id
int64
18
21.1k
created_at
timestamp[ns, tz=UTC]date
2026-02-23 07:30:20
2026-02-24 16:54:39
updated_at
timestamp[ns, tz=UTC]date
2026-02-23 08:08:14
2026-02-24 16:54:39
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
7,807
2026-02-24T08:36:46.380000Z
2026-02-24T08:36:46.380000Z
Lec.
Реализовать прототип программной системы с использованием нейросетевых моделей;
false
true
false
7,806
2026-02-24T08:36:44.844000Z
2026-02-24T08:36:44.844000Z
Lec.
Произвести проектирование схем взаимодействия сервисов в формате API;
true
true
false
7,805
2026-02-24T08:36:43.324000Z
2026-02-24T08:36:43.324000Z
Lec.
Произвести проектирование хранилищ данных для сервисов;
false
true
false
7,804
2026-02-24T08:36:41.444000Z
2026-02-24T08:36:41.444000Z
Lec.
Определить состав программных сервисов с учетом разделения логики;
false
true
false
7,803
2026-02-24T08:36:39.679000Z
2026-02-24T08:36:39.679000Z
Lec.
Определить основные сущности и точки их взаимодействия;
false
true
false
7,802
2026-02-24T08:36:38.181000Z
2026-02-24T08:36:38.181000Z
Lec.
Произвести проектирование программной системы
false
true
false
7,801
2026-02-24T08:36:36.587000Z
2026-02-24T08:36:36.587000Z
Lec.
Исследовать возможности генерации упрощенной 3D-модели как для одиночных изображений, так и их серий:
false
true
false
7,800
2026-02-24T08:36:34.789000Z
2026-02-24T08:36:34.789000Z
Lec.
Рассмотреть способы расширения обучающего датасета, включая поиск потенциальных источников и исследования алгоритмов генерации;
false
true
false
7,799
2026-02-24T08:36:32.504000Z
2026-02-24T08:36:32.504000Z
Lec.
Изучить подходы к детекции и сегментации яичника на снимках узи;
false
true
false
7,798
2026-02-24T08:36:30.700000Z
2026-02-24T08:36:30.700000Z
Lec.
Произвести исследования в рамках предметной области;
false
true
false
7,797
2026-02-24T08:36:28.810000Z
2026-02-24T08:36:28.810000Z
Lec.
Для достижения поставленной цели необходимо решить следующий набор задач:
false
true
false
7,796
2026-02-24T08:36:27.092000Z
2026-02-24T08:36:27.092000Z
Lec.
Основной целью данного проекта является разработка системы на базе набора нейросетевых моделей для анализа изображений (видеозаписей) яичника, полученных с аппарата ультразвуковой диагностики
false
true
false
7,795
2026-02-24T08:36:25.236000Z
2026-02-24T08:36:25.236000Z
Lec.
Клиническая значимость проекта подтверждается его потенциальным применением в диагностике ультразвуковых изображений
false
true
false
7,794
2026-02-24T08:36:23.395000Z
2026-02-24T08:36:23.395000Z
Lec.
Основные задачи проекта ориентированы на доработку существующей системы для решения данной проблемы и включают в себя повышение качества работы моделей и введение новых функций: использование единой среды для проведения диагностики, снижение порога входа для использования системы, повышение объективности медицинского заключения
false
true
false
7,793
2026-02-24T08:36:21.484000Z
2026-02-24T08:36:21.484000Z
Lec.
Современные методы компьютерного зрения и машинного обучения предоставляют возможность для автоматизации поставленной задачи
false
true
false
7,792
2026-02-24T08:36:19.675000Z
2026-02-24T08:36:19.675000Z
Lec.
Анализ УЗИ изображений является трудоемким процессом, на результат которого в том числе влияет человеческий фактор: низкое разрешение изображений, различие в форме фолликулов приводят к ошибкам диагностики
false
true
false
7,791
2026-02-24T08:36:17.907000Z
2026-02-24T08:36:17.907000Z
Lec.
