
Розглядається проблема діагностики характеристик опіків та альтернативні методи для покращення їх аналізу за допомогою використання технології штучного інтелекту та машинного навчання. З’ясовано, що можна створити систему для безконтактного аналізу ураженої опіками шкіри на основі використання інфрачервоної термографії. Визначено основні питання які потрібно враховувати при створенні моделі машинного навчання.
Core ML, Create ML, штучний інтелект, термометрія, нейронна мережа, опіки, модель машинного навчання
Core ML, Create ML, штучний інтелект, термометрія, нейронна мережа, опіки, модель машинного навчання
| selected citations These citations are derived from selected sources. This is an alternative to the "Influence" indicator, which also reflects the overall/total impact of an article in the research community at large, based on the underlying citation network (diachronically). | 0 | |
| popularity This indicator reflects the "current" impact/attention (the "hype") of an article in the research community at large, based on the underlying citation network. | Average | |
| influence This indicator reflects the overall/total impact of an article in the research community at large, based on the underlying citation network (diachronically). | Average | |
| impulse This indicator reflects the initial momentum of an article directly after its publication, based on the underlying citation network. | Average |
