Datasets:
alexanderpl
/
init1

Dataset card Data Studio Files
xet
 Community
1
id
int64
18
18.8k
created_at
timestamp[ns, tz=UTC]date
2026-02-23 07:30:20
2026-02-24 14:51:09
updated_at
timestamp[ns, tz=UTC]date
2026-02-23 08:08:14
2026-02-24 14:51:09
doc_name
stringclasses
1 value
input
stringlengths
11
9.24k
output
stringlengths
0
738
is_personal
bool
2 classes
is_sentence
bool
2 classes
is_corrected
bool
2 classes
4,757
2026-02-23T12:44:22.882000Z
2026-02-23T12:44:22.882000Z
Lec.
Результат исследования, зафиксированный в таблице 2, показал, что наращивание региона справляется с задачей сегментации намного лучше, чем традиционные методы
false
true
false
4,756
2026-02-23T12:44:21.023000Z
2026-02-23T12:44:21.023000Z
Lec.
Затем Region Growing был сравнен с морфологическими методами и K-mean
false
false
false
4,755
2026-02-23T12:44:19.399000Z
2026-02-23T12:44:19.399000Z
Lec.
Для этого решается уравнение Эйлера-Лагранжа [34], минимизирующее энергию контура:. где F(ϕ) – функционал, зависящий от изображения и геометрии сегментируемого объекта
false
true
false
4,754
2026-02-23T12:44:17.728000Z
2026-02-23T12:44:17.728000Z
Lec.
Комбинированные подходы, сочетающие традиционные методы и глубокое обучение, позволяют улучшить качество сегментации в сложных случаях еще лучше в сравнении с одношаговыми методами
false
true
false
4,753
2026-02-23T12:44:15.964000Z
2026-02-23T12:44:15.964000Z
Lec.
Сравнение моделей для задачи сегментации яичников [21]
false
false
false
4,752
2026-02-23T12:44:14.318000Z
2026-02-23T13:26:25.708000Z
Lec.
Предложенная архитектура смогла показать результат лучше в сравнении с другими моделями в задаче сегментации яичников, что продемонстрировано в таблице 1
Предложенная архитектура смогла показать результат лучше, чем другие модели в задаче сегментации яичников, что показано в таблице 1.
false
true
true
4,751
2026-02-23T12:44:12.556000Z
2026-02-23T12:44:12.556000Z
Lec.
T – входные признаки
false
false
false
4,750
2026-02-23T12:44:11.072000Z
2026-02-23T13:28:45.034000Z
Lec.
ReLU – функция нелинейности [25],
ReLU – функция нелинейности,[25]
false
true
true
4,749
2026-02-23T12:44:09.420000Z
2026-02-23T12:44:09.420000Z
Lec.
Данный блок описывается следующей формулой:. где – сигмоидная функция активации [23],. – веса двух гармонических сверточных слоев [24],
false
false
false
4,748
2026-02-23T12:44:07.576000Z
2026-02-23T12:44:07.576000Z
Lec.
В частности, одной из предложенных раннее архитектур является HaTU-Net [21]
false
true
false
4,747
2026-02-23T12:44:05.936000Z
2026-02-23T17:08:32.424000Z
Lec.
Например, использование множества атласов позволяет точнее выделять тонкие структуры сосудов на фоне окружающих тканей
Например, использование множества атласов позволяет точнее выделять тонкие структуры сосудов на фоне окружающих тканей.
false
true
true
4,746
2026-02-23T12:44:04.188000Z
2026-02-23T12:44:04.188000Z
Lec.
Этот подход полезен для задач сегментации позвоночных артерий, где важно учитывать анатомические особенности
false
true
false
4,745
2026-02-23T12:44:02.564000Z
2026-02-23T12:44:02.564000Z
Lec.
Например, использование априорных знаний позволяет сети точнее выделять тонкие структуры сосудов на фоне окружающих тканей
false
true
false
4,744
2026-02-23T12:44:00.834000Z
2026-02-23T18:16:56.506000Z
Lec.
