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
14,307
2026-02-24T11:51:00.363000Z
2026-02-24T11:51:00.363000Z
Lec.
Учитывая рост популярности онлайн обучения и ограниченность количества физических плат, данная работа является актуальной
false
true
false
14,306
2026-02-24T11:50:58.612000Z
2026-02-24T11:50:58.612000Z
Lec.
Удаленные лаборатории на базе микроконтроллеров расширяют возможности обучения в электронике, однако существует нехватка платформ для отечественных микроконтроллеров, особенно на архитектуре RISC-V
false
true
false
14,305
2026-02-24T11:50:56.834000Z
2026-02-24T11:50:56.834000Z
Lec.
Работа содержит 73 страниц, 40 рисунков, 3 таблицы и 54 источников
false
false
false
14,304
2026-02-24T11:50:54.863000Z
2026-02-24T11:50:54.863000Z
Lec.
Материалы работы планируется использовать для написания научных работ и выступления на научных конференциях по тематикам программной инженерии и компьютерного зрения
false
true
false
14,303
2026-02-24T11:50:53.018000Z
2026-02-24T11:50:53.018000Z
Lec.
Они полезны студентам технических специальностей, в частности всем участникам проекта
false
true
false
14,302
2026-02-24T11:50:51.080000Z
2026-02-24T11:50:51.080000Z
Lec.
Во время выполнения участниками были получены новые знания в области промышленного программирования, анализа данных и ML-инжиниринга
false
true
false
14,301
2026-02-24T11:50:49.331000Z
2026-02-24T11:50:49.331000Z
Lec.
На несколько процентов повышено качество нейросетевых моделей детекциии и сегментации на базе диагностической системы за счет внедрения дообучения
false
true
false
14,300
2026-02-24T11:50:47.572000Z
2026-02-24T11:50:47.572000Z
Lec.
Является одним из продвинутых для разработки web-приложений за счет механики состояний;
false
true
false
14,299
2026-02-24T11:50:45.770000Z
2026-02-24T11:50:45.770000Z
Lec.
В новой версии проекта было принято решение реализовать поставку решения не только с помощью Docker-контейнера, но и благодаря автоматизации процесса сборки контейнеров на уровне оркестрации с использование docker-compose
false
true
false
14,298
2026-02-24T11:50:44.116000Z
2026-02-24T11:50:44.116000Z
Lec.
Модель формируется путем анализа ультразвукового снимка, для каждого из которых присутствует разметка
false
true
false
14,297
2026-02-24T11:50:42.546000Z
2026-02-24T11:50:42.546000Z
Lec.
Из-за высокой сложности точной трехмерной реконструкции по 2D-изображениям УЗИ, а также отсутствия подходящих данных, используется эвристический метод, основанный на осевой симметрии органа
false
true
false
14,296
2026-02-24T11:50:40.822000Z
2026-02-24T11:50:40.822000Z
Lec.
Процесс детекции подразумевает получение рамки, в которой находится объект, что является не самыми достоверными данными в сравнении с сегментацией
false
true
false
14,295
2026-02-24T11:50:39.251000Z
2026-02-24T11:50:39.251000Z
Lec.
Каждый снимок содержит метаинформацию в виде шкалы глубины, что конкретном случае не является важной диагностической информацией
false
true
false
14,294
2026-02-24T11:50:37.589000Z
2026-02-24T11:50:37.589000Z
Lec.
Данные для визуализации получены по API в виде файла формата .ply, так как генерация происходила соответствующим пакетом. 3.7 Описание набора данных
false
true
false
14,293
2026-02-24T11:50:35.967000Z
2026-02-24T11:50:35.967000Z
Lec.
Пользователю необходимо выбрать модель для обучения, а после датасеты для обучения и валидации, либо использовать часть обучающего датасета
false
true
false
14,292
2026-02-24T11:50:34.518000Z
2026-02-24T11:50:34.518000Z
Lec.
Такой подход в том числе позволяет отслеживать динамику изменения качества и вводить версионность моделей
false
true
false
14,291
2026-02-24T11:50:32.888000Z
2026-02-24T11:50:32.888000Z
Lec.
Такой подход позволяет снизить время вычислений для диагностики, когда нет необходимости генерировать 3D-модель. 3.6 Пользовательский интерфейс
false
true
false
14,290
2026-02-24T11:50:30.985000Z
2026-02-24T11:50:30.986000Z
Lec.
Структура базы данных сервиса моделей. 3.5 Сервис визуализации
false
true
false
14,289
2026-02-24T11:50:28.777000Z
2026-02-24T11:50:28.777000Z
Lec.
