Самые популярные новости за неделю
20.06.2018 Участники XVII Международной конференции по управлению проектами приступили к цифровизации российского проектного менеджмента 664
20.06.2018 Восемь земельных участков под создание индустриальных и промышленных парков выставлены на торги в Москве 548
21.06.2018 Росспецмаш: на субсидирование скидок на сельхозтехнику в 2019-2020 годах необходимо по 15 млрд руб. ежегодно  480
22.06.2018 ФРТП: потребности ТЭК – главный драйвер инновационного развития трубной отрасли 461
19.06.2018 АО "ОКБМ Африкантов" оснастило вентиляционным оборудованием новую станцию метро в Нижнем Новгороде 452
22.06.2018 Перспективы цифровой революции в нефтегазовом секторе обсудили на выставке "НЕФТЬ И ГАЗ"/MIOGE 419
19.06.2018 ОЭМК подтвердил соответствие международным стандартам 417
19.06.2018 Schneider Electric открыла центр Инноваций в ОЭЗ "Иннополис" в Республике Татарстан 413
19.06.2018 На Севмаше установили уникальный прессогибочный комплекс 385
19.06.2018 CLAAS: Высокая урожайность втрое снижает расход топлива комбайна TUCANO 580 378
21.06.2018 В ЦИАМ обсудили новую разработку Rolls-Royce и материалы конференции Space Propulsion 2018 373
20.06.2018 Уралмашзавод изготовит кран для Северстали 372
19.06.2018 РОТЕК поможет сохранить природу озера Байкал 367
20.06.2018 Durr строит инновационный окрасочный цех для для электромобилей 363
20.06.2018 Эффект бережливого производства на заводах каменной ваты ТЕХНОНИКОЛЬ достиг 7 млрд рублей 361
19.06.2018 Судно связи "Иван Хурс" завершило государственные испытания 359
19.06.2018 Более 600 инженеров в прямом эфире посмотрели презентацию nanoCAD Plus 10 347
20.06.2018 "КАМАЗ" и компания KUKA подписали соглашение о глобальном стратегическом сотрудничестве 342
21.06.2018 "КАМАЗ" оценил развитие Производственной системы в ОАТ 294
21.06.2018 ЧТЗ поставит в Молдавию свою самую современную технику 291
20.06.2018 На Ростовской АЭС подтверждена техническая готовность новейшего энергоблока №4 к вводу в промышленную эксплуатацию 291
22.06.2018 Липецкий завод Kverneland Group развивает экспортный потенциал 253
22.06.2018 "Швабе" увеличил производство высокоточной измерительной техники 252
22.06.2018 "КАМАЗ" реализует экологические проекты на заводе двигателей 250
22.06.2018 Компания AspenTech трансформирует массивы IIoT-данных в полезные для бизнеса выводы 235
25.06.2018 Уральский турбинный завод изготовил оборудование для первых трёх атомных ледоколов нового поколения 18

Опубликовано: 25 декабря 2017 г.

В ЦИАМ состоялся семинар по современным методам глубокого обучения нейронных сетей

Источник информации: Пресс-служба ФГУП "ЦИАМ им. П.И. Баранова"

18 декабря 2017 года в Центральном институте авиационного моторостроения имени П.И. Баранова (ЦИАМ, входит в НИЦ "Институт имени Н.Е. Жуковского") состоялось очередное заседание межотраслевого научно-технического семинара "Авиационная химмотология, камеры сгорания и двигатели высокоскоростных ЛА". Темой заседания стали современные методы глубокого обучения нейронных сетей и их практические приложения.

Открывая семинар, генеральный директор ЦИАМ Михаил Гордин сказал: "Тема глубокого обучения нейронных сетей в практических целях для ЦИАМ новая, но у нее большие перспективы. Разработка автономных самообучающихся систем может революционным образом изменить целые отрасли".

В семинаре приняли участие представители ряда организаций, исследующих современные методы глубокого обучения нейронных сетей.

В частности, с докладом выступил начальник подразделения головной организации в области систем радиоэлектронного оборудования для летательных аппаратов – ФГУП "ГосНИИАС", доктор физико-математических наук, профессор РАН Юрий Валентинович Визильтер. Он рассказал о нейронных сетях, глубоком обучении и современном уровне анализа данных в приложениях компьютерного зрения, различных областях применения современных методов анализа данных и перспективах применения методов глубокого обучения для создания новых химических материалов.

В рамках заседания прошло обсуждение перспектив создания авиационных топлив и смазочных материалов, а также вопросов решения различных задач химического синтеза с применением нейросетей глубокого обучения.

             
         Добавить в Google Reader  Читать в Яндекс Ленте

Комментарии читателей


Сейчас статья не содержит комментариев. Вы можете стать первым читателем, оставившим свое мнение!

Опубликуйте свой комментарий

Фамилия:*
Имя:*
Отчество:
E-mail:
Ваш комментарий:
Отправить >>
Подписаться на рассылку
Для подписки на почтовую рассылку Вам необходимо войти или зарегистрироваться.

Последний выпуск
 Новости машиностроения   |   Новости компаний   |   Архив новостных рассылок 
© 2018 Портал машиностроения