Пожалуйста, используйте этот идентификатор, чтобы цитировать или ссылаться на этот ресурс:
http://hdl.handle.net/11701/26452
Полная запись метаданных
Поле DC | Значение | Язык |
---|---|---|
dc.contributor.advisor | Горбунов Владислав Игоревич | ru_RU |
dc.contributor.advisor | Gorbunov Vladislav Igorevic | en_GB |
dc.contributor.author | Салимов Тимур Альфредович | ru_RU |
dc.contributor.author | Salimov Timur Alfredovic | en_GB |
dc.contributor.editor | Погожев Сергей Владимирович | ru_RU |
dc.contributor.editor | Pogozev Sergej Vladimirovic | en_GB |
dc.date.accessioned | 2021-03-24T15:50:49Z | - |
dc.date.available | 2021-03-24T15:50:49Z | - |
dc.date.issued | 2020 | |
dc.identifier.other | 054614 | en_GB |
dc.identifier.uri | http://hdl.handle.net/11701/26452 | - |
dc.description.abstract | Целью работы является создание прототипа для автоматической разметки фотографий керна с применением методов машинного обучения, ко- торый автоматизирует процесс описания керна по фотографиям и сократит время, необходимое для анализа изображений для сокращения времени построения уточненной геологической модели. | ru_RU |
dc.description.abstract | The aim of the work is to create a prototype for automatic marking of core photos using machine learning methods, which It automates the process of core description from photographs and reduces the time required for image analysis to reduce the time required to build an updated geological model. | en_GB |
dc.language.iso | ru | |
dc.subject | Керн | ru_RU |
dc.subject | геология | ru_RU |
dc.subject | классификация | ru_RU |
dc.subject | машинное обучение | ru_RU |
dc.subject | Core sample | en_GB |
dc.subject | geology | en_GB |
dc.subject | classification | en_GB |
dc.subject | machine learning | en_GB |
dc.title | Automatic typing of full-sized core sample | en_GB |
dc.title.alternative | Автоматическая типизация полноразмерного керна | ru_RU |
Располагается в коллекциях: | BACHELOR STUDIES |
Файлы этого ресурса:
Файл | Описание | Размер | Формат | |
---|---|---|---|---|
diploma.pdf | Article | 5,36 MB | Adobe PDF | Просмотреть/Открыть |
reviewSV_OTZYV_2020_Salimov.pdf | ReviewSV | 173,38 kB | Adobe PDF | Просмотреть/Открыть |
Все ресурсы в архиве электронных ресурсов защищены авторским правом, все права сохранены.