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 |
|---|---|---|---|---|---|---|---|---|
4,407 | 2026-02-23T12:33:57.471000Z | 2026-02-23T12:33:57.471000Z | Lec. | Кроме того, пользователю предоставлена возможность выводить на экран дополнительную визуализацию с помощью кнопок, расположенных ниже снимка (Рис. 12) | false | true | false | |
4,406 | 2026-02-23T12:33:55.869000Z | 2026-02-23T17:38:39.319000Z | Lec. | Окно визуализации | Тебе дано предложение, исправь в нем грамматические, орфографические, пунктуационные, синтаксические и лексические ошибки. | false | true | true |
4,405 | 2026-02-23T12:33:54.235000Z | 2026-02-23T17:11:26.287000Z | Lec. | Необходимо снять чекбоксы с тех классов, которые на данный момент не нужны (Рис. 11) | Необходимо снять чекбоксы с тех классов, которые на данный момент не нужны. (Рис. 11) | false | true | true |
4,404 | 2026-02-23T12:33:52.728000Z | 2026-02-23T13:51:05.208000Z | Lec. | В модуле визуализации предусмотрена возможность просмотра масок только определенных классов | В модуле визуализации предусмотрена возможность просмотра масок только определенных классов. | false | true | true |
4,403 | 2026-02-23T12:33:51.138000Z | 2026-02-23T12:33:51.138000Z | Lec. | Выбор снимка | false | true | false | |
4,402 | 2026-02-23T12:33:49.582000Z | 2026-02-23T12:33:49.582000Z | Lec. | Если загружено более одного снимка, то у пользователя в окне визуализации появляется окно выбора конкретного снимка (Рис. 10) | false | true | false | |
4,401 | 2026-02-23T12:33:47.975000Z | 2026-02-23T12:33:47.975000Z | Lec. | На экране появляется уведомление об окончании процесса, после чего становится доступным блок визуализации и анализа результатов | true | true | false | |
4,400 | 2026-02-23T12:33:46.163000Z | 2026-02-23T17:56:45.082000Z | Lec. | По завершении работы модели система автоматически информирует пользователя о том, что сегментация завершена | По завершении работы модели система автоматически сообщает пользователю о том, что сегментация завершена | false | true | true |
4,399 | 2026-02-23T12:33:44.634000Z | 2026-02-23T12:33:44.634000Z | Lec. | Кнопка запуска предсказания | false | false | false | |
4,398 | 2026-02-23T12:33:43.133000Z | 2026-02-23T12:33:43.133000Z | Lec. | Нажатие на кнопку инициирует выполнение всех этапов предобработки и инференса в автоматическом режиме | false | true | false | |
4,397 | 2026-02-23T12:33:41.514000Z | 2026-02-23T13:26:54.368000Z | Lec. | Для запуска процесса сегментации необходимо нажать кнопку «Запуск предсказания» (Рис. 9), расположенную непосредственно под списком загруженных файлов | Для запуска процесса сегментации необходимо нажать кнопку «Запуск предсказания» (Рис. 9), расположенную непосредственно под списком загруженных файлов. | false | true | true |
4,396 | 2026-02-23T12:33:39.761000Z | 2026-02-23T17:13:58.960000Z | Lec. | Каждый файл сопровождается указанием имени и размера, а также возможностью удалить его при необходимости, что позволяет пользователю оперативно управлять списком загруженных данных (Рис. 9) | Каждый файл сопровождается указанием имени и размера, а также возможностью удалить его при необходимости, что позволяет пользователю оперативно удалять файлы из списка загруженных данных (Рис. 9) | false | true | true |
4,395 | 2026-02-23T12:33:38.052000Z | 2026-02-23T16:22:15.890000Z | Lec. | После загрузки изображений через пользовательский интерфейс все выбранные файлы автоматически отображаются в основном окне приложения | После загрузки изображений через пользовательский интерфейс все выбранные файлы автоматически отображаются в основном окне приложения. | false | true | true |
4,394 | 2026-02-23T12:33:36.302000Z | 2026-02-23T17:55:28.571000Z | Lec. | Менеджер файлов | менеджер файлов. | false | true | true |
4,393 | 2026-02-23T12:33:34.615000Z | 2026-02-23T12:33:34.615000Z | Lec. | Кнопка загрузки изображений | false | false | false | |
4,392 | 2026-02-23T12:33:32.980000Z | 2026-02-23T12:33:32.980000Z | Lec. | После нажатия открывается менеджер файлов, в котором необходимо выбрать один или несколько снимков КТ в формате JPG или nii (Рис. 8) | false | true | false | |
4,391 | 2026-02-23T12:33:31.047000Z | 2026-02-23T12:33:31.047000Z | Lec. | Для начала работы с изображениями необходимо нажать на кнопку «Browse files» (Рис. 7) | false | true | false | |
