Список статей

Выпуск Название Файл
Том 26, № 1 (2016) 3D pose estimation for articulated vehicles using Kalman-filter based tracking
Fuchs C., Neuhaus F., Paulus D.
Том 29, № 2 (2019) A Blur-SURE-Based Approach to Kernel Estimation for Motion Deblurring
Li J.
Том 29, № 3 (2019) A Clustering Based Classification Approach Based on Modified Cuckoo Search Algorithm
Dhal K., Das A., Ray S., Das S.
Том 28, № 1 (2018) A Coarse-to-Fine Strategy for Vehicle Logo Recognition from Frontal-View Car Images
Sotheeswaran S., Ramanan A.
Том 29, № 3 (2019) A Combination of Global and Local Features for Brain White Matter Lesion Classification
Khatabi A., Cherif W.
Том 29, № 1 (2019) A Comparative Analysis of Segmentation Techniques for Lung Cancer Detection
Tripathi P., Tyagi S., Nath M.
Том 29, № 4 (2019) A Comprehensive Review of Digital Data Hiding Techniques
Rasmi A., Arunkumar B., Anees V.
Том 29, № 3 (2019) A Computational Approach to Pertinent Feature Extraction for Diagnosis of Melanoma Skin Lesion
Majumder S., Ullah M.
Том 28, № 4 (2018) A Face Recognition Based Biometric Solution in Education
El Moutaouakil K., Satori K., Dahmouni A., Aharrane N.
Том 29, № 3 (2019) A Fast Action Recognition Strategy Based on Motion Trajectory Occurrences
Garzón G., Martínez F.
Том 28, № 2 (2018) A Fast Fourier based Feature Descriptor and a Cascade Nearest Neighbour Search with an Efficient Matching Pipeline for Mosaicing of Microscopy Images
Hast A., Sablina V., Sintorn I., Kylberg G.
Том 27, № 3 (2017) A hybrid approach for face alignment
Wang Z., Fang Y.
Том 26, № 3 (2016) A hybrid language model based on a recurrent neural network and probabilistic topic modeling
Kudinov M., Romanenko A.
Том 29, № 4 (2019) A Lightweight Network Based on Pyramid Residual Module for Human Pose Estimation
Gao B., Ma K., Bi H., Wang L.
Том 29, № 4 (2019) A Method for Predicting Rare Events by Multidimensional Time Series with the Use of Collective Methods
Zhuravlev Y., Sen’ko O., Bondarenko N., Ryazanov V., Dokukin A., Vinogradov A.
Том 27, № 2 (2017) A method for recognizing changes in stomach mucosal microstructure by video endoscopy
Kadushnikov R., Mizgulin V., Kulagina O., Fedorov E., Starodubov D., Studenok S., Erendzhenova K., Kamenin I., Davi Y.
Том 26, № 1 (2016) A method of facial expression recognition based on Gabor and NMF
Zhou J., Zhang S., Mei H., Wang D.
Том 27, № 3 (2017) A method of reducing the number of members of the committee systems of linear inequalities
Mazurov V., Gilev D.
Том 26, № 2 (2016) A method of total variation to remove the mixed Poisson-Gaussian noise
Thanh D., Dvoenko S.
Том 28, № 3 (2018) A Modified Artificial Bee Colony Algorithm for Image Denoising Using Parametric Wavelet Thresholding Method
Zhang X.
Том 27, № 3 (2017) A multiresolution wavelet networks architecture and its application to pattern recognition
Ejbali R., Jemai O., Zaied M.
Том 29, № 2 (2019) A New Algorithm for Locating and Extracting Minutiae from Fingerprint Images
Al-Refoa A., Alshraideh M., Sharieh A.
Том 26, № 1 (2016) A new approach to study of geoacoustic emission signals
Tristanov A., Marapulets Y., Lukovenkova O., Kim A.
Том 28, № 2 (2018) A New Dimensionality Reduction Method with Correlation Analysis and Universum Learning
Chen X., Wang L.
Том 27, № 3 (2017) A new method for automating the investigation of stem cell populations based on the analysis of the integral optical flow of a video sequence
Nedzvedz O., Ablameyko S., Gurevich I., Yashina V.
1 - 25 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».