Локальные данные хранятся в формате zip-архивов. 3.4 Сервис моделей
false
true
false
14,288
2026-02-24T11:50:27.246000Z
2026-02-24T11:50:27.246000Z
Lec.
Сервис представлен в виде основных блоков: интерфейс, содержащий flask приложение с эндпоинтами сервера, а также core-блок, содержащий методы распределения и вызова других сервисов по страницам. 3.3 Сервис данных
false
true
false
14,287
2026-02-24T11:50:25.490000Z
2026-02-24T11:50:25.490000Z
Lec.
Архитектура разработанного решения. 3.2 Аналитический сервер
false
true
false
14,286
2026-02-24T11:50:23.757000Z
2026-02-24T11:50:23.757000Z
Lec.
Сервисы функционируют в независимо друг от друга, что обеспечивает высокий уровень гибкости системы и позволяет наращивать функционал без необходимости кардинальной переработки
false
true
false
14,285
2026-02-24T11:50:21.994000Z
2026-02-24T11:50:21.994000Z
Lec.
Детальное описание процесса тестирования доступно в документе “Программа и методика испытаний”, результаты доступны в документе “Протокол тестирования”.Также для независимого тестирования заказчику было предоставлено веб-приложение, которое было проверено на соответствие результата поставленным задачам. 2 Информация о составе проектной команды
false
true
false
14,284
2026-02-24T11:50:20.206000Z
2026-02-24T11:50:20.206000Z
Lec.
Система ориентирована на применение в двух направлениях: для проведения масштабных исследований в области использования нейросетевых моделей при анализе медицинских снимков и тестирования гипотез
false
true
false
14,283
2026-02-24T11:50:18.434000Z
2026-02-24T11:50:18.434000Z
Lec.
Разработка системы, объединяющей автоматизированную сегментацию и детекцию на различных форматах данных, пользовательский интерфейс с генерацией карточки клинического случая создают новые возможности для клинической диагностики, помогают специалисту в принятии решения
false
true
false
14,282
2026-02-24T11:50:16.542000Z
2026-02-24T11:50:16.542000Z
Lec.
Полученное решение расширит потенциал роста качества за счет автоматизации процедур обучения и валидации
false
true
false
14,281
2026-02-24T11:50:14.786000Z
2026-02-24T11:50:14.786000Z
Lec.
Научная новизна данного проекта заключается в улучшении качества существующих моделей компьютерного зрения для детекции и сегментации за счет расширения датасета изображений и внедрения возможности дообучения моделей
false
true
false
14,280
2026-02-24T11:50:12.930000Z
2026-02-24T11:50:12.930000Z
Lec.
Реализовать и внедрить новые функции в формате личного кабинета, а именно менеджмент и дообучение моделей, генерация упрощенного 3D-изображения, карточка клинического случая, определение важных кадров;
false
true
false
14,279
2026-02-24T11:50:11.324000Z
2026-02-24T11:50:11.324000Z
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, что улучшит пользовательский опыт при работе с системой: использование единой среды для проведения диагностики, снижение порога входа для использования системы, повышение объективности медицинского заключения
false
true
false
14,278
2026-02-24T11:50:09.404000Z
2026-02-24T11:50:09.404000Z
Lec.
Ультразвуковое исследование позволяет не только определить способность к оплодотворению и подходящий период, а также выявить различные патологии и заболевания: фолликулярные кисты, атрезию и лютеинизацию фолликулов [2]
false
true
false
14,277
2026-02-24T11:50:07.532000Z
2026-02-24T11:50:07.532000Z
Lec.
Система такого плана разработана для использования в дальнейших исследований в области компьютерного зрения за счет функций администрирования и дообучения моделей
false
true
false
14,276
2026-02-24T11:50:05.771000Z
2026-02-24T11:50:05.771000Z
Lec.
Автоматизация процесса анализа в формате рекомендаций позволяет не только сократить время диагностики специалистом, но и предоставляет возможность повысить точность диагностики за счет детального исследования аномалий
false
true
false
14,275
2026-02-24T11:50:04.007000Z
2026-02-24T11:50:04.007000Z
Lec.
