Поисковый запрос: (<.>K=НЕЙРОННЫЕ СЕТИ<.>) |
Общее количество найденных документов : 44
Показаны документы с 1 по 20 |
|
1.
| Gusev A. L. Method of construction of the lower-dimensional model of control/A. L. Gusev, A. A. Okunev // Theoretical & Applied Science, 2018. т.Is. 05,N Vol. 61.-С.72-76
|
2.
| Баишев Б. А. Анализ инструментов для создания интернет-независимого голосового помощника/Б. А. Баишев, И. П. Селетков // Актуальные проблемы математики, механики и информатики 2023 [Электронный ресурс] : сборник статей по материалам студенческой конференции (г. Пермь, 13–20 июня 2023 г..). -Пермь, 2023.-С.22-29
|
3.
| Огнева Т. А. Возможности и преимущества использования нейронных сетей при интерпретации данных электрического зондирования/Т. А. Огнева ; рук. работы В. П. Колесников // Геология в развивающемся мире: сб. науч. тр. (по материалам 6-й науч.-практ. конф. студ., асп. и молодых ученых с междунар. участием): в 2 т.. -Пермь, 2013. т.Т. 1.-С.162-165
|
4.
| Диагностика двигателей с помощью нейронных сетей/Алексеев А. П. [и др.] // Математическое моделирование в естественных науках: тез. докл. 12-й Всерос. конф. молодых ученых. -Пермь, 2003.-С.32
|
5.
| Окунев А. А. Долгосрочное прогнозирование параметров вибрации нефтеперекачивающих агрегатов при помощи нейронных сетей/А. А. Окунев, А. Л. Гусев, И. В. Еремин // Нейрокомпьютеры и их применение : тез. докл. XVI Всерос. науч. конф., Москва, 13 марта 2018 г.. -Москва, 2018.-С.198-202
|
6.
| Кожемякин Л. В. Идентификация потенциала кластерно-сетевого взаимодействия организаций на основе установления связи между врп и показателями концентрации рынка/Л. В. Кожемякин, Л. Н. Ясницкий, С. В. Русаков // Прикладная математика и вопросы управления., 2021. т.№ 4.-С.119-135
|
7.
| Климов В. Г. Инструментальная среда разработчика генетических алгоритмов для целей обучения нейронных сетей/Климов Г. В. // Актуальные проблемы математики, механики, информатики: материалы Междунар. науч.-метод.конф., посвящ. 90-летию высш. матем. образования на Урале. -Пермь, 2006.-С.177-178
|
8.
| Ясницкий Л. Н. Искусственный интеллект в Перми и Пермском университете: история, успехи, проблемы, перспективы/Л. Н. Ясницкий // Искусственный интеллект в решении актуальных социальных и экономических проблем XXI века: сб. ст. по материалам Всерос. науч.-практ. конф., 18-19 мая 2016 г.. -Пермь, 2016.-С.4-12
|
9.
| Богуславский О. С. Искусственный интеллект и потенциал его применения в бизнесе/О. С. Богуславский ; рук. работы Е. В. Шилова // Экономика и управление: актуальные проблемы и поиск путей решения : материалы Всерос. науч.-практ. конф. молодых ученых и студентов, 11 апр. 2019 г.. -Пермь, 2019.-С.240-245
|
10.
| Белышев Д. А. Использование машинного обучения при прогнозе распространения коллектора по сейсмическим данным для целей геонавигации при бурении скважин/Д. А. Белышев, И. А. Селетков, Н. С. Еремеев, А.С. Минеева // Геофизика, 2023. т.№ 5.-С.4-9
|
11.
| Окунев А. А. Использование функциональной предобработки данных при прогнозировании параметров вибрации нефтеперекачивающих агрегатов/А. А. Окунев // Прикладная математика и вопросы управления, 2020. т.№ 3.-С.51-72
|
12.
| Бахтин В. В. Исследование декомпозиции нейронной сети в системе схемотехнического моделирования Proteus/В. В. Бахтин, И. А. Подлесных, С. Ф. Тюрин // Вестник Пермского университета. Сер.: Математика. Механика. Информатика, 2022. т.Вып. 2 (57).-С.73-80
|
13.
| Мурыськин А. С. К вопросу о применении нейросетей в геофизике /А. С. Мурыськин, И. А. Ворошилов, К. И. Мурыськина ; рук. работы А. С. Долгаль // Геология в развивающемся мире : сборник научных трудов по материалам XIV Международной научно-практической конференции студентов, аспирантов и молодых ученых. -Пермь, 2021.-С.240-243
|
14.
| Клейн С. В. Климатические и химические факторы риска здоровью населения регионов арктической и субарктической зон: популяционный и субпопуляционный уровни/С. В. Клейн, М. А. Землянова, Ю. В. Кольдибекова, М. В. Глухих // Анализ риска здоровью., 2022. т.№ 3.-С.39-52
|
15.
| Колпаков И. Ю. Моделирование устойчивости финансового состояния предприятия/И. Ю. Колпаков, Е. В. Пиннекер // Colloquium-journal [электронный журнал], 2019. т.№ 11,N ч. 4.-С.60-61
|
16.
| Замятина Е.Б. Мультиагентная балансировка с использование агентов, обученных на нейронных сетях/Е. Б. Замятина, Н. А. Стаценко, К. Б. Юрков // Математика программных систем: межвуз. сб. науч. тр. / Перм. ун-т. -Пермь, 2008.-С.130-136
|
17.
| Пашина Е. С. Нейронная сеть как инструмент оценки кредитоспособности заемщика/Е. С. Пашина // Экономика и управление: актуальные проблемы и поиски путей решения: тез. докл.: регион. конф. молодых ученых и студ.. -Пермь, 2007.-С.62-64
|
18.
| Нейросетевая система дифференциальной диагностики сердечно-сосудистых заболеваний/А. А. Думлер [и др.] // 17-я Зимняя школа по механике сплошных сред : тез. докл. (г. Пермь, 28 февр. - 3 марта 2011 г.). -Пермь ; Екатеринбург, 2011.-С.104
|
19.
| Варельджан Г. В. Нейросетевая система классификации музыкальных инструментов/Г. В. Варельджан, М. В. Еленский // Интеллектуальные системы в науке и технике. Искусственный интеллект в решении актуальных социальных и экономических проблем ХХI века [Электронный ресурс] : сб. ст. по материалам междунар. конф.«Интеллектуальные системы в науке и технике» и 6-й всерос. науч. –практ. конф. «Искусственный интеллект в решении актуальных социальных и экономических проблем ХХI века», г. Пермь, 12–18 окт. 2020 г.. -Пермь, 2020.-С.377-383
|
20.
| Макшаков А. А. Нейросетевая система оценки стоимости квадратного метра жилой недвижимости города Перми/А. А. Макшаков // Искусственный интеллект в решении актуальных социальных и экономических проблем ХХI века : сборник статей по материалам Восьмой всероссийской научно-практической конференции с международным участием ,г. Пермь, 25–26 октября 2022 г.. -Пермь, 2022.-С.258-263
|
|
|
|
Главная
Основная библиотечная БД
Стандартный