Комбинированная модель процесса экстракционного аффинажа с применением нейросетевых технологий; Научная сессия ТУСУР–2024; Ч . 2

Комбинированная модель процесса экстракционного аффинажа с применением нейросетевых технологий; Научная сессия ТУСУР–2024; Ч . 2

Bibliografske podrobnosti
Parent link:	Научная сессия ТУСУР–2024: материалы международной научно-технической конференции студентов, аспирантов и молодых ученых, 5-17 Мая 2024, Томск/ Томский государственный университет систем управления и радиоэлектроники (ТУСУР).— , 2024 Ч . 2.— 2024.— С. 119-122
Glavni avtor:	Козлова Ю. М. Юлия Максимовна
Drugi avtorji:	Емельянов А. М. Алексей Михайлович, Надеждин И. С. Игорь Сергеевич
Izvleček:	Заглавие с экрана Представлена комбинированная модель процесса экстракционного аффинажа с применением нейросетевых технологий, а также её проверка на адекватность. Среднеквадратичные отклонения результатов моделирования от экспериментальных данных не превышают 5,5%
Jezik:	ruščina
Izdano:	2024
Teme:	электронный ресурс труды учёных ТПУ искусственная нейронная сеть комбинированная модель экстракционный аффинаж погрешность моделирования
Online dostop:	https://www.elibrary.ru/item.asp?id=73593507
Format:	Elektronski Book Chapter
KOHA link:	https://koha.lib.tpu.ru/cgi-bin/koha/opac-detail.pl?biblionumber=678332

Podobne knjige/članki

Применение квантизированной рекуррентной нейронной сети для повышения точности измерения атмосферного давления; Научная сессия ТУСУР–2024; Ч . 2
od: Емельянов А. М. Алексей Михайлович
Izdano: (2024)

Разработка и интеграция графопостроителя в программно-технический комплекс фильтрации зашумленных измерительных сигналов; Электронные средства и системы управления; Ч . 1
od: Козлова Ю. М. Юлия Максимовна
Izdano: (2024)

Синтез нейросетевого регулятора для автоматизированной системы управления каскадом центробежных экстракторов; Электронные средства и системы управления; Ч . 1
od: Емельянов А. М. Алексей Михайлович
Izdano: (2024)

Исследование влияния изменения производительности на процесс экстракционного аффинажа; Химия и химическая технология в XXI веке; Т. 1
Izdano: (2022)

Технология аффинажа концентратов природного урана с конвертированием растворов в микросферы оксидов урана: автореферат диссертации на соискание ученой степени доктора технических наук; спец. 05.17.02
od: Шамин В. И. Виктор Иванович
Izdano: (Северск, 2010)

Prediction of penetration rate and optimization of weight on a bit using artificial neural networks; Известия Томского политехнического университета [Известия ТПУ]. Инжиниринг георесурсов; Т. 335, № 3
Izdano: (2024)

Применение нейросетевых алгоритмов для автоматизированного дешифрирования данных дистанционного зондирования Земли; Молодежь и современные информационные технологии
od: Смирнов А. А.
Izdano: (2025)

Метод обнаружения аномалий с помощью тренажера реактора; Атомная техника за рубежом; № 9
Izdano: (2002)

Определение поломок резцов PDC с помощью регрессионного и нейросетевого моделирования; Известия Томского политехнического университета [Известия ТПУ]. Инжиниринг георесурсов; Т. 330, № 5
od: Третьяк А. Я. Александр Яковлевич
Izdano: (2019)

Использование глубоких моделей нейросетей для определения направления будущего движения рисковых компонент портфеля активов; Перспективы развития фундаментальных наук; Т. 3 : Математика
od: Родюкевич Е. С.
Izdano: (2023)

Проблематика совершенствования экологического мониторинга на нефтегазовых объектах с применением технологий искусственного интеллекта; Известия Томского политехнического университета [Известия ТПУ]. Инжиниринг георесурсов; Т. 336, № 10
od: Нургалиев А. И. Артур Ильдарович
Izdano: (2025)

Современное состояние экстракционного метода: учебное пособие
od: Петров Б. И. Борис Иосифович
Izdano: (Санкт-Петербург, Лань, 2018)

Автоматизация разработки изображений мнемосхем в проектной документации АСУ ТП для объектов добычи и подготовки нефти и газа; Молодежь и современные информационные технологии
od: Голещихин Д. А.
Izdano: (2025)

Алгоритм управления выпарным аппаратом установки экстракционно-кристаллизационного аффинажа; Перспективы науки; № 3 (90)
od: Барков Д. Е. Даниил Евгеньевич
Izdano: (2017)

Детектирование объектов с использованием сверточных нейронных сетей YOLO11; Научная инициатива иностранных студентов и аспирантов
od: Ли Цзюмин
Izdano: (2025)

