Skip navigation
Please use this identifier to cite or link to this item: https://libeldoc.bsuir.by/handle/123456789/59953
Title: Нейронные фильтры в Adobe Photoshop 2025
Other Titles: Neural filters in Adobe Photoshop 2025
Authors: Криващёкая, А. Д.
Пешко, Д. В.
Щурко, А. А.
Keywords: материалы конференций;нейронные сети;искусственный интеллект;машинное обучение;Adobe Photoshop;Neural Filters
Issue Date: 2025
Publisher: БГУИР
Citation: Криващёкая, А. Д. Нейронные фильтры в Adobe Photoshop 2025 = Neural filters in Adobe Photoshop 2025 / А. Д. Криващёкая, Д. В. Пешко, А. А. Щурко // Электронные системы и технологии : сборник материалов 61-й научной конференции аспирантов, магистрантов и студентов БГУИР, Минск, 21–25 апреля 2025 г. / Белорусский государственный университет информатики и радиоэлектроники ; редкол.: Д. В. Лихаческий [и др.]. – Минск, 2025. – С. 679–682.
Abstract: В статье исследуются нейронные фильтры, интегрированные в графический редактор Adobe Photoshop 2025, основанные на технологиях искусственного интеллекта. Рассматриваются их архитектура, функциональные возможности, преимущества перед традиционными методами обработки. Демонстрируется повышение эффективности работы, необходимость оптимизации алгоритмов и решения этических вопросов.
Alternative abstract: The article investigates neural filters integrated into the Adobe Photoshop 2025 graphic editor, which are based on artificial intelligence (AI) technologies. It examines their architecture, functional capabilities, and advantages over traditional processing methods. The study demonstrates improvements in workflow efficiency, the necessity for algorithm optimization, and the importance of addressing ethical challenges.
URI: https://libeldoc.bsuir.by/handle/123456789/59953
Appears in Collections:Электронные системы и технологии : материалы 61-й конференции аспирантов, магистрантов и студентов (2025)

Files in This Item:
File Description SizeFormat 
Krivashchyokaya_Nejronnaya.pdf859.47 kBAdobe PDFView/Open
Show full item record Google Scholar

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