Ультразвуковое исследование позволяет определить способность к оплодотворению и выявить различные патологии и заболевания: фолликулярные кисты, атрезию и лютеинизацию фолликулов [2]
false
true
false
7,790
2026-02-24T08:36:15.896000Z
2026-02-24T08:36:15.896000Z
Lec.
Оценка овариального резерва на основе количества и размеров фолликулов является важнейшим неинвазивным методом диагностики репродуктивного здоровья женщины [1,2]
false
true
false
7,789
2026-02-24T08:36:14.126000Z
2026-02-24T08:36:14.126000Z
Lec.
В состав данного отчета входят процессы формирования требований к системе, основные положения при построении микросервисной архитектуры, а также описывается процесс построения прототипа системы с использованием данных технологий
false
true
false
7,788
2026-02-24T08:36:12.276000Z
2026-02-24T08:36:12.276000Z
Lec.
Система разработана для использования в дальнейших исследованиях в области компьютерного зрения, так как она имеет функции администрирования и дообучения моделей
false
true
false
7,787
2026-02-24T08:36:10.502000Z
2026-02-24T08:36:10.502000Z
Lec.
В рамках данного проекта предлагается архитектура информационной системы для автоматизации процесса анализа медицинских изображений УЗИ яичника, позволяющего в формате личного кабинета производить детекцию и сегментацию яичника на наборе изображений с формированием отчета для специалиста
false
true
false
7,786
2026-02-24T08:36:08.618000Z
2026-02-24T08:36:08.618000Z
Lec.
Такой подход к автоматизации возможен благодаря использованию моделей машинного обучения и искусственного интеллекта для анализа УЗИ снимков
false
true
false
7,785
2026-02-24T08:36:06.789000Z
2026-02-24T08:36:06.789000Z
Lec.
Автоматизация процесса анализа позволяет сократить время диагностики специалистом и предоставляет возможность повысить точность за счет детального исследования аномалий, носит рекомендательный характер
false
true
false
7,784
2026-02-24T08:36:05.029000Z
2026-02-24T08:36:05.029000Z
Lec.
Процесс анализа медицинских УЗИ снимков яичника позволяет специалисту определить способность женщины к оплодотворению, а также выявлять аномальные ситуации
false
true
false
7,783
2026-02-24T08:36:03.457000Z
2026-02-24T08:36:03.457000Z
Lec.
Аннотация 4. 1 Информация о проекте 5. 1.1 Актуальность проекта 5. 1.2 Цель 5. 1.3 Задачи 5. 1.4 Планируемый и фактический результат 6. 1.4.1 Планируемый результат (по техническому заданию) 6. 1.4.2 Фактический результат 7. 1.5 Новизна 8. 1.6 Степень обоснованности и достоверности полученных результатов 8. 1.7 Реализация и внедрение результатов проекта 9. 1.8 Методика и результаты испытаний 9. 2 Информация о составе проектной команды 9. 2.1 Участники проекта 9. 2.2 Вклад участников в проект 10. 3 Описание разработанной системы 13. 3.1 Общая архитектура системы 13. 3.2 Аналитический сервер 14. 3.3 Сервис данных 15. 3.4 Сервис моделей 15. 3.5 Сервис визуализации 17. 3.6 Пользовательский интерфейс 17. 3.7 Описание набора данных 22. 3.8 Описание методов обработки УЗИ-снимков 24. 3.9 Алгоритм создания упрощенной 3D-модели яичника 25. 3.10 Алгоритм поиска важных кадров для клинического случая 26. 3.11 Упаковка и развертывание решения 27. 3.12 Средства разработки и их обоснование 28. 4 Эффективность полученного решения 30. 5 Перечень основных технических и научных результатов 31. 6 Заключение 32. 7 Список литературы 33
false
false
false
7,782
2026-02-24T08:36:01.076000Z
2026-02-24T08:36:01.076000Z
Lec.
Руководитель проекта:. проф
false
true
false
7,781
2026-02-24T08:35:59.391000Z
2026-02-24T08:35:59.391000Z
Lec.