Этот подход адаптируем для задач сегментации позвоночных артерий, где априорные знания о форме и расположении сосудов помогают улучшить результаты задачи сегментации
Этот подход адаптируется для задач сегментации позвоночных артерий, где априорные знания о форме и расположении сосудов могут помочь улучшить результаты задачи сегментации.
false
true
true
4,743
2026-02-23T12:43:59.257000Z
2026-02-23T12:43:59.257000Z
Lec.
Архитектура нейросетевой модели U-Net [7]
false
true
false
4,742
2026-02-23T12:43:57.388000Z
2026-02-23T12:43:57.388000Z
Lec.
С развитием глубокого обучения методы, основанные на сверточных нейронных сетях (CNN) [17], стали стандартом для задач сегментации медицинских изображений, в частности архитектура U-Net [7], изображенная на рисунке 8
false
true
false
4,741
2026-02-23T12:43:55.524000Z
2026-02-23T17:35:09.558000Z
Lec.
Авторы показали, что K-means является полезным инструментом для предварительной обработки данных перед сегментацией, особенно в случаях, когда изображения содержат области с однородной текстурой
Авторы показали, что K-means является полезным инструментом для предварительной обработки данных перед сегментацией, особенно в случаях, когда изображения содержат области с однородной текстурой.
false
true
true
4,740
2026-02-23T12:43:53.761000Z
2026-02-23T12:43:53.761000Z
Lec.
Хотя K-means чаще используется для задач классификации, он также применяется для выделения областей с однородной текстурой
false
true
false
4,739
2026-02-23T12:43:52.219000Z
2026-02-23T18:25:22.207000Z
Lec.
Методы на основе кластеризации, такие как K-means, также применяются для задач сегментации изображений
Методы на основе кластеризации, такие как K-means, также применяются для задач сегментации изображений.
false
true
true
4,738
2026-02-23T12:43:50.333000Z
2026-02-23T12:43:50.333000Z
Lec.
Результат работы метода активного контура [15]
false
true
false
4,737
2026-02-23T12:43:48.615000Z
2026-02-23T13:37:13.678000Z
Lec.
Он позволяет адаптировать контур к форме объекта, что делает его особенно полезным для задач сегментации сложных структур, таких как сосуды
Он позволяет адаптирует контур к форме объекта, что делает его особенно полезным для задач сегментации сложных структур, таких как сосуды
false
true
true
4,736
2026-02-23T12:43:47.055000Z
2026-02-23T13:25:27.926000Z
Lec.
На рисунке 7 продемонстрирована работа данного метода
На рисунке 7 показана работа данного метода
false
true
true
4,735
2026-02-23T12:43:45.523000Z
2026-02-23T18:02:33.367000Z
Lec.
В данной статье обсуждается применение метода активных контуров для задач сегментации медицинских изображений
В данной статье обсуждается применение метода активных контуров для задач сегментирования медицинских изображений
false
true
true
4,734
2026-02-23T12:43:43.876000Z
2026-02-23T16:19:14.776000Z
Lec.
Метод активных контуров является полезным инструментом для выделения позвоночных артерий, особенно в случаях, когда границы сосудов нечеткие
Метод активных контуров является полезным инструментом для выделения позвоночных артерий, особенно в случаях, когда границы сосудов неясны
false
true
true
4,733
2026-02-23T12:43:42.123000Z
2026-02-23T16:06:06.813000Z
Lec.
Этот метод основан на минимизации энергии, которая зависит от формы контура и градиента изображения:. где – внутренняя энергия контура,. – внешняя энергия контура
Этот метод основан на минимизации энергии, которая зависит от формы контура и градинта изображения: где – внутренняя энергия контура, – внешняя энергия контура.
false
true
true
4,732
2026-02-23T12:43:40.355000Z
2026-02-23T12:43:40.356000Z
Lec.
Активный контур обозначается параметрической кривой на плоскости изображения, определенную следующей формулой:. где s – параметр кривой,. x, y – координаты на плоскости изображения
false
true
false
4,731
2026-02-23T12:43:38.606000Z
2026-02-23T16:35:42.520000Z
Lec.
Обработка изображений на основе модели зрения с помощью фильтра Габора [14]
Обработка изображений на основе модели зрения с помощью фильтра Габора [14]
false
true
true
4,730
2026-02-23T12:43:36.852000Z
2026-02-23T17:44:00.659000Z
Lec.
