Методы генерации данных для медицинских исследований; Известия Томского политехнического университета [Известия ТПУ]. Промышленная кибернетика; Т. 3, № 2

Методы генерации данных для медицинских исследований; Известия Томского политехнического университета [Известия ТПУ]. Промышленная кибернетика; Т. 3, № 2

Detaylı Bibliyografya
Parent link:	Известия Томского политехнического университета [Известия ТПУ]. Промышленная кибернетика: рецензируемый научный журнал/ Национальный исследовательский Томский политехнический университет.— .— Томск: ТПУ, 2023-.— 2949-5407 Т. 3, № 2.— 2025.— С. 46-50
Yazar:	Губин Е. И. Евгений Иванович
Diğer Yazarlar:	Котов А. О. Андрей Олегович
Özet:	Представлено краткое описание современных технологий генерации данных и их возможное дальнейшее использование в медицинских исследованиях с применением методов синтезирования данных и выбор наиболее точных из библиотеки SDV (Synthetic Data Vault) The article presents a brief description of modern data generation technologies and their possible further use in medical research using data synthesis methods and selecting the most accurate ones from the SDV (Synthetic Data Vault) library Текстовый файл
Dil:	Rusça
Baskı/Yayın Bilgisi:	2025
Konular:	электронный ресурс труды учёных ТПУ GAN TVAE Gaussian Copula данные логистическая регрессия ROC-кривые data logistic regression ROC curves
Online Erişim:	https://earchive.tpu.ru/handle/11683/132410 https://doi.org/10.18799/29495407/2025/2/92
Materyal Türü:	Elektronik Kitap Bölümü
KOHA link:	https://koha.lib.tpu.ru/cgi-bin/koha/opac-detail.pl?biblionumber=681037

Benzer Materyaller

Исследование методов генерации данных для медицинских исследований; Молодежь и современные информационные технологии
Yazar:: Губин Е. И. Евгений Иванович
Baskı/Yayın Bilgisi: (2025)

Методология подготовки исходных данных для построения кредитного скоринга; Информационные технологии в науке, управлении, социальной сфере и медицине
Yazar:: Инхиреева Т. И.
Baskı/Yayın Bilgisi: (2019)

High-tech gazelle firms at various stages of evolution: performance and distinctive features; Journal of Economic Studies; Vol. XX, iss. X
Baskı/Yayın Bilgisi: (2022)

A novel data-driven model for real-time prediction of static Young's modulus applying mud-logging data; Earth Science Informatics; Vol. 17
Baskı/Yayın Bilgisi: (2024)

Анализ данных учебно-методическое пособие
Yazar:: Вольфсон М. Б.
Baskı/Yayın Bilgisi: (Санкт-Петербург, СПбГУТ им. М.А. Бонч-Бруевича, 2023)

Robust Machine Learning Predictive Models for Real-Time Determination of Confined Compressive Strength of Rock Using Mudlogging Data; Rock Mechanics and Rock Engineering; Vol. 57
Baskı/Yayın Bilgisi: (2024)

Методика оценки изменения коэффициента продуктивности нефтяных скважин (на примере Верейских отложений Пермского края); Известия Томского политехнического университета [Известия ТПУ]. Инжиниринг георесурсов; Т. 337, № 3
Yazar:: Степаненко И. Б. Иван Борисович
Baskı/Yayın Bilgisi: (2026)

Информационные технологии в медицине учебное пособие
Yazar:: Маркина Н. В.
Baskı/Yayın Bilgisi: (Челябинск, ЮУГМУ, 2025)

Визуализация многомерных данных с использованием кривых Эндрюса; Информационные технологии в науке, управлении, социальной сфере и медицине
Yazar:: Ширыкалов А. М.
Baskı/Yayın Bilgisi: (2019)

Сравнительный анализ моделей классификации для определения качества вина по его химическому составу; Известия Томского политехнического университета [Известия ТПУ]. Промышленная кибернетика; Т. 1, № 1
Baskı/Yayın Bilgisi: (2023)

Технологии обучения: регрессия и прогнозирование учебно-методическое пособие
Yazar:: Сорокин А. Б.
Baskı/Yayın Bilgisi: (Москва, РТУ МИРЭА, 2022)

Инновации и кластеризация как факторы повышения эффективности транспортно‐логистической системы страны; Векторы благополучия: экономика и социум; Т. 53, № 1
Yazar:: Лебедева А. С. Анна Сергеевна
Baskı/Yayın Bilgisi: (2025)

Технологии и инструментарий машинного обучения учебное пособие
Yazar:: Митина О. А.
Baskı/Yayın Bilgisi: (Москва, РТУ МИРЭА, 2023)

Forecasting firm growth resumption post-stagnation; Journal of Open Innovation: Technology, Market, and Complexity; Vol. 10, iss. 4
Baskı/Yayın Bilgisi: (2024)

