Electronic Documents Search

Documents found: 5

1

Алгоритм обработки данных масс-спектрометрического анализа для первичной диагностики заболеваний по выдыхаемым газам // Научно-технические ведомости Санкт-Петербургского государственного политехнического университета. Сер.: Физико-математические науки. – 2021. – Т. 14, № 3. — С. 146-157

Creators	Манойлов В. В.; Новиков Л. В.; Кузьмин А. Г.; Титов Ю. А.; Заруцкий И. В.
Imprint	2021
Collection	Общая коллекция
Subjects	Химия; Физико-химические методы анализа; выдыхаемые газы; диагностика заболеваний; диагностика по выдыхаемым газам; масс-спектрометрический анализ; метод главных компонент; обработка многомерных данных; многомерная плотность вероятности; exhaled gases; diagnosis of diseases; diagnostics on exhaled gases; mass spectrometric analysis; principal component method; multidimensional data processing; multidimensional probability density
UDC	543.4/5
LBC	24.46/48
Document type	Article, report
File type	PDF
Language	Russian
DOI	10.18721/JPM.14311
Rights	Свободный доступ из сети Интернет (чтение, печать, копирование)

pdf, 344 Kb

Анализ данных медико-биологических мультисенсорных оптических систем // Оптический журнал: научно-технический журнал. – 2024. – № 7. — С. 121-131

Creators	Мазинг М. С.; Зайцева А. Ю.; Новиков Л. В.
Organization	"Оптические методы исследования потоков - 2023", международная научно-техническая конференция
Imprint	2024
Collection	Общая коллекция
Subjects	Биология; Биоинженерия; оптические системы; мультисенсорные оптические системы; медико-биологические системы; оптическая спектроскопия; интеллектуальный анализ данных; метод главных компонент; биомедицинская диагностика; optical systems; multi-sensor optical systems; biomedical systems; optical spectroscopy; data mining; principal component method; biomedical diagnostics
UDC	577.3
LBC	28.071
Document type	Article, report
File type	Other
Language	Russian
DOI	10.17586/1023-5086-2024-91-07-121-131
Rights	Доступ по паролю из сети Интернет (чтение)

https://eivis.ru/browse/issue/14026823/viewer?udb=12&page=123

Применение фармакоэнцефалографии для различия эффектов антипсихотических препаратов: выпускная квалификационная работа бакалавра: направление 16.03.01 «Техническая физика» ; образовательная программа 16.03.01_06 «Медицинская и биоинженерная физика»

Creators	Ворона Елизавета Сергеевна
Scientific adviser	Лисицкий Дмитрий Сергеевич
Other creators	Октябрьский Валерий Павлович
Organization	Санкт-Петербургский политехнический университет Петра Великого. Институт биомедицинских систем и биотехнологий
Imprint	Санкт-Петербург, 2022
Collection	Выпускные квалификационные работы; Общая коллекция
Subjects	антипсихотические препараты; наивный байесовский классификатор; записи электрокортикограмм; метод главных компонент; различие фармакологических эффектов; antipsychotic drugs; naive bayes classifier; electrocorticogram recordings; principal component method; difference in pharmacological effects
Document type	Bachelor graduation qualification work
File type	PDF
Language	Russian
Level of education	Bachelor
Speciality code (FGOS)	16.03.01
Speciality group (FGOS)	160000 - Физико-технические науки и технологии
DOI	10.18720/SPBPU/3/2022/vr/vr22-701
Rights	Доступ по паролю из сети Интернет (чтение, печать, копирование)

pdf, 4.2 Mb

Модели прогнозирования с применением искусственного интеллекта в отраслевой экономике // π-Economy. – 2024. – Т. 17, № 1. — С. 27-40

Creators	Мян В. И.
Imprint	2024
Collection	Общая коллекция
Subjects	Экономика; Прогнозирование; Мезоэкономика; модели прогнозирования; отраслевая экономика; искусственный интеллект; сельскохозяйственная отрасль; Агротул; алгоритм случайного леса (экономика); метод главных компонент; ридж-регрессия; forecasting models; industry economy; artificial intelligence; agricultural industry; Agrotool; random forest algorithm (economics); principal component method; ridge regression
UDC	338.27; 334
LBC	65.054.3; 65.012.2
Document type	Article, report
File type	PDF
Language	Russian
DOI	10.18721/JE.17102
Rights	Свободный доступ из сети Интернет (чтение, печать, копирование)

pdf, 281 Kb

Применение методов машинного обучения для предсказания влияния небольших молекул на экспрессию генов: выпускная квалификационная работа бакалавра: направление 01.03.03 «Механика и математическое моделирование» ; образовательная программа 01.03.03_01 «Механика и математическое моделирование сред с микроструктурой»

Creators	Сазыкин Георгий Андреевич
Scientific adviser	Мешков Вадим Ростиславович
Organization	Санкт-Петербургский политехнический университет Петра Великого. Физико-механический институт
Imprint	Санкт-Петербург, 2024
Collection	Выпускные квалификационные работы; Общая коллекция
Subjects	экспрессия генов; машинное обучение; методы снижения размерности; статистические тесты; метод главных компонент; регрессия; градиентный бустинг; gene expression; machine learning; dimensionality reduction methods; statistical tests; principal component method; regression; gradient boosting
Document type	Bachelor graduation qualification work
File type	PDF
Language	Russian
Level of education	Bachelor
Speciality code (FGOS)	01.03.03
Speciality group (FGOS)	010000 - Математика и механика
DOI	10.18720/SPBPU/3/2024/vr/vr24-2939
Rights	Доступ по паролю из сети Интернет (чтение)

pdf, 1.8 Mb

1