Поиск

Выпуск
Название
Авторы
Том 27, № 2 (2018)
Neural Networks with Image Recognition by Pairs
Geidarov P.
PDF
(Eng)
Том 26, № 1 (2017)
Clearly defined architectures of neural networks and multilayer perceptron
Geidarov P.
PDF
(Eng)
Том 26, № 4 (2017)
3D crystal structure identification using fuzzy neural networks
Kirsh D., Soldatova O., Kupriyanov A., Lyozin I., Lyozina I.
PDF
(Eng)
Том 26, № 1 (2017)
Development of the algorithm of adaptive construction of hierarchical neural network classifiers
Svetlov V., Dolenko S.
PDF
(Eng)
Том 28, № 2 (2019)
Study of Fault Tolerance Methods for Hardware Implementations of Convolutional Neural Networks
Solovyev R., Stempkovsky A., Telpukhov D.
PDF
(Eng)
Том 27, № 3 (2018)
A New Neural Network Classifier Based on Atanassov’s Intuitionistic Fuzzy Set Theory
Giveki D., Rastegar H., Karami M.
PDF
(Eng)
Том 26, № 1 (2017)
Ensembles of neural networks for forecasting of time series of spacecraft telemetry
Marushko E., Doudkin A.
PDF
(Eng)
Том 25, № 3 (2016)
The nature of unsupervised learning in deep neural networks: A new understanding and novel approach
Golovko V., Kroshchanka A., Treadwell D.
PDF
(Eng)
Том 28, № 2 (2019)
Passivity and Passification of Dynamic Memristor Neural Networks with Delays Operating in the Flux-Charge Domain
Jie Liu , Huaiqin Wu
PDF
(Eng)
Том 27, № 3 (2018)
Algorithm of Definition of Mutual Arrangement of L1–L5 Vertebrae on X-ray Images
Kurochka K., Panarin K.
PDF
(Eng)
Том 27, № 3 (2018)
A New Type of a Wavelet Neural Network
Efitorov A., Dolenko S.
PDF
(Eng)
Том 25, № 2 (2016)
On the issue of application of cellular automata and neural networks methods in VLSI design
Stempkovsky A., Gavrilov S., Matyushkin I., Teplov G.
PDF
(Eng)
Том 26, № 4 (2017)
Shallow and deep learning for image classification
Ososkov G., Goncharov P.
PDF
(Eng)
Том 26, № 1 (2017)
Deep learning: an overview and main paradigms
Golovko V.
PDF
(Eng)
Том 25, № 1 (2016)
Adaptive methods of solving inverse problems for improvement of fidelity of molecular DNA computations
Dolenko T., Burikov S., Efitorov A., Laptinsky K., Sarmanova O., Dolenko S.
PDF
(Eng)
Том 28, № 2 (2019)
Agricultural Vegetation Monitoring Based on Aerial Data Using Convolutional Neural Networks
Ganchenko V., Doudkin A.
PDF
(Eng)
Том 27, № 2 (2018)
Global Synchronization in the Finite Time for Variable-Order Fractional Neural Networks with Discontinuous Activations
Ren J., Wu H.
PDF
(Eng)
Том 27, № 4 (2018)
Neural Networks Based Sorting Order for Reversible Data Hiding in Pixel Prediction Error
Rasmi A., Arunkumar B.
PDF
(Eng)
Том 27, № 2 (2018)
Use of Adaptive Methods to Solve the Inverse Problem of Determination of Composition of Multi-Component Solutions
Efitorov A., Dolenko S., Dolenko T., Laptinskiy K., Burikov S.
PDF
(Eng)
Том 26, № 3 (2017)
Neuronal topology as set of braids: Information processing, transformation and dynamics
Lukyanova O., Nikitin O.
PDF
(Eng)
Том 28, № 2 (2019)
Motor Imagery-based Brain-Computer Interface: Neural Network Approach
Lazurenko D., Kiroy V., Shepelev I., Podladchikova L.
PDF
(Eng)
Том 27, № 4 (2018)
Neural Networks in Video-Based Age and Gender Recognition on Mobile Platforms
Kharchevnikova A., Savchenko A.
PDF
(Eng)
Том 27, № 1 (2018)
Fuzzy Analysis and Deep Convolution Neural Networks in Still-to-video Recognition
Savchenko A., Belova N., Savchenko L.
PDF
(Eng)
Том 26, № 2 (2017)
Deep neural networks and maximum likelihood search for approximate nearest neighbor in video-based image recognition
Savchenko A.
PDF
(Eng)
Том 28, № 4 (2019)
Global Mittag-Leffler Stability of Fractional Hopfield Neural Networks with δ-Inverse Hölder Neuron Activations
Xiaohong Wang , Huaiqin Wu
PDF
(Eng)
1 - 25 из 27 результатов 1 2 > >> 
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».