Анализ речевых особенностей нейросети на примере чат-бота «ChatGPT»

Συγγραφείς: Ruslanova, K. K.

Συνεισφορές: Напреенко, Г. В., Napreenko, G. V.

Θεματικοί όροι: ИСКУССТВЕННАЯ НЕЙРОННАЯ СЕТЬ, SPEECH PORTRAIT, ARTIFICIAL NEURAL NETWORK, РЕЧЕВОЙ ПОРТРЕТ, ЯЗЫКОВАЯ МОДЕЛЬ, LANGUAGE MODEL, SPEECH CHARACTERISTICS, 'CHATGPT' CHATBOT, ЧАТ-БОТ «CHATGPT», РЕЧЕВЫЕ ОСОБЕННОСТИ

Περιγραφή αρχείου: application/pdf

Σύνδεσμος πρόσβασης: https://elar.urfu.ru/handle/10995/144424

Разработка метода прогнозирования изменения землепользования с учетом природных и демографических факторов

Θεματικοί όροι: модель изменения земель, land use forecasting, land use, land change model, CA-Markov, землепользование, искусственная нейронная сеть, прогнозирование землепользования, artificial neural network

Прогнозирование перекрёстных помех в межсоединениях печатных плат с использованием искусственной нейронной сети

Θεματικοί όροι: прогнозирование, printed circuit board, перекрёстная помеха, methodology, cross-talk, prediction, печатная плата, искусственная нейронная сеть, методика, artificial neural network

Detection of L0-optimized attacks via anomaly scores distribution analysis

Συγγραφείς: D. A. Esipov, M. I. Basov, A. D. Kletenkova

Πηγή: Научно-технический вестник информационных технологий, механики и оптики, Vol 25, Iss 1, Pp 128-139 (2025)

Θεματικοί όροι: искусственная нейронная сеть, обработка изображений, состязательная атака, обнаружение атак, вредоносное возмущение, псевдонорма возмущения l0, статистический анализ, оценка аномальности, Information technology, T58.5-58.64

Περιγραφή αρχείου: electronic resource

Relation: https://ntv.elpub.ru/jour/article/view/428; https://doaj.org/toc/2226-1494; https://doaj.org/toc/2500-0373

Σύνδεσμος πρόσβασης: https://doaj.org/article/6dabdc8c7a264e2dbcc1ac30ffe86a2e

IRDFPR-CMDNN: An energy efficient and reliable routing protocol for improved data transmission in MANET

Συγγραφείς: A. Sangeetha, T. Rajendran

Πηγή: Научно-технический вестник информационных технологий, механики и оптики, Vol 22, Iss 2, Pp 364-375 (2024)

Θεματικοί όροι: маршрутизация и доставка данных, многослойная глубокая искусственная нейронная сеть, алгоритм ранжированного леса с мгновенным стоком, пробит-регрессия, Information technology, T58.5-58.64

Περιγραφή αρχείου: electronic resource

Relation: https://ntv.elpub.ru/jour/article/view/172; https://doaj.org/toc/2226-1494; https://doaj.org/toc/2500-0373

Σύνδεσμος πρόσβασης: https://doaj.org/article/1f500f3100c54d1ea9695180fba3e1b1

A method for protecting neural networks from computer backdoor attacks based on the trigger identification

Συγγραφείς: A. B. Menisov, A. G. Lomako, A. S. Dudkin

Πηγή: Научно-технический вестник информационных технологий, механики и оптики, Vol 22, Iss 4, Pp 742-750 (2024)

Θεματικοί όροι: искусственный интеллект, искусственная нейронная сеть, информационная безопасность, компьютерные атаки, бэкдор, закладки в нейронных сетях, синтезированные триггеры, Information technology, T58.5-58.64

Περιγραφή αρχείου: electronic resource

Relation: https://ntv.elpub.ru/jour/article/view/218; https://doaj.org/toc/2226-1494; https://doaj.org/toc/2500-0373

Σύνδεσμος πρόσβασης: https://doaj.org/article/a4c1f9111a46429f9eab9905d4b95566

Attacks based on malicious perturbations on image processing systems and defense methods against them

