Леохин, Ю. Л. Идентификация и прогнозирование состояний корпоративных IP-сетей в нейросетевом логическом базисе / Ю. Л. Леохин>. - Текст : непосредственный // Открытое образование : науч.-практ. журнал. - М., 2009. - N2. - С. 23-27 : рис. - Библиогр. в конце ст.
Титова, Т. С. Инновационные системы управления электрического подвижного состава / Т. С. Титова, А. М. Евстафьев>. - Текст : непосредственный // Железнодорожный транспорт : Ежемесячный научно-теоретический технико-экономический журнал. - 2017. - N 11. - С. 54-59
. - ISSN 0044-4448
Кл.слова (ненормированные): ИНТЕЛЛЕКТУАЛЬНЫЕ ТРАНСПОРТНЫЕ СИСТЕМЫ УПРАВЛЕНИЯ -- ИСКУССТВЕННЫЕНЕЙРОННЫЕСЕТИ -- ЭЛЕКТРИЧЕСКИЙ ПОДВИЖНОЙ СОСТАВ -- АВТОВЕДЕНИЕ -- ИННОВАЦИОННЫЕ СИСТЕМЫ УПРАВЛЕНИЯ Аннотация: Рассмотрена проблема применения искусственныхнейронныхсетей при создании бортовых интеллектуальных систем. Отмечено, что искусственныенейронныесети в указанных системах позволяют эффективно решать такие задачи, как реализация нейросетевых принципов управления, идентификация экстремальных ситуаций, контроль и диагностика сложных технических объектов. Освещены основные вопросы создания бортовых интеллектуальных систем реального времени для тягового электроподвижного состава. Основное внимание уделено проблеме обработки информации в бортовых интеллектуальных системах для управления подвижным составом в режиме реального времени с использованием современных методов и средств формализации нечетких знаний.
Доп.точки доступа: Евстафьев, А.М.
Имеются экземпляры в отделах:
всего 2 : ЧЗ (1), ЦДПО (1) Свободны: ЧЗ (1), ЦДПО (1)
О применении искусственныхнейронныхсетей на железнодорожном транспорте / В. Б. Положишников [и др.]>. - Текст : электронный // Железнодорожный транспорт : Ежемесячный научно-теоретический технико-экономический журнал. - 2019. - N 4. - С. 33-36
. - ISSN 0044-4448 Систем. требования: Internet Explorer 4.0.2 и выше. - ЭБ КрИЖТ ИрГУПС
Рубрики: Цифровая экономика Кл.слова (ненормированные): ИСКУССТВЕННЫЕНЕЙРОННЫЕСЕТИ -- СЕТИ ПРЯМОГО РАСПРОСТРАНЕНИЯ -- CВЕРТОЧНЫЕ НЕЙРОННЫЕСЕТИ -- РЕКУРЕНТНЫЕ НЕЙРОННЫЕСЕТИ Аннотация: Дано описание основных видов искусственныхнейронныхсетей (ИНС): прямого распространения, рекурентных и сверточных. Представлены варианты их возможного применения на железнодорожном транспорте: в системах контроля доступа, при диагностике объектов железнодорожного пути, распознавании потенциально опасных социальных ситуаций, расчете плана формирования поездов.
Автоматика, связь, информатика : ежемесячный научно-теоретический и производственно-технический журнал ОАО "Российские железные дороги". - Москва : ОАО "РЖД", 1923 - . - ISSN 0005-2329. - Выходит ежемесячно. - Текст : непосредственный. 2021г. N 3
1
Содержание: Логвинов, Валерий Иванович. Повышение надежности и безопасности стрелочных переводов пологих марок крестовин с непрерывной поверхностью катания / В. И. Логвинов [и др.]. - С.2-7 Другие авторы: Радыгин С.Ю., Пензев П.В., Минаков Е.Ю. Кл.слова: СТРЕЛОЧНЫЙ ПЕРЕВОД, ЭЛЕКТРОПРИВОД, УСТРОЙСТВО КОНТРОЛЯ Хатламаджиян, Агоп Ервандович. Компьютерное зрение для контроля сортировочных процессов / А. Е. Хатламаджиян [и др.]. - С.8-11 Другие авторы: Ольгейзер И.А., Суханов А.В., Борисов В.В. Кл.слова: АВТОМАТИЗАЦИЯ СОРТИРОВОЧНЫХ СТАНЦИЙ, ИСКУССТВЕННЫЕНЕЙРОННЫЕСЕТИ, АФФИННЫЕ ПРЕОБРАЗОВАНИЯ Никашев, Алексей Андреевич. Анализ нарушений безопасности движения поездов по признакам культуры безопасности / А. А. Никашев, Н. О. Бересток. - С.12-13 Кл.слова: ЧЕЛОВЕЧЕСКИЙ ФАКТОР, СХОДЫ, АНАЛИЗ НАРУШЕНИЙ Ефимова, Ольга Владимировна. Развитие культуры безопасности в интеграции с цифровой культурой / О. В. Ефимова, Ю. В. Комарова. - С.14-16 Кл.