Results 31 to 40 of about 50 (48)
Chikitkina O. M., Kononenko N. M., Koshova O. Y. Study of glikverin influence on carbohydrate metabolism and histostructure of rats’ pancreatic gland in terms of experimental metabolic syndrome = Дослідження впливу глікверину на вуглеводний обмін та ...
O. M. Chikitkina +2 more
doaj +2 more sources
Some of the next articles are maybe not open access.
Related searches:
Related searches:
2022
Тема вÑпÑÑкной квалиÑикаÑионной ÑабоÑÑ: «ÐÑÑвление и пÑоÑилакÑика пÑоÑеÑÑионалÑного вÑгоÑÐ°Ð½Ð¸Ñ Ñ ÑпеÑиалиÑÑов по ÑоÑиалÑной ÑабоÑе».ÐÐ°Ð½Ð½Ð°Ñ ÑабоÑа поÑвÑÑена иÑÑÐ»ÐµÐ´Ð¾Ð²Ð°Ð½Ð¸Ñ Ð¾ÑобенноÑÑей пÑоÑÐµÑ ...
openaire +1 more source
Тема вÑпÑÑкной квалиÑикаÑионной ÑабоÑÑ: «ÐÑÑвление и пÑоÑилакÑика пÑоÑеÑÑионалÑного вÑгоÑÐ°Ð½Ð¸Ñ Ñ ÑпеÑиалиÑÑов по ÑоÑиалÑной ÑабоÑе».ÐÐ°Ð½Ð½Ð°Ñ ÑабоÑа поÑвÑÑена иÑÑÐ»ÐµÐ´Ð¾Ð²Ð°Ð½Ð¸Ñ Ð¾ÑобенноÑÑей пÑоÑÐµÑ ...
openaire +1 more source
2021
УÑебное поÑобие пÑедназнаÑено Ð´Ð»Ñ Ð¸Ð½Ð¾ÑÑÑаннÑÑ ÑпеÑиалиÑÑов аÑомно-ÑнеÑгеÑиÑеÑкой оÑÑаÑли, владеÑÑÐ¸Ñ ÑÑÑÑким ÑзÑком на ÑÑовне Ð2 и изÑÑаÑÑÐ¸Ñ ÑÑÑÑкий ÑзÑк в ÑпеÑиалÑнÑÑ ÑелÑÑ . ÐоÑобие ÑоÑÑÐ¾Ð¸Ñ Ð¸
openaire +1 more source
УÑебное поÑобие пÑедназнаÑено Ð´Ð»Ñ Ð¸Ð½Ð¾ÑÑÑаннÑÑ ÑпеÑиалиÑÑов аÑомно-ÑнеÑгеÑиÑеÑкой оÑÑаÑли, владеÑÑÐ¸Ñ ÑÑÑÑким ÑзÑком на ÑÑовне Ð2 и изÑÑаÑÑÐ¸Ñ ÑÑÑÑкий ÑзÑк в ÑпеÑиалÑнÑÑ ÑелÑÑ . ÐоÑобие ÑоÑÑÐ¾Ð¸Ñ Ð¸
openaire +1 more source
2022
Ð¦ÐµÐ»Ñ ÑÑебного поÑÐ¾Ð±Ð¸Ñ â ÑоÑмиÑование коммÑникаÑивной компеÑенÑии, доÑÑаÑоÑной Ð´Ð»Ñ ÑдовлеÑвоÑÐµÐ½Ð¸Ñ ÐºÐ¾Ð¼Ð¼ÑникаÑивнÑÑ Ð¿Ð¾ÑÑебноÑÑей в ÑÑебно-наÑÑной и пÑоÑеÑÑионалÑной ÑÑеÑÐ°Ñ Ð¾Ð±ÑÐµÐ½Ð¸Ñ Ð½Ð° ÑÑовне Ð1.
