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
4,357
2026-02-23T12:32:28.332000Z
2026-02-23T12:32:28.332000Z
Lec.
Интерфейс поддерживает как загрузку отдельных 2D-срезов, так и обработку полного объема из серии снимков, что делает систему гибкой и пригодной как для предварительного анализа, так и для полноценной работы с трехмерными данными
false
true
false
4,356
2026-02-23T12:32:26.544000Z
2026-02-23T12:32:26.544000Z
Lec.
Основной функционал системы заключается в предоставлении пользователю доступа к инструментам автоматической сегментации анатомических структур сердца и аорты на изображениях компьютерной томографии (КТ) с использованием глубокой нейронной сети на базе архитектуры nnU-Net
false
true
false
4,355
2026-02-23T12:32:24.653000Z
2026-02-23T16:03:48.920000Z
Lec.
Разработанная система представляет собой полнофункциональное веб-приложение, реализованное с использованием фреймворка Streamlit, что обеспечивает быструю и интерактивную работу прямо в браузере без необходимости устанавливать дополнительное программное обеспечение
Разработанная система представляет собой полнофункциональное веб-приложение, реализованное с использованием фреймворка Streamlit, что обеспечивает быструю и интерактивную работу прямо в браузере без необходимости установки дополнительного программного обеспечения.
false
true
true
4,354
2026-02-23T12:32:22.674000Z
2026-02-23T13:44:02.063000Z
Lec.
Окно визуализации 6
Окно визуализации.
false
true
true
4,353
2026-02-23T12:32:20.985000Z
2026-02-23T17:47:22.343000Z
Lec.
Запуск сегментации 6. 3.3
Запуск сегментации 6.3.
false
true
true
4,352
2026-02-23T12:32:19.088000Z
2026-02-23T13:50:47.906000Z
Lec.
Загрузка файлов 5. 3.2
Загрузка файлов версия 5.3.2
false
true
true
4,351
2026-02-23T12:32:16.637000Z
2026-02-23T18:09:21.471000Z
Lec.
Работа с изображениями 5. 3.1
Работа с изображениями 5.3
false
true
true
4,350
2026-02-23T12:32:14.738000Z
2026-02-23T12:32:14.738000Z
Lec.
Запуск приложения 4. 3
false
true
false
4,349
2026-02-23T12:32:13.212000Z
2026-02-23T12:32:13.212000Z
Lec.
Установка зависимостей 4. 2.6
false
false
false
4,348
2026-02-23T12:32:11.502000Z
2026-02-23T12:32:11.502000Z
Lec.
Загрузка модели 4. 2.5
false
false
false
4,347
2026-02-23T12:32:09.917000Z
2026-02-23T13:25:37.899000Z
Lec.
Настройка виртуальной среды 4. 2.4
Настройка виртуальной среды 4.2
false
true
true
4,346
2026-02-23T12:32:08.392000Z
2026-02-23T12:32:08.392000Z
Lec.
Загрузка исходного кода 3. 2.3
false
true
false
4,345
2026-02-23T12:32:06.292000Z
2026-02-23T18:23:37.988000Z
Lec.
Установка Python 3. 2.2
Установка Python 3.2.2
false
true
true
4,344
2026-02-23T12:32:04.532000Z
2026-02-23T13:25:39.108000Z
Lec.
Установка приложения 3. 2.1
Установка приложения 3.2.1
false
true
true
4,343
2026-02-23T12:32:03.098000Z
2026-02-23T12:32:03.098000Z
Lec.
Требования к системе 2. 2
false
true
false
4,342
2026-02-23T12:32:01.378000Z
2026-02-23T13:47:51.076000Z
Lec.
Оглавление. 1
Оглавление. 1
false
true
true
4,341
2026-02-23T12:31:59.832000Z
2026-02-23T12:31:59.832000Z
Lec.
Нам Виктория Сергеевна, БПМ222
true
false
false
4,340
2026-02-23T12:31:57.950000Z
2026-02-23T12:31:57.950000Z
Lec.
ДОКУМЕНТАЦИЯ. по проектной работе. 2057: «Система сегментации медицинских изображений сердца и аорты»
false
false
false
4,339
2026-02-23T12:31:56.201000Z
2026-02-23T12:31:56.201000Z
Lec.
