of 09:39, 7 March 2024
Project Q4242250 in Italy
| Language | Label | Description | Also known as |
|---|---|---|---|
| English | TITLE: EXPLAIN 4.0: DEVELOPMENT OF INTERPRETABLE ARTIFICIAL INTELLIGENCE SOLUTIONS FOR INDUSTRY 4.0 |
Project Q4242250 in Italy |
Statements
17,415.0 Euro
0 references
34,830.0 Euro
0 references
50.0 percent
0 references
3 December 2019
0 references
4 November 2021
0 references
STATWOLF DATA SCIENCE S.R.L.
0 references
45°24'27.79"N, 11°52'24.42"E
0 references
EXPLAIN 4.0 MIRA A SVILUPPARE SISTEMI DI SUPPORTO ALLE DECISIONI (SSD) BASATE SU TECNICHE DI MACHINE LEARNING (ML) INTERPRETABILI PER L - INDUSTRIA 4.0. UNO DEI MAGGIORI SCOGLI PER LA DIFFUSIONE DI SOLUZIONI BASATE SU ML IN AMBITO INDUSTRIALE (E NON) E' INFATTI LA SCARSA FIDUCIA NEI CONFRONTI DELLE PREDIZIONI DEGLI ALGORITMI, SPECIALMENTE DA PARTE DI PERSONE NON FORMATE SU TALI TEMATICHE. IL PROGETTO, GRAZIE AL RECLUTAMENTO DI UN GIOVANE RICERCATORE CON UN PROFILO DA DATA SCIENTIST, SI CONCENTRERA' SU TECNICHE DI ML NON SUPERVISIONATE; QUESTE HANNO UN - ENORME RILEVANZA IN AMBITO INDUSTRIALE ABILITANDO SOLUZIONI PER IL RICONOSCIMENTO DI ANOMALIE CHE HANNO IL VANTAGGIO DI NON ESSERE BASATE SU `ETICHETTATURE - DEL DATO DA PARTE DI UN ESSERE UMANO, CHE SONO SPESSO NON PRESENTI O POCO AFFIDABILI IN AMBITI REALI. NEL CONTESTO DEL RICONOSCIMENTO DELLE ANOMALIE, L - INTERPRETABILITA' DI TALI SOLUZIONI, OLTRE AD INCREMENTARE L - ADOZIONE DA PARTE DELL - UTENTE, HA ANCHE L - ENORME VANTAGGIO D (Italian)
0 references
EXPLAIN 4.0 AIMS TO DEVELOP DECISION SUPPORT SYSTEMS (SSDS) BASED ON MACHINE LEARNING TECHNIQUES (ML) INTERPRETABLE FOR INDUSTRY 4.0. ONE OF THE BIGGEST REEFS FOR THE DISSEMINATION OF ML-BASED SOLUTIONS IN INDUSTRY (AND NOT) IS THE LACK OF CONFIDENCE IN ALGORITHM PREDICTIONS, ESPECIALLY FROM PEOPLE NOT TRAINED ON THESE ISSUES. THE PROJECT, THANKS TO THE RECRUITMENT OF A YOUNG RESEARCHER WITH A SCIENTIST DATA PROFILE, WILL FOCUS ON UNSUPERVISED ML TECHNIQUES; THESE HAVE A HUGE INDUSTRIAL RELEVANCE BY ENABLING SOLUTIONS FOR THE RECOGNITION OF ANOMALIES THAT HAVE THE ADVANTAGE OF NOT BEING BASED ON ‘LABELLING’ OF DATA BY A HUMAN BEING, WHICH ARE OFTEN NOT PRESENT OR UNRELIABLE IN REAL AREAS. IN THE CONTEXT OF THE RECOGNITION OF ANOMALIES, THE INTERPRETABILITY OF THESE SOLUTIONS, IN ADDITION TO INCREASING THE — ADOPTION BY THE USER, ALSO HAS THE ENORMOUS ADVANTAGE OF (English)
2 February 2022
0.1656890458880842
0 references
L’EXPLICATION 4.0 VISE À DÉVELOPPER DES SYSTÈMES D’AIDE À LA DÉCISION (SSD) BASÉS SUR DES TECHNIQUES D’APPRENTISSAGE AUTOMATIQUE (ML) INTERPRÉTABLES POUR L’INDUSTRIE 4.0. L’UN DES PLUS GRANDS RÉCIFS POUR LA DIFFUSION DE SOLUTIONS À BASE DE ML DANS L’INDUSTRIE (ET NON) EST LE MANQUE DE CONFIANCE DANS LES PRÉDICTIONS ALGORITHMIQUES, EN PARTICULIER DE LA PART DE PERSONNES QUI N’ONT PAS REÇU DE FORMATION SUR CES QUESTIONS. LE PROJET, GRÂCE AU RECRUTEMENT D’UN JEUNE