слова: ЦИФРОВЫЕ ТЕХНОЛОГИИ, ЦИФРОВАЯ КУЛЬТУРА, ПЕРЕВОЗОЧНЫЙ ПРОЦЕСС Петров, Антон Юрьевич. Интеграция МЦК в городскую транспортную инфраструктуру / А. Ю. Петров. - С.17-18 Кл.слова: МЦК, ИНТЕГРАЦИЯ, МАЛОЕ МОСКОВСКОЕ КОЛЬЦО Лавренко, Павел Викторович. Цифровая трансформация в обслуживании железнодорожной инфраструктуры / П. В. Лавренко. - С.19-20 Кл.слова: ЦИФРОВЫЕ ТЕХНОЛОГИИ, ИНФРАСТРУКТУРА ЖЕЛЕЗНОДОРОЖНОГО ТРАНСПОРТА, ЦИФРОВЫЕ ПЛАТФОРМЫ Павловский, Андрей Александрович. Применение беспилотных авиационных систем для топографо-геодезических изысканий / А. А. Павловский [и др.]. - С.21-24 Другие авторы: Карелов А.И., Щеглов М.А., Нуйкин А.В. Кл.слова: ТОПОГРАФО-ГЕОДЕЗИЧЕСКИЕ ИЗЫСКАНИЯ, БЕСПИЛОТНАЯ АВИАЦИОННАЯ СИСТЕМА, СОРТИРОВОЧНАЯ СТАНЦИЯ Назимова, С. А. "Не хватает рук, а не глаз" / С. А. Назимова. - С.25-27 Кл.слова: ЧЕЛОВЕЧЕСКИЙ ФАКТОР Демьянов, Владислав Владимирович. Спутниковая навигация для интервального регулирования движения поездов / В. В. Демьянов, Д. Д. Логинов, О. Б. Имарова. - С.28-31 Кл.слова: ИНТЕРВАЛЬНОЕ РЕГУЛИРОВАНИЕ, УПРАВЛЕНИЕ ДВИЖЕНИЕМ ПОЕЗДОВ, СПУТНИКОВЫЕ ТЕХНОЛОГИИ НА ЖЕЛЕЗНОДОРОЖНОМ ТРАНСПОРТЕ Корчагин, Игорь Юрьевич. Модернизация радиосвязи с применением технологии LTE / И. Ю. Корчагин. - С.32-34 Кл.слова: МОДЕРНИЗАЦИЯ РАДИОСВЯЗИ, LTE, СОВЕРШЕНСТВОВАНИЕ ТЕХНОЛОГИЧЕСКИХ ПРОЦЕССОВ Хотин, Максим Иванович. Связисты крупнейшего РЦС / М. И. Хотин, Е. В. Алябина, И. В. Попова. - С.35-38 Кл.слова: МОСКОВСКАЯ ЖЕЛЕЗНАЯ ДОРОГА, РЦС Наумова, Д. В. Диалог поколений / Д. В. Наумова. - С.39-41 Кл.слова: КОРПОРАТИВНАЯ КУЛЬТУРА Володина, О. В. Ни о чем не жалею / О. В. Володина. - С.42-44 Назимова, С. А. Верность выбранному пути / С. А. Назимова. - С.44-45 Молчанов, О.В. Обучение с помощью комплекса виртуальной реальности / О. В. Молчанов. - С.46-47 Кл.слова: ОБРАЗОВАНИЕ И ИНТЕРНЕТ, ВИРТУАЛЬНАЯ РЕАЛЬНОСТЬ В ОБРАЗОВАНИИ, ТЕХНИЧЕСКАЯ УЧЕБА
Имеются экземпляры в отделах:
всего 1 : ЧЗ №2 (1) Свободны: ЧЗ №2 (1)
Компьютерное зрение для контроля сортировочных процессов / А. Е. Хатламаджиян, И. А. Ольгейзер, А. В. Суханов, В. В. Борисов>. - Текст : электронный // АСИ : ежемесячный научно-теоретический и производственно-технический журнал ОАО "Российские железные дороги". - 2021. - N 3. - С. 8-11
. - ISSN 0005-2329 Систем. требования: Internet Explorer 4.0.2 и выше. - ЭБ КрИЖТ ИрГУПС
Охотников, Андрей Леонидович. Искусственный интеллект для железной дороги / А. Л. Охотников, А. В. Зажигалкин>. - Текст : электронный // АСИ : ежемесячный научно-теоретический и производственно-технический журнал ОАО "Российские железные дороги". - 2021. - N 5. - С. 30-34
. - ISSN 0005-2329 Систем. требования: Internet Explorer 4.0.2 и выше. - ЭБ КрИЖТ ИрГУПС
Рубрики: Железнодорожный транспорт--Цифровые технологии Кл.слова (ненормированные): ИСКУССТВЕННЫЙ ИНТЕЛЛЕКТ -- АНАЛИЗ ДАННЫХ -- СИСТЕМЫ ТЕХНИЧЕСКОГО ЗРЕНИЯ -- ПРЕДИКТИВНАЯ АНАЛИТИКА -- ИСКУССТВЕННЫЕНЕЙРОННЫЕСЕТИ -- ВИРТУАЛЬНАЯ РЕАЛЬНОСТЬ Аннотация: В статье дано описание искусственного интеллекта как взаимодействие системы "человек - компьютер" . Обозначены ключевые задачи Стратегии цифровой трансформации ОАО "РЖД", связанные с применением искусственного интеллекта, а также возможные направления применения искусственного интеллекта в области железнодорожного транспорта. Раскрыты основные варианты использования искусственного интеллекта в таких процессах как управление движением поездов, диагностика инфраструктуры и подвижного состава, обеспечение транспортной и производственной безопасности, обучение персонала, ограничение доступа на объекты и охрана окружающей среды. Дан краткий обзор технических и технологических решений по анализу больших данных, обнаружению и идентификации объектов, видеоаналитике и поддержке принятия решений.
