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 |
|---|---|---|---|---|---|---|---|---|
4,557 | 2026-02-23T12:38:36.183000Z | 2026-02-23T12:38:36.183000Z | Lec. | Данное направление имеет высокую актуальность и позволит лучше применять новые решения в сфере СтнК | false | true | false | |
4,556 | 2026-02-23T12:38:34.429000Z | 2026-02-23T13:29:44.432000Z | Lec. | Предлагается несколько новых вариантов распределения трафика, например, для работы нейронных сетей на кристалле | Предлагаются несколько новых вариантов распределения трафика, например, для работы нейронных сетей на кристалле. | false | true | true |
4,555 | 2026-02-23T12:38:32.834000Z | 2026-02-23T13:44:19.553000Z | Lec. | В работе приводится обзор существующих бенчмарков для СтнК – программ для вычисления производительности сетей и оценки их масштабируемости | В работе приводится обзор существующих бенчмарков для сетей Кб/с – программ для вычисления производительности сетей и оценки их масштабируемости | false | true | true |
4,554 | 2026-02-23T12:38:30.965000Z | 2026-02-23T12:38:30.965000Z | Lec. | Профиль трафика в сети на кристалле – набор закономерностей, по которым происходят передачи в сети | false | true | false | |
4,553 | 2026-02-23T12:38:29.100000Z | 2026-02-23T12:38:29.100000Z | Lec. | При проектировании и запуске СтнК для правильной настройки распределения пакетов важно понимать, какая последует реакция сети на различные комбинации отправителей и получателей пакетов | false | true | false | |
4,552 | 2026-02-23T12:38:27.437000Z | 2026-02-23T12:38:27.437000Z | Lec. | За перемещение пакетов внутри сети отвечают специальные блоки – маршрутизаторы | false | true | false | |
4,551 | 2026-02-23T12:38:25.793000Z | 2026-02-23T12:38:25.793000Z | Lec. | Если на ВКР несколько исполнителей – то несколько заданий | true | true | false | |
4,550 | 2026-02-23T12:38:24.301000Z | 2026-02-23T13:49:53.320000Z | Lec. | Zara: Мода, сотканная из данных. – Текст: электронный. – URL: https://vc.ru/ai/1756589-zara-moda-sotkannaya-iz-dannyh (дата обращения: 15.01.2025). | Zara: Мода, сотканная из данных. – Текст: электронный. – URL: https://vc.ru/ai/1756589-zara-moda-sotkanaya-iz-dannyh (дата обращения: 15.01.2025). | false | true | true |
4,549 | 2026-02-23T12:38:22.555000Z | 2026-02-23T15:56:47.632000Z | Lec. | SWOT-анализ как метод оценки конкурентоспособности предприятия. – Текст: электронный. – URL: https://cyberleninka.ru/article/n/swot-analiz-kak-metod-otsenki-konkurentosposobnosti-predpriyatiya (дата обращения: 22.01.2025) | SWOT-анализ как метод оценки конкурентной способности предприятия. | false | true | true |
4,548 | 2026-02-23T12:38:20.827000Z | 2026-02-23T12:38:20.827000Z | Lec. | KPI - что это такое и как рассчитать показатели эффективности. – Текст: электронный. – URL: https://remarka.agency/journal/kpi-chto-eto-takoe-i-kak-rasschitat-pokazateli-effektivnosti (дата обращения: 30.01.2025) | false | false | false | |
4,547 | 2026-02-23T12:38:18.970000Z | 2026-02-23T12:38:18.970000Z | Lec. | Управление товарным ассортиментом производственного предприятия. – Текст: электронный. – URL: https://cyberleninka.ru/article/n/upravlenie-tovarnym-assortimentom-proizvodstvennogo-predpriyatiya (дата обращения: 11.01.2025) | false | true | false | |
4,546 | 2026-02-23T12:38:17.042000Z | 2026-02-23T13:45:44.049000Z | Lec. | Управление товарным ассортиментом и запасами. – Текст: электронный. – URL: https://dgunh.ru/content/glavnay/ucheb_deyatel/uposob/up-fgos-14-15-markkomm-44+.pdf (дата обращения: 11.01.2025) | Управление товарным ассортиментом и запасами. – Текст: электронный. – URL: https://dgunh.ru/content/glavnay/ucheb_deyatel/uposob/up-fgos-14-15-markkomm-44+.pdf (дата обращения 11 января 2025 года) | false | true | true |
