Мы выкарыстоўваем файлы cookie на гэтым сайце для паляпшэння вашага вопыту карыстання.
Для больш падрабязнай інфармацыі азнаёмцеся з Палітыка канфідэнцыяльнасці

Выяўленне дэфектаў пячатных плат на аснове нейрасеткавай архітэктуры YOLOv8
В. В. Венгерэнка, А. У. Інюцін

У цяперашні час прымяняюцца розныя тэхналагічныя працэсы вырабу пячатных плат, кожная з якіх складаецца з некалькіх этапаў. Кантроль якасці пры вытворчасці пячатных плат з’яўляецца абавязковым, таму што рэгулюе тэхналагічны працэс вытворчасці і вызначае надзейнасць працы радыёэлектроннага абсталявання, сабекошт яго выпуску і суправаджэння.

Прымяненне тэхналогій штучнага інтэлекту і малекулярнага мадэлявання для распрацоўкі новых патэнцыйных лекавых прэпаратаў супраць COVID-19
А. М. Андрыянаў, К. В. Фурс, А. В. Тузікаў

У выніку даследаванняў, праведзеных з дапамогай тэхналогій малекулярнага мадэлявання і глыбокага навучання, аўтарамі выяўлены набор лекавых рэчываў, здольных інгібіраваць функцыянальна важныя кансерватыўныя вобласці бялкоў SARS-CoV-2 і блакіраваць рэплікацыйны цыкл віруса.

РАСПАЗНАВАННЕ ТВАРАЎ У МАСКАХ ШЛЯХАМ АДНАЎЛЕННЯ ЗАКРЫТАЙ ЧАСТКІ ТВАРУ
І. Л. Курносаў, С. У. Абламейка

У апошнія гады інтэнсіўна распрацоўваюцца сістэмы распазнавання, устойлівыя да малюнкаў, на якіх твар закрыты чымсьці (маскай). Наяўная інфармацыя аб сістэмах відэаназірання ставіць пад сумнеў эфектыўнасць існуючых класічных падыходаў да распазнавання асоб, бо яны заснаваныя на мадэлях, натрэніраваных на тварах без масак.

ВЫЗНАЧЭННЕ КІРУНКУ РУХУ ГРУПЫ ЛЮДЗЕЙ НА ВІДЭА НА АСНОВЕ ВЫЛІЧЭННЯ АПТЫЧНАГА ПАТОКУ НЕЙРОННАЙ СЕТКАЙ
А. Д. Пашкевіч, С. У. Абламейка

Інтэлектуальныя сістэмы відэаназірання ў цяперашні час атрымалі шырокае распаўсюджванне. Аўтаматычнае распазнаванне і адсочванне перамяшчэння людзей на відэа з’яўляюцца нормай. Аднак усё больш увагі стала надавацца пытанням разумення паводзін натоўпу (групы) людзей, што з’яўляецца значна больш складанай задачай.

РАСПРАЦОЎКА ПАДЗЕЛЕНАЙ АРХІТЭКТУРЫ НЕЙРАСЕТКАВАГА ПРАГРАМНАГА КОМПЛЕКСУ ДЛЯ МАНІТОРЫНГУ І ПРАГНАЗАВАННЯ СТАНУ ПАДСІСТЭМ КАСМІЧНЫХ АПАРАТАЎ
В. В. Ганчанка, А. У. Інюцін

Касмічная тэлеметрыя – гэта сукупнасць тэхналогій, якая дазваляе вырабляць дыстанцыйныя вымярэнні і збор навуковых даных аб аб’екце даследавання (даных дыстанцыйнага зандзіравання Зямлі (ДЗЗ)) і інфармацыі аб стане бартавых падсістэм касмічных апаратаў (КА) для прадастаўлення аператару або карыстальніку. У касмічнай галіне тэлеметрычныя сістэмы з’яўляюцца часткай камандна-вымяральных сістэм цэнтраў кіравання палётамі (ЦКП).

АЛГАРЫТМ РАСПАЗНАННЯ ІНДЫВІДУАЛЬНЫХ МАТЫВАЎ ВЫВУЧЭННЯ ЯК АСОБАСНЫХ ПАРАМЕТРАЎ
Г. В. Лосік, С. И. Чубаров

Актуальнай задачай сучасных інфармацыйных тэхналогій з’яўляецца аўтаматычнае распазнаванне розных аб’ектаў і працэсаў. Сістэмы машыннага навучання, штучнага інтэлекту паспяхова вырашаюць многія задачы аўтаматычнага пошуку і распазнавання і досыць добра вырашаюць задачу аўтаматычнага распазнавання. Аднак гэта пошук і распазнанне выключна па ключы, зададзеным розным чынам. У ключы не кадуецца псіхалагічны матыў суб’екта і яго складана распазнаць.