Савицкий, Дмитрий Андреевич. Анализ опыта и перспектив применения искусственныхнейронныхсетей на железнодорожном транспорте / Д. А. Савицкий>. - Текст : электронный // Вестник СГУПС. - 2021. - № 1. - С. 33-41
Систем. требования: Internet Explorer 4.0.2 и выше. - ЭБ КрИЖТ ИрГУПС
Кл.слова (ненормированные): НЕЙРОННЫЕСЕТИ -- ЖЕЛЕЗНОДОРОЖНЫЙ ТРАНСПОРТ -- ИСКУССТВЕННЫЕНЕЙРОННЫЕСЕТИ -- НЕЙРОСЕТЕВОЕ МОДЕЛИРОВАНИЕ -- ЖЕЛЕЗНОДОРОЖНЫЕ СТАНЦИИ Аннотация: В статье рассмотрен опыт использования нейросетевого моделирования при решении задач, связанных с железнодорожным транспортом. Приведена краткая характеристика метода нейросетевого моделирования, а также принципов построения нейронныхсетей. Произведен обзор научных работ в области применения искусственныхнейронныхсетей для решения задач, связанных с железнодорожным транспортом. В результате получена классификация нейросетевых моделей по области их применения. Анализ решаемых в научных работах задач позволил выделить следующие области применения нейросетевого моделирования: контроль технического состояния устройств железнодорожного транспорта, автоматизированное управление устройствами, прогнозирование размеров перевозок и эксплуатационных показателей работы железнодорожного транспорта, определение технических и эксплуатационных характеристик технических устройств и технологических линий, системы поддержки принятия решений. Также в статье предложено использование нейросетевого моделирования для решения задачи определения потребного путевого развития раздельных пунктов как общего, так и необщего пользования. В особенности это может быть актуально для промышленных станций (путей необщего пользования) с нестандартной и трудноформализуемой технологией, что ограничивает применение классических методов.
Цифровые технологии : тематическая подборка / сост. Е. М. Розентальс ; отв. за выпуск Е. В. Шавыркина. - Красноярск : КрЦНТИБ, 2021. - 216 с. - Б. ц.. - Текст : непосредственный. Содержание: Абдримова, Мария. Цифровые следы: какой эффект можно получить от внедрения блокчейн-технологий / М. Абдримова. - С .13 Кл.слова: БЛОКЧЕЙН ТЕХНОЛОГИЯ, ХРАНЕНИЕ ИНФОРМАЦИИ, БАЗА ДАННЫХ Гулый, И. М. Эффекты внедрения блокчейн-технологий в деятельности железнодорожных компаний / И. М. Гулый. - С .17 Кл.слова: БЛОКЧЕЙН-ТЕХНОЛОГИИ, БЛОКЧЕЙН, ПРЕИМУЩЕСТВА, БЛОКЧЕЙН, ВНЕДРЕНИЕ Коровяковский, Е. К. О выборе типа блокчейн / Е. К. Коровяковский, А. Ю. Попадюк. - С .26 Кл.слова: ЦИФРОВИЗАЦИЯ ТРАНСПОРТА, ИНФОРМАЦИОННЫЕ ТЕХНОЛОГИИ, БЛОКЧЕЙН, ТИП Никулина, А. Е. Применение технологии блокчейн в логистике / А. Е. Никулина. - С .28 Кл.