Любое препятствие преодолевается настойчивостью
Леонардо да Винчи
Главная
Новости
События
Фирмы
Библиотека
Ссылки
Журнал
Архив
Авторам
Реклама
Подписка
Темы
English
Связь с редакцией
Рассылка новостей
Ближайшие события
10.09.2025 - 12.09.2025
Интегрированное управление проектами. Как было, есть и будет
Город:
Сочи
25.09.2025 - 26.09.2025
4-я Межотраслевая конференция «Практические вопросы обслуживания промышленного оборудования: электроника, механика, софт»
Город:
Санкт-Петербург
30.09.2025 - 03.10.2025
Международный авиационный инновационный форум. МАИФ - 2025
Город:
Санкт-Петербург
07.10.2025 - 11.10.2025
ИНФОРМАЦИОННЫЕ ТЕХНОЛОГИИ И ТЕХНИЧЕСКИЕ СРЕДСТВА УПРАВЛЕНИЯ (ICCT-2025)
Город:
Гомель
07.10.2025 - 11.10.2025
ИНФОРМАЦИОННЫЕ ТЕХНОЛОГИИ И ТЕХНИЧЕСКИЕ СРЕДСТВА УПРАВЛЕНИЯ (ICCT-2025)
Город:
Гомель
Обсуждаем тему: Искусственный интеллект для промышленных предприятий
Статьи
Автоматизация в промышленности, №12 2019
Обсуждаем тему: Искусственный интеллект для промышленных предприятий
Ян Д.Е.
Искусственный интеллект – сотрудник организации
Ключевые слова:
автоматизация повторяющихся операций
,
аналитика кадрового потенциала
,
искусственный интеллект
,
предиктивная поведенческая аналитика
,
цифровой след
Автоматизация в промышленности, №12 2019
Обсуждаем тему: Искусственный интеллект для промышленных предприятий
Вишневский К.В.
,
Зурбашев А.В.
,
Кошевой В.О.
,
Пронченков И.А.
,
Салахов И.И.
,
Чернышева Е.А.
Сравнение предиктивных методов БИК-спектроскопии для анализа качества нефтепродуктов
Ключевые слова:
БИК-спектроскопия
,
дизельные топлива
,
искусственные нейронные сети
,
метод-ПЛС(PLS)
,
регрессионный анализ
,
хемометрика
Автоматизация в промышленности, №12 2019
Обсуждаем тему: Искусственный интеллект для промышленных предприятий
Лифанов А.В.
,
Соколов Д.И.
Искусственный интеллект на базе нейросетей для промышленных предприятий
Ключевые слова:
искусственные нейросети
,
нейропроцессорный модуль
,
облачные платформы
,
обучение нейросети
Автоматизация в промышленности, №12 2019
Обсуждаем тему: Искусственный интеллект для промышленных предприятий
Плуготаренко Н.К.
,
Юхно А.И.
Применение интеллектуальных методов в информационно-измерительных системах для автоматизации процесса дозирования хлорагента
Ключевые слова:
дозирование
,
канцерогенный риск
,
нечеткая логика
,
прогнозирование
,
хлорирование
Автоматизация в промышленности, №12 2019
Обсуждаем тему: Искусственный интеллект для промышленных предприятий
Глазырин А.Е.
Методика разработки тренажёра с интеллектуальной иммерсивной средой
Ключевые слова:
генетический алгоритм
,
иммерсивная среда
,
нечеткая модель
,
оператор
,
профессиональная подготовка
,
тренажер
Автоматизация в промышленности, №12 2019
Обсуждаем тему: Искусственный интеллект для промышленных предприятий
Крикунов Д.Э.
,
Кунчинин А.Н.
Как искусственный интеллект может увеличить добычу нефти на зрелых месторождениях
Ключевые слова:
добыча нефти
,
искусственный интеллект
,
машинное обучение
,
оптимальное управление
,
электроцентробежные насосы
Автоматизация в промышленности, №12 2019
Обсуждаем тему: Искусственный интеллект для промышленных предприятий
Вересников Г.С.
,
Панкова Л.А.
,
Пронина В.А.
Разработка инструментальной программной среды для решения задач параметрического синтеза при проектировании технических объектов в условиях неопределенности параметров
Ключевые слова:
генетический алгоритм.
,
инструментальное программное средство
,
параметрический синтез
,
проектирование
,
смешанная неопределенность
,
теория неопределенности
Автоматизация в промышленности, №12 2019
Обсуждаем тему: Искусственный интеллект для промышленных предприятий
Миррасул Дж. Мусави. (Mithun P. Acharya и Mirrasoul J. Mousavi)
,
Митхун П. Ачарья
Системы искусственного интеллекта реального времени в цифровых двойниках на периферийных устройствах
Ключевые слова:
искусственный интеллект
,
моделирование
,
облачные технологии
,
периферийные устройства
,
реальное время
,
цифровой двойник
Автоматизация в промышленности, №12 2019
Обсуждаем тему: Искусственный интеллект для промышленных предприятий
Белоусов О.Ю.
,
Владов Р.А.
,
Дозорцев В.М.
,
Шайдуллин Р.А.
Предиктивная аналитика состояния оборудования в химико-технологических процессах
Ключевые слова:
большие данные
,
диагностические и прогностические модели
,
мониторинг состояния оборудования
,
наработка на отказ
,
обслуживание по состоянию
,
предиктивная аналитика
,
распознавание образов
,
химико-технологические процессы
Последний вышедший номер
Читайте в номере:
Количественный анализ ошибок в коммуникационных протоколах функциональной безопасности
Тенденции развития периферийного искусственного интеллекта в автоматизации технологических процессов
Алгоритм сопоставления для нормализации данных системы формирования оптимальных предложений на выбор изделий электронной компонентной базы в процессах разработки радиоэлектронной аппаратуры
Снижение электромагнитных помех от импульсных источников питания на промышленных объектах
Готовится к печати
Читайте в номере:
Автоматизация планирования мероприятий в системах управления физическими активами
Методика контроля и снижения шума, генерируемого роботизированной линией розлива
Исследование характеристик электрохимического первичного преобразователя для определения несимметричного диметилгидразина
Управление динамическими характеристиками теплоносителя при сушке пиломатериалов
Рассылки
Subscribe.Ru
Автоматизация в
промышленности