Для усиления различия между объектами и фоном используется метод нормализации контраста
Для усиления различия между объектами и фоном используется метод нормализации контраста.
false
true
true
4,729
2026-02-23T12:43:35.241000Z
2026-02-23T12:43:35.241000Z
Lec.
Из рисунка 6 видно, что эти методы позволяют выделять области с однородной текстурой
false
true
false
4,728
2026-02-23T12:43:33.442000Z
2026-02-23T12:43:33.442000Z
Lec.
В данной ситуации применяются фильтры (включая фильтр Габора), которые выделяют локальные особенности изображения, такие как градиенты и текстуры
false
true
false
4,727
2026-02-23T12:43:31.746000Z
2026-02-23T12:43:31.746000Z
Lec.
Как было упомянуто раннее, фильтры Габора широко применяются для анализа текстур изображений
false
true
false
4,726
2026-02-23T12:43:29.869000Z
2026-02-23T12:43:29.869000Z
Lec.
Параметры изображения, выделенные с помощью фильтра Габора [11]
false
false
false
4,725
2026-02-23T12:43:27.861000Z
2026-02-23T12:43:27.861000Z
Lec.
Фильтр определяется следующей формулой:. где x′ и y′ – координаты, повернутые на угол θ,. λ – длина волны,. σ – стандартное отклонение гауссиана,. ψ – фазовый сдвиг,. γ – коэффициент аспектного отношения [12]
false
true
false
4,724
2026-02-23T12:43:25.877000Z
2026-02-23T12:43:25.877000Z
Lec.
Данная локализация продемонстрирована на рисунке 5
false
true
false
4,723
2026-02-23T12:43:24.256000Z
2026-02-23T15:57:33.089000Z
Lec.
Это позволяет локализовать как пространственные, так и частотные компоненты изображения
Это позволяет локализовывать как пространственные, так и частотные компоненты изображения
false
true
true
4,722
2026-02-23T12:43:22.457000Z
2026-02-23T17:10:50.674000Z
Lec.
К текстурной обработке относится Фильтр Габора [11], который представляет собой линейный фильтр, основанный на произведении гармонической функции (обычно синусоиды)
К текстурной обработке относится Фильтр Габора [11], который представляет собой линейный фильтр, основанный на произведении гармонической функции (обычно синусоиды).
false
true
true
4,721
2026-02-23T12:43:20.697000Z
2026-02-23T13:27:36.430000Z
Lec.
Результат работы фильтра Франги [10]
Результат работы фильтра Франга
false
true
true
4,720
2026-02-23T12:43:18.975000Z
2026-02-23T12:43:18.975000Z
Lec.
Из рисунка 4 можно заметить, что применение фильтра улучшает контраст между сосудами и окружающими тканями, что облегчает последующие обработки
false
true
false
4,719
2026-02-23T12:43:17.406000Z
2026-02-23T12:43:17.406000Z
Lec.
Результат работы фильтра Винера [8]
false
true
false
4,718
2026-02-23T12:43:15.526000Z
2026-02-23T12:43:15.526000Z
Lec.
Из недостатков – длительное количество времени для обработки в сравнении с аналогами
false
true
false
4,717
2026-02-23T12:43:13.776000Z
2026-02-23T16:59:11.760000Z
Lec.
Данный подход имеет сильное преимущество над предыдущими фильтрами – он крайне эффективно сохраняет высокоинтенсивные границы и помогает избавиться от лишних шумов, это можно заметить на рисунке 3
Данный подход имеет сильное преимущество над предыдущими фильтрами – он крайне эффективно сохраняет высокоинтенсивные границы и помогает избавиться от лишних шумов. Это можно заметить на рисунке 3.
false
true
true
4,716
2026-02-23T12:43:12.196000Z
2026-02-23T13:48:12.647000Z
Lec.
Фильтр задается следующей формулой:. где, – дисперсия шума,. ) – изначальное изображение,. – дисперсия в окрестности,. – среднее значение в окрестности маски
Фильтр задается следующей формулой: где σ — дисперсия шума, f(x,y) — исходное изображение, σ^2 — дисперсия в окрестности, μ — среднее значение в окрестности маски.
false
true
true
4,715
2026-02-23T12:43:10.457000Z
2026-02-23T12:43:10.457000Z
Lec.
