Оружие мошенников – генеративно-состязательные сети (GAN) ; Oruzhie moshennikov - generativno-sostiazatel'nye seti (GAN)

Συγγραφείς: Голятина Светлана Михайловна, ФГКОУ ВО «Волгоградская академия МВД России», Svetlana M. Goliatina, FGKOU VO "Volgogradskaia akademiia MVD Rossii"

Πηγή: Relevant issues of the Russian Federation law enforcement's activity; 174-177 ; Актуальные проблемы деятельности правоохранительных органов Российской Федерации; 174-177

Θεματικοί όροι: искусственный интеллект, нейросеть, кибермошенничество, генеративно-состязательная сеть, дипфейк

Περιγραφή αρχείου: text/html

Relation: info:eu-repo/semantics/altIdentifier/isbn/978-5-907830-25-7; https://phsreda.com/e-articles/10600/Action10600-110855.pdf; Состояние преступности в России за январь-декабрь 2020 года. Состояние преступности в России за январь-декабрь 2021 года. Состояние преступности в России за январь-декабрь 2022 года. Состояние преступности в России за январь-декабрь 2023 года [Электронный ресурс]. – Режим доступа: https://portal.tpu.ru (дата обращения: 21.03.2024).; Корочкина А. Кибермошенники украли почти 16 млрд руб. у россиян в 2023 году / А. Корочкина [Электронный ресурс]. – Режим доступа: https://clck.ru/3AJsDQ (дата обращения: 21.03.2024).; За 2023 год мошенники похитили со счетов граждан 15,8 млрд руб. Почему им это удалось? [Электронный ресурс]. – Режим доступа: https://www.dk.ru/news/237198415 (дата обращения: 21.03.2024).; Как нейросети-мошенники имитируют чужие личности [Электронный ресурс]. – Режим доступа: https://dzen.ru/a/Yg0nLAbNy0uEFgjW (дата обращения: 21.03.2024).; Дипфейки и другие поддельные видео – как защитить себя? [Электронный ресурс]. – Режим доступа: https://clck.ru/3AJsFW (дата обращения: 21.03.2024).; В ЦБ предупредили о мошенниках, подделывающих голоса для обмана россиян [Электронный ресурс]. – Режим доступа: https://clck.ru/3AJsGu (дата обращения: 21.03.2024).; Рахимова Р. «Один в один, отличить невозможно!»: аферисты выманили у блогера деньги, подделав голос ее подруги с помощью нейросетей / Р. Рахимова [Электронный ресурс]. – Режим доступа: https://clck.ru/3AJsJk (дата обращения: 21.03.2024).; Охотники за голосами. Как и зачем злоумышленники создают дипфейки [Электронный ресурс]. – Режим доступа: https://www.kommersant.ru/doc/6608487 (дата обращения: 21.03.2024).; Не верьте глазам своим: мошенники взяли на вооружение возможности дипфейков [Электронный ресурс]. – Режим доступа: https://clck.ru/3AJsLf (дата обращения: 21.03.2024).; Джабборов Д. Мошенник с лицом Роберта Дауни-младшего попытался украсть деньги кировчанина / Д. Джабборов [Электронный ресурс]. – Режим доступа: https://www.gazeta.ru/tech/news/2024/03/22/22608199.shtml (дата обращения: 22.03.2024).; https://phsreda.com/article/110855/discussion_platform

Διαθεσιμότητα: https://phsreda.com/article/110855/discussion_platform
https://phsreda.com/files/Books/10600/Cover-10600.jpg?req=110855

Применение алгоритмов глубокого обучения для оптимизации процесса разработки нефтяных месторождений

Θεματικοί όροι: разработка месторождений, нефтяные месторождения, разработка нефтегазовыхых месторождений, оптимизация процесса заводнения, заводнение нефтяного пласта, генеративно-состязательная сеть, алгоритмы глубокого обучения