CHERCHEUR AYANT UN PROFIL DE DONNÉES SCIENTIFIQUES, SE CONCENTRERA SUR LES TECHNIQUES ML NON SURVEILLÉES; CELLES-CI ONT UNE IMPORTANCE INDUSTRIELLE CONSIDÉRABLE EN PERMETTANT DES SOLUTIONS POUR LA RECONNAISSANCE D’ANOMALIES QUI ONT L’AVANTAGE DE NE PAS ÊTRE BASÉES SUR L’«ÉTIQUETAGE» DES DONNÉES PAR UN ÊTRE HUMAIN, QUI SONT SOUVENT INEXISTANTES OU PEU FIABLES DANS DES DOMAINES RÉELS. DANS LE CONTEXTE DE LA RECONNAISSANCE DES ANOMALIES, L’INTERPRÉTABILITÉ DE CES SOLUTIONS, EN PLUS D’AUGMENTER L’ADOPTION PAR L’UTILISATEUR, A ÉGALEMENT L’ÉNORME AVANTAGE DE: (French)
2 February 2022
0 references
ERKLÄREN 4.0 ZIELT DARAUF AB, ENTSCHEIDUNGSUNTERSTÜTZUNGSSYSTEME (SSDS) AUF DER GRUNDLAGE VON MASCHINELLEN LERNTECHNIKEN (ML) ZU ENTWICKELN, DIE FÜR INDUSTRIE 4.0 INTERPRETIERBAR SIND. EINES DER GRÖSSTEN RIFFE FÜR DIE VERBREITUNG VON ML-BASIERTEN LÖSUNGEN IN DER INDUSTRIE (UND NICHT) IST DAS MANGELNDE VERTRAUEN IN ALGORITHMUSVORHERSAGEN, INSBESONDERE VON PERSONEN, DIE IN DIESEN FRAGEN NICHT GESCHULT SIND. DAS PROJEKT WIRD SICH DANK DER REKRUTIERUNG EINES JUNGEN FORSCHERS MIT EINEM WISSENSCHAFTLICHEN DATENPROFIL AUF UNÜBERWACHTE ML-TECHNIKEN KONZENTRIEREN; DIESE HABEN EINE ENORME INDUSTRIELLE RELEVANZ, INDEM SIE LÖSUNGEN FÜR DIE ANERKENNUNG VON ANOMALIEN ERMÖGLICHEN, DIE DEN VORTEIL HABEN, DASS SIE NICHT AUF DER „KENNZEICHNUNG“ VON DATEN DURCH EINEN MENSCHEN BERUHEN, DIE IN REALEN BEREICHEN OFT NICHT VORHANDEN ODER UNZUVERLÄSSIG SIND. IM ZUSAMMENHANG MIT DER ANERKENNUNG VON ANOMALIEN HAT DIE INTERPRETATION DIESER LÖSUNGEN NEBEN DER ERHÖHUNG DER AKZEPTANZ DURCH DEN NUTZER AUCH DEN ENORMEN VORTEIL VON (German)
3 February 2022
0 references
EXPLAIN 4.0 IS BEDOELD OM BESLISSINGSONDERSTEUNENDE SYSTEMEN (SSD’S) TE ONTWIKKELEN OP BASIS VAN MACHINE LEARNING TECHNIEKEN (ML) DIE KUNNEN WORDEN GEÏNTERPRETEERD VOOR INDUSTRIE 4.0. EEN VAN DE GROOTSTE RIFFEN VOOR DE VERSPREIDING VAN ML-GEBASEERDE OPLOSSINGEN IN DE INDUSTRIE (EN NIET) IS HET GEBREK AAN VERTROUWEN IN ALGORITME VOORSPELLINGEN, VOORAL VAN MENSEN DIE NIET ZIJN OPGELEID IN DEZE KWESTIES. HET PROJECT ZAL, DANKZIJ DE REKRUTERING VAN EEN JONGE ONDERZOEKER MET EEN WETENSCHAPPERGEGEVENSPROFIEL, GERICHT ZIJN OP ONGECONTROLEERDE ML-TECHNIEKEN; DEZE HEBBEN EEN ENORME INDUSTRIËLE RELEVANTIE DOOR OPLOSSINGEN MOGELIJK TE MAKEN VOOR DE HERKENNING VAN ANOMALIEËN DIE HET VOORDEEL HEBBEN DAT ZE NIET GEBASEERD ZIJN OP „ETIKETTERING” VAN GEGEVENS DOOR EEN MENS, DIE VAAK NIET AANWEZIG OF ONBETROUWBAAR ZIJN IN REËLE GEBIEDEN. IN HET KADER VAN DE ERKENNING VAN ANOMALIEËN HEEFT DE INTERPRETATIE VAN DEZE OPLOSSINGEN, NAAST DE TOENAME VAN DE ADOPTIE DOOR DE GEBRUIKER, OOK HET ENORME VOORDEEL VAN (Dutch)
4 February 2022
0 references
