02/11/2026Veri Anla Үзгүлтүксүз Коркунуч Талаасынын Интеллект Алкагы (Continuous Hazard Field Intelligence Framework, CHFI) жол-транспорт кырсыгынын тобокелдигин өзүнчө жазууларды “кырсык бар/жок” же “оордук классы” деп түз классификациялоо катары гана эмес, байланышкан жол инфраструктурасында мейкиндик жана убакыт боюнча пайда болуп, жайылып жана топтолгон жашыруун коркунуч талаасы катары үйрөнүүгө аракет кылган терең үйрөнүү алкагы. Көбүрөөк көрүү
02/11/2026Veri Anla Трафиктин априордук маалыматы жетектеген абалга сезимтал аномалияларды аныктоо алкагы шаардык ылдам жолдогу жол кыймылынын агымында кадимки жүрүм-турумдан четтөөлөрдү чийки убакыт катары менен гана эмес; жол кыймылынын күнүмдүк жана жумалык түзүлүшү, мурда ошол эле убакыт аралыгындагы жүрүм-туруму, жергиликтүү өзгөрүү ылдамдыгы жана трафик абалынын убакыттык контексти сыяктуу тармактык билимди да моделге киргизүү аркылуу аныктоону көздөгөн терең үйрөнүү Көбүрөөк көрүү
16/10/2026Veri Anla ArrangementGAN архитектуралык чиймелердеги конструкциялык жана архитектуралык элементтерди семантикалык жактан ажыраткандан кийин pix2pixHD негизиндеги генеративдик атаандаш тармакты колдонуп, илешкектүү демпферлердин тегиздиктеги жайгашуусун автоматтык түрдө түзгөн терең үйрөнүүгө негизделген долбоорлоо ыкмасы. Көбүрөөк көрүү
07/10/2026Veri Anla Сунушталган гибриддик чечилишке ээ көп көрүнүштүү маалыматтарды бириктирүү модели бир жогорку чечилишке ээ борбордук сүрөттү жана сегиз төмөн чечилишке ээ айланма көрүнүштү колдонуп, өнөр жай металл сүрөттөрүн сегиз эсе жогору мейкиндиктик чечилишке жеткирүүнү максат кылган терең үйрөнүүгө негизделген супер-чечилиш архитектурасы болуп саналат. Көбүрөөк көрүү
01/10/2026Veri Anla axaMargin — визуалдык жактан бири-бирине окшош дарак түрлөрүн айырмалоодо биологиялык таксономияны түздөн-түз үйрөнүү максатына киргизип, ArcFace стилиндеги бурчтук маржа классификациясын таксономиялык байланышка жараша ыңгайлаштырган терең үйрөнүү классификация ыкмасы. Көбүрөөк көрүү
15/09/2026Veri Anla Dual-Domain Tensor Denoising (DuTD) — теориялык минимум болгон алты диффузия багытынан алынган диффузиялык тензордук сүрөттөө маалыматтарын сүрөт мейкиндигинде да, диффузия тензорунун физикалык параметрлер мейкиндигинде да бир убакта ызы-чуудан тазалоо үчүн иштелип чыккан кош-мейкиндиктүү терең үйрөнүү ыкмасы. Көбүрөөк көрүү
24/08/2026Veri Anla Бул изилдөө үч фазалуу электр бөлүштүрүү системасындагы бузулууларды MATLAB/Simulink чөйрөсүндө түзүлгөн чыңалуу жана ток сигналдарынан автоматтык түрдө таанып, андан кийин өчүргүчтү башкарууну иштете алган терең үйрөнүү системасын иштеп чыгат. Көбүрөөк көрүү
12/08/2026Veri Anla Бул изилдөө ультраүн сүрөттөрүндөгү микророботторду жасалма интеллект менен аныктоодо алты ар башка архитектуранын тактыгын, бузулууларга туруктуулугун жана эсептөө натыйжалуулугун салыштырат. Көбүрөөк көрүү
31/07/2026Veri Anla Электр унааларында батареянын заряд абалы айдоочу көргөн калган энергия көлөмүн жана болжолдуу жүрүү аралыкты аныктаган негизги көрсөткүчтөрдүн бири. Бул эмгек чыңалуу, ток жана температура сигналдары аркылуу SOC баалоо үчүн DResCNN–BiGRU–SE моделин карайт. Көбүрөөк көрүү
31/07/2026Veri Anla Бул изилдөө Нерселер интернети тармактарындагы нормалдуу жана чабуул трафигин ажыратуу үчүн эки баскычтуу терең үйрөнүү ыкмасын сунуштайт. Биринчи баскычта бир өлчөмдүү конволюциялык нейрон тармагы тармак трафигиндеги өзгөчөлүктөрдү чыгарат; Aquila оптималдаштыруу алгоритми болсо классификация үчүн пайдалуураак өзгөчөлүктөрдү тандоону көздөйт. Көбүрөөк көрүү
30/06/2026Veri Anla Транспортту пландаштырууда эң маанилүү суроолордун бири төмөнкүдөй: адамдар кайсы аймактан кайсы аймакка, кайсы сааттарда жана кандай тыгыздыкта кыймылдайт? Көбүрөөк көрүү
04/06/2026Veri Anla Айыл чарба зыянкечтери түшүм жоготууларынын эң маанилүү себептеринин бири. Салттуу ыкмаларда дыйкандар же адистер талааны кыдырып, жалбырактарды, тузактарды жана өсүмдүктөгү зыянкеч белгилерин текшеришет. Бул ыкма дагы деле баалуу болгону менен, убакытты талап кылат, чоң аянттарда кыйын жана эрте эскертүү берүүдө жетишсиз болушу мүмкүн. Көбүрөөк көрүү
02/06/2026Veri Anla Жаңы академиялык изилдөө төмөн дозалуу компьютердик томография сүрөттөрүндө шумду азайтуу үчүн кичирээк жана натыйжалуураак жасалма интеллект ыкмасын сунуштайт. Deep GLR деп аталган ыкма классикалык CT кайра куруу физикасын, график негизиндеги жөнгө салууну жана жеңил CNN тармактарын бириктирет. Көбүрөөк көрүү
Cookie тандоолору
Бул сайтта кукилерге уруксат берүү тажрыйбаңызды жакшыртат. Куки саясаты
Тандоолорду жөндөө
Бул сайтта кукилерге уруксат берүү тажрыйбаңызды жакшыртат.
