Výsledky vyhľadávania - "МАШИННОЕ ОБУЧЕНИЕ"

Исследование программных подсистем для задач сенсорного мониторинга и управления экосистемами

Zdroj: Информатика. Экономика. Управление, Vol 4, Iss 2 (2025)

Predmety: программные датчики, мониторинг окружающей среды, экосистемы, машинное обучение, программное обеспечение, General Works

Prístupová URL adresa: https://doaj.org/article/6c341567ca1f4b57a744a7142c5e7570

Память о Великой Отечественной войне в комментариях к региональным интернет-СМИ: опыт комбинации машинного обучения и критического дискурс-анализа

Zdroj: Monitoring Obŝestvennogo Mneniâ: Ekonomičeskie i Socialʹnye Peremeny, Iss 2, Pp 45-65 (2025)

Predmety: день победы, историческая память, Sociology (General), память о великой отечественной войне, машинное обучение, критический дискурс-анализ, HM401-1281

Prístupová URL adresa: https://doaj.org/article/87736eb441a6467ba0e2b90d249acce2

Сопоставление библиотек для создания моделей машинного обучения на основе методов градиентного бустинга

Zdroj: Современные инновации, системы и технологии, Vol 5, Iss 2 (2025)

Predmety: T1-995, машинное обучение, CatBoost, XGBoost, LightGBM, градиентный бустинг, Technology (General)

Prístupová URL adresa: https://doaj.org/article/201dbb7de2954529848dbe7301f8cc24

Идентификация представителей рода Pulsatilla (Ranunculaceae) и их гибридов при помощи сверточных нейронных сетей

Zdroj: Turczaninowia; Том 28 № 3 (2025): Turczaninowia; 96–105
Turczaninowia; Vol 28 No 3 (2025): Turczaninowia; 96–105

Predmety: Google Teachable Machine, machine learning, hybrid, Pulsatilla turczaninovii, гибрид, convolutional neural networks, Personal Image Classifier, машинное обучение, Pulsatilla multifida

Popis súboru: application/pdf

Prístupová URL adresa: https://turczaninowia.asu.ru/article/view/18004

ПРИМЕНЕНИЕ ИСКУССТВЕННОГО ИНТЕЛЛЕКТА В РЕНТГЕНОВСКОМ ДОСМОТРЕ БАГАЖА ДЛЯ ТАМОЖЕННОГО КОНТРОЛЯ: ОБЗОР СОВРЕМЕННЫХ ВОЗМОЖНОСТЕЙ И ВЫЗОВОВ

Predmety: искусственный интеллект, машинное обучение, рентгеновский досмотр, таможенный контроль, глубокое обучение, контрабанда, безопасность, автоматическое обнаружение угроз, Explainable AI (XAI), федеративное обучение

ПРИМЕНЕНИЕ ИСКУССТВЕННОГО ИНТЕЛЛЕКТА В РЕНТГЕНОВСКОМ ДОСМОТРЕ БАГАЖА ДЛЯ ТАМОЖЕННОГО КОНТРОЛЯ: ОБЗОР СОВРЕМЕННЫХ ВОЗМОЖНОСТЕЙ И ВЫЗОВОВ

Predmety: искусственный интеллект, машинное обучение, рентгеновский досмотр, таможенный контроль, глубокое обучение, контрабанда, безопасность, автоматическое обнаружение угроз, Explainable AI (XAI), федеративное обучение

Автоматизация дистанционного экологического мониторинга объектов минерально-сырьевого комплекса Хабаровского края

Autori: Sergey Smagin Yulia Ozaryan Vitaly Usikov a ďalší

Zdroj: Информатика и автоматизация, Vol 24, Iss 6, Pp 1587-1622 (2025)

Predmety: информационная система, мониторинг, горнопромышленный комплекс, дистанционное зондирование, месторождение, экологическая безопасность, компьютерное зрение, машинное обучение, Electronic computers. Computer science, QA75.5-76.95

Popis súboru: electronic resource

Relation: https://ia.spcras.ru/index.php/sp/article/view/17421; https://doaj.org/toc/2713-3192; https://doaj.org/toc/2713-3206

Prístupová URL adresa: https://doaj.org/article/2c7972300dd14eb1af1734ea6eed6ac7

Аналитический обзор речевых и многомодальных методов распознавания когнитивных нарушений людей

