розпізнавання образів

Дослідження систем навчання нейронних мереж, що використовуються для розпізнавання зображень військової техніки за допомогою відкритих, але обмежених супутникових зображень військової техніки. Реалізація виконується з погляду обробки додавання зображень у вигляді внутрішнього циклу, який заморожує всі числові параметри навчання нейронної мережі з одночасним вибором дещо більшої частини навчального набору, включаючи інкрементну частину штучних зображень, доданих до системи. Під час постановки цієї проблеми можна виділити дві широко використовувані мережі розпізнавання ResNet50 і Xception.

Запропоновано метод розпізнавання контурів об’єктів у відеопотоці даних. Дані потрібно завантажити за допомогою відеокамери у режимі реального часу та здійснити розпізнавання об’єктів. Використано мережу YOLO – метод ідентифікації та ропізнавання об’єктів у реальному часі. Розпізнані об’єкти будуть записані у відео- послідовності із зазначенням контурів об’єктів.

Векторні діаграми – потужний інструмент для візуалізації та розуміння розподілу струму, напруги та потужності в електричних системах. Під час війни Росії проти України наша енергетична галузь стала дуже вразливою до атак ворога, а отже, потребує швидкого та ефективного відновлення. Фахівцям-енергетикам бракує програмних засобів для роботи з енергосистемою, а в період розвитку штучного інтелекту створити такі засоби не так важко.

Життя кожної людини, групи людей і нації залежить від географічних, економічних, політичних, культурних і релігійних умов. Спосіб життя формується у результаті щоденного повторення і складається із таких факторів: харчування, фізичні навантаження, наявність шкідливих звичок, моральний і духовний розвиток тощо. В останні десятиліття спосіб життя вважають невід’ємною частиною добробуту, що сприяло збільшенню кількості досліджень. Медики стверджують, що більш ніж половина проблем зі здоров’ям пов’язані із дієтою. Мільйони людей харчуються неправильно, навіть не підозрюючи про це.

Finding similar images on a visual sample is a difficult AI task, to solve which many works are devoted. The problem is to determine the essential properties of images of low and higher semantic level. Based on them, a vector of features is built, which will be used in the future to compare pairs of images. Each pair always includes an image from the collection and a sample image that the user is looking for. The result of the comparison is a quantity called the visual relativity of the images. Image properties are called features and are evaluated by calculation algorithms.

Розглядається проблема побудови моделі логічних дерев класифікації на підставі обмеженого методу селекції елементарних ознак для масивів геологічних даних. Запропоновано метод апроксимації масиву реальних даних набором елементарних ознак з фіксованим критерієм зупинки процедури розгалуження на етапі побудови дерева класифікації. Даний підхід дає змогу забезпечити необхідну точність моделі, знизити її структурну складність та досягти необхідних показників ефективності.