?
Proceedings of International Joint Conference on Neural Networks 2020 (IJCNN 2020)
Piscataway :
IEEE, 2020.
Под общей редакцией: A. Roy
Савченко А. В., , in : Proceedings of International Joint Conference on Neural Networks 2020 (IJCNN 2020). : Piscataway : IEEE, 2020. P. 1-8.
Добавлено: 15 октября 2020 г.
Савченко А. В., , in : Proceedings of International Joint Conference on Neural Networks 2020 (IJCNN 2020). : Piscataway : IEEE, 2020. P. 1-8.
Добавлено: 15 октября 2020 г.
IEEE, 2019
Добавлено: 21 октября 2019 г.
IEEE, 2020
Добавлено: 3 октября 2020 г.
A. Maevskiy, F. Ratnikov, Zinchenko A. и др., The European Physical Journal C - Particles and Fields 2021 Vol. 81 Article 599
Добавлено: 12 июля 2021 г.
Magai German, Айзенберг А. А., / Cornell University. Series CS "https://arxiv.org/". 2022.
Добавлено: 14 ноября 2022 г.
М. : Торус Пресс, 2018
В сборнике представлены тезисы докладов 12-й Международной конференции "Интеллектуализация обработки информации", проводимой Российской академией наук, Федеральным исследовательским центром "Информатика и управление" РАН, Научно-координационный центром "Цифровые методы интеллектуального анализа данных".
Конференция проводится с 1989 г., начиная с 2000 г. - регулярно один раз в два года, и является представительным научным форумом в области интеллектуального анализа данных, машинного обучения, распознавания образов, анализа изображений, ...
Добавлено: 9 октября 2018 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.
Цель. В настоящее время при создании интеллектуальных информационных систем в различных областях практической деятельности используются методы машинного обучения. В статье показаны возможности применения указанных методов при автоматизации детектирования препятствий в интересах повышения безопасности и снижения количества аварийных ситуаций на железнодорожных переездах. Материалы и методы. В статье рассматриваются передовые технологии компьютерного зрения, используемые в качестве основы ...
Добавлено: 15 сентября 2023 г.
IEEE, 2018
Добавлено: 20 февраля 2021 г.
Springer, 2020
Добавлено: 4 октября 2020 г.
Фигурнов М. В., Collins M., Zhu Y. и др., / Cornell University. Series arXiv "arXiv:1612.02297". 2016.
Добавлено: 12 декабря 2016 г.
Сучков Е. П., Алексеенко Г. О., Налчаджи К. В., Интеллектуальные системы. Теория и приложения 2022 Т. 26 № 1 С. 250-254
В настоящее время все более широкое распространение получают различные системы видеофиксации. Одной из основных целей
таких систем является контроль и слежение за человеком. Решение
данной задачи позволяет в дальнейшем решать такие прикладные
задачи, как контроль заполненности различных помещений (будьто торговые объекты или образовательно-культрурные учереждения), построение тепловой карты перемещений человека, организация контроля доступа к тому или иному объекту. В ...
Добавлено: 31 января 2023 г.
Switzerland : Springer, 2019
Добавлено: 8 февраля 2020 г.
Малафеев А. Ю., Николаев К. И., , in : Analysis of Images, Social Networks and Texts. 8th International Conference, AIST 2019, Kazan, Russia, July 17–19, 2019, Revised Selected Papers. Communications in Computer and Information Science. Vol. 1086.: Springer, 2020. P. 154-159.
В статье проводится исследование методов глубокого обучения для решения новой задачи многоклассовой классификации текстов, а именно определения интересов пользователей с помощью текстовых сообщений. Мы использовали оригинальный набор данных из почти 90 тысяч текстовых сообщений с форумов, размеченных по десяти интересам. Мы экспериментировали с различными современными архитектурами нейронных сетей: рекуррентными и сверточными, а также с более простыми сетями с прямой связью. ...
Добавлено: 7 ноября 2019 г.
