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 |
|---|---|---|---|---|---|---|---|---|
19,207 | 2026-02-24T15:23:00.503000Z | 2026-02-24T15:23:00.503000Z | Lec. | Аналогичным образом, Automotus применяет технологии компьютерного зрения для мониторинга и управления парковочным трафиком в аэропорту Лос-Анджелеса, что позволяет сократить время поиска свободных мест и минимизировать заторы на подъездных дорогах, сократив выбросы автомобилей на 16% | false | true | false | |
19,206 | 2026-02-24T15:22:57.589000Z | 2026-02-24T15:22:57.589000Z | Lec. | В рамках проекта за 2 года удалось снизить время поиска парковочного места на 45%, ввести в постоянную эксплуатацию 66% прежде малоиспользуемых мест [15] | false | true | false | |
19,205 | 2026-02-24T15:22:54.745000Z | 2026-02-24T15:22:54.745000Z | Lec. | В частности, компания Clevertti успешно внедрила свою рекомендательную платформу в рамках пилотного проекта умного города в Кёльне, где система демонстрирует высокую эффективность за счёт динамического распределения парковочных мест на основе реальных данных о загруженности улиц | false | true | false | |
19,204 | 2026-02-24T15:22:51.870000Z | 2026-02-24T15:22:51.870000Z | Lec. | Современные технологии умного паркинга, разрабатываемые такими компаниями, как Clevertti и Automotus, представляют собой комплексные системы, основанные на использовании датчиков, методов анализа данных и рекомендательных алгоритмов, направленных на оптимизацию использования парковочного пространства в условиях высокой урбанизации | false | true | false | |
19,203 | 2026-02-24T15:22:48.963000Z | 2026-02-24T15:22:48.963000Z | Lec. | В качестве фреймворка для запуска нейросетевой модели оптимальным решением является TensorFlow Lite [14], несмотря на существовани аналогичных популярных фреймворков (pytorch lite) или экспериментальных аналогов [20]. 2.2 Обзор аналогов | false | true | false | |
19,202 | 2026-02-24T15:22:46.647000Z | 2026-02-24T15:22:46.647000Z | Lec. | Возможны и другие способы оптимизации, например, замена слоя на каскад из трех меньших подслоев [13] | false | true | false | |
19,201 | 2026-02-24T15:22:44.082000Z | 2026-02-24T15:22:44.082000Z | Lec. | Все три модели могут быть оптимизированы с помощью квантования и прюнинга для развёртывания на edge-устройствах | false | true | false | |
19,200 | 2026-02-24T15:22:41.191000Z | 2026-02-24T15:22:41.191000Z | Lec. | EfficientDet целесообразен при наличии достаточных ресурсов для достижения максимальной точности, например, на устройствах с GPU или TPU-ускорителями | false | true | false | |
19,199 | 2026-02-24T15:22:38.337000Z | 2026-02-24T15:22:38.337000Z | Lec. | YOLO подходит для сценариев с жёсткими ограничениями по времени отклика, но требует доработки анкеров под специфику парковочных мест | false | true | false | |
19,198 | 2026-02-24T15:22:35.623000Z | 2026-02-24T15:22:35.623000Z | Lec. | Для embedded-решений оптимальным выбором часто становится SSD с lightweight-бэкбоном (MobileNet, ShuffleNet) из-за хорошего компромисса между производительностью и точностью | false | true | false | |
19,197 | 2026-02-24T15:22:33.203000Z | 2026-02-24T15:22:33.203000Z | Lec. | EfficientDet, благодаря оптимизированной архитектуре, показывает лучшую точность при сравнимой скорости, но требует больше вычислительных ресурсов, что может быть критично для слабых embedded-систем [12] | false | true | false | |
