Электронная библиотека БГУ: 2020. Компьютерные технологии и анализ данных (CTDA’2020)

Даты публикации Авторы Заглавия Темы

2020. Компьютерные технологии и анализ данных (CTDA’2020) : [75] Главная страница коллекции Статистика

Представлены материалы II Международной научно-практической конференции по следующим научным направлениям: компьютерное моделирование процессов и систем, биоинформатика, интеллектуальные технологии и системы, системы машинного и глубокого обучения.

Предназначено для специалистов в области компьютерных технологий, моделирования, анализа данных, биоинформатики и приложений этих наук.

Компьютерные технологии и анализ данных (CTDA’2020) : материалы II Междунар. науч.-практ. конф., Минск, 23–24 апр. 2020 г. / Белорус. гос. ун-т ; редкол.: В. В. Скакун (отв. ред.) [и др.]. – Минск : БГУ, 2020. – 299 с.

Редакционная коллегия:

В. В. Скакун (отв. ред.), Н. Н. Яцков, В. М. Лутковский, Е. В. Лисица, И. С. Эйсмонт

Рецензенты:

кандидат биологических наук, доцент В. В. Гринев; кандидат физико-математических наук, доцент В. С. Садов; кандидат физико-математических наук, доцент Е. И. Козлова

ISBN 978-985-566-942-6

При полном или частичном использовании материалов ссылка на сайт Электронной библиотеки БГУ (www.elib.bsu.by) обязательна.

Ресурсы коллекции (Сортировка по Дата поступления в По убыванию порядке): 21 по 40 из 75

< предыдущий следующий >

Дата выпуска	Заглавие	Автор(ы)
2020	Моделирование процессов переноса электронов в полупроводниковых квантовых проволоках	Борздов, А. В.; Борздов, В. М.; Милошевский, В. В.
2020	Бортовой модуль определения ориентации и стабилизации для макета наноспутника	Евчик, В. Е.; Самонов, П. В.; Саечников, В. А.; Спиридонов, А. А.; Ушаков, Д. В.
2020	Структура методики моделирования угроз компьютерных систем на основе предметно-ориентированных моделей	Бражук, А. И.
2020	Мета-обучение с подкреплением роботизированной системы	Сидоренко, А. В.; Акула, К. А.
2020	Использование нейросетей в отражательной спектроскопии с пространственным разрешением	Смунёв, Д. А.; Кугейко, М. М.; Кочетов, А. Н.
2020	Использование методов аугментации данных в задаче детектирования карьеров при помощи нейронной сети глубокого обучения DEEPLABV3+	Сорока, А. М.; Хлебко, А. В.
2020	Распознавание микродвижений лицевых мышц на изображении лица с использованием сверточных нейронных сетей	Садов, С. В.
2020	Распознавание образов на аэрокосмических снимках методами глубокого обучения	Саечников, И. В.; Скакун, В. В.; Чернявская, Э. А.
2020	Оценка стеганографической ёмкости изображений RGB формата	Автушко, К. В.; Садов, В. С.
2020	Построение карты глубины по неректифицированным изображениям	Ковалёв, О. Ф.; Важник, М. М.
2020	Методы машинного обучения для распознавания эмоций в речевом сигнале	Политай, К. Д.; Козлова, Е. И.
2020	Программный пакет ORFhunteR для автоматического определения открытых рамок считывания в молекулах РНК человека	Скакун, В. В.; Яцков, Н. Н.; Назаров, П. В.; Гринев, В. В.
2020	Применение свёрточных нейронных сетей для задачи детектирования объектов в реальном времени	Гулицкий, А. А.; Чернявская, Э. А.
2020	A comparative study of white-box and black-box adversarial attacks to the deep neural networks with different architectures	Voynov, D. M.; Kovalev, V. A.
2020	Состав и вариабельность генов GST и UDT в геноме Aphis craccivora	Шулинский, Р. С.; Воронова, Н. В.
2020	Автоэнкодерная нейронная сеть для генерации потенциальных ингибиторов ВИЧ-1 методами глубокого обучения	Николаев, Г. И.; Шульдов, Н. А.; Анищенко, А. И.; Тузиков, А. В.; Андрианов, А. М.
2020	Распознавание зданий на снимках с беспилотного летательного аппарата с использованием методов глубокого обучения	Богданович, А. В.; Янукович, Т. П.
2020	Independent component analysis of cancer transcriptomes: optimization of parameters and improvement of interpretability	Chepeleva, M.; Kakoichankava, A.; Yatskou, M. M.; Nazarov, P. V.
2020	Метод оценки полноты нуклеотидных данных для сборки геномных последовательностей на основе расчёта доли смежных контигов	Сиколенко, М. А.; Сергеев, Р. С.; Валентович, Л. Н.
2020	Классификация биоинформатических тектов для нахождения информации о белковых взаимодействиях	Скидан, О. Н.; Хадарович, А. Ю.

Ресурсы коллекции (Сортировка по Дата поступления в По убыванию порядке): 21 по 40 из 75

< предыдущий следующий >

2020. Компьютерные технологии и анализ данных (CTDA’2020) : [75] Главная страница коллекции Статистика

Просмотр