<link rel="stylesheet" href="styles.f3b1fba60ec7970c.css">

Нейромережевий підхід до оцінювання стійкості будинків до стихійних лих за даними аерофотозйомки

Скорочена інформація про документ
dc.contributor.authorЛіщук, А. Р.uk
dc.contributor.advisorШтовба, С. Д.uk
dc.titleНейромережевий підхід до оцінювання стійкості будинків до стихійних лих за даними аерофотозйомкиuk
dc.date.issued2020
dc.publisherВінницький національний технічний університетuk
dc.identifier.citationЛіщук А. Р. Нейромережевий підхід до оцінювання стійкості будинків до стихійних лих за даними аерофотозйомки [Електронний ресурс] / А. Р. Ліщук ; наук. кер. С. Д. Штовба // Матеріали XLIX науково-технічної конференції підрозділів ВНТУ, Вінниця, 27-28 квітня 2020 р. – Електрон. текст. дані. – 2020. – Режим доступу: https://conferences.vntu.edu.ua/index.php/all-fksa/all-fksa-2020/paper/view/9684.uk
dc.relation.ispartofМатеріали XLIX науково-технічної конференції підрозділів ВНТУ, Вінниця, 27-28 квітня 2020 р.uk
dc.relation.urihttps://conferences.vntu.edu.ua/index.php/all-fksa/all-fksa-2020/paper/view/9684
dc.identifier.udc681.12
dc.identifier.urihttps://ir.lib.vntu.edu.ua/handle/123456789/29288
dc.description.abstractЗапропоновано підхід до аналізу споруд на стійкість стихійним лихам, через повітряні знімки, використовуючи нейронні мережі.uk
dc.description.abstractAn approach to analyzing structures for disaster resilience through aerial imagery using neural networks is proposed.en
dc.subjectнейронна мережаuk
dc.subjectмашинне навчанняuk
dc.subjectкомп’ютерний зірuk
dc.subjectкоординатне перетворенняuk
dc.subjectмаскаuk
dc.subjectneural networken
dc.subjectmachine learningen
dc.subjectcomputer visionen
dc.subjectcoordinate transformationen
dc.subjectmasken
dc.typeThesis
dc.language.isoukuk
dc.relation.referencesPreparing Aerial Imagery for Crop Classification [Електронний ресурс]. Режим доступу: https://medium.com/datadriveninvestor/preparing-aerial-imagery-for-crop-classification-ce05d3601c68 - назва з екрану.en
dc.relation.referencesHope T. Learning TensorFlow / Tom Hope - United States of America: O’Reilly Media, Inc., 2017. -242p.en
dc.date.accessioned2020-03-30T16:18:46Z
dc.date.available2020-03-30T16:18:46Z

Файли

Контейнер файлів

Зараз показуємо 1 - 1 з 1
Ескіз
Назва:
9684.pdf
Розмір:
445,83 KB
Формат:
Adobe Portable Document Format
Завантажити

Ліцензійна угода

Зараз показуємо 1 - 1 з 1
Ескіз
Назва:
license.txt
Розмір:
17 B
Формат:
Plain Text
Опис:
Завантажити

Зібрання

НТКП ВНТУ. Факультет комп'ютерних систем і автоматики (2020)