слова: БЛОКЧЕЙН В ЛОГИСТИКЕ, ИНФОРМАЦИОННЫЕ ТЕХНОЛОГИИ, ХРАНЕНИЕ ИНФОРМАЦИИ Русинов, И. А. Фактическое влияние блокчейн-технологии на процесс транспортировки грузов / И. А. Русинов. - С .31 Кл.слова: МЕЖДУНАРОДНАЯ ЛОГИСТИКА, БЛОКЧЕЙН В ЛОГИСТИКЕ, ЦИФРОВИЗАЦИЯ ТРАНСПОРТА Каменкова, А. Л. Применение больших данных для анализа пассажиропотока на скоростных магистралях Российской Федерации / А. Л. Каменкова. - С .35 Кл.слова: БОЛЬШИЕ ДАННЫЕ, ПАССАЖИРОПОТОК, АНАЛИЗ, СКОРОСТНОЙ ТРАНСПОРТ Парицкий, Владимир. Как использовать Big Data, чтобы предсказывать поломки оборудования / В. Парицкий. - С .45 Кл.слова: БОЛЬШИЕ ДАННЫЕ, ЦИФРОВАЯ ИНФОРМАЦИЯ, ОБРАБОТКА, АНАЛИЗ ДАННЫХ Таволжанская, О. Н. Большие данные. Data-ориентированный подход к ведению бизнеса / О. Н. Таволжанская, Н. Е. Баранов. - С .49 Кл.слова: BIG DATA В БИЗНЕСЕ, ИСКУССТВЕННЫЙ ИНТЕЛЛЕКТ, РАСПРЕДЕЛЕННЫЕ ВЫЧИСЛЕНИЯ Использование виртуальной реальности в процессе обучения . - С .57 Кл.слова: ВИРТУАЛЬНАЯ РЕАЛЬНОСТЬ В ОБРАЗОВАНИИ, VR-ТЕХНОЛОГИЯ, ПОДГОТОВКА ЖЕЛЕЗНОДОРОЖНЫХ КАДРОВ Молчанов, Олег Викторович. Обучение с помощью комплекта виртуальной реальности / О. В. Молчанов. - С .60 Кл.слова: ВИРТУАЛЬНАЯ РЕАЛЬНОСТЬ В ОБРАЗОВАНИИ, VR-ТЕХНОЛОГИЯ, ПОДГОТОВКА ЖЕЛЕЗНОДОРОЖНЫХ КАДРОВ Обухов, А. Д. На основе технологий виртуальной реальности / А. Д. Обухов, И. Н. Ломакин, А. А. Понятов. - С .62 Кл.слова: ВИРТУАЛЬНАЯ РЕАЛЬНОСТЬ, ТРЕНАЖЕР, ПРОГРАММНЫЙ СИМУЛЯТОР Афанасенко, Павел. Как автоматизировать процессы охраны труда с помощью интернета вещей / П. Афанасенко, А. Малафеев. - С .67 Кл.слова: ИНТЕРНЕТ ВЕЩЕЙ, ВНЕДРЕНИЕ, ОХРАНА ТРУДА Малафеев, Андрей. Как с минимальными затратами внедрить интернет вещей / А. Малафеев. - С .73 Кл.слова: ИНТЕРНЕТ ВЕЩЕЙ, ВНЕДРЕНИЕ, ИНФОРМАЦИОННЫЕ ТЕХНОЛОГИИ Рахманова, М. А. Интернет вещей на железнодорожном транспорте / М. А. Рахманова. - С .80 Кл.слова: ИНТЕРНЕТ ВЕЩЕЙ, ВНЕДРЕНИЕ, ЦИФРОВИЗАЦИЯ Выскребенцев, Алексей. Искусственный интеллект в производственных процессах: когда это эффективно? / А. Выскребенцев. - С .85 Кл.слова: ИСКУССТВЕННЫЙ ИНТЕЛЛЕКТ, ВНЕДРЕНИЕ, ИНТЕЛЛЕКТУАЛЬНЫЕ СИСТЕМЫ ПОДДЕРЖКИ ПРИНЯТИЯ РЕШЕНИЙ, ФИНАНСОВАЯ ВЫГОДА Константинов, Владимир. Беспристрастный взгляд. Нормированием труда путейцев займется искусственный интеллект / В. Константинов. - С .87 Кл.слова: НОРМИРОВАНИЕ ПРОИЗВОДСТВЕННЫХ РАБОТ, ЦИФРОВАЯ ТРАНСФОРМАЦИЯ, ПУТЕВОЕ ХОЗЯЙСТВО Косорукова, Ирина Вячеславовна. Проблемы и перспективы применения искусственного интеллекта в России и в мире / И. В. Косорукова, В. Н. Межинский, А. А. Лигай. - С .89 Кл.слова: ИСКУССТВЕННЫЙ ИНТЕЛЛЕКТ, ИНФОРМАЦИОННОЕ ОБЩЕСТВО Кухаренко, Виталий. Звездный час искусственного интеллекта / В. Кухаренко. - С .110 Кл.