Structural-functional model of a parallel-hierarchical optical network as a systematic tool for artificial intelligence methods

2023

Полный текст Открытый доступ: Green Метаданные (CSL-JSON)
DOI 10.1117/12.3023445
Достоверность данных 70 средняя
Как считается эта оценка

Складывается из проверяемых признаков самой записи: есть ли у статьи DOI, сколько независимых источников подтвердили её данные, заполнены ли обязательные поля и насколько свежо последнее подтверждение. Снижают оценку расхождения между источниками и отсутствие идентификатора. Значение от 80 означает, что запись опубликована без дополнительной проверки; от 60 до 79 — что она опубликована с пониженной достоверностью и ручная проверка желательна. Запись, выверенную редактором вручную, пересчёт не опускает ниже 90. Это оценка наших данных о статье, а не оценка самой статьи.

Аннотация

The article discusses the challenges of real-time data processing and analyzes various methods used to solve them, with a focus on image processing. It points out the limitations of existing methods and argues for the need to use more effective and modern technologies, proposing parallel-hierarchical networks as a promising solution. The article provides a detailed description of the structural-functional model of this type of network, which involves cyclically transforming the input data matrix using a "common part" criterion and an array evolution operator until a set of individual elements is formed. The proposed model is expected to improve real-time image recognition and can potentially be applied to other fields by using the "common part" criterion.