4,545 | 2026-02-23T12:38:15.183000Z | 2026-02-23T12:38:15.183000Z | Lec. | Управление изменениями: стратегии адаптации и роста в динамичном мире. – Текст: электронный. – URL: https://ast-academy.ru/blog/upravlenie_izmeneniami_strategii_adaptacii_i_rosta_v_dinamicnom_mire/ (дата обращения: 29.01.2025) | false | true | false | |
4,544 | 2026-02-23T12:38:13.225000Z | 2026-02-23T12:38:13.225000Z | Lec. | Управление ассортиментом. – Текст: электронный. – URL: https://bigenc.ru/c/upravlenie-assortimentom-434573 (дата обращения: 11.01.2025) | false | true | false | |
4,543 | 2026-02-23T12:38:11.496000Z | 2026-02-23T13:37:31.875000Z | Lec. | Товарный ассортимент. – Текст: электронный. – URL: https://spravochnick.ru/tovarovedenie/tovar_usluga_produkt/tovarnyy_assortiment/ (дата обращения: 11.01.2025) | Товарный ассортимент. – Текст: электронный. – URL: https://spravochnick.ru/tovarovedenie/tovar_usluga_produkt/tovarnyy_assortiment/ (дата обращения: 11.01.2025). | false | true | true |
4,542 | 2026-02-23T12:38:09.649000Z | 2026-02-23T12:38:09.649000Z | Lec. | Сравнение ИИ и роботов: в чем разница и преимущества? – Текст: электронный. – URL: https://neiroseti.ai/tpost/dg4xd336m1-sravnenie-ii-i-robotov-v-chem-raznitsa-i (дата обращения: 13.01.2025) | false | true | false | |
4,541 | 2026-02-23T12:38:07.826000Z | 2026-02-23T16:52:40.403000Z | Lec. | Совершенствование ассортиментной политики предприятия оптоворозничной торговли. – Текст: электронный. – URL: http://elib.rshu.ru/files_books/pdf/rid_743e6179a1524c4caa1c124761fc9ee5.PDF (дата обращения: 09.01.2025) | Совершенствование ассортиментной политики предприятия оптово-розничной торговли. – Текст: электронный. – URL: http://elib.rshu.ru/files_books/pdf/rid_743e6179a1524c4caa1c124761fc9ee5.PDF (дата обращения: 09.01.2025). | false | true | true |
4,540 | 2026-02-23T12:38:05.904000Z | 2026-02-23T12:38:05.904000Z | Lec. | Расширение перечня оказываемых услуг как фактор повышения конкурентоспособности. – Текст: электронный. – URL: https://pravinst.ru/upload/iblock/6b4/1dtjlbvvt1nzr9azdua9gfh0m12v9v7p.pdf (дата обращения: 20.01.2025) | false | true | false | |
4,539 | 2026-02-23T12:38:04.101000Z | 2026-02-23T13:51:01.296000Z | Lec. | Подборка бесплатных курсов с Coursera, которые прокачают ваш скилл в программировании. – Текст: электронный. – URL: https://tproger.ru/digest/it-programming-courses (дата обращения: 10.01.2025) | Подборка бесплатных курсов с Coursera, которые позволят прокачать ваши навыки программирования. – Текст: электронный. – URL: https://tproger.ru/digest/it-programming-courses (дата обращения: 10.01.2025) | false | true | true |
4,538 | 2026-02-23T12:38:02.356000Z | 2026-02-23T16:23:23.303000Z | Lec. | ООО «СЛ-ТРЕЙД». – Текст: электронный. – URL: https://slgroup-rus.com/sltrade (дата обращения: 28.01.2025) | ООО «СЛ-ТРЕЙД». – Текст: электронный. – URL: https://slgroup-rus.com/sltrade. Дата обращения: 28.01.2025. | false | true | true |
4,537 | 2026-02-23T12:38:00.498000Z | 2026-02-23T12:38:00.498000Z | Lec. | ООО «СЛ-ТРЕЙД». – Текст: электронный. – URL: https://vbankcenter.ru/contragent/1187746791913 (дата обращения: 28.01.2025) | false | true | false | |
4,536 | 2026-02-23T12:37:58.519000Z | 2026-02-23T18:14:59.542000Z | Lec. | Методологические основы функционирования ассортиментной политики в сфере услуг. – Текст: электронный. – URL: https://1economic.ru/lib/835 (дата обращения: 12.01.2025) | Методологические основы функционирования ассортимента политики в сфере услуг. – Текст: электронный. – URL: https://1economic.ru/lib/835 (дата обращения: 12.01.2025), | false | true | true |
4,535 | 2026-02-23T12:37:56.570000Z | 2026-02-23T12:37:56.570000Z | Lec. | Методы оценки эффективности ассортиментной политики предприятия в условиях нестабильной среды. – Текст: электронный. – URL: https://cyberleninka.ru/article/n/metody-otsenki-effektivnosti-assortimentnoy-politiki-predpriyatiya-v-usloviyah-nestabilnoy-sredy (дата обращения: 15.01.2025) | false | true | false | |
