В данной статье проведен анализ архитектуры веб-сервера, аппаратного и программного обеспечения для мониторинга и контроля уровня воды в скважине па базе микроконтроллера ESP32. Также рассматриваются возможности использования технологий 1оТ (Интернет вещей) для расширения возможностей мониторинга в реальном времени на платформе ESP32. В статье подробно проанализированы методы и способы наблюдения и контроля за подземными водами. Приведены экспериментальные результаты по техническим параметрам разработанного оборудования и скорости работы программного обеспечения. Данная система может найти широкое применение в эффективном управлении водными ресурсами, экологическом мониторинге, а также в сельском хозяйстве.
Статья посвящено решению проблемы выбора прсцидентных объектов, являющейся важным аспектом мульти кластеризации в процессах распознавания и классификации образов. Предложен новый алгоритм выбора прецидентных объектов с учетом пространства номинальных и числовых признаков. Этот алгоритм обеспечивает точную, устойчивую и прозрачную классификацию данных, повышая эффективность принятия аналитических решений, особенно в процессах медицинской диагностики.
В данной исследовательской работе частично описаны элементы базы знаний, которые широко используются в процессах принятия решений в интеллектуальных системах, этапы их формирования, а также последовательности обогащения логических правил предикатами. Кроме того, исследование включает общую архитектуру интеллектуальных систем на основе базы знаний и теоретические сведения о типах и свойствах правил. В то же время статья также включает анализ основной литературы по построению и обогащению правил с использованием концепций и принципов логики первого порядка.
В данной статье рассматриваются современные алгоритмы, применяемые для интеллектуального анализа речевых сигналов, а также их научно-практическое значение. Развитие технологий искусственного интеллекта и машинного обучения расширяет возможности автоматической обработки речевых сигналов, извлечения признаков и распознавания. В исследовании анализируются процессы моделирования на основе таких передовых методов, как MFCC, CNN и RNN. Также рассматриваются алгоритмы, применяемые для преобразования речи в текст, идентификации говорящего и понимания контекста. Полученные результаты могут быть использованы в интеллектуальных голосовых интерфейсах, системах безопасности и лингвистических приложениях.
В этой статье показано, как цифровые технологии играют важную роль в развитии навыков критического мышления у будущих учителей начальной школы. Также упоминается необходимость применения инновационных методов обучения для устранения проблем, возникающих в процессе.
В статье представлен сравнительный анализ алгоритмов машинного обучения, применяемых для ранней диагностики онкологических заболеваний. В работе рассмотрены алгоритмы Random Forest, XGBoost, AdaBoost и другие, протестированные на различных клинических задачах, таких как рак шейки матки, лёгких и кожи. Особое внимание уделено ансамблевым методам, которые продемонстрировали наивысшую точность, особенно алгоритму Random Forest (случайный лес). Подчёркивается универсальность изучаемых методов, их адаптивность к разнородным медицинским данным и потенциал для разработки интеллектуальных систем поддержки принятия клинических решений.
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.
