Search Results - "МЕТОДЫ ИСКУССТВЕННОГО ИНТЕЛЛЕКТА"

Source: Eastern-European Journal of Enterprise Technologies; Том 3, № 12 (93) (2018): Materials Science; 23-31
Восточно-Европейский журнал передовых технологий; Том 3, № 12 (93) (2018): Материаловедение; 23-31
Східно-Європейський журнал передових технологій; Том 3, № 12 (93) (2018): Матеріалознавство; 23-31

Subject Terms: 0103 physical sciences, titanium alloy powders, microstructure, morphology, granulometric composition, additive technologies, artificial intelligence methods, порошки титановых сплавов, микроструктура, морфология, гранулометрический состав, аддитивные технологии, методы искусственного интеллекта, порошки титанових сплавів, мікроструктура, морфологія, гранулометричний склад, адитивні технології, методи штучного інтелекту, 02 engineering and technology, 0210 nano-technology, 01 natural sciences, UDC 669.295, 004.89

File Description: application/pdf

Access URL: http://journals.uran.ua/eejet/article/download/134319/132748
http://journals.uran.ua/eejet/article/download/134319/132748
http://journals.uran.ua/eejet/article/view/134319
https://www.neliti.com/publications/307684/development-of-machine-learning-method-of-titanium-alloy-properties-identificati
http://journals.uran.ua/eejet/article/view/134319

View record at OpenAIRE Full Text Finder

7

Conference

Интеллектуальный метод анализа данных в системах поддержки процесса лечения ортодонтологических заболеваний

Subject Terms: телерентгенография, персонализированные методы лечения, неструктурированные данные, нейронные сети, диагностика и раскрытие патогенеза зубочелюстно-лицевых аномалий, электромиография, анализ больших данных, антропометрия зубных рядов, методы искусственного интеллекта

8

Conference

ИНТЕЛЛЕКТУАЛЬНАЯ СИСТЕМА ПОДДЕРЖКИ ПРИНЯТИЯ РЕШЕНИЙ ДЛЯ ДИАГНОСТИКИ И ВЫБОРА СХЕМ ЛЕЧЕНИЯ ПАЦИЕНТА

Subject Terms: база знаний, нечеткое когнитивное моделирование, база данных, принятие решений, постановка диагноза, медицинская диагностика пациентов, методы искусственного интеллекта

9

Conference

РАЗРАБОТКА ЕДИНОЙ ИНТЕЛЛЕКТУАЛЬНОЙ СИСТЕМЫ ПОДДЕРЖКИ ПРИНЯТИЯ РЕШЕНИЙ ДЛЯ ДИАГНОСТИРОВАНИЯ ЭЛЕКТРОТЕХНИЧЕСКОГО ОБОРУДОВАНИЯ ПРОМЫШЛЕННОСТИ

Subject Terms: база знаний, нечеткое когнитивное моделирование, диагностирование электротехнического оборудования, база данных, принятие решений, методы искусственного интеллекта

10

Academic Journal

Опыт применения интеллектуальных систем поддержки принятия диагностических решений в многопрофильном стационаре ; The experience of using intelligent diagnostic decision support systems in a multidisciplinary hospital

Authors: Berseneva, E. A., Mikhaylov, D. Y., Берсенева, Е. А., Михайлов, Д. Ю.

Subject Terms: MEDICAL DIAGNOSTICS IN A MULTIDISCIPLINARY HOSPITAL, DECISION SUPPORT SYSTEMS IN A MULTIDISCIPLINARY HOSPITAL, INTELLIGENT SYSTEMS IN DIAGNOSTICS, MODIS, DIN, DIAGEN, MDX, ABEL, MYCIN, NEURAL DIAGNOSTIC SYSTEM, ARTIFICIAL INTELLIGENCE METHODS, МЕДИЦИНСКАЯ ДИАГНОСТИКА В МНОГОПРОФИЛЬНОМ СТАЦИОНАРЕ, СИСТЕМЫ ПОДДЕРЖКИ ПРИНЯТИЯ РЕШЕНИЙ В МНОГОПРОФИЛЬНОМ СТАЦИОНАРЕ, ИНТЕЛЛЕКТУАЛЬНЫЕ СИСТЕМЫ В ДИАГНОСТИКЕ, МОДИС, ДИН, ДИАГЕН, НЕЙЛОРОВСКАЯ ДИАГНОСТИЧЕСКАЯ СИСТЕМА, МЕТОДЫ ИСКУССТВЕННОГО ИНТЕЛЛЕКТА