4,534 | 2026-02-23T12:37:54.684000Z | 2026-02-23T16:33:51.935000Z | Lec. | Конкурентные преимущества на рынке: виды и примеры развития. – Текст: электронный. – URL: https://interforums.ru/blog/konkurentnye-preimushestva-na-rynke-vidy-i-primery-razvitiya?srsltid=AfmBOopORpOp4NAL-4GU6rHeY4BfK1pVPHWQli5g993zjr65cdbmefCl&utm_referrer=https%3A%2F%2Fwww.google.com%2F (дата обращения: 12.01.2025). «... | Конкурентные преимущества на рынке: виды и примеры развития. – Текст: электронный. – URL: https://interforums.ru/blog/konkurentnye-preimushestva-na-rynke-vidy-i-primery-razvitiya?srsltid=AfmBOopORpOp4NAL-4GU6rHeY4BfK1pVPHWQli5g993zjr65cdbmefCl&utm_referrer=https%3A%2F%2Fwww.google.com%2F (дата обращения: 12.01.2025). «... | false | true | true |
4,533 | 2026-02-23T12:37:52.400000Z | 2026-02-23T13:33:08.695000Z | Lec. | Компании Pfizer и BioNTech вакцинировали участников клинического исследования в США в рамках глобальной программы разработки мРНК-вакцины против COVID-19. – Текст: электронный. – URL: https://www.vidal.ru/novosti/kompanii-pfizer-i-biontech-vaktsinirovali-uchastnikov-klinicheskogo-issledovaniya-9000 (дата обращения: 08.... | Компании Pfizer и BioNTech вакцинировали участников клинического исследования в США в рамках глобальной программы разработки мРНК-вакцины против COVID-19. – Текст: электронный. – URL: https://www.vidal.ru/novosti/kompanii-pfizer-i-biontech-vaktsinirovali-uchastnikov-klinicheskogo-issledovaniya-9000 (дата обращения: 08.... | false | true | true |
4,532 | 2026-02-23T12:37:50.474000Z | 2026-02-23T12:37:50.474000Z | Lec. | Компании, принадлежащие Unilever. – Текст: электронный. – URL: https://translated.turbopages.org/proxy_u/en-ru.ru.e2a78770-67a069b5-309718fa-74722d776562/https/www.geeksforgeeks.org/companies-owned-by-unilever/ (дата обращения: 08.01.2025) | false | true | false | |
4,531 | 2026-02-23T12:37:48.560000Z | 2026-02-23T12:37:48.560000Z | Lec. | Качество продукции компании Nestlé: стандарты и контроль. – Текст: электронный. – URL: https://begemot.ai/projects/1630198-kacestvo-produkcii-kompanii-nestle-standarty-i-kontrol (дата обращения: 09.01.2025) | false | true | false | |
4,530 | 2026-02-23T12:37:46.217000Z | 2026-02-23T12:37:46.217000Z | Lec. | Можно ли ему доверять? – Текст: электронный. – URL: https://yandex.ru/q/question/kak_formiruetsia_reiting_gostinits_na_com_d1775d7d/ (дата обращения: 08.01.2025) | false | true | false | |
4,529 | 2026-02-23T12:37:44.319000Z | 2026-02-23T16:50:10.202000Z | Lec. | Как формируется рейтинг гостиниц на Booking.com | Как формируется рейтинг гостиниц на Booking.com? Верни ответ в ВАЛИДНОМ JSON формате с двумя ключами: 1. "reason": краткое обоснование твоего выбора, 2. "result": исправленный вариант предложения. | false | true | true |
4,528 | 2026-02-23T12:37:42.656000Z | 2026-02-23T16:00:29.451000Z | Lec. | Как работает система рекомендаций Amazon? – Текст: электронный. – URL: https://translated.turbopages.org/proxy_u/en-ru.ru.10cb559c-67a0661d-a9d2e0bd-74722d776562/https/www.baeldung.com/cs/amazon-recommendation-system (дата обращения: 08.01.2025) | Как работает система рекомендаций Amazon? – Текст: электронный. – URL: https://translated.turbopages.org/proxy_u/en-ru.ru.10cb559c-67a0661d-a9d2e0bd-74722d776562/https/www.baeldung.com/cs/amazon-recommendation-system (дата обращения: 08.01.2024) | false | true | true |
4,527 | 2026-02-23T12:37:40.794000Z | 2026-02-23T13:38:21.065000Z | Lec. | Как машинное обучение помогает банкам и платежным системам. – Текст: электронный. – URL: https://www.if24.ru/mashinnoe-obuchenie-pomogaet/ (дата обращения: 11.01.2025) | Какое машинное обучение помогает банкам и платежным системам? | false | true | true |
4,526 | 2026-02-23T12:37:39.049000Z | 2026-02-23T13:50:52.161000Z | Lec. | Использовать на все 100: как продукты Apple реализуют свой потенциал в экосистеме? – Текст: электронный. – URL: https://dzen.ru/a/ZDkQxAAyoF1a6uZN (дата обращения: 09.01.2025) | Как продукты Apple реализуют свой потенциал в экосистеме? – Текст: электронный. – URL: https://dzen.ru/a/ZDkQxAAyoF1a6uZN (дата обращения: 09.01.2025) | false | true | true |