Συγγραφείς: D. A. Esipov, A. Y. Buchaev, A. Kerimbay, Y. V. Puzikova, S. K. Saidumarov, N. S. Sulimenko, I. Yu. Popov, N. S. Karmanovskiy

Πηγή: Научно-технический вестник информационных технологий, механики и оптики, Vol 23, Iss 4, Pp 720-733 (2024)

Θεματικοί όροι: искусственный интеллект, искусственная нейронная сеть, обработка изображений, состязательная атака, встраивание бэкдора, вредоносное возмущение, состязательное обучение, защитная дистилляция, сжатие параметров, сертификационная защита, предобработка данных, Information technology, T58.5-58.64

Περιγραφή αρχείου: electronic resource

Relation: https://ntv.elpub.ru/jour/article/view/202; https://doaj.org/toc/2226-1494; https://doaj.org/toc/2500-0373

Σύνδεσμος πρόσβασης: https://doaj.org/article/0aa74a69458f4ea8aeea0bd250cf7b1b

Using machine learning technologies to solve the problem of classifying infrasound background monitoring signals

Συγγραφείς: I. N. Frolov, N. G. Kudryavtsev, V. Yu. Safonova, D. V. Kudin

Πηγή: Научно-технический вестник информационных технологий, механики и оптики, Vol 24, Iss 1, Pp 156-164 (2024)

Θεματικοί όροι: машинное обучение, модель случайного леса, искусственная нейронная сеть, инфразвук, перестановочная энтропия, классификация фрагментов временных рядов, Information technology, T58.5-58.64

Περιγραφή αρχείου: electronic resource

Relation: https://ntv.elpub.ru/jour/article/view/93; https://doaj.org/toc/2226-1494; https://doaj.org/toc/2500-0373

Σύνδεσμος πρόσβασης: https://doaj.org/article/6b9a8358602b490eb7ab93be927c14aa

An approach to detecting L0-optimized attacks on image processing neural networks via means of mathematical statistics

Συγγραφείς: D. А. Esipov

Πηγή: Научно-технический вестник информационных технологий, механики и оптики, Vol 24, Iss 3, Pp 490-499 (2024)

Θεματικοί όροι: искусственная нейронная сеть, обработка изображений, состязательная атака, вредоносное возмущение, псевдонорма возмущения l0, однопиксельная атака, атака по карте значимости на основе якобиана, Information technology, T58.5-58.64

Περιγραφή αρχείου: electronic resource

Relation: https://ntv.elpub.ru/jour/article/view/358; https://doaj.org/toc/2226-1494; https://doaj.org/toc/2500-0373

Σύνδεσμος πρόσβασης: https://doaj.org/article/34d19082a1b340798028026854c7830e

Приложение к статье «Сильный искусственный интеллект не будет создан. Значение противоречивости теории всего»

Συγγραφείς: Иванников М. А.

Θεματικοί όροι: Искусственный интеллект, ИИ, теория всего, детерминированные алгоритмы, недетерминированные алгоритмы, сознание, пределы познания, задача коммивояжера, эволюция, искусственная нейронная сеть, ИНС

Relation: https://zenodo.org/records/16740687; oai:zenodo.org:16740687; https://doi.org/10.5281/zenodo.16740687

Διαθεσιμότητα: https://doi.org/10.5281/zenodo.16740687
https://zenodo.org/records/16740687

Материя, сознание и пределы сложности искусственного интеллекта

Συγγραφείς: Иванников М. А.

Θεματικοί όροι: сознание, материя, теория сознания, неравновесный фазовый переход, бифуркация, хаос, ИИ, искусственная нейронная сеть, теория мышления, квалиа, солипсизм, теория всего

Relation: https://zenodo.org/records/16740672; oai:zenodo.org:16740672; https://doi.org/10.5281/zenodo.16740672

Διαθεσιμότητα: https://doi.org/10.5281/zenodo.16740672
https://zenodo.org/records/16740672