File Description: application/pdf

Relation: Уральский медицинский журнал. 2020. № 5(188).; http://elib.usma.ru/handle/usma/19024

Availability: http://elib.usma.ru/handle/usma/19024

View record from BASE

11

Academic Journal

Интеллектуальные системы как вектор развития информационной безопасности предприятия

Subject Terms: искусственный интеллект, эвристические методы, антивирусное программное обеспечение, information security, artificial intelligence methods, heuristic methods, информационная безопасность, antivirus software, киберугрозы, artificial intelligence, cyber threats, методы искусственного интеллекта

12

Academic Journal

Опыт применения интеллектуальных систем поддержки принятия диагностических решений в многопрофильном стационаре

Subject Terms: ABEL, decision support systems in a multidisciplinary hospital, интеллектуальные системы в диагностике, ДИН, medical diagnostics in a multidisciplinary hospital, DIN, artificial intelligence methods, MYCIN, ДИАГЕН, neural diagnostic system, 3. Good health, MODIS, МОДИС, нейлоровская диагностическая система, DIAGEN, системы поддержки принятия решений в многопрофильном стационаре, MDX, intelligent systems in diagnostics, медицинская диагностика в многопрофильном стационаре, методы искусственного интеллекта

13

Report

ИСКУССТВЕННЫЙ ИНТЕЛЛЕКТ: МИРОВЫЕ ТРЕНДЫ И РОССИЙСКИЕ СТАРТАПЫ

Subject Terms: startups, 9. Industry and infrastructure, artificial intelligence methods, 8. Economic growth, мировые тренды, 1. No poverty, entrepreneurship, стартапы, worldwide trends, предпринимательство, технологический прогресс, technological progress, методы искусственного интеллекта

14

Conference

Применение методов искусственного интеллекта в решении проблемы коммуникации людей с дефектами ; APPLICATION OF ARTIFICIAL INTELLIGENCE METHODS IN SOLVING THE PROBLEM OF COMMUNICATION OF PEOPLE WITH SPEECH DEFECTS

Authors: Бачурин, М. В., Велиуллаев, В. М., Солодовник, Д. П., Чудиновских, Н. В., Шурпиков, А. А., Bachurin, M. V., Veliullaev, V. M., Solodovnik, D. P., Chudinovskikh, N. V., Shurpikov, A. A.

Subject Terms: SPEECH DEFECTS, ARTIFICIAL INTELLIGENCE METHODS, HUMAN COMMUNICATION, ДЕФЕКТЫ РЕЧИ, МЕТОДЫ ИСКУССТВЕННОГО ИНТЕЛЛЕКТА, КОММУНИКАЦИЯ ЛЮДЕЙ

File Description: application/pdf

Relation: ИНТЕР – Информационные технологии и радиоэлектроника (2023); http://elar.urfu.ru/handle/10995/125791

Availability: http://elar.urfu.ru/handle/10995/125791

View record from BASE

15

Academic Journal

PERSONALIZED MEDICINE: GENOME, ELECTRONIC HEALTH AND INTELLIGENT SYSTEMS. PART 2. MOLECULAR GENETICS AND METHODS OF INTELLECTUAL ANALYSIS ; ПЕРСОНАЛИЗИРОВАННАЯ МЕДИЦИНА: ГЕНОМ, ЭЛЕКТРОННОЕ ЗДРАВООХРАНЕНИЕ И ИНТЕЛЛЕКТУАЛЬНЫЕ СИСТЕМЫ. ЧАСТЬ 2. МОЛЕКУЛЯРНАЯ ГЕНЕТИКА И МЕТОДЫ ИНТЕЛЛЕКТУАЛЬНОГО АНАЛИЗА