4,525 | 2026-02-23T12:37:36.819000Z | 2026-02-23T12:37:36.819000Z | Lec. | Часть 2. – Текст: электронный. – URL: https://aspro.ru/news/strategicheskiy-analiz-ch2/?srsltid=AfmBOooRu0Zqr0fYsQpq7iMuWiP3ZuKkRSvkVr8k2QTJv-51-JZAE9DI (дата обращения: 16.01.2025) | false | false | false | |
4,524 | 2026-02-23T12:37:34.903000Z | 2026-02-23T17:32:45.926000Z | Lec. | Инструменты стратегического анализа | Инструменты стратегического анализа | false | true | true |
4,523 | 2026-02-23T12:37:33.184000Z | 2026-02-23T16:57:41.244000Z | Lec. | День IKEA. – Текст: электронный. – URL: https://dzen.ru/a/ZniaxWF0AgUKbcwd (дата обращения: 07.01.2025) | День IKEA. – Текст: электронный. – URL: https://dzen.ru/a/ZniaxWF0AgUKbcwd (дата обращения: 07.01.2024) | false | true | true |
4,522 | 2026-02-23T12:37:31.268000Z | 2026-02-23T12:37:31.268000Z | Lec. | Главное об ассортименте: какой он бывает и как его формировать. – Текст: электронный. – URL: https://skillbox.ru/media/marketing/glavnoe-ob-assortimente-kakoy-on-byvaet-i-kak-ego-formirovat/ (дата обращения: 17.01.2025) | false | true | false | |
4,521 | 2026-02-23T12:37:29.318000Z | 2026-02-23T12:37:29.318000Z | Lec. | Возможности маркетинговых стратегий для повышения конкурентоспособности предприятия. – Текст: электронный. – URL: https://moluch.ru/archive/491/107130/ (дата обращения: 26.01.2025) | false | true | false | |
4,520 | 2026-02-23T12:37:27.573000Z | 2026-02-23T17:27:26.642000Z | Lec. | Влияние конкуренции на формирование рациональной ассортиментной политики розничного торгового предприятия. – Текст: электронный. – URL: https://cyberleninka.ru/article/n/vliyanie-konkurentsii-na-formirovanie-ratsionalnoy-assortimentnoy-politiki-roznichnogo-torgovogo-predpriyatiya (дата обращения: 16.01.2025) | Влияние конкуренции на формирование рациональную ассортиментную политику розничного торгового предприятия. – Текст: электронный. – URL: https://cyberleninka.ru/article/n/vliyanie-konkurentsii-na-formirovanie-ratsionalnoy-assortimentnoy-politiki-roznichnogo-torgovogo-predpriyatiya (дата обращения: 16.01.2025) | false | true | true |
4,519 | 2026-02-23T12:37:25.327000Z | 2026-02-23T12:37:25.327000Z | Lec. | Анализ PEST факторов: как использовать в бизнесе — Подробный разбор. – Текст: электронный. – URL: https://pro-dgtl.ru/blog/biznes/tpost/vhtkhpba21-analiz-pest-faktorov-kak-ispolzovat-v-bi (дата обращения: 18.01.2025) | false | false | false | |
4,518 | 2026-02-23T12:37:23.242000Z | 2026-02-23T15:55:43.936000Z | Lec. | Ассортимент: 9 шагов к формированию и 5 методов управления ассортиментом. – Текст: электронный. – URL: https://neiros.ru/blog/marketing/assortiment-9-shagov-k-formirovaniyu-i-5-metodov-upravleniya-assortimentom/ (дата обращения: 13.01.2025) | Ассортимент: 9 шагов к формированию и 5 методов управления ассортиментом. – Текст: электронный. – URL: https://neiros.ru/blog/marketing/assortiment-9-shagov-k-formirovaniyu-i-5-metodov-upravleniya-assortimentom/ (дата обращения: 13.01.2024) | false | true | true |
4,517 | 2026-02-23T12:37:21.215000Z | 2026-02-23T12:37:21.215000Z | Lec. | Ассортимент товаров в системе факторов конкурентоспособности организаций розничной торговли, функционирующих на рынке товаров длительного пользования. – Текст: электронный. – URL: https://togudv.ru/media/vestnik/articles/343.pdf (дата обращения: 11.01.2025) | false | true | false | |
4,516 | 2026-02-23T12:37:19.277000Z | 2026-02-23T12:37:19.277000Z | Lec. | Анализ и совершенствование ассортиментной политики предприятия на рынке. – Текст: электронный. – URL: https://dspace.tltsu.ru/bitstream/123456789/23999/1/%D0%92%D0%BE%D0%BB%D0%BA%D0%BE%D0%B2%D0%B0%20%D0%90.%D0%90._%D0%9C%D0%95%D0%9D%D0%BC%D0%B4%D0%BE-2009%D0%B0.pdf (дата обращения: 10.01.2025) | false | true | false | |