EXPLICA 4.0 TIENE COMO OBJETIVO DESARROLLAR SISTEMAS DE APOYO A LA TOMA DE DECISIONES (SSD) BASADOS EN TÉCNICAS DE APRENDIZAJE AUTOMÁTICO (ML) INTERPRETABLES PARA LA INDUSTRIA 4.0. UNO DE LOS ARRECIFES MÁS GRANDES PARA LA DIFUSIÓN DE SOLUCIONES BASADAS EN ML EN LA INDUSTRIA (Y NO) ES LA FALTA DE CONFIANZA EN LAS PREDICCIONES DE ALGORITMOS, ESPECIALMENTE DE PERSONAS NO CAPACITADAS EN ESTOS TEMAS. EL PROYECTO, GRACIAS A LA CONTRATACIÓN DE UN JOVEN INVESTIGADOR CON UN PERFIL CIENTÍFICO DE DATOS, SE CENTRARÁ EN TÉCNICAS DE ML NO SUPERVISADAS; ESTAS TIENEN UNA ENORME RELEVANCIA INDUSTRIAL AL PERMITIR SOLUCIONES PARA EL RECONOCIMIENTO DE ANOMALÍAS QUE TIENEN LA VENTAJA DE NO ESTAR BASADAS EN EL «ETIQUETADO» DE DATOS POR PARTE DE UN SER HUMANO, QUE A MENUDO NO ESTÁN PRESENTES O NO SON FIABLES EN ÁREAS REALES. EN EL CONTEXTO DEL RECONOCIMIENTO DE ANOMALÍAS, LA INTERPRETABILIDAD DE ESTAS SOLUCIONES, ADEMÁS DE AUMENTAR LA — ADOPCIÓN POR EL USUARIO, TAMBIÉN TIENE LA ENORME VENTAJA DE (Spanish)
4 February 2022
0 references
FORKLARING 4.0 HAR TIL FORMÅL AT UDVIKLE BESLUTNINGSSTØTTESYSTEMER (SSD'ER) BASERET PÅ MASKINLÆRINGSTEKNIKKER (ML), DER KAN TOLKES TIL INDUSTRIEN 4.0. ET AF DE STØRSTE REV TIL SPREDNING AF ML-BASEREDE LØSNINGER I INDUSTRIEN (OG IKKE) ER MANGLEN PÅ TILLID TIL ALGORITME FORUDSIGELSER, ISÆR FRA FOLK, DER IKKE ER UDDANNET I DISSE SPØRGSMÅL. PROJEKTET VIL TAKKET VÆRE REKRUTTERINGEN AF EN UNG FORSKER MED EN FORSKERDATAPROFIL FOKUSERE PÅ UOVERVÅGEDE ML-TEKNIKKER. DISSE HAR EN ENORM INDUSTRIEL RELEVANS VED AT MULIGGØRE LØSNINGER TIL ANERKENDELSE AF UREGELMÆSSIGHEDER, DER HAR DEN FORDEL, AT DE IKKE ER BASERET PÅ ET MENNESKES "MÆRKNING" AF DATA, SOM OFTE IKKE ER TIL STEDE ELLER UPÅLIDELIGE I VIRKELIGE OMRÅDER. I FORBINDELSE MED ANERKENDELSEN AF ANOMALIER HAR FORTOLKNINGEN AF DISSE LØSNINGER UD OVER AT ØGE BRUGERENS VEDTAGELSE OGSÅ DEN ENORME FORDEL, AT (Danish)
22 July 2022
0 references
Η ΕΠΕΞΉΓΗΣΗ 4.0 ΑΠΟΣΚΟΠΕΊ ΣΤΗΝ ΑΝΆΠΤΥΞΗ ΣΥΣΤΗΜΆΤΩΝ ΥΠΟΣΤΉΡΙΞΗΣ ΑΠΟΦΆΣΕΩΝ (SSD) ΜΕ ΒΆΣΗ ΤΕΧΝΙΚΈΣ ΜΗΧΑΝΙΚΉΣ ΜΆΘΗΣΗΣ (ML) ΠΟΥ ΜΠΟΡΟΎΝ ΝΑ ΕΡΜΗΝΕΥΘΟΎΝ ΓΙΑ ΤΗ ΒΙΟΜΗΧΑΝΊΑ 4.0. ΈΝΑΣ ΑΠΌ ΤΟΥΣ ΜΕΓΑΛΎΤΕΡΟΥΣ ΎΦΑΛΟΥΣ ΓΙΑ ΤΗ ΔΙΆΔΟΣΗ ΛΎΣΕΩΝ ΠΟΥ ΒΑΣΊΖΟΝΤΑΙ ΣΕ ML ΣΤΗ ΒΙΟΜΗΧΑΝΊΑ (ΚΑΙ ΌΧΙ) ΕΊΝΑΙ Η ΈΛΛΕΙΨΗ ΕΜΠΙΣΤΟΣΎΝΗΣ ΣΤΙΣ ΠΡΟΒΛΈΨΕΙΣ ΑΛΓΟΡΊΘΜΩΝ, ΙΔΊΩΣ ΑΠΌ ΑΝΘΡΏΠΟΥΣ ΠΟΥ ΔΕΝ ΈΧΟΥΝ ΕΚΠΑΙΔΕΥΤΕΊ ΣΕ ΑΥΤΆ ΤΑ ΘΈΜΑΤΑ. ΤΟ ΈΡΓΟ, ΧΆΡΗ ΣΤΗΝ ΠΡΌΣΛΗΨΗ ΕΝΌΣ ΝΈΟΥ ΕΡΕΥΝΗΤΉ ΜΕ ΠΡΟΦΊΛ ΕΠΙΣΤΉΜΟΝΑ ΔΕΔΟΜΈΝΩΝ, ΘΑ ΕΠΙΚΕΝΤΡΩΘΕΊ ΣΕ ΤΕΧΝΙΚΈΣ ΧΩΡΊΣ ΕΠΊΒΛΕΨΗ· ΑΥΤΈΣ ΈΧΟΥΝ ΤΕΡΆΣΤΙΑ ΒΙΟΜΗΧΑΝΙΚΉ ΣΗΜΑΣΊΑ, ΕΠΙΤΡΈΠΟΝΤΑΣ ΛΎΣΕΙΣ ΓΙΑ ΤΗΝ ΑΝΑΓΝΏΡΙΣΗ ΑΝΩΜΑΛΙΏΝ ΠΟΥ ΈΧΟΥΝ ΤΟ ΠΛΕΟΝΈΚΤΗΜΑ ΌΤΙ ΔΕΝ ΒΑΣΊΖΟΝΤΑΙ ΣΤΗΝ «ΕΠΙΣΉΜΑΝΣΗ» ΔΕΔΟΜΈΝΩΝ ΑΠΌ ΈΝΑΝ ΆΝΘΡΩΠΟ, ΟΙ ΟΠΟΊΕΣ ΣΥΧΝΆ ΔΕΝ ΕΊΝΑΙ ΠΑΡΟΎΣΕΣ Ή ΑΝΑΞΙΌΠΙΣΤΕΣ ΣΕ ΠΡΑΓΜΑΤΙΚΈΣ ΠΕΡΙΟΧΈΣ. ΣΤΟ ΠΛΑΊΣΙΟ ΤΗΣ ΑΝΑΓΝΏΡΙΣΗΣ ΤΩΝ ΑΝΩΜΑΛΙΏΝ, Η ΕΡΜΗΝΕΥΤΙΚΉ ΔΥΝΑΤΌΤΗΤΑ ΑΥΤΏΝ ΤΩΝ ΛΎΣΕΩΝ, ΕΚΤΌΣ ΑΠΌ ΤΗΝ ΑΎΞΗΣΗ ΤΗΣ — ΥΙΟΘΈΤΗΣΗΣ ΑΠΌ ΤΟ ΧΡΉΣΤΗ, ΈΧΕΙ ΕΠΊΣΗΣ ΤΟ ΤΕΡΆΣΤΙΟ ΠΛΕΟΝΈΚΤΗΜΑ. (Greek)
22 July 2022
0 references