Authors: B. A. Kobrinskii, Б. А. Кобринский

Source: Rossiyskiy Vestnik Perinatologii i Pediatrii (Russian Bulletin of Perinatology and Pediatrics); Том 62, № 6 (2017); 16-22 ; Российский вестник перинатологии и педиатрии; Том 62, № 6 (2017); 16-22 ; 2500-2228 ; 1027-4065 ; 10.21508/1027-4065-2017-62-6

Subject Terms: персоно-центрированная парадигма, personalized medicine, genomics, e-health, artificial intelligence methods, person-centered paradigm, персонализированная медицина, геномика, электронное здравоохранение, методы искусственного интеллекта

File Description: application/pdf

Relation: https://www.ped-perinatology.ru/jour/article/view/586/570; Кобринский Б.А. Континуум переходных состояний организма и мониторинг динамики здоровья детей. 2-е изд. М–Берлин: Direct-Media, 2016; 220. [Kobrinskii B.A. Continuum of transitional states of the body and monitoring the dynamics of children’s health. Moscow – Berlin: DirectMedia, 2016; 220. (in Russ)]; Зарубина Т.В. Направления информатизации здравоохранения России на современном этапе. Информационно-измерительные и управляющие системы 2013; 11 (10): 4–8. [Zarubina T.V. Directions of informatization of public health services in Russia at the present stage. Informatsionno-izmeritel’nye I upravlyeyushie sistemy 2013; 11(10): 4–8. (in Russ)]; Ehealth L.-W. A dilemma for Europe. Brit J Healthcare Computing & Information Management 2004; 21 (10): 20–23.; Wilson E.V. (Ed.) Patient-Centered E-Health. Hershey, New York: Information Science Reference, 2009; 300. Режим доступа: http://222.255.132.18:8085/Portals/0/Docs/112144754-1605660167.pdf; Kobrinsky B., Tester I., Demikova N., Sedov Yu., Marjanchik B., Taperova L. et al. A Multifunctional System of the National Genetic Register. Medinfo’98: Proc. 9th International Congress on Medical Informatics. Pt. 1. Seoul, South Korea, August 18–22, 1998; 121–125.; Kobrinskii B. E-Health and Telemedicine: Current State and Future Steps. E-Health Telecommunication Systems and Networks 2014; 3 (4): 58–64. Режим доступа: http://www.scirp.org/journal/PaperInformation.aspx?paperID=52099; Кобринский Б.А. Единое информационное пространство: E-HEALTH и M-HEALTH. Врач и информационные технологии 2016; 4: 57-66. Режим доступа: www. idmz.ru/idmz_site.nsf/pages/vit2016_4.htm [Kobrinskii B.A. Common information space: eHealth and mHealth. Vrach I informatsionnye tekhnologii 2016; 4:57–66. (in Russ)].www.idmz.ru/idmz_site.nsf/pages/vit2016_4.htm; Shah S.N., Shaheen S. Artificial Intelligence (AI), Genomics and Personalized Medicine. Biotechnological Res 2016; 2 (4): 173-175. Режим доступа: biotechnologicalresearch.com/index.php/BR/article/./42/41; Silber D. eHealth: The case for eHealth. EIPA 2003/E/01. Режим доступа: http://www.eipa.nl; Садовничий В.А., Соколов М.Э., Макаровец Н.А., Буданов В.М., Подольский В.Е. Механорецепторная тактильная диагностика и тактильная трансляция в эндоскопической хирургии. М: Литерра 2013; 224. Режим доступа: sa.msu.ru/site/download/141. [Sadovnichij V.A., Sokolov M. Eh., Makarovets N.A., Budanov V.M., Podol’skij V.E. Mechanoreceptor tactile diagnosis and tactile translation in endoscopic surgery. Moscow: Literra, 2013; 224. (in Russ)]. www. sa.msu.ru/site/download/141; Awwalu J., Garba A.G., Ghazvini A., Atuah R. Artificial Intelligence in Personalized Medicine Application of AI Algorithms in Solving Personalized Medicine Problems. Intern J Computer Theory and Engineering 2015; 7 (6): 439–443. Режим доступа: http://www.ijcte.org/index.php?m=content&c=index&a=show&catid=66&id=1197; Alyass A., Turcotte M., Meyre D. From big data analysis to personalized medicine for all: challenges and opportunities. BMC medical genomics 2015; 8 (1): 33–45. Режим доступа: https://bmcmedgenomics.biomedcentral.com/articles/10.1186/s12920-015-0108-y; Deng L., Yu D. Deep Learning Methods and Applications. Foundations and Trends in Signal Processing 2014; 7 (3–4): 197–387. Режим доступа: http://dx.doi.org/10.1561/2000000039; Auria L., Moro R.A. Support vector machines (SVM) as a technique for solvency analysis. Discussion Papers of DIW Berlin, German Institute for Economic Research, 2008; 811. Режим доступа: http://econpapers.repec.org/paper/diwdiwwpp/dp811.htm; Kosorok M.R. Personalized medicine and artificial