4,515 | 2026-02-23T12:37:17.439000Z | 2026-02-23T16:20:10.360000Z | Lec. | Автоматизация ведения электронной медицинской карты пациентов. – Текст: электронный. – URL: https://1solution.ru/events/articles/avtomatizatsiya-vedeniya-elektronnoy-meditsinskoy-karty-patsientov/?utm_referrer=https%3A%2F%2Fyandex.ru%2F (дата обращения: 07.01.2025) | Автоматизация ведения электронной медицинской карты пациентов. – Текст: электронная. – URL: https://1solution.ru/events/articles/avtomatizatsiya-vedeniya-elektronnoy-meditsinskoy-karty-patsientov/?utm_referrer=https%3A%2F%2Fyandex.ru%2F (дата обращения: 07.01.2025) | false | true | true |
4,514 | 2026-02-23T12:37:15.609000Z | 2026-02-23T12:37:15.609000Z | Lec. | В работе проводится обзор существующих бенчмарков для СтнК – приложений для оценки производительности и адаптивности сетей. | false | true | false | |
4,513 | 2026-02-23T12:37:13.744000Z | 2026-02-23T17:49:02.943000Z | Lec. | Реалистичные – возникающие при работе реальных приложений или программ, симулирующих определенные процессы | Реалистичные – возникающие при работе реальных приложений или программ, симулирующих определенные процессы. | false | true | true |
4,512 | 2026-02-23T12:37:12.086000Z | 2026-02-23T16:56:00.627000Z | Lec. | В реальных топологиях необязательно наличие прямых вертикальных или горизонтальных линий, горячий край является набором из нескольких горячих точек | В реальных топологиях необязательно наличие прямых вертикальных или горизонтальных линий; горячий край представляет собой набор нескольких горячих точек. | false | true | true |
4,511 | 2026-02-23T12:37:08.983000Z | 2026-02-23T18:06:28.577000Z | Lec. | Long, J., Shelhamer, E., Darrell T.: Fully Convolutional Networks for Semantic Segmentation. // arXiv preprint arXiv:1411.4038 - 2015. nnU-net [Электронный ресурс] | Long, J., Shelhamer, E., Darrell T.: Fully Convolutional Networks for Semantic Segmentation. // arXiv preprint arXiv:1411.4038 - 2014. nnU-net [Электронный ресурс] | false | true | true |
4,510 | 2026-02-23T12:37:07.071000Z | 2026-02-23T13:39:49.535000Z | Lec. | Процесс обучения занял 14 часов, при этом одна эпоха выполнялась около 400 секунд | Процесс обучения занял 14 часов, при этом одна эпоха выполнялась около 400 секунд. | false | true | true |
4,509 | 2026-02-23T12:37:05.326000Z | 2026-02-23T12:37:05.326000Z | Lec. | Кроме того, требуется разработка четкого протокола взаимодействия, который регламентирует использование модели врачами, включая определение случаев, в которых автоматическая разметка применяется без изменений, а также ситуаций, требующих ручной корректировки | false | true | false | |
4,508 | 2026-02-23T12:37:03.624000Z | 2026-02-23T13:37:39.853000Z | Lec. | Такая проверка позволит убедиться в ее стабильности и универсальности | Такая проверка позволит убедиться в ее стабильности и универсальности | false | true | true |
4,507 | 2026-02-23T12:37:02.033000Z | 2026-02-23T13:46:38.468000Z | Lec. | Перед внедрением модели в клиническую практику необходимо провести дополнительные исследования, направленные на оценку ее надежности и адаптации к реальным условиям | Перед внедрением модели в клиническую практику необходимо провести дополнительные исследования, направленные на оценку ее надежности и адаптацию к реальным условиям | false | true | true |
4,506 | 2026-02-23T12:37:00.093000Z | 2026-02-23T13:25:03.662000Z | Lec. | В случае медицинской сегментации важно, чтобы метрику было легко проинтерпретировать, поэтому в исследовании используется метрика Pseudo Dice: | В случае медицинской сегментации важно, чтобы метрики было легко проинтерпретировать, поэтому в исследовании используется метрика Pseudo Dice. | false | true | true |
4,505 | 2026-02-23T12:36:58.292000Z | 2026-02-23T12:36:58.292000Z | Lec. | В качестве функции потерь в модели выбрана комбинация Dice и кросс-энтропии:. = 1 - | false | true | false | |
