Классификация моторных образов с помощью глубокого обучения и графического представления электроэнцефалограмм; Молодежь и современные информационные технологии

Классификация моторных образов с помощью глубокого обучения и графического представления электроэнцефалограмм; Молодежь и современные информационные технологии

Podrobná bibliografie
Parent link:	Молодежь и современные информационные технологии.— 2022.— [С. 24-26]
Hlavní autor:	Брагин А. Д. Александр Дмитриевич
Korporativní autor:	Национальный исследовательский Томский политехнический университет Инженерная школа информационных технологий и робототехники Отделение информационных технологий
Další autoři:	Гоморов А. Л.
Shrnutí:	Заглавие с титульного экрана
Jazyk:	ruština
Vydáno:	2022
Edice:	Искусственный интеллект и машинное обучение
Témata:	электронный ресурс труды учёных ТПУ классификация моторные образцы глубокое обучение электроэнцефалограммы сигналы сверточные нейронные сети алгоритмы
On-line přístup:	http://earchive.tpu.ru/handle/11683/71208
Médium:	MixedMaterials Elektronický zdroj Kapitola
KOHA link:	https://koha.lib.tpu.ru/cgi-bin/koha/opac-detail.pl?biblionumber=634364

Podobné jednotky

Распознавание моторных образов на электроэнцефалограммахс применением свёрточных нейронных сетей; Компьютерная оптика; Т. 44, № 3
Autor: Брагин А. Д. Александр Дмитриевич
Vydáno: (2020)

Использование матриц Gramian Angular Field для преобразования электроэнцефалограмм в задачах классификации моторных образов; Молодежь и современные информационные технологии
Autor: Гоморов А. Л.
Vydáno: (2023)

Применение методов глубокого обучения для создания анимации лица на основе речи; Молодежь и современные информационные технологии
Autor: Спицын В. Г. Владимир Григорьевич
Vydáno: (2021)

Библиотека Keras – инструмент глубокого обучения. Реализация нейронных сетей с помощью библиотек Theano и TensorFlow
Autor: Антонио Д.
Vydáno: (Москва, ДМК Пресс, 2018)

Исследование вариационного автоэнкодера для синтеза новых медицинских данных; Научная сессия ТУСУР-2020; Ч. 2
Autor: Лаптев В. В. Владислав Витальевич
Vydáno: (2020)

Шаблоны и практика глубокого обучения
Autor: Ферлитш Э.
Vydáno: (Москва, ДМК Пресс, 2022)

Цифровая обработка изображений и распознавание образов пособие
Autor: Лукашевич М. М.
Vydáno: (БГУИР, БГУИР, 2023)

Алгоритмы понимания текста методами глубокого обучения нейронных сетей; Молодежь и современные информационные технологии
Autor: Кривошеев Н. А. Николай Анатольевич
Vydáno: (2019)

Детектирование лиц с помощью сверточной нейронной сети; Молодежь и современные информационные технологии
Autor: Калиновский И. А. Илья Андреевич
Vydáno: (2013)

Решение задачи распознавания ног пешеходов с помощью нейронной сети YOLOv4; Молодежь и современные информационные технологии
Autor: Мамонова Т. Е. Татьяна Егоровна
Vydáno: (2022)

Классификация текста на изображениях реальных сцен при помощи сверточных нейронных сетей; Молодежь и современные информационные технологии
Autor: Исаев Е. А.
Vydáno: (2019)

Диагностика патологий по данным видеоэндоскопии с использованием ансамбля сверточных нейронных сетей; Современные технологии в медицине; Т. 10, № 2
Vydáno: (2018)

Разработка алгоритма распознавания ответов в бланках ЕГЭ с помощью свёрточной нейронной сети; Молодежь и современные информационные технологии
Autor: Имигеев Е. И.
Vydáno: (2018)

Классификация пихты, поврежденной уссурийским полиграфом, по снимкам С БПЛА с использованием нейронной сети U-Net; Молодежь и современные информационные технологии
Autor: Маслов К. А.
Vydáno: (2020)

Использование свёрточных нейронных сетей в задаче распознавания лиц на изображениях; Молодежь и современные информационные технологии; Т. 1
Autor: Казиев А. Б.
Vydáno: (2016)

Перспективные нейронные сети для реализации на ПЛИС; Молодежь и современные информационные технологии
Autor: Береснев А. П. Алексей Павлович
Vydáno: (2018)

