Пожалуйста, используйте этот идентификатор, чтобы цитировать или ссылаться на этот документ:
https://elib.bsu.by/handle/123456789/335066Полная запись метаданных
| Поле DC | Значение | Язык |
|---|---|---|
| dc.contributor.author | Игнатчик, У. С. | |
| dc.date.accessioned | 2025-09-30T08:43:09Z | - |
| dc.date.available | 2025-09-30T08:43:09Z | - |
| dc.date.issued | 2025 | |
| dc.identifier.citation | Трансформация механико-математического и IT-образования в условиях цифровизации : материалы ІІ Междунар. науч.-практ. конф., Респ. Беларусь, Минск, 22–24 апр. 2025 г. В 2 ч. Ч. 2 / Белорус. гос. ун-т ; редкол.: Н. В. Бровка (гл. ред.) [и др.]. – Минск : БГУ, 2025. – С. 51-55. | |
| dc.identifier.isbn | 978-985-881-796-1 | |
| dc.identifier.isbn | 978-985-881-798-5 (ч. 2) | |
| dc.identifier.uri | https://elib.bsu.by/handle/123456789/335066 | - |
| dc.description | Раздел V. Учебно-методическое обеспечение естественно-математического и ИТ-образования в условиях цифровизации | |
| dc.description.abstract | В работе приведены варианты подготовки имитирующих натурные дистанционные наблюдения данных для вычислительных экспериментов. Описаны примеры использования функций системы Wolfram Mathematica для устранения искажений путем применения инструментов прикладной статистики, сопоставлением с результатами, полученными с помощью сверточной нейронной сети | |
| dc.language.iso | ru | |
| dc.publisher | Минск : БГУ | |
| dc.rights | info:eu-repo/semantics/openAccess | |
| dc.subject | ЭБ БГУ::ЕСТЕСТВЕННЫЕ И ТОЧНЫЕ НАУКИ::Кибернетика | |
| dc.title | Примеры решения задачи предобработки двумерных данных с использованием инструментов статистики и искусственного интеллекта WOLFRAM LANGUAGE | |
| dc.title.alternative | Examples of solving a problem of preprocessing two-dimensional data using statistics and artificial intelligence with WOLFRAM LANGUAGE / U. S. Ihnatchyk | |
| dc.type | conference paper | |
| dc.description.alternative | This work presents approaches to generating simulated data that emulates natural remote observations for computational experiments. Provided examples demonstrating the use of Wolfram Mathematica functions to eliminate distortions (small-scale noise) in digital fields by applying statistical analysis tools in comparison with convolutional neural network | |
| Располагается в коллекциях: | 2025. Трансформация механико-математического и IT-образования в условиях цифровизации | |
Все документы в Электронной библиотеке защищены авторским правом, все права сохранены.