Будь ласка, використовуйте цей ідентифікатор, щоб цитувати або посилатися на цей матеріал: http://elartu.tntu.edu.ua/handle/lib/51647

Назва: Оптимізація сегментації корозійних зон на фланцевих з’єднаннях трубопроводів за допомогою модифікованої архітектури U-Net з адаптивним механізмом уваги
Інші назви: Enhanced segmentation of corrosion zones on pipeline flange joints via a modified U-Net with adaptive attention
Автори: Фундитус, С. Б.
Fundytus, S. B.
Приналежність: Тернопільський національний технічний університет імені Івана Пулюя, Україна
Бібліографічний опис: Фундитус С. Б. Оптимізація сегментації корозійних зон на фланцевих з’єднаннях трубопроводів за допомогою модифікованої архітектури U-Net з адаптивним механізмом уваги / С. Б. Фундитус // Матеріали ⅩⅣ МНТКМУС „Актуальні задачі сучасних технологій“, 11-12 грудня 2025. — Т. : ФОП Паляниця В.А., 2025. — С. 361–362. — (Комп’ютерно-інформаційні технології та системи зв’язку).
Бібліографічне посилання: Фундитус С. Б. Оптимізація сегментації корозійних зон на фланцевих з’єднаннях трубопроводів за допомогою модифікованої архітектури U-Net з адаптивним механізмом уваги // Матеріали ⅩⅣ МНТКМУС „Актуальні задачі сучасних технологій“, Тернопіль, 11-12 грудня 2025. 2025. С. 361–362.
Bibliographic citation (APA): Fundytus, S. B. (2025). Optymizatsiia sehmentatsii koroziinykh zon na flantsevykh ziednanniakh truboprovodiv za dopomohoiu modyfikovanoi arkhitektury U-Net z adaptyvnym mekhanizmom uvahy [Enhanced segmentation of corrosion zones on pipeline flange joints via a modified U-Net with adaptive attention]. Proceedings of the ⅩⅣ International Scientific and Technical Conference of Young Scientists and Students “Current Issues of Modern Technologies”, 11-12 December 2025, Ternopil, 361-362. PE Palianytsia V.A.. [in Ukrainian].
Bibliographic citation (CHICAGO): Fundytus S. B. (2025) Optymizatsiia sehmentatsii koroziinykh zon na flantsevykh ziednanniakh truboprovodiv za dopomohoiu modyfikovanoi arkhitektury U-Net z adaptyvnym mekhanizmom uvahy [Enhanced segmentation of corrosion zones on pipeline flange joints via a modified U-Net with adaptive attention]. Proceedings of the ⅩⅣ International Scientific and Technical Conference of Young Scientists and Students “Current Issues of Modern Technologies” (Tern., 11-12 December 2025), pp. 361-362 [in Ukrainian].
Є частиною видання: Матеріали ⅩⅣ Міжнародної науково-технічної конференції молодих учених та студентів „Актуальні задачі сучасних технологій“, 2025
Proceedings of the ⅩⅣ International Scientific and Technical Conference of Young Scientists and Students “Current Issues of Modern Technologies”, 2025
Конференція/захід: ⅩⅣ Міжнародна науково-технічна конференція молодих учених та студентів „Актуальні задачі сучасних технологій“
Журнал/збірник: Матеріали ⅩⅣ Міжнародної науково-технічної конференції молодих учених та студентів „Актуальні задачі сучасних технологій“
Дата публікації: 11-гру-2025
Дата внесення: 19-лют-2026
Видавництво: ФОП Паляниця В.А.
PE Palianytsia V.A.
Місце видання, проведення: Тернопіль
Ternopil
Часове охоплення: 11-12 грудня 2025
11-12 December 2025
УДК: 004.93
Кількість сторінок: 2
Діапазон сторінок: 361-362
Початкова сторінка: 361
Кінцева сторінка: 362
URI (Уніфікований ідентифікатор ресурсу): http://elartu.tntu.edu.ua/handle/lib/51647
ISBN: 978-614-8751-08-1
Власник авторського права: © Тернопільський національний технічний університет імені Івана Пулюя, 2025
Перелік літератури: 1. Han O.C., Kutbay U. Detection of Defects on Metal Surfaces Based on Deep Learning. Applied Sciences. 2025. 15(3):1406.
2. Hasilo Yu.A., Romanyuk R.Ya. Innovative Methods of Non-Destructive Quality Control of Metal Structures and Technological Equipment. Materials Modeling Journal (DSTU). 2020
3. Lozovan V., Yuzevych V. Neural Networks as a Tool for Improving Metrological Characteristics of Metal Structures. Innovative Solutions in Modern Science. 2017.
References: 1. Han O.C., Kutbay U. Detection of Defects on Metal Surfaces Based on Deep Learning. Applied Sciences. 2025. 15(3):1406.
2. Hasilo Yu.A., Romanyuk R.Ya. Innovative Methods of Non-Destructive Quality Control of Metal Structures and Technological Equipment. Materials Modeling Journal (DSTU). 2020
3. Lozovan V., Yuzevych V. Neural Networks as a Tool for Improving Metrological Characteristics of Metal Structures. Innovative Solutions in Modern Science. 2017.
Тип вмісту: Conference Abstract
Розташовується у зібраннях:ⅩⅣ Міжнародна науково-технічна конференція молодих учених та студентів „Актуальні задачі сучасних технологій“ (2025)



Усі матеріали в архіві електронних ресурсів захищені авторським правом, всі права збережені.