?
OpenVINO Deep Learning Workbench: A Platform for Model Optimization, Analysis and Deployment
P. 661-668.
Демидовский А. В., Tugaryov A., Suvorov A., Tarkan Y., Fatekhov M., Salnikov I., Kashchikhin A., Golubenko V., Dedyukhina G., Alborova A., Palmer R., Fedorov M., Gorbachev Y.
В книге
IEEE Computer Society, 2020
Rukhovich D., Koroleva P., Rukhovich D. и др., Remote Sensing 2022 Vol. 14 No. 9 Article 2224
Добавлено: 14 ноября 2022 г.
Демидовский А. В., , in : International Conference on Digital Transformation and Global Society. : Springer, 2019. P. 367-377.
Добавлено: 7 февраля 2020 г.
Switzerland : Springer, 2019
Добавлено: 1 октября 2020 г.
IEEE Computer Society, 2020
Добавлено: 30 января 2021 г.
Springer, 2019
Добавлено: 7 февраля 2020 г.
Морозов Н. В., Ракитин Д. Р., Oleg Desheulin и др., , in : Neural Fields across Fields: Methods and Applications of Implicit Neural Representations. ICLR 2023 Workshop. : [б.и.], 2023. Ch. 8.
Добавлено: 18 июля 2023 г.
Думлер А. А., Черепанов Ф. М., Терапия 2018 № 1(19) С. 109-118
Статья посвящена методологическим вопросам применения нейросетевых технологий в области превентивной медицины. На примере заболеваний сердечно-сосудистой системы показано, что нейросетевое математическое моделирования позволяет не только ставить диагнозы заболеваний, но и на количественном уровне прогнозировать их появление и развитие в будущие периоды жизни, а также подбирать оптимальную стратегию профилактики и лечения с учетом индивидуальных параметров пациента. Сделан ...
Добавлено: 9 января 2019 г.
Демидовский А. В., , in : Advances in Neural Computation, Machine Learning, and Cognitive Research III. : Springer, 2020. P. 375-383.
Добавлено: 27 октября 2019 г.
Ясницкий Л. Н., Dumler A., Cherepanov F. и др., Expert Review of Precision Medicine and Drug Development 2021 Vol. November 2021 P. 1-9
Добавлено: 23 января 2022 г.
Бабаш А. В., Микрюков А. А., Сизов В. А., Открытое образование 2019 № 23(1) С. 57-63
При решении сложных задач классификации зачастую ни один из используемых алгоритмов классификации не обеспечивает требуемой точности.В таких случаях строят композиции алгоритмов, в которых ошибки отдельных алгоритмов взаимно компенсируются. Рассматривается применение нейросетевого ансамбля для решения
задач классификации событий безопасности в корпоративной информационной системе. Представлен краткий обзор существующих подходов к построению нейросетевых ансамблей и методов формирования решений задач, в которых используются нейросетевые классификаторы. ...
Добавлено: 22 февраля 2020 г.
Галушкин А. И., Пантюхин Д. В., Avedian E., , in : the 2014 Seventh IEEE Symposium on Computational Intelligence for Security and Defense Applications (CISDA). : [б.и.], 2014.
Добавлено: 13 сентября 2016 г.
Лобачева Е. М., Чиркова Н. А., Ветров Д. П., / International Conference on Machine Learning. Series 1 "Workshop on Learning to Generate Natural Language". 2017.
Добавлено: 19 октября 2017 г.
Ясницкий Л. Н., Журнал формирующихся направлений науки 2015 Т. 3 № 7
Статья представляет собой избранные выдержки полемики, которую автор ведет с доктором философских наук, профессором МГУ Ю.Ю.Петруниным. ...
Добавлено: 23 февраля 2016 г.
Атанов А. И., Ашуха А. П., Струминский К. А. и др., , in : Proceedings of the 7th International Conference on Learning Representations (ICLR 2019). : ICLR, 2019. P. 1-17.
Добавлено: 2 сентября 2019 г.
Минаева Н. В., Кумпан Н. А., Ясницкий Л. Н. и др., Пермский медицинский журнал 2015 Т. 32 № 4 С. 63-67
Цель. Разработать систему дифференциальной диагностики ринитов инфекционной и аллергической этиологии. Материалы и методы. Данные 217 пациентов детского возраста с инфекционным и аллергическим ринитом были использованы для построения диагностической системы на основе технологии нейронных сетей. Результаты. Создана система дифференциальной диагностики, позволяющая с помощью минимального числа входных параметров с высокой точностью ставить диагнозы «инфекционный ринит» и «аллергический ...
Добавлено: 23 февраля 2016 г.
Красовская С. В., Жуликов Г. А., Макиннес У. Д., , in : European Conference on Visual Perception 2017 Abstract Book. : [б.и.], 2017. Ch. 2. P. 18-18.
Добавлено: 15 октября 2018 г.
Ясницкий Л. Н., Ваулева С. В., Сафонова Д. Н. и др., Всероссийский криминологический журнал 2015 Т. 9 № 3 С. 423-430
В настоящее время среди криминалистов нет единого мнения в вопросе выбора параметров, позволяющих однозначно сформировать систему признаков, отличающих маньяка-убийцу от нормального человека, что затруд- няет создание эффективных компьютерных программ, предназначенных для использования в следственной практике. В статье описан опыт разработки ней- ронной сети, обучаемой на данных известных серийных убийц, включающих их биологические, социальные и психологические ...
Добавлено: 1 октября 2015 г.
Alanov A., Kochurov M., Volkhonskiy D. и др., , in : Proceedings of the 15th International Joint Conference on Computer Vision, Imaging and Computer Graphics Theory and Applications (VISAPP 2020). Vol. 4.: SciTePress, 2020. P. 214-221.
Добавлено: 8 ноября 2020 г.
Golovanov S., Tselousov A., Rauf Kurbanov и др., , in : The NeurIPS '18 Competition: From Machine Learning to Intelligent Conversations. : Springer, 2020. P. 295-315.
Добавлено: 20 февраля 2021 г.
Добавлено: 29 октября 2021 г.
Vladimir Dvorkin, , in : Труды 6-й Международной научно-практической конференции студентов и аспирантов «Статистические методы анализа экономики и общества» (12-15 мая 2015 г.). : М. : Издательский дом НИУ ВШЭ, 2015. P. 18-19.
Добавлено: 21 октября 2015 г.
Koch S., Matveev A., Jiang Z. и др., , in : Proceedings of the IEEE Conference on Computer Vision and Pattern Recognition (CVPR 2019). : IEEE, 2019. P. 9601-9611.
Добавлено: 26 ноября 2019 г.
Дереза О. В., , in : Proceedings of Third Workshop "Computational linguistics and language science". Issue 4.: Manchester : EasyChair, 2019. P. 113-124.
Добавлено: 12 декабря 2018 г.