Пошуковий запит: (<.>A=Wang Sh$<.>) |
Загальна кількість знайдених документів : 7
Представлено документи з 1 до 7
|
1. |
Wang Shicheng Investment decision-making on renewable energy based on improved real option model [Електронний ресурс] / Shicheng Wang // Metallurgical and mining industry. - 2016. - No. 1. - С. 36-41. - Режим доступу: http://nbuv.gov.ua/UJRN/metmi_2016_1_8
|
2. |
Shao Aijun Numerical simulation and inflow prediction by the outflow test of coal mine [Електронний ресурс] / Aijun Shao, ZhiGuang Li, ShiWen and Meng QingXin Wang // Metallurgical and mining industry. - 2016. - No. 1. - С. 202-208. - Режим доступу: http://nbuv.gov.ua/UJRN/metmi_2016_1_36
|
3. |
Wang Sh.-F. A construction of regular semigroups with quasiideal regular *-transversals* [Електронний ресурс] / Sh.-F. Wang // Український математичний журнал. - 2016. - Т. 68, № 11. - С. 1552-1560. - Режим доступу: http://nbuv.gov.ua/UJRN/UMJ_2016_68_11_12
|
4. |
Deng F. Вплив карбонізації філаментів на CVD-алмазні товсті плівки, виготовлені методом HFCVD [Електронний ресурс] / F. Deng, C. Hao, Zh. Guo, Sh. Wang, X. Bo, Z. Zhao // Надтверді матеріали. - 2020. - № 5. - С. 69-78. - Режим доступу: http://nbuv.gov.ua/UJRN/sm_2020_5_9
|
5. |
Deng F. Моделювання дослідження однорідності поля повітряного потоку системи осадження HFCVD з урахуванням розстановки ниток розжарення [Електронний ресурс] / F. Deng, C. Hao, Zh. Guo, Sh. Wang, X. Bo, Q. Lei // Надтверді матеріали. - 2021. - № 2. - С. 55-71. - Режим доступу: http://nbuv.gov.ua/UJRN/sm_2021_2_8
|
6. |
Ren X. Зміцнення надтвердих матеріалів методом наноструктурної інженерії [Електронний ресурс] / X. Ren, X. Yan, L. Wang, Y. Zhao, Sh. Wang // Надтверді матеріали. - 2021. - № 5. - С. 3-30. - Режим доступу: http://nbuv.gov.ua/UJRN/sm_2021_5_3
|
7. |
Kuchuk N. A lightweight target detection algorithm based on Mobilenet Convolution [Електронний ресурс] / N. Kuchuk, Wang Shengquan // Системи управління, навігації та зв'язку. - 2023. - Вип. 2. - С. 119-124. - Режим доступу: http://nbuv.gov.ua/UJRN/suntz_2023_2_25 Алгоритм виявлення цілі, заснований на глибокому навчанні, потребує високої конфігурації графічного процесора комп'ютера, навіть потребує використання високопродуктивної робочої станції глибокого навчання. Це не тільки підвищує вартість, а також значно обмежує реалізованість землі. Ця стаття являє свого роду полегшений алгоритм для виявлення цілей за умови балансової точності та обчислювальної ефективності MobileNet як Backbone виконує параметр. Швидкість обробки становить 30 кадрів/с на карті RTX2060 для зображень із шаром розділення CNN. Швидкість обробки становить 30 кадрів в секунду на карті RTX2060 для зображень з роздільною здатністю 320 x 320.
|