19,196 | 2026-02-24T15:22:30.350000Z | 2026-02-24T15:22:30.350000Z | Lec. | SSD, особенно с MobileNet в качестве бэкбона, обеспечивает баланс между скоростью и точностью, адаптируясь к разным масштабам парковочных мест | false | true | false | |
19,195 | 2026-02-24T15:22:27.520000Z | 2026-02-24T15:22:27.520000Z | Lec. | YOLO, особенно в компактных версиях (YOLO-Tiny), демонстрирует высокую скорость отклика, но может уступать в точности при наличии мелких или перекрытых объектов | false | true | false | |
19,194 | 2026-02-24T15:22:24.710000Z | 2026-02-24T15:22:24.710000Z | Lec. | При решении задачи детекции свободных парковочных мест на embedded-устройствах ключевыми критериями становятся скорость и энергоэффективность | false | true | false | |
19,193 | 2026-02-24T15:22:22.096000Z | 2026-02-24T15:22:22.096000Z | Lec. | Однако его вычислительная сложность может быть выше, что ограничивает применение в реальном времени на устройствах с ограниченными ресурсами | false | true | false | |
19,192 | 2026-02-24T15:22:19.469000Z | 2026-02-24T15:22:19.469000Z | Lec. | Это позволяет EfficientDet достигать высокой точности даже на небольших объектах, таких как парковочные места, при меньшем количестве параметров по сравнению с YOLO и SSD | false | true | false | |
19,191 | 2026-02-24T15:22:16.635000Z | 2026-02-24T15:22:16.635000Z | Lec. | EfficientDet сочетает эффективность и точность за счёт оптимизированной backbone-архитектуры (EfficientNet) и двунаправленной сети пирамидальных признаков (BiFPN), которая улучшает многомасштабное слияние (multi-scale fusion) [11] | false | true | false | |
19,190 | 2026-02-24T15:22:13.759000Z | 2026-02-24T15:22:13.759000Z | Lec. | Сравнение архитектур извлечения признаков в моделях YOLO, SSD и EficcientDet | false | true | false | |
19,189 | 2026-02-24T15:22:10.030000Z | 2026-02-24T15:22:10.030000Z | Lec. | Однако SSD может страдать от ложных срабатываний при высокой плотности объектов, так как не учитывает глобальный контекст так глубоко, как двухэтапные детекторы | false | true | false | |
19,188 | 2026-02-24T15:22:07.317000Z | 2026-02-24T15:22:07.317000Z | Lec. | SSD применяет заранее заданные anchor boxes на разных уровнях feature pyramid (Рис. 2), что улучшает детекцию мелких объектов, включая свободные парковочные места | false | true | false | |
19,187 | 2026-02-24T15:22:04.464000Z | 2026-02-24T15:22:04.464000Z | Lec. | SSD также является однопроходным детектором, но использует технологию multi-scale feature maps для детекции объектов разного размера, что делает его более универсальным [10] | false | true | false | |
19,186 | 2026-02-24T15:22:01.648000Z | 2026-02-24T15:22:01.648000Z | Lec. | Однако YOLO может уступать в точности на сложных сценах с множеством перекрывающихся объектов из-за ограниченного контекстного анализа | false | true | false | |
19,185 | 2026-02-24T15:21:59.017000Z | 2026-02-24T15:21:59.017000Z | Lec. | Последние версии, такие как YOLOv8, используют anchor-free подход и эффективные механизмы внимания, что повышает точность детекции мелких объектов, таких как парковочные места | false | true | false | |
19,184 | 2026-02-24T15:21:56.188000Z | 2026-02-24T15:21:56.188000Z | Lec. | YOLO отличается высокой скоростью работы за счёт однопроходной архитектуры, разделяющей изображение на сетку и предсказывающей bounding box и классы объектов в каждом сегменте [9] | false | true | false | |
19,183 | 2026-02-24T15:21:53.169000Z | 2026-02-24T15:21:53.169000Z | Lec. | Современные алгоритмы обнаружения объектов, такие как YOLO (You Only Look Once), SSD (Single Shot MultiBox Detector) и EfficientDet, широко применяются в задачах компьютерного зрения, включая определение свободных парковочных мест | false | true | false | |
