natgillin/translations-raw huggingface dataset:
With the development of convolutional neural networks, new prospects have opened for solving such problems quickly, in particular in real time and with sufficient accuracy.
З розвитком згорткових нейронних мереж відкрилися нові перспективи розв’язання таких задач швидко, зокрема в реальному часі, та з достатньою точністю.
However, for many problems of classification and semantic segmentation, the required accuracy has not yet been achieved, hence, improving the architecture and determining additional means to increase the accuracy of diagnostics is an urgent experimental problem.
Однак для багатьох задач класифікації та семантичної сегментації досі не досягнута необхідна точність, тому вдосконалення архітектур та визначення додаткових засобів збільшення точності діагностування є актуальною прикладною задачею.
Recognition by a diagnostic signal is a basic problem in the implementation of automatic monitoring and diagnostics systems.
Розпізнавання за діагностичним сигналом є базовою проблемою при реалізації систем автоматичного контролю та діагностики.
Based on materials of dissertation 12 papers were published, 5 of which are articles in scientific journals included in the list of professional editions approved by MES of Ukraine on the specialty of the dissertation, including a 1 included in the international scientometric databases SCOPUS, and 7 publications in materials of conferences (including international).
За матеріалами дисертації опубліковано 12 робіт, з яких 5 – це статті у періодичних журналах, що входять до переліку фахових видань, затверджених МОН України за спеціальністю дисертації, в тому числі 1 включена до міжнародної наукометричної бази SCOPUS, та 7 – публікації у матеріалах конференцій (у тому числі, міжнародних).
However, in many cases, the solution of the conceptual segmentation problem requires pixel accuracy because based on the scale, the image can correspond to real sizes of different order.
Однак в багатьох випадках рішення задачі семантичної сегментації потребує дотримання піксельної точності тому, що – в залежності від масштабу – зображення може відповідати розмірам об’єктів різного порядку.
First of all, this occurs when the values of the characteristic vector are lost, anomalies occur, or transients begin in the object under study.
Насамперед це відбувається при втраті значень характеристичного вектору, виникненні аномалій або початку перехідних процесів в досліджуваному об’єкті.
Therefore, the study of both neural network approaches to improve the efficiency of each of them separately and their integration into a hybrid neural network.
Тому в роботі проведено дослідження обох нейромережевих підходів для підвищення ефективності кожного з них окремо та їх інтеграції в гібридну нейронну мережу.
For example, in cases of analysis of medical images it is represented in millimeters, and in objectives of seismic method of prospecting — in meters.
Наприклад, у випадках аналізу медичних зображень — це міліметри, а в задачах сейсмічної розвідки Землі — метри.
Common tasks include the classification based on a characteristic signal specified as a time series, and semantic segmentation based on diagnostic images.
Розповсюдженими задачами є безпосередньо класифікація за характеристичним сигналом, заданим як часовий ряд, та семантична сегментація за діагностичними знімками.
At the same time, another type of neural networks, self – organization maps, have properties for learning by an indefinite set of classes and forming new clusters for previously unknown classes.
Водночас інший різновид нейронних мереж – карти самоорганізації Кохонена– мають властивості до навчання за невизначеною множиною класів та формування нових кластерів для заздалегідь не відомих класів.
The block of hybrid convolutional network architecture with an integrated self-organizing map is developed.
Розроблено блок гібридної згорткової мережі з інтегрованою картою самоорганізації Кохонена.
Based on these studies, mathematical and algorithmic support for deep learning networks has been improved: U-Net, DeepLabv3, FPN, PSPNet.
На основі цих досліджень здійснено власну розробку і вдосконалено математичне та алгоритмічне забезпечення сучасних мереж глибокого навчання: U-Net, DeepLabv3, FPN, PSPNet.
In the third section "Classification on self-organization maps based on the signal with losses", a method for increasing the accuracy of recognition of the input signal with losses based on self-organization maps is developed.
В третьому розділі «Класифікація на картах самоорганізації за сигналом з втратами» розроблено спосіб збільшення точності розпізнавання вхідного сигналу з втратами на основі карт самоорганізації.
In the same way, such networks provide the ability to solve problems of the specified type.
