Светильник A-Tube Nano Copper Rose Small by Studio Italia Design
Этот товар пользузется спросом! Последний заказ был 1 час назад
Этот товар пользузется спросом! Последний заказ был 1 час назад
Этот товар пользуется повышенным спросом! Последний заказ был 30 минут назад
Это популярный товар! Последний заказ был 10 минут назад
На этот товар повышенный спрос! Последний заказ был 20 минут назад
Товар с высоким спросом! Последний заказ был 40 минут назад
Товар с повышенным спросом! Последний заказ был 50 минут назад
Этот товар пользузется спросом! Последний заказ был 1 час назад
Этот товар пользуется повышенным спросом! Последний заказ был 2 часа назад
Это популярный товар! Последний заказ был 3 часа назад
На этот товар повышенный спрос! Последний заказ был 15 минут назад
Товар с высоким спросом! Последний заказ был 20 минут назад
Товар с повышенным спросом! Последний заказ был 25 минут назад
Этот товар пользузется спросом! Последний заказ был 35 минут назад
Этот товар пользуется повышенным спросом! Последний заказ был 40 минут назад
Это популярный товар! Последний заказ был 50 минут назад
На этот товар повышенный спрос! Последний заказ был 55 минут назад
Товар с высоким спросом! Последний заказ был 5 минут назад
Товар с повышенным спросом! Последний заказ был 1 час назад
Этот товар пользузется спросом! Последний заказ был 30 минут назад
Этот товар пользуется повышенным спросом! Последний заказ был 10 минут назад
Это популярный товар! Последний заказ был 20 минут назад
На этот товар повышенный спрос! Последний заказ был 40 минут назад
Товар с высоким спросом! Последний заказ был 50 минут назад
Товар с повышенным спросом! Последний заказ был 1 час назад
Этот товар пользузется спросом! Последний заказ был 2 часа назад
Этот товар пользуется повышенным спросом! Последний заказ был 3 часа назад
Это популярный товар! Последний заказ был 15 минут назад
На этот товар повышенный спрос! Последний заказ был 20 минут назад
Товар с высоким спросом! Последний заказ был 25 минут назад
Товар с повышенным спросом! Последний заказ был 35 минут назад
Этот товар пользузется спросом! Последний заказ был 40 минут назад
Этот товар пользуется повышенным спросом! Последний заказ был 50 минут назад
Это популярный товар! Последний заказ был 55 минут назад
Еще 1 человек просматривал этот товар за последние 10 минут
Еще 2 человека просматривали этот товар за последние 20 минут
Еще 3 человека просматривали этот товар за последние 30 минут
Еще 4 человека просматривали этот товар за последние 40 минут
Еще 5 человек просматривали этот товар за последние 50 минут
Еще 6 человек просматривали этот товар за последний 1 час
Еще 7 человек просматривали этот товар за последние 2 часа
Еще 8 человек просматривали этот товар за последние 3 часа
Еще 10 человек просматривали этот товар за последние 4 часа
Еще 11 человек просматривали этот товар за последние 5 часов
Еще 12 человек просматривали этот товар за последние 6 часов
Еще 13 человек просматривали этот товар за последние 7 часов
Еще 14 человек просматривали этот товар за последние 8 часов
Еще 15 человек просматривали этот товар за последние 9 часов
Еще 16 человек просматривали этот товар за последние 10 часов
Еще 17 человек просматривали этот товар за последние 11 часов
Еще 18 человек просматривали этот товар за последние 12 часов
Еще 20 человек просматривали этот товар за последние 13 часов
Еще 30 человек просматривали этот товар за последние 14 часов
Еще 31 человек просматривали этот товар за последние 15 часов
Еще 32 человека просматривали этот товар за последние 16 часов
Еще 33 человека просматривали этот товар за последние 17 часов
Еще 35 человек просматривали этот товар за последние 18 часов
Еще 36 человек просматривали этот товар за последние 19 часов
Еще 37 человек просматривали этот товар за последние 20 часов
Еще 38 человек просматривали этот товар за последние 21 час
Еще 39 человек просматривали этот товар за последние 22 часа
Еще 40 человек просматривали этот товар за последние 23 часа
Еще 41 человек просматривали этот товар за последние 24 часа
Еще 42 человека просматривали этот товар за последний день
Еще 43 человека просматривали этот товар за последние 2 дня
Еще 44 человека просматривали этот товар за последние 3 дня
Еще 45 человек просматривали этот товар за последние 4 дня
Еще 46 человек просматривали этот товар за последние 5 дней
Еще 47 человек просматривали этот товар за последние 6 дней
Еще 48 человек просматривали этот товар за последние 7 дней
Еще 49 человек просматривали этот товар за последние 8 дней
Еще 50 человек просматривали этот товар за последние 9 дней
Еще 51 человек просматривали этот товар за последнюю неделю
Еще 52 человека просматривали этот товар за последние 2 недели
Еще 53 человека просматривали этот товар за последние 3 недели
Еще 54 человека просматривали этот товар за последние 2 недели
Еще 55 человек просматривали этот товар за последние 3 недели
Еще 56 человек просматривали этот товар за последние 2 недели
Еще 57 человек просматривали этот товар за последние 3 недели
Еще 58 человек просматривали этот товар за последние 2 недели
Еще 59 человек просматривали этот товар за последние 3 недели
Еще 60 человек просматривали этот товар за последние 2 недели
Tracker | Scamt Startup Studio
Nano-Tracker | Scamt Startup StudioStartup Factory
- Новые материалы
- Диагностика
- It
- Нанофармацевтика
Обратный поиск материала и проверка синтеза по рисунку от руки с помощью обучения передаче и определения контуров
#IT
#IT Soft
0% 25% 50% 75% 100%
INVEST
- Описание проекта
- Презентация
- Менеджер проекта
Нано- и микроматериалы различной морфологии и состава находят широкое применение во многих различных областях.