OBJASNITI 4.0 IMA ZA CILJ RAZVITI SUSTAVE ZA POTPORU ODLUČIVANJU (SSD) KOJI SE TEMELJE NA TEHNIKAMA STROJNOG UČENJA (ML) KOJE SE MOGU TUMAČITI ZA INDUSTRIJU 4.0. JEDAN OD NAJVEĆIH GREBENA ZA ŠIRENJE RJEŠENJA TEMELJENIH NA ML U INDUSTRIJI (A NE) JEST NEDOSTATAK POVJERENJA U PREDVIĐANJE ALGORITAMA, POSEBNO KOD OSOBA KOJE NISU OSPOSOBLJENE ZA TA PITANJA. PROJEKT ĆE, ZAHVALJUJUĆI ZAPOŠLJAVANJU MLADOG ISTRAŽIVAČA SA ZNANSTVENIM PROFILOM PODATAKA, BITI USMJEREN NA TEHNIKE ML BEZ NADZORA; ONE IMAJU VELIKU INDUSTRIJSKU VAŽNOST JER OMOGUĆUJU RJEŠENJA ZA PREPOZNAVANJE NEPRAVILNOSTI KOJE IMAJU PREDNOST DA SE NE TEMELJE NA „OZNAČIVANJU” PODATAKA OD STRANE LJUDSKOG BIĆA, KOJE ČESTO NISU PRISUTNE ILI NEPOUZDANE U STVARNIM PODRUČJIMA. U KONTEKSTU PREPOZNAVANJA ANOMALIJA, MOGUĆNOST TUMAČENJA TIH RJEŠENJA, UZ POVEĆANJE – USVAJANJE OD STRANE KORISNIKA, TAKOĐER IMA GOLEMU PREDNOST (Croatian)
22 July 2022
0 references
EXPLICAȚIA 4.0 ÎȘI PROPUNE SĂ DEZVOLTE SISTEME DE SPRIJIN DECIZIONAL (SSD) BAZATE PE TEHNICI DE ÎNVĂȚARE AUTOMATĂ (ML) CARE POT FI INTERPRETATE PENTRU INDUSTRIE 4.0. UNUL DINTRE CELE MAI MARI RECIFE PENTRU DISEMINAREA SOLUȚIILOR PE BAZĂ DE ML ÎN INDUSTRIE (ȘI NU) ESTE LIPSA DE ÎNCREDERE ÎN PREDICȚIILE ALGORITMILOR, ÎN SPECIAL DIN PARTEA PERSOANELOR CARE NU AU FOST INSTRUITE CU PRIVIRE LA ACESTE ASPECTE. PROIECTUL, DATORITĂ RECRUTĂRII UNUI TÂNĂR CERCETĂTOR CU PROFIL DE DATE ȘTIINȚIFICE, SE VA CONCENTRA ASUPRA TEHNICILOR ML NESUPRAVEGHEATE; ACESTEA AU O MARE RELEVANȚĂ INDUSTRIALĂ, PERMIȚÂND SOLUȚII PENTRU RECUNOAȘTEREA ANOMALIILOR CARE AU AVANTAJUL DE A NU SE BAZA PE „ETICHETAREA” DATELOR DE CĂTRE O FIINȚĂ UMANĂ, CARE ADESEA NU SUNT PREZENTE SAU NU SUNT FIABILE ÎN ZONE REALE. ÎN CONTEXTUL RECUNOAȘTERII ANOMALIILOR, INTERPRETAREA ACESTOR SOLUȚII, PE LÂNGĂ CREȘTEREA ADOPTĂRII DE CĂTRE UTILIZATOR, ARE, DE ASEMENEA, AVANTAJUL ENORM AL (Romanian)
22 July 2022
0 references
VYSVETLITE 4.0 SI KLADIE ZA CIEĽ VYVINÚŤ SYSTÉMY NA PODPORU ROZHODOVANIA (SSD) ZALOŽENÉ NA TECHNIKÁCH STROJOVÉHO UČENIA (ML) INTERPRETOVATEĽNÝCH PRE PRIEMYSEL 4.0. JEDNÝM Z NAJVÄČŠÍCH ÚTESOV NA ŠÍRENIE RIEŠENÍ ZALOŽENÝCH NA ML V PRIEMYSLE (A NIE) JE NEDOSTATOK DÔVERY V PREDPOVEDE ALGORITMOV, NAJMÄ OD ĽUDÍ, KTORÍ V TÝCHTO OTÁZKACH NIE SÚ VYŠKOLENÍ. PROJEKT SA VĎAKA NÁBORU MLADÉHO VÝSKUMNÉHO PRACOVNÍKA S PROFILOM VEDECKÝCH ÚDAJOV ZAMERIA NA NEKONTROLOVANÉ ML TECHNIKY; MAJÚ OBROVSKÝ PRIEMYSELNÝ VÝZNAM TÝM, ŽE UMOŽŇUJÚ RIEŠENIA NA ROZPOZNANIE ANOMÁLIÍ, KTORÉ MAJÚ TÚ VÝHODU, ŽE NIE SÚ ZALOŽENÉ NA „OZNAČENÍ“ ÚDAJOV ĽUDSKOU BYTOSŤOU, KTORÉ ČASTO NIE SÚ PRÍTOMNÉ ALEBO NESPOĽAHLIVÉ V REÁLNYCH OBLASTIACH. V SÚVISLOSTI S ROZPOZNANÍM ANOMÁLIÍ MÁ INTERPRETOVATEĽNOSŤ TÝCHTO RIEŠENÍ OKREM ZVÝŠENIA – OSVOJENIA ZO STRANY POUŽÍVATEĽA – AJ OBROVSKÚ VÝHODU. (Slovak)
22 July 2022
0 references