Тим самим самим, мережі Кохонена надають можливість розв'язувати задачі зазначеного типу.
Based on computational experiments, the effectiveness of the proposed method is proved.
На основі обчислювальних експериментів доведено ефективність запропонованої архітектури.
In the second section, "Semantic segmentation on deep learning networks", the basic blocks of modern neural networks and methods of contour selection in the image are considered.
В другому розділі «Семантична сегментація на мережах глибокого навчання» розглянуто базові блоки сучасних архітектур нейронних мереж, методи виділення контурів на зображенні.
We also chose and developed our own software implementations of self-organization maps based on the classical algorithm and the algorithm supplemented by the proposed method.
Розроблено власні програмні реалізації карт самоорганізації за класичним алгоритмом та алгоритмом, доповненим запропонованим способом.
The theoretical basis of the research includes the works of scientists:- in the domain of deep learning networks: G. Hinton, Y. LeCun, A. Krizhevsky, I. Goodfellow etc. ;- in the domain of neural networks based on the principles of self-organization: T. Kohonen, S. Furao, M. Sao etc. ;Modern studies are primarily focused on searching ways to improve the accuracy of solving applied problems based on existing mechanisms of neural networks.
Теоретичною базою досліджень стали роботи науковців:- у галузі мереж глибокого навчання: G. Hinton, Y. LeCun, A. Krizhevsky, I. Goodfellow та інші;- у галузі нейронних мереж, заснованих на принципах самоорганізації:T. Kohonen, S. Furao, M. Cao та інші.
In the fifth section, "Classification and segmentation on convolutional networks using self-organization maps", the concept of integrating a network with a self-organization map in a single neural network complex is presented to improve accuracy.
В п’ятому розділі «Класифікація та сегментація на згорткових мережах з використанням карт самоорганізації» представлена концепція інтеграції згорткової мережі з картою самоорганізації Кохонена в єдиному нейромережевому комплексі для підвищення точності.
To achieve this aim, the following tasks were set:- to analyze the mathematical and algorithmic support of neural networks, their architectures and their inherent learning problems;- to enhance deep learning networks with the purpose of improving the accuracy of solving semantic segmentation problems;- to enhance deep learning networks with the purpose of improving the accuracy of solving semantic segmentation problems;- to improve the accuracy of high-dimensional signals classification in deep learning networks with limited computing resources;- to develop a classification method by a characteristic signal with random losses based on Kohonen’s self-organizing maps;- to develop a concept of associated memory for a deep learning network;- to effectuate software implementation of all the suggested methods for enhancing neural networks;- to experimentally verify the suggested methods in the development of software for solving applied diagnostic problems.
Для розв’язання поставленої мети поставлено такі завдання:- провести аналіз математичного та алгоритмічного забезпечення нейронних мереж, їх архітектур та властивих ним проблем навчання;- вдосконалити мережі глибокого навчання для підвищення точності розв'язання задачі семантичної сегментації;- підвищити точність класифікації сигналів великої розмірності на мережах глибокого навчання за умови обмежених обчислювальних ресурсів;- розробити метод класифікації за характеристичним сигналом з втратами у випадкові моменти часу на основі карт самоорганізації Кохонена;- розробити концепцію асоційованої пам'яті для мережі глибокого навчання;- здійснити програмну реалізацію всіх запропонованих методів вдосконалення нейронних мереж;- експериментально перевірити запропоновані методи при розробці програмного забезпечення розв'язання прикладних задач діагностування.
In the first section "Problems of solving problems of diagnostics by neural networks", the problem of classification and semantic segmentation with diagnostic images is formalized and the analysis of neural networks, its concepts, architectures, and its inherent learning problems is performed.
У першому розділі «Проблеми розв’язання задач діагностування нейронними мережами» формалізовано постановки задач класифікації за діагностичним сигналом та семантичної сегментації за знімками, проведено аналіз нейронних мереж, їх концепцій, архітектур та властивих проблем навчання.
The dissertation is devoted to the development of ways for improving the accuracy of recognition by a diagnostic signal.
Дисертація присвячена розробці засобів підвищення точності розпізнавання за діагностичним сигналом.
