-
1Conference
Authors: Ruslanova, K. K.
Contributors: Напреенко, Г. В., Napreenko, G. V.
Subject Terms: ИСКУССТВЕННАЯ НЕЙРОННАЯ СЕТЬ, SPEECH PORTRAIT, ARTIFICIAL NEURAL NETWORK, РЕЧЕВОЙ ПОРТРЕТ, ЯЗЫКОВАЯ МОДЕЛЬ, LANGUAGE MODEL, SPEECH CHARACTERISTICS, 'CHATGPT' CHATBOT, ЧАТ-БОТ «CHATGPT», РЕЧЕВЫЕ ОСОБЕННОСТИ
File Description: application/pdf
Access URL: https://elar.urfu.ru/handle/10995/144424
-
2Academic Journal
-
3Academic Journal
-
4Academic Journal
Authors: D. A. Esipov, M. I. Basov, A. D. Kletenkova
Source: Научно-технический вестник информационных технологий, механики и оптики, Vol 25, Iss 1, Pp 128-139 (2025)
Subject Terms: искусственная нейронная сеть, обработка изображений, состязательная атака, обнаружение атак, вредоносное возмущение, псевдонорма возмущения l0, статистический анализ, оценка аномальности, Information technology, T58.5-58.64
File Description: electronic resource
-
5Academic Journal
Authors: A. Sangeetha, T. Rajendran
Source: Научно-технический вестник информационных технологий, механики и оптики, Vol 22, Iss 2, Pp 364-375 (2024)
Subject Terms: маршрутизация и доставка данных, многослойная глубокая искусственная нейронная сеть, алгоритм ранжированного леса с мгновенным стоком, пробит-регрессия, Information technology, T58.5-58.64
File Description: electronic resource
-
6Academic Journal
Authors: A. B. Menisov, A. G. Lomako, A. S. Dudkin
Source: Научно-технический вестник информационных технологий, механики и оптики, Vol 22, Iss 4, Pp 742-750 (2024)
Subject Terms: искусственный интеллект, искусственная нейронная сеть, информационная безопасность, компьютерные атаки, бэкдор, закладки в нейронных сетях, синтезированные триггеры, Information technology, T58.5-58.64
File Description: electronic resource
-
7Academic Journal
Authors: D. A. Esipov, A. Y. Buchaev, A. Kerimbay, Y. V. Puzikova, S. K. Saidumarov, N. S. Sulimenko, I. Yu. Popov, N. S. Karmanovskiy
Source: Научно-технический вестник информационных технологий, механики и оптики, Vol 23, Iss 4, Pp 720-733 (2024)
Subject Terms: 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
File Description: electronic resource
-
8Academic Journal
Authors: I. N. Frolov, N. G. Kudryavtsev, V. Yu. Safonova, D. V. Kudin
Source: Научно-технический вестник информационных технологий, механики и оптики, Vol 24, Iss 1, Pp 156-164 (2024)
Subject Terms: машинное обучение, модель случайного леса, искусственная нейронная сеть, инфразвук, перестановочная энтропия, классификация фрагментов временных рядов, Information technology, T58.5-58.64
File Description: electronic resource
-
9Academic Journal
Authors: D. А. Esipov
Source: Научно-технический вестник информационных технологий, механики и оптики, Vol 24, Iss 3, Pp 490-499 (2024)
Subject Terms: 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
File Description: electronic resource
-
10Academic Journal
Authors: Иванников М. А.
Subject Terms: 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
-
11Academic Journal
Authors: Иванников М. А.
Subject Terms: 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
-
12Academic Journal
Authors: БУДНИК, Артем Русланович
Source: 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
Subject Terms: 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
File Description: application/pdf
-
13Academic Journal
Authors: A. A. Vеlchеnko, S. A. Pauliukavеts, A. A. Radkеvich, A. K. Ibrahim, А. А. Вельченко, С. А. Павлюковец, А. А. Радкевич, А. К. Ибрагим
Source: 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
Subject Terms: 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
File Description: 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
-
14Academic Journal
Source: 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); 15-27Subject Terms: 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
File Description: application/pdf
Access URL: http://gbdmm.knuba.edu.ua/article/view/318448
-
15Academic Journal
-
16Academic Journal
Source: Информатика. Экономика. Управление, Vol 2, Iss 1 (2023)
-
17Academic Journal
Source: Информатика. Экономика. Управление, Vol 1, Iss 2 (2022)
-
18Academic Journal
Authors: Olena Chumachenko, Serhii Kolomoiets
Source: 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); 9-13Subject Terms: 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
File Description: application/pdf
-
19Academic Journal
Subject Terms: 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
-
20Academic Journal
Subject Terms: 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