Исследование ученых ПензГТУ получило поддержку Российского научного фонда |
||
МЕНЮ Главная страница Поиск Регистрация на сайте Помощь проекту Архив новостей ТЕМЫ Новости ИИ Голосовой помощник Разработка ИИГородские сумасшедшие ИИ в медицине ИИ проекты Искусственные нейросети Искусственный интеллект Слежка за людьми Угроза ИИ ИИ теория Внедрение ИИКомпьютерные науки Машинное обуч. (Ошибки) Машинное обучение Машинный перевод Нейронные сети начинающим Психология ИИ Реализация ИИ Реализация нейросетей Создание беспилотных авто Трезво про ИИ Философия ИИ Big data Работа разума и сознаниеМодель мозгаРобототехника, БПЛАТрансгуманизмОбработка текстаТеория эволюцииДополненная реальностьЖелезоКиберугрозыНаучный мирИТ индустрияРазработка ПОТеория информацииМатематикаЦифровая экономика
Генетические алгоритмы Капсульные нейросети Основы нейронных сетей Распознавание лиц Распознавание образов Распознавание речи Творчество ИИ Техническое зрение Чат-боты Авторизация |
2024-03-06 15:24 Проект «Реализация на микросхемах программируемой логики нейронных сетей реального времени, использующих алгоритм обратного распространения ошибки» получил финансовую поддержку в рамках регионального конкурса РНФ «Проведение фундаментальных научных исследований и поисковых научных исследований малыми отдельными научными группами». Сфера научных интересов ?руководителя проекта доцента кафедры «Программирование», к.т.н. Ушениной Инны Владимировны связана с адаптивной цифровой обработкой сигналов и их реализацией на ПЛИС, нейронными сетями и арифметическими устройствами, работающих в формате с плавающей запятой. Вместе с коллегой по научной команде доцентом кафедры «Программирование», к.т.н Евгением Александровичем Даниловым, занимающимся вопросами цифровой обработки сигналов и изображений, радиолокацией, техническими средствами охраны, методами машинного обучения, разработкой программного обеспечения на языке Python, ученый-исследователь рассчитывает разработать базовые схемы LMS-фильтра и получить схемы нейронов с фиксированными весовыми коэффициентами, временные модели схем нейронов с фиксированными весовыми коэффициентами, реализованные на ПЛИС и оформленные в виде «мягких» IP-модулей. Разработка в дальнейшем найдет свое применение при разработке и использовании технологий и программного обеспечения распределенных и высокопроизводительных вычислительных систем. Искренне желаем ученым реализовать свои цели и достичь поставленных результатов! Источник: vk.com Комментарии: |
|