Список статей

Выпуск Название Файл
Том 26, № 3 (2016) Arterial blood pressure monitoring by active sensors based on heart rate estimation and pulse wave pattern prediction
Antsiperov V., Mansurov G.
Том 29, № 2 (2019) Automatic Abstraction of Combinational Logic Circuit from Scanned Document Page Images
Datta R., Mandal S., Biswas S.
Том 26, № 3 (2016) Automatic image analysis algorithm for quantitative assessment of breast cancer estrogen receptor status in immunocytochemistry
Dobrolyubova D., Kravtsova T., Samorodova O., Samorodov A., Slavnova E., Volchenko N.
Том 28, № 2 (2018) Automatic Methods for Mycobacterium Detection on Stained Sputum Smear Images: a Survey
Mithra K., Sam Emmanuel W.
Том 26, № 1 (2016) Automatic processing and analysis of video data formed by a capillaroscope
Chochia P.
Том 27, № 3 (2017) Automation of image categorization with most relevant negatives
Kumar V., Kumar V.
Том 28, № 3 (2018) Barcoding Technologies for the Tasks of the Facial Biometrics: State of the Art and New Solutions
Kukharev G., Kaziyeva N., Tsymbal D.
Том 28, № 1 (2018) Bi-dimensional Empirical Mode Decomposition and Nonconvex Penalty Minimization Lq (q = 0.5) Regular Sparse Representation-based Classification for Image Recognition
Li Q., Ji X., Liang S.
Том 29, № 2 (2019) Building Recognition Using Gist Feature Based on Locality Sensitive Histograms of Oriented Gradients
Li B., Sun F., Zhang Y.
Том 26, № 1 (2016) Cartographic method of surface characteristics analysis
Iziumov R., Svistkov A.
Том 28, № 2 (2018) Change Detection based on Difference Image and Energy Moments in Remote Sensing Image Monitoring
Chen H., Ye S., Zhang D., Areshkina L., Ablameyko S.
Том 26, № 4 (2016) Classification of long-bone fractures based on digital-geometric analysis of X-ray images
Bandyopadhyay O., Biswas A., Bhattacharya B.
Том 27, № 3 (2017) Classification of medicinal plant leaf image based on multi-feature extraction
Kan H., Jin L., Zhou F.
Том 26, № 1 (2016) Classification of welding defects in radiographic images
Moghaddam A., Rangarajan L.
Том 28, № 3 (2018) Color Medical Imaging Fusion Based on Principle Component Analysis and F-Transform
Al-Azzawi N.
Том 27, № 2 (2017) Combination of histogram segmentation and modification to preserve the original brightness of the images
Dhal K., Das S.
Том 27, № 1 (2017) Combinatorial analysis of the solvability properties of the problems of recognition and completeness of algorithmic models. Part 1: Factorization approach
Torshin I., Rudakov K.
Том 27, № 2 (2017) Combinatorial analysis of the solvability properties of the problems of recognition and completeness of algorithmic models. Part 2: Metric approach within the framework of the theory of classification of feature values
Torshin I., Rudakov K.
Том 27, № 3 (2017) Combining rules using local statistics and uncertainty estimates for improved ensemble segmentation
Al-Taie A., Hahn H., Linsen L.
Том 26, № 4 (2016) Comparison of image recognition efficiency of Bayes, correlation, and modified Hopfield network algorithms
Basistov Y., Yanovskii Y.
Том 27, № 3 (2017) Computer geometry algorithms in feature space dimension reduction problems
Nemirko A.
Том 27, № 2 (2017) Conditions of the correctness for the algebra of estimates calculation algorithms with μ-operators over a set of binary-data recognition problems
Dyusembaev A., Grishko M.
Том 29, № 3 (2019) Construction of a Class of Logistic Chaotic Measurement Matrices for Compressed Sensing
Kong X., Bi H., Lu D., Li N.
Том 27, № 2 (2017) Construction of an optimal collective decision in cluster analysis on the basis of an averaged co-association matrix and cluster validity indices
Berikov V.
Том 26, № 3 (2016) Construction of hybrid intelligent system of express-diagnostics of information security attackers based on the synergy of several sciences and scientific directions
Yankovskaya A., Shelupanov A., Mironova V.
101 - 125 из 352 результатов << < 1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 > >> 

Согласие на обработку персональных данных с помощью сервиса «Яндекс.Метрика»

1. Я (далее – «Пользователь» или «Субъект персональных данных»), осуществляя использование сайта https://journals.rcsi.science/ (далее – «Сайт»), подтверждая свою полную дееспособность даю согласие на обработку персональных данных с использованием средств автоматизации Оператору - федеральному государственному бюджетному учреждению «Российский центр научной информации» (РЦНИ), далее – «Оператор», расположенному по адресу: 119991, г. Москва, Ленинский просп., д.32А, со следующими условиями.

2. Категории обрабатываемых данных: файлы «cookies» (куки-файлы). Файлы «cookie» – это небольшой текстовый файл, который веб-сервер может хранить в браузере Пользователя. Данные файлы веб-сервер загружает на устройство Пользователя при посещении им Сайта. При каждом следующем посещении Пользователем Сайта «cookie» файлы отправляются на Сайт Оператора. Данные файлы позволяют Сайту распознавать устройство Пользователя. Содержимое такого файла может как относиться, так и не относиться к персональным данным, в зависимости от того, содержит ли такой файл персональные данные или содержит обезличенные технические данные.

3. Цель обработки персональных данных: анализ пользовательской активности с помощью сервиса «Яндекс.Метрика».

4. Категории субъектов персональных данных: все Пользователи Сайта, которые дали согласие на обработку файлов «cookie».

5. Способы обработки: сбор, запись, систематизация, накопление, хранение, уточнение (обновление, изменение), извлечение, использование, передача (доступ, предоставление), блокирование, удаление, уничтожение персональных данных.

6. Срок обработки и хранения: до получения от Субъекта персональных данных требования о прекращении обработки/отзыва согласия.

7. Способ отзыва: заявление об отзыве в письменном виде путём его направления на адрес электронной почты Оператора: info@rcsi.science или путем письменного обращения по юридическому адресу: 119991, г. Москва, Ленинский просп., д.32А

8. Субъект персональных данных вправе запретить своему оборудованию прием этих данных или ограничить прием этих данных. При отказе от получения таких данных или при ограничении приема данных некоторые функции Сайта могут работать некорректно. Субъект персональных данных обязуется сам настроить свое оборудование таким способом, чтобы оно обеспечивало адекватный его желаниям режим работы и уровень защиты данных файлов «cookie», Оператор не предоставляет технологических и правовых консультаций на темы подобного характера.

9. Порядок уничтожения персональных данных при достижении цели их обработки или при наступлении иных законных оснований определяется Оператором в соответствии с законодательством Российской Федерации.

10. Я согласен/согласна квалифицировать в качестве своей простой электронной подписи под настоящим Согласием и под Политикой обработки персональных данных выполнение мною следующего действия на сайте: https://journals.rcsi.science/ нажатие мною на интерфейсе с текстом: «Сайт использует сервис «Яндекс.Метрика» (который использует файлы «cookie») на элемент с текстом «Принять и продолжить».