PONIŻEJ PRZEDSTAWIAMY KROK PO KROKU, JAK POWSTAJE INFORMACJA NA GŁÓWNEJ STRONIE WWW.

Informację przygotowuje osoba zainteresowana lub wyznaczona przez tę osobę i przesyła pod adres: dzial.promocji@put.poznan.pl, w tytule maila wpisując „strona www_aktualności_(tytuł)”.

Oprócz treści samej informacji powinna ona zawierać dobrej jakości grafikę (co najmniej jedną) oraz opcjonalnie zdjęcia.

Formularz zgłoszenia informacji na stronę www znajduje się w załączniku na samym dole.

Przykład przygotowania informacji na stronę główną:

• Grafika:

Należy stosować się do poniższych wymiarów graficznych 1500 x 960 px

• Tekst pod grafikę jako tytuł: prof. PP Agnieszka Ławrynowicz - Naukowiec Przyszłości.
• Tekst pod tytuł, wyświetlany wyłącznie na stronie głównej: Nagroda została wręczona podczas Forum Inteligentnego Rozwoju, które odbyło się w Uniejowie.

PODSUMOWANIE

Przesłana informacja przed wstawieniem do aktualności musi być odpowiednio przygotowana. Jeśli nie będzie wykonana w opisanym standardzie, wysyłający musi się liczyć z wydłużonym terminem jej opublikowania, a także ewentualnymi dodatkowymi pytaniami. Zatem wzór informacji, na podstawie tej omawianej wygląda następująco:

Tytuł (do kafelka) - wyświetlane max. 60 znaków prof. PP Agnieszka Ławrynowicz - Naukowiec Przyszłości

Podsumowanie (do kafelka) - Nagroda została wręczona podczas Forum Inteligentnego Rozwoju, które odbyło się w Uniejowie.

Tytuł - dr hab. inż. Agnieszka Ławrynowicz, prof. PP z nagrodą Naukowiec Przyszłości

Treść - Nagroda została wręczona pracownikowi Wydziału Informatyki i Telekomunikacji podczas Forum Inteligentnego Rozwoju, które odbyło się w Uniejowie. Dr hab. inż. Agnieszka Ławrynowicz, prof. PP prowadzi między innymi badania związane ze sztuczną inteligencją. Uznanie przyniósł jej projekt realizowany przy wsparciu Funduszy Norweskich i Narodowego Centrum Badań i Rozwoju „TAISTI - technologie sztucznej inteligencji do rekomendowania zamienników składników przepisów kulinarnych”.

Celami projektu są:

• zintegrowanie zasobów wiedzy i danych na temat przepisów kulinarnych i ich składników w celu wykorzystania algorytmów sztucznej inteligencji,
• opracowanie metod opartych na uczeniu maszynowym w celu rekomendowania potencjalnych substytutów składników i przewidywania ich właściwości,
• opracowanie opartych na wiedzy (logicznym wnioskowaniu) metod wyboru i wyjaśniania składników docelowych oraz ich adekwatnych substytutów,
• system proof-of-concept do rekomendowania zamienników składników w celu zintegrowania i zademonstrowania opracowanych technologii.