Научная Библиотека Пермского Государственного Университета

Главная

Упрощенный режим

Базы данных

Основная библиотечная БД - результаты поиска

Вид поиска

Основная библиотечная БД

Труды учёных ПГНИУ

Диссертации

Журналы

Рациональное природопользование

Иностранная периодика

Дореволюционная периодика

Библиотека юридичеcкого факультета (статьи)

Туризм

История Пермского университета

Продолжающиеся издания

Музейный книжный фонд

Область поиска

Найдено в других БД:

Журналы (1)

Формат представления найденных документов:
полный	информационный	краткий

Отсортировать найденные документы по:
автору	заглавию	году издания	типу документа

Поисковый запрос: (<.>A=Барский, А. Б.$<.>)

Общее количество найденных документов : 4
Показаны документы с 1 по 4

   681
   Б 260

    Барский, А. Б.
    Параллельные процессы в вычислительных системах: планирование и организация / А. Б. Барский. - Москва : Радио и связь, 1990. - 256 с. - 2.70 р.

ГРНТИ	50.05.17
УДК	004.451.7.032.24

Рубрики: Обработка данных в режиме разделения времени--Параллельная
Кл.слова (ненормированные):
ВЫЧИСЛИТЕЛЬНЫЕ СИСТЕМЫ (ПАРАЛЛЕЛЬНЫЕ ПРОЦЕССЫ) -- ОБРАБОТКА ДАННЫХ

Экземпляры всего: 1
Х (1)
Свободны: Х (1)
Найти похожие

73821

Барский, А. Б.
Архитектура параллельных вычислительных систем [Электронный ресурс] : учебное пособие / Барский А. Б. - Москва : Интернет-Университет Информационных Технологий (ИНТУИТ), 2016. - 297 с. - ISBN 978-5-94774-546-7 : Б. ц.
Книга находится в Премиум-версии ЭБС IPRbooks.

УДК

004

ББК 32.97

Кл.слова (ненормированные):
архитектура -- вычислительные системы -- программы -- производительность
Аннотация: Излагаются основные структурные решения, воплощённые в параллельных вычислительных системах и способствующие их высокой производительности. Изучаются основные популярные архитектуры. Исследуются принципы оптимизации выполнения параллельных программ. Производится классификация параллельных вычислительных систем и способов распараллеливания. Приводятся «исторические» примеры параллельных ВС. Изучается проблема распараллеливания на уровне исполнительных устройств. Рассматривается организация конвейеров операций, векторных конвейеров, выполнения операций на стеке. Исследуются принципы динамического распараллеливания в многофункциональном арифметическо-логическом устройстве. Изучаются принципы «статического» составления потактового расписания работы процессора, управляемого в каждом такте. Такая компоновка командных слов характерна для суперскалеров VLIW- и EPIC-архитектуры. Освещается проблема организации интенсивного ветвления вычислений с помощью команды выполнения логического оператора и механизма предикатов, без традиционного использования команд условного перехода. Иллюстрируется возможность эффективного программирования конкретных задач. Рассматриваются некоторые «нетрадиционные» архитектуры, отражающие альтернативный поиск и эффективные решения при создании современных архитектур многопроцессорных вычислительных систем. Рассматривается проблема использования языка высокого уровня в качестве ассемблера - единственно доступного языка пользователя, включающего сложные алгоритмические конструкции. Аппаратная поддержка такого языка выполнена в отечественном семействе «Эльбрус». Обсуждается проблема практического применения принципа data flow при построении асинхронных вычислительных систем. Приводятся примеры программирования. Рассматривается архитектура вычислительной системы, основанная на принципе SPMD - «одна программа – много потоков данных». Анализируется возможность применения SPMD-технологии к решению задач логического вывода. Рассматривается проблема когерентности кэш-памяти в многопроцессорной системе.

Перейти: Перейти к просмотру издания
Свободных экз. нет
Найти похожие

52144

Барский, А. Б.
Введение в нейронные сети [Электронный ресурс] : учебное пособие / Барский А. Б. - Москва : Интернет-Университет Информационных Технологий (ИНТУИТ), 2016. - 358 с. - Б. ц.
Книга находится в Премиум-версии ЭБС IPRbooks.

УДК

ББК 32.81

Кл.слова (ненормированные):
\"нечеткая\" логика -- математическая логика -- нейронная сеть -- принятие решений -- распознавание -- система искусственного интеллекта -- структура сети -- управление -- учебное пособие
Аннотация: На основе положений математической логики событий исследуются нейронные сети, имитирующие механизмы работы мозга. Эти механизмы реализуют операции вывода по «нечеткой» логике в составе систем искусственного интеллекта - распознавания, управления и принятия решений - во всех областях человеческой деятельности. Рассмотрение многих примеров демонстрирует простейший подход к построению и развитию обученных нейронных сетей «под задачу», а также трассировку - обучение при заданной структуре сети. Главной целью данного курса является демонстрация и внедрение универсального подхода, способного вывести проблему нейронных сетей с уровня частного применения на уровень массового использования практически во всех областях знаний, где требуется логически обосновать принимаемое решение. Утверждается, что самый простой подход к построению нейронных сетей на основе реализуемой нейроном «нечёткой» логики (логических нейронных сетей), продиктован практикой ясного мышления человека. Этот подход приводит к построению всего лишь однослойных нейронных сетей с простейшей функцией активации нейрона, при необходимости дополненных обратными связями.

Перейти: Перейти к просмотру издания
Свободных экз. нет
Найти похожие

52220

Барский, А. Б.
Логические нейронные сети [Электронный ресурс] : учебное пособие / Барский А. Б. - Москва : Интернет-Университет Информационных Технологий (ИНТУИТ), 2016. - 492 с. - ISBN 978-5-94774-646-4 : Б. ц.
Книга находится в Премиум-версии ЭБС IPRbooks.

УДК

004.032

ББК 32.818

Кл.слова (ненормированные):
информационная технология -- информация -- искусственный интеллект -- логическая нейронная сеть -- математическая логика -- операция вывода
Аннотация: На основе положений математической логики событий исследуется возможность построения логических нейронных сетей, выполняющих операции вывода в составе систем искусственного интеллекта, имитирующих механизмы работы мозга. Предлагаются методы построения обученных нейронных сетей, созданных «под задачу», простые методы обучения-трассировки, методы преобразования описаний систем принятия решений для повышения достоверности выводов. Рассматривается возможность применения логических нейронных сетей в самообучающихся системах управления, а также в различных системах экономики, транспорта, безопасности, защиты информации, при решении задач интеллектуального отображения, в бизнесе туризма и развлечений, при политическом и социальном прогнозировании и в других задачах науки и искусства.

Перейти: Перейти к просмотру издания
Свободных экз. нет
Найти похожие

Тематический навигатор

Статистика обращений

Статистика за 02.07.2024
Число запросов	25250
Число посетителей	401
Число заказов	0

© Международная Ассоциация пользователей и разработчиков электронных библиотек и новых информационных технологий
(Ассоциация ЭБНИТ)