SciNetwork библиотека — это централизованное хранилище научных материалов всего сообщества научной социальной сети. Здесь хранятся все материалы с открытым доступом. Внесите свой вклад в общую библиотеку добавив больше книг и статей в свой раздел «Моя библиотека» с открытым доступом.
свернуть
В статье описывается Развитие ядерной энергетики, как самой удобной для передачи и использования
Представлена эквивалентная электрическая схема сверхпроводников согласно
двухжидкостной модели для описания переходных процессов при коммутации посто-
янного тока и нестационарных процессов при гармоническом изменении электродви-
жущей силы (ЭДС) источника питания. В схеме введены инерционные индуктивно-
сти для нормальных и сверхпроводящих электронов (L n , Ls ) и эффективное
сопротивление Rn вследствие возбуждения нормальных электронов под действием
индуцированного электрического поля. Также показаны существенные недостатки и
противоречия в эквивалентной электрической схеме сверхпроводников, предложенной
другими авторами. Введенная в работе эквивалентная электрическая схема позволяет
описать переходные процессы, а также получить зависимости нормального и сверх-
проводящего токов, электрического поля от времени и мощность тепловыделения в
сверхпроводнике при возбуждении нормальных электронов в зависимости от часто-
ты и температуры.
В статье описывается использование систем рекуперации теплоты отработавших газов на судах
В пособии содержатся теоретические сведения по всем основным разделам курса русского языка и разнообразные упражнения по орфографии, пунктуации, лексике и стилистике, грамматическому разбору.
Книга поможет учащимся систематизировать и углубить знания школьной программы при подготовке к письменным и устным экзаменам по русскому языку, особенно сдаче ЕГЭ.
Пособие предназначено для школьников старших классов и абитуриентов, учителей русского языка и преподавателей подготовительных курсов.
В статье описывается основные показатели работоспособность корпуса судна.
В статье рассматривается проблема создания точной автоматизированной измерительной системы контроля положения устанавливаемой детали при сборке и, непосредственно, в ходе выполнения сварочных операций.
В горнодобывающих работах на открытых карьерах активно используются взрывные технологии. При этом появляется задача оценки качества взрывных работ, которая определяется размерами фрагментов горной породы, полученных в результате взрывов. В связи с этим возникает задача оценки числа фрагментов горной породы и их размеров (задача фрагментации). В настоящее время популярны подходы к решению таких задач на основе систем компьютерного зрения с использованием нейронных сетей семантической или экземплярной сегментации. При этом оказывается, что для их работы требуется существенное привлечение компьютерных ресурсов. В связи с этим использование альтернатив – алгоритмов быстрого обнаружения объектов на цифровых изображениях взорванной породы является актуальным. В статье изучены особенности использования нейронных сетей глубокого обучения с архитектурой YOLO, которая, как ожидалось, будет иметь более высокую скорость обработки видеоинформации. На основе проведённого исследования обоснован выбор в качестве базовой архитектуры использовать YOLOv7x. Для обучения нейронных сетей выбранной архитектуры был использован размеченный авторами набор данных, составленный из цифровых фотографий фрагментов горной породы, образовавшихся в результате взрыва в открытом карьере. Полученные результаты позволили обосновать выбор в качестве метрики оценки качества взрывных работ геометрические размеры описанного прямоугольника вокруг выделенного на изображении фрагмента породы.
В настоящей статье рассматривается опыт конструкторского бюро AMD в создании подобных судов в основном для рынков Азии, Африки и Южной Америки; большинство из них строились на азиатских судостроительных предприятиях.
В настоящей работе авторами предпринята попытка критического анализа требований действующей редакции Правил РКО в отношении подхода к проектированию судов внутреннего и смешанного(река–море) плавания с ледовыми подкреплениями.
Основная проблема использования стандартных методов оптимизации заключается в необходимости изменять все параметры шагами одинакового размера, независимо от поведения градиента. Более эффективный способ оптимизации нейронной сети состоит в том, чтобы установить адаптивные размеры шага для каждого параметра. Стандартные методы основаны на квадратных корнях экспоненциальных оценок моментов квадратов прошлых градиентов и не используют локальное изменение градиентов. В работе представлены методы адаптивной невыпуклой и доверительной оптимизации с положительно-отрицательной оценкой моментов с соответствующими теоретическими гарантиями сходимости. Данные подходы позволяют более точно сходиться функции потери в области глобального минимума за меньшее количество итераций. Использование преобразований положительно-отрицательной оценки момента и дополнительного параметра, регулирующего размер шага, позволяют обходить локальные экстремумы для достижения более высокой производительности по сравнению с аналогичными методами. Внедрение разработанных алгоритмов в процесс обучения различных архитектур мультимодальных нейросетевых систем анализа гетерогенных данных позволило повысить точность распознавания пигментных новообразований кожи на 2,33 – 5,69 процентных пункта по сравнению с известными методами оптимизации. Мультимодальные нейросетевые системы анализа разнородных дерматологических данных, обученные с применением предложенных алгоритмов оптимизации, могут использоваться в качестве инструмента вспомогательной медицинской диагностики, который позволит сократить потребление финансовых и трудовых ресурсов, задействованных в медицинской отрасли, а также повысить шанс раннего выявления пигментных онкопатологий.