Περιγραφή αρχείου: application/pdf

Σύνδεσμος πρόσβασης: https://elib.belstu.by/handle/123456789/60935

Асимметрии прямых фотонов в продольно-поляризованных протон-протонных столкновениях при энергиях 9 – 27 ГэВ

Συγγραφείς: Lobanov, Andrey, Berdnikov, Yaroslav

Θεματικοί όροι: direct photons, generative-adversarial network, neural network, прямые фотоны, генеративно-состязательная сеть, асимметрия, нейронная сеть, asymmetries

Асимметрии прямых фотонов в продольно-поляризованных протон-протонных столкновениях при энергии 27 ГэВ

Συγγραφείς: Lobanov, Andrey, Berdnikov, Yaroslav

Θεματικοί όροι: direct photons, generative-adversarial network, neural network, прямые фотоны, генеративно-состязательная сеть, асимметрия, asymmetry, нейронная сеть

Recognition of fabric composition of clothing in an image in e-commerce using neural networks ; Распознавание состава ткани предметов одежды на изображении в сфере электронной коммерции с использованием нейронных сетей

Συγγραφείς: V. V. Sorokina, В. В. Сорокина

Πηγή: Informatics; Том 20, № 3 (2023); 37-49 ; Информатика; Том 20, № 3 (2023); 37-49 ; 2617-6963 ; 1816-0301

Θεματικοί όροι: модель внимания, generative adversarial network, convolutional neural network, e-commerce, image synthesis, attention model, генеративно-состязательная сеть, сверточная нейронная сеть, электронная коммерция, синтез изображений

Περιγραφή αρχείου: application/pdf

Relation: https://inf.grid.by/jour/article/view/1243/1059; https://inf.grid.by/jour/article/downloadSuppFile/1243/252; https://inf.grid.by/jour/article/downloadSuppFile/1243/253; https://inf.grid.by/jour/article/downloadSuppFile/1243/254; https://inf.grid.by/jour/article/downloadSuppFile/1243/255; https://inf.grid.by/jour/article/downloadSuppFile/1243/256; https://inf.grid.by/jour/article/downloadSuppFile/1243/257; https://inf.grid.by/jour/article/downloadSuppFile/1243/258; https://inf.grid.by/jour/article/downloadSuppFile/1243/259; https://inf.grid.by/jour/article/downloadSuppFile/1243/261; https://inf.grid.by/jour/article/downloadSuppFile/1243/262; Сорокина, В. В. Выделение отдельных участков тела человека на изображении с использованием нейронных сетей и модели внимания / В. В. Сорокина, С. В. Абламейко // Журнал Бел. гос. ун-та. Математика. Информатика. - 2022. - № 2. - С. 94-106.; Ronneberger, O. U-Net: convolutional networks for biomedical image segmentation / O. Ronnenberger, P. Fischer, T. Brox // 18th Intern. Conf. on Medical Image Computing and Computer-Assisted Intervention, MICCAI 2015, Munich, Germany, 5-9 Oct. 2015. - Munich, 2015. - Part III. - Р. 234-241. https://doi.org/10.1007/978-3-319-24574-4_28; Suciati, N. Fractal-based texture and HSV color features for fabric image retrieval / N. Suciati, D. Herumurti, A. Y. Wijaya // 5th IEEE Intern. Conf. on Control System, Computing and Engineering, ICCSCE 2015, Batu Ferringhi, Penang, Malaysia, 27-29 Nov. 2015. - Batu Ferringhi, 2015. - Р. 178-182.; A new method of printed fabric image retrieval based on color moments and gist feature description / J. Jing [et al.] // Textile Research J. - 2016. - Vol. 86, iss. 11. - Р. 1137-1150. https://doi.org/10.1177/0040517515606378; SKL algorithm based fabric image matching and retrieval / Y. Cao [et al.] // Ninth Intern. Conf. on Digital Image Processing (ICDIP 2017), Hong Kong, China, 19-22 May 2017. - Hong Kong, 2017. - Vol. 10420. - Р. 104201F.; Wang, X. Fabric identification using convolutional neural network / X. Wang, G. Wu, Y. Zhong // Artificial Intelligence on Fashion and Textiles : Proceedings of the Artificial Intelligence on Fashion and Textiles (AIFT) Conf. 2018, Hong Kong, 3-6 July 2018. - Hong Kong, 2018. - Р. 93-100. https://doi.org/10.1007/978-3-319-99695-0_12; Sorokina, V. Neural network training acceleration by weight standardization in segmentation of electronic commerce images / V. Sorokina, S. Ablameyko // Studies in Computational Intelligence. - 2020. - Vol. 976. - P. 237-244.; Fine-grained material classification using micro-geometry and reflectance / C. Kampouris [et al.] // 14th European Conf. on Computer Vision, Amsterdam, the Netherlands, 11-14 Oct. 2016. - Amsterdam, 2016. - Part V. - Р. 778-792.; Image-to-image translation with conditional adversarial networks / P. Isola [et al.] // 2017 IEEE Conf. on Computer Vision and Pattern Recognition (CVPR), Honolulu, HI, USA, 21-26 July 2017. - Honolulu, 2017. - Р. 1125-1134.; Simonyan, K. Very deep convolutional networks for large-scale image recognition / K. Simonyan, A. Zisserman // Intern. Conf. on Learning Representations, San Diego, 7-9 May 2015. - San Diego, 2015. - P. 1137-1149.; Bahdanau, D. Neural machine translation by jointly learning to align and translate / D. Bahdanau, K. Cho, Y. Bengio // 3rd Intern. Conf, on Learning Representations, ICLR 2015, San Diego, CA, USA, 7 -9 May 2015. - San Diego, 2015.; Sorokina, V. Extraction of human body parts from the image using convolutional neural network and attention mode / V. Sorokina, S. Ablameyko // Proc. of 15th Intern. Conf. "Pattern Recognition and Information Processing". - Minsk : UIIP NASB, 2021. - Р. 84-88.; https://inf.grid.by/jour/article/view/1243