L-ISPJEGAZZJONI 4.0 GĦANDHA L-GĦAN LI TIŻVILUPPA SISTEMI TA’ APPOĠĠ GĦAD-DEĊIŻJONIJIET (SSDS) IBBAŻATI FUQ TEKNIKI TA’ TAGĦLIM AWTOMATIKU (ML) INTERPRETABBLI GĦALL-INDUSTRIJA 4.0. WIEĦED MILL-AKBAR SIKEK GĦAT-TIXRID TA ‘SOLUZZJONIJIET ML BBAŻATI FL-INDUSTRIJA (U MHUX) HUWA N-NUQQAS TA’ FIDUĊJA FIL-PREVIŻJONIJIET ALGORITMU, SPEĊJALMENT MINN NIES MHUX IMĦARRĠA DWAR DAWN IL-KWISTJONIJIET. IL-PROĠETT, BIS-SAĦĦA TAR-REKLUTAĠĠ TA’ RIĊERKATUR ŻAGĦŻUGĦ BI PROFIL TA’ DATA XJENTIFIKA, SE JIFFOKA FUQ TEKNIKI TA’ ML MHUX SORVELJATI; DAWN GĦANDHOM RILEVANZA INDUSTRIJALI ENORMI BILLI JIPPERMETTU SOLUZZJONIJIET GĦAR-RIKONOXXIMENT TA’ ANOMALIJI LI GĦANDHOM IL-VANTAĠĠ LI MA JKUNUX IBBAŻATI FUQ IT-“TIKKETTAR” TA’ DATA MINN BNIEDEM, LI SPISS MA JKUNUX PREŻENTI JEW MHUX AFFIDABBLI F’ŻONI REALI. FIL-KUNTEST TAR-RIKONOXXIMENT TAL-ANOMALIJI, L-INTERPRETAZZJONI TA’ DAWN IS-SOLUZZJONIJIET, MINBARRA LI ŻŻID L-ADOZZJONI MILL-UTENT, GĦANDHA WKOLL IL-VANTAĠĠ ENORMI TA’ (Maltese)
22 July 2022
0 references
EXPLICAR 4.0 VISA DESENVOLVER SISTEMAS DE APOIO À DECISÃO (SSDS) COM BASE EM TÉCNICAS DE MACHINE LEARNING (ML) INTERPRETÁVEIS PARA A INDÚSTRIA 4.0. UM DOS MAIORES RECIFES PARA A DISSEMINAÇÃO DE SOLUÇÕES BASEADAS EM ML NA INDÚSTRIA (E NÃO) É A FALTA DE CONFIANÇA NAS PREVISÕES DE ALGORITMOS, ESPECIALMENTE DE PESSOAS NÃO TREINADAS SOBRE ESSAS QUESTÕES. O PROJETO, GRAÇAS AO RECRUTAMENTO DE UM JOVEM INVESTIGADOR COM UM PERFIL DE DADOS DE CIENTISTAS, CENTRAR-SE-Á EM TÉCNICAS DE ML NÃO SUPERVISIONADAS; ESTAS TÊM UMA ENORME RELEVÂNCIA INDUSTRIAL AO PERMITIREM SOLUÇÕES PARA O RECONHECIMENTO DE ANOMALIAS QUE TÊM A VANTAGEM DE NÃO SE BASEAREM NA «ROTULAGEM» DE DADOS POR PARTE DE UM SER HUMANO, QUE MUITAS VEZES NÃO ESTÃO PRESENTES OU NÃO SÃO FIÁVEIS EM ÁREAS REAIS. NO CONTEXTO DO RECONHECIMENTO DE ANOMALIAS, A INTERPRETABILIDADE DESSAS SOLUÇÕES, ALÉM DE AUMENTAR A — ADOÇÃO PELO UTENTE, TAMBÉM TEM A ENORME VANTAGEM DE (Portuguese)
22 July 2022
0 references
SELITYKSEN 4.0 TAVOITTEENA ON KEHITTÄÄ PÄÄTÖKSENTEON TUKIJÄRJESTELMIÄ, JOTKA PERUSTUVAT KONEOPPIMISTEKNIIKOIHIN (ML), JOITA VOIDAAN TULKITA TEOLLISUUDELLE 4.0. YKSI SUURIMMISTA RIUTTOJEN LEVITTÄMISEEN ML-POHJAISIA RATKAISUJA TEOLLISUUDESSA (EIKÄ) ON LUOTTAMUKSEN PUUTE ALGORITMIEN ENNUSTEITA, ERITYISESTI IHMISET, JOTKA EIVÄT OLE KOULUTETTU NÄITÄ KYSYMYKSIÄ. HANKKEESSA KESKITYTÄÄN TUTKIJAN TIETOPROFIILIN OMAAVAN NUOREN TUTKIJAN PALKKAAMISEEN, JA SIINÄ KESKITYTÄÄN VALVOMATTOMIIN MILLILITRAN TEKNIIKOIHIN. NIILLÄ ON SUURI TEOLLINEN MERKITYS, KOSKA NE MAHDOLLISTAVAT SELLAISTEN POIKKEAVUUKSIEN TUNNISTAMISEN, JOIDEN ETUNA EI OLE SE, ETTÄ IHMINEN ”MERKITSEE” TIETOJA, JOTKA EIVÄT USEINKAAN OLE LÄSNÄ TAI EPÄLUOTETTAVIA TODELLISILLA ALUEILLA. EPÄSÄÄNNÖLLISYYKSIEN TUNNUSTAMISEN YHTEYDESSÄ NÄIDEN RATKAISUJEN TULKINNALLISUUDELLA ON SEN LISÄKSI, ETTÄ SE LISÄÄ KÄYTTÄJÄN OMAKSUMISTA, VALTAVA ETU: (Finnish)
22 July 2022
0 references
