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Die Methode, mit der Waren, Personen oder Dienstleistungen von einem Ort zum anderen transportiert werden, wird als Transportmittel bezeichnet. Der Schienenverkehr zeichnet sich unter den verschiedenen Transportmitteln durch seine Erschwinglichkeit und Zuverlässigkeit aus. Dennoch darf nicht vergessen werden, dass viele Zugunfälle auf Mängel an den eigentlichen Bahnstrecken zurückzuführen sind. Eine bahnbrechende Studie, die sich mit diesem Problem befasst, schlägt die Verwendung eines auf künstlicher Intelligenz (KI) basierenden Modells vor, das speziell für die Suche nach Defekten in Eisenbahnschienen entwickelt wurde. Der Algorithmus wurde anhand eines Datensatzes, der sowohl fehlerhafte als auch nicht fehlerhafte Eisenbahnfotos enthielt, darauf trainiert, verschiedene Arten von Schienenmängeln zu erkennen. Die beliebte TensorFlow-Bibliothek, die für ihre enormen Fähigkeiten bei der Erstellung und dem Training von maschinellen Lernmodellen bekannt ist, wurde verwendet, um faltbare neuronale Netze zu erstellen, die eine Schlüsselkomponente des vorgeschlagenen Ansatzes sind.
About the author
É Professora Assistente no Instituto de Engenharia e Tecnologia G H Raisoni em Nagpur. Concluiu o M.E(WCC) e o B.E(CSE). Tem uma boa experiência no domínio do ensino.
