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 |
|---|---|---|---|---|---|---|---|---|
6,607 | 2026-02-24T08:01:45.097000Z | 2026-02-24T08:01:45.097000Z | Lec. | Первый вариант ВКР предоставлен студентом в срок до «22» апреля 2025г | false | true | false | |
6,606 | 2026-02-24T08:01:43.233000Z | 2026-02-24T08:01:43.233000Z | Lec. | Научный руководитель ВКР. «21» февраля 2025г. ______________ Н.В.Сизых | true | true | false | |
6,605 | 2026-02-24T08:01:41.640000Z | 2026-02-24T08:01:41.640000Z | Lec. | Проект ВКР должен быть предоставлен студентом в срок до «21» февраля 2025г | false | true | false | |
6,604 | 2026-02-24T08:01:39.935000Z | 2026-02-24T08:01:39.935000Z | Lec. | Провести сравнительный анализ эффективности моделей на основе метрик | false | true | false | |
6,603 | 2026-02-24T08:01:38.073000Z | 2026-02-24T08:01:38.073000Z | Lec. | Обучить агентов на основе перспективных алгоритмов глубокого обучения и провести их бэктестинг | false | true | false | |
6,602 | 2026-02-24T08:01:36.375000Z | 2026-02-24T08:01:36.375000Z | Lec. | Реализовать среду симуляции рынка и собрать качественные исторические данные по рынкам акций и криптовалют | false | true | false | |
6,601 | 2026-02-24T08:01:34.764000Z | 2026-02-24T08:01:34.764000Z | Lec. | Обозначить задачу управления портфелем как марковский процесс принятия решений | false | true | false | |
6,600 | 2026-02-24T08:01:33.025000Z | 2026-02-24T08:01:33.025000Z | Lec. | Провести обзор современных подходов в задаче оптимизации инвестиционного портфеля, включая классические методы и современные алгоритмы обучения с подкреплением | false | true | false | |
6,599 | 2026-02-24T08:01:31.125000Z | 2026-02-24T08:01:31.125000Z | Lec. | Формулировка задания | false | true | false | |
6,598 | 2026-02-24T08:01:29.586000Z | 2026-02-24T08:01:29.586000Z | Lec. | Цель работы. поиск и реализация оптимального алгоритма глубокого машинного обучения с. подкреплением для задачи оптимизации инвестиционного портфеля, а также. оценка эффективности разработанных стратегий на рынках акций и криптовалют | false | true | false | |
6,597 | 2026-02-24T08:01:27.812000Z | 2026-02-24T08:01:27.812000Z | Lec. | Оптимизация инвестиционных портфелей на основе методов глубокого машинного. обучения: предложения по усовершенствованию | false | true | false | |
6,596 | 2026-02-24T08:01:26.062000Z | 2026-02-24T08:01:26.062000Z | Lec. | Тема работы | false | true | false | |
6,595 | 2026-02-24T08:01:24.498000Z | 2026-02-24T08:01:24.498000Z | Lec. | ЗАДАНИЕ. на выполнение выпускной квалификационной работы. студенту группы БПМ 213 Гусеву Дмитрию Олеговичу | true | false | false | |
6,594 | 2026-02-24T08:01:22.511000Z | 2026-02-24T08:01:22.511000Z | Lec. | ФЕДЕРАЛЬНОЕ ГОСУДАРСТВЕННОЕ АВТОНОМНОЕОБРАЗОВАТЕЛЬНОЕ УЧРЕЖДЕНИЕ ВЫСШЕГО ОБРАЗОВАНИЯ. «НАЦИОНАЛЬНЫЙ ИССЛЕДОВАТЕЛЬСКИЙ УНИВЕРСИТЕТ. «ВЫСШАЯ ШКОЛА ЭКОНОМИКИ» | false | false | false | |
6,593 | 2026-02-24T08:01:20.604000Z | 2026-02-24T08:01:20.604000Z | Lec. | ПРАВИТЕЛЬСТВО РОССИЙСКОЙ ФЕДЕРАЦИИ | false | false | false | |
6,592 | 2026-02-24T08:01:18.850000Z | 2026-02-24T08:01:18.850000Z | Lec. | Руководитель ВКР. к.т.н., доцент | false | true | false | |
6,591 | 2026-02-24T08:01:17.125000Z | 2026-02-24T08:01:17.125000Z | Lec. | Гусев. подпись | false | false | false | |
6,590 | 2026-02-24T08:01:15.519000Z | 2026-02-24T08:01:15.519000Z | Lec. | Студент. ___________________ Д.О | true | true | false | |
