Версия для слепых
Методы и алгоритмы детектирования объектов на основе нейронной сети с полносвязным ядром свертки : диссертация . кандидата технических наук : 05.13.17
Методы и алгоритмы детектирования объектов на основе нейронной сети с полносвязным ядром свертки
диссертация ... кандидата технических наук : 05.13.17
Санкт-Петербург, 2019

Методы и алгоритмы детектирования объектов на основе нейронной сети с полносвязным ядром свертки
диссертация ... кандидата технических наук : 05.13.17

Санкт-Петербург, 2019
В полном объеме текст документа доступен в электронных читальных залах библиотек-участников НЭБ

Библиографическое описание

Скопировать
Алексеев, Алексей Алексеевич. Методы и алгоритмы детектирования объектов на основе нейронной сети с полносвязным ядром свертки : диссертация ... кандидата технических наук : 05.13.17 / Алексеев Алексей Алексеевич; [Место защиты: С.-Петерб. нац. исслед. ун-т информац. технологий, механики и оптики]. — Санкт-Петербург, 2019. — 238 с. : ил. : 14,5х20,5 см.

Детальная информация

Код документа в НЭБ
000199_000009_010224901
Каталог
Автор(ы)
Заглавие
Методы и алгоритмы детектирования объектов на основе нейронной сети с полносвязным ядром свертки : диссертация . кандидата технических наук : 05.13.17
Место издания
Санкт-Петербург
Год издания
2019
Объем
238 с.
Ответственность
Алексеев Алексей Алексеевич; [Место защиты: С.-Петерб. нац. исслед. ун-т информац. технологий, механики и оптики]
ББК
З973.235-018,0
Язык
Русский
Английский

Другие документы из источника "Российская государственная библиотека (РГБ)"

Посмотреть все документы источника "Российская государственная библиотека (РГБ)"

MARC-запись (MARC21)

LDR
02574nam a2200349 i 4500
001
010224901
003
RuMoRGB
005
20230217125938.0
008
200116s2019 ru |||| m |00 u rus d
017
##
$a: д1679-20
$b: RuMoRGB
040
##
$a: RuMoRGB
$b: rus
$c: RuMoRGB
041
##
$a: rus
$a: eng
044
##
$a: ru
072
#1
$a: 05.13.17
$2: nsnr
084
##
$a: З973.235-018,0
$2: rubbk
100
1#
$a: Алексеев, Алексей Алексеевич
245
##
$a: Методы и алгоритмы детектирования объектов на основе нейронной сети с полносвязным ядром свертки :
$b: диссертация ... кандидата технических наук : 05.13.17
$c: Алексеев Алексей Алексеевич; [Место защиты: С.-Петерб. нац. исслед. ун-т информац. технологий, механики и оптики]
260
##
$a: Санкт-Петербург
$c: 2019
300
##
$a: 238 с.
$b: ил.
$c: 14,5х20,5 см
504
##
$a: Библиогр.: с. 195-208
515
##
$a: В дис. с. 209-238 отсутствует сплошная нумерация
541
1#
$c: OEK
$d: 20200116
546
##
$a: Парал. тит. л. на англ. яз.
546
##
$a: В дис. текст на рус. яз. и англ. яз.
650
#1
$a: Теоретические основы информатики
$2: nsnr
650
#1
$a: Радиоэлектроника -- Вычислительная техника -- Электронные вычислительные машины (компьютеры) -- Цифровые электронные вычислительные машины. Программирование -- Специализированные компьютеры и системы. Отдельные информационные технологии -- Автоматическая обработка изображений. Распознавание образов -- Программирование
$2: rubbk
720
1#
$a: Санкт-Петербургский национальный исследовательский университет информационных технологий, механики и оптики
852
1#
$a: РГБ
$b: OD
$c: HL03
$j: 61 20-5/448
$x: 39
856
11
$q: application/pdf
$u: http://dlib.rsl.ru/rsl01010000000/rsl01010224000/rsl01010224901/rsl01010224901.pdf
$y: Читать
Национальная электронная библиотека (НЭБ) предлагает Вам ознакомиться с подробной информацией о документе: « Методы и алгоритмы детектирования объектов на основе нейронной сети с полносвязным ядром свертки : диссертация . кандидата технических наук : 05.13.17 » , автор — Алексеев А.А.. Документ был опубликован в 2019 году. Место издания — Санкт-Петербург. Электронный ресурс – электронная копия документа предоставлена в НЭБ библиотекой "Российская государственная библиотека". Фонд библиотеки расположен по адресу: 119019, Москва, ул. Воздвиженка, 3/5. На сайте rusneb.ru Вы можете читать онлайн оцифрованную версию документа « Методы и алгоритмы детектирования объектов на основе нейронной сети с полносвязным ядром свертки : диссертация . кандидата технических наук : 05.13.17 » в удобной системе просмотра документов.
Вы находитесь на новой версии портала Национальной Электронной Библиотеки. Если вы хотите воспользоваться старой версией, перейдите по ссылке .