Διαθεσιμότητα: https://inf.grid.by/jour/article/view/1243
https://doi.org/10.37661/1816-0301-2023-20-3-37-49

Формирующий искусственный интеллект: новые возможности информационной поддержки регионального управления

Συγγραφείς: Шишаев, М. Г., Пимешков, В. К., Никонорова, М. Л., Ломов, П. А.

Θεματικοί όροι: техника, информационные технологии, искусственный интеллект, генеративно-состязательная сеть, онтология, региональное управление

Relation: http://dspace.bsu.edu.ru/handle/123456789/57734

Διαθεσιμότητα: http://dspace.bsu.edu.ru/handle/123456789/57734

Study of nonlinear digital filtering of signals using generative competitive neural network ; Исследование нелинейной цифровой фильтрации сигналов с использованием генеративно-состязательной нейронной сети

Συγγραφείς: Цибулис, Дмитрий Эдуардович, Рагозин, Андрей Николаевич, Даровских, Станислав Никифорович, Кулганатов, Аскар Зайдакбаевич

Πηγή: Computer Technologies, Automatic Control, Radioelectronics; Том 22, № 2 (2022); 158-167 ; Компьютерные технологии, управление, радиоэлектроника; Том 22, № 2 (2022); 158-167 ; 2409-6571 ; 1991-976X

Θεματικοί όροι: generative adversarial network, digital filter, information signal, генеративно-состязательная сеть, генератор, дискриминатор, цифровой фильтр, информационный сигнал, радиотехнический сигнал

Περιγραφή αρχείου: application/pdf

Relation: https://vestnik.susu.ru/ctcr/article/view/12001/9167; https://vestnik.susu.ru/ctcr/article/view/12001

Διαθεσιμότητα: https://vestnik.susu.ru/ctcr/article/view/12001
https://doi.org/10.14529/ctcr220215

CAPTCHA recognition based on a generative-adversarial network ; Распознавание CAPTCHA на основе генеративно-состязательной сети

Συγγραφείς: Парфенов, А. С., Сычёв, П. П.