intelligence. North Carolina at Chapel Hill, 2012; 1–50. Режим доступа: http://www.stat.purdue.edu/symp2012/slides/session_15/Kosorok.pdf; Yang J., Benyamin B., McEvoy B.P., Gordon S., Henders A.K., Nyholt D.R. et al. Common SNPs explain a large proportion of the heritability for human height. Nat Genet 2010; 42 (7): 565–569. DOI:10.1038/ng.608.; Kumar S., Kaur G. Detection of Heart Diseases Using Fuzzy Logic. IJETT 2013; 4 (6): 2694–2699. Режим доступа: ijettjournal.org/volume-4/issue-6/IJETT-V4I6P190.pdf; Флах П. Машинное обучение. Наука и искусство построения алгоритмов, которые извлекают знания из данных. М: ДМК Пресс 2015; 400. Режим доступа: dmkpress. com/catalog/computer/data/978-5-97060-273-7/ [Flakh P. Machine learning. The science and art of constructing algarithms that extract. Knowledge from data. Moscow: DMK Press, 2015; 400. (in Russ)]; Kourou K., Exarchos Th.P., Exarchos K.P., Karamouzis M.V., Fotiadis D.I. Machine learning applications in cancer prognosis and prediction. Computational and Structural Biotechnology J 2015; 13 (1): 8–17. Режим доступа: www.elsevier.com/locate/csbj; Polley M.-Y.C., Freidlin B., Korn E.L., Conley В.Д., Abrams J.S., McShane L.M. Statistical and practical considerations for clinical evaluation of predictive biomarkers. J of the National Cancer Institute 2013; 105 (22): 1677–1683. Режим доступа: https://www.ncbi.nlm.nih.gov/pubmed/24136891; Cruz J.A., Wishart D.S. Applications of machine learning in cancer prediction and prognosis. Cancer Information 2007; 11 (2): 5977. Режим доступа: https://www.ncbi.nlm.nih.gov/pubmed/19458758; Niknejad A, Petrovic D. Introduction to computational intelligence techniques and areas of their applications in medicine. In: Medical Applications of Artificial Intelligence. A. Agah (ed.). CRC Press, 2013; 51–70. Режим доступа: https:// www.crcpress.com/Medical-Applications-of-Artificial-Intelligence/Agah/p/book/9781439884331; Libbrecht M.W., Noble W.S. Machine learning applications in genetics and genomics. Nature Reviews Genetics 2015; 16 (6): 321–332. Режим доступа: https://www.ncbi.nlm.nih. gov/pubmed/25948244; Galit S., Nitin R.P., Peter C.B. Data Mining for Business Intelligence: Concepts, Techniques and Applications in Microsoft Excel® with XLMiner®. 3nd ed. Wiley, 2016; 552. Режим доступа: http://eu.wiley.com/WileyCDA/WileyTitle/productCd-1118729277.html; Bardan R. Artificial Neural Networks. Applications in Urology. Victor Babes University of Medicine and Pharmacy: Department of Urology. Timisoara, Romania, 2004; 3: 289–296. Режим доступа: http://www.tmj.ro/article.php?art=890984717124462; Khan I.Y., Zope P.H., Suralkar S.R. Importance of Artificial Neural Network in Medical Diagnosis disease like acute nephritis disease and heart disease. IJESIT 2013; 3 (2): 210–217. Режим доступа: https://scholar.google.com/citations?view_op=view_citation&hl=ru&user=3RNky8UAAAAJ&citation_for_view=3RNky8UAAAAJ:L8Ckcad2t8MC; Jang K.J., Balakrishnan G., Syed Z., Verma N. Scalable customization of atrial fibrillation detection in cardiac monitoring devices: increasing detection accuracy through personalized monitoring in large patient populations. Conference proceedings: Annual International Conference of the Engineering in` Medicine and Biology Society, 2011; 2184– 2187. Режим доступа: https://www.ncbi.nlm.nih.gov/pubmed/22254772.; Stephens Z.D., Lee S.Y., Faghri F., Campbell R.H., Zhai C., Efron M.J. et al. Big data: astronomical or genomical? PLoS Biol 2015; 13 (7): e1002195. DOI:10.1371/journal.pbio.1002195.; Li L., Ruau D.J., Patel C.J., Weber S.C., Chen R., Tatonetti N.P. et al. Disease risk factors identified through shared genetic architecture and electronic medical records. Sci Transl Med 2014; 6 (234): 234ra57. DOI:10.1126/scitranslmed.3007191.; Petitti D.B. Meta-analysis, Decision Analysis and Costeffectiveness Analysis: Methods for Quantitative Synthesis in Medicine, 2nd ed. New York: Oxford University Press, 2000; 320. www.global.oup.com/academic/product/metaanalysis-decision-analysis-and-cost-effectiveness-analysis9780195133646?cc=ru&lang=en&; Higgins J.P.T., Thompson S.G. Quantifying heterogeneity in a meta-analysis. Statistics in Medicine 2002; 21 (11): 1539–1558. Режим доступа: https://www.ncbi.nlm.nih.gov/pubmed/12111919