6,589 | 2026-02-24T08:01:14.001000Z | 2026-02-24T08:01:14.001000Z | Lec. | Выпускная квалификационная работа. студента образовательной программы бакалавриата « Прикладная математика». наименование образовательной программы. по направлению 01.03.04 Прикладная математика. шифр наименование направления подготовки | false | true | false | |
6,588 | 2026-02-24T08:01:12.134000Z | 2026-02-24T08:01:12.134000Z | Lec. | Оптимизация инвестиционных портфелей на основе методов глубокого машинного обучения: предложения по усовершенствованию | false | true | false | |
6,587 | 2026-02-24T08:01:10.388000Z | 2026-02-24T08:01:10.388000Z | Lec. | Гусев Дмитрий Олегович | true | false | false | |
6,586 | 2026-02-24T08:01:08.773000Z | 2026-02-24T08:01:08.773000Z | Lec. | URL: https://zenodo.org/records/14608566 (дата обращения: 15.04.2025). . | false | true | false | |
6,585 | 2026-02-24T08:01:06.728000Z | 2026-02-24T08:01:06.728000Z | Lec. | High-resolution UAV Orthomosaic and DSM Dataset [Электронный ресурс]. 2022 | false | false | false | |
6,584 | 2026-02-24T08:01:04.888000Z | 2026-02-24T08:01:04.888000Z | Lec. | URL: https://map.openaerialmap.org (дата обращения: 10.04.2025). 2 | false | false | false | |
6,583 | 2026-02-24T08:01:03.260000Z | 2026-02-24T08:01:03.260000Z | Lec. | OpenAerialMap [Электронный ресурс] | false | false | false | |
6,582 | 2026-02-24T08:01:01.473000Z | 2026-02-24T08:01:01.473000Z | Lec. | Для улучшения качества данных планируется проведение сравнительного анализа изображений с разными коэффициентами для нахождения оптимального значения, которое бы минимизировало появление артефактов и одновременно создавало желаемый эффект. 1 | false | true | false | |
6,581 | 2026-02-24T08:00:59.686000Z | 2026-02-24T08:00:59.686000Z | Lec. | Появление и обусловлено неправильной оценки глубины | false | true | false | |
6,580 | 2026-02-24T08:00:58.164000Z | 2026-02-24T08:00:58.164000Z | Lec. | Например, при использовании разных уровней интенсивности тумана иногда возникали неестественные артефакты в виде резких границ между областями с туманом и без него | false | true | false | |
6,579 | 2026-02-24T08:00:56.593000Z | 2026-02-24T08:00:56.593000Z | Lec. | Для достижения наилучших результатов, необходимо рассмотреть несколько вариаций с различными коэффициентами созданных функций | false | true | false | |
6,578 | 2026-02-24T08:00:55.046000Z | 2026-02-24T08:00:55.046000Z | Lec. | Разработанный конвейер позволяет создавать реалистичные аугментированные изображения, которые используются для обучения и тестирования моделей компьютерного зрения, повышения устойчивости алгоритмов к изменяющимся условиям съемки | false | true | false | |
6,577 | 2026-02-24T08:00:53.154000Z | 2026-02-24T08:00:53.154000Z | Lec. | Практика подтвердила эффективность предложенного подхода к генерации полусинтетических данных | false | true | false | |
6,576 | 2026-02-24T08:00:51.523000Z | 2026-02-24T08:00:51.523000Z | Lec. | Проведена визуальная оценка аугментированных изображений | false | true | false | |
6,575 | 2026-02-24T08:00:49.610000Z | 2026-02-24T08:00:49.610000Z | Lec. | Для аугментации применены методы библиотек Augmentor, OpenCV, включая геометрические и оптические искажения, а также разработанный алгоритм синтеза тумана | false | true | false | |
6,574 | 2026-02-24T08:00:48.025000Z | 2026-02-24T08:00:48.025000Z | Lec. | Данное изменение не повлияло на функциональность разрабатываемого генератора данных по следующим причинам: формат и характеристики обрабатываемых файлов остались неизменными, алгоритмы аугментации работают с отдельными изображениями | false | true | false | |
