Инструменты пользователя

Инструменты сайта


courses:ai_spatial_ecology:sources_for_study

Источники для изучения

  1. Аксенова К. В., Кутикова В. С. Современные методы обработки и анализа изображений высокого разрешения в геоинформатике // Информационные технологии и системы: управление, экономика, транспорт, право. – 2025. – № 4(52). – С. 92–104.
  2. Алибеков М. Р., Березина Н. Е., Вихрев И. Б. и др. Методика анализа производительности вывода глубоких нейронных сетей на примере задачи классификации изображений // Суперкомпьютерные дни в России: труды междунар. конф. – Москва, 2023. – С. 64–76.
  3. Аналитические технологии в социальной сфере: теория и практика: материалы конф. – Москва, 2025. – 238 с.
  4. Артемьев И. Б., Пахирка А. И. Обзор фреймворков для развертывания моделей машинного обучения на устройствах с ограниченными ресурсами // Решетневские чтения: материалы XXIX Междунар. науч.-практ. конф. – Красноярск, 2025. – С. 330–332.
  5. Белкина В. А. Философско-методологические основания изучения экологической техносферы: дис. … канд. филос. наук. – Курск, 2024. – 195 с.
  6. Бушуев А. В., Топорков А. П. Влияние повреждений изображений низкого разрешения и дообучения моделей нейросетей на качество решения задач компьютерного зрения // Информационные технологии и инжиниринг: сб. материалов междунар. молодежной науч.-практ. конф. – Белгород, 2025. – С. 268–273.
  7. Ван Т. Л., Боровиков С. М., Дик С. К., Будник А. В. Ускоренная оценка надежности разрабатываемых прикладных компьютерных программ // BIG DATA и анализ высокого уровня: сб. науч. статей X Междунар. науч.-практ. конф. – Минск, 2024. – С. 444–451.
  8. Вербицкий А. С., Чирков К. Д. Алгоритмы и методы реализации нейросетей на мобильных платформах // Нейрокомпьютеры и их применение: сб. тезисов XXI Всерос. науч. конф. – Москва, 2023. – С. 148–149.
  9. Виллиамс М. В., Кузяков О. Н. Сравнительный анализ методов идентификации кластеров Getis-Ord Gi* и DBSCAN при разведке полезных ископаемых // Автоматизация и информатизация ТЭК. – 2025. – № 1(618). – С. 35–41.
  10. Геоинформационная система «ЭкоДренаж»: свидетельство о государственной регистрации программы для ЭВМ № 2026616577 от 10.03.2026.
  11. Доклад о разливе дизельного топлива в Норильске // Счетная палата РФ. – 2020.
  12. Дорощук К. А. Обзор методов прогнозирования наводнений // VI Междунар. науч. конф. по междисциплинарным исследованиям. – Екатеринбург, 2024. – С. 458–469.
  13. Дьяченко Р. А., Гура Д. А., Осенняя А. В. и др. Разработка структуры информационной системы геопространственных данных для решения задач территориального планирования // Известия высших учебных заведений. Геодезия и аэрофотосъемка. – 2024. – Т. 68, № 4. – С. 87–99.
  14. Емельянцев А. Э. Использование искусственного интеллекта в законодательном процессе: перспективы и риски в контексте соблюдения прав человека // International Law Journal. – 2025. – Т. 8, № 6. – С. 172–175.
  15. Загородних Н. А., Константинов И. С. Интеллектуальное прогнозирование аварийности как перспектива развития информационных систем анализа ДТП // Информационные технологии в науке, образовании и производстве (ИТНОП-2025). – Орел, 2025. – С. 498–504.
  16. Заславский М. М., Крыжановский К. Е., Иванов Д. В. Разработка системы экологического мониторинга на базе технологий пространственной разметки и машинного зрения // Известия высших учебных заведений России. Радиоэлектроника. – 2023. – Т. 26, № 4. – С. 56–69.
  17. Захаров Р. К., Кулагин В. П. Исследование архитектур моделей для задач классификации изображений документов // Фундаментальные, поисковые, прикладные исследования и инновационные проекты: сб. трудов III Нац. науч.-практ. конф. – Москва, 2024. – С. 98–102.
  18. Иванов Р. А., Николаев М. Е., Петров К. А. Возможности обработки звуковых данных с помощью нейронных сетей // Информатика и вычислительная техника: сб. науч. трудов. – Чебоксары, 2025. – С. 198–204.
  19. Комплексная защита информации: сб. материалов XXIX науч.-практ. конф. – Санкт-Петербург, 2024. – 292 с.
  20. Корсакова С. К., Русина Н. В., Бондарик В. М. Прогнозирование временного ряда в Python с помощью метода Хольта-Уинтерса // BIG DATA и анализ высокого уровня: сб. науч. статей X Междунар. науч.-практ. конф. – Минск, 2024. – С. 438–443.