Клепикова Наталия Максимовна, СКБ231
true
false
false
7,780
2026-02-24T08:35:57.868000Z
2026-02-24T08:35:57.868000Z
Lec.
Черницин Игорь Александрович, МПМИИ231
true
false
false
7,779
2026-02-24T08:35:56.388000Z
2026-02-24T08:35:56.388000Z
Lec.
О Т Ч Е Т. по проектной работе. 1710: «Определение фолликулярного резерва яичников по данным УЗИ»
false
true
false
7,778
2026-02-24T08:35:54.518000Z
2026-02-24T08:35:54.518000Z
Lec.
Искаженное изображение было сгенерировано путем применения карт к входному изображению с помощью cv2.remap.
false
true
false
7,777
2026-02-24T08:35:52.885000Z
2026-02-24T08:35:52.885000Z
Lec.
Формулы радиальной дисторсии (1, 2):. где. – координаты неискаженного пикселя, ( , ) – координаты пикселя на искаженном изображении, – расстояние (3)
false
true
false
7,776
2026-02-24T08:35:51.047000Z
2026-02-24T08:35:51.047000Z
Lec.
Создание карт преобразования
false
true
false
7,775
2026-02-24T08:35:49.371000Z
2026-02-24T08:35:49.371000Z
Lec.
Построение матрицы камеры;
false
true
false
7,774
2026-02-24T08:35:47.915000Z
2026-02-24T08:35:47.915000Z
Lec.
Расчет параметров камеры: фокусное расстояние (эмпирическая формула), оптический центр (центр изображения), условное фокусное расстояние, центр искажений;
false
true
false
7,773
2026-02-24T08:35:46.240000Z
2026-02-24T08:35:46.240000Z
Lec.
Моделирование траектории полета БПЛА
false
true
false
7,772
2026-02-24T08:35:44.718000Z
2026-02-24T08:35:44.718000Z
Lec.
Вы. источников данных и методов аугментации;. выбор источников данных и методов аугментации;. проверка правильности сгенерированных данных. разработанная архитектура генератора полусинтетических данных»;. реализованный конвейер расширения данных;. разработанный полусинтетический набор данных. разработанная архитектура генератора полусинтетических данных»;. реализованный конвейер расширения данных;. разработанный полусинтетический набор данных
false
false
false
7,771
2026-02-24T08:35:42.728000Z
2026-02-24T08:35:42.728000Z
Lec.
Применила к тексту маркеры. источников данных и методов аугментации;. выбор источников данных и методов аугментации;. проверка правильности сгенерированных данных. разработанная архитектура генератора полусинтетических данных»;. реализованный конвейер расширения данных;. разработанный полусинтетический набор данных. источников данных и методов аугментации;. выбор источников данных и методов аугментации;. проверка правильности сгенерированных данных. разработанная архитектура генератора полусинтетических данных»;. реализованный конвейер расширения данных;. разработанный полусинтетический набор данных. разработанная архитектура генератора полусинтетических данных»;. реализованный конвейер расширения данных;. разработанный полусинтетический набор данных
false
false
false
7,770
2026-02-24T08:35:40.489000Z
2026-02-24T08:35:40.489000Z
Lec.
Маркер. источников данных и методов аугментации;. выбор источников данных и методов аугментации;. проверка правильности сгенерированных данных. разработанная архитектура генератора полусинтетических данных»;. реализованный конвейер расширения данных;. разработанный полусинтетический набор данных. источников данных и методов аугментации;. выбор источников данных и методов аугментации;. проверка правильности сгенерированных данных. разработанная архитектура генератора полусинтетических данных»;. реализованный конвейер расширения данных;. разработанный полусинтетический набор данных. источников данных и методов аугментации;. выбор источников данных и методов аугментации;. проверка правильности сгенерированных данных. разработанная архитектура генератора полусинтетических данных»;. реализованный конвейер расширения данных;. разработанный полусинтетический набор данных. источников данных и методов аугментации;. выбор источников данных и методов аугментации;. проверка правильности сгенерированных данных. разработанная архитектура генератора полусинтетических данных»;. реализованный конвейер расширения данных;. разработанный полусинтетический набор данных
false
false
false
7,769
2026-02-24T08:35:37.936000Z
2026-02-24T08:35:37.936000Z
Lec.