Тем не менее, поиск процедур, дающих пользовательские наноматериалы с требуемой структурой, формой и размером, остается сложной задачей и часто реализуется путем ручного скрининга изделий. Здесь мы впервые разрабатываем сканирующую и просвечивающую электронную микроскопию (SEM/TEM) для обратного поиска изображений и поиска на основе ручного рисования с помощью обучения передаче (TL), а именно нейронной сети свертки VGG16 (CNN), предназначенной для извлечения признаков изображения (FE) и определения сходства изображений (IS). Кроме того, мы демонстрируем пример использования этой платформы в системе карбоната кальция, где данные были получены методом случайного высокопроизводительного экспериментального синтеза, и на данных о наночастицах Au (NPS), извлеченных из статей. Этот подход может быть использован для расширенного поиска наноматериалов, проверки процедуры синтеза и в дальнейшем сочетаться с решениями машинного обучения (ML) для обеспечения обнаружения наноматериалов на основе данных.
Для получения значимых экспериментальных данных для формирования базы данных маршрутов синтеза и их результатов, например, изображений сканирующего электронного микроскопа (SEM), показывающих морфологию, размер и форму микро-/наночастиц, был введен случайный высокопроизводительный синтез на неорганической системе CaCO3 в качестве примера использования, включая синтез материалов, оценку с использованием SEM и расширение базы данных.
Рандомизация этих переменных позволяет исключить предвзятость человека, а также включить «негативные» результаты, которые очень важны для любого последующего ML в смысле проблемы дисбаланса данных. Соответственно, была собрана база данных из >200 отдельных наноматериалов, состоящая из >20 уникальных форм, и в результате каждой отдельной синтетической процедуре в базе данных было присвоено изображение SEM.
Для обеспечения обратного поиска изображений на изображениях SEM и последующего извлечения процедуры синтеза на основе меток изображений из базы данных необходимо реализовать FE изображения.
VGG16 CNN состоит из свертки, а также объединения и полностью соединенных плотных слоев. Свертка в основном представляет собой применение фильтров к группам пикселей, тем самым учитывая взаимосвязи между соседними пикселями. Объединение в пул сжимает изображение, что приводит к более компактному представлению изображения. Плотные слои часто используются для дальнейших задач классификации для получения одного или нескольких отдельных выходных данных в виде вектора. Последний полностью связанный слой формы содержит 4096 объектов, сгенерированных для каждого отдельного изображения, которые затем сжимаются до 200 с помощью анализа главных компонент (PCA), который представляет собой метод уменьшения размеров, при котором основные компоненты или собственные векторы матрицы ковариации данных получают, максимизируя дисперсию проецируемых данных, и используются для косинусного расстояния определение между изображениями, представленными в виде векторов в 200-мерном пространстве признаков.
Презентация проекта «Nano-Tracker»
О нас — STUDIO NANO
Студия Nano была основана Джастином Рохасом и Мишель Пеннингтон с целью расширения местных творческих возможностей и продвижения новой медиа-индустрии в Далласе. Обладая более чем 20-летним совместным опытом производства и маркетинга в индустрии развлечений, Nano стремится предоставлять экономически эффективные решения для предприятий по всей стране.
Мишель Пеннингтон
Начальник производства
Мишель Пеннингтон, более известная как Мишель Рохас, более десяти лет работала актером, режиссером и продюсером для студий по всей стране. Хотя она специализируется на локализации видеоигр и аниме, она также работала над коммерческими, кино- и музыкальными проектами.
Известные должности:
Funimation — директор ADR
Netflix — режиссер дубляжа, директор по кастингу
Okratron 5000 — продюсер, режиссер
3 90 Zoom! Развлечения — Ассистент по аудио и производству
Примечательные кредиты:
Dragon Ball Xenoverse — Асст. Голосовой директор
Smite — Голосовой директор
One Piece — Помощник режиссера ADR
Thermae Romae Novae — Режиссер дубляжа
Джастин Рохас
Руководитель отдела развития бизнеса
Джастин Рохас имеет более чем десятилетний опыт работы в области маркетинга, производства видео, мероприятий и развития бизнеса в индустрии аниме, кино, игр и киберспорта. Помимо работы за кулисами, он также провел бесчисленное количество мероприятий, панелей, прямых трансляций и ток-шоу.