LiSA: A Lightweight and Secure Authentication Mechanism for Smart Metering Infrastructure; IEEE Global Communications Conference (GLOBECOM 20192019)
Baskı/Yayın Bilgisi: (2019)

Логистическая регрессия
Yazar:: Пампел Ф.
Baskı/Yayın Bilgisi: (Москва, ДМК Пресс, 2023)

The most important variables for credit risk model; Молодежь и современные информационные технологии
Yazar:: Gubin E. I. Evgeny Ivanovich
Baskı/Yayın Bilgisi: (2021)

Алгоритмы использования нейронных сетей для улучшения системы RSA; Перспективы развития фундаментальных наук; Т. 3 : Математика
Yazar:: Гулаков П. Ю.
Baskı/Yayın Bilgisi: (2025)

Применение методов искусственного интеллекта в медицинских исследованиях учебное пособие
Yazar:: Касюк С. Т.
Baskı/Yayın Bilgisi: (Челябинск, ЮУГМУ, 2025)

Реализация статистического метода логической регрессии при обработке информации для формирования групп детей с повышенным риском развития тяжёлых состояний; Современные техника и технологии; Т. 2
Yazar:: Коломейцев А. О.
Baskı/Yayın Bilgisi: (2010)

Applied Linear Regression for Business Analytics with R A Practical Guide to Data Science with Case Studies /
Yazar:: McGibney, Daniel P.
Baskı/Yayın Bilgisi: (2023)

Влияние некоторых параметров на устойчивость склона; Известия Томского политехнического университета [Известия ТПУ]. Инжиниринг георесурсов; Т. 336, № 6
Yazar:: Орлова Н. А. Надежда Александровна
Baskı/Yayın Bilgisi: (2025)

Pathways to Prosperity: Navigating Post-Stagnation Growth and Revitalizing Business; Economies; Vol. 12, iss. 3
Baskı/Yayın Bilgisi: (2024)

Heterogeneity, High Performance Computing, Self-Organization and the Cloud
Baskı/Yayın Bilgisi: (2018)

Глубокое обучение с TensorFlow, Keras и PyTorch
Baskı/Yayın Bilgisi: (Москва, ДМК Пресс, 2025)

Higher Education 4.0 The Digital Transformation of Classroom Lectures to Blended Learning /
Yazar:: Jones, Kevin Anthony, ve diğerleri
Baskı/Yayın Bilgisi: (2021)

Logistics 4.0 and Future of Supply Chains
Baskı/Yayın Bilgisi: (2022)

Logistics, Supply Chain and Financial Predictive Analytics Theory and Practices /
Baskı/Yayın Bilgisi: (2019)

Cumulant-based blind cooperative spectrum sensing method for cognitive radio; Physical Communication; Vol. 29
Baskı/Yayın Bilgisi: (2018)

LISS 2021 Proceedings of the 11th International Conference on Logistics, Informatics and Service Sciences /
Baskı/Yayın Bilgisi: (2022)

Байесовский анализ на Python
Yazar:: Мартин О.
Baskı/Yayın Bilgisi: (Москва, ДМК Пресс, 2020)

Разработка средств диагностики для оценки индивидуального состояния здоровья; Технологии Microsoft в теории и практике программирования
Yazar:: Константинова Л. И. Людмила Ивановна
Baskı/Yayın Bilgisi: (2012)

Методы и модели решения задачи классификации данных. Методы классификации учебное пособие
Yazar:: Альсова О. К.
Baskı/Yayın Bilgisi: (Новосибирск, НГТУ, 2025)

Generalized master curve procedure for elastomer friction taking into account dependencies on velocity, temperature and normal force; Tribology International; Vol. 120
Baskı/Yayın Bilgisi: (2018)

Введение в статистическое обучение с примерами на языке R
Yazar:: Джеймс Г.
Baskı/Yayın Bilgisi: (Москва, ДМК Пресс, 2017)

Semiclassical spectral series of the two-component Hartree-type operator; Russian Physics Journal; Vol. 50, iss. 5
Baskı/Yayın Bilgisi: (2007)

Анализ факторов формирования максимального стока реки Чумыш (Западная Сибирь); Известия Томского политехнического университета [Известия ТПУ]. Инжиниринг георесурсов; Т. 334, № 5
Baskı/Yayın Bilgisi: (2023)

Introduction to Supply Chain Analytics With Examples in AnyLogic and anyLogistix Software /
Yazar:: Ivanov, Dmitry
Baskı/Yayın Bilgisi: (2024)

Прогнозное моделирование в IBM SPSS Statistics, R и Python: метод деревьев решений и случайный лес
Yazar:: Груздев А. В.
Baskı/Yayın Bilgisi: (Москва, ДМК Пресс, 2018)

Optimization and Inventory Management
Baskı/Yayın Bilgisi: (2020)