Электроника НТБ - научно-технический журнал - Материалы тега

главная

eng

Вход

Архив журнала

Журналы

Медиаданные

Редакционная политика

Авторам

Контакты

© 2001-2025
РИЦ Техносфера
Все права защищены
Тел. +7 (495) 234-0110
Оферта

R&W

ISSN 1992-4178(print)
ISSN 1992-4186(online)

Книги по электронике

Тег "neural networks"

Станкоинструмент #4/2024
Д. Н. Миронов, М. В. Вартанов
Применение роботизированного полирования плоских поверхностей в условиях ограниченного доступа инструмента

DOI: 10.22184/2499-9407.2024.37.4.40.46 Проведен анализ возможностей применения роботизированного полирования плоских поверхностей при ограниченном доступе инструмента и определены рациональные режимы резания для достижения требуемого качества.

Электроника НТБ #6/2024
О. Чупринова
ИДЕНТИФИКАЦИЯ ПОКАЗАНИЙ АНАЛОГОВЫХ ИЗМЕРИТЕЛЬНЫХ ПРИБОРОВ С ПОМОЩЬЮ НЕЙРОННЫХ СЕТЕЙ

DOI: 10.22184/1992-4178.2024.237.6.98.100 Рассмотрено построение архитектуры нейронной сети для снятия показаний с аналоговых приборов. Описаны основные блоки и используемые элементы, такие как сверточные сети ResNet и Path Aggregation Network. Сделана оценка точности полученной модели на тестовой выборке по двум функциям потерь Loss.

Станкоинструмент #3/2023
А. И. Шварц, Д. Н. Миронов, М. В. Вартанов
Методы подавления вибраций при роботизированной обработке

DOI: 10.22184/2499-9407.2023.32.3.34.41 Приведен обзор методов подавления вибраций при роботизированной обработке. Представлены исследования, проводимые в Московском политехническом университете в области роботизированной отделочной обработки.

Наноиндустрия #1/2023
E.C.Тюнтеров, В.С.Абруков, В.А.Мукин, А.В.Смирнов, Д.В.Петров, Н.И.Петров, Н.В.Александрова, И.Ю.Семенова
МЕТОДОЛОГИЯ РАЗРАБОТКИ ТОНКОПЛЕНОЧНЫХ СИСТЕМ С ЗАДАННОЙ ГАЗОЧУВСТВИТЕЛЬНОСТЬЮ ДЛЯ ХЕМОРЕЗИСТИВНОЙ ГАЗОВОЙ СЕНСОРИКИ БЕЗ ИСТОЧНИКОВ ПИТАНИЯ

DOI: https://doi.org/10.22184/1993-8578.2022.16.1.22.28 Представлена методология разработки тонкопленочных систем, которая позволит получать хеморезистивные сенсоры с заданной газочувствительностью. Методология заключается в проведении серий экспериментов по синтезу тонкопленочных систем с использованием различных технологий синтеза (различные исходные материалы, параметры синтеза тонких пленок, различные методы синтеза тонких пленок: терморезистивное испарение, воздушно-капельное распыление, отжиг в атмосфере кислорода), проведении измерений их свойств и характеристик, создании базы данных результатов экспериментов; обобщении зависимостей, содержащихся в экспериментальных данных с помощью искусственных нейронных сетей в виде многофакторных вычислительных моделей. Эти модели позволят решать прямые и обратные задачи, экстраполировать выявленные в экспериментальных данных зависимости, проводить виртуальные эксперименты.

Электроника НТБ #9/2020
Н. Андреева, В. Лучинин, Е. Рындин
МУЛЬТИМОДАЛЬНЫЕ НЕЙРОМОРФНЫЕ МОДУЛИ НА ОСНОВЕ МНОГОУРОВНЕВОЙ МЕМРИСТОРНОЙ ЛОГИКИ

DOI: 10.22184/1992-4178.2020.200.9.72.82 Рассматриваются вопросы адаптации мемристивных устройств с многоуровневым переключением сопротивления для использования в искусственных нейронных сетях в качестве электронных эквивалентов синапсов.

Наноиндустрия #9/2018
Эйсымонт Алексей Леонидович, Черников Антон Владимирович, Косоруков Дмитрий Евгеньевич, Насонов Илья Игоревич, Комлев Арсений Александрович
Гетерогенная многопроцессорная система на кристалле с производительностью 512 Gfl ops

В статье рассмотрены вопросы реализации энергоэффективной гетерогенной и толерантной к задержкам выполнения операций с памятью системы на кристалле (СнК) с тактовой частотой 1 ГГц, пиковой производительностью 512 Gflops и иерархически организованной внутренней памятью. СнК содержит 16 векторных ядер NMC4 из семейства NeuroMatrix и пять скалярных ядер Cortex-A5 фирмы ARM. УДК 004.383 DOI: 10.22184/1993-8578.2018.82.135.143

Станкоинструмент #2/2016
М. Киселев, С. Новиков
«Индустрия 4.0»: некоторые проблемные вопросы

Рассмотрены системные проблемы реализации концепции «Индустрия 4.0», управления информационно- телекоммуникационными сетями, объединяющими производственные объекты. Высказано предположение о том, что техническая реализация концепции «Индустрия 4.0» наиболее эффективна в случае применения нейронных сетей.