Besides, the classification accuracy that can be achieved on these networks is not sufficient enough for convolutional networks.
Крім цього, не для всіх випадків діагностування достатньо точності класифікації, яку можна досягти на згорткових мережах.
In the fourth section "Neural network modeling environment for solving the clustering problem", the neural network modeling environment is developed for comparative analysis of existing SOM software implementations for solving clustering problems and proving the correctness of new developments.
В четвертому розділі «Середовище моделювання нейронних мереж для розв’язання задачі кластеризації» розроблено середовище моделювання нейронних мереж Кохонена для порівняльного аналізу існуючих програмних реалізацій карт самоорганізацій при розв’язанні задач кластеризації та доведення коректності нових розробок.
The following scientific results were achieved for the first time in the dissertation work:- a method for implementing an additional block for deep learning networks based on the Sobel operator for forced detection of contours in an image;- method of classification by characteristic signal with random losses based on self-organization maps by determining incomplete matching of the input vector of the input layer of neurons to increase the proportion of correct recognition;- a method of association of the self-organizing grid shape reflection with fragments of the input signal for embedding the SOM block in a hybrid convolutional neural network;- architectural solution for integration of the network with the SOM block based on the association of self-organization grid mapping with fragments of the input signal to improve the accuracy of classification and semantic segmentation.
В дисертаційні роботі вперше отримано такі наукові результати:Вперше запропоновано:- метод збільшення рецептивного поля нейронів згорткових нейромереж на основі агрегації карт признаків різної розмірності для підвищення точності класифікації сигналів великої розмірності;- метод визначення відповідності нейронів решітки навченої карти самоорганізації Кохонена вхідному вектору з втраченими невизначеними компонентами для підвищення точності класифікації;;- модель формування усереднених карт признаків в згорткових нейронних мережах на основі карт самоорганізації Кохонена для підвищення точності розв’язання задач класифікації та семантичної сегментації.
Basic algorithms of deep learning networks may not be enough for the required accuracy of solving conceptual segmentation problems.
Для потрібної точності розв’язання задач семантичної сегментації базових алгоритмів мереж глибокого навчання може бути не достатньо.
The aim of the research is to improve deep learning neural networks and self-organization maps to improve the accuracy of recognition based on a diagnostic signal.
Метою досліджень є розробка методів підвищення точності розпізнавання за діагностичним сигналом на основі нейронних мереж.
A further development was achieved:- architectural solutions for FPN, PSPNet, DeepLab v3, U-Net networks by embedding the proposed Sobel block to improve the accuracy of semantic segmentation;- architectural solution of U-Net networks by integrating them with the PSP block to improve the accuracy of semantic segmentation.
Отримав подальший розвиток:- метод семантичної сегментації на мережах глибокого навчання за рахунок примусового виділення контурів зображення в декодері мереж: FPN, PSPNet, DeepLab v3, U-Net та за рахунок агрегації різнорозмірних підвиборок карти признаків для підвищення точності розпізнавання.
The computational features of the algorithms for detecting the signal V-BLAST are considered, the simulation results are given.
Розглянуті обчислювальні особливості алгоритмів детектування сигналів VBLAST, приведені результати моделювання.
Error estimation for measured experimental data is presented.
Розглянута оцінка похибки вимірювань для приведених експериментальних даних.
Microwave microstrip resonators tuning without quality factor deterioration
Перелаштування мікросмужкових резонаторів НВЧ без погіршення добротності
Calculated and experimental dependences of resonance frequency on air gap value and stub experimental unloaded quality factor dependences are given.
Приведені розрахункові та експериментальні залежності резонансної частоти резонаторів від величини повітряного проміжку між сигнальним електродом та підкладкою, а також експериментальні та теоретичні залежності для власної добротності шлейфового резонатора.
Stub and ring resonators with resonance frequency micromechanical tuning are presented.
Розглянуто шлейфовий і кільцевий мікросмужні резонатори з мікромеханічним перелаштуванням.
In contrast to dielectric losses for metal loss reduction the ratio of microstrip line width to substrate height should be high.
