Skip navigation
Please use this identifier to cite or link to this item: https://libeldoc.bsuir.by/handle/123456789/47098
Full metadata record
DC FieldValueLanguage
dc.contributor.authorКравец, Р. А.-
dc.contributor.authorБараш, К. С.-
dc.contributor.authorКарачун, М. Д.-
dc.date.accessioned2022-05-24T12:55:55Z-
dc.date.available2022-05-24T12:55:55Z-
dc.date.issued2022-
dc.identifier.citationКравец, Р. А. Использование языка Python для автоматизации процесса получения моделей прогнозирования надёжности выборок полупроводниковых приборов / Р. А. Кравец, К. С. Бараш, М. Д. Карачун // Электронные системы и технологии [Электронный ресурс] : сборник материалов 58-й научной конференции аспирантов, магистрантов и студентов БГУИР, Минск, 18-22 апреля 2022 г. / Белорусский государственный университет информатики и радиоэлектроники ; редкол.: Д. В. Лихаческий [и др.]. – Минск, 2022. – С. 203–207. – Режим доступа : https://libeldoc.bsuir.by/handle/123456789/46926.ru_RU
dc.identifier.urihttps://libeldoc.bsuir.by/handle/123456789/47098-
dc.description.abstractИспользование языка Python для получения математических моделей при решении задач прогнозирования надёжности выборок полупроводниковых приборов позволяет значительно снизить затрачиваемое время. В статье описан опыт разработки программного скрипта, позволившего в сжатые сроки выполнить оценку эффективности модели для различны законов распределения, объёмов обучающих и контрольных выборок. Применение подобных программных скриптов целесообразно при обработке большого объёма данных и(или) итерационного анализа. The use of the Python language to obtain mathematical models for solving problems of predicting the reliability of semiconductor devices samples significantly reduces the time spent. The article describes the experience of developing a software script that made it possible to evaluate the effectiveness of the model in a short time for different distribution laws, the volume of training and control samples. The use of such software scripts is advisable when processing a large amount of data and (or) in iterative analysis.ru_RU
dc.language.isoruru_RU
dc.publisherБГУИРru_RU
dc.subjectматериалы конференцийru_RU
dc.subjectполупроводниковые приборыru_RU
dc.subjectпрогнозирование надежностиru_RU
dc.subjectPython (языки программирования)ru_RU
dc.subjectsemiconductor devicesru_RU
dc.subjectreliability predictionru_RU
dc.subjectPython programming languageru_RU
dc.titleИспользование языка Python для автоматизации процесса получения моделей прогнозирования надёжности выборок полупроводниковых приборовru_RU
dc.title.alternativeThe use of the Python language to automate the process of obtaining reliability prediction models of semiconductor devices samplesru_RU
dc.typeСтатьяru_RU
Appears in Collections:Электронные системы и технологии : материалы 58-й конференции аспирантов, магистрантов и студентов (2022)

Files in This Item:
File Description SizeFormat 
Kravets_Ispolzovaniye.pdf344.9 kBAdobe PDFView/Open
Show simple item record Google Scholar

Items in DSpace are protected by copyright, with all rights reserved, unless otherwise indicated.