Electronic Documents Search

Documents found: 3

1

Модели машинного обучения для определения значений ненаблюдаемых параметров, связанных с центральностью, для широкого спектра ядерных систем при энергии 200 ГэВ // Научно-технические ведомости Санкт-Петербургского государственного политехнического университета. Сер.: Физико-математические науки. – 2023. – Т. 16, № 2. — С. 111-120

Creators	Лобанов А. А.; Бердников Я. А.; Митранков Ю. М.
Imprint	2023
Collection	Общая коллекция
Subjects	Физика; Элементарные частицы; машинное обучение; ненаблюдаемые параметры; ядерные системы; ядерные взаимодействия; центральность параметров; столкновение ядер (физика); многослойные перцептроны; machine learning; unobservable parameters; nuclear systems; nuclear interactions; centrality of parameters; collision of nuclei (physics); multilayer perceptrons
UDC	539.12
LBC	22.382
Document type	Article, report
File type	PDF
Language	Russian
DOI	10.18721/JPM.16210
Rights	Свободный доступ из сети Интернет (чтение, печать, копирование)

pdf, 0.7 Mb

Модели машинного обучения для нахождения значений ненаблюдаемых параметров, описывающих центральность, при столкновениях различных ядер в энергетическом диапазоне от 40 до 200 ГэВ // Научно-технические ведомости Санкт-Петербургского государственного политехнического университета. Сер.: Физико-математические науки. – 2023. – Т. 16, № 2. — С. 121-131

Creators	Лобанов А. А.; Бердников Я. А.; Митранкова М. М.
Imprint	2023
Collection	Общая коллекция
Subjects	Физика; Элементарные частицы; машинное обучение; ненаблюдаемые параметры; ультрарелятивистские ядра; нуклон-нуклонные столкновения; центральность параметров; столкновение ядер (физика); многослойные перцептроны; machine learning; unobservable parameters; ultrarelativistic kernels; nucleon-nucleon collisions; centrality of parameters; collision of nuclei (physics); multilayer perceptrons
UDC	539.12
LBC	22.382
Document type	Article, report
File type	PDF
Language	Russian
DOI	10.18721/JPM.16211
Rights	Свободный доступ из сети Интернет (чтение, печать, копирование)

pdf, 0.4 Mb

Нейросетевое моделирование температурных зависимостей модулей упругости деформируемых алюминиевых сплавов // Цветные металлы. – 2025. – № 3. — С. 62-66 New arrival!

Creators	Гусев А. Д.; Маркова Г. В.
Imprint	2025
Collection	Общая коллекция
Subjects	Технология металлов; Металловедение цветных металлов и сплавов; Техника; Сопротивление материалов; алюминиевые сплавы; деформируемые сплавы; упругость алюминиевых сплавов; модули упругости; температурные зависимости; нейросетевое моделирование; искусственные нейронные сети; прогнозирование модулей упругости; многослойные перцептроны
UDC	669.7/8; 539.3/6
LBC	34.23/25; 30.121
Document type	Article, report
File type	Other
Language	Russian
DOI	10.17580/tsm.2025.03.09
Rights	Доступ по паролю из сети Интернет (чтение)

https://eivis.ru/browse/article/103828917/viewer?udb=12

1