Розглянуті залежності діелектричних втрат та втрат у металічних частинах мікромужкового резонатора від величини нормованого повітряного проміжку.
Benefits and main differences of micromechanical resonance frequency tuning method from other methods are shown.
Показані основні відмінності мікромеханічного методу перелаштування резонансної частоти від інших існуючих методів, а також їх недоліки і переваги.
That is why one of the most important elements of the professional training of future specialists is the ability to process foreign scientific texts.
Саме тому одним з найважливіших елементів професійної підготовки майбутніх фахівців є вміння опрацьовувати іншомовні наукові тексти.
The authors distinguish five learning styles of students' work on foreign scientific texts – Scientific – Field independent, Linguistic – impulsive, Theoretical – Reflective, Pragmatic – Intuitive, Active – Field dependent, and their expanded psychological characteristics.
Автори виділяють п’ять учіннєвих стилів роботи студентів з іншомовними науковими текстами – науково-поленезалежний, лінгвістично-імпульсивний, теоретично-рефлективний, прагматично-інтуїтивний, дієво-полезалежний, і наводять їх розгорнуті психологічні характеристики.
This article covers the main psychological and pedagogical approaches to the problem of reading scientific texts in a foreign language; the factors that influence the development of students’ reading competence are analyzed; it presents the results of the study of the difficulties which students face while working on foreign language scientific texts, as well as the motives that encourage them to study foreign languages and to work on foreign-language scientific literature.
У розділі висвітлено основні психолого-педагогічні підходи до проблеми читання наукових текстів іноземною мовою; проаналізовано чинники, що впливають на розвиток читацької компетенції студентів; представлено результати дослідження утруднень, з якими стикаються студенти в процесі опрацювання іншомовних наукових текстів, а також мотивів, що спонукають їх вивчати іноземні мови й опрацьовувати іншомовну наукову літературу.
The ever-expanding flow of constantly updated information, the ever-increasing volume of scientific and technical literature, require from scientists to quickly find and process the information they need in native or foreign language.
Стрімкий потік інформації, що постійно оновлюється, невпинно зростаючий об’єм друкованої науково-технічної літератури вимагають від фахівців вміння швидко знайти та опрацювати необхідну для них інформацію з вітчизняних чи зарубіжних джерел.
According to each student's style, the authors give teachers and students recommendations for more effective learning of a foreign language and work on foreign language scientific texts, and they were the basis of the program of psychological trainings.
Відповідно до кожного учіннєвого стилю сформульовано рекомендації для більш ефективного вивчення іноземної мови й роботи з іншомовними науковими текстами, які були покладені в основу спеціально розробленої програми тренінгових занять.
Results of the experiment confirmed that this program of psychological trainings increases the effectiveness of students’ work on foreign language scientific texts.
Проведений формувальний експеримент підтвердив доцільність використання розробленої програми тренінгових занять для підвищення результативності опрацювання студентами іншомовних наукових текстів.
The article is the result of the application of discriminant analysis to identify the geometric parameters affecting the readability of the text as one of the indicators of quality perception of printed materials, as well as formulated functions to predict the readability of fonts only on the basis of their geometry.
У статті розглядається застосування дискримінантного аналізу для виявлення геометричних параметрів, які впливають на зручність читання шрифту як одного з показників якості сприйняття друкованих матеріалів, а також сформульовані функції, що дозволяють прогнозувати зручність читання шрифтів тільки на підставі їх геометрії.
In accordance with European directives and standards to improve the energy efficiency known statement – "You can not measure – you can not manage" – means that the definition of energy is the basis of indicators of energy management.
Відповідно до європейських директив і стандартів стосовно підвищення рівня енергоефективності відоме твердження енергоменеджменту – «Не можеш вимірювати – не можеш керувати» – означає, що визначення енергетичних індикаторів є основою енергетичного менеджменту.
Such tools developed in accordance with the principles of modern smart-technologies allow to realize the enterprise energy management system in accordance with ISO 50001:2011.
Такі засоби, розроблені відповідно до принципів сучасних smart-технологій, дозволять реалізувати на підприємстві систему енергоменеджменту відповідно до стандарту ISO 50001:2011.