Πηγή: System Analysis in Science and Education = Sistemnyj analiz v nauke i obrazovanii; No. 2 (2020): №2 (2020); 1-9 ; Системный анализ в науке и образовании; № 2 (2020): №2 (2020); 1-9 ; 2071-9612

Θεματικοί όροι: CAPTCHA, распознавание, искусственные нейронные сети, глубокое обучение, генеративно-состязательная сеть, recognition, artificial neural networks, deep learning, transfer learning, generative adversarial network

Περιγραφή αρχείου: application/pdf

Relation: https://sanse.ru/index.php/sanse/article/view/121/89; https://sanse.ru/index.php/sanse/article/view/121

Διαθεσιμότητα: https://sanse.ru/index.php/sanse/article/view/121
https://doi.org/10.37005/2071-9612-2020-2-40-48

Генерация эхокардиографических двухмерных изображений сердца с использованием генеративно-состязательной нейронной сети с условным дискриминатором

Συγγραφείς: Komleva, J., Zyuzin, V., Porshnev, S.

Θεματικοί όροι: НЕЙРОННЫЕ СЕТИ, СИНТЕЗ ИЗОБРАЖЕНИЙ, ЭХОКАРДИОГРАФИЯ, LEFT VENTRICLE, IMAGE GENERATION, ЛЕВЫЙ ЖЕЛУДОЧЕК, NEURAL NETWORKS, ГЕНЕРАТИВНО-СОСТЯЗАТЕЛЬНАЯ СЕТЬ, ECHOCARDIOGRAPHY, GENERATIVE ADVERSARIAL NETWORKS

Περιγραφή αρχείου: application/pdf

Σύνδεσμος πρόσβασης: http://elar.urfu.ru/handle/10995/94090

Генеративно-состязательная сеть как основа генератора полуинклюзивного глубоконеупругого рассеяния лептона на поляризованном протоне

Συγγραφείς: Lobanov, Andrey, Berdnikov, Yaroslav, Muzyaev, Evgeniy

Θεματικοί όροι: machine learning, полуинклюзивное глубоконеупругое рассеяние, generative-adversarial network, neural network, semi-inclusive deep inelastic scattering, генеративно-состязательная сеть, асимметрия, 7. Clean energy, машинное обучение, нейронная сеть, asymmetries

Применение алгоритмов глубокого обучения для оптимизации процесса разработки нефтяных месторождений

Συγγραφείς: Гулиев, Р. З.

Θεματικοί όροι: разработка нефтегазовыхых месторождений, нефтяные месторождения, заводнение нефтяного пласта, оптимизация процесса заводнения, генеративно-состязательная сеть, алгоритмы глубокого обучения, разработка месторождений

Περιγραφή αρχείου: application/pdf

Relation: https://elib.belstu.by/handle/123456789/60935; 622.276

Διαθεσιμότητα: https://elib.belstu.by/handle/123456789/60935

Генерация эхокардиографических двухмерных изображений сердца с использованием генеративно-состязательной нейронной сети с условным дискриминатором ; Generation of Echocardiographic 2-Dimensional Images of the Heart Using Generative Adversarial Network with Conditional Discriminator

Συγγραφείς: Комлева, Ю. В., Зюзин, В. В., Поршнев, С. В., Komleva, J., Zyuzin, V., Porshnev, S.