Задачей фильтра является нахождение параметров для изображения, чтобы среднее квадратичное отклонение значений данных параметров было минимальным
false
true
false
4,714
2026-02-23T12:43:08.806000Z
2026-02-23T13:37:00.913000Z
Lec.
Результат работы гауссовского фильтра [8]
Результат работы Гауссовского фильтра [8]
false
true
true
4,713
2026-02-23T12:43:07.100000Z
2026-02-23T13:33:35.931000Z
Lec.
Результат работы медианного фильтра [8]
Результат работы медианного фильтра [8].
false
true
true
4,712
2026-02-23T12:43:05.452000Z
2026-02-23T13:36:47.116000Z
Lec.
Этот подход оказался особенно полезным для сложных данных, таких как МРТ головного мозга, где шум существенно мешает сегментации, что продемонстрированно на рисунке 1 и рисунке 2
Этот подход оказался особенно полезным для сложных данных, таких как МРТ головного мозга, где шум существенно мешает сегментации, что продемонстрировано на рисунке 1 и на рисунке 2.
false
true
true
4,711
2026-02-23T12:43:03.671000Z
2026-02-23T12:43:03.671000Z
Lec.
Более того, сохранение результатов в базе данных для дальнейшего использования значительно упростит диагностический процесс
false
true
false
4,710
2026-02-23T12:43:01.947000Z
2026-02-23T13:43:59.044000Z
Lec.
В данной работе предлагается объединить сегментацию позвоночных артерий на изображениях МРТ с автоматическим расчетом ключевых метрик, таких как диаметр артерий
В данной работе предлагается объединение сегментации позвоночных артерий на изображениях МРТ с автоматическим расчетом ключевых метрик, таких как диаметр артерий.
false
true
true
4,709
2026-02-23T12:43:00.288000Z
2026-02-23T16:24:38.278000Z
Lec.
В контексте позвоночных артерий сегментация позволяет изолировать данные артерии от окружающих тканей, что способствует детальному анализу
В контексте позвоночных артерий сегментация позволяет изолировать данные артерию от окружающих тканей, что способствует детальному анализу.
false
true
true
4,708
2026-02-23T12:42:58.566000Z
2026-02-23T12:42:58.566000Z
Lec.
В частности, системы на основе ИИ имеют возможность повысить точность и эффективность анализа медицинских изображений, автоматизируя сложные задачи и уменьшая зависимость от человеческого фактора
false
true
false
4,707
2026-02-23T12:42:56.796000Z
2026-02-23T16:35:24.823000Z
Lec.
МРТ предоставляет изображения высокого разрешения, позволяя диагностам исследовать структуру и кровоток в позвоночных артериях
МРТ предоставляет изображения высокого разрешения, позволяя диагностам исследовать структуру и кровоток в позвоночных артериях.
false
true
true
4,706
2026-02-23T12:42:54.957000Z
2026-02-23T13:37:48.757000Z
Lec.
Однако данные симптомы часто бывают неспецифичными, что затрудняет диагностику на основе только клинических проявлений
Однако данные симптомы часто являются неспецифичными, что затрудняет диагностику на основе только клинических проявлений
false
true
true
4,705
2026-02-23T12:42:53.337000Z
2026-02-23T17:26:08.178000Z
Lec.
Поэтому раннее выявление и точная диагностика данных изменений крайне важны для эффективного лечения и улучшения состояния пациентов
Поэтому раннее выявление и точная диагностика этих изменений крайне важно для эффективного лечения и улучшения состояния пациентов.
false
true
true
4,704
2026-02-23T12:42:51.592000Z
2026-02-23T15:56:39.800000Z
Lec.
Учитывая их важную роль в мозговом кровообращении, любые патологии, такие как стеноз, окклюзия или диссекция [2], вероятно приведут к серьезным неврологическим изменениям, связанным с нарушениями мозгового кровообращения
Учитывая их важную роль в мозговом кровообращении, любые патологии, такие как стеноз, окклюзию или диссекцию [2], вероятно приведут к серьезным неврологическим изменениям, связанным с нарушениями мозгового кровообращения
false
true
true
4,703
2026-02-23T12:42:49.822000Z
2026-02-23T13:43:09.100000Z
Lec.