Другой вид маркера:. источников данных и методов аугментации;. выбор источников данных и методов аугментации;. проверка правильности сгенерированных данных. разработанная архитектура генератора полусинтетических данных»;. реализованный конвейер расширения данных;. разработанный полусинтетический набор данных
false
true
false
7,768
2026-02-24T08:35:36.151000Z
2026-02-24T08:35:36.151000Z
Lec.
Просто маркер применила:. источников данных и методов аугментации;. выбор источников данных и методов аугментации;. проверка правильности сгенерированных данных. выбор источников данных и методов аугментации;. проверка правильности сгенерированных данных
false
true
false
7,767
2026-02-24T08:35:34.414000Z
2026-02-24T08:35:34.414000Z
Lec.
Мой вариант
false
true
false
7,766
2026-02-24T08:35:32.900000Z
2026-02-24T08:35:32.900000Z
Lec.
Среди регулярных топологий для систем на кристалле выделяют наиболее распространенные, такие как:. ячеистая топология (mesh);. топология тор (torus);. гиперкуб (hypercube)
false
true
false
7,765
2026-02-24T08:35:31.237000Z
2026-02-24T08:35:31.237000Z
Lec.
У Романова из образца:. разработанная архитектура генератора полусинтетических данных»;. реализованный конвейер расширения данных;. разработанный полусинтетический набор данных
false
true
false
7,764
2026-02-24T08:35:29.345000Z
2026-02-24T08:35:29.345000Z
Lec.
В результате практики и выполнения поставленных задач планировалось получение следующих результатов:
false
true
false
7,763
2026-02-24T08:35:27.460000Z
2026-02-24T08:35:27.460000Z
Lec.
Задачами практики являются:. источников данных и методов аугментации;. выбор источников данных и методов аугментации;. проверка правильности сгенерированных данных
false
true
false
7,762
2026-02-24T08:35:25.565000Z
2026-02-24T08:35:25.565000Z
Lec.
Программный код приложения:. https://github.com/nvrxq/samari.
false
false
false
7,761
2026-02-24T08:35:23.995000Z
2026-02-24T08:35:23.995000Z
Lec.
Bengio, «Learning to remember rare events,» in 5th International Conference on Learning Representations, ICLR 2017 - Conference Track Proceedings, 2017
false
false
false
7,760
2026-02-24T08:35:22.254000Z
2026-02-24T08:35:22.254000Z
Lec.
Nachum, and S
false
false
false
7,759
2026-02-24T08:35:20.550000Z
2026-02-24T08:35:20.550000Z
Lec.
Happold, «MotionTrack: End-to-End Transformer-based Multi-Object Tracking with LiDAR-Camera Fusion,» in IEEE Computer Society Conference on Computer Vision and Pattern Recognition Workshops, 2023. doi: 10.1109/CVPRW59228.2023.00020. [44] L
false
true
false
7,758
2026-02-24T08:35:18.538000Z
2026-02-24T08:35:18.538000Z
Lec.
Chen, and M
false
true
false
7,757
2026-02-24T08:35:16.743000Z
2026-02-24T08:35:16.743000Z
Lec.
Iqbal, «A featureless approach for object detection and tracking in dynamic environments,» PLoS One, vol. 18, no. 1 January, 2023, doi: 10.1371/journal.pone.0280476. [43] C
false
true
false
7,756
2026-02-24T08:35:14.614000Z
2026-02-24T08:35:14.614000Z
Lec.
Khan, and J
false
true
false
7,755
2026-02-24T08:35:12.785000Z
2026-02-24T08:35:12.785000Z
Lec.