Diagnostic tools energy audit as an element of construction energy management system
Засоби діагностичного аудиту енергоефективності як елемент побудови системи енергоменеджменту
Thus, diagnostic audit tools to ensure control of the level of energy efficiency to consumers through energy monitoring indicators are an essential element of modern energy management system.
Таким чином, засоби діагностичного аудиту, які забезпечують контроль рівня енергетичної ефективності споживачів шляхом моніторингу енергетичних індикаторів, є необхідним елементом сучасної системи енергетичного менеджменту.
The purpose of the work is to analyze existing machine learning methods and recommendation systems, develop a new recommendation system that will combine a collaborative recommendation system and content-based recommendation system, develop a web application that will have a userfriendly interface and demonstrate the recommendation system.
Мета роботи — аналіз існуючих методів машинного навчання і рекомендаційних систем, розробка нової рекомендаційної системи, яка буде поєднувати у собі колаборативну рекомендаційну систему та на основі вмісту, розробка веб-додатку, який буде мати зручний інтерфейс та демонструватиме роботу рекомендаційної системи.
— determining the similarity of films according to his description — the ability to provide personalized recommendations to the user — development of a web-based system with an integrated system To solve the tasks, Python programming languages, Javascript, machine learning algorithms were used: — alternative least square — low-dimensional matrix factorization — neural networks for the representation of words in a vector.
Для вирішення поставленої задачі було сформовано перелік завдань, які визначили структуру дослідження: — проаналізувати предметну область, визначити інструменти для програмної реалізації — спроектувати модель для надання колаборативних рекомендацій та на основі вмісту — визначення фільму, який з найбільшої вірогідністю сподобається користувачу на основі попередніх прийнятих рішень іншими користувачами — визначення подібності фільмів за його описом — можливість надання персоналізованих рекомендацій користувачу — розробка веб-додатку з інтеграцією системи Для розв’язання поставлених задач, використовувались мови програмування Python, Javascript, алгоритми машинного навчання, а саме: — чергування найменших квадратів для реалізації колаборативної рекомендаційної системи — низькорозмірна факторизація матриць — нейронні мережі для репрезентації слів у вектор.
The main attention is focused to the substantiation of theoretical and methodological, cultural and historical features of the process.
Головну увагу приділено обґрунтуванню теоретико-методологічних та культурно-історичних особливостей цього процесу.
Profound understanding of the social history science as an inter-disciplinary field that draws on the theoretical and methodological foundations of social history and sociology science.
Поглиблено розуміння соціальної історії науки як міждисциплінарної галузі, яка спирається на теоретичні та методологічні основи соціальної історії та соціології науки.
Were considered the relationship of science as a social institution with other social institutions within them acroanalytical strategy of social history science, and especially the study of individual cases, the analysis of unique events of history science within the microanalytical strategy and situational studies.
Розглянуто взаємовідношення науки як соціального інституту з іншими соціальними інститутами в межах макроаналітичної стратегії соціальної історії науки, а також особливості вивчення окремих випадків, аналіз неповторних, унікальних подій історії науки в межах мікроаналітичної стратегії та ситуативних досліджень.
Methods of internanalism and eksternanalism were used in the analysis of the main factors in the formation and development of scientific knowledge, to identify the strategic factors affecting historical epoch on the development of science in general.
Методи інтерналізму та екстерналізму використовувалися при аналізі головних чинників формування і розвитку наукового знання, з метою з’ясування стратегічних чинників впливу історичної епохи на розвиток науки в цілому.
The article analyzed the establishment of the social history of science as an interdisciplinary field of study.
У статті проведений аналіз становлення соціальної історії науки як міждисциплінарної галузі дослідження.
Were proved that a methodological interdisciplinary of social history science outlined its range of problems, ensured progress in the knowledge of the research object, set the main task ratio and the hierarchy of methods and findings.
Обґрунтовано, що методологічна міждисциплінарність соціальної історії науки окреслила її коло проблем, забезпечила прогрес в пізнанні об’єкту дослідження, поставила центральним завданням співвідношення та ієрархію методів і результатів дослідження.
Administrative subculture in various areas of research
Методологічні стратегії соціальної історії науки