Интеллектуальная система сегментации позвоночных артерий
Интеллектуальная система сегментации позвоночных артерий.
false
true
true
4,702
2026-02-23T12:42:48.066000Z
2026-02-23T15:50:56.975000Z
Lec.
Разработан..
Разработан.
false
true
true
4,701
2026-02-23T12:42:46.309000Z
2026-02-23T12:42:46.309000Z
Lec.
Были рассмотрены..
false
true
false
4,700
2026-02-23T12:42:44.339000Z
2026-02-23T12:42:44.339000Z
Lec.
Были предложены..
false
true
false
4,699
2026-02-23T12:42:42.791000Z
2026-02-23T12:42:42.791000Z
Lec.
Важная особенность… состоит в том, что..
false
true
false
4,698
2026-02-23T12:42:41.091000Z
2026-02-23T12:42:41.091000Z
Lec.
Была исследована ..
false
true
false
4,697
2026-02-23T12:42:39.181000Z
2026-02-23T12:42:39.181000Z
Lec.
Был проведен сравнительный анализ..
false
true
false
4,696
2026-02-23T12:42:37.323000Z
2026-02-23T12:42:37.323000Z
Lec.
В рамках выполнения выпускной квалификационной работы..
false
true
false
4,695
2026-02-23T12:42:35.356000Z
2026-02-23T13:48:16.261000Z
Lec.
Применение нейронных сетей для генерации трафика и для использования в качестве современных приложений для многоядерных систем
Применение нейронных сетей для генерации трафика и для использования в качестве современных приложений для многоядерных систем.
false
true
true
4,694
2026-02-23T12:42:33.729000Z
2026-02-23T12:42:33.729000Z
Lec.
Добавление тестов, предназначенных для выявления ошибок в программах и потенциальных угроз безопасности систем;
false
true
false
4,693
2026-02-23T12:42:31.946000Z
2026-02-23T12:42:31.946000Z
Lec.
Улучшение масштабируемости и ускорение работы СтнК с множеством узлов;
false
true
false
4,692
2026-02-23T12:42:30.288000Z
2026-02-23T16:30:03.142000Z
Lec.
Существует множество бенчмарков и видов трафика из различных сфер человеческой деятельности, поэтому возможности тестирования СтнК безграничны
Существует множество бенчмарков и видов трафика из различных сфер человеческой деятельности, поэтому возможности тестирования Сценария безграничны
false
true
true
4,691
2026-02-23T12:42:28.544000Z
2026-02-23T12:42:28.544000Z
Lec.
Обучив модель при помощи данных, полученных при запуске различных бенчмарков и программ на разных системах, использующих разные топологии и протоколы маршрутизации, в результате станет возможным отправлять запросы для создания наборов тестов для определенной топологии, для выбора топологии, подходящей под заданный тип ...
false
true
false
4,690
2026-02-23T12:42:26.872000Z
2026-02-23T12:42:26.872000Z
Lec.
С применение генеративного искусственного интеллекта улучшатся и разнообразятся методы тестирования СтнК
false
true
false
4,689
2026-02-23T12:42:25.137000Z
2026-02-23T16:30:51.081000Z
Lec.
После обучения ИНС сможет воспроизводить трафик, подобный реалистичному, но еще не существующий в других приложениях
После обучения ИНС сможет воспроизводить трафик, подобный реалистичному, но еще не существующий в других приложениях.
false
true
true
4,688
2026-02-23T12:42:23.575000Z
2026-02-23T12:42:23.575000Z
Lec.
Нейронные сети применимы для создания новых реалистичных профилей трафика и бенчмарков путем обучения их на основе поведения реальных приложений
false
true
false
4,687
2026-02-23T12:42:21.823000Z
2026-02-23T12:42:21.823000Z
Lec.
Можно обучить ИНС для генерации трафика на основе уже известных профилей и генерировать с ее помощью новые пары источник-получатель и проверять, насколько такие профили применимы для реальных СтнК
false
true
false
4,686
2026-02-23T12:42:20.230000Z
2026-02-23T13:27:33.936000Z
Lec.