Jacob et al., «Quantization and Training of Neural Networks for Efficient Integer-Arithmetic-Only Inference,» in Proceedings of the IEEE Computer Society Conference on Computer Vision and Pattern Recognition, 2018. doi: 10.1109/CVPR.2018.00286. [42] M
false
true
false
7,754
2026-02-24T08:35:10.762000Z
2026-02-24T08:35:10.762000Z
Lec.
Torr, «Fast online object tracking and segmentation: A unifying approach,» in Proceedings of the IEEE Computer Society Conference on Computer Vision and Pattern Recognition, 2019. doi: 10.1109/CVPR.2019.00142. [41] B
false
true
false
7,753
2026-02-24T08:35:08.757000Z
2026-02-24T08:35:08.757000Z
Lec.
Bertinetto, W
true
false
false
7,752
2026-02-24T08:35:07.150000Z
2026-02-24T08:35:07.150000Z
Lec.
Rabiner, «A Tutorial on Hidden Markov Models and Selected Applications in Speech Recognition,» Proceedings of the IEEE, vol. 77, no. 2, 1989, doi: 10.1109/5.18626. [40] Q
false
true
false
7,751
2026-02-24T08:35:05.215000Z
2026-02-24T08:35:05.215000Z
Lec.
Sastry, «Markov chain Monte Carlo data association for multi-target tracking,» IEEE Trans Automat Contr, vol. 54, no. 3, 2009, doi: 10.1109/TAC.2009.2012975. [39] L
false
true
false
7,750
2026-02-24T08:35:03.267000Z
2026-02-24T08:35:03.267000Z
Lec.
Russell, and S
false
true
false
7,749
2026-02-24T08:35:01.459000Z
2026-02-24T08:35:01.459000Z
Lec.
Brown, «A simple introduction to Markov Chain Monte–Carlo sampling,» Psychon Bull Rev, vol. 25, no. 1, 2018, doi: 10.3758/s13423-016-1015-8. [38] S
false
true
false
7,748
2026-02-24T08:34:59.458000Z
2026-02-24T08:34:59.458000Z
Lec.
Cassey, and S
true
false
false
7,747
2026-02-24T08:34:57.899000Z
2026-02-24T08:34:57.899000Z
Lec.
Qaddoura, «An Object Classification Approach for Autonomous Vehicles Using Machine Learning Techniques,» World Electric Vehicle Journal, vol. 14, no. 2, 2023, doi: 10.3390/wevj14020041. [37] D. van Ravenzwaaij, P
false
true
false
7,746
2026-02-24T08:34:55.858000Z
2026-02-24T08:34:55.858000Z
Lec.
Bani Younes, and R
true
false
false
7,745
2026-02-24T08:34:54.249000Z
2026-02-24T08:34:54.249000Z
Lec.
Alqarqaz, M
false
false
false
7,744
2026-02-24T08:34:52.829000Z
2026-02-24T08:34:52.829000Z
Lec.
Rocha, «GPU linear algebra libraries and GPGPU programming for accelerating MOPAC semiempirical quantum chemistry calculations,» J Chem Theory Comput, vol. 8, no. 9, 2012, doi: 10.1021/ct3004645. [36] M
false
true
false
7,743
2026-02-24T08:34:50.860000Z
2026-02-24T08:34:50.860000Z
Lec.
Cabral, and G
false
false
false
7,742
2026-02-24T08:34:49.193000Z
2026-02-24T08:34:49.193000Z
Lec.
Mangueira, S
false
false
false
7,741
2026-02-24T08:34:47.567000Z
2026-02-24T08:34:47.567000Z
Lec.
Urquiza Carvalho, C
true
false
false
7,740
2026-02-24T08:34:46.022000Z
2026-02-24T08:34:46.022000Z
Lec.
Chen et al., «Implementation and Optimization of OpenCL Kernels in TensorFlow,» Jisuanji Xuebao/Chinese Journal of Computers, vol. 45, no. 11, 2022, doi: 10.11897/SP.J.1016.2022.02456. [35] J
false
true
false
7,739
2026-02-24T08:34:43.908000Z
2026-02-24T08:34:43.908000Z
Lec.
