Поиск

Выпуск
Название
Авторы
Том 29, № 3 (2019)
Application of Quantum-Clustering on Thermograms of WiFi Circuits in Different Operation Modes
Yassin N., Farouk M.
PDF
(Eng)
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.
PDF
(Eng)
Том 26, № 1 (2016)
Detection of dog-robot interactions in video sequences
Al-Raziqi A., Krishna M., Denzler J.
PDF
(Eng)
Том 29, № 3 (2019)
Application of Particle Filter Algorithm Based on Gaussian Clustering in Dynamic Target Tracking
Yang K., Wang J., Shen Z., Pan Z., Yu W.
PDF
(Eng)
Том 27, № 1 (2017)
An approach for EEG of post traumatic sleep spindles and epilepsy seizures detection and classification in rats
Obukhov K., Kershner I., Komol’tsev I., Maluta I., Obukhov Y., Manolova A., Gulyaeva N.
PDF
(Eng)
Том 29, № 3 (2019)
An Automatic Detection of Blood Vessel in Retinal Images Using Convolution Neural Network for Diabetic Retinopathy Detection
Raja C., Balaji L.
PDF
(Eng)
Том 27, № 1 (2017)
Analyzing model distances between expert propositions with differently ordered logical variables of knowledge base formulas and collective clustering
Vikent’ev A.
PDF
(Eng)
Том 29, № 3 (2019)
A Clustering Based Classification Approach Based on Modified Cuckoo Search Algorithm
Dhal K., Das A., Ray S., Das S.
PDF
(Eng)
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.
PDF
(Eng)
Том 28, № 3 (2018)
Application of Superpixels to Segment Several Landmarks in Running Rodents
Maghsoudi O., Vahedipour A., Robertson B., Spence A.
PDF
(Eng)
Том 26, № 2 (2016)
A two-phase solution procedure using mixtures of algorithms in the structure–property problem
Prokhorov E., Svitan’ko I., Zakharenko A., Sukhanova M., Bekker A., Perevoznikov A., Kumskov M.
PDF
(Eng)
Том 28, № 3 (2018)
Use of Spectral Clustering Combined with Normalized Cuts (N-Cuts) in an Iterative k-Means Clustering Framework (NKSC) for Superpixel Segmentation with Contour Adherence
Ghosh P., Mali K., Das S.
PDF
(Eng)
Том 26, № 2 (2016)
Reduction based similarity learning for high dimensional problems
Iofina G., Maximov Y.
PDF
(Eng)
Том 27, № 4 (2017)
Image clustering segmentation based on SLIC superpixel and transfer learning
Li X., Shen X., Chen H., Feng Y.
PDF
(Eng)
Том 26, № 2 (2016)
On metric spaces arising during formalization of recognition and classification problems. Part 1: Properties of compactness
Torshin I., Rudakov K.
PDF
(Eng)
Том 29, № 4 (2019)
Kernel-Distance-Based Intuitionistic Fuzzy c-Means Clustering Algorithm and Its Application
Xiangxiao L., Honglin O., Lijuan X.
PDF
(Eng)
Том 27, № 3 (2017)
New model metrics between relations of n-valued logic and uncertainty of automatic clustering of statements
Vikent’ev A.
PDF
(Eng)
Том 26, № 1 (2016)
Solving problems of clustering and classification of cancer diseases based on DNA methylation data
Polovinkin A., Krylov I., Druzhkov P., Ivanchenko M., Meyerov I., Zaikin A., Zolotykh N.
PDF
(Eng)
1 - 18 из 18 результатов
Подсказки:
  • Ключевые слова чувствительны к регистру
  • Английские предлоги и союзы игнорируются
  • По умолчанию поиск проводится по всем ключевым словам (агенс AND экспериенцер)
  • Используйте OR для поиска того или иного термина, напр. образование OR обучение
  • Используйте скобки для создания сложных фраз, напр. архив ((журналов OR конференций) NOT диссертаций)
  • Для поиска точной фразы используйте кавычки, напр. "научные исследования"
  • Исключайте слово при помощи знака - (дефис) или оператора NOT; напр. конкурс -красоты или же конкурс NOT красоты
  • Используйте * в качестве версификатора, напр. научн* охватит слова "научный", "научные" и т.д.

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».