4,504 | 2026-02-23T12:36:56.430000Z | 2026-02-23T13:40:47.605000Z | Lec. | Важным аспектом при обучении модели является выбор функции потерь, поскольку от нее зависит, насколько качественно алгоритм оптимизирует веса | Важным аспектом при обучении модели является выбор функции потерь, поскольку от нее зависит, насколько качественно алгоритм оптимизирует веса. | false | true | true |
4,503 | 2026-02-23T12:36:54.876000Z | 2026-02-23T12:36:54.876000Z | Lec. | Пример команды запуска. | false | true | false | |
4,502 | 2026-02-23T12:36:53.130000Z | 2026-02-23T16:49:59.207000Z | Lec. | Точкой входа в приложение является python-скрипт web/streamlit_app.py, поэтому для запуска системы необходимо запустить его через streamlit | Точка входа в приложение является python-скриптом web/streamlit_app.py, поэтому для запуска системы необходимо запустить его через команду streamlit. | false | true | true |
4,501 | 2026-02-23T12:36:51.571000Z | 2026-02-23T12:36:51.571000Z | Lec. | Batch-скрипт | false | false | false | |
4,500 | 2026-02-23T12:36:49.887000Z | 2026-02-23T12:36:49.887000Z | Lec. | Shell-скрипт | true | false | false | |
4,499 | 2026-02-23T12:36:40.579000Z | 2026-02-23T13:30:03.915000Z | Lec. | В них происходит установка зависимостей Python и экспорт переменных окружения для nnU-Net | В них происходит установка зависимостей Python и экспорт переменных окружения для nnU-Net. | false | true | true |
4,498 | 2026-02-23T12:36:39.072000Z | 2026-02-23T12:36:39.072000Z | Lec. | Для ОС Linux разработан shell-скрипт (Рис. 6), а для Windows - batch-файл (Рис. 7) | false | true | false | |
4,497 | 2026-02-23T12:36:37.107000Z | 2026-02-23T12:36:37.107000Z | Lec. | Для поставки приложения поставщику разработаны скрипты для автоматизации установки зависимостей | false | true | false | |
4,496 | 2026-02-23T12:36:35.567000Z | 2026-02-23T12:36:35.567000Z | Lec. | Перед началом работы необходимо загрузить модель, которая занимает 268 мб памяти (Рис. 5) | false | true | false | |
4,495 | 2026-02-23T12:36:33.571000Z | 2026-02-23T12:36:33.571000Z | Lec. | Аргументы:. image_3d (numpy.ndarray): массив исходного изображения. mask_3d (numpy.ndarray): массив маски. pid (str): идентификатор пациента | false | false | false | |
4,494 | 2026-02-23T12:36:31.734000Z | 2026-02-23T12:36:31.734000Z | Lec. | Функция generate_stats_text генерирует строку статистики (среднее и медиана) для каждого из классов | true | true | false | |
4,493 | 2026-02-23T12:36:30.263000Z | 2026-02-23T12:36:30.263000Z | Lec. | Аргументы:. pid (str): идентификатор пациента. pairs_dict (dict): словарь, где ключ - pid, значение - кортеж. intervals (list of tuple): список интервалов интенсивностей для таблицы | false | true | false | |
4,492 | 2026-02-23T12:36:28.459000Z | 2026-02-23T16:27:55.558000Z | Lec. | Функция save_report_to_pdf генерирует PDF-отчет для выбранного пациента | Функция save_report_to_pdf генерирует PDF-отчет для выбранного пациента. | false | true | true |
4,491 | 2026-02-23T12:36:26.897000Z | 2026-02-23T12:36:26.897000Z | Lec. | Аргументы:. image_3d (numpy.ndarray): массив исходного изображения. mask_3d (numpy.ndarray): массив маски. intervals (list of tuple): список кортежей (low, high) для каждого интервала интенсивности. class_names (list of str): имена классов | false | false | false | |
4,490 | 2026-02-23T12:36:25.263000Z | 2026-02-23T12:36:25.263000Z | Lec. | Функция build_density_table cоздает HTML-таблицу с процентным распределением интенсивностей по заданным интервалам для каждого класса и для всех пикселей (mask != 0) | false | true | false | |
