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:

Evolúsjonêre modeling

Effekten fan resonante ynteraksje fan in elektromagnetysk fjild mei in substansje

Quantum-meganyske ferklearring fan it ferskynsel fan superkonduktiviteit

Raster (scannen) elektronmikroskoop

Fysiko-gemyske basis foar de bou fan biosensors basearre op cantilevers

Apparat en prinsipe fan operaasje elektrostatyske en magnetyske linzen

Fysike basis fan nanotechnology, it krijen fan nanomaterialen

Fysike fundamentals fan fêste state fan nanoelektronika

Principias fan bou, struktuer en modus fan operaasje fan oszillatorsysteem mei reguliere dynamyk

De wichtichste wetten fan selsorganisaasje fan komplekse dynamyske systemen

Physical Basics of SQUID - mikroskopy

>

Werom nei ynhâldsopjefte: Moderne fûnemintele en tapastlike ûndersyk yn ynstruminten

2019 @ bibinar.info