19,182 | 2026-02-24T15:21:50.329000Z | 2026-02-24T15:21:50.329000Z | Lec. | Зависит от освещенности изображения, Градиенты, похожие цвета, шумы изображения и текстуры объектов мешают однозначно разделить выделить объекты | false | true | false | |
19,181 | 2026-02-24T15:21:47.806000Z | 2026-02-24T15:21:47.806000Z | Lec. | Цветовая сегментация позволяет разделить изображение по цветовым признакам | false | true | false | |
19,180 | 2026-02-24T15:21:45.222000Z | 2026-02-24T15:21:45.222000Z | Lec. | Метод требователен к качеству и низкой зашумленности изображения, освещению объектов, может некорректно выделить границы частично перекрытых объектов, ограничен в 3D сценах [8] | false | true | false | |
19,179 | 2026-02-24T15:21:42.560000Z | 2026-02-24T15:21:42.560000Z | Lec. | Контурный анализ позволяет по разнице градиентов яркости определить контуры объекта | false | true | false | |
19,178 | 2026-02-24T15:21:40.032000Z | 2026-02-24T15:21:40.032000Z | Lec. | Для всех из них необходимо изображение пространства, в котором могут быть парковочные места | false | true | false | |
19,177 | 2026-02-24T15:21:37.626000Z | 2026-02-24T15:21:37.626000Z | Lec. | Алгоритмы компьютерного зрения можно разделить на классические и на нейросетевые методы | false | true | false | |
19,176 | 2026-02-24T15:21:34.648000Z | 2026-02-24T15:21:34.648000Z | Lec. | С их помощью возможно определить общее количество свободных мест, но не конкретное их местоположение | false | true | false | |
19,175 | 2026-02-24T15:21:32.126000Z | 2026-02-24T15:21:32.126000Z | Lec. | RFID метки в основном используются для организации закрытого парковочного пространства | false | true | false | |
19,174 | 2026-02-24T15:21:29.681000Z | 2026-02-24T15:21:29.681000Z | Lec. | Из недостатков можно выделить ложноположительные срабатывания из-за загрязнений или переотражения звука от луж | true | true | false | |
19,173 | 2026-02-24T15:21:27.277000Z | 2026-02-24T15:21:27.277000Z | Lec. | Широко используются в парковочных ассистентах автомобилей из-за неприхотливости и надежности, самоочистки сенсора из-за вибрации, работоспособности в почти любых условиях из-за принципа работы – распространения звука [7] | false | true | false | |
19,172 | 2026-02-24T15:21:24.455000Z | 2026-02-24T15:21:24.455000Z | Lec. | Ультразвуковые датчики позволяют определить расстояние до препятствия с помощью отраженных звуковых волн частотой 25-100 kHz | false | true | false | |
19,171 | 2026-02-24T15:21:21.630000Z | 2026-02-24T15:21:21.630000Z | Lec. | Из недостатков можно выделить высокую стоимость, сложность монтажа, невозможность определения типа транспортного средства из-за особенности технологии работы | false | true | false | |
19,170 | 2026-02-24T15:21:18.826000Z | 2026-02-24T15:21:18.826000Z | Lec. | Обладают высокой точностью, устойчивостью к погодным условиям | false | true | false | |
19,169 | 2026-02-24T15:21:15.931000Z | 2026-02-24T15:21:15.931000Z | Lec. | Индукционные датчики обнаруживают объекты за счет изменения магнитного поля | false | true | false | |
19,168 | 2026-02-24T15:21:13.358000Z | 2026-02-24T15:21:13.358000Z | Lec. | Среди традиционных методов можно выделить ультразвуковые и индукционные датчики, а так же RFID метки | false | true | false | |
19,167 | 2026-02-24T15:21:10.878000Z | 2026-02-24T15:21:10.878000Z | Lec. | Возможные датчики, использующиеся для определения местоположения автомобиля в пространстве | false | true | false | |
