❓200 Вопросов по Машинному обучению (Machine Learning) - Вопрос_136 (Часть_1)

🔠Какие бывают метки RFID по рабочей частоте ?

1. Низкочастотные (LF) метки – работают на частоте от 30 кГц до 300 кГц. Часто используются для идентификации животных и контроля доступа.

2. Высокочастотные (HF) метки – работают на частоте от 3,5 МГц до 13,56 МГц. Широко применяются в системах безопасности, логистике и оплате проезда.

#rfid #tag #electronic #chip #antenna #passive #active #power #data #reader #device #radiofrequency #wave #activation #information #computer #processing #hostsystem #inventory #accesscontrol #tracking #management #task

❓200 Вопросов по Машинному обучению (Machine Learning) - Вопрос_136 (Часть_2)

🔠Какие бывают метки RFID по рабочей частоте ?

3. Ультравысокочастотные (UHF) метки – работают на частоте от 866 МГц до 928 МГц в США и Европе, и от 915 МГц до 919 МГц в Китае. Используются в логистике, инвентаризации и управлении запасами.

4. Сверхвысокочастотные (SHF) метки – работают на частоте от 2,4 ГГц до 2,5 ГГц или от 5,8 ГГц до 5,9 ГГц. Применяются в системах управления активами и контроля посещения.

#rfid #tag #electronic #chip #antenna #passive #active #power #data #reader #device #radiofrequency #wave #activation #information #computer #processing #hostsystem #inventory #accesscontrol #tracking #management #task

❓200 Вопросов по Машинному обучению (Machine Learning) - Вопрос_136 (Часть_3)

5. Метки на микрополосковой частоте – работают на частоте от нескольких ГГц до около 100 ГГц. Обычно используются в специализированных приложениях, таких как научные исследования, авиационная и оборонная промышленность.

#rfid #tag #electronic #chip #antenna #passive #active #power #data #reader #device #radiofrequency #wave #activation #information #computer #processing #hostsystem #inventory #accesscontrol #tracking #management #task

❓200 Вопросов по Машинному обучению (Machine Learning) - Вопрос_137

Плюсы:

1. Быстрота и эффективность: технология RFID позволяет считывать информацию с тегов на больших расстояниях и с высокой скоростью, что делает ее идеальной для использования в системах управления запасами, складах, логистике и других сферах.

2. Автоматизация процессов: RFID позволяет автоматизировать процессы и улучшить точность считывания данных, что упрощает управление запасами, инвентаризацию, отслеживание перемещения товаров и т.д.

#rfid #tag #electronic #chip #antenna #passive #active #power #data #reader #device #radiofrequency #wave #activation #information #computer #processing #hostsystem #inventory #accesscontrol #tracking #management #task

❓200 Вопросов по Машинному обучению (Machine Learning) - Вопрос_137

Плюсы:

3. Долговечность и надежность: RFID-теги обладают высокой степенью защиты от повреждений, воды, пыли и других неблагоприятных условий, что гарантирует долговечность и надежность технологии.

4. Улучшение безопасности: RFID может использоваться для улучшения безопасности в различных сферах, таких как доступ к зданиям, контроль доступа к информации или продуктам, аутентификация и т.д.

#rfid #tag #electronic #chip #antenna #passive #active #power #data #reader #device #radiofrequency #wave #activation #information #computer #processing #hostsystem #inventory #accesscontrol #tracking #management #task

❓200 Вопросов по Машинному обучению (Machine Learning) - Вопрос_138

Минусы:

1. Высокая стоимость: начальные затраты на внедрение системы RFID могут быть высокими, особенно при необходимости оборудования для считывания данных.

2. Ограниченная дальность действия: считывание RFID-тегов возможно только на определенных расстояниях, что ограничивает их применимость в некоторых сферах.

#rfid #tag #electronic #chip #antenna #passive #active #power #data #reader #device #radiofrequency #wave #activation #information #computer #processing #hostsystem #inventory #accesscontrol #tracking #management #task

❓200 Вопросов по Машинному обучению (Machine Learning) - Вопрос_138

Минусы:

3. Возможность несанкционированного считывания данных: при недостаточной защите системы RFID, хакеры или злоумышленники могут перехватить и использовать данные, что создает проблему с конфиденциальностью и безопасностью информации.

4. Влияние электромагнитных помех: электромагнитные помехи, вызванные другими электронными устройствами или окружающей средой, могут повлиять на работу системы RFID и снизить ее эффективность.

#rfid #tag #electronic #chip #antenna #passive #active #power #data #reader #device #radiofrequency #wave #activation #information #computer #processing #hostsystem #inventory #accesscontrol #tracking #management #task

❓200 Вопросов по Машинному обучению (Machine Learning) - Вопрос_188

🔠Что такое GLCM ?

