SCI Библиотека

Представлена эквивалентная электрическая схема сверхпроводников согласно
двухжидкостной модели для описания переходных процессов при коммутации посто-
янного тока и нестационарных процессов при гармоническом изменении электродви-
жущей силы (ЭДС) источника питания. В схеме введены инерционные индуктивно-
сти для нормальных и сверхпроводящих электронов (L n , Ls ) и эффективное
сопротивление Rn вследствие возбуждения нормальных электронов под действием
индуцированного электрического поля. Также показаны существенные недостатки и
противоречия в эквивалентной электрической схеме сверхпроводников, предложенной
другими авторами. Введенная в работе эквивалентная электрическая схема позволяет
описать переходные процессы, а также получить зависимости нормального и сверх-
проводящего токов, электрического поля от времени и мощность тепловыделения в
сверхпроводнике при возбуждении нормальных электронов в зависимости от часто-
ты и температуры.

В пособии содержатся теоретические сведения по всем основным разделам курса русского языка и разнообразные упражнения по орфографии, пунктуации, лексике и стилистике, грамматическому разбору.

Книга поможет учащимся систематизировать и углубить знания школьной программы при подготовке к письменным и устным экзаменам по русскому языку, особенно сдаче ЕГЭ.

Пособие предназначено для школьников старших классов и абитуриентов, учителей русского языка и преподавателей подготовительных курсов.

В статье рассматривается проблема создания точной автоматизированной измерительной системы контроля положения устанавливаемой детали при сборке и, непосредственно, в ходе выполнения сварочных операций.

В горнодобывающих работах на открытых карьерах активно используются взрывные технологии. При этом появляется задача оценки качества взрывных работ, которая определяется размерами фрагментов горной породы, полученных в результате взрывов. В связи с этим возникает задача оценки числа фрагментов горной породы и их размеров (задача фрагментации). В настоящее время популярны подходы к решению таких задач на основе систем компьютерного зрения с использованием нейронных сетей семантической или экземплярной сегментации. При этом оказывается, что для их работы требуется существенное привлечение компьютерных ресурсов. В связи с этим использование альтернатив – алгоритмов быстрого обнаружения объектов на цифровых изображениях взорванной породы является актуальным. В статье изучены особенности использования нейронных сетей глубокого обучения с архитектурой YOLO, которая, как ожидалось, будет иметь более высокую скорость обработки видеоинформации. На основе проведённого исследования обоснован выбор в качестве базовой архитектуры использовать YOLOv7x. Для обучения нейронных сетей выбранной архитектуры был использован размеченный авторами набор данных, составленный из цифровых фотографий фрагментов горной породы, образовавшихся в результате взрыва в открытом карьере. Полученные результаты позволили обосновать выбор в качестве метрики оценки качества взрывных работ геометрические размеры описанного прямоугольника вокруг выделенного на изображении фрагмента породы.

В настоящей статье рассматривается опыт конструкторского бюро AMD в создании подобных судов в основном для рынков Азии, Африки и Южной Америки; большинство из них строились на азиатских судостроительных предприятиях.

В настоящей работе авторами предпринята попытка критического анализа требований действующей редакции Правил РКО в отношении подхода к проектированию судов внутреннего и смешанного(река–море) плавания с ледовыми подкреплениями.

Основная проблема использования стандартных методов оптимизации заключается в необходимости изменять все параметры шагами одинакового размера, независимо от поведения градиента. Более эффективный способ оптимизации нейронной сети состоит в том, чтобы установить адаптивные размеры шага для каждого параметра. Стандартные методы основаны на квадратных корнях экспоненциальных оценок моментов квадратов прошлых градиентов и не используют локальное изменение градиентов. В работе представлены методы адаптивной невыпуклой и доверительной оптимизации с положительно-отрицательной оценкой моментов с соответствующими теоретическими гарантиями сходимости. Данные подходы позволяют более точно сходиться функции потери в области глобального минимума за меньшее количество итераций. Использование преобразований положительно-отрицательной оценки момента и дополнительного параметра, регулирующего размер шага, позволяют обходить локальные экстремумы для достижения более высокой производительности по сравнению с аналогичными методами. Внедрение разработанных алгоритмов в процесс обучения различных архитектур мультимодальных нейросетевых систем анализа гетерогенных данных позволило повысить точность распознавания пигментных новообразований кожи на 2,33 – 5,69 процентных пункта по сравнению с известными методами оптимизации. Мультимодальные нейросетевые системы анализа разнородных дерматологических данных, обученные с применением предложенных алгоритмов оптимизации, могут использоваться в качестве инструмента вспомогательной медицинской диагностики, который позволит сократить потребление финансовых и трудовых ресурсов, задействованных в медицинской отрасли, а также повысить шанс раннего выявления пигментных онкопатологий.

В связи с малым количеством размеченных наборов данных радиолокационных изображений перспективным представляется использование оптических изображений для обучения нейронных сетей, предназначенных для обнаружения объектов на радиолокационных изображениях. Однако оптические изображения имеют ряд существенных отличий от радиолокационных изображений, что приводит к необходимости более глубокого экспериментального исследования вопроса. В работе была исследована применимость такого подхода и показано, что в случае задачи обнаружения кораблей достижимы высокие результаты. Кроме того, показано, что предварительная фильтрация спекл-шума позволяет дополнительно улучшить ситуацию.