Прикладна математика та комп'ютинг. ПМК
Постійне посилання на фонд
Переглянути
Перегляд Прикладна математика та комп'ютинг. ПМК за Назва
Зараз показуємо 1 - 20 з 359
Результатів на сторінці
Налаштування сортування
Документ Відкритий доступ 1. Титульні сторінки. 2. Передмова 3. Зміст(КПІ ім. Ігоря Сікорського, 2022)Документ Відкритий доступ A generalized method for scalar multiplication of an elliptic curve point over GF(P) in a multibase number system(КПІ ім. Ігоря Сікорського, 2023) Onai, Mykola; Cui, ZipengДокумент Відкритий доступ A method for optimizing the performance of semi-structured data fetching in machine learning operations(КПІ ім. Ігоря Сікорського, 2023) Romankevich, Vitaliy O.; Marchenko, Oleksandr B.Документ Відкритий доступ A unified model of a web application for customer-executor interaction(КПІ ім. Ігоря Сікорського, 2023) Katin, Pavlo; Bingjie, XuДокумент Відкритий доступ Algorithms and software method based on BGW-Code for automatic identification of logistics objects in the chinese language(КПІ ім. Ігоря Сікорського, 2023) Chen, Gao; Sulema, OlgaДокумент Відкритий доступ Analysis of email classification methods using neural networks(КПІ ім. Ігоря Сікорського, 2024) Tereykovsky, Ihor; Brazytskyi, ValentynДокумент Відкритий доступ Analysis of image segmentation assessment methods(КПІ ім. Ігоря Сікорського, 2023) Novak, D. S.; Haiyang, ChenДокумент Відкритий доступ Application of a deep neural network model system for automatic detection and tracking of target in real-time on FPV kamicadze drones(КПІ ім. Ігоря Сікорського, 2024) Терейковський, І. А.; Шевченко, О. В.Документ Відкритий доступ Automated big data analysis module(КПІ ім. Ігоря Сікорського, 2024) Radchenko, Kostiantyn; Tereykovskyi, Ihor; Xing TaoДокумент Відкритий доступ Chinese text representation as BGW 2D barcode(КПІ ім. Ігоря Сікорського, 2022) Tang Jiaoyan; Suschuk-Sliusarenko, V. I.With the continuous growth of the national economy and the continuous innovation of science and technology, barcode technology is widely used, creating a lot of practical value. As the most important part of the construction and management process of a modern digital library, the scientific application of barcode technology is an indispensable technology, which is directly related to whether it can provide convenient information services for library users, give full play to the role of resources, and promote the stable and sustainable development of library construction. Therefore, libraries should attach great importance to the innovation of barcode technology, and effectively integrate this technology into different links of the work content, to bring more convenience for managers and users. This paper will analyze and discuss the application of barcode technology in the library.Документ Відкритий доступ Conceptual model of the formation of web-oriented databases of emotionally colored voice signals(КПІ ім. Ігоря Сікорського, 2024) Терейковський, І. А.; Самофалов, А. В.Документ Відкритий доступ Conceptual model of the process for determining the emotional coloring and tonality of text fragments(КПІ ім. Ігоря Сікорського, 2024) Tereikovskyi, Igor; Korovii, OleksandrДокумент Відкритий доступ Enhancing event extraction through contextual and domain-specific named entity recognition with semantic role labeling(КПІ ім. Ігоря Сікорського, 2023) Потапова, К. Р.; Мелюх, В. В.Документ Відкритий доступ Formalization of the keyword recognition process in speech signals for automated control applications(КПІ ім. Ігоря Сікорського, 2024) Tereikovskyi, Igor; Didus, AndriiДокумент Відкритий доступ Fraud detection model based on neural networks(КПІ ім. Ігоря Сікорського, 2023) Novak, D. S.; Sunjie, WuДокумент Відкритий доступ Implementation of a YOLO-based target detection model and scheme for emergency lane opening using Go(КПІ ім. Ігоря Сікорського, 2024) Guo Yan; Sulema, OlgaДокумент Відкритий доступ Innovative camera calibration for enhanced accuracy in 3D reconstruction(КПІ ім. Ігоря Сікорського, 2023) Klyatchenko, Yaroslav; Kalnytskyi, OleksiiДокумент Відкритий доступ Machine learning methods analysis for job selection(КПІ ім. Ігоря Сікорського, 2024) Oleshchenko, L. M.; Ahmadi HamzehДокумент Відкритий доступ Machine learning methods analysis for human activity recognition(КПІ ім. Ігоря Сікорського, 2022) Oleshchenko, L. M.; Chao WangThis experiment primarily focuses on the usage of classical algorithms that can significantly enhance performance on the time series data. Many deep learning algorithms suffer from the problem of overfitting. Sometimes the training data may not be a good representation of real time data, the ensemble methods proposed in this paper, not only increase the accuracy of prediction, but also the reliability of the performance on generalization.Документ Відкритий доступ Method and software for automated video colorization(КПІ ім. Ігоря Сікорського, 2024) Oleshchenko, L. M.; Tarelkina, K. O.