Отрывок: Для того, чтобы определить оптимальную модель для решения задачи анализа дефектов, было проведено сравнение Искусственный интеллект и науки о данных VII Международная конференция и молодёжная школа «Информационные технологии и нанотехнологии» (ИТНТ -2021) 032982 нейросетевых архитектур, таких как: многослойный перцептрон (MLP), рекуррентная нейронная сеть (RNN), сверточная нейронная ...
Название : | Разработка информационной системы организации работ производственного цеха |
Авторы/Редакторы : | Стадник Н. А. Золотухин А. В. Мокшин В. В. |
Дата публикации : | 2021 |
Библиографическое описание : | Стадник, Н. А. Разработка информационной системы организации работ производственного цеха / Н. А. Стадник, А. В. Золотухин, В. В. Мокшин // Информационные технологии и нанотехнологии (ИТНТ-2021) : сб. тр. по материалам VII Междунар. конф. и молодеж. шк. (г. Самара, 20-24 сент.) : [в 3 т.] / М-во науки и высш. образования Рос. Федерации, Самар. нац. исслед. ун-т им. С. П. Королева (Самар. ун-т), Ин-т систем обраб. изображений РАН - фил. ФНИЦ "Кристаллография и фотоника РАН. - Самаpа : Изд-во Самар. ун-та, 2021Т. 3: Искусственный интеллект и науки о данных. - 2021. - С. 032982. |
Другие идентификаторы : | RU\НТБ СГАУ\466479 |
Ключевые слова: | RegionGrowing ResUNe RNN NormalizedCuts MLP CNN DNN FloodFill GrabCut WaterShed сравнительный анализ распознавание дефектов производственные цеха организация работ контроль качества нейронные сети методы компьютерного зрения машинное обучение |
Располагается в коллекциях: | Информационные технологии и нанотехнологии |
Файлы этого ресурса:
Файл | Размер | Формат | |
---|---|---|---|
128paper032982.pdf | 840.72 kB | Adobe PDF | Просмотреть/Открыть |
Показать полное описание ресурса
Просмотр статистики
Поделиться:
Все ресурсы в архиве электронных ресурсов защищены авторским правом, все права сохранены.