sitemap
Наш сайт использует cookies. Продолжая просмотр, вы даёте согласие на обработку персональных данных и соглашаетесь с нашей Политикой Конфиденциальности
Согласен
Поиск:

Вход
Архив журнала
Журналы
Медиаданные
Редакционная политика
Реклама
Авторам
Контакты
TS_pub
technospheramag
technospheramag
ТЕХНОСФЕРА_РИЦ
© 2001-2025
РИЦ Техносфера
Все права защищены
Тел. +7 (495) 234-0110
Оферта

Яндекс.Метрика
R&W
 
 
Вход:

Ваш e-mail:
Пароль:
 
Регистрация
Забыли пароль?
Книги по связи
Другие серии книг:
Мир связи
Библиотека Института стратегий развития
Мир квантовых технологий
Мир математики
Мир физики и техники
Мир биологии и медицины
Мир химии
Мир наук о Земле
Мир материалов и технологий
Мир электроники
Мир программирования
Мир строительства
Мир цифровой обработки
Мир экономики
Мир дизайна
Мир увлечений
Мир робототехники и мехатроники
Для кофейников
Мир радиоэлектроники
Библиотечка «КВАНТ»
Умный дом
Мировые бренды
Вне серий
Библиотека климатехника
Мир транспорта
Мир фотоники
Мир станкостроения
Мир метрологии
Мир энергетики
Книги, изданные при поддержке РФФИ
Тег "machine learning"
Аналитика #6/2024
Л. А. Варшавчик
Методы газового анализа. Что может «электронный нос»?
10.22184/2227-572X.2024.14.6.476.479 Современный уровень развития технологий, стремление к безопасности и комфорту в повседневной жизни привели человечество к широкому использованию различных датчиков, контролирующих параметры окружающего нас пространства. Одним из ключевых направлений в области контроля является анализ летучих соединений. Традиционные аналитические инструменты – различные анализаторы для качественного или количественного определения состава смесей газов (газоанализаторы). Применение газовой хромато-масс-спектрометрии позволяет определить массу, элементный состав и молекулярную структуру соединений, присутствующих в образце. Эти методы требуют сложной и дорогостоящей системы пробоотбора для проведения анализа в лабораторных условиях. Сегодня активно развивается технология «электронный нос». Каковы ее особенности и возможности? Что в ней принципиально нового по сравнению с классическими методами? Станет ли она заменой или дополнением к традиционным инструментам, какие задачи сможет решить?
Аналитика #2/2024
А. В. Саакян, А. Д. Левин
Программное обеспечение для обработки спектральных данных методами хемометрики и машинного обучения
https://doi.org/10.22184/2227-572X.2024.14.2.154.160 В статье описан программный пакет, поддерживающий основные методы хемометрики и машинного обучения, используемые для обработки спектральных данных. Он может использоваться как в составе программного обеспечения аналитических спектральных приборов, так и автономно. Пакет содержит как распространенные методы (линейный и квадратичный дискриминантный анализ, регрессия на главные компоненты, метод частичных наименьших квадратов), так и менее известные, но доказавшие свою эффективность при обработке спектров, в том числе метод случайного леса и экстремальный градиентный бустинг. Приводятся данные об апробации программного обеспечения на примере его использования для решения задач классификации частиц черного углерода по исходным объектам горения.
Первая миля #5/2023
В.О.Тихвинский, Е.Е.Девяткин, A.A.Савочкин, Ю.Я.Смирнов,Т.В.Новикова
ИСПОЛЬЗОВАНИЕ ТЕХНОЛОГИЙ ИСКУССТВЕННОГО ИНТЕЛЛЕКТА ДЛЯ АНАЛИЗА СЕТЕВЫХ ДАННЫХ В БАЗОВОЙ СЕТИ 5G
DOI: 10.22184/2070-8963.2023.113.5.46.55 Рассмотрено использование технологий искусственного интеллекта для анализа сетевых данных в базовой сети 5G (5G Core). Показаны особенности и роль машинного обучения (ML) в управлении базовой сетью 5G, а также реализация ML на основе совокупности сетевых модулей − функций 5GCore, отвечающих за аналитику сетевых данных. Ключевые слова: базовая сеть 5G, управление базовой сетью 5G, искусственный интеллект, анализ сетевых данных, машинное обучение
Электроника НТБ #9/2020
М. Макушин
ИСКУССТВЕННЫЙ ИНТЕЛЛЕКТ: ПРОБЛЕМЫ И ПЕРСПЕКТИВЫ РАЗВИТИЯ
DOI: 10.22184/1992-4178.2020.200.9.62.71 Обсуждаются достижения в области микроэлектроники, вычислительной техники, средств / систем / сетей связи, программного обеспечения и искусственного интеллекта (ИИ), поддерживаемые прогрессом во многих других областях человеческой деятельности.
Разработка: студия Green Art