4,489 | 2026-02-23T12:36:23.683000Z | 2026-02-23T15:41:40.584000Z | Lec. | В ней реализованы кнопки загрузки изображений и запуска предсказания, а также автоматическая визуализация сегментированных участков, которая включает в себя кнопки построения гистограммы, карты и таблицы плотности и генерацию отчета в формате PDF | В ней реализованы кнопки загрузки изображений и запуска предсказания, а также автоматическая визуализация сегментированных участков, которая включает в себя кнопки построения гистограммы, карты и таблицы плотности и генерацию отчета в формате PDF. | false | true | true |
4,488 | 2026-02-23T12:36:21.943000Z | 2026-02-23T13:45:53.733000Z | Lec. | Функция main определяет главное окно веб интерфейса | Функция main определяет главное окно веб-интерфейса. | false | true | true |
4,487 | 2026-02-23T12:36:20.418000Z | 2026-02-23T12:36:20.418000Z | Lec. | Аргументы:. img_slice_2d (numpy.ndarray): 2D массив исходного изображения. mask_slice_2d (numpy.ndarray): 2D массив маски | false | false | false | |
4,486 | 2026-02-23T12:36:18.714000Z | 2026-02-23T13:37:58.527000Z | Lec. | Класс MainWindow определяет главное окно приложения для запуска инференса и визуализации результатов сегментации | Класс MainWindow определяет главное окно приложения для запуска инференции и визуализации результатов сегментации | false | true | true |
4,485 | 2026-02-23T12:36:17.151000Z | 2026-02-23T12:36:17.151000Z | Lec. | Функция make_density_map_slice создает карту плотности: на месте, где маска не равна 0, выводится цветовая карта, а фон отображается в градациях серого | false | true | false | |
4,484 | 2026-02-23T12:36:15.602000Z | 2026-02-23T12:36:15.602000Z | Lec. | Аргументы:. img_slice_2d (numpy.ndarray): 2D массив исходного изображения. mask_slice_2d (numpy.ndarray): 2D массив маски (значения классов). class_checkboxes (dict): словарь с ключами классов и булевыми значениями, определяющими, включён ли класс | false | false | false | |
4,483 | 2026-02-23T12:36:13.869000Z | 2026-02-23T17:05:55.829000Z | Lec. | Функция overlay_slice выполняет наложение маски на grayscale-срез | Функция overlay_slice выполняет наложение маски на grayscale срез | false | true | true |
4,482 | 2026-02-23T12:36:12.385000Z | 2026-02-23T17:43:41.199000Z | Lec. | Функция load_nii_as_3d_int загружает NIfTI-файл и возвращает его данные в формате int32 | Функция load_nii_as_3d_int() загружает NIfTI-файл и возвращает его данные в формате int32. | false | true | true |
4,481 | 2026-02-23T12:36:10.885000Z | 2026-02-23T12:36:10.885000Z | Lec. | Аргументы:. path_nii (str): путь к NIfTI файлу | false | true | false | |
4,480 | 2026-02-23T12:36:09.009000Z | 2026-02-23T13:35:44.205000Z | Lec. | Функция load_nii_as_3d_uint8 загружает NIfTI-файл и возвращает его данные в формате uint8 | Функция load_nii_as_3d_uint8() загружает NIfTI-файл и возвращает его данные в формате uint8 | false | true | true |
4,479 | 2026-02-23T12:36:07.507000Z | 2026-02-23T12:36:07.507000Z | Lec. | Аргументы:. input_dir (str): путь к директории, содержащей файлы формата patient_XXX_0000.nii.gz. output_dir (str): путь, куда будут записаны результаты инференса. dataset_id (str): идентификатор набора данных (по умолчанию "1"). config (str): конфигурация модели. device (str): устройство для инференса ("cpu" или "cuda... | false | false | false | |
4,478 | 2026-02-23T12:36:05.671000Z | 2026-02-23T13:38:13.592000Z | Lec. | Функция run_inference запускает команду nnUNetv2_predict для выполнения инференса | Функция run_inference запускает команду nnUNetv2_predict для выполнения инференса | false | true | true |
4,477 | 2026-02-23T12:36:04.079000Z | 2026-02-23T12:36:04.079000Z | Lec. | Результаты и логи обучения находятся в директории nnUNet_results | false | true | false | |
4,476 | 2026-02-23T12:36:02.560000Z | 2026-02-23T12:36:02.560000Z | Lec. | Пример команды для запуска обучения | false | true | false | |
4,475 | 2026-02-23T12:36:00.574000Z | 2026-02-23T12:36:00.574000Z | Lec. | Для получения дополнительной информации о команде необходимо запустить ее с параметром -h | false | true | false | |