ПОЛЬЗОВАТЕЛЬСКАЯ
false
false
false
4,338
2026-02-23T12:31:54.489000Z
2026-02-23T17:59:22.666000Z
Lec.
UAV-Based Visual Navigation for Urban Search and Rescue in Post-Disaster Areas A 2024 Istan- bul Case Study
UAV-Based Visual Navigation for Urban Search and Rescue in Post-Disaster Areas: A 2024 Istanbul Case Study
false
true
true
4,337
2026-02-23T12:31:52.571000Z
2026-02-23T12:31:52.571000Z
Lec.
Xu L., Hong Z., Wen J
false
false
false
4,336
2026-02-23T12:31:50.938000Z
2026-02-23T13:26:10.662000Z
Lec.
Vol. 16, № 5. 25
Vol. 16, № 5.
false
true
true
4,335
2026-02-23T12:31:48.974000Z
2026-02-23T12:31:48.974000Z
Lec.
Multidisciplinary Digital Publishing Institute (MDPI), 2024
false
false
false
4,334
2026-02-23T12:31:47.243000Z
2026-02-23T12:31:47.243000Z
Lec.
A Review of Electric UAV Visual Detection and Navigation Technologies for Emergency Rescue Missions // Sustain.
false
false
false
4,333
2026-02-23T12:31:45.413000Z
2026-02-23T12:31:45.413000Z
Lec.
Tang P., Li J., Sun H
false
false
false
4,332
2026-02-23T12:31:43.769000Z
2026-02-23T12:31:43.769000Z
Lec.
MoviePy [Electronic resource] // MIT Licence. 2017. 24
false
false
false
4,331
2026-02-23T12:31:42.034000Z
2026-02-23T12:31:42.034000Z
Lec.
Eng. 2010. 23
false
false
false
4,330
2026-02-23T12:31:40.346000Z
2026-02-23T12:31:40.346000Z
Lec.
FFmpeg // Kyokai Joho Imeji Zasshi/Journal Inst
false
false
false
4,329
2026-02-23T12:31:38.660000Z
2026-02-23T12:31:38.660000Z
Lec.
Tsutsuguhi K
true
false
false
4,328
2026-02-23T12:31:37.146000Z
2026-02-23T12:31:37.146000Z
Lec.
OpenCV Computer Vision with Python // Cs_Python_in. 2013. 22
false
true
false
4,327
2026-02-23T12:31:35.276000Z
2026-02-23T13:26:03.934000Z
Lec.
OmniGlue: Generalizable Feature Matching with Foundation Model Guidance. 2024. 21
OmniGlue: Generalizable Feature Matching with Foundation Model Guidance. 2021.
false
true
true
4,326
2026-02-23T12:31:33.337000Z
2026-02-23T12:31:33.337000Z
Lec.
Jiang H. et al
false
false
false
4,325
2026-02-23T12:31:31.513000Z
2026-02-23T13:50:38.514000Z
Lec.
P. 17581–17592. 20
П. 17581–17592. 20.
false
true
true
4,324
2026-02-23T12:31:29.681000Z
2026-02-23T12:31:29.681000Z
Lec.
Institute of Electrical and Electronics Engineers Inc., 2023
false
false
false
4,323
2026-02-23T12:31:27.965000Z
2026-02-23T12:31:27.965000Z
Lec.
LightGlue: Local Feature Matching at Light Speed // Proc
false
false
false
4,322
2026-02-23T12:31:26.191000Z
2026-02-23T12:31:26.191000Z
Lec.
Lindenberger P., Sarlin P.E., Pollefeys M
false
false
false
4,321
2026-02-23T12:31:24.374000Z
2026-02-23T12:31:24.374000Z
Lec.
Vol. 32. 19
false
false
false
4,320
2026-02-23T12:31:22.618000Z
2026-02-23T12:31:22.618000Z
Lec.
Neural information processing systems foundation, 2019
false
false
false
4,319
2026-02-23T12:31:20.919000Z
2026-02-23T12:31:20.919000Z
Lec.
R2D2: Repeatable and Reliable Detector and Descriptor // Adv
false
false
false
4,318
2026-02-23T12:31:19.222000Z
2026-02-23T12:31:19.222000Z
Lec.
Revaud J. et al
false
false
false
4,317
2026-02-23T12:31:17.674000Z
2026-02-23T12:31:17.674000Z
Lec.
