Пожалуйста, используйте этот идентификатор, чтобы цитировать или ссылаться на этот ресурс: http://earchive.tpu.ru/handle/11683/133694
Полная запись метаданных
Поле DCЗначениеЯзык
dc.contributor.authorГрищенко, Сергей Дмитриевичru
dc.date.accessioned2025-12-25T10:29:50Z-
dc.date.available2025-12-25T10:29:50Z-
dc.date.issued2025-
dc.identifier.citationГрищенко, С. Д. Универсальное приложение по распознаванию дефектов объектов при помощи нейронных сетей / Грищенко С. Д. // Ресурсосберегающие технологии в контроле, управлении качеством и безопасности : сборник научных трудов XIV Международной конференции студентов, аспирантов, молодых ученых "Ресурсоэффективные системы в управлении и контроле: взгляд в будущее", г. Томск, 25-27 ноября 2025 г. — Томск : Изд-во ТПУ, 2025. — С. 100-102.ru
dc.identifier.urihttp://earchive.tpu.ru/handle/11683/133694-
dc.description.abstractВ связи с активным внедрением нейронных сетей на предприятиях для решения промышленных задач возникает необходимость в создании сервисов, интуитивно понятных пользователям, которым предстоит работать с новыми технологиями. Задача автоматического распознавания образов актуальна для предприятий, занимающихся добычей полезных ископаемых, а также для тех, кто занимается выращиванием полезных культур. Для решения этой задачи целесообразно использовать сервис с интегрированной нейронной сетью, который позволит обучать нейронную сеть для решения конкретных задач. В данной статье можно ознакомиться с одним из возможных решений для реализации такого сервисаru
dc.description.abstractDue to the active introduction of neural networks in enterprises to solve industrial problems, there is a need to create services that are intuitive to users who will have to work with new technologies. The task of automatic pattern recognition is relevant for enterprises engaged in mining, as well as for those engaged in the cultivation of useful crops. To solve this problem, it is advisable to use a service with an integrated neural network, which will allow you to train a neural network to solve specific problems. In this article, you can find one of the possible solutions for implementing such a serviceen
dc.format.mimetypeapplication/pdf-
dc.language.isoruen
dc.publisherТомский политехнический университетru
dc.relation.ispartofРесурсосберегающие технологии в контроле, управлении качеством и безопасности. 2025 : сборник научных трудов XIV Международной конференции студентов, аспирантов, молодых ученых "Ресурсоэффективные системы в управлении и контроле: взгляд в будущее", г. Томск, 25-27 ноября 2025 г.ru
dc.rightsinfo:eu-repo/semantics/openAccess-
dc.rightsAttribution-NonCommercial 4.0 Internationalen
dc.rights.urihttps://creativecommons.org/licenses/by-nc/4.0/-
dc.subjectнейронные сетиru
dc.subjectраспознавание образовru
dc.subjectобучениеru
dc.subjectсистемное проектированиеru
dc.titleУниверсальное приложение по распознаванию дефектов объектов при помощи нейронных сетейru
dc.title.alternativeA universal application for recognizing defects in objects using neural networksen
dc.typeConference Paperen
dc.typeinfo:eu-repo/semantics/conferencePaper-
dc.typeinfo:eu-repo/semantics/publishedVersion-
dcterms.audienceResearchesen
local.description.firstpage100-
local.description.lastpage102-
local.filepathconference_tpu-2025-C47_p100-102.pdf-
local.identifier.bibrec(RuTPU)683906-
local.localtypeДокладru
Располагается в коллекциях:Материалы конференций

Файлы этого ресурса:
Файл РазмерФормат 
conference_tpu-2025-C47_p100-102.pdf563,17 kBAdobe PDFПросмотреть/Открыть


Лицензия на ресурс: Лицензия Creative Commons Creative Commons