Показать сокращенную информацию
Повышение энергоэффективности удаленного мониторинга промышленного оборудования
| dc.contributor.advisor | Савельев, В. А. | |
| dc.contributor.author | Чжан Лифан | |
| dc.coverage.spatial | Гомель | ru_RU |
| dc.date.accessioned | 2026-11-02T08:01:14Z | |
| dc.date.available | 2026-11-02T08:01:14Z | |
| dc.date.issued | 2026 | |
| dc.identifier.citation | Чжан Лифан Повышение энергоэффективности удаленного мониторинга промышленного оборудования / Чжан Лифан ; науч. рук. В. А. Савельев // Исследования и разработки в области машиностроения, энергетики и управления : материалы XXVI Междунар. науч.-техн. конф. студентов, аспирантов и молодых ученых, Гомель, 23–24 апр. 2026 г. : в 2 ч. / Гомел. гос. техн. ун-т им. П. О. Сухого ; под общ. ред. А. А. Бойко. – Гомель : ГГТУ им. П. О. Сухого, 2026. – Ч. 1. – С. 278–281. | ru_RU |
| dc.identifier.uri | https://elib.gstu.by/handle/220612/53982 | |
| dc.description.abstract | Проведен комплексный анализ программных фреймворков и методов оптимизации моделей машинного обучения для работы на микроконтроллерах с крайне ограниченными ресурсами. Рассмотрены современные аппаратные платформы и инновационные стратегии управления питанием. Проанализированы результаты практического внедрения проектов на базе TinyML в различных отраслях промышленности. По итогам исследования сформулированы научно обоснованные рекомендации по созданию энергоэффективных систем удаленного мониторинга промышленного оборудования. | ru_RU |
| dc.language.iso | ru | ru_RU |
| dc.publisher | ГГТУ им. П.О. Сухого | ru_RU |
| dc.subject | Интеллектуальный мониторинг | ru_RU |
| dc.subject | Промышленное оборудование | ru_RU |
| dc.subject | Предиктивная аналитика | ru_RU |
| dc.subject | Машинное обучение | ru_RU |
| dc.subject | Интернет вещей | ru_RU |
| dc.subject | Граничный искусственный интеллект | ru_RU |
| dc.title | Повышение энергоэффективности удаленного мониторинга промышленного оборудования | ru_RU |
| dc.type | Article | ru_RU |