P. 6234–6244. 18
false
false
false
4,316
2026-02-23T12:31:16.154000Z
2026-02-23T12:31:16.154000Z
Lec.
Vol. 2018-Decem
false
false
false
4,315
2026-02-23T12:31:14.323000Z
2026-02-23T17:59:30.143000Z
Lec.
LF-Net: Learning local features from images // Advances in Neural Information Processing Systems. 2018
LF-Net: Learning local features from images. Advances in Neural Information Processing Systems. 2018.
false
true
true
4,314
2026-02-23T12:31:12.399000Z
2026-02-23T12:31:12.399000Z
Lec.
Ono Y. et al
false
false
false
4,313
2026-02-23T12:31:10.695000Z
2026-02-23T17:17:01.268000Z
Lec.
P. 4937–4946. 17
П. 4937–4946. 17.
false
true
true
4,312
2026-02-23T12:31:09.048000Z
2026-02-23T12:31:09.048000Z
Lec.
SuperGlue: Learning Feature Matching with Graph Neural Networks // Proc
false
false
false
4,311
2026-02-23T12:31:07.306000Z
2026-02-23T12:31:07.306000Z
Lec.
Sarlin P.E. et al
false
false
false
4,310
2026-02-23T12:31:05.632000Z
2026-02-23T12:31:05.632000Z
Lec.
D2-Net: A Trainable CNN for Joint Detection and Description of Local Features // Cvpr2019. 2019. 16
false
false
false
4,309
2026-02-23T12:31:03.741000Z
2026-02-23T12:31:03.741000Z
Lec.
Dusmanu M. et al
false
false
false
4,308
2026-02-23T12:31:02.004000Z
2026-02-23T12:31:02.004000Z
Lec.
P. 337–349. 15
false
false
false
4,307
2026-02-23T12:31:00.211000Z
2026-02-23T12:31:00.211000Z
Lec.
Vol. 2018-June
false
false
false
4,306
2026-02-23T12:30:58.400000Z
2026-02-23T12:30:58.400000Z
Lec.
IEEE Computer Society, 2017
false
false
false
4,305
2026-02-23T12:30:56.656000Z
2026-02-23T12:30:56.656000Z
Lec.
SuperPoint: Self-Supervised Interest Point Detection and Description // IEEE Comput
false
false
false
4,304
2026-02-23T12:30:54.863000Z
2026-02-23T12:30:54.863000Z
Lec.
Detone D., Malisiewicz T., Rabinovich A
false
false
false
4,303
2026-02-23T12:30:53.165000Z
2026-02-23T12:30:53.165000Z
Lec.
P. 8918–8927. 14
false
false
false
4,302
2026-02-23T12:30:51.662000Z
2026-02-23T12:30:51.662000Z
Lec.
IEEE Computer Society, 2021
false
false
false
4,301
2026-02-23T12:30:49.938000Z
2026-02-23T12:30:49.938000Z
Lec.
LoFTR: Detector-Free Local Feature Matching with Transformers // Proc
false
false
false
4,300
2026-02-23T12:30:48.192000Z
2026-02-23T12:30:48.192000Z
Lec.
Sun J. et al
false
false
false
4,299
2026-02-23T12:30:46.624000Z
2026-02-23T12:30:46.624000Z
Lec.
Vol. 8, № 11
false
false
false
4,298
2026-02-23T12:30:45.238000Z
2026-02-23T12:30:45.238000Z
Lec.
Multidisciplinary Digital Publishing Institute, 2024
false
false
false
4,297
2026-02-23T12:30:43.511000Z
2026-02-23T12:30:43.511000Z
Lec.
A Review on Deep Learning for UAV Absolute Visual Localization // Drones 2024, Vol. 8, Page 622
false
false
false
4,296
2026-02-23T12:30:41.817000Z
2026-02-23T12:30:41.817000Z
Lec.
British Machine Vision Association, BMVA, 2013. 12
false
false
false
4,295
2026-02-23T12:30:40.389000Z
2026-02-23T12:30:40.389000Z
Lec.
Fast explicit diffusion for accelerated features in nonlinear scale spaces // BMVC 2013 - Electron
false
false
false
4,294
2026-02-23T12:30:38.608000Z
2026-02-23T12:30:38.608000Z
Lec.