Возможно существуют еще виды трафика, которые не были зафиксированы в тестах или при аналитических расчетах
Возможно, существуют еще какие-либо виды трафика, которые не были зафиксированы в тестах или при аналитических расчетах.
false
true
true
4,685
2026-02-23T12:42:18.669000Z
2026-02-23T13:31:55.254000Z
Lec.
Можно выделить 3 потенциальных задачи, для которых подойдут искусственные нейронные сети (ИНС):
Можно выделить 3 потенциальных задачи, для которых подойдут искусственные нейронные сети.
false
true
true
4,684
2026-02-23T12:42:16.380000Z
2026-02-23T12:42:16.380000Z
Lec.
Происходит размещение следующих слоев;
false
true
false
4,683
2026-02-23T12:42:14.889000Z
2026-02-23T12:42:14.889000Z
Lec.
В СтнК размещается максимальное возможное целое количество слоев нейронной сети по порядку;
false
true
false
4,682
2026-02-23T12:42:13.329000Z
2026-02-23T12:42:13.329000Z
Lec.
ГНС делится на «большие нейроны» – группы нейронов, которые умещаются в одном ядре;
false
true
false
4,681
2026-02-23T12:42:11.604000Z
2026-02-23T12:42:11.604000Z
Lec.
На рис. 11 показан граф для нейронной сети, используемой в примере
false
true
false
4,680
2026-02-23T12:42:09.865000Z
2026-02-23T12:42:09.865000Z
Lec.
Если в сети хватает аппаратных ресурсов для воспроизведения целой ГНС, нейроны отображаются на ядра двумя способами: прямым и многоуровневым [71]
false
true
false
4,679
2026-02-23T12:42:08.224000Z
2026-02-23T13:36:29.356000Z
Lec.
Главная сложность в такой задаче – размещение крупной нейронной сети в рамках маломощных СтнК
Главная сложность в такой задаче – размещение крупной нейронной сети в рамках маломощных СНК
false
true
true
4,678
2026-02-23T12:42:06.528000Z
2026-02-23T12:42:06.528000Z
Lec.
Это позволяет использовать узлы СтнК в качестве нейронов ГНС
false
true
false
4,677
2026-02-23T12:42:04.801000Z
2026-02-23T13:25:51.946000Z
Lec.
Глубокие нейронные сети (ГНС) представляются в виде графа, точно также, как приложения для СтнК
Глубокие нейронные сети (ГНС) представляются в виде графа точно также, как приложения для СтэнК.
false
true
true
4,676
2026-02-23T12:42:03.245000Z
2026-02-23T12:42:03.245000Z
Lec.
Так, например, в IoT-Flock пользователю доступно создание и запуск собственных бенчмарков через XML-файл, задавая в нем начальные условия и принципы генерации трафика
false
true
false
4,675
2026-02-23T12:42:01.490000Z
2026-02-23T13:45:13.682000Z
Lec.
Сервер CoAP отправляет или получает данные на основе методов CoAP, вызываемых клиентами
Сервер CoAP использует методы CoAP, вызываемые клиентами для отправки или получения данных.
false
true
true
4,674
2026-02-23T12:41:59.867000Z
2026-02-23T12:41:59.867000Z
Lec.
Это перспективная идея, которую было бы полезно внедрить в бенчмарки СтнК, чтобы следить за отказоустойчивостью
false
true
false
4,673
2026-02-23T12:41:58.216000Z
2026-02-23T16:40:13.261000Z
Lec.
Полезная особенность бенчмарков IoT – наличие «атакующих» программ – специальных нагрузок, которые созданы для нахождения ошибок и уязвимостей сетей [70]
Полезная особенность бенчмарков IoT – наличие «атакующих» программ – специальных нагрузок, которые созданы для находящихся ошибок и уязвимостей сетей.
false
true
true
4,672
2026-02-23T12:41:56.559000Z
2026-02-23T12:41:56.559000Z
Lec.
Выполняют статистическую агрегацию и аналитику потоков данных, чтобы понять поведение системы IoT на низком уровне;
false
true
false
4,671
2026-02-23T12:41:54.899000Z
2026-02-23T12:41:54.899000Z
Lec.
