border=0

Physyske basis foar it meitsjen fan yntelliginte mjitsysteemen mei neuronale netwurktechnology

| Folgjende artikel ==>

De ûntwikkeling fan modellen fan mjitsystemen basearre op neuronale netwurken en algoritmen foar it ferwurkjen fan resultaten fan mjitten troch neurologyske netwurktechnology is ien fan 'e wichtichste manieren om de yntellektalisaasjeproses fan moderne mjittingen te ûntwikkeljen. Súksesfol oplossing fan dit probleem sil de metrologyske skaaimerken en effisjinsje fan besteande primêre mjitkundigen sûnder wichtige materiaal koste fanwege de djippe wiskundige ferwurking fan resultaten fan mjittingen. Dêrneist sil de ynlieding fan sokke dynamyske modellen en algoritmen as har applikaasje-software de skepping fan yntelliginte mjitkundige transducers en systemen mooglik meitsje mei de mooglikheid om har dynamyske parameter oan eksterne ynfloedrike faktueren en betingsten foar it útfieren fan mjittingen te personabilisearjen.

| Folgjende artikel ==>

Sjoch ek:

Eigenskippen en tapassearre wearde fan nanomaterialen

It gebrûk fan corpuscular particle properties yn apparatuer foar it krijen fan primêre mjittingen

Meitsjen fan metoaden mei feiligens basearre sensoren

Mössbauer-effekt

Apparat en prinsipe fan operaasje fan in atomêre krêftmikroskoop

Receptor klassifikaasjes

De fysike fundamentale fan Auger spektroskopy en neutronbefrakking

Algemiene eigenskippen fan 'e organisaasje en funksjonearjen fan sensoryske systemen fan libbene objekten

Electron Paramagnetic Resonânsje

Raster (scannen) elektronmikroskoop

Werom nei ynhâldsopjefte: Moderne fûnemintele en tapastlike ûndersyk yn ynstruminten

2019 @ edudocs.fun