4,474 | 2026-02-23T12:35:58.982000Z | 2026-02-23T13:33:36.936000Z | Lec. | Автоматическое сохранение чекпоинтов происходит каждые 50 эпох | Автоматическое сохранение чекпоинтов происходит каждые 50 эпох. | false | true | true |
4,473 | 2026-02-23T12:35:57.255000Z | 2026-02-23T12:35:57.255000Z | Lec. | Обучение следует производить на CPU, GPU и MPS | false | false | false | |
4,472 | 2026-02-23T12:35:55.722000Z | 2026-02-23T12:35:55.722000Z | Lec. | Чтобы продолжить прерванное обучение, необходимо добавить флаг --c | false | true | false | |
4,471 | 2026-02-23T12:35:54.227000Z | 2026-02-23T12:35:54.227000Z | Lec. | Обучение модели запускается с помощью команды nnUNetv2_train | false | false | false | |
4,470 | 2026-02-23T12:35:52.417000Z | 2026-02-23T12:35:52.417000Z | Lec. | Команда для запуска предобработки | false | true | false | |
4,469 | 2026-02-23T12:35:50.636000Z | 2026-02-23T12:35:50.636000Z | Lec. | Рекомендуется использовать параметр verify_dataset_integrity при первом запуске команды, чтобы проверить наличие распространенных ошибок | false | true | false | |
4,468 | 2026-02-23T12:35:48.718000Z | 2026-02-23T12:35:48.718000Z | Lec. | Чтобы запустить конвейер предобработки данных необходимо воспользоваться консольной командой nnUNetv2_plan_and_preprocess (Рис. 3), где DATASET_ID - идентификатор датасета в nnUNet_raw | false | true | false | |
4,467 | 2026-02-23T12:35:46.753000Z | 2026-02-23T12:35:46.753000Z | Lec. | Для обучения модели сегментации использовался фреймворк nnU-Net | false | true | false | |
4,466 | 2026-02-23T12:35:44.738000Z | 2026-02-23T13:43:10.853000Z | Lec. | Названия тренировочных снимков КТ имеют формат «patient{num}_0000.nii.gz», а маски для них - «patient{num}.nii.gz», где num - порядковый номер изображения | Названия тренировочных снимков КТ имеют формат «patient_{num}_0000.nii.gz», а маски для них - «patient_{num}.nii.gz», где num — порядковый номер изображения. | false | true | true |
4,465 | 2026-02-23T12:35:42.999000Z | 2026-02-23T12:35:42.999000Z | Lec. | Пример заполнения dataset.json | false | true | false | |
4,464 | 2026-02-23T12:35:40.556000Z | 2026-02-23T12:35:40.556000Z | Lec. | Пример структуры директорий датасета | false | false | false | |
4,463 | 2026-02-23T12:35:38.594000Z | 2026-02-23T16:55:45.004000Z | Lec. | В файле dataset.json содержатся метаданные датасета (Рис. 2) | В файле dataset.json содержатся метаданные датасета. (Рис. 2) | false | true | true |
4,462 | 2026-02-23T12:35:36.868000Z | 2026-02-23T12:35:36.868000Z | Lec. | Каждый отдельный набор данных хранится в 3 директориях: imagesTr (снимки КТ, используемые для обучения модели), imagesTs (опционально, тестовые снимки КТ без разметки), labelsTr (карты сегментации для снимков из imagesTr) (Рис. 1) | false | true | false | |
4,461 | 2026-02-23T12:35:35.186000Z | 2026-02-23T16:51:55.843000Z | Lec. | Названия дочерних директорий задаются в формате «Dataset{num}_{name}», где num - порядковый номер датасета, name - его название | Названия дочерних директорий задаются в формате «Dataset_{num}_{name}», где num — порядковый номер датасета, name — его название. | false | true | true |
4,460 | 2026-02-23T12:35:33.668000Z | 2026-02-23T13:51:12.847000Z | Lec. | Все датасеты должны располагаться в директории nnUNet_raw, путь к которой необходимо определить как переменную среды | Все датасеты должны располагаться в директории nnUNet_raw. Путь к ней необходимо определить как переменную среды. | false | true | true |
4,459 | 2026-02-23T12:35:32.047000Z | 2026-02-23T12:35:32.047000Z | Lec. | Датасет состоит из 3-ех компонентов: исходные изображения, маски сегментации и файл в формате JSON, содержащий метаданные | false | true | false | |
4,458 | 2026-02-23T12:35:30.498000Z | 2026-02-23T12:35:30.498000Z | Lec. | Если не задан, сохраняется тип data.dtype | false | true | false |
Subsets and Splits
No community queries yet
The top public SQL queries from the community will appear here once available.