нейронні мережі

In this article the methods of image superresolution based on machine learning are
investigated. The work of different groups of these methods are analyzed. Basic features of this
methods are describing. On the basis of practical experiments comparative analysis (by the
criterion PSNR) of the superresolution methods in the case of one input image from different
classes were conducted. Experimentally found that the best results are obtained in case of
using the method based on the convolutional neural network. Despite the requirement on the

This article provides an analysis of modern methods of spectroscopy in medicine, examined their classification. Conducted a review of portable spectroscopic systems, analysis of the advantages and disadvantages of their use. Analysis of components for spectroscopic analysis. Review of methods of the spectrum classification. Brought a conceptual diagram of processing the received data and its classification. Review of applications portable spectroscopic systems.

The problem of inspection, control of parameters and diagnostics of the state of surface metal layers of underground pipelines with consideration of influence of corrosive environment is considered.

Розглянуто задачу істотного підвищення продуктивності обчислювальних систем за рахунок використання сучасних апаратних засобів, таких як графічний процесор загального призначення. Описано відповідну програмну технологію CUDA і проаналізо- вано її ключові особливості, які суттєво впливають на продуктивність. На основі проведеного аналізу вибрана модель нейронної мережі та описано підхід до її реалізації. Наведено порівняльний аналіз реалізацій нейронної мережі на центральному та графічному процесорі, а також вплив деяких параметрів мережі на продуктивність.