Публикации по теме 'aerospace'
Как подготовить данные для трансферного обучения
Доктор Жоэль Анри, старший инженер по ИИ в Монолит ИИ
Одна из причин популярности ИИ заключается в том, что знания, полученные в ходе обучения, можно «перенести» на решение аналогичной задачи. Возможно, вы не сможете предсказать характеристики ракеты, основываясь на характеристиках вашего велосипеда, но физика старого самолета может помочь вам изучить конструкцию нового самолета. Чтобы сделать это успешно, нужно сделать паузу и тщательно подумать о том, как настроить алгоритмы..
Пионер будущего авиации.
Варианты использования машинного обучения в аэрокосмической отрасли:
Пионер будущего авиации.
Введение:
В последние годы аэрокосмическая отрасль стала свидетелем значительного прогресса в технологиях, а машинное обучение (ML) стало преобразующей силой. Алгоритмы машинного обучения изменили правила игры в аэрокосмической отрасли, произведя революцию в различных аспектах авиации и освоения космоса. В этом блоге мы углубимся в некоторые захватывающие примеры использования..
Изучение преобразующих вариантов использования машинного обучения в аэрокосмической отрасли
Введение:
Аэрокосмическая промышленность всегда была в авангарде технологических достижений, постоянно раздвигая границы для достижения новых высот. В последние годы машинное обучение (МО) меняет правила игры, революционизируя методы работы аэрокосмических компаний. Используя огромные объемы данных и мощные алгоритмы, машинное обучение открыло многочисленные возможности в различных областях аэрокосмического сектора. В этой статье мы рассмотрим несколько убедительных вариантов..
Прогностическое техническое обслуживание на основе ИИ для повышения готовности и сокращения количества сбоев в полете
Прогностическое техническое обслуживание на основе ИИ для повышения готовности и сокращения количества сбоев в полете
От Филонга Дуонга, старшего менеджера по продуктам
Являясь ведущим поставщиком приложений для профилактического обслуживания с поддержкой ИИ для Министерства обороны (DoD), C3.ai с 2017 года имеет честь помочь преобразовать методы обслуживания более 1200 самолетов на семи различных платформах в партнерстве с нас Военно-воздушные силы , Армия и Отдел оборонных..
Python в аэрокосмической отрасли: анализ полетных данных
Python стал универсальным и незаменимым инструментом в аэрокосмической отрасли. Благодаря своей простоте, обширным библиотекам и надежным возможностям анализа данных Python широко используется для анализа полетных данных, повышения безопасности и улучшения характеристик самолетов. В этой статье мы рассмотрим, как Python используется в аэрокосмической отрасли для анализа полетных данных и получения информации для более безопасной и эффективной авиации.
Важность анализа полетных данных..
Как машинное обучение меняет аэрокосмическую промышленность
Машинное обучение (ML) быстро меняет аэрокосмическую отрасль. Алгоритмы машинного обучения используются для разработки интеллектуальных автопилотов, прогнозирования необходимости ремонта компонентов самолета, обнаружения мошеннических транзакций, оценки риска аварий и идентификации объектов на изображениях или видео.
Интеллектуальные автопилоты:
Алгоритмы машинного обучения используются для разработки интеллектуальных автопилотов, которые могут управлять самолетами более..
Выбор пакета для вашего продукта
Дело в том, что некоторые предметы предлагают сами себя. В любом случае, большинство из них этого не делают, что подтверждается наличием демонстрационных офисов по всей стране и по всему миру. Как правило, большинство покупателей увидят комплект предмета еще до того, как увидят сам предмет! Как только упаковщик любого предмета действительно перестанет думать об этой реальности, значение превосходного выбора при выборе пакета должно стать ясным. Несмотря на то, что каждый предмет будет..
