• A
  • A
  • A
  • АБB
  • АБB
  • АБB
  • А
  • А
  • А
  • А
  • А
Обычная версия сайта
Найдено 7 публикаций
Сортировка:
по названию
по году
Книга
Сахнюк П. А. Vol. 873. Bristol: IOP Publishing, 2020.

Искусственный интеллект и машинное обучение помогают улучшить качество обслуживания клиентов и изменить методы деятельности компаний. По этой причине предприятиям следует рассмотреть возможность интеграции этих технологий в планы цифровой трансформации, чтобы оставаться конкурентоспособными. Платформы машинного обучения с низким кодом позволяют компаниям и бизнес-профессионалам с минимальным опытом программирования создавать приложения и заполнять пробелы в персонале в своей организации. Технология автоматизированного машинного обучения (AutoML) представляет собой следующий шаг в эволюции машинного обучения, предоставляя нетехническим компаниям возможность быстро и дешево создавать приложения для машинного обучения.

Добавлено: 8 декабря 2020
Книга
Под науч. редакцией: E. Burovski, S. Krashakov, L. Shchur. Vol. 955: Computer Simulations in Physics and beyond (CSP2017). Bristol: IOP Publishing, 2018.
Добавлено: 22 января 2019
Книга
Vol. 1163. Bristol: IOP Publishing, 2019.
Добавлено: 26 марта 2019
Книга
Zhukov A., Bessonov I., Efimov B. et al. Vol. 896. IOP Publishing, 2020.

Приводятся результаты подбора составов и технологий композиционный материал на основе тонкомолотых высокоактивных отходов производства портландцемента, минерального вяжущего, добавки на основе поликарбоксилатов MC-6995, а также полимерной добавки MC- Adhesive. Структура бетона армируется минеральной фиброй. MC-Adhesive полимерная добавка, применяющаяся для: значительного повышения прочности при изгибе; снижения модуля упругости; повышения водонепроницаемости; повышения связности бетонных смесей; изготовления покрытий с высокими требованиями к истираемости, низким пылением и высокой стойкостью к агрессивным веществам. Целью исследований является подготовка и проведение эксперимента, ориентированного на создание основ технологии ячеистого бетона на основе отходов производства минеральных вяжущих и минеральных волокон. 

Добавлено: 5 февраля 2021
Книга
Сахнюк П. А. Vol. 873: 1st International Conference on Innovative Informational and Engineering Technologies (IIET-2020) 28-29 May 2020, Stavropol, Russian Federation. Bristol: IOP Publishing, 2020.

В статье рассматриваются возможности изучения состояния социальной сферы по данным репозитория портала открытых данных Правительства Москвы по административным округам и городским округам с использованием интеллектуальных технологий Business Intelligence Platforms и Data Science and Machine Learning Platforms. Представлены возможности использования технологий машинного обучения для платформ бизнес-аналитики для выявления скрытых закономерностей и принятия обоснованных управленческих решений.

Добавлено: 8 декабря 2020
Книга
Сахнюк П. А. Vol. 873. Bristol: IOP Publishing, 2020.

Предлагается интеграция нейронной сети в качестве параллельной элементной базы в телекоммуникационную систему. В этом случае умение учиться или адаптироваться к внешним условиям применяется как главное преимущество. Для телекоммуникационных систем в условиях, когда это возможно, эта возможность повысит помехозащищенность, надежность, работоспособность. В статье рассматривается пример интеграции нейронной сети в фильтр дискретных согласованных сигналов. Отмечено, что использование параллельных математических методов при обработке сигналов приводит к максимальному эффекту повышения качественных показателей таких телекоммуникационных элементов.

Добавлено: 8 декабря 2020
Книга
Zhukov A., Медникова Е. А., Pyataev E. et al. Vol. 365. Iss. 3: Modern Building Materials. IOP Publishing, 2018.

Отделочные материалы в фасадных системах испытывают значительные напряжения, связанные с атмосферными и механическими воздействиями. Использование плитка с высокой прочностью и способностью ослаблять деформации позволит получить эффективную облицовку строительных систем. В статье представлены результаты подбора составов и технологий композита материал на основе тонкоизмельченных высокоактивных отходов производства Portland цемент, минеральное вяжущее, добавки на основе эфира поликарбоновой кислоты, и полимерной добавки. В статье представлены результаты исследования подбора композиций композиционного полимера бетон. Прочностные характеристики полимербетона при средней плотность 2370-2450 кг/м3 больше всего зависят от потребления мелкие отходы и полимерные добавки. Номограмма, полученная в результате активного эксперимента позволяет оценить зависимость влияния этих факторов и выбирать их оптимальное соотношение.

Добавлено: 5 февраля 2021