  21. Крупнова Е. С., Дмитриев А. В. Автоматическое распознавание топонимов: новые вызовы для цифровой картографии // Региональные геосистемы. – 2025. – Т. 49, № 3. – С. 477–499.
  22. Леохин Ю. Л., Фатхулин Т. Д., Ментус М. В. Разработка и применение методов распознавания зашумленных аудиофайлов посредством нейросетевых технологий // Вестник Рязанского государственного радиотехнического университета. – 2024. – № 88. – С. 65–73.
  23. Лучников А. И. Современные тенденции применения БПЛА в исследовании природных сред. Анализ зарубежных публикаций // Гидрометеорология и экология. – 2025. – № 80. – С. 530–546.
  24. Майбородина И. А. Автоматическое распознавание речи из видеолекций с использованием открытой модели Whisper // Наука настоящего и будущего. – 2024. – Т. 1. – С. 16–19.
  25. Молодяков С. А. Применение нейронных сетей для обработки мультимедийного контента: 100 примеров на Python. – Санкт-Петербург, 2025. – 573 с.
  26. Мороз Е. С. Методы семантической сегментации в компьютерном зрении: обзор архитектур, функций потерь и современных подходов // Донецкие чтения – 2025: материалы X Междунар. науч. конф. – Донецк, 2025. – С. 397–400.
  27. Озера Евразии: проблемы и пути их решения: материалы 3 междунар. конф. – Казань, 2025. – 991 с.
  28. Перовские чтения: материалы междунар. науч.-практ. конф. – Чита, 2025. – 495 с.
  29. Поляков А. Н., Полякова К. Э. Сегментация спутниковых снимков Sentinel и Landsat: современные подходы и перспективы // Современная наука: актуальные проблемы теории и практики. Серия: Естественные и технические науки. – 2025. – № 2-1. – С. 123–127.
  30. Попова А. А., Захаров М. В., Шошина К. В. Разработка метода автоматизированного картографирования местности на основе мультиспектральных спутниковых снимков // Вестник МГТУ «Станкин». – 2024. – № 2(69). – С. 150–160.
  31. Приложение для мобильных устройств под управлением Android 8.0 и выше для приема точных координат с ГНСС приемника и трансляции их в ГИС ZuluGIS Mobile: свидетельство о государственной регистрации программы для ЭВМ № 2019667324 от 23.12.2019.
  32. Программный модуль «Линейные системы координат» для ГИС Редактора «НАШа ГИС»: свидетельство о государственной регистрации программы для ЭВМ № 2022619563 от 24.05.2022.
  33. Семаков М. В., Антонов И. В. Изучение корреляции индекса токсичности с гидрохимическими и гидробиологическими индексами качества воды // Сб. материалов XXVIII Междунар. Биос-форума и Молодежной Биос-олимпиады 2023. – Санкт-Петербург, 2023. – С. 240–243.
  34. Теоретические и практические основы научного прогресса в современном обществе: сб. статей Междунар. науч.-практ. конф. Часть 1. – Уфа, 2023. – 126 с.
  35. Тихонова С. А., Стручкова Г. П., Крупнова Т. Г. и др. Оценка загрязнения тяжелыми металлами водных объектов Якутии по спектральным характеристикам космоснимков // Горный информационно-аналитический бюллетень. – 2024. – № 7-1. – С. 83–92.
  36. Флора и растительность в меняющемся мире: проблемы изучения, сохранения и рационального использования: материалы II Междунар. науч. конф. – Минск, 2024. – 468 с.
  37. Фомичева С. Г., Беззатеев С. В., Скробат И. С. Повышение качества спутниковых снимков при мониторинге углеродного следа // T-Comm: Телекоммуникации и транспорт. – 2023. – Т. 17, № 9. – С. 4–18.
  38. Хабибулин Р. Ш., Прокопенко А. Н., Жукова П. Н. и др. Основы информационной безопасности в МЧС России: учебник. – Москва, 2023. – 649 с.
  39. Хрящев В. В., Приоров А. Л., Павлов В. А., Ивановский Л. И. Сегментация объектов на спутниковых изображениях с использованием сверточных нейронных сетей // Наукоемкие технологии. – 2024. – Т. 25, № 2. – С. 82–90.
  40. Hanna-Attisha M. et al. Elevated Blood Lead Levels in Children Associated With the Flint Drinking Water Crisis // American Journal of Public Health. – 2016. – Vol. 106, Issue 2. – P. 283–290.
  41. Mirkov N. S., Radivojevic D. S., Lazovic I. M. et al. Satellite remote sensing and deep learning for aerosols prediction // Military Technical Courier. – 2023. – Vol. 71, No. 1. – P. 66–83.
  42. WWF. Арктика под угрозой: анализ промышленного загрязнения. – 2023.
courses/ai_spatial_ecology/sources_for_study.txt · Последнее изменение: onutkina