| Поле | Инд. | ПП | Название | Значение |
|---|---|---|---|---|
| Тип записи | a | |||
| Библиографический уровень | a | |||
| 001 | Контрольный номер | 38f4fde4b3554c99a778664c62b353d2 | ||
| 005 | Дата корректировки | 20220218115849.4 | ||
| 040 | a | Служба первич. каталог. | НБ ТвГУ | |
| b | Код языка каталог. | rus | ||
| e | Правила каталог. | PSBO | ||
| 041 | 0_ | a | Код языка текста | rus |
| 097 | b | Оператор | Komarova.ES | |
| 245 | 10 | a | Заглавие | Автоматический анализ изображений микроскопии с применением облачного сервиса DLGRAM01 |
| 260 | a | Место издания | Тверь | |
| 504 | a | Библиография | Библиогр.: с. 308-309 (23 назв.) | |
| 520 | 0_ | a | Аннотация | Исследование материалов методами микроскопии нередко включает стадию подсчета количества наблюдаемых объектов и определения их статистических параметров, для чего необходимо измерять сотни объектов. В работе описан облачный сервис DLgram01, который позволяет специалистам в области материаловедения, не имеющих навыков программирования, выполнять автоматизированную обработку изображений - определять количество и параметры (площадь, размер) изучаемых объектов. Сервис разработан с использованием новейших достижений в области глубокого машинного обучения, для обучения нейронной сети пользователю необходимо разметить несколько изучаемых объектов. Обучение нейронной сети производится автоматически за несколько минут. Важными особенностями сервиса DLgram01 является возможность корректировать результаты предсказания нейронной сети, а также получение детальной информации о всех распознанных объектах. Использование сервиса позволяет существенно сократить временные затраты на количественный анализ изображений, снизить влияние субъективного фактора, повысить точность анализа и его эргоемкость. |
| 653 | 0_ | a | Ключевые слова | Физика |
| a | Ключевые слова | Энергия | ||
| a | Ключевые слова | Новосибирск, город | ||
| a | Ключевые слова | Микроскопия | ||
| a | Ключевые слова | Распознавание | ||
| a | Ключевые слова | Глубокие нейронные сети | ||
| 700 | 12 | a | Другие авторы | Матвеев Андрей Викторович |
| q | Полное имя | Матвеев А. В. | ||
| 700 | 12 | a | Другие авторы | Машуков Михаил Юрьевич |
| q | Полное имя | Машуков М. Ю. | ||
| 700 | 12 | a | Другие авторы | Нартова Анна Владимировна |
| q | Полное имя | Нартова А. В. | ||
| 700 | 12 | a | Другие авторы | Санькова Наталья Николаевна |
| q | Полное имя | Санькова Н. Н. | ||
| 700 | 12 | a | Другие авторы | Окунев Алексей Григорьевич |
| q | Полное имя | Окунев А. Г. | ||
| 773 | 18 | w | Контрольный № источника | bea2fd01c24949f28703801746905a9f |
| t | Название источника | Физико-химические аспекты изучения кластеровнаноструктур и наноматериалов | ||
| d | Место и дата издания | Тверь, 2021 | ||
| g | Прочая информация | Вып. 13. - С. 300-311 | ||
| 856 | 40 | u | URL | http://texts.lib.tversu.ru/texts/151403t.pdf |
| x | Примечание для ЭОР | Справка УИС 2021 | ||
| x | Примечание для ЭОР | Реестр суммарного учета сетевых локальных документов | ||
| i | Дата подключения ЭОР | 20220218 | ||
| 901 | t | Тип документа | a | |
| 920 | a | Оператор | Кома | |
| 954 | b | Дата поступления в ОК | 20220118 |