4,390 | 2026-02-23T12:33:29.419000Z | 2026-02-23T13:40:16.610000Z | Lec. | Запуск системы | Запуск системы | false | true | true |
4,389 | 2026-02-23T12:33:27.867000Z | 2026-02-23T12:33:27.867000Z | Lec. | На финальным этапе необходимо запустить систему с помощью команды streamlit_run (Рис. 6) | false | true | false | |
4,388 | 2026-02-23T12:33:26.352000Z | 2026-02-23T16:34:28.160000Z | Lec. | Для Windows: install_windows.bat | Для Windows: install_windows.bat | false | true | true |
4,387 | 2026-02-23T12:33:24.853000Z | 2026-02-23T15:54:09.797000Z | Lec. | Для Linux/macOS: source install_linux.sh | . install_linux.sh | false | true | true |
4,386 | 2026-02-23T12:33:23.462000Z | 2026-02-23T17:00:25.106000Z | Lec. | Чтобы их запустить, необходимо перейти в директорию install_files и выполнить следующие команды: | Чтобы их запустить, необходимо перейти в директорию install_files и из нее выполнить следующие команды: | false | true | true |
4,385 | 2026-02-23T12:33:21.946000Z | 2026-02-23T12:33:21.946000Z | Lec. | Для быстрой установки всех зависимостей разработаны скрипты для каждой ОС | false | true | false | |
4,384 | 2026-02-23T12:33:20.342000Z | 2026-02-23T12:33:20.342000Z | Lec. | Загрузка модели | false | false | false | |
4,383 | 2026-02-23T12:33:17.076000Z | 2026-02-23T12:33:17.076000Z | Lec. | Следующим шагом необходимо загрузить модель из облачного хранилища () | false | true | false | |
4,382 | 2026-02-23T12:33:14.781000Z | 2026-02-23T17:54:02.779000Z | Lec. | Создание и активация виртуальной среды для Linux/macOS | Создание и активация виртуальной среды для Linux/ macOS | false | true | true |
4,381 | 2026-02-23T12:33:13.229000Z | 2026-02-23T16:46:02.284000Z | Lec. | Создание и активация виртуальной среды для Windows | Создание и активация виртуальной среды для Windows. | false | true | true |
4,380 | 2026-02-23T12:33:11.712000Z | 2026-02-23T12:33:11.712000Z | Lec. | Команды для Windows (Рис. 3) и Linux (Рис. 4) различаются | false | true | false | |
4,379 | 2026-02-23T12:33:09.963000Z | 2026-02-23T12:33:09.963000Z | Lec. | Затем в директории с проектом необходимо создать виртуальную среду и активировать ее | false | true | false | |
4,378 | 2026-02-23T12:33:08.036000Z | 2026-02-23T12:33:08.036000Z | Lec. | Загрузка репозитория с исходным кодом с удаленного сервера | false | true | false | |
4,377 | 2026-02-23T12:33:06.243000Z | 2026-02-23T12:33:06.243000Z | Lec. | В системе необходимо предварительно установить систему контроля версий Git | false | true | false | |
4,376 | 2026-02-23T12:33:04.747000Z | 2026-02-23T12:33:04.747000Z | Lec. | Чтобы загрузить исходный код программы требуется склонировать репозиторий к себе на компьютер с удаленного сервера (Рис. 2) | false | true | false | |
4,375 | 2026-02-23T12:33:02.910000Z | 2026-02-23T13:35:49.664000Z | Lec. | Пример установки пакета с заголовками Python и инструментов сборки для Fedora | Пример установки пакета с заголовками Python и инструментов сборки для Fedora: пакеты можно установить с помощью yum или dnf. | false | true | true |
4,374 | 2026-02-23T12:33:01.179000Z | 2026-02-23T15:53:29.807000Z | Lec. | Следующим шагом является установка пакета с заголовками Python и инструментов сборки (Рис. 1) | Следующим шагом является установка пакета с заголовками Python и инструментов сборки (Рис. 1). | false | true | true |
4,373 | 2026-02-23T12:32:59.562000Z | 2026-02-23T13:43:41.320000Z | Lec. | Для ОС Linux инструкция по установке различается в зависимости от дистрибутива | Для ОС Linux инструкция по установке различается в зависимости от дистрибутива. | false | true | true |
4,372 | 2026-02-23T12:32:58.040000Z | 2026-02-23T13:43:01.352000Z | Lec. | Важно: Для ОС Windows на первом экране установки поставьте галочку «Add Python to PATH» | Важно: Во время установки Python поставьте галочку «Add Python to PATH» | false | true | true |
4,371 | 2026-02-23T12:32:56.498000Z | 2026-02-23T12:32:56.498000Z | Lec. | Запустите скачанный файл и следуйте инструкциям по установке | false | true | false | |
4,370 | 2026-02-23T12:32:54.893000Z | 2026-02-23T12:32:54.893000Z | Lec. | Перейдите на официальный сайт Python, выберите версию, удовлетворяющую требованиям и скачайте установщик | false | true | false | |
