?
SOFTWARE 2.0 – технологии и приложения
С. 794-797.
Крылов В. В., Крылов С. В.
В работе рассматривается новое понятие, введенное в 2017 году руководителем разрабо-
ток по искусственному интеллекту корпорации Тесла Моторз Андреем Карпаты - Software 2.0
(ПО 2.0). Сделано сравнение с традиционным стеком ПО 1.0, показаны основные возможности
нового подхода. Рассмотрены отличия этапов разработки в рамках новой концепции. Сделан
обзор основных технологий машинного обучения, используемых при проектировании ПО 2.0.
Язык:
русский
AAAI Press, 2020
Добавлено: 11 октября 2020 г.
Крылова Д. В., Максименко А. А., Государственное управление. Электронный вестник 2021 № 84 С. 241-255
В статье авторы на основе ряда зарубежных эмпирических исследований по использованию искусственного интеллекта и машинного обучения выделяют ряд особенностей в вопросах выявления и противодействия коррупции и приходят к заключению о том, что освещаемые в зарубежных источниках механизмы коррупционного мониторинга, основанные на использовании передовых информационных технологий и алгоритмах, обладают разной потенциальной эффективностью и не всегда релевантно ...
Добавлено: 25 февраля 2021 г.
Романюк К. А., , in : 2018 Fifth HCT Information Technology Trends (ITT). : IEEE, 2018. P. 1-6.
Добавлено: 28 февраля 2019 г.
IEEE, 2019
Добавлено: 21 октября 2019 г.
Сидоренко В. Г., Кулагин М. А., Наука и техника транспорта 2018 № 4 С. 70-76
Показаны современные методы обработки данных в задаче анализа деятельности локомотивных бригад, как ключевого фактора надежности работы электроподвижного состава. Ключевая задача заключается в поиске зависимостей в данных и построении алгоритмов определения вероятности совершения нарушения локомотивными бригадами. В итоге проведенных исследований были получены достаточно высокие результаты как на обучающей, так и на тестовой выборках. ...
Добавлено: 9 декабря 2018 г.
External validation of a deep learning electrocardiogram algorithm to detect ventricular dysfunction
Attia, I. Z., Tseng, A. S., Benavente, E. D. и др., International Journal of Cardiology 2021 No. 329 P. 130-135
Добавлено: 10 июня 2021 г.
Kirtchik Olessia, Zilsel. Science, Technique, Société 2019 No. 5 P. 446-468
Добавлено: 4 июня 2019 г.
CEUR-WS.org, 2020
Добавлено: 30 октября 2020 г.
IEEE, 2021
Добавлено: 26 сентября 2021 г.
Гарбук С. В., В кн. : Безопасные информационные технологии. Сборник трудов XII международной научно-технической конференции "Безопасные информационные технологии". : М. : Московский государственный технический университет им. Н.Э. Баумана, 2023. С. 44-47.
В статье рассматриваются научно-технические и нормативно-технические задачи в области информационной безопасности, специфичные для методов машинного обучения. Решение этих задач способствует повышению эффективности применения систем искусственного интеллекта на основе машинного обучения за счет устранения рисков, связанных с нарушением функциональности и компрометации данных в системах ...
Добавлено: 16 февраля 2024 г.
М. : МАКС Пресс, 2010
В сборнике представлены доклады 8-й Международной конференции. Интеллектуализация обработки информации–2010., проводимой Вычислительным центром им. А.А. Дородницына РАН, Таврическим национальным университетом им. В. И. Вернадского Национальной академии наук Украины и Национальной академией наук Беларуси при финансовой и организационной поддержке РФФИ и компаний Форексис и ЦСПиР.
Конференция проводится с 1989 года; начиная с 2000 года – регулярно один ...
Добавлено: 3 декабря 2012 г.
Митчелл М., М. : АСТ Corpus, 2022
В данной книге я стараюсь прояснить, как далеко зашел искусственный интеллект, а также пролить свет на его разнообразные — и порой противоречащие друг другу — цели. Для этого я анализирую работу ряда важнейших систем ИИ, оцениваю их успехи и описываю ограничения. Я рассматриваю, насколько хорошо сегодняшние компьютеры справляются с задачами, которые, по нашему мнению, требуют ...
Добавлено: 15 марта 2022 г.
М. : Физматлит, 2010
В сбонике представлены полные тексты докладов, принятых на Двенадцатую национальную конференцию по искусственному интеллекту (КИИ-2010). работы посвящены моделированию рассуждений, неклассическим логикам, интеллектуальному анализу данных, машинному обучению, компьютерной лингвистике и семантическому Web'у, когнитивным исследованиям и другим направлениям исследований в области искусственного интеллекта. ...
