Уведомления
Авторизуйтесь или зарегистрируйтесь, чтобы оценивать материалы, создавать записи и писать комментарии.
Авторизуясь, вы соглашаетесь с правилами пользования сайтом и даете согласие на обработку персональных данных.
В МТУСИ разработали нейросеть, способную распознавать автомобили
Сотрудники факультета «Информационные технологии» МТУСИ под руководством декана факультета Михаила Городничева разработали уникальную нейронную сеть, созданную специально для решения задачи распознавания марок транспортных средств.
Человеческая жизнь в современную эпоху представляет собой обширный список практических задач, которые можно автоматизировать для повышения общей эффективности. В прошлом этот список ограничивался только задачами, решение которых не требовало творческого мышления и было свойственно только одному человеку. На современном этапе достижения научно-технического прогресса за последние два десятилетия значительно расширили этот список.
Специально для подобных задач сотрудники МТУСИ создали сверточные нейронные сети или CNN. Их задача — принимать изображения в качестве входной информации и, основываясь на результатах своей работы, выдавать названия классов объектов, которые были ранее определены в процессе обучения с помощью применения робастной функции потерь.
В процессе разработки нейронной сети данные собирались с сервиса Auto.ru и камер наружного видеонаблюдения, а сам DataSet был собран размером более 90 тысяч экземпляров, которые в дальнейшем размещались и предобрабатывались, благодаря чему разработанная технология способна определять автомобили и их марки по отдельным элементам для повышения точности.
Искусственный интеллект сегодня является одним из наиболее перспективных направлений в ИТ-области. Одним из преимуществ своей разработки ученые называют точность. В перспективе нейросеть с легкостью способна облегчить обработку входящего видеопотока для более глубокого сбора информации о составе транспортного потока, что позволит более оптимально и безопасно управлять им. Работа опубликована в журнале World Scientific.
Telegram 
Дзен 
VK Подобрать тип физической активности, который лучше всего подходит человеку, можно исходя из особенностей его характера. Психологи из Великобритании определили, что люди с разными чертами личности получают больше удовольствия от разных видов спорта.
Международная команда ученых оценила связь между длительностью физической активности, ее интенсивностью, риском смерти от всех причин и вероятностью развития сердечно-сосудистых и онкологических заболеваний.
Наблюдения, проведенные космическим аппаратом NASA «Юнона», показали, что магнитное поле Юпитера и его мощная магнитосфера, заполненная ионизированным газом, могут порождать вблизи полюсов газового гиганта новый тип плазменных волн. Ничего подобного ранее ученые не фиксировали.
Принято считать, что люди с развитыми когнитивными способностями отличаются высокими моральными принципами. Ученые из Великобритании решили проверить этот тезис научными методами и пришли к противоположному выводу.
Подобрать тип физической активности, который лучше всего подходит человеку, можно исходя из особенностей его характера. Психологи из Великобритании определили, что люди с разными чертами личности получают больше удовольствия от разных видов спорта.
В июне 2025 года ВК покинули 1,2 миллиона авторов контента. Это резкое ускорение их бегства в сравнении с предшествующими месяцами. Одновременно число авторов на других платформах растет, в результате по этому показателю соцсеть обогнал не только Telegram, но и запрещенный Instagram*. Причиной происходящего многие наблюдатели посчитали совокупность решений менеджмента компании за последние годы.
Радиотелескопы уловили очень короткий сигнал, и по его характеристикам стало ясно, что он не может быть естественного происхождения. Астрономы пришли к выводу, что источник находился в околоземном пространстве — там, где уже более полувека летает «мертвый» аппарат NASA.
Группа российских ученых из Института прикладной математики имени М. В. Келдыша РАН и МФТИ провела детальное численное исследование источников шума, генерируемых крылом прототипа сверхзвукового бизнес-джета в режиме посадки. Эта работа, сочетающая передовые методы вычислительной гидродинамики и аэроакустики, впервые позволила с высокой точностью локализовать и охарактеризовать основные зоны шумообразования вблизи полноразмерной геометрии крыла модели прототипа сверхзвукового пассажирского самолета в посадочной конфигурации.
Результаты эксперимента в США в будущем могут позволить добиться разрешения на использование отработанной конопли в качестве кормовой добавки в животноводстве.
Вы попытались написать запрещенную фразу или вас забанили за частые нарушения.
Понятно
Из-за нарушений правил сайта на ваш аккаунт были наложены ограничения. Если это ошибка, напишите нам.
Понятно
Наши фильтры обнаружили в ваших действиях признаки накрутки. Отдохните немного и вернитесь к нам позже.
Понятно
Мы скоро изучим заявку и свяжемся с Вами по указанной почте в случае положительного исхода. Спасибо за интерес к проекту.
Понятно