У сэнсарнай глядзельнай памяці чалавека знойдзены механізм ацэнкі падабенства формы прадметаў і глядзельных асацыяцый. Як паказалі псіхалагічныя даследаванні, глядзельныя асацыяцыі ўзнікаюць не толькі па прычыне аб’ектыўнага падабенства формаў у асацыіраваных прадметаў, але і па прычыне падабенства суб’ектыўных карт «гісторыі» і матыву ўзаемадзеяння чалавека з дадзенымі прадметамі. Глядзельная асацыяцыя на ўбачаны прадмет будуецца як на аб’ектыўнай інфармацыі падабенства трохмерных прадметаў, так і на інфармацыі суб’ектыўнага стаўлення да яго.

Інтэлектуальная сістэма падтрымкі прыняцця рашэнняў у галіне касмічнай дзейнасці
І. М. Бойко, Д. С. Пісарэўскі, А. А. Мацко

У цяперашні час крыніцай інфармацыі, якую выкарыстоўваюць больш, з’яўляецца Інтэрнэт. Знойдзеная інфармацыя дазваляе не толькі атрымліваць адказы на канкрэтныя запыты, але і адсочваць тэндэнцыі тэхналагічнага развіцця ў розных прыкладных абласцях. Важна не проста выяўляць тэндэнцыі, але і старанна іх фільтраваць, а таксама разумець прычыны і следства развіцця тэхналогій, таму што колькасць новых тэхналогій вылічаецца тысячамі. Калі своечасова заўважыць, што нейкае новаўвядзенне ў хуткім часе можа стаць прарыўным, то, магчыма, варта сканцэнтравацца на вывучэнні тэхналогіі развіцця гэтых новаўводзін.

Аналіз малюнкаў клетак нервовай тканіны in vitro з ужываннем метаду глыбокага навучання
А. А. Дзянісаў, А. У. Нікіфараў, А. У. Волкаў

Методыка культывавання клетак нервовай тканіны in vitro знаходзіць шырокае прымяненне як пры даследаванні фундаментальных прынцыпаў функцыянавання нейронаў і біялагічных нейронных сетак, так і пры вырашэнні шэрагу практычных задач біямедыцынскага характару, у біяінжынерных распрацоўках, пры эксперыментальным мадэляванні развіцця паталагічных станаў. Асаблівасцю эксперыментальнай працы з культывіраванымі нейронамі з’яўляецца неабходнасць аналізу малюнкаў не толькі цел клетак, але і складанай сеткі атожылкаў – нейрытаў.

Вызначэнне фенатыпічных характарыстык драўніны з выкарыстаннем метадаў камп’ютарнай біяметрыі
А. П. Кончыц, А. П. Сачак

Адным з перспектыўных шляхоў колькаснага апісання фенатыпу раслін з’яўляецца выкарыстанне метадаў камп’ютарнай біяметрыі, г. зн. падыходу, заснаванага на алгарытмічным аналізе лічбавых выяў. Лічбавыя выявы і атрыманыя на гэтай аснове даныя з’яўляюцца аб’ектам даследавання такога кірунку, а метады аналізу выяў, у сваю чаргу, – аналітычным інструментам камп’ютарнай морфаметрыі. Фенатыпічныя прыкметы, звязаныя з афарбоўкай розных органаў хвоі звычайнай, валодаюць значнай унутрывідавой зменлівасцю. Шэраг прыкмет, звязаных з афарбоўкай, носіць устойлівы, генетычна абумоўлены характар. Гэтыя прыкметы шырока выкарыстоўваюцца пры правядзенні генетыка-селекцыйных работ.

Дыягностыка злаякасных новаўтварэнняў на аснове сістэмы штучнага інтэлекту
А. Я. Кузняцоў

Складанне і аналіз генеалагічных даных уяўляецца важным метадам папуляцыйнай генетыкі. Мэтазгоднасць распрацоўкі і ўкаранення метаду дыягностыкі і прафілактыкі пухлін на аснове даных генетычнага кансультавання і тэхналогій штучнага інтэлекту – перспектыўны напрамак. Прапанавана аналітычная сістэма, якая дазваляе аналізаваць даныя пацыента, атрыманыя ў ходзе кансультавання, вынікі малекулярна-біялагічнага абследавання, радавод, і што немалаважна, даваць папярэдняе заключэнне аб наяўнасці рызыкі ўзнікнення анкалагічных захворванняў.