<?xml version="1.0" encoding="UTF-8"?>
<feed xmlns="http://www.w3.org/2005/Atom" xmlns:dc="http://purl.org/dc/elements/1.1/">
  <title>ЭБ Коллекция:</title>
  <link rel="alternate" href="https://elib.bsu.by:443/handle/123456789/274021" />
  <subtitle />
  <id>https://elib.bsu.by:443/handle/123456789/274021</id>
  <updated>2026-04-21T09:11:26Z</updated>
  <dc:date>2026-04-21T09:11:26Z</dc:date>
  <entry>
    <title>Разработка генеративной состязательной нейронной сети с частичным привлечением учителя и её применение  для генерации потенциальных ингибиторов белков-мишеней: дипломная работа / Станислав  Михайлович Титенок; БГУ, Факультет прикладной математики и информатики, Кафедра биомедицинской  информатики; науч. рук. Андрианов А. М.</title>
    <link rel="alternate" href="https://elib.bsu.by:443/handle/123456789/283906" />
    <author>
      <name>Титенок, Станислав  Михайлович</name>
    </author>
    <id>https://elib.bsu.by:443/handle/123456789/283906</id>
    <updated>2026-02-24T12:45:59Z</updated>
    <published>2022-01-01T00:00:00Z</published>
    <summary type="text">Заглавие документа: Разработка генеративной состязательной нейронной сети с частичным привлечением учителя и её применение  для генерации потенциальных ингибиторов белков-мишеней: дипломная работа / Станислав  Михайлович Титенок; БГУ, Факультет прикладной математики и информатики, Кафедра биомедицинской  информатики; науч. рук. Андрианов А. М.
Авторы: Титенок, Станислав  Михайлович
Аннотация: Дипломная работа, 48 страниц, 25 иллюстраций, 1 таблица, 23&#xD;
источника.&#xD;
Ключевые слова: АВТОКОДИРОВЩИКИ, БИОИНФОРМАТИКА,&#xD;
ГЕНЕРАТИВНЫЕ СОСТЯЗАТЕЛЬНЫЕ НЕЙРОННЫЕ СЕТИ,&#xD;
ГЕНЕРАЦИЯ ИНГИБИТОРОВ, МАШИННОЕ ОБУЧЕНИЕ,&#xD;
МОЛЕКУЛЯРНЫЙ ДОКИНГ, НЕЙРОННЫЕ СЕТИ, ОБУЧЕНИЕ&#xD;
С ЧАСТИЧНЫМ ПРИВЛЕЧЕНИЕ УЧИТЕЛЯ, РАЗРАБОТКА&#xD;
ЛЕКАРСТВ.&#xD;
Объект исследования: генеративные состязательные нейронные сети&#xD;
с частичным привлечением учителя, задача генерации потенциальных&#xD;
ингибиторов белка-мишени.&#xD;
Цель работы: разработать и обучить генеративную состязательную&#xD;
нейронную сеть с частичным привлечением учителя, способную&#xD;
генерировать потенциальные ингибиторы для определённого&#xD;
белка-мишени.&#xD;
Результат: было спроектировано и обучено несколько различных&#xD;
видов генеративных состязательных нейронных сетей, способных&#xD;
генерировать как сжатые представления об ингибиторах, так и&#xD;
их формулы, готовые к использованию. Сгенерированные вещества&#xD;
демонстрируют хорошие результаты при проведении молекулярного&#xD;
докинга с фрагментом S-белка коронавируса SARS-CoV-2.&#xD;
Область применения: биоинформатика, разработка лекарств.</summary>
    <dc:date>2022-01-01T00:00:00Z</dc:date>
  </entry>
  <entry>
    <title>Разработка алгоритмов и программных средств поиска «цифровых двойников» по рентгеновским  изображениям: дипломная работа / Дарья Вячеславовна Сизова; БГУ, Факультет прикладной  математики и информатики, Кафедра биомедицинской информатики; науч. рук. Ковалёв В. А.</title>
    <link rel="alternate" href="https://elib.bsu.by:443/handle/123456789/283905" />
    <author>
      <name>Сизова, Дарья Вячеславовна</name>
    </author>
    <id>https://elib.bsu.by:443/handle/123456789/283905</id>
    <updated>2026-02-24T12:47:58Z</updated>
    <published>2022-01-01T00:00:00Z</published>
    <summary type="text">Заглавие документа: Разработка алгоритмов и программных средств поиска «цифровых двойников» по рентгеновским  изображениям: дипломная работа / Дарья Вячеславовна Сизова; БГУ, Факультет прикладной  математики и информатики, Кафедра биомедицинской информатики; науч. рук. Ковалёв В. А.
Авторы: Сизова, Дарья Вячеславовна
Аннотация: Дипломная работа, 40 страниц, 15 рисунков, 1 таблица, 7 формул, 20&#xD;
источников&#xD;
Ключевые слова: РЕНТГЕНОВСКИЕ ИЗОБРАЖЕНИЯ, СИАМСКИЕ&#xD;
НЕЙРОННЫЕ СЕТИ, СОПОСТАВЛЕНИЕ ИЗОБРАЖЕНИЙ, МЕШОК&#xD;
ВИЗУАЛЬНЫХ СЛОВ, КЛЮЧЕВЫЕ ТОЧКИ&#xD;
Объект исследования: алгоритмы поиска изображений в базах данных.&#xD;
Предмет исследования: алгоритмы сопоставления изображений на основе&#xD;
нейросетевых методов и методов выявления ключевых точек.&#xD;
Цель работы: разработка алгоритма сопоставления и поиска рентгеновских&#xD;
изображений в базах данных по изображению запроса.&#xD;
Методы исследования: а) теоретические: изучение литературы, посвященной&#xD;
современным подходам к сопоставлению изображений, б) практические:&#xD;
разработка алгоритма для решения задачи поиска «цифровых двойников» с&#xD;
использованием методов машинного обучения, определения ключевых точек&#xD;
изображения и их дескрипторов.&#xD;
Результат: произведена реализация и сравнение трех алгоритмов для решения&#xD;
поставленной задачи.</summary>
    <dc:date>2022-01-01T00:00:00Z</dc:date>
  </entry>
</feed>