6,573 | 2026-02-24T08:00:46.371000Z | 2026-02-24T08:00:46.371000Z | Lec. | Но они были заменены на реальные аэрофотоснимки | false | true | false | |
6,572 | 2026-02-24T08:00:44.644000Z | 2026-02-24T08:00:44.644000Z | Lec. | В качестве исходных данных предполагалось применение готовых публичных наборов данных, содержащих аэрофотоснимки с БПЛА | false | true | false | |
6,571 | 2026-02-24T08:00:42.796000Z | 2026-02-24T08:00:42.796000Z | Lec. | В ходе практики был разработан генератор полусинтетических данных для расширения коллекции изображений, полученных с БПЛА, с имитацией сложных условий окружающей среды | false | true | false | |
6,570 | 2026-02-24T08:00:41.039000Z | 2026-02-24T08:00:41.039000Z | Lec. | Планируется написание в электронную наукометрическую базу РИНЦ | false | true | false | |
6,569 | 2026-02-24T08:00:39.313000Z | 2026-02-24T08:00:39.313000Z | Lec. | Будет издан сборник тезисов конференции | false | true | false | |
6,568 | 2026-02-24T08:00:37.376000Z | 2026-02-24T08:00:37.376000Z | Lec. | Рисунок 16 – Результат конференции | false | true | false | |
6,567 | 2026-02-24T08:00:35.489000Z | 2026-02-24T08:00:35.489000Z | Lec. | В результате представления доклада присвоен статус призера 3 степени в конкурсе научных работ бакалавров (рисунок 16) | false | true | false | |
6,566 | 2026-02-24T08:00:33.621000Z | 2026-02-24T08:00:33.621000Z | Lec. | Данное мероприятие проходило 3-5 апреля 2025 года в НИЯУ МИФИ | false | false | false | |
6,565 | 2026-02-24T08:00:31.519000Z | 2026-02-24T08:00:31.519000Z | Lec. | Был написан тезис «Генератор полусинтетических данных для задач визуальной локализации БПЛА» для участия в конференции «XII Международная молодежная научная Школа-Конференция «Современные проблемы физики и технологий» | false | false | false | |
6,564 | 2026-02-24T08:00:29.213000Z | 2026-02-24T08:00:29.213000Z | Lec. | Рисунок 15 – Файл метаданных трансформированных изображений | false | true | false | |
6,563 | 2026-02-24T08:00:27.512000Z | 2026-02-24T08:00:27.512000Z | Lec. | Для полусинтетических изображений из папки uav_dataset_augmented часть метаданных (рисунок 15) | false | true | false | |
6,562 | 2026-02-24T08:00:25.750000Z | 2026-02-24T08:00:25.750000Z | Lec. | Рисунок 14 – Файл метаданных исходных изображений | false | true | false | |
6,561 | 2026-02-24T08:00:24.002000Z | 2026-02-24T08:00:24.002000Z | Lec. | Часть файла метаданных из папки uav_dataset (рисунок 14) | false | true | false | |
6,560 | 2026-02-24T08:00:21.820000Z | 2026-02-24T08:00:21.820000Z | Lec. | Рисунок 13 – Сохранение метаданных | false | true | false | |
6,559 | 2026-02-24T08:00:20.178000Z | 2026-02-24T08:00:20.178000Z | Lec. | Метаданные обновляются в соответствии с расширением набора данных и сохраняются в формате csv (рисунок 13) | false | true | false | |
6,558 | 2026-02-24T08:00:18.581000Z | 2026-02-24T08:00:18.581000Z | Lec. | Эффект тумана визуально виден, размытие неравномерно и сосредоточено внизу снимка | false | true | false | |
6,557 | 2026-02-24T08:00:16.836000Z | 2026-02-24T08:00:16.836000Z | Lec. | Рисунок 12 – Полученное изображение с туманом | false | true | false | |
6,556 | 2026-02-24T08:00:14.970000Z | 2026-02-24T08:00:14.970000Z | Lec. | Визуализация изображения БПЛА после применения тумана (рисунок 12) | false | true | false | |
6,555 | 2026-02-24T08:00:13.145000Z | 2026-02-24T08:00:13.145000Z | Lec. | Визуальный анализ подтвердил сохранение целостности сцены, естественность внесенных изменений | false | true | false | |
