Показать сокращенную информацию

dc.contributor.authorЮрчук, М. С.uk
dc.contributor.authorПаламарчук, Є. А.uk
dc.date.accessioned2024-05-06T09:36:52Z
dc.date.available2024-05-06T09:36:52Z
dc.date.issued2024
dc.identifier.citationЮрчук м. С., Паламарчук Є. А. Автоматизовані інформаційні системи як засіб підвищення ефективності розвідки родовищ корисних копалин. Матеріали LІII науково-технічної конференції підрозділів ВНТУ, Вінниця, 20-22 березня 2024 р. Електрон. текст. дані. 2024. URI: https://conferences.vntu.edu.ua/index.php/all-fksa/all-fksa-2024/paper/view/20891.uk
dc.identifier.urihttps://ir.lib.vntu.edu.ua//handle/123456789/42373
dc.description.abstractДосліджено роль автоматизованих інформаційних систем у підвищенні ефективності розвідки родовищ корисних копалин. Розглянуто вплив геоінформаційних систем, дистанційного зондування та машинного навчання на точність і швидкість розвідувальних робіт, зниження витрат, екологічний вплив.uk
dc.description.abstractThe role of automated information systems in enhancing the efficiency of mineral exploration has been investigated. The impact of geographic information systems, remote sensing, and machine learning on the accuracy and speed of exploration activities, cost reduction, and environmental impact has been examineden
dc.language.isouk_UAuk_UA
dc.publisherВНТУuk
dc.relation.urihttps://conferences.vntu.edu.ua/index.php/all-fksa/all-fksa-2024/paper/view/20891
dc.subjectавтоматизовані інформаційні системиuk
dc.subjectрозвідка родовищuk
dc.subjectкорисні копалиниuk
dc.subjectгеоінформаційні системиuk
dc.subjectдистанційне зондуванняuk
dc.subjectмашинне навчанняuk
dc.subjectautomated information systemsen
dc.subjectmineral explorationen
dc.subjectGeographic Information Systemsen
dc.subjectremote sensingen
dc.subjectmachine learningen
dc.titleАвтоматизовані інформаційні системи як засіб підвищення ефективності розвідки родовищ корисних копалинuk
dc.typeThesis
dc.identifier.udc004.896:622.8
dc.relation.referencesDing, L., Chen, B., Zhu, Y., Dong, H., & Zhang, P. Mineral prediction based on prototype learning. Computers & Geosciences. 2024. Computers and Geosciences, Vol.184, pp.1-12. https://dx.doi.org/10.1016/j.cageo.2024.105540en
dc.relation.referencesSchlumberger. Petrel subsurface software. 2023. URL: www.software.slb.com/products/petrel (дата звернення 04.03.2024).en
dc.relation.referencesTagwai, M.G., Jimoh, O.A., Shehu, S.A., & Zabidi, H. Application of GIS and remote sensing in mineral exploration: current and future perspectives. World Journal of Engineering. 2023. URL: www.emerald.com/insight/content/doi/10.1108/WJE-09- 2022-0395/full/html (дата звернення 07.03.2024)en
dc.relation.referencesWalker J. AI in Mining – Mineral Exploration, Autonomous Drills, and More. 2019. URL: emerj.com/ai-sector overviews/ai-in-mining-mineral-exploration-autonomous-drills/ (дата звернення 10.03.2024).en
dc.relation.referencesАвтоматизовані інформаційні системи: опис, завдання та особливості. URL: publish.com.ua/it-ta-web/avtomatizovani informatsijni-sistemi-opis-zavdannya-ta-osoblivosti.html (дата звернення 29.02.2024)uk


Файлы в этом документе

Thumbnail

Данный элемент включен в следующие коллекции

Показать сокращенную информацию