openaire +1 more source
Ð¦ÐµÐ»Ñ ÑÑебного поÑÐ¾Ð±Ð¸Ñ â ÑоÑмиÑование коммÑникаÑивной компеÑенÑии, доÑÑаÑоÑной Ð´Ð»Ñ ÑдовлеÑвоÑÐµÐ½Ð¸Ñ ÐºÐ¾Ð¼Ð¼ÑникаÑивнÑÑ Ð¿Ð¾ÑÑебноÑÑей в ÑÑебно-наÑÑной и пÑоÑеÑÑионалÑной ÑÑеÑÐ°Ñ Ð¾Ð±ÑÐµÐ½Ð¸Ñ Ð½Ð° ÑÑовне Ð1.
openaire +1 more source
2023
Ð¦ÐµÐ»Ñ ÑÑебного поÑÐ¾Ð±Ð¸Ñ â ÑоÑмиÑование коммÑникаÑивной компеÑенÑии, доÑÑаÑоÑной Ð´Ð»Ñ ÑдовлеÑвоÑÐµÐ½Ð¸Ñ ÐºÐ¾Ð¼Ð¼ÑникаÑивнÑÑ Ð¿Ð¾ÑÑебноÑÑей в ÑÑебно-наÑÑной и пÑоÑеÑÑионалÑной ÑÑеÑÐ°Ñ Ð¾Ð±ÑÐµÐ½Ð¸Ñ Ð½Ð° ÑÑовне Ð
openaire +1 more source
Ð¦ÐµÐ»Ñ ÑÑебного поÑÐ¾Ð±Ð¸Ñ â ÑоÑмиÑование коммÑникаÑивной компеÑенÑии, доÑÑаÑоÑной Ð´Ð»Ñ ÑдовлеÑвоÑÐµÐ½Ð¸Ñ ÐºÐ¾Ð¼Ð¼ÑникаÑивнÑÑ Ð¿Ð¾ÑÑебноÑÑей в ÑÑебно-наÑÑной и пÑоÑеÑÑионалÑной ÑÑеÑÐ°Ñ Ð¾Ð±ÑÐµÐ½Ð¸Ñ Ð½Ð° ÑÑовне Ð
openaire +1 more source
2022
Ð¦ÐµÐ»Ñ ÑÑебного поÑÐ¾Ð±Ð¸Ñ â ÑоÑмиÑование коммÑникаÑивной компеÑенÑии, доÑÑаÑоÑной Ð´Ð»Ñ ÑдовлеÑвоÑÐµÐ½Ð¸Ñ ÐºÐ¾Ð¼Ð¼ÑникаÑивнÑÑ Ð¿Ð¾ÑÑебноÑÑей в ÑÑебно-наÑÑной и пÑоÑеÑÑионалÑной ÑÑеÑÐ°Ñ Ð¾Ð±ÑÐµÐ½Ð¸Ñ Ð½Ð° ÑÑовне Ð1.
openaire +1 more source
Ð¦ÐµÐ»Ñ ÑÑебного поÑÐ¾Ð±Ð¸Ñ â ÑоÑмиÑование коммÑникаÑивной компеÑенÑии, доÑÑаÑоÑной Ð´Ð»Ñ ÑдовлеÑвоÑÐµÐ½Ð¸Ñ ÐºÐ¾Ð¼Ð¼ÑникаÑивнÑÑ Ð¿Ð¾ÑÑебноÑÑей в ÑÑебно-наÑÑной и пÑоÑеÑÑионалÑной ÑÑеÑÐ°Ñ Ð¾Ð±ÑÐµÐ½Ð¸Ñ Ð½Ð° ÑÑовне Ð1.