Autori: Mikhail Dolgushin Alexey Karpov

Zdroj: Информатика и автоматизация, Vol 24, Iss 6, Pp 1683-1720 (2025)

Predmety: автоматическое определение когнитивных нарушений, речевые технологии в обеспечении здравоохранения, интерпретируемый искусственный интеллект, машинное обучение, Electronic computers. Computer science, QA75.5-76.95

Popis súboru: electronic resource

Relation: https://ia.spcras.ru/index.php/sp/article/view/17010; https://doaj.org/toc/2713-3192; https://doaj.org/toc/2713-3206

Prístupová URL adresa: https://doaj.org/article/af3fa061898f45d8ac2be5a35256c2ec

Анализ современных исследований по защите от состязательных атак в энергетических системах

Autori: Igor Kotenko Igor Saenko Oleg Lauta a ďalší

Zdroj: Информатика и автоматизация, Vol 24, Iss 6, Pp 1751-1809 (2025)

Predmety: кибератаки, искусственный интеллект, машинное обучение, состязательные атаки, модель угроз, методы защиты, обзор, энергетические системы, классификация, Electronic computers. Computer science, QA75.5-76.95

Popis súboru: electronic resource

Relation: https://ia.spcras.ru/index.php/sp/article/view/16973; https://doaj.org/toc/2713-3192; https://doaj.org/toc/2713-3206

Prístupová URL adresa: https://doaj.org/article/de8fd165c5bc4ee59f4cfca9e9112bad

Enhanced detection of denial-of-service attacks in Kubernetes: a multi-framework machine learning approach integrating node and application metrics

Autori: G. Darwesh J. Hammoud A. A. Vorobeva

Zdroj: Научно-технический вестник информационных технологий, механики и оптики, Vol 25, Iss 5, Pp 910-922 (2025)

Predmety: kubernetes, обнаружение dos-атак, машинное обучение, метрики уровня узлов, метрики уровня приложений, обнаружение аномалий, ансамблевые модели, Information technology, T58.5-58.64

Popis súboru: electronic resource

Relation: https://ntv.elpub.ru/jour/article/view/520; https://doaj.org/toc/2226-1494; https://doaj.org/toc/2500-0373

Prístupová URL adresa: https://doaj.org/article/2c93f923a21043e896462df5cfcb79c2

Classification of human motor activity based on multisensory data analysis

Autori: A. D. Obukhov

Zdroj: Научно-технический вестник информационных технологий, механики и оптики, Vol 25, Iss 5, Pp 833-843 (2025)

Predmety: классификация движений человека, двигательная активность, машинное обучение, анализ мультисенсорных данных, Information technology, T58.5-58.64

Popis súboru: electronic resource

Relation: https://ntv.elpub.ru/jour/article/view/513; https://doaj.org/toc/2226-1494; https://doaj.org/toc/2500-0373

Prístupová URL adresa: https://doaj.org/article/529f244080b44becb8b0fdc33e626341

Incorporating negative examples into Hidden Markov Model-based classification of peptide sequences

Autori: V. A. Polezhaeva D. A. Kleverov A. A. Shalyto a ďalší

Zdroj: Научно-технический вестник информационных технологий, механики и оптики, Vol 25, Iss 5, Pp 888-901 (2025)

Predmety: связывание пептидов, скрытые марковские модели, отрицательная выборка, предсказание связывающей способности, предсказание эпитопов, главные комплексы гистосовместимости, связывающие мотивы, машинное обучение, Information technology, T58.5-58.64

Popis súboru: electronic resource

Relation: https://ntv.elpub.ru/jour/article/view/518; https://doaj.org/toc/2226-1494; https://doaj.org/toc/2500-0373

Prístupová URL adresa: https://doaj.org/article/cffdd352ee634685a3511facd736e6a0

Методика идентификации текстов, сгенерированных большими языковыми моделями

Autori: Anastasiia Fedotova Aleksandr Romanov

Zdroj: Информатика и автоматизация, Vol 24, Iss 5, Pp 1444-1470 (2025)

Predmety: большие языковые модели, нейронные сети, машинное обучение, генерация текста, ансамбль классификаторов, признаки текста, Electronic computers. Computer science, QA75.5-76.95