6,554 | 2026-02-24T08:00:11.413000Z | 2026-02-24T08:00:11.413000Z | Lec. | Рисунок 11 – Изображения с оптическими и геометрическими искажениями из Augmentor | false | false | false | |
6,553 | 2026-02-24T08:00:09.784000Z | 2026-02-24T08:00:09.784000Z | Lec. | Визуализация нескольких вариаций кадра, полученного в конвейере аугментаций из функций библиотеки Augmentor (рисунок 11) | false | true | false | |
6,552 | 2026-02-24T08:00:07.768000Z | 2026-02-24T08:00:07.768000Z | Lec. | Такое ограничение снижает реалистичность изображения, получаемого с помощью БПЛА | false | true | false | |
6,551 | 2026-02-24T08:00:06.043000Z | 2026-02-24T08:00:06.043000Z | Lec. | Искажение по Гауссу привело к визуально заметному искажению, но измененная область сосредоточена в цетре, что не позволяет воспроизвести кривизну широкого поля зрения, характерную для широкоугольных объективов | false | true | false | |
6,550 | 2026-02-24T08:00:04.269000Z | 2026-02-24T08:00:04.269000Z | Lec. | Рисунок 10 – Изображения с оптическими искажениями из Augmentor | false | false | false | |
6,549 | 2026-02-24T08:00:02.680000Z | 2026-02-24T08:00:02.680000Z | Lec. | Визуализация нескольких версий изображения (рисунок 10) | true | true | false | |
6,548 | 2026-02-24T08:00:00.975000Z | 2026-02-24T08:00:00.975000Z | Lec. | Альтернативный метод, реализованный помощью библиотеки Augmentor, применялся с различными параметрами функции (grid_width и grid_height – степень детализации сетки искажений – принимали значения 4 и 6, magnitude – управление интенсивностью искажений – изменялся от 3 до 8) | false | true | false | |
6,547 | 2026-02-24T07:59:59.292000Z | 2026-02-24T07:59:59.292000Z | Lec. | Рисунок 8 – Функция визуализации данных | false | true | false | |
6,546 | 2026-02-24T07:59:57.347000Z | 2026-02-24T07:59:57.347000Z | Lec. | В результате визуального анализа сделан вывод о достижении поставленной задачи трансформации снимка | false | true | false | |
6,545 | 2026-02-24T07:59:55.526000Z | 2026-02-24T07:59:55.526000Z | Lec. | Рисунок 9 – Полученные изображения с оптическими искажениями | false | true | false | |
6,544 | 2026-02-24T07:59:53.647000Z | 2026-02-24T07:59:53.647000Z | Lec. | Отображение оригинального изображения, снимка с эффектом широкоугольного объектива и «рыбьего глаза» (рисунок 9) | false | true | false | |
6,543 | 2026-02-24T07:59:51.867000Z | 2026-02-24T07:59:51.867000Z | Lec. | Пример функции визуализации (рисунок 8) | false | true | false | |
6,542 | 2026-02-24T07:59:49.555000Z | 2026-02-24T07:59:49.555000Z | Lec. | После применения методов для первых трех кадров БПЛА папки «uav_dataset» выводятся трансформированные версии из папки uav_dataset_augmented | false | true | false | |
6,541 | 2026-02-24T07:59:47.903000Z | 2026-02-24T07:59:47.903000Z | Lec. | Рисунок 7 – Функция apply_physical_fog | false | false | false | |
6,540 | 2026-02-24T07:59:46.179000Z | 2026-02-24T07:59:46.179000Z | Lec. | Реализация функции apply_physical_fog (рисунок 7) | false | true | false | |
6,539 | 2026-02-24T07:59:44.635000Z | 2026-02-24T07:59:44.635000Z | Lec. | Интенсивность тумана регулируется коэффициентом (0.1 - легкая дымка, 1.5 - густой туман) | false | false | false | |
6,538 | 2026-02-24T07:59:42.849000Z | 2026-02-24T07:59:42.849000Z | Lec. | A: общее атмосферное освещение (цвет неба). смешивание исходного изображения с цветом тумана согласно коэффициенту пропускания | false | true | false | |
6,537 | 2026-02-24T07:59:41.359000Z | 2026-02-24T07:59:41.359000Z | Lec. | J(x): истинная яркость сцены,. t(x): карта пропускания,. 𝛽: коэффициент рассеяния в атмосфере,. d(x): глубина сцены, | false | false | false | |
