Link lub cytat. http://elartu.tntu.edu.ua/handle/lib/51647

Tytuł: Оптимізація сегментації корозійних зон на фланцевих з’єднаннях трубопроводів за допомогою модифікованої архітектури U-Net з адаптивним механізмом уваги
Inne tytuły: Enhanced segmentation of corrosion zones on pipeline flange joints via a modified U-Net with adaptive attention
Authors: Фундитус, С. Б.
Fundytus, S. B.
Affiliation: Тернопільський національний технічний університет імені Івана Пулюя, Україна
Bibliographic description (Ukraine): 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).
Bibliographic reference (2015): 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].
Część publikacji: 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
Konferencja/wydarzenie: ⅩⅣ Міжнародна науково-технічна конференція молодих учених та студентів „Актуальні задачі сучасних технологій“
Journal/kolekcja: Матеріали ⅩⅣ Міжнародної науково-технічної конференції молодих учених та студентів „Актуальні задачі сучасних технологій“
Data wydania: 11-gru-2025
Date of entry: 19-lut-2026
Wydawca: ФОП Паляниця В.А.
PE Palianytsia V.A.
Place edycja: Тернопіль
Ternopil
Zakresu czasowego: 11-12 грудня 2025
11-12 December 2025
UDC: 004.93
Strony: 2
Zakres stron: 361-362
Główna strona: 361
Strona końcowa: 362
URI: http://elartu.tntu.edu.ua/handle/lib/51647
ISBN: 978-614-8751-08-1
Właściciel praw autorskich: © Тернопільський національний технічний університет імені Івана Пулюя, 2025
Wykaz piśmiennictwa: 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.
Typ zawartości: Conference Abstract
Występuje w kolekcjach:ⅩⅣ Міжнародна науково-технічна конференція молодих учених та студентів „Актуальні задачі сучасних технологій“ (2025)



Pozycje DSpace są chronione prawami autorskimi