Use of deep learning in the analysis of soft target security

Result code in IS VaVaI
<a href="https://www.isvavai.cz/riv?ss=detail&h=RIV%2F00216305%3A26110%2F21%3APU142346" target="_blank" >RIV/00216305:26110/21:PU142346 - isvavai.cz</a>
Result on the web
<a href="https://silnice-zeleznice.cz/media/5-2021" target="_blank" >https://silnice-zeleznice.cz/media/5-2021</a>
DOI - Digital Object Identifier
—

Result language
čeština
Original language name
Využití hlubokého učení v analýze bezpečnosti měkkých cílů
Original language description
Článek nabízí nový přístup k analýze bezpečnostních rizik při mimořádných událostech v rámci dopravních uzlů, s cílem minimalizace jejich negativních dopadů. Navazuje na standardní metody založené na normových výpočtech a numerických evakuačních modelech a navrhuje využití metod hlubokého učení k analýze probíhající v reálném čase. V článku je stručně popsán princip umělých neuronových sítí a představeno několik příkladů jejich využití v tomto oboru.
Czech name
Využití hlubokého učení v analýze bezpečnosti měkkých cílů
Czech description
Článek nabízí nový přístup k analýze bezpečnostních rizik při mimořádných událostech v rámci dopravních uzlů, s cílem minimalizace jejich negativních dopadů. Navazuje na standardní metody založené na normových výpočtech a numerických evakuačních modelech a navrhuje využití metod hlubokého učení k analýze probíhající v reálném čase. V článku je stručně popsán princip umělých neuronových sítí a představeno několik příkladů jejich využití v tomto oboru.

Type
J<sub>ost</sub> - Miscellaneous article in a specialist periodical
CEP classification
—
OECD FORD branch
20102 - Construction engineering, Municipal and structural engineering

Publication year
2021
Confidentiality
S - Úplné a pravdivé údaje o projektu nepodléhají ochraně podle zvláštních právních předpisů

Similar results(10)