Сучасні напрями розвитку інформаційно-комунікаційних технологій та засобів управління. 2023
Постійне посилання колекціїhttps://repository.kpi.kharkov.ua/handle/KhPI-Press/64587
Переглянути
4 результатів
Результати пошуку
Документ Комп'ютерна модель мультимедійного тренажеру(Національний технічний університет "Харківський політехнічний інститут", 2023) Трубчанінова, Є. І.; Філіппенко, І. В.Метою доповіді є побудова математичної моделі мультимедійного тренажеру з використанням спеціалізованої вбудованої комп'ютерної системи, що забезпечує високу швидкодію для досягнення мінімально можливого проміжку часу між діями при навчанні, а також високу точність визначення координат об’єкту. У роботі було запропоновано модель мультимедійного тренажеру. Було запропоновано оптимальні алгоритми обробки сигналів, що застосовуються в мультимедійному тренажері.Документ Перспективи використання гібридних Softcore архітектур на базі RISC-V(Національний технічний університет "Харківський політехнічний інститут", 2023) Корнієнко, В. Р.; Філіппенко, І. В.Метою доповіді є огляд існуючих варіантів реалізації архітектури RISCV та аналіз відкритих інструментів проектування, які можна використовувати під час повного циклу синтезу Softcore-процесора. В доповіді наводяться результати використання інструментів та продуктивності отриманих синтезованих Softcore-процесорів.Документ Створення та тренування ML-моделі для ідентифікації звуків(Національний технічний університет "Харківський політехнічний інститут", 2023) Єфремова, А. С.; Філіппенко, І. В.Метою доповіді є аналіз процесу розробки ML-моделі для ідентифікації звуків та її потенційні сфери застосування. Для вирішення поставленої задачі був запропонований наступний алгоритм роботи: вхідним параметром для ML-моделі є зображення спектрограми, дане зображення піддається обробці моделлю, результатом якої є визначення належності звуку до вивчених раніше моделлю звуків. В доповіді був визначений алгоритм навчання моделі для ідентифікації звуків, була обрана мова програмування за допомогою якої буде проводитися навчання. Так само були визначені необхідні вхідні дані моделі для виконання ідентифікації звуків.Документ Ідентифікація звуків з використанням Data Science(Національний технічний університет "Харківський політехнічний інститут", 2023) Кравцов, А. С.; Філіппенко, І. В.Метою доповіді є розробка алгоритму обробки звукових даних для подальшої передачі ML-моделі для ідентифікації звукових сигналів. ML-модель на вхід приймає зображення нормалізованої Мелспектрограми, тому було запропоновано алгоритм конвертації записаного звуку до цього зображення. Мел-спектрограма використовується тому, що вона відображає частотний склад аудіозапису на основі шкали Мела, розробленої для більш точного моделювання сприйняття звуку людиною.