СЕРИЯ ОБЗОРОВ НАУЧНЫХ СТАТЕЙ НА ПЛАТФОРМЕ РЦНИ: ПРОГРАММИРОВАНИЕ |
||
|
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 Атаки на ИИ Внедрение ИИИИ теория Компьютерные 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 Промпты. Генеративные запросы Распознавание лиц Распознавание образов Распознавание речи Творчество ИИ Техническое зрение Чат-боты Авторизация |
2025-09-24 12:51 Преподаватели, аспиранты и студенты! Продолжаем знакомить вас с электронной библиотекой Российской академии наук, содержащей полнотекстовую коллекцию журналов. Предлагаем вашему вниманию «Программирование». Журнал публикует статьи по всем проблемам, связанным с теоретическим и практическим программированием: операционные системы, технологии программирования, языки программирования и компиляторы, параллельное программирование, верификация и тестирование программ, машинная графика, компьютерная алгебра и т.п. Журнал предназначен для исследователей, практиков и студентов. Исследование методов представления поверхностей на основе функций расстояний со знаком / А. Р. Гарифуллин, В. А. Фролов, А. С. Будак, Г. А. Галактионов // Программирование. - 2025. - № 3. - С. 15-26. - URL: journals.rcsi.science/0132-3474/article/view/305284 В работе проведено исследование методов рендеринга поверхностей на основе трассировки лучей для представлений на базе функций расстояний со знаком. В качестве основных объектов интереса были выбраны время работы алгоритма рендеринга, объем занимаемой памяти, точность представления поверхности, оцениваемая по рендеру с помощью метрики PSNR. Проведенное сравнение выявило перспективные представления и алгоритмы и показало, что функции расстояний в ряде случаев практически не уступают полигональным моделям по скорости, хотя при этом могут выигрывать по объему потребляемой памяти и представлять поверхность с хорошим уровнем точности. Адаптивный метод выбора базисных функций сетей Колмагорова — Арнольда для задачи улучшения изображений магнитно-резонансной томографии / М. А. Пенкин, А. С. Крылов // Программирование. - 2025. - № 3. - С. 63-69. - URL: journals.rcsi.science/0132-3474/article/view/305288 Исследуется возможность улучшения качества обработки изображений магнитно-резонансной томографии на основе использования сетей Колмогорова–Арнольда для фильтрации глобальных признаков сверточной нейронной сети. В настоящем исследовании мы предлагаем метод адаптивного отбора базисных функций самой моделью в ходе обучения из заранее зафиксированной пользователем системы базисов. Предлагаемый подход основан на механизме внимания, успешно применяющемся в трансформерных сетях. Мультиобъективная визуализация обширных лесов в системах виртуального окружения / П. Ю. Тимохин, М. В. Михайлюк // Программирование. - 2025. - № 3. - С. 102-113. - URL: journals.rcsi.science/0132-3474/article/view/305291 Рассматривается задача визуализации обширных лесных массивов в системах виртуального окружения с помощью облаков точек и аппаратно-ускоренной трассировки лучей. На основе предложенного метода создана программная реализация и проведена ее апробация на ряде детализированных облаков точек реальных деревьев (листопадных и вечнозеленых). Результаты апробации подтвердили возможность синтеза в реальном времени изображений уникальных обширных лесных массивов (несколько миллионов деревьев) как с высоты “птичьего полета”, так и “с точки зрения пешехода”. Предложенное решение имеет широкий диапазон применений: системы виртуального окружения, видеосимуляторы, научная визуализация, геоинформационные системы, образовательные приложения и др. Информация для авторов статей : - журнал является рецензируемым, включен в перечень ВАК; - в «Белом списке» имеет уровень 2; Более подробную информация о коллекции журналов можно узнать на сайте Научной библиотеки: https://lib.sibsau.ru/ran Все публикации можно скачивать! Следите за новыми постами. Источник: lib.sibsau.ru Комментарии: |
|