SCI Библиотека

В учебном пособии рассмотрены основные приемы моделирования объектов строительства — каркасных зданий и сооружений промышленных предприятий.
Предназначено для студентов инженерно-строительного факультета, обучающихся по направлению подготовки 08.03.01 «Строительство» и специальности 08.05.01 «Строительство уникальных зданий и сооружений».

Рассмотрены вопросы, связанные с построением и использованием основных архитектур современных нейронных сетей. Рассматриваются полносвязные, сверточные, рекуррентные и трансформерные модели.
Предназначено для студентов бакалавриата, обучающихся по направлению 09.03.01 «Информатика и вычислительная техника» по профилю «Искусственный
интеллект».

Представлена базовая архитектура интегрированной системы программирования, описаны основные функции составляющих ее модулей. Рассмотрены вопросы влияния технологий программирования на программную архитектуру. Сравниваются особенности разработки, распространения, а также исполнение компилируемого и интерпретируемого программного кода. Приводятся примеры показателей для оценки качества программного обеспечения. Показаны особенности управления памятью при исполнении кода.

Современные технологии судостроения, как и любого промышленного производства, так или иначе связаны с применением информационных систем. Все проекты начинается с проработки технических, технологических и управленческих решений в цифровом пространстве и могут с полным основанием считаться информа-ционными. Конспект лекций, разработанный в рамках реализации проекта «Цифровые кафедры», предназначен для формирования профессиональных компетенций руководителей проектов в области информационных технологий у обучающихся Санкт-Петербургского государственного морского технического университета, которые изучают направления подготовки, не связанные с информатикой, а также слушателей курсов профессиональной переподготовки по программам дополнительного образования. Подробно рассмотрены основные угрозы информационным системам, возможности вредоносных программ, потенциал защитных технических
средств и программного обеспечения, правовые и организационные аспекты обеспечения безопасной эксплуатации информационных систем современными средствами.

Целью освоения дисциплины «Математическое моделирование и анализ данных в садоводстве» является формирование у магистрантов знаний, умений и навыков по применению интеллектуальных информационных технологий для создания статистических и интеллектуальных моделей и решения на их основе задач прогнозирования, принятия решений и научных исследований в области производства плодов, овощей, винограда.

Машинное обучение. Практикум для студентов аграрных ВУЗов – учебно-методическое пособие для студентов и профессионалов, которые хотят овладеть навыками машинного обучения и применять их на практике. В пособии подробно рассмотрены основные методы машинного обучения, приведены примеры их использования в различных приложениях и представлены практические задания. Особое внимание уделено выбору признаков, регуляризации моделей, работе с несбалансированными данными и управлению ошибками. Пособие также содержит описание основных инструментов и библиотек машинного обучения, таких как Python, NumPy, Pandas, Scikit-learn и TensorFlow, а также практические советы по работе с данными. В целом, это полезный ресурс для тех, кто хочет научиться применять методы машинного обучения на практике.

Учебное пособие содержит учебные материалы по дисциплине «Математическое моделирование» для направления подготовки 01.03.02 – Прикладная математика и информатика. В учебном пособии представлены современные подходы к разработке и анализу математических моделей. Особое внимание уделено динамическим моделям и методам их анализа.
Адресовано студентам высших учебных заведений, обучающимся по программам бакалавриата.

Пособие по структуре, содержанию и методике ориентировано на изучение дисциплин «Нейронные сети», «Компьютерное зрение» и других аналогичных дисциплин согласно действующим стандартам. Содержит видеолекции, а также проверочные вопросы по теме каждой лекции.
Предназначено для магистрантов очной и очно-заочной форм обучения по направлениям «Информатика и вычислительная техника», «Информационная безопасность» и другим смежным направлениям.

В учебном пособии, подготовленном на кафедре математического и прикладного анализа факультета прикладной математики, информатики и механики Воронежского государственного университета, излагаются основные понятия цифровой обработки изображений, охарактеризованы операции над изображениями, описаны алгоритмы сжатия изображений, форматы хранения растровых изображений, рассказывается об улучшении качества изображения. Рассматриваются методы кластеризации, сегментации, поиска объектов на изображении, детектирования прямых линий и сетчатых структур на изображении с помощью преобразования Радона.
Для студентов, изучающих компьютерную графику, цифровую обработку изображений, анализ медицинских изображений.

Рассмотрены базовые основы классической теории нечетких множеств, отношений и их композиций (свертки). Выполнено фундаментальное обобщение понятия нечеткого соответствия. Приведена постановка прямой задачи на нечетких соответствиях, предложена методология решения прямой задачи при различных видах импликаций. Проведено фундаментальное исследование вариантов постановки и решения обратной задачи, которая по определению является принципиально сложной. Изложены основы теории полиномиальных нечетких уравнений и их систем. Выполнено исследование классической задачи нечеткой диагностики. Предложена методология и практические основы сведения обратной задачи к оптимизационной в том числе для решения сложных (рекуррентных) обратных задач