This site uses cookies.
Some of these cookies are essential to the operation of the site,
while others help to improve your experience by providing insights into how the site is being used.
For more information, please see the ProZ.com privacy policy.
This person has a SecurePRO™ card. Because this person is not a ProZ.com Plus subscriber, to view his or her SecurePRO™ card you must be a ProZ.com Business member or Plus subscriber.
Affiliations
This person is not affiliated with any business or Blue Board record at ProZ.com.
Open to considering volunteer work for registered non-profit organizations
Rates
Portfolio
Sample translations submitted: 2
Polish to English: Sample of research article on hallux valgus deformity General field: Science Detailed field: Medical (general)
Source text - Polish Dla celów predykcji i symulacji zbudowano ogólny model zjawiska w oparciu o sztuczne sieci neuronowe (ANN). Wykorzystano algorytm do budowania sieci klasyfikacyjnych typu multi-layer perceptron (MLP) z 16 komórkami wejścia ilościowymi (parametry biomechaniczne chodu) , jednym podwójnym wyjściem jakościowym (typ operacji) i 11 komórkami warstwy ukrytej. Przy budowie sieci opcjonalnie dokonano podziału całość podzielono na trzy podzbiory: uczenia (40%), testowania (30%) i walidacji (30%). Automatycznie program wybrał algorytm uczenia BFGS 1, funkcje błędu SOS i aktywację liniową dla warstwy ukrytej i wyjściowej.
Wszystkie obliczenia statystyczne przeprowadzono przy pomocy programu Statistica™ v.13.3.
Przedstawione wyniki analizy wskazują, że jedynie w dwóch parametrach (Foot rotation (deg)- Oblique Z=2,40, p=0,017 and Chevron Z=2,03, p=0,042 and Stride length, % of leg length – Z=2,80; p=0,005 and Chevron Z=2,37; p=0,018) występują istotne różnice w obu typach operacji. W kolejnych dwóch zauważalne są różnice w jednym rodzaju operacji (Step length, % of leg length, right – Oblique Z=2,08; p=0,037 and Velocity (km/h) – Oblique Z=1,99; p=0,047). W czterech innych parametrach można zauważyć znaczące różnice jeśli brane pod uwagę są wyniki całej grupy pacjentów (Stance phase (%GC), right Z= 2,05; p=0,039, Swing phase (GC%), right Z=2,06; p=0,039, Stride time (s) Z=2,20; p=0,028, Cadence (strides/min) Z=2,15; p=0,031)
Wyniki analizy różnic w obu metodach są identyczne a jedyna niezgodność dotyczy wartości poziomu istotności (
Translation - English We built a general model of the phenomenon using artificial neural networks (ANN) for prediction and simulation purposes. We used an algorithm to build multi-layer perceptron (MLP) classification networks with 16 quantitative input cells (biomechanical gait parameters), one qualitative double output (operation type), and 11 hidden layer cells. When building the network, we additionally divided the total into three subsets: training (40%), testing (30%), and validation (30%). The program automatically selected the BFGS 1 testing algorithm, SOS error function, and linear activation for the hidden and output layers.
All statistical calculations were performed using Statistica™ v.13.3.
The results of the analysis show that only two parameters (Foot rotation (deg) – Oblique Z=2.40, p=0.017 and Chevron Z=2.03, p=0.042 and Stride length, % of leg length – Z=2.80; p=0.005 and Chevron Z=2.37; p=0.018) exhibit significant differences for the two types of operation. Differences are evident in the values of another two parameters for one type of operation (Step length, % of leg length, right – Oblique Z=2.08; p=0.037 and Velocity (km/h) - Oblique Z=1.99; p=0.047). Significant differences were found in the values of four other parameters, when the results for the whole group of patients are considered (Stance phase (%GC), right Z= 2.05; p=0.039, Swing phase (GC%), right Z=2.06; p=0.039, Stride time (s) Z=2.20; p=0.028, Cadence (strides/min) Z=2.15; p=0.031)
The paired difference test results for both methods are identical, with the only discrepancy being in the value of the significance level (
Polish to English: Sample of a research article on visual arts in teaching General field: Art/Literary Detailed field: Education / Pedagogy
Source text - Polish Współczesna zglobalizowana i stechnicyzowana wizja świata ograbia dzieci z nieuświadomionych przez nie indywidualnych możliwości i potencjału. Zabiera im czas na rozwój, a wręcz ogłupia. Gdzie jest miejsce na przestrzeń do refleksji, zadawania pytań, szukania na nie odpowiedzi, doświadczania i rozwoju doświadczenia? Czy w takich warunkach może się rozwijać wyobraźnia, która kształtuje wizje, obrazy dające równowagę i ład wewnętrzny myśli i zachęca do rozwoju, a nie taka burząca wewnętrzną równowagę jednostki, niszcząca jej empatyczność wobec drugiej osoby i świata? Sztuka, jej oddziaływanie i swoboda wyrazu sprzyjają rozwojowi wyobraźni, która przyzwala na rozwój jednostki. Takie wykorzystanie sztuki jest zadaniem trudnym i będącym wyzwaniem dla współczesnej edukacji dzieci i młodego pokolenia.
Translation - English Today's globalized and technologized world robs children of their unrealized individual potential and possibilities. It takes away the time meant for their personal development, and in fact, stupefies them. There is no space for reflection, asking questions, searching for answers, experiencing the world, and gaining experience. Under such conditions, can children develop the kind of imagination that nurtures their creativity, creates a balanced way of thinking, maintains inner order, and encourages growth, and not the type that destroys their inner balance and their empathy towards the other person and the world? Art, its influence, and freedom of expression foster the development of imagination, allowing an individual to grow. Such use of art is a difficult task and a challenge for the contemporary education of children and the young generation.
More
Less
Translation education
Graduate diploma - University of Leicester
Experience
Years of experience: 5. Registered at ProZ.com: Apr 2020.
Expertise