WYJAŚNIENIE 4.0 MA NA CELU OPRACOWANIE SYSTEMÓW WSPOMAGANIA DECYZJI (SSD) W OPARCIU O TECHNIKI UCZENIA MASZYNOWEGO (ML) INTERPRETOWALNE DLA PRZEMYSŁU 4.0. JEDNĄ Z NAJWIĘKSZYCH RAF DO ROZPOWSZECHNIANIA ROZWIĄZAŃ OPARTYCH NA ML W PRZEMYŚLE (A NIE) JEST BRAK ZAUFANIA DO PROGNOZ ALGORYTMOWYCH, ZWŁASZCZA OD OSÓB NIE WYSZKOLONYCH W TYCH KWESTIACH. PROJEKT, DZIĘKI REKRUTACJI MŁODEGO BADACZA O PROFILU DANYCH NAUKOWCA, SKUPI SIĘ NA NIENADZOROWANYCH TECHNIKACH ML; MAJĄ ONE OGROMNE ZNACZENIE DLA PRZEMYSŁU, UMOŻLIWIAJĄC ROZWIĄZANIA W ZAKRESIE ROZPOZNAWANIA ANOMALII, KTÓRE MAJĄ TĘ ZALETĘ, ŻE NIE OPIERAJĄ SIĘ NA „ETYKIETOWANIU” DANYCH PRZEZ CZŁOWIEKA, KTÓRE CZĘSTO NIE SĄ OBECNE LUB NIEWIARYGODNE W RZECZYWISTYCH OBSZARACH. W KONTEKŚCIE ROZPOZNAWANIA NIEPRAWIDŁOWOŚCI INTERPRETOWALNOŚĆ TYCH ROZWIĄZAŃ, OPRÓCZ ZWIĘKSZENIA – PRZYJĘCIA PRZEZ UŻYTKOWNIKA, MA RÓWNIEŻ OGROMNĄ ZALETĘ (Polish)
22 July 2022
0 references
RAZLAGA 4.0 JE NAMENJENA RAZVOJU SISTEMOV ZA PODPORO ODLOČANJU, KI TEMELJIJO NA TEHNIKAH STROJNEGA UČENJA (ML), KI JIH JE MOGOČE INTERPRETIRATI ZA INDUSTRIJO 4.0. EDEN NAJVEČJIH GREBENOV ZA RAZŠIRJANJE REŠITEV NA OSNOVI ML V INDUSTRIJI (IN NE) JE POMANJKANJE ZAUPANJA V NAPOVEDI ALGORITMOV, ZLASTI OD LJUDI, KI NISO USPOSOBLJENI ZA TA VPRAŠANJA. PROJEKT SE BO PO ZASLUGI ZAPOSLOVANJA MLADEGA RAZISKOVALCA S PODATKOVNIM PROFILOM ZNANSTVENIKOV OSREDOTOČIL NA NENADZOROVANE TEHNIKE ML; TE IMAJO VELIK POMEN ZA INDUSTRIJO, SAJ OMOGOČAJO REŠITVE ZA PREPOZNAVANJE NEPRAVILNOSTI, KATERIH PREDNOST JE, DA NE TEMELJIJO NA „OZNAČEVANJU“ PODATKOV S STRANI ČLOVEKA, KI POGOSTO NISO PRISOTNI ALI NEZANESLJIVI NA RESNIČNIH OBMOČJIH. V OKVIRU PREPOZNAVANJA NEPRAVILNOSTI IMA TUDI RAZLAGANJE TEH REŠITEV, POLEG POVEČANJA – SPREJETJA S STRANI UPORABNIKA, OGROMNO PREDNOST: (Slovenian)
22 July 2022
0 references
CÍLEM VYSVĚTLENÍ 4.0 JE VYVINOUT SYSTÉMY NA PODPORU ROZHODOVÁNÍ ZALOŽENÉ NA TECHNIKÁCH STROJOVÉHO UČENÍ (ML) INTERPRETOVATELNÝCH PRO PRŮMYSL 4.0. JEDNÍM Z NEJVĚTŠÍCH ÚTESŮ PRO ŠÍŘENÍ ŘEŠENÍ ZALOŽENÝCH NA ML V PRŮMYSLU (A NIKOLI) JE NEDOSTATEK DŮVĚRY V ALGORITMICKÉ PŘEDPOVĚDI, ZEJMÉNA U LIDÍ, KTEŘÍ V TĚCHTO OTÁZKÁCH NEBYLI VYŠKOLENI. PROJEKT SE DÍKY NÁBORU MLADÉHO VÝZKUMNÉHO PRACOVNÍKA S DATOVÝM PROFILEM VĚDCŮ ZAMĚŘÍ NA TECHNIKY BEZ DOZORU; TY MAJÍ OBROVSKÝ PRŮMYSLOVÝ VÝZNAM TÍM, ŽE UMOŽŇUJÍ ŘEŠENÍ PRO ROZPOZNÁNÍ ANOMÁLIÍ, KTERÉ MAJÍ TU VÝHODU, ŽE NEJSOU ZALOŽENY NA „OZNAČOVÁNÍ“ ÚDAJŮ ČLOVĚKEM, KTERÉ ČASTO NEJSOU PŘÍTOMNY NEBO NESPOLEHLIVÉ V REÁLNÝCH OBLASTECH. V SOUVISLOSTI S ROZPOZNÁVÁNÍM ANOMÁLIÍ MÁ INTERPRETOVATELNOST TĚCHTO ŘEŠENÍ KROMĚ ZVÝŠENÍ – PŘIJETÍ UŽIVATELEM TAKÉ NESMÍRNOU VÝHODU: (Czech)
22 July 2022
0 references
PAAIŠKINKITE 4.0 SIEKIA SUKURTI SPRENDIMŲ PALAIKYMO SISTEMAS (SSD), PAGRĮSTAS MAŠININIO MOKYMOSI METODAIS (ML), KURIUOS GALIMA AIŠKINTI PRAMONEI 4.0. VIENAS IŠ DIDŽIAUSIŲ MILTELINIAIS TIRPALAIS PAGRĮSTŲ SPRENDIMŲ SKLAIDOS PRAMONĖJE (O NE) RIFŲ YRA PASITIKĖJIMO ALGORITMŲ PROGNOZĖMIS TRŪKUMAS, YPAČ IŠ ŽMONIŲ, KURIE NĖRA APMOKYTI ŠIAIS KLAUSIMAIS. PROJEKTE, ĮDARBINUS JAUNĄ MOKSLININKĄ, TURINTĮ MOKSLININKO DUOMENŲ, DAUGIAUSIA DĖMESIO BUS SKIRIAMA NEKONTROLIUOJAMIEMS ML METODAMS; JIE TURI DIDŽIULĘ PRAMONINĘ SVARBĄ, NES LEIDŽIA RASTI SPRENDIMUS, KAIP ATPAŽINTI ANOMALIJAS, KURIŲ PRIVALUMAS YRA TAI, KAD JOS NĖRA GRINDŽIAMOS DUOMENŲ ŽENKLINIMU, KURĮ ATLIEKA ŽMOGUS, KURIS DAŽNAI NĖRA ARBA YRA NEPATIKIMAS REALIOSE VIETOVĖSE. PRIPAŽĮSTANT ANOMALIJAS, ŠIŲ SPRENDIMŲ INTERPRETAVIMAS, BE TO, KAD NAUDOTOJAS VIS DAŽNIAU JUOS PRIIMA, TAIP PAT TURI MILŽINIŠKĄ PRANAŠUMĄ: (Lithuanian)
