Results 11 to 20 of about 39 (37)

Возможности применения технологий искусственного интеллекта российскими компаниями с целью повышения экономической эффективности их деятельности [PDF]

, 2023
Цель статьи заключается в рассмотрении имеющегося опыта в области использования искусственного интеллекта и когнитивных технологий в деятельности крупных компаний развитых стран и выявлении возможности их применения в практике отечественных компаний ...
Толкаченко, О.Ю.
core   +1 more source

Comparative Analysis of Classical Methods and Machine Learning Methods in Solving Problems of Radar Image Classification [PDF]

, 2022
Поступила: 22.09.2022. Принята в печать: 30.09.2022.Received: 22.09.2022. Accepted: 30.09.2022.Сложившаяся в последние годы массовая тенденция использовать глубокое машинное обучение, искусственные нейронные сети и методы искусственного интеллекта при ...
Доросинский, Л. Г., Dorosinskiy, L. G., Иванов, С. С., Ivanov, S. S.   +3 more
core   +1 more source

Автоматическое распознавание и представление текста в виде аудиопотока

, 2021
The problem of automatic speech generation from a text file is considered. An analytical review of the software has been completed. They are designed to recognize texts and convert them to an audio stream.
I. E. Lasy, L. V. Serebryanaya, Л. В. Серебряная, И. Е. Ласый   +3 more
core   +1 more source

История и перспективы развития компьютерного зрения

, 2023
<p><strong><span>Аннотация: </span></strong><span>Данная статья предлагает всесторонний взгляд на историю и перспективы развития алгоритмов компьютерного зрения в контексте обработки динамической информации.
Рожапов Рамзан Махмадалиевич, Какимжанова Маргарита Кабдулаевна, Цицкиев Даут Мухарбекович   +2 more
core   +1 more source

Прогнозирование исходов спортивных событий с использованием методов машинного обучения [PDF]

, 2020
Аннотация к выпускной квалификационной работе на тему “Прогнозирование исходов спортивных событий с использованием методов машинного обучения”. Ключевые слова: машинное обучение, глубокое обучение, нейронные сети, спортивное прогнозирование, Tensorflow ...
Байшев Олег Михайлович, Bajsev Oleg Mihajlovic   +1 more
core  

Сравнительный анализ классических методов и методов машинного обучения при решении задач классификации радиолокационных изображений [PDF]

, 2022
The mass trend that has developed in recent years to use deep machine learning, artificial neural networks and artificial intelligence methods in solving a variety of tasks, both scientific research and production problems, leads to significant ...
Dorosinskiy, L. G., Ivanov, S. S.
core  

Обзор рентгенодиагностических on-line сервисов, основанных на искусственных нейронных сетях в стоматологии

, 2022
Aim. This review is devoted to the analysis of available on-line services and programs using artificial neural networks (ANNs) in dentistry, especially for cephalometric analysis.Materials and methods.
М. С. Саркисян, J. Alhaffar, Ж. Аль Хаффар, Н. С. Тутуров, Н. А. Гусейнов, N. A. Guseynov, N. S. Tuturov, M. E. Mokrenko, M. S. Sarkisyan, М. Е. Мокренко   +9 more
core   +1 more source

ПРИМЕНЕНИЕ ТЕХНОЛОГИЙ КОМПЬЮТЕРНОГО ЗРЕНИЯ ДЛЯ РАЗРАБОТКИ МОДЕЛИ РАСПОЗНАВАНИЯ ПОРАЖЕНИЙ КУЛЬТУРНЫХ РАСТЕНИЙ

, 2021
In the Russian Federation, the agro-industrial complex is one of the leading sectors of the eco­nomy with a volume of domestic product of 4.5%. Russia owns 10 % of all arable land in the world.
Болодурина, Ирина Павловна, Янишевская, Наталья Александровна   +1 more
core   +1 more source

Application of Computer Vision Technologies for the Development of a Model for the Recognition of Lesions of Cultivated Plants

, 2021
Янишевская Наталья Александровна, студент кафедры прикладной математики, Оренбургский государственный университет, г. Оренбург; natalia.yanishevskaya1997@yandex.ru. Болодурина Ирина Павловна, д-р техн.
Янишевская, Н.А., Bolodurina, I.P., Болодурина, И.П., Yanishevskaya, N.A.   +3 more
core   +1 more source

Использование семантического моделирования для обработки BIG DATA в домене интернета вещей

, 2019
The purpose of the article is to use deep machine learning, based on convolutional neural networks because this model of machine learning corresponds to processing of unstructured and complex nature of the IoT domain. Results. Proposed approach increases
Rogushina, Yu.V., Andrushevich, A.A., Gladun, A.Ya.   +2 more
core   +1 more source