Popis súboru: electronic resource

Relation: https://ia.spcras.ru/index.php/sp/article/view/17054; https://doaj.org/toc/2713-3192; https://doaj.org/toc/2713-3206

Prístupová URL adresa: https://doaj.org/article/1d1240dcfaaa4565828cfa89bd495e6d

Разработка модели машинного обучения для прогнозирования содержания кремния в чугуне доменной печи

Predmety: SKLEARN, FORECASTING, FLASK, ПРОГНОЗИРОВАНИЕ, BLAST FURNACE SMELTING, КРЕМНИЙ, TENSORFLOW, МАШИННОЕ ОБУЧЕНИЕ, MACHINE LEARNING, SILICON, ДОМЕННЫЙ ПРОЦЕСС, PYTHON, ASP.NET CORE

Popis súboru: application/pdf

Prístupová URL adresa: https://elar.urfu.ru/handle/10995/146103

ВВЕДЕНИЕ В АНАЛИТИЧЕСКИЙ МЕТОД КОНТРОЛЯ ОБРАЗОВАНИЯ (АМКО): ОТ МАТЕМАТИЧЕСКОЙ АНАЛИТИКИ УЧЕБНОГО ПРОЦЕССА К СТАНДАРТИЗИРОВАННОЙ ОБРАЗОВАТЕЛЬНОЙ БАЗЕ ДАННЫХ

Predmety: образовательная статистика, АМКО, полиномиальная регрессия, образовательная аналитика, качество преподавания, нейросеть, машинное обучение, аналитические методы контроля образования, образовательная база данных, эффективность обучения, мониторинг качества образования, педагогические измерения, линейная регрессия, логистическая регрессия

ВВЕДЕНИЕ В АНАЛИТИЧЕСКИЙ МЕТОД КОНТРОЛЯ ОБРАЗОВАНИЯ (АМКО): ОТ МАТЕМАТИЧЕСКОЙ АНАЛИТИКИ УЧЕБНОГО ПРОЦЕССА К СТАНДАРТИЗИРОВАННОЙ ОБРАЗОВАТЕЛЬНОЙ БАЗЕ ДАННЫХ

Predmety: образовательная статистика, АМКО, полиномиальная регрессия, образовательная аналитика, качество преподавания, нейросеть, машинное обучение, аналитические методы контроля образования, образовательная база данных, эффективность обучения, мониторинг качества образования, педагогические измерения, линейная регрессия, логистическая регрессия

Определение инструментов распознавания изображения маркировки трубных листов

Predmety: ЦИФРОВЫЕ ТЕХНОЛОГИИ, МАРКИРОВКА, ТРУБНЫЙ ЛИСТ, МАШИННОЕ ОБУЧЕНИЕ

Popis súboru: application/pdf

Prístupová URL adresa: https://elar.urfu.ru/handle/10995/143826

Применение искусственного интеллекта для автоматизации тестирования информационных систем

Predmety: ТЕСТИРОВАНИЕ ИНФОРМАЦИОННЫХ СИСТЕМ, ИСКУССТВЕННЫЙ ИНТЕЛЛЕКТ, АВТОМАТИЗАЦИЯ ТЕСТИРОВАНИЯ, МАШИННОЕ ОБУЧЕНИЕ

Popis súboru: application/pdf

Prístupová URL adresa: https://elar.urfu.ru/handle/10995/143807

Автоматизация процесса дообучения нейронной сети анализа изображения для распознавания маркировки трубных листов

Predmety: TRANSFER- LEARNING, РАСПОЗНАВАНИЕ МАРКИРОВКИ, ДООБУЧЕНИЕ НЕЙРОСЕТИ, ДАТАСЕТ, МАШИННОЕ ОБУЧЕНИЕ

Popis súboru: application/pdf

Prístupová URL adresa: https://elar.urfu.ru/handle/10995/143825

Исследование и сравнительный анализ алгоритмов машинного обучения для определения их эффективности в задаче классификации деменции

Zdroj: Современные инновации, системы и технологии, Vol 5, Iss 1 (2025)

Predmety: T1-995, машинное обучение, алгоритмы, классификация, анализ данных, медицинская диагностика, деменция, Technology (General)

Prístupová URL adresa: https://doaj.org/article/4196138543ef4f54b13745777620368f