4,369 | 2026-02-23T12:32:52.918000Z | 2026-02-23T12:32:52.918000Z | Lec. | Пошаговая инструкция для Windows/macOS: | false | false | false | |
4,368 | 2026-02-23T12:32:47.712000Z | 2026-02-23T12:32:47.712000Z | Lec. | Веб-приложение реализовано на языке программирования Python, поэтому для пользования системой необходимо установить Python3.10 или выше | false | true | false | |
4,367 | 2026-02-23T12:32:45.587000Z | 2026-02-23T12:32:45.587000Z | Lec. | Дополнительно необходим стабильный доступ в интернет для загрузки модели из облачного хранилища и установки зависимостей через пакетный менеджер | false | true | false | |
4,366 | 2026-02-23T12:32:43.980000Z | 2026-02-23T13:46:31.034000Z | Lec. | Рекомендуется использовать многоядерный процессор и не менее 8 ГБ оперативной памяти для обработки объемных данных, а также наличие графического процессора для ускорения работы нейронной сети | Рекомендуется использовать многоядерный процессор и не менее 8 ГБ оперативной памяти для обработки объемных данных. А также наличие графического процессора для ускорения работы нейронной сети. | false | true | true |
4,365 | 2026-02-23T12:32:42.414000Z | 2026-02-23T13:33:51.009000Z | Lec. | Минимальные требования включают операционную систему с поддержкой 64-битных вычислений (Windows, Linux или macOS), установленный Python версии 3.10 или выше и Git для клонирования исходного кода проекта | Минимальные требования включают в себя операционную систему с поддержкой 64-разрядных вычислений (Windows, Linux или macOS), установку Python версии 3.10 или более поздней и Git для клонирования исходного кода проекта. | false | true | true |
4,364 | 2026-02-23T12:32:40.842000Z | 2026-02-23T12:32:40.842000Z | Lec. | Система сегментации медицинских изображений требует современного оборудования и программного обеспечения для обеспечения стабильной и быстрой работы | false | true | false | |
4,363 | 2026-02-23T12:32:39.228000Z | 2026-02-23T12:32:39.228000Z | Lec. | Система автоматизирует анализ КТ-изображений, предоставляя студентам, аспирантам и преподавателям доступ к передовым методам обработки данных и для развития их профессиональных и исследовательских компетенций | false | true | false | |
4,362 | 2026-02-23T12:32:37.457000Z | 2026-02-23T13:41:11.902000Z | Lec. | Проект нацелен на повышение образовательного и научного потенциала университета путем внедрения современных технологий для диагностики сердечно-сосудистых заболеваний | Проект направлен на повышение образовательного и научного потенциала университета путем внедрения современных технологий для диагностики сердечно-сосудистых заболеваний | false | true | true |
4,361 | 2026-02-23T12:32:35.595000Z | 2026-02-23T12:32:35.595000Z | Lec. | Система сегментации медицинских изображений сердца и аорты предназначена для использования в научно-исследовательской деятельности кафедры анатомии, топографической анатомии и медицины катастроф медицинского института ФГБОУ ВО Орловского государственного университета имени И | false | true | false | |
4,360 | 2026-02-23T12:32:33.841000Z | 2026-02-23T12:32:33.841000Z | Lec. | Кроме того, система предоставляет возможность автоматической генерации отчета в формате PDF, включающего все визуализации и числовые метрики, что упрощает документирование и обмен результатами | false | true | false | |
4,359 | 2026-02-23T12:32:32.043000Z | 2026-02-23T12:32:32.043000Z | Lec. | В частности, реализованы функции построения карты плотности, гистограммы распределения плотностей и таблицы статистических характеристик (среднее значение, медиана, минимум, максимум и др.), что особенно важно для клинико-диагностических и исследовательских целей | false | true | false | |
4,358 | 2026-02-23T12:32:30.128000Z | 2026-02-23T12:32:30.128000Z | Lec. | После выполнения инференса пользователю доступен встроенный модуль визуализации, позволяющий не только просматривать наложение масок сегментированных структур на исходные КТ-изображения, но и проводить количественный анализ полученных результатов | false | true | false | |
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 |
Subsets and Splits
No community queries yet
The top public SQL queries from the community will appear here once available.