В данной тезисной работе представлено общее описание алгоритмов обработки рентгеновских изображений человеческой стопы, которые важны для диагностики различных состояний стопы, включая переломы, деформации и заболевания суставов. Исследование охватывает несколько методов обработки изображений, таких как выявление изменений, сегментация и извлечение признаков, что способствует улучшению качества рентгеновских снимков и повышению точности диагностики. Кроме того, в тезисе обсуждаются трудности, связанные с шумами, искажениями и низкой контрастностью рентгеновских изображений, а также предлагаются методы снижения этих проблем. Реализация этих алгоритмов направлена на повышение эффективности диагностики заболеваний стопы и более эффективное принятие медицинских решений.
В данной статье рассматриваются педагогические возможности духовно-нравственного воспитания будущих педагогов на основе работ Шарафа Рашидова, функциональная модель духовно-нравственного воспитания будущих педагогов на основе работ Шарафа Рашидова, инновационные методы духовно-нравственного воспитания будущих педагогов.
В данной статье проанализированы методы сбора данных отпечатков ладони в области биометрической идентификации человека. В основном рассматриваются два типа методов сбора - офлайн и онлайн, с сравнением их преимуществ и недостатков. В офлайн-методе описана техника сбора данных на основе изображений с чернилами, а в онлайн-методе рассматриваются архитектура устройств, работающих в реальном времени, пользовательский интерфейс и требования к оптической системе.
В данной статье рассматривается применение алгоритма кластеризации k-means для распознавания динамических объектов. Поскольку метод k-means является одним из методов обучения без учителя, он широко используется в задачах определения, отслеживания и классификации движущихся объектов в реальном времени. Содержание метода, его реализация и недостатки указывают на необходимость применения подходов глубокого обучения.
В данной статье изучено влияние интерполяционных методов, применяемых в паншарпенинговых методах (повышение пространственного разрешения), на качество мультиспектральных изображений. В частности, интерполяционные методы ближайшего соседа, билинейная, бикубическая и Ланцоша были применены в рамках паншарпенинговых подходов IHS, Brovcy, РСА, Gram-Schmidt и BDSD. Проведено сравнение указанных методов с точки зрения сохранения пространственных деталей и уменьшения спектральных искажений. В экспериментальных исследованиях использовались такие показатели оценки качества изображений, как ERGAS, SAM, SSIM и QAVE. Полученные результаты показывают, что бикубическая и Ланцош интерполяции обеспечивают наилучшее качество изображения.
Одной из важнейших задач является постоянный мониторинг изменений в теплице. Если теплица небольшая, мы можем управлять ею с помощью одного рабочего. Но если теплица большая, то ее мониторинг и управление требуют много времени и человеческих ресурсов. Работа в теплице подразумевает не только управление ею, но и выполнение определенных операций, таких как: вентиляция, распределение воды, сбор спелых культур, распыление химикатов против вредителей и т. д. Для автоматизации и интеллектуального анализа этих задач в данной работе рассматривается модель сельскохозяйственного робота-манипулятора для теплицы.
В статье рассмотрена роль цифровых моделей и систем на основе метаданных в анализе и оптимизации технологических процессов механообрабатывающей промышленности. На примере процесса круглого наружного врезного шлифования, смоделированного в программной среде, выполнен пошаговый анализ динамической системы процесса.
Искусственный интеллект (ИИ) открывает множество возможностей для интеллектуального анализа медицинских изображений. Однако для эффективной работы таких моделей необходимы большие и качественно размеченные данные. Поскольку в медицинской сфере сбор таких данных является сложным и дорогостоящим, методы аугментации данных приобретают особую важность.