19,166 | 2026-02-24T15:21:07.602000Z | 2026-02-24T15:21:07.602000Z | Lec. | Методы CV опираются на обработк изображений с камер [6] | false | true | false | |
19,165 | 2026-02-24T15:21:04.671000Z | 2026-02-24T15:21:04.671000Z | Lec. | Разнообразие применяемых технологий иллюстрирует рисунок 1 | false | true | false | |
19,164 | 2026-02-24T15:21:01.855000Z | 2026-02-24T15:21:01.855000Z | Lec. | Среди технологий датчиков можно выделить магнитные, ультразвуковые и инфракрасные датчики, но не ограничиваются ими | false | true | false | |
19,163 | 2026-02-24T15:20:59.214000Z | 2026-02-24T15:20:59.214000Z | Lec. | Методы обнаружения свободных парковочных мест можно разделить на основанные на использовании датчиков или компьютерного зрения | false | true | false | |
19,162 | 2026-02-24T15:20:56.731000Z | 2026-02-24T15:20:56.731000Z | Lec. | Таким образом, разработка программно-аппаратного комплекса для определения свободных парковочных мест на базе микроконтроллера и компьютерного зрения отвечает современным тенденциям автоматизации рутинных процессов и адаптации городской инфраструктуры и имеет значительный потенциал для практического применения. 2 Обзор литературы. 2.1 Методы поиска свободного парковочного пространства | false | true | false | |
19,161 | 2026-02-24T15:20:53.834000Z | 2026-02-24T15:20:53.834000Z | Lec. | Это особенно важно для коммерческого внедрения, так как снижает затраты на развертывание и обслуживание системы [5] | false | true | false | |
19,160 | 2026-02-24T15:20:51.052000Z | 2026-02-24T15:20:51.052000Z | Lec. | Благодаря использованию библиотек компьютерного зрения с открытым исходным кодом (такие как TinyML или OpenCV) и модульной архитектуре, предлагаемое решение может быть масштабировано и адаптировано под разные условия эксплуатации | false | true | false | |
19,159 | 2026-02-24T15:20:48.233000Z | 2026-02-24T15:20:48.233000Z | Lec. | Еще одним важным аспектом является стандартизация программного обеспечения | false | true | false | |
19,158 | 2026-02-24T15:20:45.440000Z | 2026-02-24T15:20:45.440000Z | Lec. | Разрабатываемый программно-аппаратный комплекс может быть встроен в IoT системы умного дома, умного ЖК или умного города | false | true | false | |
19,157 | 2026-02-24T15:20:42.792000Z | 2026-02-24T15:20:42.792000Z | Lec. | В рамках выбранного подхода предполагается использовать широко распространённый контроллер серии STM32, сочетающий низкую стоимость, производительность и энергоэффективность, а так же CV-алгоритмы, позволяющие анализировать изображение в реальном времени | false | true | false | |
19,156 | 2026-02-24T15:20:39.842000Z | 2026-02-24T15:20:39.842000Z | Lec. | Этот процесс хаотичен и слабо поддаётся контролю и регулированию со стороны городских служб | false | true | false | |
19,155 | 2026-02-24T15:20:37.074000Z | 2026-02-24T15:20:37.074000Z | Lec. | Больше половины россиян испытывают сложности с парковкой, при этом 66% людей рассчитывают на парковочное место во дворе или на прилегающей к дому территории[4] | false | true | false | |
19,154 | 2026-02-24T15:20:34.246000Z | 2026-02-24T15:20:34.246000Z | Lec. | В частности, в Москве суммарная площадь всех парковочных мест рассчитана только на треть всех автомобилей в городе [3] | false | true | false | |
19,153 | 2026-02-24T15:20:31.408000Z | 2026-02-24T15:20:31.408000Z | Lec. | Тем не менее, в крупных городах России сохраняются серьезные проблемы с доступностью паркинга | false | true | false | |
