Электроника НТБ #10/2023
И. Рожков, А. Гаранин, Д. Подольский
В ПОГОНЕ ЗА СОВЕРШЕНСТВОМ: ОТ ГЛУБОКО МАШИННОГО ОБУЧЕНИЯ К ИСКУССТВЕННОМУ ИНТЕЛЛЕКТУ В СИСТЕМАХ ОПТИЧЕСКОЙ ИНСПЕКЦИИ (АОИ) MAKER-RAY. ЧАСТЬ 1
DOI: 10.22184/1992-4178.2023.231.10.120.124 Внедрение методов глубокого машинного обучения в системах автоматической оптической инспекции позволили компании Maker-Ray создать машину, которая умеет самообучаться, выявлять дефекты сборки печатных плат и вместо оператора способна исключать ложные срабатывания. В статье описаны проблемы построения умной системы анализа изображений печатных плат.
Электроника НТБ #9/2023
С. Назаров, А. Барсуков
НАДЕЖНОСТЬ И БЕЗОПАСНОСТЬ ОПЕРАЦИОННЫХ СИСТЕМ РАЗЛИЧНОЙ АРХИТЕКТУРЫ. Часть 2
DOI: 10.22184/1992-4178.2023.230.9.144.150 Представлены модели двух основных архитектур операционных систем – ОС с многоуровневым модульным ядром, мультисерверной микроядерной ОС. Дана информация по принципу кибериммунного построения ОС Касперского.
Станкоинструмент #1/2023
А. С. Дударев
Математическая модель технологического процесса глубокого сверления
DOI: 10.22184/2499-9407.2023.30.1.52.56 В статье приведена аналитическая математическая модель динамической технологической системы глубокого сверления. Математическая модель создана на базе дифференциальных уравнений с целью управления объектом – технологической системой обработки сверлением. Управление осуществлено по каналу продольной подачи инструмента, вдоль оси сверла.