Availability: https://www.ped-perinatology.ru/jour/article/view/586
https://doi.org/10.21508/1027-4065-2017-62-6-16-22

View record from BASE

16

Report

О созданной в ИПНГ РАН интеллектуальной системе предупреждения осложнений при строительстве скважин на суше и на море

Subject Terms: интеллектуальная система, safe well construction, большие геоданные, artificial intelligence methods, big geodata, безопасное строительство скважин, предотвращение осложнений, бурение скважин, prevention of complications, geological and technological information, геологическая и технологическая информация, intelligent system, искусственные нейронные сети, artificial neural networks, методы искусственного интеллекта, well drilling

17

Report

ТРАНСПОРТНАЯ ЗАДАЧА С ОТКРЫТОЙ МОДЕЛЬЮ

Subject Terms: ТРАНСПОРТНАЯ ЗАДАЧА, ЛИНЕЙНОЕ ПРОГРАММИРОВАНИЕ, МЕТОДЫ ИСКУССТВЕННОГО ИНТЕЛЛЕКТА, МАТЕМАТИЧЕСКИЕ МЕТОДЫ В ЭКОНОМИКЕ, ЭКОНОМИКА, СИМПЛЕКС-МЕТОД

18

Report

МАТЕМАТИЧЕСКИЕ И АЛГОРИТМИЧЕСКИЕ МЕТОДЫ ИССЛЕДОВАНИЯ ПРИЗНАКОВ ВОЗНИКНОВЕНИЯ ОСЛОЖНЕНИЙ ПРИ ПЕРИТОНИТЕ

Subject Terms: перитонит, прогнозирование осложнений, ранее выявление осложнений, диагностика, нейронные сети, математические и алгоритмические методы исследования, методы искусственного интеллекта