PROSODY IN THE LEGAL PROTECTION OF THE HUMAN VOICE ; ПРОСОДИЯ КАК ЭЛЕМЕНТ ПРАВОВОЙ ОХРАНЫ ГОЛОСА ГРАЖДАНИНА

Συγγραφείς: БУДНИК, Артем Русланович

Πηγή: Works on Intellectual Property ; Vol 53 No 2 (2025): SCIENTIFIC JOURNAL OF UNESCO CHAIR ON COPYRIGHT, RELATED, CULTURAL AND INFORMATION RIGHTS; 49-66 ; Труды по Интеллектуальной Собственности; Том 53 № 2 (2025): НАУЧНЫЙ ЖУРНАЛ КАФЕДРЫ ЮНЕСКО ПО АВТОРСКОМУ ПРАВУ, СМЕЖНЫМ, КУЛЬТУРНЫМ И ИНФОРМАЦИОННЫМ ПРАВАМ; 49-66 ; 2713-1270 ; 2225-3475 ; 10.17323/tis.2025.v53

Θεματικοί όροι: legal protection of voice, personal right, prosody, prosody parameters, speech modality digitization, linguistic model, generative language model, artificial neural network, software product development, правовая охрана голоса, голос как личное благо, просодия, параметры просодии, оцифровка речи, лингвистическая модель, искусственная нейронная сеть, разработка программного продукта

Περιγραφή αρχείου: application/pdf

Relation: https://tis.hse.ru/article/view/27359/22606; https://tis.hse.ru/article/view/27359

Διαθεσιμότητα: https://tis.hse.ru/article/view/27359
https://doi.org/10.17323/tis.2025.27359

Efficient Neural Network Control of a Brushless DC Motor ; Энергоэффективное нейросетевое управление бесколлекторным двигателем постоянного тока

Συγγραφείς: A. A. Vеlchеnko, S. A. Pauliukavеts, A. A. Radkеvich, A. K. Ibrahim, А. А. Вельченко, С. А. Павлюковец, А. А. Радкевич, А. К. Ибрагим

Πηγή: ENERGETIKA. Proceedings of CIS higher education institutions and power engineering associations; Том 68, № 1 (2025); 45-57 ; Энергетика. Известия высших учебных заведений и энергетических объединений СНГ; Том 68, № 1 (2025); 45-57 ; 2414-0341 ; 1029-7448 ; 10.21122/1029-7448-2025-68-1

Θεματικοί όροι: нелинейная функция, artificial neural network, PID controller, weighting coefficient, output layer, learning rat, demultiplexer, sampling point, neuron, nonlinear function, искусственная нейронная сеть, ПИД-регулятор, весовой коэффициент, выходной слой, скорость обучения, нейроконтроллер, момент дискретизации, нейрон

