Работы автора

Исследована проблема оценки урожайности зерновых культур с использованием мобильных технологий. Проанализированы рост потребления зерна и повышенный интерес к методам оценки урожайности зерновых культур. Проведен обзор методов машинного обучения для учета урожайности, приведены примеры использования глубокого обучения и статистических моделей. Описана структура и функциональность мобильного приложения, предназначенного для сбора данных и автоматизации подсчета зерна. Подчеркнута важность мобильных технологий для оптимизации ресурсов и улучшения производственных процессов в сельском хозяйстве.

Проведён сравнительный анализ эффективности различных моделей машинного обучения для генерации контента, включая текст, изображения, видео и музыку. Рассмотрены основные метрики оценки качества генерируемого контента для каждого типа данных. Проведено тестирование и сравнение таких моделей, как GPT, DALL-E, Vid2Vid и Mubert, на соответствующих наборах данных. Показаны сильные и слабые стороны каждой модели. Определены наиболее эффективные на текущий момент подходы для задач генерации разных типов контента.