19

Academic Journal

Управление мощностью осветительных установок на основе алгоритма нечеткого вывода Мамдани

Subject Terms: электроснабжение, Мамдани алгоритм, внутреннее освещение производственных помещений, аггоритм Мамдани, автоматизированные системы управления, методы искусственного интеллекта

Access URL: https://openrepository.ru/article?id=222121

20

Academic Journal

POSSIBILITIES OF APPLICATIONS OF ARTIFICIAL INTELLIGENCE IN DESIGN TECHNOLOGY AND ORGANIZATION OF CONSTRUCTION OF HIGH-SPEED RAIL ; ВСМ: ИНТЕЛЛЕКТУАЛЬНЫЙ ПОДХОД

Authors: A. V. Polyanskiy, А. В. Полянский

Source: World of Transport and Transportation; № 2 (2014); 38-44 ; Мир транспорта; № 2 (2014); 38-44 ; 1992-3252

Subject Terms: управление проектами, railway construction, high-speed rail, construction process, artificial intelligence methods, expert system, artificial neural network, genetic algorithm, project management, высокоскоростная магистраль, строительный процесс, методы искусственного интеллекта, экспертная система, искусственная нейронная сеть, генетический алгоритм

File Description: application/pdf

Relation: https://mirtr.elpub.ru/jour/article/view/46/88; https://mirtr.elpub.ru/jour/article/view/46/89; Полянский А. В. Интеллектуальные подходы к разработке рациональных организационно-технологических решений в транспортном строительстве // Транспортное строительство. – 2013. – № 10. – C. 13–15. Polyanskiy, A. V. Intelligent approaches to the development of rational organizational and technological solutions in transport construction [Intellektual’nye podhody k razrabotke ratsional’nyh organizatsionnotehnologicheskih resheniy v transportnom stroitel’stve]. Transportnoe stroitel’stvo, 2013, Iss.10, pр. 13–15.; Автоматизированное проектирование организации строительства железных дорог / Под ред. С. П. Першина. – М.: Транспорт, 1991. –– 261 с. Computer-aided design for organization of railway construction [Avtomatizirovannoe proektirovanie organizatsii stroitel’stva zheleznyh dorog] ed. by S. P. Pershin. Moscow, Transport publ., 1991, 261 p.; Люгер Джордж Ф. Искусственный интеллект: стратегии и методы решения сложных проблем. – 4-е изд.: Пер. с англ. – М.: Вильямс, 2003. – 864 с. Luger, George F. Artificial Intelligence: Structures and Strategies for Complex Problem Solving [Russian title: Iskusstvennyj intellekt: strategii i metody resheniya slozhnyh problem]. 4th ed.: transl. from English. Moscow, Williams publ., 2003, 864 p.; Норенков И. П. Эвристики и их комбинации в генетических методах дискретной оптимизации // Информационные технологии. – 1999. – № 1. – С.2–7. Norenkov, I. P. Heuristics and their combinations in the genetic methods of discrete optimization [Evristiki i ih kombinatsii v geneticheskih metodah diskretnoy optimizatsii]. Informatsionnye tehnologii, 1999, 1, pр. 2–7.; Каган П. Б. Пути совершенствования средств и приемов организационно-технологического проектирования // Промышленное и гражданское строительство. – 2011. – № 9. – С. 24–25. Kagan, P. B. Ways of improving the tools and techniques of organizational and technological design [Puti sovershenstvovaniya sredstv i priemov organizatsionnotehnologicheskogo proektirovaniya]. Promyshlennoe i grazhdanskoe stroitel’stvo, 2011, 9, pр. 24–25.; https://mirtr.elpub.ru/jour/article/view/46

Availability: https://mirtr.elpub.ru/jour/article/view/46

View record from BASE

Search Tools:

Refine Results

Format

Subject

Publisher

Published in

Source

Geography

Collection

Year of Publication