22 July 2022
0 references
4.0. PASKAIDROJUMA MĒRĶIS IR IZSTRĀDĀT LĒMUMU PIEŅEMŠANAS ATBALSTA SISTĒMAS (SSD), KURU PAMATĀ IR MAŠĪNMĀCĪŠANĀS METODES (ML), KO VAR INTERPRETĒT RŪPNIECĪBĀ 4.0. VIENS NO LIELĀKAJIEM RIFIEM UZ ML BALSTĪTU RISINĀJUMU IZPLATĪŠANAI RŪPNIECĪBĀ (UN NE) IR UZTICĪBAS TRŪKUMS ALGORITMU PROGNOZĒM, JO ĪPAŠI NO CILVĒKIEM, KAS NAV APMĀCĪTI PAR ŠIEM JAUTĀJUMIEM. PROJEKTS, PATEICOTIES TAM, KA TIKS PIEŅEMTS DARBĀ JAUNS PĒTNIEKS AR ZINĀTNIEKA DATU PROFILU, KONCENTRĒSIES UZ NEUZRAUDZĪTĀM ML METODĒM; TIEM IR ĻOTI LIELA NOZĪME RŪPNIECĪBĀ, JO TIE ĻAUJ RAST RISINĀJUMUS TĀDU ANOMĀLIJU ATZĪŠANAI, KURU PRIEKŠROCĪBA NAV TĀDA, KA CILVĒKS “MARĶĒ” DATUS, KAS REĀLĀS TERITORIJĀS BIEŽI VIEN NAV SASTOPAMI VAI NAV UZTICAMI. SAISTĪBĀ AR ANOMĀLIJU ATZĪŠANU ŠO RISINĀJUMU INTERPRETĒJAMĪBA PAPILDUS LIETOTĀJU PIEAUGOŠAJAI PIEŅEMŠANAI IR ARĪ MILZĪGA PRIEKŠROCĪBA: (Latvian)
22 July 2022
0 references
ОБЯСНЕТЕ 4.0 ИМА ЗА ЦЕЛ ДА РАЗРАБОТИ СИСТЕМИ ЗА ПОДПОМАГАНЕ НА ВЗЕМАНЕТО НА РЕШЕНИЯ (SSD) ВЪЗ ОСНОВА НА ТЕХНИКИ ЗА МАШИННО САМООБУЧЕНИЕ (ML), КОИТО МОГАТ ДА СЕ ИНТЕРПРЕТИРАТ ЗА ПРОМИШЛЕНОСТ 4.0. ЕДИН ОТ НАЙ-ГОЛЕМИТЕ РИФОВЕ ЗА РАЗПРОСТРАНЕНИЕ НА РЕШЕНИЯ НА БАЗАТА НА ML В ПРОМИШЛЕНОСТТА (А НЕ) Е ЛИПСАТА НА ДОВЕРИЕ В АЛГОРИТМИЧНИТЕ ПРОГНОЗИ, ОСОБЕНО ОТ ХОРА, КОИТО НЕ СА ОБУЧЕНИ ПО ТЕЗИ ВЪПРОСИ. ПРОЕКТЪТ, БЛАГОДАРЕНИЕ НА НАЕМАНЕТО НА МЛАД ИЗСЛЕДОВАТЕЛ С ПРОФИЛ НА УЧЕН С ДАННИ, ЩЕ СЕ СЪСРЕДОТОЧИ ВЪРХУ ТЕХНИКИ БЕЗ НАДЗОР В ML; ТЕ ИМАТ ОГРОМНО ЗНАЧЕНИЕ ЗА ПРОМИШЛЕНОСТТА, КАТО ДАВАТ ВЪЗМОЖНОСТ ЗА РЕШЕНИЯ ЗА РАЗПОЗНАВАНЕ НА АНОМАЛИИ, КОИТО ИМАТ ПРЕДИМСТВОТО, ЧЕ НЕ СЕ ОСНОВАВАТ НА „ЕТИКЕТИРАНЕ“ НА ДАННИ ОТ ЧОВЕШКО СЪЩЕСТВО, КОИТО ЧЕСТО НЕ ПРИСЪСТВАТ ИЛИ НЕ СА НАДЕЖДНИ В РЕАЛНИ РАЙОНИ. В КОНТЕКСТА НА ПРИЗНАВАНЕТО НА АНОМАЛИИТЕ, ТЪЛКУВАЕМОСТТА НА ТЕЗИ РЕШЕНИЯ, В ДОПЪЛНЕНИЕ КЪМ УВЕЛИЧАВАНЕТО НА — ВЪЗПРИЕМАНЕТО ОТ СТРАНА НА ПОТРЕБИТЕЛЯ, СЪЩО ИМА ОГРОМНОТО ПРЕДИМСТВО НА (Bulgarian)
22 July 2022
0 references
A 4.0 MAGYARÁZAT CÉLJA OLYAN DÖNTÉSTÁMOGATÓ RENDSZEREK (SSD-K) KIFEJLESZTÉSE, AMELYEK A 4.0 IPAR SZÁMÁRA ÉRTELMEZHETŐ GÉPI TANULÁSI TECHNIKÁKON (ML) ALAPULNAK. AZ EGYIK LEGNAGYOBB ZÁTONY A ML-ALAPÚ MEGOLDÁSOK TERJESZTÉSÉBEN AZ IPARBAN (ÉS NEM) AZ ALGORITMUS-ELŐREJELZÉSEK IRÁNTI BIZALOM HIÁNYA, KÜLÖNÖSEN AZ ILYEN KÉRDÉSEKBEN NEM KÉPZETT EMBEREKTŐL. A PROJEKT A TUDOMÁNYOS ADATPROFILLAL RENDELKEZŐ FIATAL KUTATÓ FELVÉTELÉNEK KÖSZÖNHETŐEN A NEM FELÜGYELT ML-TECHNIKÁKRA FOG ÖSSZPONTOSÍTANI; EZEK ÓRIÁSI IPARI JELENTŐSÉGGEL BÍRNAK AZÁLTAL, HOGY LEHETŐVÉ TESZIK AZ OLYAN ANOMÁLIÁK FELISMERÉSÉT, AMELYEK ELŐNYE, HOGY NEM AZ ADATOK EMBERI LÉNY ÁLTALI „CÍMKÉZÉSÉN” ALAPULNAK, ÉS AMELYEK GYAKRAN NEM LÉTEZNEK VAGY MEGBÍZHATATLANOK A VALÓS TERÜLETEKEN. AZ ANOMÁLIÁK FELISMERÉSÉVEL ÖSSZEFÜGGÉSBEN E MEGOLDÁSOK ÉRTELMEZÉSÉNEK – AMELLETT, HOGY NÖVELI A FELHASZNÁLÓ ÁLTALI ELFOGADÁST – AZ A HATALMAS ELŐNYE, HOGY (Hungarian)
