<?xml version="1.0" encoding="UTF-8"?>
<rss xmlns:dc="http://purl.org/dc/elements/1.1/" version="2.0">
  <channel>
    <title>Repository Collection: сборник материалов конференции</title>
    <link>http://repo.ssau.ru/jspui/handle/Informacionnye-tehnologii-i-nanotehnologii/184</link>
    <description>сборник материалов конференции</description>
    <pubDate>Wed, 15 Apr 2026 20:57:43 GMT</pubDate>
    <dc:date>2026-04-15T20:57:43Z</dc:date>
    <item>
      <title>Исследование влияния количества и разнообразия углов обзора изображений объекта на генерацию трехмерных моделей с использованием объемного усеченного поля расстояния со знаком</title>
      <link>http://repo.ssau.ru/jspui/handle/123456789/61135</link>
      <description>Title: Исследование влияния количества и разнообразия углов обзора изображений объекта на генерацию трехмерных моделей с использованием объемного усеченного поля расстояния со знаком
Authors: Грибанов Д. Н.; Килбас И. А.; Куприянов А. В.; Мухин А. В.; Парингер Р. А.
Abstract: В данной работе было исследовано поведение модели приобучении на разном количестве углов обзора для генерациитрехмерного представления на основе одного изображенияобъекта на примере модели AutoSDF. В ходе экспериментабыло установлено, что при количестве видов одного объектаравного 6 удается сохранить высокие показания метрик CD иLFD. Дальнейшее уменьшение ведет к значительномупадению метрик. Эксперименты на наборе данных DISNпоказали важность добавления изображений не только разногоракурса объекта, но также разной сложности, что в своюочередь ведет к повышению устойчивости модели.</description>
      <pubDate>Wed, 01 Jan 2025 00:00:00 GMT</pubDate>
      <guid isPermaLink="false">http://repo.ssau.ru/jspui/handle/123456789/61135</guid>
      <dc:date>2025-01-01T00:00:00Z</dc:date>
    </item>
    <item>
      <title>Применение сверточных нейронных сетей для решения задачи дифракции электромагнитного излучения на группе цилиндрических объектов</title>
      <link>http://repo.ssau.ru/jspui/handle/123456789/61136</link>
      <description>Title: Применение сверточных нейронных сетей для решения задачи дифракции электромагнитного излучения на группе цилиндрических объектов
Authors: Головашкин Д. Л.; Читоркин Е. Е.
Abstract: Применение сверточных нейронныхсетей позволяет на порядок сократить времявычислений при решении задачи дифракцииэлектромагнитного излучения на группецилиндрических объектов. При этом нейронная сетьспособна делать прогнозы для различных параметроврадиуса цилиндра, расстояния между ними и показателяпреломления материала.</description>
      <pubDate>Wed, 01 Jan 2025 00:00:00 GMT</pubDate>
      <guid isPermaLink="false">http://repo.ssau.ru/jspui/handle/123456789/61136</guid>
      <dc:date>2025-01-01T00:00:00Z</dc:date>
    </item>
    <item>
      <title>Сравнение свойств карбоната кальция, полученного в микрофлюидике и акустофлюидике</title>
      <link>http://repo.ssau.ru/jspui/handle/123456789/61075</link>
      <description>Title: Сравнение свойств карбоната кальция, полученного в микрофлюидике и акустофлюидике
Authors: Александров А. А.; Кузнецова П. Д.; Муханова Е. А.; Солдатов А. В.
Abstract: В данной работе исследованы структурные и морфологические свойства карбоната кальция, синтезированного методом и микрофлюидики и акустофлюидики в чипе, напечатанном на 3Д-принтере. Исследовано влияние совместного действия микрофлюидных и ультразвуковых технологий на фазовый состав, морфологию и пористость полученных частиц карбоната кальция. Представленные результаты показывают, что микрофлюидный синтез способствует образованию преимущественно фазы ватерита, тогда как акустофлюидный синтез приводит к формированию чистого кальцита. Высокая пористость частиц карбоната кальция, полученных методом акустофлюидики, указывает на перспективность их применения в системах доставки лекарств.</description>
      <pubDate>Wed, 01 Jan 2025 00:00:00 GMT</pubDate>
      <guid isPermaLink="false">http://repo.ssau.ru/jspui/handle/123456789/61075</guid>
      <dc:date>2025-01-01T00:00:00Z</dc:date>
    </item>
    <item>
      <title>Методы глубокого обучения на основе архитектуры ResNet50 для идентификации волновых аберраций</title>
      <link>http://repo.ssau.ru/jspui/handle/123456789/61020</link>
      <description>Title: Методы глубокого обучения на основе архитектуры ResNet50 для идентификации волновых аберраций
Authors: Дзюба А. П.; Хорин П. А.
Abstract: В данной работе рассматриваются методы глубокого обучения, основанные на архитектуре ResNet50, для автоматической идентификации как одиночных волновых аберраций оптических систем, так и суперпозиции двух типов аберрации. Использование residual connections обеспечивает высокую точность классификации типов аберраций (дефокусировка, астигматизм 1-го и 2-го порядка, кома, трилистник, четырёхлистник и сферическая) и их величин по распределениям интенсивности с нескольким дифракционными порядками, полученными с помощью многоканальных ДОЭ. Численные эксперименты демонстрируют эффективность предложенного подхода в автоматизации распознавания, что делает его перспективным для использования в режиме реального времени в адаптивной оптике и офтальмологии. На основе обучения сети в 20 эпохах получено, что для валидационной выборки средняя абсолютная ошибка распознавания аберраций не превышает 0.0056.</description>
      <pubDate>Wed, 01 Jan 2025 00:00:00 GMT</pubDate>
      <guid isPermaLink="false">http://repo.ssau.ru/jspui/handle/123456789/61020</guid>
      <dc:date>2025-01-01T00:00:00Z</dc:date>
    </item>
  </channel>
</rss>

