Browsing by Author "Ярошевич, П. В."
Now showing items 1-6 of 6
-
AUTOCAD – больше чем электронный кульман
Ярошевич, П. В. (БНТУ, 2015)Ярошевич, П. В. AUTOCAD – больше чем электронный кульман / П. В. Ярошевич ; науч. рук. П. В. Зеленый // НИРС-2015 : материалы 71-й студенческой научно-технической конференции / Белорусский национальный технический университет, Автотракторный факультет. – Минск : БНТУ, 2015. – С. 144.2017-02-15 -
Анализ использования вторичных энергоресурсов в металлургии
Ярошевич, П. В.; Трусова, И. А. (БНТУ, 2019)Ярошевич, П. В. Анализ использования вторичных энергоресурсов в металлургии / П. В. Ярошевич, И. А. Трусова // Металлургия : республиканский межведомственный сборник научных трудов / редкол.: И. А. Иванов (гл. ред) [и др.]. – Минск : БНТУ, 2019. – Вып. 40. – С. 57-61.2020-01-21 -
Основные направления интенсификации выплавки стали в дуговых электропечах на примере установки Consteel
Ярошевич, П. В. (БНТУ, 2018)Ярошевич, П. В. Основные направления интенсификации выплавки стали в дуговых электропечах на примере установки Consteel / П. В. Ярошевич ; науч. рук. П. Э. Ратников // Литьё и металлургия 2018 [Электронный ресурс] : сборник научных работ I Международной научно-практической конференции студентов и магистрантов, 15-16 ноября 2018 года / Белорусский национальный технический университет, ...2019-01-29 -
Сравнительный анализ дуговых сталеплавильных печей постоянного и переменного тока
Давыденко, А. А.; Ярошевич, П. В. (БНТУ, 2017)Давыденко, А. А. Сравнительный анализ дуговых сталеплавильных печей постоянного и переменного тока / А. А. Давыденко, П. В. Ярошевич // Новые материалы и технологии их обработки : сборник научных работ XVIII Республиканской студенческой научно-технической конференции, 19—20 апреля 2017 года / Белорусский национальный технический университет. — Минск : БНТУ, 2017. — С. 112-114.2018-03-07 -
Стилизация изображений с помощью нейронных сетей
Ярошевич, П. В.; Богуш, Р. П. (БНТУ, 2018)работе рассматриваются два основных подхода к стилизации изображений, на основе сверточных нейронных сетей: оптимизация изображения и оптимизация модели. Предложены направления исследований для улучшения характеристик существующих алгоритмов.2019-05-21