22 July 2022
0 references
MÍNIGH 4.0 AIDHM CÓRAIS TACAÍOCHTA CINNTEOIREACHTA (SSDANNA) A FHORBAIRT BUNAITHE AR THEICNÍCÍ MEAISÍNFHOGHLAMA (ML) IS FÉIDIR A LÉIRMHÍNIÚ DO THIONSCAL 4.0. IS É CEANN DE NA SCEIREACHA IS MÓ LE HAGHAIDH SCAIPEADH RÉITIGH ML-BHUNAITHE SA TIONSCAL (AGUS NÍ) AN EASPA MUINÍNE I RÉAMHAISNÉISÍ ALGARTAM, GO HÁIRITHE Ó DHAOINE NACH BHFUIL OILTE AR NA SAINCHEISTEANNA SEO. A BHUÍ LE HEARCÚ TAIGHDEORA ÓIG A BHFUIL PRÓIFÍL SONRAÍ EOLAÍ AIGE, DÍREOIDH AN TIONSCADAL AR THEICNÍCÍ ML GAN MHAOIRSEACHT; TÁ ÁBHARTHACHT THIONSCLAÍOCH OLLMHÓR AG BAINT LEO SIN TRÍ RÉITIGH A CHUMASÚ CHUN AITHEANTAS A THABHAIRT D’AIMHRIALTACHTAÍ A BHFUIL SÉ DE BHUNTÁISTE ACU NACH BHFUIL SIAD BUNAITHE AR ‘LIPÉADÚ’ SONRAÍ AG DUINE, NACH MBÍONN I LÁTHAIR NÁ NACH BHFUIL IONTAOFA GO MINIC I BHFÍORRÉIMSÍ. I GCOMHTHÉACS AIMHRIALTACHTAÍ A AITHINT, TÁ BUNTÁISTE OLLMHÓR AG INLÉIRITHEACHT NA RÉITEACH SEO, CHOMH MAITH LEIS AN MÉID SEO A LEANAS A MHÉADÚ — GLACADH AG AN ÚSÁIDEOIR (Irish)
22 July 2022
0 references
FÖRKLARA 4.0 SYFTAR TILL ATT UTVECKLA BESLUTSSTÖDSYSTEM (SSD) BASERADE PÅ MASKININLÄRNINGSTEKNIKER (ML) SOM KAN TOLKAS FÖR INDUSTRI 4.0. ETT AV DE STÖRSTA REVEN FÖR SPRIDNING AV ML-BASERADE LÖSNINGAR INOM INDUSTRIN (OCH INTE) ÄR BRISTEN PÅ FÖRTROENDE FÖR ALGORITMPROGNOSER, SÄRSKILT FRÅN PERSONER SOM INTE ÄR UTBILDADE I DESSA FRÅGOR. PROJEKTET KOMMER, TACK VARE REKRYTERINGEN AV EN UNG FORSKARE MED EN VETENSKAPLIG DATAPROFIL, ATT FOKUSERA PÅ OÖVERVAKADE ML-TEKNIKER. DESSA HAR EN ENORM INDUSTRIELL RELEVANS GENOM ATT MÖJLIGGÖRA LÖSNINGAR FÖR ATT UPPTÄCKA AVVIKELSER SOM HAR FÖRDELEN ATT DE INTE BASERAS PÅ ”MÄRKNING” AV DATA FRÅN EN MÄNNISKA, SOM OFTA INTE ÄR NÄRVARANDE ELLER OTILLFÖRLITLIG I VERKLIGA OMRÅDEN. I SAMBAND MED ERKÄNNANDET AV AVVIKELSER HAR DESSA LÖSNINGARS TOLKNINGSBARHET, FÖRUTOM ATT ÖKA ANVÄNDARENS ANTAGANDE, OCKSÅ DEN ENORMA FÖRDELEN ATT (Swedish)
22 July 2022
0 references
SELGITUSE 4.0 EESMÄRK ON TÖÖTADA VÄLJA OTSUSTAMISE TUGISÜSTEEMID, MIS PÕHINEVAD MASINÕPPE TEHNIKATEL (ML), MIDA ON VÕIMALIK TÕLGENDADA TÖÖSTUSE 4.0 JAOKS. ÜKS SUURIMAID KORALLRAHUSID MILLILIITRITEL PÕHINEVATE LAHENDUSTE LEVITAMISEKS TÖÖSTUSES (JA MITTE) ON USALDUSE PUUDUMINE ALGORITMIDE ENNUSTUSTE SUHTES, ERITI NENDE INIMESTE PUHUL, KES EI OLE NENDES KÜSIMUSTES KOOLITATUD. PROJEKT KESKENDUB TÄNU TEADLASTE ANDMEPROFIILIGA NOORE TEADLASE VÄRBAMISELE JÄRELEVALVETA ML MEETODITELE; NEIL ON SUUR TÖÖSTUSLIK TÄHTSUS, SEST NEED VÕIMALDAVAD LEIDA LAHENDUSI ANOMAALIATE ÄRATUNDMISEKS, MILLE EELISEKS ON SEE, ET INIMESED EI PÕHINE ANDMETE MÄRGISTAMISEL, MIS SAGELI EI ESINE VÕI ON EBAUSALDUSVÄÄRSED REAALSETES PIIRKONDADES. ANOMAALIATE TUNNUSTAMISE KONTEKSTIS ON NENDE LAHENDUSTE TÕLGENDAMISEL LISAKS KASUTAJA POOLT VASTUVÕTMISE SUURENDAMISELE KA TOHUTU EELIS: (Estonian)
22 July 2022
0 references
PADOVA
0 references
8 April 2023
0 references