адаптивність

АДАПТИВНЕ РОЗПІЗНАВАННЯ ОБ’ЄКТІВ ЗА ДОПОМОГОЮ ПІДХОДУ МЕТАНАВЧАННЯ ДЛЯ ДИНАМІЧНИХ СЕРЕДОВИЩ

Системам розпізнавання об’єктів часто важко підтримувати точність у динамічних середовищах через такі проблеми, як варіації освітлення, оклюзії та обмежені навчальні дані. Традиційні згорточні нейронні мережі (CNN) вимагають великих маркованих наборів даних і не здатні адаптуватися до нових умов. Це дослідження спрямоване на розробку адаптивної системи розпізнавання об’єктів, яка покращує узагальнення моделі та швидку адаптацію в мінливих середовищах.

ТЕОРЕТИЧНІ ОСНОВИ АЛГОРИТМУ ПОДВІЙНОГО КОНТРОЛЮ В МУЛЬТИАГЕНТНИХ ІНФОРМАЦІЙНО-ВИМІРЮВАЛЬНИХ СИСТЕМАХ

У статті розглядаються теоретичні основи алгоритму подвійного контролю в контексті машинного навчання, акцентуючи увагу на його застосуванні для інтелектуальних агентів у мультиагентних інформаційно-вимірювальних системах. Розроблений алгоритм, який поєднує виявлення аномалій у даних і телеметричне калібрування сенсорів, що відкриває нові можливості для підвищення точності й надійності вимірюваних даних у складних і динамічних середовищах. Аналізуються переваги алгоритму в аспектах адаптивності, прогнозування та інтеграції даних, порівнюючи його з іншими алгоритмами машинного навчання.

Принципи створення електронних підручників для вищих навчальних закладів на прикладі електронного підручника “Економіка підприємства”

Наведено базові принципи побудови сучасного електронного підручника для вищої школи та вимоги до нього. Продемонстровано приклади їх втілення в електронному підручнику “Економіка підприємства” авторів М.В. Афанасьєва та О.Б. Плохої, який створений за методикою, що її розробив В.М. Анохін. Для розроблення електронного підручника було використано дослідження за цим питанням В.М. Анохіна, М.В. Афанасьєва, О.Б. Плохої, Я.В. Ромашової.