При изучении наук примеры полезнее правил.

Ньютон И.

Связь с редакцией

Ближайшие события

22.05.2025

Форум T-FLEX PLM 2025

Город: Москва

19.06.2025

XXV Всероссийская научно-практическая конференция МОРИНТЕХ-ПРАКТИК «Информационные технологии в судостроении-2025»

Город: С.-Петербург

25.06.2025 - 26.06.2025

Инженерное собрание России 2025

Город: С.-Петербург

10.09.2025 - 12.09.2025

\ИНТЕГРИРОВАННОЕ УПРАВЛЕНИЕ ПРОЕКТАМИ. Как БЫЛО, ЕСТЬ и БУДЕТ

Город: Сочи

07.10.2025 - 11.10.2025

ИНФОРМАЦИОННЫЕ ТЕХНОЛОГИИ И ТЕХНИЧЕСКИЕ СРЕДСТВА УПРАВЛЕНИЯ (ICCT-2025)

Город: Гомель

дистанционный мониторинг

Статьи

Автоматизация в промышленности, №10 2022

Производственные автоматизированные системы

Богданова Л.М., Курпатов О.В., Левин С.Е., Нагибин С.Я., Сенаторов М.Ю.

Метод расчета интервальной оценки стоимости аварии в пирамиде промышленной безопасности предприятия

Ключевые слова: дистанционный мониторинг, интегральный риск, инциденты промышленной безопасности, пирамиды промышленной безопасности, стоимость события

Автоматизация в промышленности, №12 2022

Производственные автоматизированные системы

Богданова Л.М., Курпатов О.В., Левин С.Е., Нагибин С.Я., Сенаторов М.Ю.

Методика оценки стоимости событий промышленной безопасности

Ключевые слова: авария, дистанционный мониторинг, инцидент, пирамида промышленной безопасности, событие промышленной безопасности, стоимость события промышленной безопасности

Автоматизация в промышленности, №1 2024

Обсуждаем тему: Современные технологии визуализации и обработки данных для решения промышленных задач

Громов Ю.Ю., Ищук И.Н., Родионов В.В.

Применение технологий искусственного интеллекта в задачах обработки данных дистанционного мониторинга поверхности земли

Ключевые слова: генетический алгоритм, глубокое обучение, дистанционный мониторинг, классификация, нейронная сеть, оптико-электронные системы, сегментация, теплофизические параметры, фоноцелевая обстановка

Автоматизация в промышленности, №8 2024

Производственные автоматизированные системы

Громов Ю.Ю., Ищук И.Н., Родионов В.В.

Обнаружение и распознавание техногенных и скрытых подповерхностных объектов с помощью нейронных сетей глубокого обучения

Ключевые слова: глубокое обучение, дистанционный мониторинг, оптико-электронные системы, сверточная нейронная сеть, теплофизические параметры

Последний вышедший номер

Читайте в номере:

Структуры данных информационных моделей систем диспетчеризации технологических процессов в условиях цифровизации

Параметрируемая многомассовая модель грузового автомобиля

Системы технологического моделирования: исторические примеры и отечественные реалии

Метод анализа соответствия для повышения эффективности бизнес-процессов