Alcantarilla P.F., Nuevo J., Bartoli A
true
false
false
4,293
2026-02-23T12:30:36.947000Z
2026-02-23T18:18:40.005000Z
Lec.
P. 2564–2571. 11
П. 2564–2571. 11.
false
true
true
4,292
2026-02-23T12:30:35.123000Z
2026-02-23T12:30:35.123000Z
Lec.
ORB: An efficient alternative to SIFT or SURF // Proc
false
true
false
4,291
2026-02-23T12:30:33.207000Z
2026-02-23T12:30:33.207000Z
Lec.
Rublee E. et al
false
false
false
4,290
2026-02-23T12:30:31.599000Z
2026-02-23T12:30:31.599000Z
Lec.
P. 404–417. 10
false
false
false
4,289
2026-02-23T12:30:29.811000Z
2026-02-23T12:30:29.811000Z
Lec.
Vol. 3951 LNCS
false
false
false
4,288
2026-02-23T12:30:28.020000Z
2026-02-23T16:13:15.119000Z
Lec.
SURF: Speeded up robust features // Lecture Notes in Computer Science (including subseries Lecture Notes in Artificial Intelligence and Lecture Notes in Bioinformatics). 2006
SURF: Speeded up robust features // Lecture Notes in Computer Science (including subseries Lecture Notes in Artificial Intelligence and Lecture Notes in Bioinformatics), 2006
false
true
true
4,287
2026-02-23T12:30:26.091000Z
2026-02-23T12:30:26.091000Z
Lec.
Bay H., Tuytelaars T., Van Gool L
false
false
false
4,286
2026-02-23T12:30:24.395000Z
2026-02-23T12:30:24.395000Z
Lec.
P. 91–110. 9
false
true
false
4,285
2026-02-23T12:30:22.804000Z
2026-02-23T12:30:22.804000Z
Lec.
Vol. 60, № 2
false
false
false
4,284
2026-02-23T12:30:21.215000Z
2026-02-23T12:30:21.215000Z
Lec.
Springer, 2004
false
false
false
4,283
2026-02-23T12:30:19.626000Z
2026-02-23T12:30:19.626000Z
Lec.
Distinctive image features from scale-invariant keypoints // Int
false
false
false
4,282
2026-02-23T12:30:17.784000Z
2026-02-23T13:30:12.912000Z
Lec.
URL: https://europe.naverlabs.com/blog/methods-for-visual-localization/ (accessed: 24.02.2025). 8
https://europe.naverlabs.com/blog/methods-for-visual-localization/ (accessed: 24.02.2025).
false
true
true
4,281
2026-02-23T12:30:15.866000Z
2026-02-23T12:30:15.866000Z
Lec.
Methods for visual localization - Naver Labs Europe [Electronic resource]
false
false
false
4,280
2026-02-23T12:30:14.134000Z
2026-02-23T12:30:14.134000Z
Lec.
P. 103666. 7
false
false
false
4,279
2026-02-23T12:30:12.553000Z
2026-02-23T12:30:12.553000Z
Lec.
North-Holland, 2021
false
false
false
4,278
2026-02-23T12:30:10.705000Z
2026-02-23T12:30:10.705000Z
Lec.
A review on absolute visual localization for UAV // Rob
false
false
false
4,277
2026-02-23T12:30:08.896000Z
2026-02-23T12:30:08.896000Z
Lec.
Couturier A., Akhloufi M.A
true
false
false
4,276
2026-02-23T12:30:07.255000Z
2026-02-23T12:30:07.255000Z
Lec.
URL: https://www.lens.org/?locale=ru (accessed: 12.03.2025). 6
false
false
false
4,275
2026-02-23T12:30:05.203000Z
2026-02-23T12:30:05.203000Z
Lec.
Lens - бесплатный и открытый патентный и научный поиск [Electronic resource]
false
true
false
4,274
2026-02-23T12:30:03.061000Z
2026-02-23T12:30:03.061000Z
Lec.
URL: https://wordstat.yandex.ru/ (accessed: 12.03.2025). 5
false
true
false
4,273
2026-02-23T12:30:01.298000Z
2026-02-23T12:30:01.298000Z
Lec.
Вордстат [Electronic resource]
false
false
false
4,272
2026-02-23T12:29:59.570000Z
2026-02-23T12:29:59.570000Z
Lec.
