ZBUM - Strona Zespołu Biometrii i Uczenia Maszynowego  - Strona Zespołu Biometrii i Uczenia Maszynowego.

  • Zespół
    • O nas
    • M. Trokielewicz
    • E. Bartuzi
    • M. Hałoń
    • K. Roszczewska
    • K. Gabor
    • W. Gutfeter
    • M. Azimi
    • J. N. Khiarak
    • A. Dzieniszewska
  • Badania
    • Obszary
    • Doktoraty
    • Projekty
    • Publikacje
  • Projekty
    • AMBER
    • BIOWIZ
    • yieldPlanet
  • Seminaria
    • lato 2021
    • zima 2020
    • lato 2020
    • zima 2019
    • lato 2019
    • zima 2018
    • lato 2018
    • zima 2017
    • lato 2017
    • zima 2016
  • Dydaktyka
    • Kalendarz zajęć
    • BIT
    • SNR
  • Dyplomy
  • Laboratorium
  • Archiwum

Zespół Biometrii i Uczenia Maszynowego

Home

Wiadomości

Luty 2025: materiały konferencyjne - Rasel Ahmed Bhuiyan, Mateusz Trokielewicz, Piotr Maciejewicz, Sherri Bucher, Adam Czajka. "Iris Recognition for Infants" Proceedings of the Winter Conference on Applications of Computer Vision (WACV) Workshops, February 2025, pp. 83-92.

Grudzień 2024: czasopisma recenzowane - Mateusz Trokielewicz, Piotr Maciejewicz, Adam Czajka. "Post-mortem iris biometrics – Field, applications and methods." Forensic Science International, Volume 365, 2024, Article 112293. ISSN 0379-0738. https://doi.org/10.1016/j .forsciint.2024.112293.

Kwiecień 2024: czasopisma recenzowane - Adrian Kordas, Ewelina Bartuzi-Trokielewicz, Michał Ołowski, Mateusz Trokielewicz, "Synthetic Iris Images: A Comparative Analysis between Cartesian and Polar Representation" 2024, Sensors, 24(7), 2269, https://doi.org/10.3390/ s24072269

Maj 2023: Weronika Gutfeter obroniła rozprawę doktorską pod tytułem „Identyfikacja twarzy na podstawie obrazów wieloujęciowych z zastosowaniem głębokich sieci agregujących”. Praca została przygotowana pod opieką prof. dr hab. inż. Andrzeja Pacuta. Gratulujemy!

english version

yieldPlanet

„Hotels’ Management Optimizer (HMO) ¬ Pricing, Forecasting, Distribution – innowacyjne oprogramowanie nowej generacji do ustalania i prognozowania cen oraz zarządzania przychodami hoteli”

Finansowanie

Usługa badawcza zlecona w ramach realizacji przez yieldPlanet S.A. projektu finansowanego ze środków POIR 1.1.1

Konsorcjum

Projekt wykonuje Politechnika Warszawska, Instytut Automatyki i Informatyki Stosowanej

Okres realizacji

01-05-2016 – 30-04-2018

Opis projektu

Celem projektu jest opracowanie prototypu innowacyjnego rozwiązania informatycznego służącego do dynamicznego prognozowania cen pokoi hotelowych i zarządzania przychodami hoteli w Polsce i na świecie – Hotels’ Management Optimizer (HMO). Podstawowym problemem jaki rozwiąże narzędzie opracowane w projekcie będzie wsparcie zarządzających hotelami w odpowiedzi na pytanie: jaką cenę danego pokoju powinienem ustalić na dziś, jutro i kolejne dni? Planowane rozwiązanie docelowe to innowacyjny produkt unikatowe w skali świata oprogramowanie oparte o samouczące się algorytmy przetwarzające w czasie rzeczywistym wielkie zbiory danych (np. dane pogodowe, dane z systemów hotelowych oraz portali turystycznych i OTA np. booking.com, historyczne dane o cenach) z wykorzystaniem autonomicznych sieci neuronowych i innych zaawansowanych metod przetwarzania danych (np. lasy losowe, maszyny wektorów wsparcia). Pozwoli ono z dużą dokładnością oraz wyprzedzeniem prognozować zachowanie się cen wspierając podejmowanie decyzji przez kadrę menadżerską a przez to zwiększyć przychody oraz zyskowność hoteli. Opracowany produkt pozwoli również na bezpośrednie zarządzanie politykom cenową hoteli z poziomu oprogramowania (publikacja i zmiany cen w szerokiej gamie systemów rezerwacyjnych).

Słowa kluczowe

prognozowanie, cena, hotel, big data, algorytm

Przydatne adresy

Strona yieldPlanet

yieldPlanet 
NCBiR 
Fundusze EU 

Kontakt

Instytut Automatyki i Informatyki Stosowanej
Zakład Sterowania Systemów
Zespół Biometrii i Uczenia Maszynowego
ul. Nowowiejska 15/19
00-665 Warszawa

Logowanie

  • Request new password
  • zespół
  • badania
  • projekty
  • seminaria
  • dydaktyka
  • dyplomy
  • laboratorium
  • archiwum