Научная библиотека СГЮА

Главная

Упрощенный режим

Описание

Шлюз Z39.50

Базы данных

- результаты поиска

Вид поиска

Книги фонда НБ СГЮА

Дипломные работы выпускников СГЮА за последние 5 лет

Авторефераты

Диссертации

Период.издания науч.абонемента

Редкие книги Научной библиотеки СГЮА

Каталог электронных носителей

Труды ученых СГЮА

Саратовский край

Область поиска

Формат представления найденных документов:
полный	информационный	краткий

Отсортировать найденные документы по:
автору	заглавию	году издания	типу документа

Поисковый запрос: (<.>K=нейросетевые методы<.>)

Общее количество найденных документов : 6
Показаны документы с 1 по 6

Алексеева, Н. (канд. экон. наук).
Измерение эффективности в общественном секторе экономики [Текст] / Н. Алексеева // Государственная служба. - 2008. - N 1. - С. 105-108. - Библиогр.: с. 108 (4 назв. ). - Ил.: рис. - Библиотека Поволжской академии государственной службы им. П. А. Столыпина. - code, gslb. - year, 2008. - no, 1. - ss, 105. - ad, 1. - d, 2008, , 0. - RUMARS-gslb08_no1_ss105_ad1

УДК

^a33:518/519

^a338(47)

ББК 65в6 + 65.9(2Рос...)
Рубрики: Экономика
Методы экономических исследований--Россия--Удмуртская Республика
Экономика регионов России--Россия--Удмуртская Республика
Кл.слова (ненормированные):
общественные услуги -- мезоэкономические отношения -- индикаторы экономического развития -- самоорганизующиеся карты -- метод самоорганизующихся карт -- карты качества жизни -- качество жизни -- нейросетевые методы
Аннотация: В настоящее время наиболее актуальной проблемой в общественном секторе экономики является создание системы управления эффективностью мезоэкономических отношений, под которыми понимается либо система взаимодополняющих мер по повышению эффективности государственного управления, либо улучшение взаимодействия органов власти разных уровней, либо "новый государственный менеджмент". Весь комплекс бюджетных и межбюджетных мезоэкономических отношений может быть описан с помощью интегрального индикатора, рассчитанного как произведение индикаторов результативности, продуктивности, экономности.

Найти похожие

Барский, А. Б. (доктор технических наук; профессор).
Нейросетевой метод ускоренного принятия решений операционной системой суперкомпьютера EРIС-архитектуры [Текст] = Neural Tetwork Method of Accelerated Adoption of the Operating System Making Supercomputer EPIC-Architecture / А. Б. Барский // Информационные технологии. - 2017. - Т. 23, № 5. - С. 394-400. - Библиогр.: с. 400 (9 назв.) . - ISSN 1684-6400

УДК

^a004.31

ББК 32.973-04
Рубрики: Вычислительная техника
Блоки обработки данных
Кл.слова (ненормированные):
EPIC-архитектура -- вычислительные системы -- логические нейронные сети -- матрица связей -- нейрокомпьютеры -- нейросетевые методы -- системы принятия решений -- суперкомпьютеры
Аннотация: Предлагается реализация систем принятия решений в ОС суперкомпьютера EPIC-архитектуры, управляемого в каждом такте, с помощью однослойных логических нейронных сетей, допускающих распараллеливание и конвейеризацию действий без ветвления.

Нет сведений об экземплярах (Источник в БД не найден)

Найти похожие

Модель применения современных нейросетевых методов для анализа безопасности информационных систем [Текст] = Application model of modern artificial neural networks for the security analysis of information systems / Р. А. Демидов [и др.] // Проблемы информационной безопасности. Компьютерные системы. - 2018. - № 1. - С. 142-148 : граф., схемы. - Библиогр.: с. 148 (18 назв.) . - ISSN 2071-8217

УДК

^a004.41/42

ББК 32.973
Рубрики: Вычислительная техника
Программирование ЭВМ. Компьютерные программы. Программотехника
Кл.слова (ненормированные):
анализ безопасности систем -- безопасность информационных систем -- информационная безопасность -- информационные системы -- киберфизические объекты -- нарушение безопасности систем -- нейросетевые методы -- сенсорные сети -- цифровые системы управления
Аннотация: Рассмотрена задача анализа безопасности управляющих механизмов в современных информационных системах, включая управляющие программные системы киберфизических и промышленных объектов, цифровых систем управления распределенными киберсредами VANET, FANET, MARINET, промышленным Интернетом вещей и сенсорными сетями. Предложено представление нарушения безопасности как свойства системы, описываемого сложной функцией, в рамках которого метод поиска нарушений описывается в виде аппроксимации данной функции и вычисления ее значений для конкретных условий.
The paper deals with the problem of security analysis for software control mechanisms of the modern cyber-physical and industrial information systems, of distributed cyberspaces of VANET, FANET, MARINET, IIoT and WSN. There is proposed a representation of the security threat as the sys- tem’s property described by the complex function. As a part of this representation, security analysis method is described in the form of approximation of this function and calculation of its values for specific conditions.