слова: МАШИННОЕ ОБУЧЕНИЕ, ИСКУССТВЕННЫЙ ИНТЕЛЛЕКТ, ВИРТУАЛЬНОЕ ПРИЛОЖЕНИЕ Минин, Алексей. Гибридные модели: коллаборация человеческой логики и алгоритмов ИИ / А. Минин. - С .114 Кл.слова: ИСКУССТВЕННЫЙ ИНТЕЛЛЕКТ, ФЭС, ГИБРИДНАЯ МОДЕЛЬ Тюшеская, Ольга. ОЦО: Центр массового применения искусственного интеллекта = <ОЦО> / О. Тюшеская. - С .116 Кл.слова: ОБЩИЙ ЦЕНТР ОБСЛУЖИВАНИЯ, ИСКУССТВЕННЫЙ ИНТЕЛЛЕКТ Ускова, О. А. Технологии в помощь. Искусственный интеллект позволит снизить число аварий на железной дороге / О. А. Ускова. - С .122 Кл.слова: ИСКУССТВЕННЫЙ ИНТЕЛЛЕКТ, ОАО РЖД, COGNITIVE RAILL PILOT Фаунтейн, Тим. Искусственный интеллект с широкими полномочиями / Т. Фаунтейн, Б. Маккарти, Т. Салех. - С .124 Кл.слова: ИСКУССТВЕННЫЙ ИНТЕЛЛЕКТ, ПРИМЕНЕНИЕ Федоров, С. Внедрение систем на базе ИИ для крупнейших российских компаний / С. Федоров. - С .133 Кл.слова: ИСКУССТВЕННЫЙ ИНТЕЛЛЕКТ, ВНЕДРЕНИЕ, МАШИННОЕ ОБУЧЕНИЕ, ТЕЛЕКОММУНИКАЦИИ Филатов, Андрей. Нас ждет развитие продуктов на базе искусственного интеллекта / А. Филатов. - С .135 Кл.слова: ИСКУССТВЕННЫЙ ИНТЕЛЛЕКТ, БЛОКЧЕЙН, ОНЛАЙН-КОНФЕРЕНЦИЯ Агравал, Аджай. / А. Агравал, Д. Ганс ; нное обучение: инструкция для опоздавших А. Голдфарб. - С .139 Кл.слова: МАШИННОЕ ОБУЧЕНИЕ, ИСКУССТВЕННЫЙ ИНТЕЛЛЕКТ Бабик, Борис. Машинное обучение выходит из-под контроля / Б. Бабик, Г. Коэн, Т. Эвгениу, С. Герке. - С .147 Другие авторы: Коэн Г., Эвгениу Т., Герке С. Кл.слова: ИСКУССТВЕННЫЙ ИНТЕЛЛЕКТ, МАШИННОЕ ОБУЧЕНИЕ, РИСКИ Радеев, Никита Андреевич. Предсказание лавинной опасности методами машинного обучения / Н. А. Радеев. - С .156 Кл.слова: АЛГОРИТМ ПРЕДСКАЗАНИЯ, МАШИННОЕ ОБУЧЕНИЕ, ВЕРТИФИКАЦИЯ МОДЕЛИ Бойсунов, Б. П. Особенности и тенденции развития нейронныхсетей / Б. П. Бойсунов, Ш. С. Ташматова. - С .169 Кл.слова: НЕЙРОННЫЕСЕТИ, ОБЛАСТЬ ПРИМЕНЕНИЯ, ИСКУССТВЕННЫЕНЕЙРОННЫЕСЕТИ, ИНФОРМАЦИОННЫЕ ТЕХНОЛОГИИ Мащенко, П. Е. Оптимизация модели нейроннойсети U-HarDNet-70 для сегментации железнодорожного пути / П. Е. Мащенко, П. П. Ширяев. - С .174 Кл.слова: НЕЙРОННАЯСЕТЬ, ПРИМЕНЕНИЕ НА ЖЕЛЕЗНОДОРОЖНОМ ТРАНСПОРТЕ, СЕГМЕНТАЦИОННАЯ НЕЙРОННАЯСЕТЬ, U-HARDNET-70 Сивицкий, Д. А. Анализ опыта и перспектив применения искусственныхнейронныхсетей на железнодорожном транспорте / Д. А. Сивицкий. - С .178 Кл.слова: НЕЙРОННЫЕСЕТИ, ИСКУССТВЕННЫЕНЕЙРОННЫЕСЕТИ, НЕЙРОСЕТЕВОЕ МОЖЕЛИРОВАНИЕ, ЖЕЛЕЗНОДОРОЖНЫЙ ТРАНСПОРТ Эфендиева, Марина. Глубокие изменения. Какие области захватывает Deep Learning / М. Эфендиева. - С .186 Кл.слова: МАШИННОЕ ОБУЧЕНИЕ, НЕЙРОННЫЕСЕТИ, ОБЛАСТЬ ПРИМЕНЕНИЯ, DEEP LEARNING Гольдштейн, А. Б. Цифровой двойник для управления сетью связи / А. Б. Гольдштейн, С. В. Кисляков. - С .193 Кл.слова: КРОСС-ДОМЕННАЯ МОДЕЛЬ, OSS/BSS, 5/6G Королев, В. В. Цифровой двойник стрелочного перевода / В. В. Королев. - С .199 Кл.