-
Ученые Курчатовского комплекса НБИКС-природоподобных технологий разработали алгоритм обучения спайковых нейронных сетей в динамической среде.
© nrcki.ruИсследования помогут в создании биоподобных устройств, способных к самообучению в режиме реального времени при взаимодействии с окружающим миром.
-
Холдинг «Росэлектроника» Госкорпорации Ростех разработал приложение «Биосейф» для хранения на мобильном устройстве личной информации пользователя в зашифрованном виде.
© rostec.ruРешение обеспечивает безопасность данных за счет применения технологий биометрической аутентификации, нейронных сетей и криптографии. Приложение будет впервые продемонстрировано на форуме «Армия-2023».
-
Журнал Minerals опубликовал научную статью, посвященную совместным исследованиям ученых Томского политехнического университета и Тегеранского политехнического университета в области геологии. Они посвящены инновационному способу преобразования радиометрических и магнитометрических данных горнорудного месторождения, которые позволяют получить региональную геологическую оценку распространения полезных ископаемых.
© news.tpu.ru -
Взгляд на сверхзвуке © stimul.onlineФотография экспериментальной установки. Источник изображения: пресс-служба МГУ
Ученые межфакультетского центра виртуальной реальности МГУ совместно с коллегами из Института проблем управления имени В.А.Трапезникова РАН, центра «Сверхзвук» МГУ, а также из Мексики построили модель глазодвигательного отклика на вынужденное движение головы человека, применив дифференциальную нейронную сеть с импульсной функцией активации. Результаты работы, опубликованные в журнале Mathematics, помогут в разработке новых систем виртуальной реальности. Об этом достижении сообщает журнал об инновациях в России «Стимул».
Авторы проверили работоспособность модели на основе экспериментальных данных, собранных в лаборатории математического обеспечения имитационных динамических систем МГУ. Полученный результат будет использован для создания новых систем виртуальной реальности с высоким быстродействием и для оценки качества авиакосмических тренажеров.
-
-
- © russian.rt.com
-
-
Специалисты Научно-технического центра «Газпром нефти» совместно с Московским физико-техническим институтом (МФТИ) создали самообучающуюся программу, позволяющую прогнозировать свойства пород на новых месторождениях. Реализация проекта позволит сэкономить компании десятки миллионов рублей за счет оптимизации количества исследований и повышения качества прогнозирования.
-
-
- Нейронные сети
Вашингтонский университет подвел итоги конкурса алгоритмов по распознаванию лиц Megaface (опубликованы на сайте, представитель университета не стал их комментировать). N-tech.lab вошла в первую пятерку во всех четырех номинациях, в двух — победила, обойдя в том числе команду Google.
-
Добавить новость
можно всем, без премодерации, только регистрация
