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 электронике
Другие серии книг:
Мир электроники
Мир радиоэлектроники
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 программирования
Мир связи
Мир строительства
Мир цифровой обработки
Мир экономики
Мир дизайна
Мир увлечений
Мир робототехники и мехатроники
Для кофейников
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 "neural networks"
Станкоинструмент #4/2024
Д. Н. Миронов, М. В. Вартанов
Применение роботизированного полирования плоских поверхностей в условиях ограниченного доступа инструмента
DOI: 10.22184/2499-9407.2024.37.4.40.46 Проведен анализ возможностей применения роботизированного полирования плоских поверхностей при ограниченном доступе инструмента и определены рациональные режимы резания для достижения требуемого качества.
Электроника НТБ #6/2024
О. Чупринова
ИДЕНТИФИКАЦИЯ ПОКАЗАНИЙ АНАЛОГОВЫХ ИЗМЕРИТЕЛЬНЫХ ПРИБОРОВ С ПОМОЩЬЮ НЕЙРОННЫХ СЕТЕЙ
DOI: 10.22184/1992-4178.2024.237.6.98.100 Рассмотрено построение архитектуры нейронной сети для снятия показаний с аналоговых приборов. Описаны основные блоки и используемые элементы, такие как сверточные сети ResNet и Path Aggregation Network. Сделана оценка точности полученной модели на тестовой выборке по двум функциям потерь Loss.
Станкоинструмент #3/2023
А. И. Шварц, Д. Н. Миронов, М. В. Вартанов
Методы подавления вибраций при роботизированной обработке
DOI: 10.22184/2499-9407.2023.32.3.34.41 Приведен обзор методов подавления вибраций при роботизированной обработке. Представлены исследования, проводимые в Московском политехническом университете в области роботизированной отделочной обработки.
Наноиндустрия #1/2023
E.C.Тюнтеров, В.С.Абруков, В.А.Мукин, А.В.Смирнов, Д.В.Петров, Н.И.Петров, Н.В.Александрова, И.Ю.Семенова
МЕТОДОЛОГИЯ РАЗРАБОТКИ ТОНКОПЛЕНОЧНЫХ СИСТЕМ С ЗАДАННОЙ ГАЗОЧУВСТВИТЕЛЬНОСТЬЮ ДЛЯ ХЕМОРЕЗИСТИВНОЙ ГАЗОВОЙ СЕНСОРИКИ БЕЗ ИСТОЧНИКОВ ПИТАНИЯ
DOI: https://doi.org/10.22184/1993-8578.2022.16.1.22.28 Представлена методология разработки тонкопленочных систем, которая позволит получать хеморезистивные сенсоры с заданной газочувствительностью. Методология заключается в проведении серий экспериментов по синтезу тонкопленочных систем с использованием различных технологий синтеза (различные исходные материалы, параметры синтеза тонких пленок, различные методы синтеза тонких пленок: терморезистивное испарение, воздушно-капельное распыление, отжиг в атмосфере кислорода), проведении измерений их свойств и характеристик, создании базы данных результатов экспериментов; обобщении зависимостей, содержащихся в экспериментальных данных с помощью искусственных нейронных сетей в виде многофакторных вычислительных моделей. Эти модели позволят решать прямые и обратные задачи, экстраполировать выявленные в экспериментальных данных зависимости, проводить виртуальные эксперименты.
Электроника НТБ #9/2020
Н. Андреева, В. Лучинин, Е. Рындин
МУЛЬТИМОДАЛЬНЫЕ НЕЙРОМОРФНЫЕ МОДУЛИ НА ОСНОВЕ МНОГОУРОВНЕВОЙ МЕМРИСТОРНОЙ ЛОГИКИ
DOI: 10.22184/1992-4178.2020.200.9.72.82 Рассматриваются вопросы адаптации мемристивных устройств с многоуровневым переключением сопротивления для использования в искусственных нейронных сетях в качестве электронных эквивалентов синапсов.
Наноиндустрия #9/2018
Эйсымонт Алексей Леонидович, Черников Антон Владимирович, Косоруков Дмитрий Евгеньевич, Насонов Илья Игоревич, Комлев Арсений Александрович
Гетерогенная многопроцессорная система на кристалле с производительностью 512 Gfl ops
В статье рассмотрены вопросы реализации энергоэффективной гетерогенной и толерантной к задержкам выполнения операций с памятью системы на кристалле (СнК) с тактовой частотой 1 ГГц, пиковой производительностью 512 Gflops и иерархически организованной внутренней памятью. СнК содержит 16 векторных ядер NMC4 из семейства NeuroMatrix и пять скалярных ядер Cortex-A5 фирмы ARM. УДК 004.383 DOI: 10.22184/1993-8578.2018.82.135.143
Станкоинструмент #2/2016
М. Киселев, С. Новиков
«Индустрия 4.0»: некоторые проблемные вопросы
Рассмотрены системные проблемы реализации концепции «Индустрия 4.0», управления информационно- телекоммуникационными сетями, объединяющими производственные объекты. Высказано предположение о том, что техническая реализация концепции «Индустрия 4.0» наиболее эффективна в случае применения нейронных сетей.
Разработка: студия Green Art