Это приложения «наблюдения», которые получают и предварительно обрабатывают потоки информации с датчиков, и при необходимости архивируют копию данных в автономном режиме;
false
true
false
4,670
2026-02-23T12:41:53.146000Z
2026-02-23T17:18:18.912000Z
Lec.
Задачи включат в себя хранение или загрузку обученных моделей, архивирование входящих потоков данных, доступ к историческим данным для агрегации и сравнения, а также отслеживание потоков сообщений или публикацию действий обратно в систему
Задачи включат в себя хранение или загрузку обученных моделей, архивирование входящих потоков данных, доступ к историческим данным для агрегации и сравнения, а также отслеживание потоков сообщений или публикацию действий обратно в систему.
false
true
true
4,669
2026-02-23T12:41:50.839000Z
2026-02-23T12:41:50.839000Z
Lec.
Производится сопоставление определенных пользователем предикатов в сообщениях, и возвращаются сопоставленные сообщения;
false
true
false
4,668
2026-02-23T12:41:49.336000Z
2026-02-23T18:16:02.847000Z
Lec.
Этот класс задач предназначен для идентификации шаблонов поведения пользователя по нескольким событиям
Этот класс задач предназначен для выявления шаблонов поведения пользователя по нескольким событиям.
false
true
true
4,667
2026-02-23T12:41:47.794000Z
2026-02-23T12:41:47.794000Z
Lec.
Но также применяются статистические функции высшего порядка, такие как поиск выбросов, квартилей, а также моментов второго и третьего порядка;
false
true
false
4,666
2026-02-23T12:41:46.228000Z
2026-02-23T12:41:46.228000Z
Lec.
Фильтрация сообщений на основе определенных значений атрибутов, присутствующих в них, для проверки качества данных, для улучшения маршрутизации или как часть их прикладной логики;
false
true
false
4,665
2026-02-23T12:41:44.460000Z
2026-02-23T13:38:57.283000Z
Lec.
Сообщения кодируются в стандартном текстовом или двоичном представлении источниками потока и анализируются по прибытии к получателю
Сообщения кодируются в стандартном текстовом или двоичном представлении источников потоков и анализируются по прибытии к получателю.
false
true
true
4,664
2026-02-23T12:41:42.828000Z
2026-02-23T12:41:42.828000Z
Lec.
Бенчмарки IoT состоят из потоковых приложений, которые, в свою очередь, являются наборами из стандартных задач Интернета вещей
false
true
false
4,663
2026-02-23T12:41:40.822000Z
2026-02-23T12:41:40.822000Z
Lec.
Все квантовые операции сложны в переносе на обычные компьютеры и СтнК, но полезны для выявления новых особенностей и закономерностей в работе сетей
false
true
false
4,662
2026-02-23T12:41:39.035000Z
2026-02-23T12:41:39.035000Z
Lec.
Hamiltonian Simulation – моделирование временной эволюции квантовых систем
false
true
false
4,661
2026-02-23T12:41:37.308000Z
2026-02-23T13:39:48.053000Z
Lec.
VQE (Variational Quantum Eigensolver) – цель алгоритма состоит в том, чтобы найти наименьшее собственное значение заданной матрицы путем вычисления сложной функции стоимости на QPU и передачи полученного значения в процедуру оптимизации, выполняемую на CPU;
VQE (Variational Quantum Eigensolver) – цель алгоритма состоит в том, чтобы найти наименьшее собственное значение заданной матрицы путем вычисления сложной функции стоимости на QPU. Полученное значение передается в процедуру оптимизации, выполняемую на CPU.
false
true
true
4,660
2026-02-23T12:41:35.455000Z
2026-02-23T12:41:35.455000Z
Lec.
Эта программа также требует взаимодействия между каждой парой кубитов, т.е. коммуникации all-to-all;
false
true
false
4,659
2026-02-23T12:41:33.866000Z
2026-02-23T13:41:54.390000Z
Lec.
Fermionic-Swap QAOA – реализует вариационный подход, известный как Fermionic-Swap Network [68]
Fermionic-swap QAOA реализует вариационный подход, известный как Fermionic-Swap Network [68]
false
true
true
4,658
2026-02-23T12:41:31.925000Z
2026-02-23T12:41:31.925000Z
Lec.
Это стандартная формулировка QAOA
false
true
false