Аннотация 3. 1 Информация о проекте 4. 1.1 Актуальность проекта 4. 1.2 Цель 4. 1.3 Задачи 4. 1.4 Планируемый и фактический результат 5. 1.4.1 Планируемый результат (по техническому заданию) 5. 1.4.2 Фактический результат 6. 1.5 Новизна 6. 1.6 Степень обоснованности и достоверности полученных результатов 7. 1.7 Реализация и внедрение результатов проекта 7. 1.8 Методика и результаты испытаний 8. 2.1 Участники проекта 8. 2.2 Вклад участников в проект 8. 3 Описание разработанной системы 11. 3.1 Общая архитектура системы 11. 3.8 Описание методов обработки УЗИ-снимков 22. 3.9 Алгоритм создания упрощенной 3D-модели яичника 23. 3.10 Алгоритм поиска важных кадров для клинического случая 24. 3.11 Упаковка и развертывание решения 24. 3.12 Средства разработки и их обоснование 25. 4 Эффективность полученного решения 27. 5 Перечень основных технических и научных результатов 28. 6 Заключение 29. 7 Список литературы 30
false
false
false
14,274
2026-02-24T11:50:01.732000Z
2026-02-24T11:50:01.732000Z
Lec.
Evaluation: from precision, recall and F-measure to ROC, informedness, markedness and correlation. 2020. .
false
true
false
14,273
2026-02-24T11:49:59.545000Z
2026-02-24T11:49:59.545000Z
Lec.
Powers D.M.W., Ailab
false
false
false
14,272
2026-02-24T11:49:57.791000Z
2026-02-24T11:49:57.791000Z
Lec.
International Conference on Learning Representations, ICLR, 2014. 52
false
true
false
14,271
2026-02-24T11:49:55.841000Z
2026-02-24T11:49:55.841000Z
Lec.
ICLR 2015 - Conf
false
false
false
14,270
2026-02-24T11:49:53.889000Z
2026-02-24T11:49:53.889000Z
Lec.
Adam: A Method for Stochastic Optimization // 3rd Int
false
false
false
14,269
2026-02-24T11:49:52.055000Z
2026-02-24T11:49:52.055000Z
Lec.
Kingma D.P., Ba J.L
false
false
false
14,268
2026-02-24T11:49:50.390000Z
2026-02-24T11:49:50.390000Z
Lec.
P. 24–33. 51
false
false
false
14,267
2026-02-24T11:49:48.577000Z
2026-02-24T11:49:48.577000Z
Lec.
P. 735–748. 50
false
false
false
14,266
2026-02-24T11:49:46.780000Z
2026-02-24T11:49:46.780000Z
Lec.
Vol. 42, No 3
false
false
false
14,265
2026-02-24T11:49:44.948000Z
2026-02-24T11:49:44.948000Z
Lec.
P. 683–687. 49
false
false
false
14,264
2026-02-24T11:49:43.406000Z
2026-02-24T11:49:43.406000Z
Lec.
P. 379–387. 48
false
false
false
14,263
2026-02-24T11:49:41.830000Z
2026-02-24T11:49:41.830000Z
Lec.
P. 2980–2988. 47
false
false
false
14,262
2026-02-24T11:49:40.323000Z
2026-02-24T11:49:40.323000Z
Lec.
Focal Loss for Dense Object Detection. 2017
false
false
false
14,261
2026-02-24T11:49:38.511000Z
2026-02-24T11:49:38.511000Z
Lec.
Lin T.-Y. et al
false
false
false
14,260
2026-02-24T11:49:36.956000Z
2026-02-24T11:49:36.956000Z
Lec.
P. 85–94. 46
false
false
false
14,259
2026-02-24T11:49:35.373000Z
2026-02-24T11:49:35.373000Z
Lec.
P. 107471. 45
false
false
false
14,258
2026-02-24T11:49:34.005000Z
2026-02-24T11:49:34.005000Z
Lec.
P. 7476–7485. 44
false
false
false
14,257
2026-02-24T11:49:32.657000Z
2026-02-24T11:49:32.657000Z
Lec.
MSE Loss with Outlying Label for Imbalanced Classification. 2021. 43
false
false
false
14,256
2026-02-24T11:49:30.678000Z
2026-02-24T11:49:30.678000Z
Lec.
P. 291–318. 42
false
false
false
14,255
2026-02-24T11:49:28.862000Z
2026-02-24T11:49:28.862000Z
Lec.
Vol. 72, No 2
false
false
false
14,254
2026-02-24T11:49:27.272000Z
2026-02-24T11:49:27.272000Z
Lec.
Institute of Electrical and Electronics Engineers Inc., 2019. 41
false
false
false
14,253
2026-02-24T11:49:25.479000Z
2026-02-24T11:49:25.479000Z
Lec.
P. 1211–1227. 40
false
false
false
14,252
2026-02-24T11:49:23.733000Z
2026-02-24T11:49:23.733000Z
Lec.