openaire +1 more source
2023
Ð¦ÐµÐ»Ñ ÑÑебного поÑÐ¾Ð±Ð¸Ñ â ÑоÑмиÑование коммÑникаÑивной компеÑенÑии, доÑÑаÑоÑной Ð´Ð»Ñ ÑдовлеÑвоÑÐµÐ½Ð¸Ñ ÐºÐ¾Ð¼Ð¼ÑникаÑивнÑÑ Ð¿Ð¾ÑÑебноÑÑей в ÑÑебно-наÑÑной и пÑоÑеÑÑионалÑной ÑÑеÑÐ°Ñ Ð¾Ð±ÑÐµÐ½Ð¸Ñ Ð½Ð° ÑÑовне Ð
openaire +1 more source
Ð¦ÐµÐ»Ñ ÑÑебного поÑÐ¾Ð±Ð¸Ñ â ÑоÑмиÑование коммÑникаÑивной компеÑенÑии, доÑÑаÑоÑной Ð´Ð»Ñ ÑдовлеÑвоÑÐµÐ½Ð¸Ñ ÐºÐ¾Ð¼Ð¼ÑникаÑивнÑÑ Ð¿Ð¾ÑÑебноÑÑей в ÑÑебно-наÑÑной и пÑоÑеÑÑионалÑной ÑÑеÑÐ°Ñ Ð¾Ð±ÑÐµÐ½Ð¸Ñ Ð½Ð° ÑÑовне Ð
openaire +1 more source
2023
Ðнига Ð´Ð»Ñ Ð¿ÑеподаваÑÐµÐ»Ñ ÑодеÑÐ¶Ð¸Ñ Ð¿Ð¾Ð´ÑобнÑе оÑвеÑÑ Ðº заданиÑм и ÑаÑÑиÑÑÐ¾Ð²ÐºÑ ÑекÑÑов аÑдиоÑÑагменÑов.
openaire +1 more source
Ðнига Ð´Ð»Ñ Ð¿ÑеподаваÑÐµÐ»Ñ ÑодеÑÐ¶Ð¸Ñ Ð¿Ð¾Ð´ÑобнÑе оÑвеÑÑ Ðº заданиÑм и ÑаÑÑиÑÑÐ¾Ð²ÐºÑ ÑекÑÑов аÑдиоÑÑагменÑов.
openaire +1 more source
2022
Ð¦ÐµÐ»Ñ Ð¿Ð¾ÑÐ¾Ð±Ð¸Ñ â ÑовеÑÑенÑÑвование вÑÐµÑ Ð²Ð¸Ð´Ð¾Ð² ÑеÑевой деÑÑелÑноÑÑи, Ð½ÐµÐ¾Ð±Ñ Ð¾Ð´Ð¸Ð¼ÑÑ Ð´Ð»Ñ Ð¿ÑоÑеÑÑионалÑной коммÑникаÑии в ÑÑеÑе ÑÑÑизма и гоÑÑиниÑного бизнеÑа.
openaire +1 more source
Ð¦ÐµÐ»Ñ Ð¿Ð¾ÑÐ¾Ð±Ð¸Ñ â ÑовеÑÑенÑÑвование вÑÐµÑ Ð²Ð¸Ð´Ð¾Ð² ÑеÑевой деÑÑелÑноÑÑи, Ð½ÐµÐ¾Ð±Ñ Ð¾Ð´Ð¸Ð¼ÑÑ Ð´Ð»Ñ Ð¿ÑоÑеÑÑионалÑной коммÑникаÑии в ÑÑеÑе ÑÑÑизма и гоÑÑиниÑного бизнеÑа.
openaire +1 more source
2023
The given work is devoted to developing a model for speech recognition and extraction of the main content from received text using neural networks. As a result of the work, the optimal model for speech recognition was selected based on the characteristics of recognition quality and resource consumption. Conformer architecture was chosen as such a model.
openaire +1 more source
The given work is devoted to developing a model for speech recognition and extraction of the main content from received text using neural networks. As a result of the work, the optimal model for speech recognition was selected based on the characteristics of recognition quality and resource consumption. Conformer architecture was chosen as such a model.
openaire +1 more source