Grigoryev T., Вереземская П. С., Krinitskiy M. и др., Remote Sensing 2022 Vol. 14 No. 22 Article 5837
Добавлено: 19 июня 2023 г.
Ekaterinburg : CEUR Workshop Proceedings, 2014
АИСТ'2014 — Третья Международная Научная Конференция по Анализу Изображений, Сетей и Текстов.
УЧАСТНИКИ
исследователи, чьи научные интересы связаны с разработкой математических моделей, алгоритмов и инструментов анализа данных;
практики, которые в своей повседневной работе сталкиваются с задачами обработки и анализа графических, текстовых, и других структурированных и неструктурированных данных;
студенты, интересующихся задачами анализа данных, и желающих расширить свои компетенции в области ...
Добавлено: 28 августа 2014 г.
Велихов П. Е., Открытые системы. СУБД 2016 № 1
Технологии обработки естественного языка сегодня шагнули далеко вперед, и немалая заслуга в этом принадлежит машинному обучению, применяемому, в частности, для понимания текстов. ...
Добавлено: 10 декабря 2017 г.
Computational methods to predict Z-DNA regions are in high demand to understand the functional role of Z-DNA. The previous state-of-the-art method Z-Hunt is based on statistical mechanical and energy considerations about B- to Z-DNA transition using sequence information. Z-DNA CHiP-seq experiment results showed little overlap with Z-Hunt predictions implying that sequence information only is not ...
Добавлено: 11 декабря 2020 г.
Романюк К. А., , in : 2018 Fifth HCT Information Technology Trends (ITT). : IEEE, 2018. P. 1-6.
Добавлено: 28 февраля 2019 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.
Emmanuel I. C., Митрофанова Е. С., / Cornell Tech. Series 4064475 "ArXiv Preprint". 2022.
Работа посвящена изучению надежности моделей на российских данных методом предсказания наступления таких стартовых событий как: первый развод, первое трудоустройство и завершение образования. Наша цель состояла в том, чтобы сделать классификаторы более устойчивым, уменьшив погрешности при работе с сензитивными данными, увеличивая или по крайней мере поддерживая точность предсказаний.
Мы использовали нейронные методы «отсева» и модель «отсева признаков» ...
Добавлено: 31 мая 2022 г.
Хомутов Е. В., Арзыматов К., Щур В. Л., Journal of Physics: Conference Series 2021 Vol. 1740 Article 012031
Добавлено: 17 мая 2021 г.
Карпов Н. В., Демидовский А. В., Вестник компьютерных и информационных технологий 2019 № 3 С. 26-34
Данная работа посвящена исследованию интенции пользователя в социальной сети. Для этого используется оригинальный набор данных, где собраны диалоги пользователей из социальной сети и каждое сообщение соотнесено к одниму из 25 типов интенций. Рассмотрены современные методы машинного обучения, которые позволяют анализировать элементы последовательности и предсказывать следующие. На выбранном наборе данных проведен вычислительный эксперимент по предсказанию следующей ...
Добавлено: 22 октября 2018 г.
Izmailov P., Кропотов Д. А., Journal of machine learning and data analysis 2017 Vol. 3 No. 1 P. 20-35
Предлагается новый подход к настройке моделей гауссовских процессов для задач классификации. Стандартные методы для данной задачи имеют сложность O(n 3 ), где n — размер обучающей выборки. Данное обстоятельство не позволяет применять эти методы к задачам с большим объемом данных. В связи с этим в литературе был предложен ряд подходов, основанных на использовании так называемых ...
Добавлено: 6 декабря 2018 г.
Рысаков С. В., Системный администратор 2015 № 10(155) С. 92-95
Сейчас кажется привычной возможность задать вопрос любимой поисковой системе и моментально получить от нее соответствующий ответ. Для пользователя процесс может показаться простым, в то время как поисковый алгоритм встречает несколько препятствий, среди которых важное место занимает языковой барьер: вопрос, как правило, задается на естественном языке, которому в отличие от компьютерного языка поискового алгоритма присуща неоднозначность. ...
Добавлено: 25 ноября 2015 г.