Условия для оптимизации компоновки РЭС по критерию минимума внешних связей между сформированными блоками. Характеристика алгоритма разрезания мультиграфа, отличающегося от известных классических алгоритмов подходом к формированию заданных кусков.

Научные положения теории информации и формальной информации. Процесс написания сообщения на листе бумаги. Универсальность алгоритма преобразования формальной информации. Возможность обозначения любого знания бесконечным количеством идентификаторов.

Анализ проблем обеспечения безопасности программного обеспечения, вызываемые разрушающими программами. Мотивы действий субъекта, осуществляющего разработку дефектов. Классификация разрушающих программных средств по О. Казарину, С. Охрименко, Г. Черней.

Формирование автоматизированных справочников по компонентам районных электрических сетей. Рассмотрение методики ранжирования однородных альтернатив по числу пи и L-правилам в ассоциативных матрицах. Алгоритм построения очередей оборудования на ремонт.

Сущность алгоритма раскраски графа, сферы применения данного процесса. Создание и листинг программы, в которой пользователь мог бы иметь возможность сгенерировать случайный граф, который правильно раскрашивался бы минимальным количеством цветов.

Анализ и осмысление опыта раскрытия данных о бюджете органов власти как важной части политики открытости современного государства. Эффективность и приемлемость использования зарубежного опыта в российских условиях. Разработка соответствующих рекомендаций.

Разработка программного средства распараллеливания вычислительных алгоритмов. Нахождение транзитивных связей логической несовместимости и независимости операторов. Построение диаграммы выполнения для конкретной ветви алгоритма. Спецификация данных.

Применение методов глубинного обучения для распознавания G-квадруплексов в геноме Saccharomyces cerevisiae. Ошибка в разметке "plus strand" и "minus strand". Проверка на наличие квадруплексов по паттернам, при настройке на поиск G-квадруплексов.

Проектирование архитектуры программного комплекса на основе нейросетевых технологий для распознавания жестового языка инвалидов с нарушением слуха. Machine Learning: регрессионный методы интеллектуального анализа данных. Тестирование нейронной сети.

Представлено действие алгоритма, который показывает хорошие результаты на сложных многокомпонентных логотипах, которые могут иметь сложные градиенты. Преимуществом данного алгоритма является линейное по количеству точек изображения время работы.

Разработка нейронной сети для распознавания изображений. Рассмотрение примеров применения машинного обучения в различных областях. Фреймворки и библиотеки для упрощения разработки ботов для Telegram. Создание приложения при помощи нейросети на Python.

Математические основы построения фрактальных кодов изображения в градациях серого, подходы к применению таких кодов в задаче распознавания образов. Возможность применения теоремы о сжимающих отображениях для измерения разности между изображениями.

Характеристика преобразования колебаний воздуха в электрические сигналы при помощи микрофона, отфильтровав при этом помехи и шумы. Особенность выделения из оцифрованного звука лингвистических конструкций с применением различных математических методов.

Создание алгоритма и программы для распознавания лица по фотографии c использованием библиотеки OpenCV методом искусственных нейронных сетей. Алгоритм бустинга для поиска лиц. Вычисление признаков и сравнение их совокупностей между собой разными методами.

Дано сравнение известных методов распознавания трехмерных объектов по контурам и предложен новый метод, успешно применяющийся в задаче распознавания автомобилей. Преимущество данного подхода - это возможность использования внутренних и частичных контуров.

Задачи идентификации неоднородностей на цифровых изображениях. Предварительная обработка снимков с использованием полосовых частотных фильтров. Преобразование изображений в псевдоцвета. Принципы нейросетевой технологии для распознавания текстуры снимков.

Понятие распознавания: история развития, классификация основных методов распознавания образов (РО). Общая характеристика задач РО и их основные типы. Главные проблемы и перспективы развития распознавания образов: особенности применения РО на практике.

Изучение свойства автоматических систем брать на себя отдельные функции мыслительной способности человека. Проведение сравнительного анализа работоспособности системы хранения знаний человека и переработки информации в любых интеллектуальных системах.

Практические приложения распознавания образов. Выработка правил классификации самолетов для бомбардировщиков и истребителей в зависимости от их максимальной скорости и максимального взлетного веса. Обучение по алгоритму обратного распространения ошибки.

Создание шаблона, который позволит студенту приобрести необходимые знания для создания, обучения и стимуляции нейронной сети. Проектирование приложения по визуализации образов букв русского алфавита. Шаблоны букв, созданные в графическом редакторе.

Искусственная нейронная сеть как метод анализа и распознавания образов. Обработка изображения и создание множества обучающих примеров с ошибками. Обучение нейронных сетей с использованием математического пакета Octave. Отбор и тест оптимальной сети.

Исследование проблемы математического распознавания растительных объектов, имеющих фрактальную поверхность. Разработка недорогих датчиков, способных мгновенно распознать конкретные компоненты растительного материала, имеющие неровную поверхность объекта.

Обобщение основных подходов к распознаванию текста. Принципы функционирования программного обеспечения OCR – оптического распознавания символов. Контекстное распознавание текста. Нейронные сети. Примеры программ для различных видов распознавания текста.

Анализ вопросов использования нейронной сети для распознавания фигур технического анализа. Сравнение способов формирования входных образов. Конгломерат нейронных сетей для распознавания фигур технического анализа. Трактовка выходов нейронной сети.

Описание подхода к распознаванию штрихового кода на цифровом изображении, позволяющего сканировать коды при плохом освещении и различных углах поворота изображения; схема алгоритма. Преобразование картинки в массив контрастности каждого пикселя картинки.

Рассмотрен алгоритм распознавания языка жестов на видео потоке. Подробно описан этап отслеживания движения на видео, локализация ладони и определения смены жестов. Реализация алгоритма на языке octave с использованием библиотек компьютерного зрения.

Особенность обнаружения символов и распознания текста с изображения при помощи Tesseract-OCR. Характеристика создания и работы Tesseract. Взаимодействие Tesseract-OCR с языком программирования Python. Анализ последовательности оптического распознавания.

Метод распознаваний диагностических изображений, результаты имитационного моделирования. Компьютерная обработка и интерпретация тканевой текстуры методами построения полей направлений. Применение поля для определения локальных признаков текстур.

Рассматривается возможность оценки деятельности экспертной службы как системы массового обслуживания. Приведено эмпирическое распределение интервалов времени между заявками на проведение автотехнической экспертизы. Способы снижения количества ДТП.

Подходы к автоматизации подбора фрилансеров для дистанционной работы в сфере информационных технологий. Краткое описание возникновения и определение фриланса. Агрегация компетенций фрилансера по группам специальностей. дальнейшие шаги по подбору.