Elements of Artificial Intellect based on Neuron Analysis through Clinical Trials Statistics and Various Models of Machine Learning

Cohen Y.; Dekel B.; E. Krouk

Публикации

?

Elements of Artificial Intellect based on Neuron Analysis through Clinical Trials Statistics and Various Models of Machine Learning

Ch. 10. P. 290–310.

Cohen Y., Dekel B., Крук Е. А.

Язык: английский

Полный текст

Текст на другом сайте

Ключевые слова: artificial neural network applied artificial intelligence

ПУБЛИКАЦИЯ ПОДГОТОВЛЕНА ПО РЕЗУЛЬТАТАМ ПРОЕКТА:

Исследование и разработка методов передачи и обработки данных для организации энергоэффективной и безопасной передачи данных в сетях Интернета вещей (2024)

В книге

Biophysical Methods for Diagnosing Human Tissue Anomalies

Eremeev A., Klokov A., Zilberman A., Sukhanov D., Крук Е. А. Cambridge: Cambridge Scholars Publishing, 2024.

Proceedings of the Ninth International Scientific Conference “Intelligent Information Technologies for Industry” (IITI’25), Volume 1. (LNNS, volume 1762)

Cham: Springer Publishing Company, 2025.

Добавлено: 25 февраля 2026 г.

2025 IEEE XVII International Scientific and Technical Conference on Actual Problems of Electronic Instrument Engineering (APEIE)

IEEE, 2025.

Добавлено: 19 декабря 2025 г.

AI in drug development: advances in response, combination therapy, repositioning, and molecular design

Шайтан А. К., Science China Information Sciences 2025 Vol. 68 No. 7 Article 170102

Добавлено: 25 июня 2025 г.

Neurodiverse AI

Vallverdú J., Альшанская Е. И., BioNanoScience 2025 Vol. 15 Article 406

Добавлено: 14 июня 2025 г.

Трансформация имущественных отношений и деликтной ответственности в условиях цифровизации общества и применения искусственного интеллекта

Селиванова Е. С., Дмитриева О. В., Вестник Воронежского государственного университета. Серия: Право 2024 № 4(59) С. 80–92

Делается вывод, что развитие цифровых технологий создает новые объекты, имеющие весьма специфические признаки имущества, а также о наличии оснований для возникновения субъективных цифровых прав на цифровые объекты и необходимости разграничивать понятия «цифровое право» и «цифровая форма имущественного права». Предлагается выделить самостоятельный тип имущественных отношений – цифровые имущественные отношения. Исследуется вопрос о влиянии цифровых технологий (искусственного интеллекта) на гражданско-правовое ...

Добавлено: 11 апреля 2025 г.

Writing an Extended Essay in the Classroom

Великая Е. В., Даннетт М. Д., M.: Национальный книжный центр, 2025.

Данное пособие предназначено для обучения академическим навыкам написания объемного эссе в аудитории. Является дпоплнительным методическим пособием к британскому учебнику "English for Academic Study: Extended Writing and Research Skills (Издательство Garnet Publishing Ltd."). Для преподавателей и студентов неязыковых вузов, а также для всех желающих приобрести академические навыки написания объемного эссе на английском языке. ...

Добавлено: 10 апреля 2025 г.

Predicting First-Language and Second-Language Proficiency Using Eye Fixation Data and Demographic Information: Assumptions, Data Representations, and Methods

Шалилех С., Каиров М. В., Baminiwatte R. и др., IEEE Access 2024 Vol. 12 P. 145832–145844

ABSTRACT Studying first-language (L1), second-language (L2) acquisition, and bilingualism using eye movement data has become a popular topic in psycholinguistic and educational research communities. The current research uses eye fixation data along with demographic information, to investigate the five research questions (RQ) as follows. Q1 Is it possible to predict L1 from the eye fixation data using artificial ...

Добавлено: 19 декабря 2024 г.

Reconstruction of neuromorphic dynamics from a single scalar time series using variational autoencoder and neural network map

Pavel V. Kuptsov, Nataliya V. Stankevich, Chaos, Solitons and Fractals 2025 Vol. 191 Article 115818

This paper examines the reconstruction of a family of dynamical systems with neuromorphic behavior using a single scalar time series. A model of a physiological neuron based on the Hodgkin–Huxley formalism is considered. Single time series of one of its variables is shown to be enough to train a neural network that can operate as ...

Добавлено: 30 ноября 2024 г.

Об управлении химическим составом сырьевого материала и режимом плавки для обеспечения требуемых механических свойств стальных изделий серийного производства

Ясницкий Л. Н., Мезенцев А. С., Прикладная математика и вопросы управления 2023 № 3 С. 109–126

Целью работы является создание математической модели, пригодной для оперативного управления прочностными характеристиками получаемого стального изделия в условиях серийного сталеплавильного производства. Существующие подходы, основанные на результатах испытаний опытных образцов, получаемых в лабораторных условиях, для этой цели не подходят, поскольку в условиях серийного сталеплавильного производства на прочностные характеристики изделий, помимо их химического состава, влияет структура металла и множество других условий ...

