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

Інформаційна технологія для дистанційного розпізнавання об'єктів рослинного світу на ос-нові нейромереж

dc.contributor.authorПацалюк, В. С.uk
dc.contributor.authorТкаченко, О. М.uk
dc.titleІнформаційна технологія для дистанційного розпізнавання об'єктів рослинного світу на ос-нові нейромережuk
dc.date.issued2024
dc.publisherВінницький національний технічний університетuk
dc.identifier.citationПацалюк В. С., Ткаченко О. М. Інформаційна технологія для дистанційного розпізнавання об'єктів рослинного світу на ос-нові нейромереж // 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-fitki/all-fitki-2024/paper/view/20803.uk
dc.relation.ispartofМатеріали LІII науково-технічної конференції підрозділів ВНТУ, Вінниця, 20-22 березня 2024 р.uk
dc.relation.urihttps://conferences.vntu.edu.ua/index.php/all-fitki/all-fitki-2024/paper/view/20803
dc.identifier.udc004.93'12
dc.identifier.urihttps://ir.lib.vntu.edu.ua/handle/123456789/41919
dc.description.abstractТехнологія дистанційного розпізнавання об'єктів рослинного світу на основі нейромереж є ключовим інструментом для автоматизації та удосконалення процесів аналізу та моніторингу рослин, що сприяє підвищенню ефективності сільського господарства та екологічного збереження.uk
dc.description.abstractThe technology of remote recognition of objects of the plant world based on neural networks is a key tool for automating and improving the processes of plant analysis and monitoring, which contributes to increasing the efficiency of agriculture and ecological preservation.en
dc.subjectтехнологіяuk
dc.subjectрозпізнаванняuk
dc.subjectоб'єктівuk
dc.subjectнейромережuk
dc.subjectефективностіuk
dc.subjecttechnologyen
dc.subjectrecognitionen
dc.subjectobjectsen
dc.subjectneural networksen
dc.subjectefficiencyen
dc.typeThesis
dc.language.isoukuk
dc.relation.referencesGraupe D. Principles Of Artificial Neural Networks: Basic Designs To Deep Learning (4th Edition) / Daniel Graupe., 2019. – 440 сen
dc.relation.referencesInternational Science Group. Theoretical and applied aspects of the development of science / International Science Group., 2023. – 517 с.en
dc.date.accessioned2024-04-30T07:53:39Z
dc.date.available2024-04-30T07:53:39Z

Файли

Контейнер файлів

Зараз показуємо 1 - 1 з 1
Вантажиться...
Ескіз
Назва:
20803.pdf
Розмір:
396,99 KB
Формат:
Adobe Portable Document Format

Ліцензійна угода

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