Добавлено: 15 марта 2013 г.
Хамдамов Т. В., Вестник Томского государственного университета. Философия. Социология. Политология 2022 № 65 С. 37-50
Рассматривается проблематика автоматизации научно-исследовательской деятельности, в первую очередь с точки зрения эпистемического потенциала получения новых научных знаний без участия человека в качестве субъекта науки. Анализируются основания необходимости устранения субъекта в математике и науке. Оценивается роль человека в новых условиях ведения научной деятельности, в которой основная часть эпистемических категорий делегируется вычислительным алгоритмам в системе автоматизированной науки. ...
Добавлено: 30 июля 2022 г.
Смоленск : Принт-Экспресс, 2023
В первом томе публикуются пленарные доклады и доклады участников конференции, представленные в следующих секциях:
Секция 1 «Инженерия знаний»
Секция 2 «Интеллектуальный анализ данных»
Секция 3 «Интеллектуальные агенты, роботы, интеллектуальное управление, компьютерное зрение»
Секция 4 «Машинное обучение, нейросетевые методы» ...
Добавлено: 30 октября 2023 г.
Chelyabinsk : IEEE, 2018
Международная научная конференция «Цифровая индустрия: состояние и перспективы развития 2018» проводится с целью обсуждения достижений ведущих мировых университетов и научно-исследовательских центров в области разработки инновационных моделей, методов и технологий для цифровой индустрии, и опыта их внедрения в крупных транснациональных и отечественных промышленных компаниях. Конференция будет проходить в Челябинске с 13 по 15 ноября 2018 года. ...
Добавлено: 25 ноября 2019 г.
М. : МАКС Пресс, 2012
В сборнике представлены доклады 15-й Всероссийской конференции «Математические методы распознавания образов», проводимой Вычислительным центром им. А.А. Дородницына Российской академии наук при финансовой и организационной поддержке РФФИ и компании Форексис. Конференция регулярно проводится один раз в два года, начиная с 1983 г., и является самым представительным российским научным форумом в области распознавания образов и анализа изображений, ...
Добавлено: 4 декабря 2012 г.
Andrey Okhotin, Dmitry Molchanov, Arkhipkin V. и др., , in : Advances in Neural Information Processing Systems 36 (NeurIPS 2023). : Curran Associates, Inc., 2023. P. 10038-10067.
Добавлено: 15 февраля 2024 г.
Косов М. Е., Международный журнал гражданского и торгового права 2019 № 2 С. 19-29
Цифровая трансформация коренным способом меняет то, как работает и будет работать бизнес вне зависимости от отрасли. Компаниям следует учитывать, что ценность технологий, в рамках цифровой трансформации, заключается в способности радикально трансформировать бизнес и полностью изменить или заменить бизнес-модель компании. Стратегия цифровой трансформации должна постоянно пересматриваться и перерабатываться с учетом новых знаний и опыта, полученных в ...
Добавлено: 2 сентября 2021 г.
Гарбук С. В., Мягкие измерения и вычисления 2024 № 10/2(71(2)) С. 6-12
В данной статье предлагается подход машинного обучения стандартизации в области интеллектуальных средств изменений. Показываются схемы применения методов машинного обучения для компенсации случайных ошибок измерений. Подробно разбираются существенные факторы эксплуатации и их вариативность, а также наглядно показывается, как создание нормативно-технической базы проведения испытаний интеллектуальных СИ и соответствующей системы оценки соответствия обеспечит разработку алгоритмов ИИ, позволяющих прогнозировать ...
Добавлено: 16 февраля 2024 г.
Montreal : Curran Associates, 2017
Advances in Neural Information Processing Systems 30 (NIPS 2017) ...
Добавлено: 19 октября 2017 г.
Ерахтина О. С., Journal of Digital Technologies and Law 2023 Т. 1 № 2 С. 421-437
Цель: обзор сложившихся в науке подходов к регулированию отношений в сфере применения технологий искусственного интеллекта, выявление основных особенностей и ограничений применения рискориентированного и технологического подходов для определения направлений их дальнейшего развития.
Методы: методологическую основу исследования составляет совокупность методов научного познания, в том числе общенаучный диалектический и универсальные научные методы (анализ и синтез, сравнение, обобщение, структурно-функциональный, формально-логический).
Результаты: ...
Добавлено: 23 июня 2023 г.