19,152 | 2026-02-24T15:20:28.598000Z | 2026-02-24T15:20:28.598000Z | Lec. | В период 2013 – 2016 годов, после изменения транспортной политики Москвы, количество вредных выбросов сократилось на 100000 тонн, время поиска парковочного места сократилось с 19,1 минут до 10 минут [2] | false | true | false | |
19,151 | 2026-02-24T15:20:25.668000Z | 2026-02-24T15:20:25.668000Z | Lec. | Это сильно повышает затраты времени, способствует увеличению количества вредных выбросов | false | true | false | |
19,150 | 2026-02-24T15:20:22.877000Z | 2026-02-24T15:20:22.877000Z | Lec. | Стандартный алгоритм поиска парковочного места - это случайно его найти, проехав весь двор по периметру, и если парковочного места не было найдено, поехать искать его на прилегающих улицах | false | true | false | |
19,149 | 2026-02-24T15:20:20.216000Z | 2026-02-24T15:20:20.216000Z | Lec. | Эти методы позволяют разгрузить общественные пространства, перенося большое количество пользователей автомобильного транспорта на частные территории | false | true | false | |
19,148 | 2026-02-24T15:20:17.400000Z | 2026-02-24T15:20:17.400000Z | Lec. | Самым оптимальным способом ее решения, на примере ЦОДД Москвы, является платная парковка в частях города с большим транспортным потоком, и детекции нарушителей парковки с помощью патрульных автомобилей ЦОДД с использованием автоматической системы детекции нарушения правил парковки ПАРКОН [1] | false | true | false | |
19,147 | 2026-02-24T15:20:14.533000Z | 2026-02-24T15:20:14.533000Z | Lec. | В больших городах существует проблема поиска парковочного места | false | true | false | |
19,146 | 2026-02-24T15:20:12.085000Z | 2026-02-24T15:20:12.085000Z | Lec. | Фамилия. 1 Актуальность темы | true | false | false | |
19,145 | 2026-02-24T15:20:09.434000Z | 2026-02-24T15:20:09.434000Z | Lec. | Старостенко | false | false | false | |
19,144 | 2026-02-24T15:20:07.133000Z | 2026-02-24T15:20:07.133000Z | Lec. | Руководитель. / В.И | true | true | false | |
19,143 | 2026-02-24T15:20:04.705000Z | 2026-02-24T15:20:04.705000Z | Lec. | Студент. / И.А | false | true | false | |
19,142 | 2026-02-24T15:20:02.347000Z | 2026-02-24T15:20:02.347000Z | Lec. | ПРОГРАММНО-АППАРАТНЫЙ КОМПЛЕКС ДЛЯ ОПРЕДЕЛЕНИЯ СВОБОДНОГО ПАРКОВОЧНОГО ПРОСТРАНСТВА С ИСПОЛЬЗОВАНИЕМ КОМПЬЮТЕРНОГО ЗРЕНИЯ НА БАЗЕ МИКРОКОНТРОЛЛЕРА | false | false | false | |
19,141 | 2026-02-24T15:19:59.450000Z | 2026-02-24T15:19:59.450000Z | Lec. | Тарасенко Илья Алексеевич | true | false | false | |
19,140 | 2026-02-24T15:19:57.078000Z | 2026-02-24T15:19:57.078000Z | Lec. | Выполнение всех требований планируется к выполнению в течение учебного года, соответственно этому выстроено несколько контрольных точек, к каждой из которых обязаны быть выполнены соответствующие элементы проекта | false | true | false | |
19,139 | 2026-02-24T15:19:54.229000Z | 2026-02-24T15:19:54.230000Z | Lec. | Презентация:. название и номер Проекта;. руководитель Проекта, консультант, куратор, внешний заказчик (при наличии);. члены проектной команды с указанием образовательных программ и ролей;. суть проекта, цели, задачи, этапы реализации;. полученный результат;. потенциал практического применения/дальнейшей проработки;. контактные данные лидера Проектной команды или ее членов (ФИО, группа, e-mail) | true | true | false | |