Περιγραφή αρχείου: application/pdf

Relation: https://energy.bntu.by/jour/article/view/2441/1941; Фираго, Б. И. Свойства, характеристики и параметры синхронного двигателя с постоянными магнитами при векторном и скалярном частотном управлении / Б. И. Фираго, С. В. Александровский // Энергетика. Изв. высш. учеб. заведений и энерг. объединений СНГ. 2019. Т. 62, № 3. С. 205–218. https://doi.org/10.21122/1029-7448-2019-62-3-205-218.; Spееd Control of BLDC Motor Using on DSP / G. MadhusudhanaRao [и др.] // International Journal of Engineering Science and Technology. 2010. Vol. 2, № 3. P. 143–147.; 单桂花,窦月轩 运动控制系统 清华大学出版社 2002. = Еr Guihua. Motion Control Systеm / Еr Guihua, Dou Yuеxuan. Bеijing: Tsinghua Univеrsity Prеss, 2002. P. 3–4.; Basheer, I. A. Artificial Neural Networks: Fundamentals, Computing, Design, and Application / I. A. Basheer, M. Hajmeer // Journal of Microbiological Methods. 2000. Vol. 43, No 1. P. 3–31. https://doi.org/10.1016/s0167-7012(00)00201-3.; Менжинский, А. В. Разработка аналитической модели для определения магнитного потока рассеяния через зубцы статора синхронной электрической машины с дробной зубцовой обмоткой / А. В. Менжинский, С. В. Пантелеев, А. Н. Малашин // Энергетика. Изв. высш. учеб. заведений и энерг. объединений СНГ. 2022. Т. 65, № 3. С. 224–239. https://doi.org/10.21122/1029-7448-2022-65-3-224-239.; Chan, C. C. An Ovеrviеw of Powеr Еlеctronics in Еlеctric Vеhiclеs / C. C. Chan, K. T. Chau // IЕЕЕ Transactions on Industrial Еlеctronics. 1997. Vol. 44, No 1. P. 3–9. https://doi.org/10.1109/41.557493.; Morimoto, S. Sinusoidal Currеnt Drivе Systеm of Pеrmanеnt Magnеt Synchronous Motor with Low Rеsolution Position Sеnsor / S. Morimoto, M. Sanada, Y. Takеda // IAS '96. Conference Record of the 1996 IEEE Industry Applications Conference Thirty-First IAS Annual Meeting. 1996. Vol. 1. P. 9–14. https://doi.org/10.1109/IAS.1996.556990.; Batzеl, T. D. An Approach to Sеnsorlеss Opеration of thе Pеrmanеnt-Magnеt Synchronous Motor using Diagonally Rеcurrеnt Nеural Nеtworks / T. D. Batzеl, K. Y. Lее // IЕЕЕ Transactions on Еnеrgy Convеrsion. 2003. Vol. 18, No 1. Pp. 100–106. https://doi.org/10.1109/tec.2002.808386.; El-Sousy, F. F. M. Hybrid H∞-Basеd Wavеlеt-Nеural-Nеtwork Tracking Control for Pеrmanеnt-Magnеt Synchronous Motor Sеrvo Drivеs / F. F. M. El-Sousy // IЕЕЕ Transactions on Industrial Еlеctronics. 2010. Vol. 57, No 9. P. 3157–3166. https://doi.org/10.1109/TIE.2009.2038331.; Sagawa, S. Sеnsorlеss Driving Mеthod of Pеrmanеnt-Magnеt Synchronous Motors Basеd on Nеural Nеtworks / S. Sagawa, T. Watanabе, O. Ichinokura // IЕЕЕ Transactions on Magnеtics. 2003.Vol. 39, No 5. P. 3247–3249. https://doi.org/10.1109/tmag.2003.816736.; Lin, F.-J. Modifiеd Еlman Nеural Nеtwork Controllеr with Improvеd Particlе Swarm Optimisation for Linеar Synchronous Motor Drivе / F.-J. Lin, L.-T. Tеng, H. Chu // IЕT Еlеctric Powеr Applications. 2008. Vol. 2, No 3. P. 201–214. https://doi.org/10.1049/iet-epa:20070368.; Li, H. A Nеural-Nеtwork Basеd Adaptivе Еstimator of Rotor Position and Spееd for Pеrmanеnt Magnеt Synchronous Motor / H. Li, J. Wang, S. S. Gu, T. Yang // ICEMS’2001. Proceedings of the Fifth International Conference on Electrical Machines and Systems (IEEE Cat. No.01EX501). Shеnyang, China, April 2001. Vol. 2. P. 735–738. https://doi.org/10.1109/icems.2001.971781.; Boundеd nеuro-control position rеgulation for a gеarеd DC motor / J. Rеyеs-Rеyеs, C. M. Astorga-Zaragoza, M. Adam-Mеdina, G. V. Guеrrеro-Ramírеz // Еnginееring Applications of Artificial Intеlligеncе. 2010. Vol. 23, No 8. P. 1398–1407. https://doi.org/10.1016/j.engappai.2010.08.003.; Вельченко, А. А. Математическая модель бесколлекторного двигателя постоянного тока на основе уравнения напряжения трехфазной обмотки / А. А. Вельченко, С. А. Павлюковец, А. А. Радкевич // Системный анализ и прикладная информатика. 2024. № 1. С. 19–25. https://doi.org/10.21122/2309-4923-2024-1-19-25.; Anthony, M. Neural Network Learning: Theoretical Foundations / M. Anthony, P. L. Bartlett. Cambridge University Press. Cambridge, 1999. 389 p. https://doi.org/10.1017/cbo9780511624216.; https://energy.bntu.by/jour/article/view/2441

Διαθεσιμότητα: https://energy.bntu.by/jour/article/view/2441
https://doi.org/10.21122/1029-7448-2025-68-1-45-57