Добавлено: 7 февраля 2024 г.

Computer Vision

Meshcheryakov R., Kataev M., Пантюхин Д. В., , in: Integral Robot Technologies and Speech Behavior.: Newcastle upon Tyne: Cambridge Scholars Publishing, 2024. Ch. 4 P. 130–154.

Добавлено: 10 декабря 2023 г.

Integral Robot Technologies and Speech Behavior

Харламов А. А., Пантюхин Д. В., Borisov V. и др., Newcastle upon Tyne: Cambridge Scholars Publishing, 2024.

Добавлено: 1 декабря 2023 г.

GDP responses to supply chain disruptions in a post-pandemic era: Combination of DL and ANN outputs based on Google Trends

Shahzad U., Mohammed K. S., Schneider N. и др., Technological Forecasting and Social Change 2023 Vol. 192 P. 1–15

With the recent Russian-Ukraine conflict, the frequency and intensity of disruptive shocks on major supply chains have risen, causing increasing food and energy security concerns for regulators. That is, the combination of newly available sophisticated deep learning tools with real-time series data may represent a fruitful policy direction because machines can identify patterns without being ...

Добавлено: 28 ноября 2023 г.

Comment on “Pushing the frontiers of density functionals by solving the fractional electron problem”

Gerasimov I., Losev T., Evgeny Yu. Epifanov и др., Science 2022 Vol. 377 No. 6606 Article eabq3385

Kirkpatrick et al. (Reports, 9 December 2021, p. 1385) trained a neural network–based DFT functional, DM21, on fractional-charge (FC) and fractional-spin (FS) systems, and they claim that it has outstanding accuracy for chemical systems exhibiting strong correlation. Here, we show that the ability of DM21 to generalize the behavior of such systems does not follow ...

Добавлено: 25 сентября 2022 г.

APPROACH TO INTELLIGENT MONITORING OF CYBER ATTACKS

Назаров А. Н., Пантюхин Д. В., Воронков И. М. и др., Synchroinfo Journal 2020 No. 6 P. 2–9

Добавлено: 2 ноября 2021 г.

Intelligent Quality Management System for Casting Gas Turbine Engine Blades

Goldobin M. A., Morozov A. A., Okonechnikov D. V. и др., , in: Proceedings - 2020 2nd International Conference on Control Systems, Mathematical Modeling, Automation and Energy Efficiency, SUMMA 2020.: IEEE, 2020. P. 696–700.

Добавлено: 29 сентября 2021 г.

Intel OpenVINO Toolkit for Computer Vision: Object Detection and Semantic Segmentation

Зунин В. В., , in: 2021 International Russian Automation Conference (RusAutoCon).: IEEE, 2021. P. 847–851.

Добавлено: 20 сентября 2021 г.

Real-time Object Detection with FPGA Using CenterNet

Solovyev R. A., Telpukhov D. V., Romanova I. I. и др., , in: Proceedings of the 2021 IEEE Conference of Russian Young Researchers in Electrical and Electronic Engineering, ElConRus 2021.: IEEE, 2021. P. 2029–2034.

Добавлено: 8 августа 2021 г.

Development of Telecommunication System Units in Parallel Neural Network Basis

Sakhnyuk P., , in: 1st International Conference on Innovative Informational and Engineering Technologies (IIET-2020) 28-29 May 2020, Stavropol, Russian FederationVol. 873.: Bristol: IOP Publishing, 2020. P. 012019-1–012019-8.

Предлагается интеграция нейронной сети в качестве параллельной элементной базы в телекоммуникационную систему. В этом случае умение учиться или адаптироваться к внешним условиям применяется как главное преимущество. Для телекоммуникационных систем в условиях, когда это возможно, эта возможность повысит помехозащищенность, надежность, работоспособность. В статье рассматривается пример интеграции нейронной сети в фильтр дискретных согласованных сигналов. Отмечено, что использование параллельных ...

Добавлено: 26 января 2021 г.

Artificial neural network in predicting cancer based on infrared spectroscopy

Cohen Y., Zilberman A., Zion Dekel B. и др., , in: Intelligent Decision Technologies. Proceedings of the 12th KES International Conference on Intelligent Decision Technologies (KES-IDT 2020)Vol. 193.: Singapore: Springer, 2020. P. 141–153.

Добавлено: 29 октября 2020 г.

Cross-lingual Named Entity List Search via Transliteration

Khakhmovich A., Pavlova S., Kirillova K. и др., , in: Proceedings of The 12th Language Resources and Evaluation ConferenceVol. 12.: European Language Resources Association (ELRA), 2020. P. 4247–4255.

Добавлено: 9 октября 2020 г.