слова: СТРЕЛОЧНЫЙ ПЕРЕВОД, ВИРТУАЛЬНЫЙ ПРОТОТИП, ВИРТУАЛЬНАЯ МОДЕЛЬ Сергеев, Игорь. Методологические аспекты использования концепции цифровых двойников при мониторинге цепей поставок / И. Сергеев. - С .202 Кл.слова: ЦИФРОВОЙ ДВОЙНИК, УПРАВЛЕНИЕ ЦЕПЯМИ ПОСТАВОК, ЛОГИСТИЧЕСКИЙ БИЗНЕС-ПРОЦЕСС Хачатурян, Михаил. Цифровые двойники и дополненная реальность: модный тренд или реальная помощь бизнесу? / М. Хачатурян. - С .211 Кл.слова: ЦИФРОВОЙ ДВОЙНИК, СВОЙСТВА, ЦИФРОВОЙ ДВОЙНИК, СФЕРА ПРИМЕНЕНИЯ Чернышевская, Юлия. Гляжу в DT, как в зеркало / ю. Чернышевская. - С .214 Кл.слова: ЦИФРОВОЙ ДВОЙНИК, СФЕРА ПРИМЕНЕНИЯ, ЦИФРОВОЙ ДВОЙНИК, ТЕХНОЛОГИЯ
Рубрики: Железнодорожный транспорт--Цифровизация Кл.слова (ненормированные): ТЕМАТИЧЕСКАЯ ПОДБОРКА ДЦНТИБ -- ЦИФРОВЫЕ ИННОВАЦИИ В ТРАНСПОРТНОМ КОМПЛЕКСЕ -- БЛОКЧЕЙН -- ИСКУССТВЕННЫЙ ИНТЕЛЛЕКТ -- ИНТЕРНЕТ ВЕЩЕЙ -- BIG DATA -- ВИРТУАЛЬНАЯ И ДОПОЛНЕННАЯ РЕАЛЬНОСТЬ -- ЦИФРОВАЯ ТРАНСФОРМАЦИЯ ТРАНСПОРТА Аннотация: В ближайшее время скорость принятия решений, внедрения новых технологий и получения информации станет для компаний и предприятий одним из самых главных факторов успеха, который определит дальнейшие пути их развития. Социально-экономическая трансформация общества и экономики происходит под влиянием массового внедрения и применения цифровых технологий. Некоторые передовые технологии уже стали обыденными, но появление новых сценариев их использования и новых приложений откроет дополнительные преимущества и возможности. В совершенно разных областях деятельности используются: блокчейн и искусственный интеллект, технологии обработки больших массивов данных (big data) и Интернет вещей (1оТ), виртуальная и дополненная реальность, машинное обучение, нейронныесети и цифровые двойники. Именно об этих направлениях цифровизации и пойдет речь в материалах тематической подборки. Кроме того, авторы статей, включенных в тематическую подборку, анализируют современное состояние цифровых технологий, оказывающих ключевое влияние на технологическое и социально-экономическое развитие индустрии, общества, экономики и обозначают направления развития цифровых технологии.
Для просмотра полного текста, пожалуйста, авторизируйтесь.
Доп.точки доступа: Розентальс, Евгения Михайловна \сост.\; Шавыркина, Елена Валериевна \отв. за выпуск.\; Герке, С.
Экземпляры всего: 1 ЧЗ №2 (1) Свободны: ЧЗ №2 (1) Количество выдач: 3
Автоматика, связь, информатика : ежемесячный научно-теоретический и производственно-технический журнал ОАО "Российские железные дороги". - Москва : ОАО "РЖД", 1923 - . - ISSN 0005-2329. - Выходит ежемесячно. - Текст : непосредственный. 2022г. N 6
1. - 452.08, р.