6,536 | 2026-02-24T07:59:39.315000Z | 2026-02-24T07:59:39.315000Z | Lec. | I(x): наблюдаемое размытое изображение, | false | true | false | |
6,535 | 2026-02-24T07:59:37.593000Z | 2026-02-24T07:59:37.593000Z | Lec. | Функция apply_physical_fog() для применения тумана состоит из этапов:. преобразование изображения в вещественные числа,. инвертирование карты глубины для получения расстояния,. расчет коэффициенты пропускания света по закону Бугера-Ламберта (4):. реализация модели тумана: | false | true | false | |
6,534 | 2026-02-24T07:59:35.725000Z | 2026-02-24T07:59:35.725000Z | Lec. | Рисунок 6 – Функция estimate_ground_depth | false | false | false | |
6,533 | 2026-02-24T07:59:34.117000Z | 2026-02-24T07:59:34.117000Z | Lec. | В другом подходе estimate_ground_depth (рисунок 6) реализованы шаги:. выделяются области неба по HSV-характеристикам: низкая насыщенность (S < 50), высокая яркость (V > 200);. создаются две компоненты глубины для наземных объектов: вертикальная составляющая (глубина зависит от положения строки), перспективная составляющая (как в базовом методе);. комбинируются две найденные компоненты в пропорции 7/3;. отдельно обрабатывается небо для назначения ему максимальной глубины;. подвергается нормализации карта глубины | false | true | false | |
6,532 | 2026-02-24T07:59:32.131000Z | 2026-02-24T07:59:32.131000Z | Lec. | Рисунок 5 – Функция calculate_uav_depth | false | true | false | |
6,531 | 2026-02-24T07:59:30.469000Z | 2026-02-24T07:59:30.469000Z | Lec. | Рассчитывается евклидово расстояние от центра камеры до каждой точки, которое затем нормализуется и инвертируется так, чтобы объекты, находящиеся рядом, имели значения, близкие к 1 | false | true | false | |
6,530 | 2026-02-24T07:59:28.835000Z | 2026-02-24T07:59:28.835000Z | Lec. | Базовый реализован в функции calculate_uav_depth (рисунок 5) | false | true | false | |
6,529 | 2026-02-24T07:59:26.651000Z | 2026-02-24T07:59:26.651000Z | Lec. | Исследованы два подхода к оценке глубины | false | true | false | |
6,528 | 2026-02-24T07:59:24.904000Z | 2026-02-24T07:59:24.904000Z | Lec. | Метод добавления реалистичного эффекта тумана на изображениях, полученных с беспилотных летательных аппаратов, основан на оценке карты глубины сцены и физически моделировании рассеяния света в атмосфере | false | true | false | |
6,527 | 2026-02-24T07:59:23.024000Z | 2026-02-24T07:59:23.024000Z | Lec. | Функции для трансформации данных: гауссовское искажение (gaussian_distortion), случайные геометрические преобразования (random_distortion), коррекция контраста и гистограммы (random_contrast, histogram_equalisation), ограниченные повороты (flip_left_right), зеркальное отражение (rotate) | false | false | false | |
6,526 | 2026-02-24T07:59:21.443000Z | 2026-02-24T07:59:21.443000Z | Lec. | Рисунок 4 – Конвейер аугментаций | false | true | false | |
6,525 | 2026-02-24T07:59:19.870000Z | 2026-02-24T07:59:19.870000Z | Lec. | В модуле преобразования (рисунок 4) для создания оптических и геометрических искажений на исходных изображениях также использовалась библиотека Augmentor | false | true | false | |
6,524 | 2026-02-24T07:59:18.099000Z | 2026-02-24T07:59:18.099000Z | Lec. | Рисунок 3 – Функция gaussian_distortion | false | false | false | |
6,523 | 2026-02-24T07:59:16.325000Z | 2026-02-24T07:59:16.325000Z | Lec. | В качестве альтернативного метода была использована функция gaussian_distortion() из Augmentor (рисунок 3), которая применяет гауссовское искажение к изображению | false | true | false | |