Примечательные позиции:
Envy Gaming — VP мероприятий
Funimation — Директор по социальной стратегии и разработке
Dubbletalk (Anime Talk Show) — Хост
. Homestand Overwatch League Даллас
Пуля (фильм) — Публицист
Mass Effect: Paragon Lost (Кино) — Социальные сети
HomeCon (Цифровое мероприятие) — Руководитель производства
Donald Shults
Audio Engineer / Director
IMDB — ANN
Примечательные кредиты:
Dragon Ball Super — Инженер ADR
Mass Effect: Paragon Lost — Foley. ;surrection — Директор ADR
Kellen Voss
Аудиоинженер
IMDB — ANN
Примечательные кредиты: Studio Nano гордится сотрудничеством со следующими организациями: NanoEdge™ AI Studio (NanoEdgeAIStudio) — это новая технология машинного обучения (ML), позволяющая легко донести настоящие инновации до конечных пользователей. Всего за несколько шагов разработчики могут создать оптимальную библиотеку машинного обучения для своего проекта на основе минимального объема данных. Демонстрационная версия доступна в течение трех месяцев для бесплатных экспериментов. Профессиональная версия предоставляет годовые лицензии Solo или Team для разработчиков встраиваемых систем. Чтобы помочь пользователям запустить свои проекты, STMicroelectronics предлагает пакет Edge AI Sprint Package, который ограничивает риски и инвестиции и повышает шансы на успех. Этот пакет включает в себя учебные занятия, лицензию NanoEdge™ AI Studio и техническую поддержку.
Dragon Ball Xenoverse 2 — Диалог Редактор
Borderlands 2 — Диалог Editor
Bomp.
NanoEdgeAIStudio — инструмент автоматизированного машинного обучения (ML) для разработчиков STM32
Описание
Для получения более подробной информации обратитесь к разделу информации для заказа в сводке технических данных и свяжитесь с торговым представительством STMicroelectronics или уполномоченными деловыми партнерами, чтобы оформить заказ.
NanoEdge™ AI Studio, также называемая Studio, представляет собой кнопочную студию разработки для разработчиков на базе ПК, работающую под управлением Windows ® или Linux ® Ubuntu ® .
Одним из его больших преимуществ является то, что NanoEdge™ AI Studio не требует специальных навыков работы с данными. Любой разработчик программного обеспечения, использующий Studio, может создавать оптимальные библиотеки машинного обучения в удобной для пользователя среде без каких-либо навыков искусственного интеллекта (ИИ).
Studio может создавать четыре типа библиотек: библиотеки обнаружения аномалий, обнаружения выбросов, классификации и библиотеки регрессии.
Библиотека обнаружения аномалий создается из минимального количества примеров данных, показывающих нормальное и ненормальное поведение.
После создания загрузите библиотеку в микроконтроллер для обучения и вывода непосредственно на устройстве. Библиотека изучает поведение оборудования на основе данных, полученных локально, и адаптируется к поведению каждого оборудования. После обучения библиотека вывода сравнивает данные, поступающие от оборудования с течением времени, с локально созданными моделями, чтобы выявлять аномалии и сообщать об аномалиях.
Обнаружение выбросов может использоваться для обнаружения любой аномалии с помощью метода классификации одного класса. Пример ненормального поведения не нужен. Импортируйте нормальные сигналы в Studio и легко создайте оптимизированную библиотеку машинного обучения для обнаружения выбросов.
Библиотека классификации может использоваться для классификации набора данных, представляющих различные типы дефектов оборудования (например, проблемы с подшипниками, проблемы с кавитацией и т. д.) или различные типы событий в окружающей среде оборудования. Импортируйте сигналы в Studio и всего за несколько шагов создайте классификационную библиотеку ML, которая собирает все эти знания в одну библиотеку.
При работе на микроконтроллере классификатор анализирует живые данные и указывает процент сходства с этими статическими знаниями.
Алгоритм регрессии можно использовать для экстраполяции данных и прогнозирования будущих моделей данных. Импортируйте сигналы и целевые значения в настольный инструмент и за несколько шагов создайте интеллектуальную библиотеку, чтобы, например, улучшить управление энергопотреблением или прогнозировать оставшийся срок службы оборудования.
Эти библиотеки могут быть объединены и объединены в цепочку: обнаружение аномалий или выбросов для обнаружения проблемы в оборудовании, классификация для определения источника проблемы и регрессия для экстраполяции информации и предоставления реального понимания группе обслуживания.
Входные сигналы могут варьироваться от вибрации до давления, звука, магнитного поля, времени полета и даже нескольких сигналов. Несколько датчиков могут быть объединены либо в одной библиотеке, либо с использованием нескольких библиотек одновременно.