Содержание: Долгий, Александр Игоревич. Устройство счета железнодорожных подвижных единиц / А. И. Долгий, А. Е. Хатламаджиян, В. Н. Соколов, И. А., Суханов А. В. Ольгейзер И. А. - С.2-4 Другие авторы: Хатламаджиян А.Е., Соколов В.Н., Ольгейзер И. А., Суханов А. В. Кл.слова: АВТОМАТИЗАЦИЯ СОРТИРОВОЧНЫХ СТАНЦИЙ, ИСКУССТВЕННЫЕНЕЙРОННЫЕСЕТИ, ТЕХНИЧЕСКОЕ ЗРЕНИЕ Кузьмин, Владислав Сергеевич. Переносные испытательные шлейфы на контрольных пунктах АЛС / В. С. Кузьмин, С. А. Овсянников, П. М. Меркулов. - С.5-9 Кл.слова: АЛС, УСТРОЙСТВО БЕЗОПАСНОСТИ, ПРИЕМНАЯ КАТУШКА Лаптев, Александр Юрьевич. Модернизированные стативы СР-ЭЦИ: особенности и преимущества / А. Ю. Лаптев, А. А. Коновалов, А. В. Джафаров, А. В. Юдин. - С.10-11 Другие авторы: Коновалов А.А., Джафаров А. В., Юдин А. В. Кл.слова: МОДЕРНИЗИРОВАННЫЕ СТАТИВЫ, НОВАЯ ТЕХНИКА, НОВАЯ ТЕХНОЛОГИЯ Красильников, Владимир Сергеевич. Узлы крепления платформы для устройств контроля схода подвижного состава / В. С. Красильников. - С.12-14 Кл.слова: УЗЛЫ КРЕПЛЕНИЯ, ПЛАТФОРМА, РЕЛЬСЫ Долженко, Ирина Петровна. СКИМ-ЦСС - полная прозрачность в режиме реального времени / И. П. Долженко, М. В. Мельчаков, А. Ф. Байбутов. - С.15-18 Кл.слова: ИНФОРМАЦИОННЫЕ ТЕХНОЛОГИИ Бабенко, Анна Степановна. Совершенствование взаимодействия каналов обслуживания пассажиров с системой "Экспресс" / А. С. Бабенко, А. Г. Соловьева. - С.19-21 Кл.слова: КАНАЛЫ ОБСЛУЖИВАНИЯ, АСУ ЭКСПРЕСС-3, АСУ ЭКСПРЕСС НП Пименова, Мария Анатольевна. Корпоративная IT-платформа / М. А. Пименова. - С.22-25 Кл.слова: СЕРВИСНЫЙ ПОРТАЛ, ИНФОРМАЦИОННЫЕ ТЕХНОЛОГИИ IT Назимова, С . А. РНВТ - инфокоммуникационное событие года / С . А. Назимова, О. А. Вадченко. - С.26-28 Кл.слова: СОБЫТИЕ Обухов, Андрей Дмитриевич. Применение технологии сверхширокополосной радиосвязи в упралении движением поездов / А. Д. Обухов, А. А. Понятов. - С.29-31 Кл.слова: ТЕЛЕКОММУНИКАЦИИ, СВЕРХШИРОКОПОЛОСНАЯ РАДИОСВЯЗЬ, ЦИФРОВАЯ ЖЕЛЕЗНАЯ ДОРОГА Паламар, Анна Геннадьевна. Эффективная организационно - функциональная модель / А. Г. Паламар. - С.32-33 Кл.слова: КРАСНОЯРСКАЯ ЖЕЛЕЗНАЯ ДОРОГА, КРАСНОЯРСКАЯ ДИРЕКЦИЯ СВЯЗИ Шепель, Сергей Петрович. РТУ в условиях разделения хозяйства на ремонтную и эксплуатационную составляющие / С. П. Шепель, О. А. Мокерова. - С.34-37 Кл.слова: ОБМЕН ПЕРЕДОВЫМ ОПЫТОМ Попов, Дмитрий Арсентьевич. Проблема защиты медножильных магистральных кабельных линий / Д. А. Попов. - С.38-41 Кл.слова: МЕДНОЖИЛЬНЫЕ КАБЕЛЬНЫЕ ЛИНИИ Назимова, С. А. Случайный выбор на всю жизнь / С. А. Назимова. - С.42 Наумова, Д. В. Россия из окна поезда / Д. В. Наумова. - С.43-45 Кл.слова: ТУРИСТИЧЕСКИЕ ПОЕЗДА Новости. - С.46-48
Имеются экземпляры в отделах:
всего 1 : ЧЗ №2 (1) Свободны: ЧЗ №2 (1)
Пазойский, Ю. О. Закономерность распределения пассажиропотока в пассажирских поездах дальнего следования / Ю. О. Пазойский, М. Ю. Савельев, Е. А. Середов>. - Текст : электронный // Экономика железных дорог : Журнал для руководителей и финансово-экономических работников. - 2022. - N 7. - С. 29-39
Систем. требования: Internet Explorer 4.0.2 и выше. - ЭБ КрИЖТ ИрГУПС
Кл.слова (ненормированные): ПАССАЖИРСКИЕ ПЕРЕВОЗКИ -- МАРШРУТНАЯ СЕТЬ -- ИСКУССТВЕННЫЕНЕЙРОННЫЕСЕТИ -- ПОЕЗД ДАЛЬНЕГО СЛЕДОВАНИЯ Аннотация: Планирование маршрутной сети пассажирских поездов дальнего следования требует высокой точности исходной информации, такой как корреспонденции пассажиропотоков, распределение пассажиров по типам мест, предпочтения пассажиров по времени отправления, прибытия поездов и времени в пути следования, и другие параметры. В работе исследуется взаимосвязь распределения пассажиров по поездам в зависимости от времени в пути следования, типов вагонов и маршрутов следования поездов. В качестве математического аппарата исследования используется искусственнаянейроннаясеть Кохонена.