Atia, «A Real-Time CPU-GPU Embedded Implementation of a Tightly-Coupled Visual-Inertial Navigation System,» IEEE Access, vol. 10, 2022, doi: 10.1109/ACCESS.2022.3199384. [34] R
false
true
false
7,738
2026-02-24T08:34:41.869000Z
2026-02-24T08:34:41.869000Z
Lec.
Sheikhpour and M
false
false
false
7,737
2026-02-24T08:34:40.182000Z
2026-02-24T08:34:40.182000Z
Lec.
Dosovitskiy et al., «AN IMAGE IS WORTH 16X16 WORDS: TRANSFORMERS FOR IMAGE RECOGNITION AT SCALE,» in ICLR 2021 - 9th International Conference on Learning Representations, 2021. [33] K
false
false
false
7,736
2026-02-24T08:34:37.956000Z
2026-02-24T08:34:37.956000Z
Lec.
Zhu et al., «Single object tracking in satellite videos: Deep siamese network incorporating an interframe difference centroid inertia motion model,» Remote Sens (Basel), vol. 13, no. 7, 2021, doi: 10.3390/rs13071298. [32] A
false
true
false
7,735
2026-02-24T08:34:35.926000Z
2026-02-24T08:34:35.926000Z
Lec.
Liu, «FairMOT: On the Fairness of Detection and Re-identification in Multiple Object Tracking,» Int J Comput Vis, vol. 129, no. 11, 2021, doi: 10.1007/s11263-021-01513-4. [31] K
false
true
false
7,734
2026-02-24T08:34:33.989000Z
2026-02-24T08:34:33.989000Z
Lec.
Zeng, and W
false
false
false
7,733
2026-02-24T08:34:32.332000Z
2026-02-24T08:34:32.332000Z
Lec.
Paulus, «Simple online and realtime tracking with a deep association metric,» in Proceedings - International Conference on Image Processing, ICIP, 2017. doi: 10.1109/ICIP.2017.8296962. [30] Y
false
true
false
7,732
2026-02-24T08:34:30.411000Z
2026-02-24T08:34:30.411000Z
Lec.
Bewley, and D
false
true
false
7,731
2026-02-24T08:34:28.604000Z
2026-02-24T08:34:28.604000Z
Lec.
Dai, «DEFORMABLE DETR: DEFORMABLE TRANSFORMERS FOR END-TO-END OBJECT DETECTION,» in ICLR 2021 - 9th International Conference on Learning Representations, 2021. [29] N
false
true
false
7,730
2026-02-24T08:34:26.614000Z
2026-02-24T08:34:26.614000Z
Lec.
Wang, and J
false
true
false
7,729
2026-02-24T08:34:24.959000Z
2026-02-24T08:34:24.959000Z
Lec.
Tian, «CenterNet++ for Object Detectio,» IEEE Trans Pattern Anal Mach Intell, vol. 46, no. 5, 2024, doi: 10.1109/TPAMI.2023.3342120. [28] X
false
false
false
7,728
2026-02-24T08:34:23.012000Z
2026-02-24T08:34:23.012000Z
Lec.
Huang, and Q
false
false
false
7,727
2026-02-24T08:34:21.277000Z
2026-02-24T08:34:21.277000Z
Lec.
He, «FCOS: Fully convolutional one-stage object detection,» in Proceedings of the IEEE International Conference on Computer Vision, 2019. doi: 10.1109/ICCV.2019.00972. [27] K
false
true
false
7,726
2026-02-24T08:34:19.247000Z
2026-02-24T08:34:19.247000Z
Lec.
Chen, and T
false
false
false
7,725
2026-02-24T08:34:17.509000Z
2026-02-24T08:34:17.509000Z
Lec.
Liu et al., «SSD: Single shot multibox detector,» in Lecture Notes in Computer Science (including subseries Lecture Notes in Artificial Intelligence and Lecture Notes in Bioinformatics), 2016. doi: 10.1007/978-3-319-46448-0_2. [26] Z
false
true
false
7,724
2026-02-24T08:34:15.522000Z
2026-02-24T08:34:15.522000Z
Lec.