19,138 | 2026-02-24T15:19:51.372000Z | 2026-02-24T15:19:51.372000Z | Lec. | Отчет:. информация о составе Проектной команды, контакты;. актуальность Проекта;. цели, задачи, планируемый и фактический результат;. новизна/преимущества решений, полученных по результатам Проекта;. степень обоснованности и достоверности полученных результатов;. реализация и внедрение результатов Проекта (опыт и планы);. методика и результаты испытаний;. подробное описание разработанной системы: цели и задачи, архитектура, функционал, средства разработки и их обоснование, алгоритмы, безопасность/защищенность т. п.;. экономическая эффективность (важность и нужность результатов работы для рынка, заказчика, МИЭМ, ВШЭ, страны);. перечень основных технических и научных результатов;. примеры работы ПО (экранные формы, скриншоты и т.п.);. ход работ, роли участников команды, с указанием конкретного участия в полученном результате, основные достижения; количественные и качественные результаты, полученные каждым участником проекта, обязаны быть необходимыми и достаточными для индивидуального оценивания работы каждого участника;. публикации (если есть) | false | false | false | |
19,137 | 2026-02-24T15:19:47.772000Z | 2026-02-24T15:19:47.772000Z | Lec. | По результатам выполнения проекта будет подготовлен набор документов: | false | true | false | |
19,136 | 2026-02-24T15:19:41.661000Z | 2026-02-24T15:19:41.661000Z | Lec. | Разработанный программный код, инструкции по подключению и результаты тестирования размещены в репозитории MosHub с добавлением подробного описания и структуры репозитория в файле Readme.md | false | true | false | |
19,135 | 2026-02-24T15:19:37.945000Z | 2026-02-24T15:19:37.945000Z | Lec. | Практическая часть обязана быть полностью воспроизводимой на основе прилагаемой документации | false | true | false | |
19,134 | 2026-02-24T15:19:34.191000Z | 2026-02-24T15:19:34.191000Z | Lec. | Отчетная документация обязана соответствовать требованиям ГОСТ | false | true | false | |
19,133 | 2026-02-24T15:19:31.434000Z | 2026-02-24T15:19:31.434000Z | Lec. | Операционные системы: Поддерживаются Linux и Windows с использованием Windows Subsystem for Linux (WSL); рекомендуется версия Ubuntu 22.04 и новее для наилучшей совместимости | false | true | false | |
19,132 | 2026-02-24T15:19:28.800000Z | 2026-02-24T15:19:28.800000Z | Lec. | Язык программирования: C++ (рекомендуется версия C++20 и новее) | false | true | false | |
19,131 | 2026-02-24T15:19:26.064000Z | 2026-02-24T15:19:26.064000Z | Lec. | Подключение к интернету: необходимо для загрузки кода и зависимостей из GitHub | false | true | false | |
19,130 | 2026-02-24T15:19:23.537000Z | 2026-02-24T15:19:23.537000Z | Lec. | Свободное пространство на устройстве: не меньше 25 ГБ для установки программы, ее зависимостей и хранения сгенерированных схем | false | true | false | |
19,129 | 2026-02-24T15:19:21.037000Z | 2026-02-24T15:19:21.037000Z | Lec. | Оперативная память: минимум 4 ГБ для базовой работы, рекомендуется 8 ГБ и больше для стабильной работы с требуемыми объемами данных | false | true | false | |
19,128 | 2026-02-24T15:19:18.427000Z | 2026-02-24T15:19:18.427000Z | Lec. | Генерация стандартных триггеров (RS, D, T и других) для включения в состав последовательностных схем, что позволяет формировать сложные логические структуры | false | true | false | |
19,127 | 2026-02-24T15:19:15.320000Z | 2026-02-24T15:19:15.320000Z | Lec. | Результатом выполнения проекта станет программное обеспечение, реализующее следующие функции: | false | true | false | |
19,126 | 2026-02-24T15:19:11.630000Z | 2026-02-24T15:19:11.630000Z | Lec. | Функционал повышает производительность проектирования и снижает вероятность ошибок, обеспечивая удобное и гибкое средство для разработки цифровых систем | false | true | false | |
