Реставрация данных рентгеновского рассеяния и рентгеновской дифракции с использованием ML

Выступление слушателя группы НС263 Михаила Павловича Кендина на конкурсе курсовых работ для шестого потока Тема курсовой работы: “Разработка алгоритмов реставрации данных рентгеновского рассеяния и рентгеновской дифракции с использованием методов машинного обучения“ Исследование выполнено при участии научного консультанта курса “Нейронные сети и их применение в научных исследованиях“ Любови Александровны Антюфриевой Дата: 18 июня 2024 года 00:00 Заставка 00:20 Введение 01:36 Метод PDF: особенности и проблемы 02:22 Деконволюция дифракционных данных 03:20 Цель и задачи работы 03:44 Исходные данные 04:35 Пример исходных данных 05:40 Сверточная модель приборного уширения 06:50 Обучение сверточной модели 07:41 Сверточная модель: деконволюция 10:33 Модель приборного уширения: DecCNN 11:00 DecCNN: результаты обучения 12:03 DecCNN: результаты деконволюции 12:54 Журналы 13:36 Заключение 14:20 Ответы на вопросы Код: Презентация: Сайт: VK: Телеграм-канал: #MSU_AI #Фонд_Интеллект #neuralnetworks