| Поле DC | Значение | Язык |
|---|
| dc.contributor.author | Головко, Я. Ю. | - |
| dc.contributor.author | Ильинская, Е. В. | - |
| dc.date.accessioned | 2025-05-05T08:50:55Z | - |
| dc.date.available | 2025-05-05T08:50:55Z | - |
| dc.date.issued | 2025 | - |
| dc.identifier.citation | Головко, Я.Ю. Использование алгоритмов машинного обучения для оценки степени повреждений объектов жилой инфраструктуры / Я.Ю. Головко, Е.В. Ильинская // Экономика. Информатика. - 2025. - Т.52, №1.-С. 156-167. - Doi: 10.52575/2687-0932-2025-52-1-156-167. - Библиогр.: с. 165-166. | ru |
| dc.identifier.uri | http://dspace.bsuedu.ru/handle/123456789/65121 | - |
| dc.description.abstract | В исследовании рассматривается использование сверточных нейронных сетей (CNN), рекуррентных нейронных сетей (RNN) и гибридных архитектур (CNN-RNN) для автоматизации анализа степени разрушений | ru |
| dc.language.iso | ru | ru |
| dc.subject | техника | ru |
| dc.subject | вычислительная техника | ru |
| dc.subject | машинное обучение | ru |
| dc.subject | оценка повреждений | ru |
| dc.subject | инфраструктурные объекты | ru |
| dc.subject | сверточные нейронные сети | ru |
| dc.subject | YOLOv5 | ru |
| dc.subject | ResNet | ru |
| dc.title | Использование алгоритмов машинного обучения для оценки степени повреждений объектов жилой инфраструктуры | ru |
| dc.type | Article | ru |
| Располагается в коллекциях: | Т. 52, № 1
|