Классификация пола и возраста людей в видеопотоке с помощью методов глубокого обучения; Молодежь и современные информационные технологии
Autor: Семенюта А. В.
Vydáno: (2023)

Гибридная модель на основе U-Net в задачах геологической визуализации; Молодежь и современные информационные технологии
Autor: Денисов В. И.
Vydáno: (2025)

Анализ архитектур нейронных сетей для сегментации пород; Молодежь и современные информационные технологии
Autor: Денисов В. И.
Vydáno: (2025)

Распознавание и классификация диабетической ретинопатии на снимках с низкой степенью доверия; Информационно-телекоммуникационные системы и технологии (ИТСиТ-2018)
Autor: Ванюшин И. С. Иван Сергеевич
Vydáno: (2018)

Проектирование сверточных нейронных сетей для распознования рукописных символов; Молодежь и современные информационные технологии; Т. 2
Autor: Попова Е. С.
Vydáno: (2016)

Обзор методов сегментации медицинских изображений; Молодежь и современные информационные технологии
Autor: Шубкин Е. О.
Vydáno: (2021)

Введение в машинное обучение и анализ данных учеб. пособие
Autor: Котельников Е. В.
Vydáno: (Киров, ВятГУ, 2023)

Я в БПЛА для распознавания дронов; Молодежь и современные информационные технологии
Autor: Гелимов А. И.
Vydáno: (2024)

Управление инвалидной коляской с использованием электрических сигналов головного мозга; Молодежь и современные информационные технологии
Autor: Дроганов Д. И.
Vydáno: (2018)

Разработка беспилотных транспортных средств
Autor: Шаошань Л.
Vydáno: (Москва, ДМК Пресс, 2021)

3D-семантическая сегментация опухолей головного мозга на снимках МРТ; Молодежь и современные информационные технологии
Autor: Закиев Я. Т.
Vydáno: (2025)

Анализ эффективности компактных моделей сверточных нейронных сетей класса YOLO при решении задачи классификации объектов на изображениях; Молодежь и современные информационные технологии
Autor: Беляев С. И.
Vydáno: (2023)

Модели сверточных нейронных сетей YOLO для детектирования на изображениях объектов воздушного пространства; Молодежь и современные информационные технологии
Autor: Тятюшкин И. М.
Vydáno: (2025)

Анализ эффективности сверточной нейронной сети YOLOV4-CSP при решении задачи мультиклассификации изображений; Молодежь и современные информационные технологии
Autor: Ткачёв С. А.
Vydáno: (2023)

Применение различных типов изображений для обучения сверточной нейронной сети; Молодежь и современные информационные технологии
Autor: Булыгин Д. А.
Vydáno: (2020)

Сегментации автомобильных номерных знаков на изображениях; Молодежь и современные информационные технологии
Autor: Адаричев В. С.
Vydáno: (2020)

Нейросетевые технологии учебное пособие
Autor: Филиппов Ф. В.
Vydáno: (Санкт-Петербург, СПбГУТ им. М.А. Бонч-Бруевича, 2020)

Исследование архитектуры сети YOLO для детектирования объектов на изображениях; Молодежь и современные информационные технологии
Autor: Береснев А. П. Алексей Павлович
Vydáno: (2018)

Анализ психоэмоционального состояния человека с помощью аппаратуры на медицинских наноэлектродах; Информационно-измерительная техника и технологии
Autor: Чистякова А. В.
Vydáno: (2012)

Исследование сверточной нейронной сети небольшой архитектуры для распознавания жестов; Современные технологии, экономика и образование
Autor: Мамонова Т. Е. Татьяна Егоровна
Vydáno: (2019)

Применение нейронных сетей для определения расположения ключевых точек лица на изображениях; Молодежь и современные информационные технологии
Autor: Минаева О. И.
Vydáno: (2018)

Сверточная нейронная сеть для классификации без использования дополнительных библиотек; Молодежь и современные информационные технологии
Autor: Адаричев В. С.
Vydáno: (2020)

Технологии интеллектуального анализа текстов; Молодежь и современные информационные технологии
Autor: Попова Е. С.
Vydáno: (2019)

Применение сверточных нейронных сетей для семантической сегментации изображений результатов капиллярного контроля; Молодежь и современные информационные технологии
Autor: Холичев Д. Д.
Vydáno: (2022)