Расширенный поиск

Волков А. А., Гастев С. А.
   Дистанционное и виртуальное образование как элемент инновационно-аксиологической роботизированной системы преподавания / Волков А. А., Гастев С. А. // Дистанционное и виртуальное обучение. С июня 2007 г. объединился с журналом "Телекоммуникации и информатизация в образовании" . - 2015. - № 7. - С. 60-72.

Волков А. А., Гастев С. А.
   О специфике понятия «семантика химического текста» с позиций информационно-аксиологического подхода / Волков А. А., Гастев С. А. // Дистанционное и виртуальное обучение. С июня 2007 г. объединился с журналом "Телекоммуникации и информатизация в образовании" . - 2015. - № 8. - С. 101-108.

   Выбор структуры для подсистемы анализа реакции пользователя на качество предоставляемых интернет-услуг по мультимедийному трафику / Галкин В. А., Красильников С. Н., Попенков В. Б., Гонсалес-Гусев Х. К. // Динамика сложных систем. - 2018. - Т. 12, № 4. - С. 67-70.

Вьюгин В. В.
   Элементы математической теории машинного обучения : учебное пособие для вузов / Вьюгин В. В. ; Моск. физико-техн. ин-т (гос. ун-т), РАН. Ин-т проблем передачи информации им. А. А. Харкевича. - М. : МФТИ - ИППИ РАН, 2010. - 231 с. - Библиогр.: с. 229-231. - ISBN 978-5-7417-0339-7.

Гузева Т. А., Цибизова Т. Ю., Макарова Ю. Б.
   Цифровая модель проектирования основных образовательных программ университета / Гузева Т. А., Цибизова Т. Ю., Макарова Ю. Б. // Технологии разработки и отладки сложных технических систем: : сборник трудов 7 Всероссийской научно-технической конференции, Москва, 1-2 апреля 2020 г. / МГТУ им. Н. Э. Баумана (Национальный исследовательский университет), Центр инженерных технологий и моделирования "Экспонента". - М., 2021. - С. 74-80.

Жбейли Батуль, Панфилова Е. В., Яковлева Е. А.
   Разработка нейронной сети для анализа данных металлооксидных газовых сенсоров в системе искусственного носа / Жбейли Батуль, Панфилова Е. В., Яковлева Е. А. // Наука, технологии и бизнес : сборник материалов 5-ой Межвузовской конференции аспирантов, соискателей и молодых учёных, Москва, 18-19 апреля 2023 г. / МГТУ им. Н. Э. Баумана (Национальный исследовательский университет). - М., 2023. - С. 109-119.

Зарубенкова В. О.
   Бинарная классификация комментариев с использованием моделей машинного обучения / Зарубенкова В. О. // Управление качеством инженерного образования: перспективы искусственного интеллекта : материалы 3-ей Международной конференции, посвящённой 70-летию кафедры ИУ6, Москва, 30 октября-2 ноября 2023 года / МГТУ им. Н. Э. Баумана (национальный исследовательский университет). - М., 2024. - С. 105-107.

Кадиев А. Д., Чибисова А. В.
   Нейросетевые методы решения задачи кредитного скоринга / Кадиев А. Д., Чибисова А. В. // Математическое моделирование и численные методы. - 2022. - № 4. - С. 81-92.

   Компьютеры, мозг, познание. Успехи когнитивных наук / РАН ; отв. ред. Величковский Б. М., Соловьев В. Д. - М. : Наука, 2008. - 291 с. : ил. - (Информатика: неограниченные возможности и возможные ограничения). - Библиогр. в конце ст. - ISBN 978-5-02-033784-8.

Ланц Б.
   Машинное обучение на R: экспертные техники для прогностического анализа / Ланц Б. ; пер. с англ. Сандицкая Е. - СПб. : Питер, 2020. - 462 с. : рис. - (Библиотека программиста). - ISBN 978-5-4461-1512-9.