Алгоритмы навигации беспилотных летательных аппаратов с использованием систем технического зрения. 4
false
true
false
4,271
2026-02-23T12:29:57.756000Z
2026-02-23T12:29:57.756000Z
Lec.
Саденков В.В.Ц
true
false
false
4,270
2026-02-23T12:29:56.149000Z
2026-02-23T12:29:56.149000Z
Lec.
Elsevier, 2023
false
false
false
4,269
2026-02-23T12:29:54.319000Z
2026-02-23T12:29:54.319000Z
Lec.
Unmanned aerial vehicles: A review // Cogn
false
true
false
4,268
2026-02-23T12:29:52.491000Z
2026-02-23T12:29:52.491000Z
Lec.
Laghari A.A. et al
false
false
false
4,267
2026-02-23T12:29:50.887000Z
2026-02-23T12:29:50.887000Z
Lec.
URL: https://www.mordorintelligence.com/ru/industry-reports/uav-market (accessed: 12.03.2025). 2
false
false
false
4,266
2026-02-23T12:29:49.019000Z
2026-02-23T12:29:49.019000Z
Lec.
Анализ размера и доли рынка беспилотных летательных аппаратов-Отчет об отраслевых исследованиях-Тенденции роста [Electronic resource]
false
false
false
4,265
2026-02-23T12:29:47.174000Z
2026-02-23T12:29:47.174000Z
Lec.
Сравнение результатов полученной системы с классическими алгоритмами сопоставления изображений. 1
false
true
false
4,264
2026-02-23T12:29:45.360000Z
2026-02-23T16:34:24.639000Z
Lec.
Анализ существующих моделей и выбор перспективных алгоритмов сопоставления изображений
Анализ существующих моделей и выбор перспективных алгоритмов для сопоставления изображений
false
true
true
4,263
2026-02-23T12:29:43.799000Z
2026-02-23T12:29:43.799000Z
Lec.
Исходя из перечисленных методов обработки изображений, учитывая сложность и новизну предметной области, и текущие тренды предметной области, становится понятно, что основная задача – создание системы визуальной локализации БПЛА на основе алгоритмов сопоставления изображений, основанных на нейронных сетях:
false
true
false
4,262
2026-02-23T12:29:41.936000Z
2026-02-23T13:34:01.606000Z
Lec.
Кроме того, работа закладывает основу для будущих улучшений, включая интеграцию визуальной локализации с другими системами навигации
Кроме того, работа закладывает основу для будущих улучшений, включая интеграцию визуальной локализацию с другими системами навигации
false
true
true
4,261
2026-02-23T12:29:40.190000Z
2026-02-23T12:29:40.190000Z
Lec.
Ожидаемые результаты данного исследования подтвердят превосходство подходов на основе глубокого обучения в задачах визуальной локализации, предложив надежную и безопасную альтернативу традиционным методам
false
true
false
4,260
2026-02-23T12:29:38.434000Z
2026-02-23T13:26:43.093000Z
Lec.
Исходя из перечисленных аргументов, ожидаемым результатом исследования являются как раз некоторые выбранные метрики и характеристики системы, описанные в разделах “обзор аналогов” и «описание методологии построения системы» и для системы визуальной локализации, основанной на алгоритмах сопоставления изображений с испол...
Исходя из перечисленных аргументов, ожидаемым результатом исследования являются некоторые выбранные метрики и характеристики системы, описанные в разделе «визуальная локализация на основе алгоритмов сопоставления изображений с использованием нейронных сетей».
false
true
true
4,259
2026-02-23T12:29:36.466000Z
2026-02-23T12:29:36.466000Z
Lec.
Так как алгоритмы сопоставления изображений, основанные на глубоком обучении и нейронных сетях, учатся, в большей степени, на обычных изображениях мира вокруг, а не на специализированных наборах данных, вроде карт местности, нельзя заранее утверждать, что гипотеза об их лучшей точности в задаче визуальной локализации Б...
false
true
false
4,258
2026-02-23T12:29:34.689000Z
2026-02-23T12:29:34.689000Z
Lec.
В качестве параллельно развивающихся систем, не являющихся прямыми конкурентами, рассматриваются, например, системы визуальной локализации для поиска объектов и спасения людей[24], где в БПЛА также используются системы визуальной локализации, но для других целей
false
true
false