GLCM - это матрица, которая представляет относительное распределение пикселей различных значений яркости в изображении. Гистограмма локальных бинарных шаблонов вычисляет статистические меры, такие как контрастность, однородность и корреляция, основываясь на GLCM.

https://boosty.to/denoise_lab/donate - фишки кода, полезные фичи или просто если вы хотите поддержать наш канал.

#text analysis #GLCM #local binary pattern #image processing #computer vision #texture analysis #image classification #pattern recognition #feature extraction

❓200 Вопросов по Машинному обучению (Machine Learning) - Вопрос_189

🔠 Что такое LBP ?

Локальный бинарный шаблон (LBP) - это метод, который кодирует локальную структуру текстуры пикселей в изображении. Он работает путем сравнения центрального пикселя с его окружающими пикселями и присваивает бинарный код каждому пикселю в зависимости от его отношения к центральному пикселю. LBP может быть использован для извлечения текстурных характеристик, таких как шероховатость, текстурная грубость и микроструктуры изображения.

https://boosty.to/denoise_lab/donate - фишки кода, полезные фичи или просто если вы хотите поддержать наш канал.

#text analysis #GLCM #local binary pattern #image processing #computer vision #texture analysis #image classification #pattern recognition #feature extraction

❓200 Вопросов по Машинному обучению (Machine Learning) - Вопрос_190

🔠 Что такое MobileUNet ? (Часть_1)

MobileUNet (Mobile U-Net) - это архитектура нейронной сети, основанная на U-Net, которая была специально разработана для обработки изображений на мобильных устройствах с ограниченными вычислительными ресурсами, такими как смартфоны или планшеты.

https://boosty.to/denoise_lab/donate - фишки кода, полезные фичи или просто если вы хотите поддержать наш канал.

#MobileUNet #neural network architecture #image segmentation #U-Net #computer vision #mobile devices #optimization #convolutional neural network #feature extraction #image processing

❓200 Вопросов по Машинному обучению (Machine Learning) - Вопрос_190

🔠 Что такое MobileUNet ? (Часть_2)

U-Net - это архитектура нейронной сети, которая широко используется для сегментации изображений, в основном в медицинском изображении. Она состоит из энкодера и декодера, которые связаны между собой. Энкодер позволяет извлекать высокоуровневые признаки из изображения, а декодер восстанавливает пространственную информацию и генерирует сегментированное изображение.

https://boosty.to/denoise_lab/donate - фишки кода, полезные фичи или просто если вы хотите поддержать наш канал.

#MobileUNet #neural network architecture #image segmentation #U-Net #computer vision #mobile devices #optimization #convolutional neural network #feature extraction #image processing

❓200 Вопросов по Машинному обучению (Machine Learning) - Вопрос_190

🔠 Что такое MobileUNet ? (Часть_3)

MobileUNet оптимизирована для работе на мобильных устройствах, используя различные техники, такие как свертки с малыми фильтрами, сокращение числа каналов и применение точечных сверток для снижения вычислительной сложности и уменьшения размера модели. Такие оптимизации позволяют использовать MobileUNet на устройствах с ограниченными вычислительными ресурсами, при этом сохраняя достаточную точность сегментации изображений.

https://boosty.to/denoise_lab/donate - фишки кода, полезные фичи или просто если вы хотите поддержать наш канал.

#MobileUNet #neural network architecture #image segmentation #U-Net #computer vision #mobile devices #optimization #convolutional neural network #feature extraction #image processing

❓200 Вопросов по Машинному обучению (Machine Learning) - Вопрос_191

🔠 Какие применения может иметь кросс-масштабный поток в компьютерном зрении ? (Часть_1)

1. Обнаружение объектов на различных масштабах: Кросс-масштабный поток позволяет обнаруживать объекты на различных уровнях детализации или размерах. Это особенно полезно при обнаружении объектов, которые могут быть представлены в различных масштабах, например, при обнаружении лиц, автомобилей или других объектов в разных частях изображения.

https://boosty.to/denoise_lab/donate - фишки кода, полезные фичи или просто если вы хотите поддержать наш канал.

#cross-scale flow #computer vision #image processing #object detection #image segmentation #feature extraction #image analysis #multi-scale analysis #image classification #data augmentation

❓200 Вопросов по Машинному обучению (Machine Learning) - Вопрос_191

🔠 Какие применения может иметь кросс-масштабный поток в компьютерном зрении ? (Часть_2)

2. Сегментация изображений с учетом разных уровней детализации: Кросс-масштабный поток позволяет учесть разные масштабы при сегментации изображений. Это может быть полезно, когда объекты на изображении имеют разные размеры или когда требуется учесть различные детали и текстуры на разных масштабах.

https://boosty.to/denoise_lab/donate - фишки кода, полезные фичи или просто если вы хотите поддержать наш канал.