6,522 | 2026-02-24T07:59:14.674000Z | 2026-02-24T07:59:14.674000Z | Lec. | Для создания карт преобразования использовалась функция cv2.fisheye.initUndistortRectifyMap() | false | false | false | |
6,521 | 2026-02-24T07:59:12.852000Z | 2026-02-24T07:59:12.852000Z | Lec. | Коэффициенты искажения: k1 = -0.6 (сильный бочкообразный эффект), k2 = 0.1, устанавливаются равными нулю k3 и k4 (без тангенциальных искажений) | false | false | false | |
6,520 | 2026-02-24T07:59:10.991000Z | 2026-02-24T07:59:10.991000Z | Lec. | В реализацию функцию входит аналогичное определение параметров камеры | false | true | false | |
6,519 | 2026-02-24T07:59:09.396000Z | 2026-02-24T07:59:09.396000Z | Lec. | Рисунок 2 – Функция apply_fisheye | false | true | false | |
6,518 | 2026-02-24T07:59:07.650000Z | 2026-02-24T07:59:07.650000Z | Lec. | Функция apply_fisheye (рисунок 2) создает сильное бочкообразное искажение, характерное для сверхширокоугольных («рыбий глаз») объективов | false | true | false | |
6,517 | 2026-02-24T07:59:05.882000Z | 2026-02-24T07:59:05.882000Z | Lec. | Искаженное изображение было сгенерировано путем применения карт к входному изображению с помощью cv2.remap | false | true | false | |
6,516 | 2026-02-24T07:59:04.293000Z | 2026-02-24T07:59:04.293000Z | Lec. | Применение искажения: | false | true | false | |
6,515 | 2026-02-24T07:59:02.571000Z | 2026-02-24T07:59:02.571000Z | Lec. | Формулы радиальной дисторсии (1, 2):. где (х, y) – координаты неискаженного пикселя, ( , ) – координаты пикселя на искаженном изображении, r – расстояние (3) | false | true | false | |
6,514 | 2026-02-24T07:59:00.425000Z | 2026-02-24T07:59:00.425000Z | Lec. | В качестве входных данных используется матрица камеры, коэффициенты искажения и размер изображения для создания картографических массивов | false | true | false | |
6,513 | 2026-02-24T07:58:58.881000Z | 2026-02-24T07:58:58.882000Z | Lec. | Функция cv2.initUndistortRectifyMap() была использована для создания массивов отображения пикселей, которые определяют, как следует переназначать каждый входной пиксель для достижения желаемого искажения | false | true | false | |
6,512 | 2026-02-24T07:58:57.229000Z | 2026-02-24T07:58:57.229000Z | Lec. | Создание карт преобразования: | false | true | false | |
6,511 | 2026-02-24T07:58:55.714000Z | 2026-02-24T07:58:55.714000Z | Lec. | Коэффициенты искажения:. k1 – первый коэффициент радиального искажения (управляет силой бочкообразного эффекта и равен -0.3);. k2 – второй коэффициент радиального искажения (устанавливается равным нулю для базового бочкообразного искажения);. p1, p2 – коэффициенты тангенциальных искажений (устанавливаются равными нулю для чисто радиальных искажений) | false | false | false | |
6,510 | 2026-02-24T07:58:53.793000Z | 2026-02-24T07:58:53.793000Z | Lec. | Внутренняя матрица камеры K была построена с использованием размеров изображения и расчетного фокусного расстояния | false | true | false | |
6,509 | 2026-02-24T07:58:52.181000Z | 2026-02-24T07:58:52.181000Z | Lec. | Матрица камеры и коэффициенты искажения | false | false | false | |
6,508 | 2026-02-24T07:58:50.438000Z | 2026-02-24T07:58:50.438000Z | Lec. | Расчет параметров камеры: фокусное расстояние (эмпирическая формула), оптический центр (центр изображения), условное фокусное расстояние, центр искажений | false | true | false |
Subsets and Splits
No community queries yet
The top public SQL queries from the community will appear here once available.