19,125 | 2026-02-24T15:19:08.765000Z | 2026-02-24T15:19:08.765000Z | Lec. | URL: https://huggingface.co/deepvk/USER-bge-m3 (дата обращения 12 05 2025) | false | false | false | |
19,124 | 2026-02-24T15:19:05.203000Z | 2026-02-24T15:19:05.203000Z | Lec. | URL: https://huggingface.co/spaces/mteb/leaderboard (дата обращения 12 05 2025). deepvk/USER-bge-m3 [Электронный ресурс] | true | false | false | |
19,123 | 2026-02-24T15:19:02.172000Z | 2026-02-24T15:19:02.172000Z | Lec. | URL: https://habr.com/ru/companies/sberdevices/articles/831150/ (дата обращения 12 05 2025) | false | false | false | |
19,122 | 2026-02-24T15:18:58.967000Z | 2026-02-24T15:18:58.967000Z | Lec. | URL: https://habr.com/ru/articles/669674/ (дата обращения 12 05 2025). ruMTEB: новый бенчмарк для русскоязычных эмбеддеров [Электронный ресурс] | false | false | false | |
19,121 | 2026-02-24T15:18:55.488000Z | 2026-02-24T15:18:55.488000Z | Lec. | URL: https://huggingface.co/spaces/Samoed/Encodechka (дата обращения 12 05 2025) | false | false | false | |
19,120 | 2026-02-24T15:18:52.552000Z | 2026-02-24T15:18:52.552000Z | Lec. | Multilingual E5 Text Embeddings: A Technical Report. 2024 | false | true | false | |
19,119 | 2026-02-24T15:18:49.373000Z | 2026-02-24T15:18:49.373000Z | Lec. | URL: https://udcsummary.info/php/index.php?lang=ru&pr=Y (дата обращения 30 03 2025) | false | false | false | |
19,118 | 2026-02-24T15:18:45.750000Z | 2026-02-24T15:18:45.750000Z | Lec. | Adaptation of Deep Bidirectional Multilingual Transformers for Russian Language. // preprint arXiv:1905.07213. – 2019 | false | true | false | |
19,117 | 2026-02-24T15:18:42.548000Z | 2026-02-24T15:18:42.548000Z | Lec. | Серия 1: Организация и методика информационной работы. – 2023. – № 7. – С. 22-28 | false | true | false | |
19,116 | 2026-02-24T15:18:39.682000Z | 2026-02-24T15:18:39.682000Z | Lec. | Application of Natural Language Processing Algorithms to the Task of Automatic Classification of Russian Scientific Texts // Data Science Journal. – 2019. – No. 18. – P. 37 | false | true | false | |
19,115 | 2026-02-24T15:18:36.353000Z | 2026-02-24T15:18:36.353000Z | Lec. | URL: https://giga.chat/ (дата обращения 12 05 2025) | false | false | false | |
19,114 | 2026-02-24T15:18:33.672000Z | 2026-02-24T15:18:33.672000Z | Lec. | Prompting and in-context learning: Optimizing prompts for mistral large. 2024 | false | false | false | |
19,113 | 2026-02-24T15:18:30.878000Z | 2026-02-24T15:18:30.878000Z | Lec. | По адресу localhost::8000 запущен сервер, используемый для классификации | false | true | false | |
19,112 | 2026-02-24T15:18:28.553000Z | 2026-02-24T15:18:28.553000Z | Lec. | Пример использования команды server | false | true | false | |
19,111 | 2026-02-24T15:18:26.263000Z | 2026-02-24T15:18:26.263000Z | Lec. | Команда server позволяет развернуть сервер для классификации (рис. 32) | false | true | false | |
19,110 | 2026-02-24T15:18:23.766000Z | 2026-02-24T15:18:23.766000Z | Lec. | Пример использования команды predict | false | true | false | |
19,109 | 2026-02-24T15:18:20.074000Z | 2026-02-24T15:18:20.074000Z | Lec. | Команда predict позволяет осуществить классификацию текстов (рис. 31) | false | true | false | |
19,108 | 2026-02-24T15:18:17.257000Z | 2026-02-24T15:18:17.257000Z | Lec. | Пример использования подкоманды models | false | true | false |
Subsets and Splits
No community queries yet
The top public SQL queries from the community will appear here once available.