Рекомендуемая категория для самостоятельной подготовки:
Реферат*
| Код |
429732 |
| Дата создания |
2020 |
| Страниц |
21
|
Мы сможем обработать ваш заказ (!) 22 апреля в 12:00 [мск] Файлы будут доступны для скачивания только после обработки заказа.
|
Содержание
Введение 2
1. Понятие и виды статичных нейросетей 3
2. Анализ управления роботом со статичной нейросетью 13
Заключение 19
Список литературы 20
Введение
Работы первичного осмотра и разминирования предназначены для военного и гражданского применения (силовыми структурами, структурами обеспечения общественного порядка, службы ликвидации последствий чрезвычайных ситуаций). В зависимости от конструкции, некоторые работы способны передвигаться не только по горизонтальной поверхности, но и по наклонным, а также перемещаться по лестничным маршам
Фрагмент работы для ознакомления
Введение 2
1. Понятие и виды статичных нейросетей 3
2. Анализ управления роботом со статичной нейросетью 13
Заключение 19
Список литературы 20
Список литературы
1 Kniaz V V. Fast instantaneous center of rotation estimation algorithm for a skied-steered robot // SPIE Optical Metrology. -- 2015. -- Jun. -- Vol. 9528. -- P. 95280L-95280L-11.
2 Kniaz V V. Real-time optical flow estimation on a GPU for a skied-steered mobile robot. -- 2016. -- Apr. -- P. 989706-989706-12.
3 Kniaz V. V., Gorbatsevich V. S., Mizginov V. A. THERMALNET: A DEEP CONVOLUTIONAL NETWORK FOR SYNTHETIC THERMAL IMAGE GENERATION // ISPRS International Archives of the Photogrammetry, Remote Sensing and Spatial Information Sciences. -- 2017. -- Vol. XLII-2/W4. -- P. 41-45. -- URL: http://www.intarch-photogramm-remote-sens-spatial-inf-sci.net/XLII-2W4/41/2017/.
4 Krizhevsky A, Sutskever I, Hinton G E. Imagenet classification with deep convolutional neural networks // Advances in Neural Information Processing Systems. -- 2012.
5 Long J., Shelhamer E., Darrell T. Fully convolutional networks for semantic segmentation // IEEE Conference on Computer Vision and Pattern Recognition (CVPR). -- 2015.
6 Long J., Shelhamer E., Darrell T. Fully Convolutional Models for Semantic Segmentation // CVPR 2015, and PAMI 2016. -- 2016.
7 Semantic image segmentation for information presentation in enhanced vision / Oleg V. Vygolov, Vladimir S. Gorbatsevich, Nikita A. Kostromov et al. // Proc. SPIE. -- 2017. -- Vol. 10197. -- P. 101970H-101970H-8. -- URL: http://dx.doi.org/10.1117/12.2262507.
8 SqueezeNet: AlexNet-level accuracy with 50x fewer parameters an
Пожалуйста, внимательно изучайте содержание и фрагменты работы. Деньги за приобретённые готовые работы по причине несоответствия данной работы вашим требованиям или её уникальности не возвращаются.
* Категория работы носит оценочный характер в соответствии с качественными и количественными параметрами предоставляемого материала. Данный материал ни целиком, ни любая из его частей не является готовым научным трудом, выпускной квалификационной работой, научным докладом или иной работой, предусмотренной государственной системой научной аттестации или необходимой для прохождения промежуточной или итоговой аттестации. Данный материал представляет собой субъективный результат обработки, структурирования и форматирования собранной его автором информации и предназначен, прежде всего, для использования в качестве источника для самостоятельной подготовки работы указанной тематики.
bmt: 0.00472