Θεματικοί όροι: ЭХОКАРДИОГРАФИЯ, НЕЙРОННЫЕ СЕТИ, ГЕНЕРАТИВНО-СОСТЯЗАТЕЛЬНАЯ СЕТЬ, СИНТЕЗ ИЗОБРАЖЕНИЙ, ЛЕВЫЙ ЖЕЛУДОЧЕК, ECHOCARDIOGRAPHY, NEURAL NETWORKS, GENERATIVE ADVERSARIAL NETWORKS, IMAGE GENERATION, LEFT VENTRICLE

Περιγραφή αρχείου: application/pdf

Relation: Актуальные проблемы развития технических наук : сборник статей участников XXIII Областного конкурса научно-исследовательских работ «Научный Олимп» по направлению «Технические науки». — Екатеринбург, 2020; http://elar.urfu.ru/handle/10995/94090

Διαθεσιμότητα: http://elar.urfu.ru/handle/10995/94090

Генерация эхокардиографических двухмерных изображений сердца с использованием генеративно-состязательной нейронной сети с условным дискриминатором

Συγγραφείς: Комлева, Ю. В., Зюзин, В. В., Поршнев, С. В., Komleva, J., Zyuzin, V., Porshnev, S.

Όροι ευρετηρίου: ЭХОКАРДИОГРАФИЯ, НЕЙРОННЫЕ СЕТИ, ГЕНЕРАТИВНО-СОСТЯЗАТЕЛЬНАЯ СЕТЬ, СИНТЕЗ ИЗОБРАЖЕНИЙ, ЛЕВЫЙ ЖЕЛУДОЧЕК, ECHOCARDIOGRAPHY, NEURAL NETWORKS, GENERATIVE ADVERSARIAL NETWORKS, IMAGE GENERATION, LEFT VENTRICLE, Article, info:eu-repo/semantics/article, info:eu-repo/semantics/publishedVersion

Σύνδεσμος: http://hdl.handle.net/10995/94090
Актуальные проблемы развития технических наук : сборник статей участников XXIII Областного конкурса научно-исследовательских работ «Научный Олимп» по направлению «Технические науки». — Екатеринбург, 2020

Решение задачи распознавания эмоций по изображению лица с помощью сверточных нейронных сетей

Συγγραφείς: Емельянов А. В., Солдатова О. П., Соловьева Я. В., Министерство науки и высшего образования Российской Федерации, Самарский национальный исследовательский университет им. С. П. Королева (Самарский университет), Институт информатики и кибернетики

Θεματικοί όροι: 50.01, 004.032.26

Θέμα γεωγραφικό: генеративно-состязательная сеть (GAN), глубокая сеть доверия (DBN), обучение с подстраиваемой скоростью обучения, ограниченная машина Больцмана (RBM), распознавание по изображению лица, распознавание эмоций, сверточные нейронные сети, сверточные слои, тестирование модели сети, шумоподавляющий автокодировщик (DAE)

Relation: RU\НТБ СГАУ\ВКР20231012131719

Διαθεσιμότητα: http://repo.ssau.ru/handle/Vypusknye-kvalifikacionnye-raboty/Reshenie-zadachi-raspoznavaniya-emocii-po-izobrazheniu-lica-s-pomoshu-svertochnyh-neironnyh-setei-106149

Подходы к моделированию генеративных импульсных нейронных сетей

Συγγραφείς: Антонов Д. И., Аглюков И. Н., Сухов С. В., Антонов Д. И., Аглюков И. Н., Сухов С. В.

Πηγή: Информационные технологии и нанотехнологии (ИТНТ-2023). - Т. 4 : Искусственный интеллект

Θέμα γεωγραφικό: импульсная нейронная сеть, вариационный автокодировщик, генеративная нейронная сеть, генеративно-состязательная сеть

Relation: Информационные технологии и нанотехнологии (ИТНТ-2023) : сб. тр. по материалам IX Междунар. конф. и молодеж. шк. (г. Самара, 17-23 апр. 2023 г.): в 6; RU\НТБ СГАУ\541291

Διαθεσιμότητα: http://repo.ssau.ru/handle/Informacionnye-tehnologii-i-nanotehnologii/Podhody-k-modelirovaniu-generativnyh-impulsnyh-neironnyh-setei-105732