Electronic Documents Search

Documents found: 13

1
2

Model of a supercomputer cluster in the form of a queueing system with a random limit on the execution time of applied tasks // Информатика, телекоммуникации и управление. – 2024. – Т. 17, № 3: Тематический сборник "Решение прикладных задач методами искусственного интеллекта". — С. 71-83

Creators	Zayats O. I.; Baksheev V. E.; Zaborovsky V. S.; Muliukha V. A.
Imprint	2024
Collection	Общая коллекция
Subjects	Вычислительная техника; Системное программное обеспечение; Математика; Исследование операций; supercomputer clusters; queuing systems (computing); limited task execution time; processors; task dispatching (computing); statistical data processing; method of generating functions; суперкомпьютерные кластеры; системы массового обслуживания (вычислительная техника); ограниченное время выполнения задач; процессоры; диспетчеризация задач (вычислительная техника); статистическая обработка данных; метод производящих функций
UDC	004.45; 519.8
LBC	32.973-018.2; 22.18
Document type	Article, report
File type	PDF
Language	English
DOI	10.18721/JCSTCS.17307
Rights	Свободный доступ из сети Интернет (чтение, печать, копирование)

pdf, 0.5 Mb

Определение класса распределения вектора медицинских показателей // Научно-технические ведомости Санкт-Петербургского государственного политехнического университета. Сер.: Физико-математические науки. – 2020. – Т. 13, № 1. — С. 118-126

Creators	Антонов В. И.; Богомолов О. А.; Гарбарук В. В.; Фоменко В. Н.
Imprint	2020
Collection	Общая коллекция
Subjects	Математика; Исследование операций; распределение векторов (математика); классы распределения векторов; идентификация векторов; статистические критерии значимости (математика); математическое моделирование; мощность критерия значимости; медицинские показатели; vector distribution (math); vector distribution classes; vector identification; statistical significance criteria (math); mathematical modeling; power of the significance criterion; medical indicators
UDC	519.8
LBC	22.8
Document type	Article, report
File type	PDF
Language	Russian
DOI	10.18721/JPM.13110
Rights	Свободный доступ из сети Интернет (чтение, печать, копирование)

pdf, 352 Kb

Обучение с подкреплением как технология искусственного интеллекта для решения социально-экономических задач: оценка производительности алгоритмов // π-Economy. – 2023. – Т. 16, № 5. — С. 38-50

Creators	Орлова Е. В.
Imprint	2023
Collection	Общая коллекция
Subjects	Математика; Исследование операций; Радиоэлектроника; Искусственный интеллект. Экспертные системы; интеллектуальная экономика; технологии искусственного интеллекта; обучение с подкреплением; социально-экономические задачи; производительность алгоритмов обучения; качество алгоритмов обучения; машинное обучение; бизнес-метрики; intellectual economy; artificial intelligence technology; reinforcement learning; socio-economic tasks; performance of learning algorithms; quality of learning algorithms; machine learning; business metrics
UDC	519.8; 004.8
LBC	22.18; 32.813
Document type	Article, report
File type	PDF
Language	Russian
DOI	10.18721/JE.16503
Rights	Свободный доступ из сети Интернет (чтение, печать, копирование)

pdf, 295 Kb

1
2