Vol. 7, No 6
false
false
false
14,251
2026-02-24T11:49:22.163000Z
2026-02-24T11:49:22.163000Z
Lec.
P. 1444–1458. 39
false
false
false
14,250
2026-02-24T11:49:20.371000Z
2026-02-24T11:49:20.371000Z
Lec.
Vol. 13, No 11
false
false
false
14,249
2026-02-24T11:49:18.983000Z
2026-02-24T11:49:18.983000Z
Lec.
Image Process. 2004
false
false
false
14,248
2026-02-24T11:49:17.292000Z
2026-02-24T11:49:17.292000Z
Lec.
A regularized curvature flow designed for a selective shape restoration // IEEE Trans
false
false
false
14,247
2026-02-24T11:49:15.469000Z
2026-02-24T11:49:15.469000Z
Lec.
Gil D., Radeva P
true
false
false
14,246
2026-02-24T11:49:13.813000Z
2026-02-24T11:49:13.813000Z
Lec.
Случайные блуждания и ветвящиеся процессы в случайной среде. 2000. 38
false
true
false
14,245
2026-02-24T11:49:11.823000Z
2026-02-24T11:49:11.823000Z
Lec.
P. 1–19. 37
false
false
false
14,244
2026-02-24T11:49:10.180000Z
2026-02-24T11:49:10.180000Z
Lec.
Vol. 2020, No 2 (8)
false
false
false
14,243
2026-02-24T11:49:08.360000Z
2026-02-24T11:49:08.360000Z
Lec.
Vol. 64, No 3
false
false
false
14,242
2026-02-24T11:49:06.767000Z
2026-02-24T11:49:06.767000Z
Lec.
Tomsk State University, 2022
false
false
false
14,241
2026-02-24T11:49:04.745000Z
2026-02-24T11:49:04.745000Z
Lec.
Vol. 85, No 2
false
false
false
14,240
2026-02-24T11:49:03.152000Z
2026-02-24T11:49:03.152000Z
Lec.
Vol. 5, No 1. 9
false
true
false
14,239
2026-02-24T11:49:01.172000Z
2026-02-24T11:49:01.172000Z
Lec.
Для удобства взаимодействия с приложением была разработана инструкция, позволяющая комфортно работать с сервисом пользователям любых уровней технической подготовленности
false
true
false
14,238
2026-02-24T11:48:59.259000Z
2026-02-24T11:48:59.259000Z
Lec.
Также в ходе работы был реализован способ просмотра сохраненных результатов
false
true
false
14,237
2026-02-24T11:48:57.209000Z
2026-02-24T11:48:57.209000Z
Lec.
При работе с результатами пользователю предоставлена возможность сохранения анализов в базу данных
false
true
false
14,236
2026-02-24T11:48:55.610000Z
2026-02-24T11:48:55.610000Z
Lec.
Также пользователю предоставлена возможность комфортного изменения диаметров и позиций позвоночных артерий, если он не согласен с предсказаниями моделей
false
true
false
14,235
2026-02-24T11:48:53.935000Z
2026-02-24T11:48:53.935000Z
Lec.
Приложение предоставляет полноценный отчет с переведенными в миллиметры характеристиками позвоночных артерий, учитывая введенный пользователем масштаб
false
true
false
14,234
2026-02-24T11:48:52.295000Z
2026-02-24T11:48:52.295000Z
Lec.
Разработанный сервис позволяет пользователю загружать анонимные данные о пациенте, FOV и МРТ-изображения
false
true
false
14,233
2026-02-24T11:48:50.507000Z
2026-02-24T11:48:50.507000Z
Lec.
В ходе работы было разработано гибкое и комфортное в использовании приложение для автоматического проведения анализов
false
true
false
14,232
2026-02-24T11:48:48.741000Z
2026-02-24T11:48:48.741000Z
Lec.
Лучшие модели были использованы при разработке приложения
false
true
false
14,231
2026-02-24T11:48:46.818000Z
2026-02-24T11:48:46.818000Z
Lec.
Результаты были проанализированы с помощью необходимых метрик
false
true
false
14,230
2026-02-24T11:48:45.201000Z
2026-02-24T11:48:45.201000Z
Lec.
Затем каждая итерация коллекции данных была обучена с помощью предоставленных моделей
false
true
false
14,229
2026-02-24T11:48:43.607000Z
2026-02-24T11:48:43.607000Z
Lec.