Farhadi, «You only look once: Unified, real-time object detection,» in Proceedings of the IEEE Computer Society Conference on Computer Vision and Pattern Recognition, 2016. doi: 10.1109/CVPR.2016.91. [25] W
false
true
false
7,723
2026-02-24T08:34:13.498000Z
2026-02-24T08:34:13.498000Z
Lec.
Girshick, and A
false
false
false
7,722
2026-02-24T08:34:11.727000Z
2026-02-24T08:34:11.727000Z
Lec.
Salkuti, «Various object detection algorithms and their comparison,» Indonesian Journal of Electrical Engineering and Computer Science, vol. 29, no. 1, 2023, doi: 10.11591/ijeecs.v29.i1.pp330-338. [24] J
false
true
false
7,721
2026-02-24T08:34:09.767000Z
2026-02-24T08:34:09.767000Z
Lec.
Mishra, and S
true
false
false
7,720
2026-02-24T08:34:08.224000Z
2026-02-24T08:34:08.224000Z
Lec.
Sun, «Faster R-CNN: Towards Real-Time Object Detection with Region Proposal Networks,» IEEE Trans Pattern Anal Mach Intell, vol. 39, no. 6, 2017, doi: 10.1109/TPAMI.2016.2577031. [23] D
false
true
false
7,719
2026-02-24T08:34:06.187000Z
2026-02-24T08:34:06.187000Z
Lec.
Girshick, and J
false
false
false
7,718
2026-02-24T08:34:04.452000Z
2026-02-24T08:34:04.452000Z
Lec.
Malik, «Rich feature hierarchies for accurate object detection and semantic segmentation,» in Proceedings of the IEEE Computer Society Conference on Computer Vision and Pattern Recognition, 2014. doi: 10.1109/CVPR.2014.81. [22] S
false
true
false
7,717
2026-02-24T08:34:02.470000Z
2026-02-24T08:34:02.470000Z
Lec.
Darrell, and J
false
false
false
7,716
2026-02-24T08:34:00.708000Z
2026-02-24T08:34:00.708000Z
Lec.
Girshick, J
false
false
false
7,715
2026-02-24T08:33:59.215000Z
2026-02-24T08:33:59.215000Z
Lec.
Hinton, «ImageNet classification with deep convolutional neural networks,» Commun ACM, vol. 60, no. 6, 2017, doi: 10.1145/3065386. [21] R
false
true
false
7,714
2026-02-24T08:33:57.245000Z
2026-02-24T08:33:57.245000Z
Lec.
Sutskever, and G
false
false
false
7,713
2026-02-24T08:33:55.421000Z
2026-02-24T08:33:55.421000Z
Lec.
Krizhevsky, I
false
true
false
7,712
2026-02-24T08:33:54.039000Z
2026-02-24T08:33:54.039000Z
Lec.
Heinrich, «Machine learning and deep learning,» Electronic Markets, vol. 31, no. 3, 2021, doi: 10.1007/s12525-021-00475-2. [20] A
false
true
false
7,711
2026-02-24T08:33:52.081000Z
2026-02-24T08:33:52.081000Z
Lec.
Zschech, and K
false
false
false
7,710
2026-02-24T08:33:50.345000Z
2026-02-24T08:33:50.345000Z
Lec.
Janiesch, P
false
false
false
7,709
2026-02-24T08:33:48.399000Z
2026-02-24T08:33:48.399000Z
Lec.
Breiman, «Random forests,» Mach Learn, vol. 45, no. 1, 2001, doi: 10.1023/A:1010933404324. [19] C
false
true
false
7,708
2026-02-24T08:33:46.433000Z
2026-02-24T08:33:46.433000Z
Lec.
Belongie, «Robust object tracking with online multiple instance learning,» IEEE Transactions on Pattern Analysis and Machine Intelligence, vol. 33, no. 8, 2011, doi: 10.1109/TPAMI.2010.226. [18] L
false
true
false