В данной статье рассматривается роль алгоритмов в решении задач искусственного интеллекта (ИИ) и способы повышения их эффективности. Будут проанализированы основные алгоритмические подходы, используемые в системах (ИИ), а также освещены их преимущества и ограничения. В статье использована передовая литература, которая поможет изучить теоретические и практические аспекты алгоритмов искусственного интеллекта.
В статье рассматривается роль цифровых технологий и искусственного интеллекта в современном мире, особенно в контексте их влияния на мировую экономику. Обсуждаются теоретические аспекты применения искусственного интеллекта в науке, образовании и промышленности, а также практические примеры успешного внедрения цифровых технологий в экономические процессы.
В данной статье рассматривается роль цифровых технологий и искусственного интеллекта в современном обществе, в частности, их применение в науке, образовании и промышленности. Освещены практические приложения технологий искусственного интеллекта, их влияние на деятельность человека, эффективность и перспективы развития.
В статье рассматриваются ключевые аспекты внедрения искусственного интеллекта в образовательный процесс. На примере разработки онлайн-курса по базам данных показано практическое применение искусственного интеллекта: генерация материала, автоматическая проверка заданий, чат-бот и др. Особое внимание уделяется роли искусственного интеллекта, как инструмента поддержки для преподавания.
В статье исследована эффективность ансамблевых алгоритмов на основе принципов частичной прсцедентности при классификации стадий рака. Механизм взвешенного принятия решений на основе линейной свертки показал высокие результаты при классификации типов рака (С 16, С17, С18, С44, С50, С00). Разработан метод на основе манхэттенского расстояния и пороговых значений, результаты сравнены с классическими алгоритмами. Предложенный ансамблевый алгоритм повышает точность классификации до 94,7-96,2%, что на 3-10% выше результатов существующих алгоритмов.
Настоящая работа посвящена исследованию применения машинного обучения (ML) для трансформации бизнсс-процсссов в условиях цифровой экономики. Рассматриваются возможности использования алгоритмов ML для автоматизации управления, прогнозирования ключевых показателей эффективности (K.PI) и оптимизации распределения ресурсов. В статье подробно описаны теоретические основы, методология разработки программного решения, а также результаты экспериментов на реальных данных из логистики и электронной коммерции. Приводятся примеры применения линейной регрессии, случайного леса, градиентного бустинга и нейронных сетей, демонстрирующие их эффективность в повышении производительности и снижении издержек. Работа подчёркивает стратегическую роль ML как инструмента достижения конкурентных преимуществ и предлагает направления для дальнейших исследований в области адаптации технологий к различным отраслям.
В работе представлена математическая модель, и результаты проведенных численных расчетов, предназначенные для анализа и прогнозирования распространения загрязняющих веществ в приземном слое атмосферы. Модель учитывает динамику уменьшения концентрации загрязнителей за счет их естественного разложения и фотохимической трансформации, влияние изменений розы ветров и топографии местности, изменение коэффициентов диффузии и турбулентного перемешивания в зависимости от стабильности атмосферной стратификации. Высокая точность и устойчивость результатов обеспечивается за счет использования полунеявной конечно-разностной схемы и метода «прямых» для решения поставленных задач.
В статье разработано математическая модель описывающий процессы нелинейной фильтрации подземных вод в многослойных неоднородных пористых средах, влияющих на поток фунтовых вод и перенос загрязняющих веществ.
В данной статье анализируются возможности технологий искусственного интеллекта в оцифровке, систематизации и анализе научно-исторического наследия. На примере архивных материалов физико-технического института рассмотрены методология и программные средства цифровой платформы, созданные на основе практического опыта. Анализируются такие направления, как оцифровка архивных документов с использованием технологий OCR, семантический анализ, автоматическая классификация и построение графиков научных знаний.
В этой статье исследуется важность педагогических технологий в преподавании истории. Показано, как эффективно осуществляется процесс исторического познания учащихся с помощью инновационных методов обучения, в частиоеги, интерактивных игр, групповых дискуссий и практических занятий. Обсуждается роль участия родителей и общественности в образовательном процессе, повышение интереса учащихся к истории.
В данной статье рассматривается процесс цифровизации научного наследия Физико-технического института, включая его исторически значимые открытия и разработки. Анализируются возможности визуализации научных данных и создания интерактивных образовательных ресурсов с использованием современных цифровых технологий. В исследовании также предлагаются практические рекомендации по интеграции цифрового контента в образовательный процесс.
Ҳар бир инсон хаёти давомида қайсидир йўналишда қандайдир даражада из қолдиради. Баъзилар билинар-билинмас из қолдирса, айрим катта ҳарфлар билан ёзилувчи инсонлар хаётда шундай из қолдирадики, ундан нафақат ушбу инсонни ёдлаш, балки, бир нсча авлод ёшлари учун ўрнак машъали ва тимсоли бўлиб қолади.