Для препроцессинга данных были применены различные фильтры и аугментации, расширяющие датасет
false
true
false
14,228
2026-02-24T11:48:42.044000Z
2026-02-24T11:48:42.044000Z
Lec.
В работе было проведено исследование разнообразных подходов к обработке датасета МРТ-изображений
false
true
false
14,227
2026-02-24T11:48:40.239000Z
2026-02-24T11:48:40.239000Z
Lec.
При обучении классической сегментационной модели были применены различные функции потерь, что позволило полноценно оценить обучаемость модели
false
true
false
14,226
2026-02-24T11:48:38.590000Z
2026-02-24T11:48:38.590000Z
Lec.
В ходе поиска решения для выполнения задачи сегментации было проведено множество экспериментов, включая использование классических сегментационных моделей
false
true
false
14,225
2026-02-24T11:48:37.012000Z
2026-02-24T11:48:37.012000Z
Lec.
Учитывая круглую форму позвоночных артерий и предсказанные диаметры и позиции, удалось воссоздать новые маски для каждого МРТ-изображения
false
true
false
14,224
2026-02-24T11:48:35.111000Z
2026-02-24T11:48:35.111000Z
Lec.
Предоставленный базис позволил высчитывать диаметры и позиции позвоночных артерий с помощью нейросетевых моделей по отдельности
false
true
false
14,223
2026-02-24T11:48:33.367000Z
2026-02-24T11:48:33.367000Z
Lec.
Для реализации нейросетевого блока было принято решение считать, что позвоночные артерии на изображениях МРТ имеют круглую форму
false
true
false
14,222
2026-02-24T11:48:31.738000Z
2026-02-24T11:48:31.738000Z
Lec.
В ходе проведенной работы была разработана модель пошаговой сегментации позвоночных артерий на изображениях МРТ
false
true
false
14,221
2026-02-24T11:48:29.904000Z
2026-02-24T11:48:29.904000Z
Lec.
Приложение прошло проверку всех трех тестов
false
true
false
14,220
2026-02-24T11:48:28.169000Z
2026-02-24T11:48:28.169000Z
Lec.
Третий тест был реализован для проверки открытия окна изменения позиций и корректности загрузки изображений, позиций и диаметров
false
true
false
14,219
2026-02-24T11:48:26.383000Z
2026-02-24T11:48:26.384000Z
Lec.
Задача второго теста заключалась в проверке корректности отображения данных и содержания необходимых расчетов в окне просмотра результатов
false
true
false
14,218
2026-02-24T11:48:24.563000Z
2026-02-24T11:48:24.563000Z
Lec.
Задачей первого теста являлась проверка корректности ввода измененных значений диаметров позвоночных артерий и преобразования обратно из миллиметров в пиксели для сохранения в базе данных
false
true
false
14,217
2026-02-24T11:48:22.807000Z
2026-02-24T11:48:22.807000Z
Lec.
Для проверки работы были созданы тесты
false
true
false
14,216
2026-02-24T11:48:21.260000Z
2026-02-24T11:48:21.260000Z
Lec.
Ввод предыдущего анализа
false
true
false
14,215
2026-02-24T11:48:19.511000Z
2026-02-24T11:48:19.511000Z
Lec.
При вводе существующего ID открывается окно с просмотром результатов для указанного исследования
false
true
false
14,214
2026-02-24T11:48:17.574000Z
2026-02-24T11:48:17.574000Z
Lec.
Если введенного ID не существует, то приложение предупреждает пользователя с помощью окна с ошибкой
false
true
false
14,213
2026-02-24T11:48:16.035000Z
2026-02-24T11:48:16.035000Z
Lec.
При открытии окна просмотра предыдущих анализов у пользователя запрашивается ID исследования
false
true
false
14,212
2026-02-24T11:48:14.524000Z
2026-02-24T11:48:14.524000Z
Lec.
При сохранении анализа в окне просмотра результатов пользователю выводится ID анализа
false
true
false
14,211
2026-02-24T11:48:12.824000Z
2026-02-24T11:48:12.824000Z
Lec.
В главном окне реализована вторая кнопка «Просмотреть предыдущий анализ»
false
true
false
14,210
2026-02-24T11:48:10.915000Z
2026-02-24T11:48:10.915000Z
Lec.
Загрузка предыдущих анализов
false
true
false
14,209
2026-02-24T11:48:09.019000Z
2026-02-24T11:48:09.019000Z
Lec.
Измененные позиции
false
true
false
14,208
2026-02-24T11:48:07.356000Z
2026-02-24T11:48:07.356000Z
Lec.
Матрица кортежей из чисел с плавающей точкой
false
true
false