02/11/2026Veri Anla Davamlı Təhlükə Sahəsi İntellekt Çərçivəsi (Continuous Hazard Field Intelligence Framework, CHFI), yol-nəqliyyat qəzası riskini yalnız ayrı-ayrı qeydlərin “qəza var/yoxdur” və ya “ağırlıq sinfi” kimi birbaşa təsnifatı deyil, əlaqəli yol infrastrukturu üzərində məkan və zaman boyunca yaranan, yayılan və sıxlaşan gizli təhlükə sahəsi kimi öyrənməyə çalışan dərin öyrənmə çərçivəsidir. Daha çox baxın
02/11/2026Veri Anla Trafik apriorisi ilə yönləndirilən vəziyyətə həssas anomaliya aşkarlama çərçivəsi şəhər ekspres yolu trafik axınındakı normal davranışdan kənaraçıxmaları yalnız xam zaman sırasına baxmaqla deyil; trafik axınının gündəlik və həftəlik quruluşu, keçmişdə eyni zaman dilimindəki davranışı, yerli dəyişmə sürəti və trafik vəziyyətinin zaman konteksti kimi sahə biliklərini də modelə daxil etməklə müəyyən etməyi hədəfləyən bir dərin öyrənmə Daha çox baxın
16/10/2026Veri Anla ArrangementGAN, memarlıq çertyojlarındakı struktur və memarlıq elementlərini semantik olaraq ayırdıqdan sonra pix2pixHD əsaslı generativ rəqib şəbəkədən istifadə etməklə viskoz söndürücülərin müstəvi üzrə yerləşməsini avtomatik yaradan dərin öyrənmə dizayn yanaşmasıdır. Daha çox baxın
07/10/2026Veri Anla Təklif olunan hibrid ayırdetməli çoxgörünüşlü məlumat füzyonu modeli bir yüksək ayırdetməli mərkəzi görüntü və səkkiz aşağı ayırdetməli ətraf görünüşdən istifadə etməklə sənaye metal görüntülərini səkkiz dəfə daha yüksək məkan ayırdetməsinə çatdırmağı hədəfləyən dərin öyrənməyə əsaslanan super-ayırdetmə arxitekturasıdır. Daha çox baxın
01/10/2026Veri Anla axaMargin, vizual baxımdan bir-birinə bənzəyən ağac növlərini ayırarkən bioloji taksonomiyanı birbaşa öyrənmə məqsədinə daxil edən və ArcFace tipli bucaqlı marja təsnifatını taksonomik əlaqəyə uyğunlaşdıran dərin öyrənmə təsnifat yanaşmasıdır. Daha çox baxın
15/09/2026Veri Anla Dual-Domain Tensor Denoising (DuTD), nəzəri minimum olan yalnız altı diffuziya istiqamətindən əldə edilən diffuziya tenzoru görüntüləmə məlumatlarını həm görüntü sahəsində, həm də diffuziya tenzorunun fiziki parametr sahəsində eyni vaxtda səs-küydən təmizləmək üçün hazırlanmış iki-sahəli dərin öyrənmə üsuludur. Daha çox baxın
24/08/2026Veri Anla Bu tədqiqat üçfazalı elektrik paylama sistemindəki nasazlıqları MATLAB/Simulink mühitində yaradılan gərginlik və cərəyan siqnallarından avtomatik tanıya və daha sonra açar idarəetməsini işə sala bilən dərin öyrənmə sistemi hazırlayır. Daha çox baxın
12/08/2026Veri Anla Bu tədqiqat ultrasəs görüntülərindəki mikrorobotların süni intellektlə aşkarlanmasında altı fərqli arxitekturanın dəqiqliyini, pozulmalara dayanıqlılığını və hesablama səmərəliliyini müqayisə edir. Daha çox baxın
31/07/2026Veri Anla Elektrik avtomobillərində batareyanın şarj vəziyyəti sürücünün gördüyü qalan enerji miqdarını və təxmini yürüş məsafəsini müəyyən edən əsas göstəricilərdən biridir. Bu iş üç siqnal — gərginlik, cərəyan və temperatur əsasında SOC təxminini DResCNN–BiGRU–SE modeli ilə qiymətləndirir. Daha çox baxın
31/07/2026Veri Anla Bu tədqiqat Əşyaların İnterneti şəbəkələrində normal və hücum trafikini ayırmaq üçün iki mərhələli dərin öyrənmə yanaşması təklif edir. Birinci mərhələdə birölçülü konvolyusion neyron şəbəkəsi şəbəkə trafikindəki xüsusiyyətləri çıxarır; Aquila Optimizasiya Alqoritmi isə təsnifat üçün daha yararlı xüsusiyyətləri seçməyi hədəfləyir. Daha çox baxın
30/06/2026Veri Anla Nəqliyyat planlaşdırılmasında ən kritik suallardan biri budur: İnsanlar hansı bölgədən hansı bölgəyə, hansı saatlarda və hansı sıxlıqla hərəkət edirlər? Daha çox baxın
04/06/2026Veri Anla Kənd təsərrüfatı zərərvericiləri məhsul itkilərinin ən vacib səbəblərindən biridir. Ənənəvi üsullarda fermerlər və ya mütəxəssislər tarlanı gəzərək yarpaqları, tələləri və bitki üzərindəki zərərverici əlamətlərini yoxlayırlar. Bu üsul hələ də dəyərli olsa da, vaxt aparır, geniş sahələrdə çətinləşir və erkən xəbərdarlıq təmin etməkdə kifayət etməyə bilər. Daha çox baxın
02/06/2026Veri Anla Yeni akademik tədqiqat aşağı dozalı kompüter tomoqrafiyası görüntülərində səs-küyü azaltmaq üçün daha kiçik və daha səmərəli süni intellekt yanaşması təklif edir. Deep GLR adlı üsul klassik CT yenidənqurma fizikasını, qraf əsaslı requlyarlaşdırmanı və yüngül CNN şəbəkələrini birləşdirir. Daha çox baxın
Kuki seçimləri
Your experience on this site will be improved by allowing cookies Cookie Policy
Seçimləri fərdiləşdir
Your experience on this site will be improved by allowing cookies