Диагностика тяговых электродвигателей электроподвижного состава с использованием искусственныхнейронныхсетей / А. С. Космодамианский, Ю. М. Иньков, И. А. Менщиков, С. И. Баташов>. - Текст : электронный // Электротехника : научно-технический журнал - коллективный член Академии электротехнических наук РФ. - 2022. - N 9. - С. 26-34
. - ISSN 0013-5860 Систем. требования: Internet Explorer 4.0.2 и выше. - ЭБ КрИЖТ ИрГУПС
Кл.слова (ненормированные): ТЯГОВЫЙ ЭЛЕКТРОДВИГАТЕЛЬ -- ТЕХНИЧЕСКАЯ ДИАГНОСТИКА -- ЯДЕРНАЯ НЕЙРОННАЯСЕТЬ -- ИСКУССТВЕННЫЕНЕЙРОННЫЕСЕТИ Аннотация: Представлены результаты исследований в области диагностирования тягового электродвигателя 1ДТ.003.11 электропоезда переменного тока серии ЭП3Д с помощью моделирования аварийных режимов функционирования ядерной нейроннойсети. На основании анализа графика псевдоспектра мощности, выполненного с помощью цифровой обработки осциллограммы кривой тока в пакете программы MATLAB, получены в виде таблицы дискретные значения частотных составляющих логарифмического спектра тока в обмотке якоря и соответствующие им значения мощности сигнала, служащие для кластеризации отказов тягового электродвигателя электропоезда. Надежность тяговых электродвигателей с повышенным отработанным ресурсом предлагается оценивать с помощью ядерной нейроннойсети в пакете MATLAB. Результатом исследования диагностического процесса с использованием кластеризации отказов тягового электродвигателя является оценка эффективности практического использования исскуственной нейроннойсети с ядерной структурой в задачах диагностирования в зависимости от технического состояния тягового электродвигателя на текущий момент эксплуатации.
Понятов, А. А. Возможности применения нейросетевых технологий на железнодорожном транспорте / А. А. Понятов>. - Текст : электронный // Актуальные проблемы современного транспорта. - 2020. - № 3. - С. 15-22
Систем. требования: Internet Explorer 4.0.2 и выше. - ЭБ КрИЖТ ИрГУПС
Рубрики: Цифровая железная дорога Кл.слова (ненормированные): ИСКУССТВЕННЫЕНЕЙРОННЫЕСЕТИ -- НЕЙРОСЕТЕВЫЕ ТЕХНОЛОГИИ -- ЖЕЛЕЗНОДОРОЖНЫЙ ТРАНСПОРТ -- МОДЕЛИРОВАНИЕ -- ПРОГНОЗИРОВАНИЕ -- ДИАГНОСТИКА Аннотация: В работе на основе существующих исследований проанализированы возможности применения искусственныхнейронныхсетей для решения задач, связанных с работой железнодорожного транспорта, что лежит в рамках стратегии ОАО «Российские железные дороги» по цифровой трансформации отрасли. Рассмотрены основные направления исследований и виды задач, имеющихся на железнодорожном транспорте и доступных в настоящее время для решения посредством нейросетевых технологий. Указано, что их применение предпочтительно в ситуациях, когда принципиальной особенностью рассматриваемой проблемы является трудность или невозможность её формализации, в связи с чем затруднено или невозможно использование методов аналитического или имитационного моделирования, или оно не обеспечивает требуемую точность результатов. Первая часть статьи посвящена проблемам, связанным с технической сферой деятельности: автоматическому и телеуправлению поездами; мониторингу, диагностике и контролю технических и эксплуатационных характеристик локомотивов, их агрегатов и других устройств; обнаружению их неисправностей и критических состояний; Рассмотрена диагностика состояния верхнего строения пути и железнодорожной инфраструктуры. Сделан обзор научных работ, рассматривающих возможность использования искусственныхнейронныхсетей для решения задач, связанных с железнодорожным транспортом.
Цевелев, Александр. Концепция применения искусственного интеллекта для логистики снабжения железнодорожного транспорта : часть 1 / А. Цевелев>. - Текст : электронный // Логистика. - 2023. - № 2. - С. 36-41
Систем. требования: Internet Explorer 4.0.2 и выше. - ЭБ КрИЖТ ИргУПС