#cross-scale flow #computer vision #image processing #object detection #image segmentation #feature extraction #image analysis #multi-scale analysis #image classification #data augmentation

❓200 Вопросов по Машинному обучению (Machine Learning) - Вопрос_191

🔠 Какие применения может иметь кросс-масштабный поток в компьютерном зрении ? (Часть_3)

Интерпретация и классификация изображений: Кросс-масштабный поток может быть использован для анализа изображений на различных масштабах и извлечения информации, которая может быть полезна для интерпретации и классификации изображений. Это может помочь в задачах распознавания образов, классификации объектов или анализа контекста на разных масштабах.

https://boosty.to/denoise_lab/donate - фишки кода, полезные фичи или просто если вы хотите поддержать наш канал.

#cross-scale flow #computer vision #image processing #object detection #image segmentation #feature extraction #image analysis #multi-scale analysis #image classification #data augmentation

❓200 Вопросов по Машинному обучению (Machine Learning) - Вопрос_191

🔠 Какие применения может иметь кросс-масштабный поток в компьютерном зрении ? (Часть_4)

Создание пирамид изображений: Кросс-масштабный поток используется для создания пирамид изображений, где изображение разделяется на несколько масштабов. Это может быть полезно для различных задач, таких как многомасштабный анализ, масштабирование изображений или обработка изображений на разных уровнях разрешения.

https://boosty.to/denoise_lab/donate - фишки кода, полезные фичи или просто если вы хотите поддержать наш канал.

#cross-scale flow #computer vision #image processing #object detection #image segmentation #feature extraction #image analysis #multi-scale analysis #image classification #data augmentation

❓200 Вопросов по Машинному обучению (Machine Learning) - Вопрос_191

🔠 Какие применения может иметь кросс-масштабный поток в компьютерном зрении ? (Часть_5)

Аугментация данных: Кросс-масштабный поток может быть использован для аугментации данных путем создания изображений на разных масштабах. Это может помочь улучшить обучение моделей компьютерного зрения и повысить их инвариантность к масштабу.

https://boosty.to/denoise_lab/donate - фишки кода, полезные фичи или просто если вы хотите поддержать наш канал.

#cross-scale flow #computer vision #image processing #object detection #image segmentation #feature extraction #image analysis #multi-scale analysis #image classification #data augmentation

❓200 Вопросов по Машинному обучению (Machine Learning) - Вопрос_192

🔠 В чем разница между ResNet18 и ResNet34 ?

ResNet18 и ResNet34 - это две разные архитектуры нейронных сетей, основанных на концепции ResNet (Residual Network). Главное отличие между ними заключается в количестве слоев и глубине архитектуры.

ResNet18 состоит из 18 слоев, включая сверточные слои, пакетную нормализацию (Batch Normalization) и полносвязные слои. Он имеет базовый блок, состоящий из двух сверточных слоев и пропуска (skip connection). Также в ResNet18 используются downsampling-блоки для уменьшения размерности входных данных.

https://boosty.to/denoise_lab/donate - фишки кода, полезные фичи или просто если вы хотите поддержать наш канал.

#cross-scale flow #computer vision #image processing #object detection #image segmentation #feature extraction #image analysis #multi-scale analysis #image classification #data augmentation

❓200 Вопросов по Машинному обучению (Machine Learning) - Вопрос_192

🔠 В чем разница между ResNet18 и ResNet34 ? (Часть_2)

С другой стороны, ResNet34 состоит из 34 слоев и имеет более глубокую архитектуру по сравнению с ResNet18. Она также использует базовые блоки с двумя сверточными слоями и пропусками, а также downsampling-блоки. Отличие заключается в количестве базовых блоков - ResNet34 имеет 34 базовых блока, в то время как ResNet18 имеет только 18 базовых блоков.

https://boosty.to/denoise_lab/donate - фишки кода, полезные фичи или просто если вы хотите поддержать наш канал.

#cross-scale flow #computer vision #image processing #object detection #image segmentation #feature extraction #image analysis #multi-scale analysis #image classification #data augmentation

❓200 Вопросов по Машинному обучению (Machine Learning) - Вопрос_192

🔠 В чем разница между ResNet18 и ResNet34 ? (Часть_3)

Использование более глубокой архитектуры, такой как ResNet34, может помочь в извлечении более сложных иерархических признаков из изображений, что может быть полезно в более сложных задачах компьютерного зрения. Однако, увеличение глубины архитектуры может потребовать больше вычислительных ресурсов и времени для обучения и использования модели.

https://boosty.to/denoise_lab/donate - фишки кода, полезные фичи или просто если вы хотите поддержать наш канал.

#cross-scale flow #computer vision #image processing #object detection #image segmentation #feature extraction #image analysis #multi-scale analysis #image classification #data augmentation