2017
Постійне посилання на розділhttps://repository.kpi.kharkov.ua/handle/KhPI-Press/28160
Переглянути
3 результатів
Результати пошуку
Документ Методы распознавания жестов на основе данных трехосевых акселерометров Android устройств(НТУ "ХПИ", 2017) Ерохин, А. Л.; Леднёв, С. Н.Статья посвящена анализу методов распознавания жестов на основе показаний трехосевых акселерометров мобильных устройств. Рассмотрены основные методы машинного обучения применительно к задаче классификации жестов. Произведена начальная обработка данных, отбор признаков и выполнено сравнение алгоритмов с приведением качества распознавания.Публікація Ідентифікація текстильних полотен залежно від їх характеристик та їх класифікація за УКТЗЕД(НТУ "ХПІ", 2017) Вишнікіна, Олена Вікторівна; Навроцька, Ніна Георгіївна; Шапран, Євген Миколайович; Кобзєва, Ірина МиколаївнаУ статті проаналізована залежність ставок мита від типу текстильного полотна (вовняне, бавовняне, шовкове тощо), технології виготовлення (ткане, трикотажне, неткане) та його характеристик (поверхнева щільність, гладке чи ворсове, покриті полімерними матеріалами чи просочені). Враховуючи важливість правильної класифікації товару під час митного оформлення, запропоновано доцільним підвищення кваліфікації митників з питань товарознавства непродовольчих товарів, зокрема, текстильних матеріалів.Документ Матрична модель 4R & WS для класифікації стейкхолдерів проекту(НТУ "ХПІ", 2017) Гусєва, Юлія Юріївна; Мартиненко, Олександр Сергійович; Чумаченко, Ігор ВолодимировичПропонується модель класифікації стейкхолдерів проекту, яка встановлює зв’язки між окремими характеристиками проекту (ризики, роботи, ресурси, вимоги, стейкхолдери та відповідальні особи проекту – 4R & WS) за допомогою ієрархічної структури робіт. Представлено концептуальну модель ідентифікації стейкхолдерів проекту у вигляді кубу 4R & WS. Запропонована модель дозволяє відстежувати динаміку виконання проекту та ідентифікувати зацікавлені сторони проекту за напрямами моделі 4R & WS.