Kirjailija
Amreen Khan
Kirjat ja teokset yhdessä paikassa: 12 kirjaa, julkaisuja vuosilta 2019-2024, suosituimpien joukossa Análisis de datos con Python y Power BI. Vertaile teosten hintoja ja tarkista saatavuus suomalaisista kirjakaupoista.
12 kirjaa
Kirjojen julkaisuhaarukka 2019-2024.
O m todo pelo qual os bens, as pessoas ou os servi os s o transportados de um local para outro designado por meio de transporte. O transporte ferrovi rio destaca-se entre os diferentes meios de transporte devido sua acessibilidade e fiabilidade. importante lembrar, no entanto, que muitos acidentes ferrovi rios s o causados por falhas nas pr prias linhas f rreas. Um estudo inovador que aborda esta quest o sugere a utiliza o de um modelo baseado em intelig ncia artificial (IA), especificamente concebido para encontrar defeitos em carris ferrovi rios. O algoritmo foi treinado para reconhecer v rios tipos de imperfei es dos carris, utilizando um conjunto de dados que inclu a fotografias de carris com e sem defeitos. A popular biblioteca TensorFlow, reconhecida pelas suas vastas capacidades de cria o e treino de modelos de aprendizagem autom tica, foi utilizada para criar redes neuronais dobr veis, que s o um componente-chave da abordagem proposta.
La m thode par laquelle des biens, des personnes ou des services sont transport s d'un endroit un autre est appel e moyen de transport. Le transport ferroviaire se distingue des autres moyens de transport par son co t abordable et sa fiabilit . Il est toutefois important de rappeler que de nombreux accidents ferroviaires sont caus s par des d fauts dans les lignes de chemin de fer elles-m mes. Une tude novatrice qui aborde cette question propose d'utiliser un mod le bas sur l'intelligence artificielle (IA), sp cialement con u pour d tecter les d fauts des rails de chemin de fer. L'algorithme a t entra n reconna tre plusieurs sortes d'imperfections des voies l'aide d'un ensemble de donn es comprenant des photos de voies ferr es d fectueuses et non d fectueuses. La biblioth que populaire TensorFlow, reconnue pour ses vastes capacit s de cr ation et d'entra nement de mod les d'apprentissage automatique, a t utilis e pour cr er des r seaux neuronaux pliables, qui sont un l ment cl de l'approche propos e.
Il metodo con cui merci, persone o servizi vengono trasportati da un luogo all'altro definito mezzo di trasporto. Il transito ferroviario si distingue tra i diversi mezzi di trasporto per la sua economicit e affidabilit . importante ricordare, tuttavia, che molti incidenti ferroviari sono causati da difetti nelle linee ferroviarie stesse. Uno studio innovativo che affronta questo problema suggerisce l'utilizzo di un modello basato sull'intelligenza artificiale (AI), creato appositamente per trovare i difetti nelle rotaie ferroviarie. L'algoritmo stato addestrato a riconoscere diversi tipi di imperfezioni dei binari utilizzando un set di dati che comprendeva foto di ferrovie difettose e non. La popolare libreria TensorFlow, riconosciuta per le sue vaste capacit di creare e addestrare modelli di apprendimento automatico, stata utilizzata per creare reti neurali pieghevoli, che sono un componente chiave dell'approccio proposto.
Die Methode, mit der Waren, Personen oder Dienstleistungen von einem Ort zum anderen transportiert werden, wird als Transportmittel bezeichnet. Der Schienenverkehr zeichnet sich unter den verschiedenen Transportmitteln durch seine Erschwinglichkeit und Zuverl ssigkeit aus. Dennoch darf nicht vergessen werden, dass viele Zugunf lle auf M ngel an den eigentlichen Bahnstrecken zur ckzuf hren sind. Eine bahnbrechende Studie, die sich mit diesem Problem befasst, schl gt die Verwendung eines auf k nstlicher Intelligenz (KI) basierenden Modells vor, das speziell f r die Suche nach Defekten in Eisenbahnschienen entwickelt wurde. Der Algorithmus wurde anhand eines Datensatzes, der sowohl fehlerhafte als auch nicht fehlerhafte Eisenbahnfotos enthielt, darauf trainiert, verschiedene Arten von Schienenm ngeln zu erkennen. Die beliebte TensorFlow-Bibliothek, die f r ihre enormen F higkeiten bei der Erstellung und dem Training von maschinellen Lernmodellen bekannt ist, wurde verwendet, um faltbare neuronale Netze zu erstellen, die eine Schl sselkomponente des vorgeschlagenen Ansatzes sind.