СибНСХБ

Вид поиска

Область поиска

Найдено в других БД

Формат представления найденных документов:
библиографическое описание	краткий	полный

Отсортировать найденные документы по:
автору	заглавию	году издания	типу документа

Поисковый запрос: (<.>S=ОБУЧЕНИЕ МАШИНЫ<.>)

Общее количество найденных документов : 2
Показаны документы с 1 по 2

РЖ ВИНИТИ 34 (BI36) 07.07-04А4.183

Sajda, Paul.
Machine learning for detection and diagnosis of disease [Text] / Paul Sajda // Annual Review of Biomedical Engineering. - Palo Alto (Calif.), 2006. - 2006, Vol. 8. - P537-565 . - ISBN 0-8243-3508-2
Перевод заглавия: Обучение машины обнаружению и диагностике поражений
Аннотация: Обучение машины (machine learning) в настоящее время выделилось из теории искусственного интеллекта как самостоятельный раздел, в к-ром разрабатываются и используются объективные алгоритмы автоматического распознавания многомерных и мультимодальных медицинских данных. В литературном обзоре представлены последние достижения в этой области, особенно алгоритмы распознавания и сегментации на основе линейных супервизоров и байесовского подхода. Приведены конкретные примеры использования подобных алгоритмов для биомедицинской диагностики. США, Dep. of Biomed. Eng., Columbia Univ., New York, NY 10027. Ил. 8. Библ. 128

ГРНТИ	34.49.33

ВИНИТИ 341.49.33.15.02
Рубрики: МЕДИЦИНСКИЕ ИЗОБРАЖЕНИЯ
АВТОМАТИЗИРОВАННОЕ РАСПОЗНАВАНИЕ
ОБУЧЕНИЕ МАШИНЫ
ОБЗОРЫ
БИБЛ. 128

РЖ ВИНИТИ 76 (BI38) 07.07-04А3.68

Sajda, Paul.
Machine learning for detection and diagnosis of disease [Text] / Paul Sajda // Annual Review of Biomedical Engineering. - Palo Alto (Calif.), 2006. - 2006, Vol. 8. - P537-565 . - ISBN 0-8243-3508-2
Перевод заглавия: Обучение машины обнаружению и диагностике поражений
Аннотация: Обучение машины (machine learning) в настоящее время выделилось из теории искусственного интеллекта как самостоятельный раздел, в к-ром разрабатываются и используются объективные алгоритмы автоматического распознавания многомерных и мультимодальных медицинских данных. В литературном обзоре представлены последние достижения в этой области, особенно алгоритмы распознавания и сегментации на основе линейных супервизоров и байесовского подхода. Приведены конкретные примеры использования подобных алгоритмов для биомедицинской диагностики. США, Dep. of Biomed. Eng., Columbia Univ., New York, NY 10027. Ил. 8. Библ. 128

ГРНТИ	76.03.59

ВИНИТИ 761.03.59.09.15
Рубрики: МЕДИЦИНСКИЕ ИЗОБРАЖЕНИЯ
АВТОМАТИЗИРОВАННОЕ РАСПОЗНАВАНИЕ
ОБУЧЕНИЕ МАШИНЫ
ОБЗОРЫ
БИБЛ. 128

"Электронные каталоги и базы данных библиотек СО РАН"

© Международная Ассоциация пользователей и разработчиков электронных библиотек и новых информационных технологий
(Ассоциация ЭБНИТ)

rtvarBDview(" результаты поиска","20190607010228","4682442");

Вид поиска