В данной статье анализируется процесс анализа и классификации текстовых данных, рассматриваются типы текстовых данных, т. е. структурированные, неструктурированные и полуструктурированные данные, а также выделяются их характеристики. Кроме того, особое внимание было уделено существующим возможностям и проблемам обработки текстовых данных на узбекском языке. В частности, на примере системы «Tahrirchi» были представлены достижения и недостатки в анализе текстовых данных на узбекском языке.
В данной статье рассматривается роль речевых сигналов в системах идентификации личности, а также процессы выделения их характеристик и формирования параметров. Биометрическая уникальность речевого сигнала основана на неповторимых фонетических и акустических особенностях речи каждого человека.
Цифровизация здравоохранения требует автоматизированного анализа дермоскопических изображений. Такие изображения играют важную роль в раннем выявлении кожных новообразований, особенно меланомы. В данной статье рассматриваются ключевые проблемы обработки изображений нестандартизированный формат, дисбаланс выборки и неопределенность визуальных признаков. На основе этого был разработан диаграмма последовательности для автоматизированной системы анализа.
В данной статье анализируется предварительная обработка изображений дистанционного зондирования на основе модели дискретной гистограммы. Фиксироваться эффективность применения данной модели, ее значимость, качество и уникальность. Кроме того, показано практическое значение инфракрасных каналов в повышении эффективности распознавания объектов при дистанционном зондировании Земли.
В статье рассматривается цифровая обработка видеоизображений -процессы улучшения качества видео, оптимизации изображений и их анализа. В статье рассматриваются современные технологии, в частности методы, основанные на искусственном интеллекте и машинном обучении, а также такие подходы, как снижение шума в видео, восстановление изображений, цветокоррекция и улучшение сжатия видео.
В данной статье рассмотрены проблемы, возникающие при цифровой обработке изображений внутренних органов человека, полученных методом видеоэндоскопии, а также пути их устранения. Несмотря на широкое применение видеоэндоскопических изображений в медицине, в диагностике и хирургии, их качество может снижаться из-за таких факторов, как недостаточное освещение, шумы, геометрические искажения и изменение цветового баланса. Кроме того, биологическое разнообразие человеческого организма и патологические различия проявления заболеваний негативно влияют на точность моделей искусственного интеллекта. В статье обоснована актуальность использования современных алгоритмических подходов, включая технологии глубокого обучения, для повышения качества изображений и эффективности диагностики.
Данное исследование посвящено анализу существующих систем обнаружения эмоций человека по речевым сигналам, в основном изучая системы с открытым и закрытым исходным кодом, сравнивая их принципы работы, технические характеристики, возможности и области применения. В работе также демонстрируются эксплуатационные характеристики и уровни точности систем распознавания речевых сигналов на разных языках.
В данной статье предлагается модель, основанная на глубоком обучении, для извлечения ключевых объектов из текстов и создания базы знаний. Для задачи распознавания именованных сущностей (Named Entity Recognition, NER) используется модель долгой краткосрочной памяти (Long Short-Term Memory, LSTM). Данные предварительно обрабатываются, преобразуются в цифровую форму с помощью токенизации и one-hot кодирования. Модель обучается и оценивается для выделения различных типов объектов (имена людей, даты, географические названия). Экспериментальные результаты демонстрируют эффективность модели, а также анализируется влияние различных параметров.
В статье «Методы извлечения объектов из изображений» рассмотрены основные типы алгоритмов сегментации объектов изображения и представлена информация об их основных преимуществах и недостатках. В зависимости от характера проблемы есть возможность выбрать один или несколько методов.
