| 
Поиск по ключевому слову "нейронные сети"
Методы синтеза программного кода с использованием искусственного интеллекта
| Авторы: Чувашов В.А. | Опубликовано: 18.11.2024 |
| Опубликовано в выпуске: #5(94)/2024 | |
| DOI: | |
| Раздел: Информатика, вычислительная техника и управление | Рубрика: Информационные технологии. Компьютерные технологии. Теория вычислительных машин и систем | |
| Ключевые слова: искусственный интеллект, программное обеспечение, программный код, разработка программного обеспечения, автоматизация, нейронные сети | |
Система распознания различных сортов яблок на основе нейронной сети YOLOv8x
| Авторы: Михеев Д.А., Китаев Д.Н. | Опубликовано: 28.07.2024 |
| Опубликовано в выпуске: #3(92)/2024 | |
| DOI: | |
| Раздел: Информатика, вычислительная техника и управление | Рубрика: Информационные технологии. Компьютерные технологии. Теория вычислительных машин и систем | |
| Ключевые слова: компьютерное зрение, распознание объектов, нейронные сети, сверточная нейронная сеть, одноступенчатый детектор, YOLOv8x, весовой товар, сорта яблок, розничная торговля | |
Байесовские нейронные сети в мультиагентных средах
| Авторы: Подмарёв М.С. | Опубликовано: 25.07.2024 |
| Опубликовано в выпуске: #3(92)/2024 | |
| DOI: | |
| Раздел: Информатика, вычислительная техника и управление | Рубрика: Информационные технологии. Компьютерные технологии. Теория вычислительных машин и систем | |
| Ключевые слова: мультиагентная среда, машинное обучение, мультиагентное обучение с подкреплением, нейронные сети, байесовские нейронные сети, байесовский алгоритм Actor-Critic | |
Роль искусственного интеллекта как стимула в развитии мировой и российской экономики
| Авторы: Дайбаге Д.С., Поликовский Т.А. | Опубликовано: 19.12.2023 |
| Опубликовано в выпуске: #11(88)/2023 | |
| DOI: 10.18698/2541-8009-2023-11-947 | |
| Раздел: Гуманитарные науки | Рубрика: Социологические науки | |
| Ключевые слова: цифровизация, наукометрия, науковедение, искусственный интеллект, нейронные сети, машинное обучение, базы данных, цифровая экономика, научный потенциал | |
Обучение нейросети для определения коэффициента максимального заполнения полимерной основы модельной энергетической конденсированной системы порошкообразными компонентами
| Авторы: Шаров Г.С. | Опубликовано: 30.08.2023 |
| Опубликовано в выпуске: #8(85)/2023 | |
| DOI: 10.18698/2541-8009-2023-8-927 | |
| Раздел: Авиационная и ракетно-космическая техника | Рубрика: Проектирование, конструкция и производство летательных аппаратов | |
| Ключевые слова: нейронные сети, персептрон, искусственный интеллект, Python, Keras, оптимизация гранулометрического состава, предельное объемное наполнение дисперсными частицами, модельная энергетическая конденсированная система | |
Перспективы развития мемристоров
| Авторы: Севостьянов Н.А. | Опубликовано: 27.04.2023 |
| Опубликовано в выпуске: #3(80)/2023 | |
| DOI: 10.18698/2541-8009-2023-3-874 | |
| Раздел: Приборостроение, метрология и информационно-измерительные приборы и системы | Рубрика: Твердотельная электроника, радиоэлектронные компоненты, микро- и наноэлектроника | |
| Ключевые слова: мемристор, мемристорная память, рынок мемристоров, RRAM-память, нейронные сети, интернет вещей, машинное обучение, «умная фабрика» | |
Использование нейросетевых технологий в сфере кредитования населения
| Авторы: Аскерова Н.А., Соколов Т.Д., Аскерова А.А. | Опубликовано: 20.05.2021 |
| Опубликовано в выпуске: #5(58)/2021 | |
| DOI: 10.18698/2541-8009-2021-5-695 | |
| Раздел: Информатика, вычислительная техника и управление | Рубрика: Системный анализ, управление и обработка информации, статистика | |
| Ключевые слова: нейросети, технология, финансовая сфера, нейронные сети, методы, кредитоспособность, библиотеки, эффективность | |
Методы мультиагентного обучения с подкреплением с использованием алгоритмов теории игр
| Авторы: Большаков В.Э. | Опубликовано: 26.11.2020 |
| Опубликовано в выпуске: #11(52)/2020 | |
| DOI: 10.18698/2541-8009-2020-11-652 | |
| Раздел: Информатика, вычислительная техника и управление | Рубрика: Системный анализ, управление и обработка информации, статистика | |
| Ключевые слова: глубокое обучение, теория игр, мультиагентное обучение с подкреплением, равновесие Нэша, нейронные сети, стохастические игры, StarCraft II, поиск равновесия, матричные игры | |
Подходы к усовершенствованию машинного обучения с подкреплением на основе внутренней мотивации
| Авторы: Балицкая А.В. | Опубликовано: 11.07.2020 |
| Опубликовано в выпуске: #6(47)/2020 | |
| DOI: 10.18698/2541-8009-2020-6-620 | |
| Раздел: Информатика, вычислительная техника и управление | Рубрика: Системный анализ, управление и обработка информации, статистика | |
| Ключевые слова: машинное обучение с подкреплением, мультиагентное обучение, алгоритмы внутренней мотивации, глубокое обучение, нейронные сети, агенты, поведенческая психология, Starcraft, SMAC | |
Обнаружение ботов в социальных сетях с помощью многослойного перцептрона
| Авторы: Хачатрян М.Г., Чепик П.И. | Опубликовано: 09.04.2019 |
| Опубликовано в выпуске: #4(33)/2019 | |
| DOI: 10.18698/2541-8009-2019-4-463 | |
| Раздел: Информатика, вычислительная техника и управление | Рубрика: Методы и системы защиты информации, информационная безопасность | |
| Ключевые слова: социальные сети, Twitter, бот, аккаунт, нейронные сети, кросс-валидация, метрика, классификация | |