Доп.точки доступа:
Демидов, Р. А.; Печенкин, А. И.; Зегжда, П. Д.; Калинин, М. О.
Нет сведений об экземплярах (Источник в БД не найден)

Найти похожие

Барский, А. Б. (доктор технических наук).
Нейросетевые методы управления качеством при модернизации и развитии сложных систем в условиях финансовых и технологических ограничений [Текст] = Neural Network Methods of Quality Management during the Modernization and Development of Complex Systems in the Context of Financial and Technological Constraints / А. Б. Барский, Д. И. Мельник, А. В. Решетников // Информационные технологии. - 2019. - Т. 25, № 2. - С. 107-115. - Библиогр.: с. 115 (6 назв.) . - ISSN 1684-6400

УДК

^a004

ББК 32.97
Рубрики: Вычислительная техника
Вычислительная техника в целом
Кл.слова (ненормированные):
деградация -- логические нейронные сети -- нейросетевые методы -- рейтинговые системы
Аннотация: Рассматривается сложная система массового обслуживания, представляющая собой комплекс взаимодействующих объектов, решающих общую задачу в соответствии с целевой функцией и с требуемыми значениями параметров обслуживания.

Доп.точки доступа:
Мельник, Д. И. (кандидат технических наук); Решетников, А. В. (кандидат технических наук)
Нет сведений об экземплярах (Источник в БД не найден)

Найти похожие

Анализ нейросетевых методов обнаружения компьютерных атак и наборов данных для их обучения [Текст] = Analysis of neural network intrusion detection methods and datasets for their training / С. М. Авдошин, Д. В. Пантюхин, И. М. Воронков [и др.] // Информационные технологии. - 2022. - Т. 28, № 12. - С. 644-653. - Работа выполнена при финансовой поддержке гранта РФФИ, проект № 21-57-54002 . - ISSN 1684-6400

УДК

^a004.8

ББК 32.813
Рубрики: Радиоэлектроника
Искусственный интеллект. Экспертные системы
Кл.слова (ненормированные):
computer attacks -- neural network methods -- neural networks -- компьютерные атаки -- нейронные сети -- нейросетевые классификаторы -- нейросетевые методы
Аннотация: Рассматриваются подходы к обнаружению компьютерных атак, основанные на применении нейросетевых классификаторов. Обсуждаются проблемы обучения таких классификаторов. Рассматриваются наборы данных о компьютерных атаках для проводных и беспроводных систем. Приведены результаты оценки таких наборов по степени несбалансированности. Описаны проблемы обучения на несбалансированных наборах данных и подходы к балансировке обучающей выборки в случае редких атак, в том числе с помощью генеративно-состязательных сетей.

Доп.точки доступа:
Авдошин, С. М. (кандидат технических наук); Пантюхин, Д. В. (старший преподаватель); Воронков, И. М. (старший научный сотрудник); Назаров, А. Н. (доктор технических наук); Мухамадиев, В. И. (инженер); Горденко, М. К. (ведущий эксперт); Дам Ньить Ван; Нгуен Нгок Зиеп
Нет сведений об экземплярах (Источник в БД не найден)

Найти похожие

Попов, Алексей Анатольевич (кандидат технических наук; доцент).
Использование нейросетей для сортировки твердых коммунальных отходов [Текст] / Попов Алексей Анатольевич, Куклев Роман Евгеньевич, Егоров Дмитрий Георгиевич // Ученый совет. - 2024. - Т. 21, № 1. - С. 39-44 : 1 фот. - Библиогр.: с. 43-44 (7 назв.) . - ISSN 2074-9953

УДК

^a004.9

^a504

ББК 32.973-018.2 + 20.18:51.21
Рубрики: Вычислительная техника
   Прикладные информационные (компьютерные) технологии в целом
   Экология
   Управление отходами
Кл.слова (ненормированные):
CNN -- DNN -- RNN -- ТКО -- глубокие нейронные сети -- использование нейросетей -- классификация ТКО -- коммунальные отходы -- методы сортировки ТКО -- модели нейронных сетей -- мусоросортировочные комплексы -- нейронные сети -- нейросетевые методы -- нейросетевые модели -- нейросети -- обращение с ТКО -- обучение нейросетей -- отходы -- применение нейронных сетей -- промышленные отходы -- работа с твердыми коммунальными отходами -- реккурентные нейронные сети -- роботизированные мусоросортировочные комплексы -- сверточные нейронные сети -- сортировка ТКО -- сортировка твердых коммунальных отходов -- твердые коммунальные отходы -- управление обращением с ТКО -- утилизация твердых коммунальных отходов
Аннотация: В статье предложены критерии для выбора подходящей архитектуры нейросети для сортировки твердых коммунальных отходов (ТКО). Приведены примеры использования нейросетевых методов для сортировки ТКО. Это новое и перспективное направление в области утилизации отходов. Данная статья поможет читателям понять принципы работы нейросетей и преимущества их использования в данной задаче. Материалы статьи могут быть использованы в рамках подготовки по направлениям, связанным с экономикой и информационными технологиями.

Доп.точки доступа:
Куклев, Роман Евгеньевич (студент); Егоров, Дмитрий Георгиевич (студент)
Нет сведений об экземплярах (Источник в БД не найден)

Найти похожие

Тематический навигатор

© Международная Ассоциация пользователей и разработчиков электронных библиотек и новых информационных технологий
(Ассоциация ЭБНИТ)