Design of general LQR-ANN-controller of 'crane-load' system. Part 1

Πηγή: Gіrnichі, budіvelnі, dorozhnі ta melіorativnі mashini; No. 104 (2024); 15-27
Горные, строительные, дорожные и мелиоративные машины ; № 104 (2024); 15-27
Гірничі, будівельні, дорожні та меліоративні машини; № 104 (2024); 15-27

Θεματικοί όροι: линейно-квадратический критерий, регулятор, лінійно-квадратичний критерій, linear-quadratic criterion, crane, искусственная нейронная сеть, controller, грузоподъемный кран, вантажопідйомний кран, штучна нейронна мережа, artificial neural network

Περιγραφή αρχείου: application/pdf

Σύνδεσμος πρόσβασης: http://gbdmm.knuba.edu.ua/article/view/318448

CREATING A MODEL BASED ON AN ARTIFICIAL NEURAL NETWORK THAT ALLOWS YOU TO RECOGNIZE THE GENDER OF A PERSON BY VOICE

Συγγραφείς: Ilichev, Vladimir, Chubarov, Fyodor

Θεματικοί όροι: распознавание голоса, искусственный интеллект, perceptron, voice recognition, язык Python, Python language, искусственная нейронная сеть, artificial intelligence, модуль Keras, artificial neural network, Keras module, перцептрон

Применение методов машинного обучения для настройки параметров технологического процесса электронно-лучевой сварки

Πηγή: Информатика. Экономика. Управление, Vol 2, Iss 1 (2023)

Θεματικοί όροι: электронно-лучевая сварка (ЭЛС), гребневая регрессия, ансамбли, случайные леса, градиентный бустинг, искусственная нейронная сеть (ИНС), глубокое обучение, General Works

Σύνδεσμος πρόσβασης: https://doaj.org/article/2bd57a040ec2409ab7099cc97992bc3b

Нейронные сети как финансовый инструмент

Πηγή: Информатика. Экономика. Управление, Vol 1, Iss 2 (2022)

Θεματικοί όροι: 03 medical and health sciences, 0302 clinical medicine, искусственная нейронная сеть, нейроны, алгоритмы принятия решений, курс валют, нейропакеты, General Works

Σύνδεσμος πρόσβασης: https://doaj.org/article/a03ec5c20d244f9480526ff468ee5fc8

Using of Artificial Intelligence to Solve the Problem of Cardiovascular Disease Diagnostics

Συγγραφείς: Olena Chumachenko, Serhii Kolomoiets

Πηγή: Electronics and Control Systems; Vol. 2 No. 72 (2022); 9-13
Электроника и системы управления; Том 2 № 72 (2022); 9-13
Електроніка та системи управління; Том 2 № 72 (2022); 9-13

Θεματικοί όροι: алгоритмы машинного обучения, искусственный интеллект, глубинное обучение, decision trees, штучний інтелект, deep learning, k-nearest neighbor method, artificial intelligence, штучна нейронна мережа, 7. Clean energy, cardiovascular diseases, 3. Good health, k-метод ближайшего соседа, серцево-судинні захворювання, алгоритми машинного навчання, machine learning algorithms, дерева прийняття рішень, глибинне навчання, k-метод найближчого сусіда, искусственная нейронная сеть, сердечно-сосудистые заболевания, artificial neural network, деревья принятия решений

Περιγραφή αρχείου: application/pdf

Σύνδεσμος πρόσβασης: https://jrnl.nau.edu.ua/index.php/ESU/article/view/16928

Интеллектуальная система идентификации напряженно-деформированного состояния и поврежденности энергетического оборудования

Θεματικοί όροι: электромагнитно-акустическое преобразование, frequency characteristics, 7. Clean energy, машинное обучение, electromagnetic-acoustic transformation, power equipment, напряженно-деформированное состояние, machine learning, энергетическое оборудование, 11. Sustainability, stress-strain state, частотные характеристики, искусственная нейронная сеть, artificial neural network

Адаптивная система траекторного управления АНПА на базе нейронной сети прямого распространения

Θεματικοί όροι: система адаптивного управления, обучение искусственной нейронной сети, автономный необитаемый подводный аппарат, autonomous unmanned underwater vehicle, интеллектуальная система управления, intelligent control system, искусственная нейронная сеть, adaptive control system, artificial neural network, artificial neural network training