Оценка состояния здоровья пораженных деревьев пихты на снимках высокого разрешения с использованием сверточных нейронных сетей с механизмом внимания; Молодежь и современные информационные технологии
od: Мачука М. К. Р.
Izdano: (2025)

Нейронная сеть для оптимизации адаптивного экспоненциального алгоритма декодирования минимальной суммы; Моделирование, оптимизация и информационные технологии; Т. 13, № 1
Izdano: (2025)

Комбинированная разработка рудных месторождений: учебное пособие
od: Каплунов Д. Р. Давид Родионович
Izdano: (Москва, Горная книга, 2012)

Параметрическая идентификация уравнения контроля качества; Методы менеджмента качества; № 12
od: Садыхов Р. А.
Izdano: (2002)

Иcследование применения сверточных нейронных сетей YOLOv8 и YOLO11 при детектировании транспортных средств на аэрофотоснимках; Молодежь и современные информационные технологии
od: Ли Цзюмин
Izdano: (2025)

Комбинированная оценка характеристик сложных систем
od: Железнов И. Г. Игорь Георгиевич
Izdano: (Москва, Машиностроение, 1976)

Комбинированная глубокая вытяжка листовых материалов
od: Валиев С. А. Садык Абдулович
Izdano: (Москва, Машиностроение, 1973)

Информационная нейросетевая система для интеллектуального анализа данных; Известия Томского политехнического университета [Известия ТПУ]; Т. 309, № 8
Izdano: (2006)

Оптимизация архитектуры сверточных нейронных сетей на основе генетического алгоритма; Молодежь и современные информационные технологии
od: Волков В. К.
Izdano: (2025)

Изучение точности работы нейронной сети YOLO в сложных сценах; Научная инициатива иностранных студентов и аспирантов
od: Сюэ Юйнин
Izdano: (2026)

Макет программно-аппаратного комплекса по отслеживанию падений и информированию о них; Молодежь и современные информационные технологии
od: Морозов А. В.
Izdano: (2026)

Разработка алгоритма для рекомендации слов; Молодежь и современные информационные технологии
od: Сайберт С. М.
Izdano: (2026)

Исследование качества классификации подстилающих поверхностей на основе рекуррентной нейронной сети и энергетических параметров; Молодежь и современные информационные технологии
od: Кушнарев О. Ю.
Izdano: (2026)

Комбинированная технология освоения угольных месторождений Южной Якутии
od: Скуба В. Н. Валентин Николаевич
Izdano: (Якутск, Изд-во ЯФ СО АН СССР, 1986)

Модель сверточной нейронной сети для детектирования объектов воздушного пространства на изображениях; Молодежь и современные информационные технологии
od: Клековкин В. А.
Izdano: (2023)

Датасет для решения задач объектного детектирования летающих объектов на тепловизионных изображениях; Молодежь и современные информационные технологии
Izdano: (2025)

Определение положения роботов в пространстве с использованием компьютерного зрения; Интеллектуальная энергетика
od: Русанова Н. И.
Izdano: (2025)

Комбинированная разработка рудных месторождений: учебник
od: Казикаев Д. М. Джек Мубаракович
Izdano: (Москва, Горная книга, 2008)

SERS and advanced chemometrics – Utilization of Siamese neural network for picomolar identification of beta-lactam antibiotics resistance gene fragmen; Analytica Chimica Acta; Vol. 1192
Izdano: (2022)

Сжатие выходов сверточных слоёв с использованием DCT и усечения коэффициентов; Молодежь и современные информационные технологии
od: Черенков А. А.
Izdano: (2026)

Comparing the efficiency of defect depth characterization algorithms in the inspection of CFRP by using one-sided pulsed thermal NDT; Infrared Physics and Technology; Vol. 107
od: Moskovchenko A. I. Aleksey Igorevich
Izdano: (2020)

Устойчивость модели полносверточной нейронной сети с механизмом внимания к импульсным помехам на изображениях пораженных деревьев пихты; Молодежь и современные информационные технологии
od: Малкин А. Ю. Артем Юрьевич
Izdano: (2026)

Оперативная оценка уровня экономической безопасности энергетических объектов; Векторы благополучия: экономика и социум; Т. 54, № 2
od: Кондраков О. В. Олег Викторович
Izdano: (2026)

Исследование модели сверточной нейронной сети Mo-U-Net с робастной функции потерь Хьюбера в условиях зашумленных изображений; Молодежь и современные информационные технологии
od: Малкин А. Ю. Артем Юрьевич
Izdano: (2025)

Комбинированная обработка поверхности конструционной стали в плазме дуговых разрядов низкого давления; Высокие технологии в современной науке и технике
od: Куренбин Т. А.
Izdano: (2015)