Поисковый запрос: (<.>R=28$<.>) |
Общее количество найденных документов : 10
Показаны документы с 1 по 10 |
1. | Шишов А.Е. Способ объектно-ориентированного распознавания облачности глубокой конвекции на основе данных геостационарного метеорологического искусственного спутника Земли с применением машинного обучения/А. Е. Шишов // Метеорология и гидрология , 2024.-№4.-С.78-90
|
2. | Чурсин В.В. Применение глубинных нейронных сетей для обнаружения вероятных зон атмосферных осадков и гроз/В. В. Чурсин, А. А. Косторная // Метеорология и гидрология , 2024.-№4.-С.55-66
|
3. | Численное исследование влияния арктического колебания на характеристики атмосферных блокирований/И.В. Боровко, В.С. Градов, Г.А. Платов, В.Н. Крупчатников // Метеорология и гидрология , 2023.-№11.-С.39-49
|
4. | Хайкин Саймон Нейронные сети. Полный курс./Саймон Хайкин. - 2020
|
5. | Сумачев А.Э. Применение методов обучения искусственных нейронных сетей при прогнозировании высших уровней воды на примере рек Двинско-Печерского бассейнового округа/А. Э. Сумачев, Л. С. Банщикова, С. А. Грига // Метеорология и гидрология , 2024.-№4.-С.104-115
|
6. | Кучма М.О. Применение физических и нейросетевых методов в задаче оперативного детектирования водной поверхности/М. О. Кучма // Метеорология и гидрология , 2024.-№4.-С.67-77
|
7. | Захваткина Н.Ю. Использование метода нейронной сети для выделения разрывов в ледяном покрове арктических морей по рдиолокационным данным/Н. Ю. Захваткина, И. А. Бычкова, В. Г. Смирнов // Метеорология и гидрология , 2024.-№4
|
8. | Зайцев Ф.С. Математическое моделирование эволюции тороидальной плазмы/Ф. С. Зайцев. - 2011
|
9. | Джоши Пратик Искусственный интеллект с примерами на Python. Создание приложений искусственного интеллекта с помощью Python для взаимодействия с окружающим миром/Пратик Джоши. - 2019
|
10. | Вязилов Е. Д. Цифровая трансформация гидрометеорологического обеспечения потребителей/ФГБУ "ВНИИГМИ-МЦД" Т. II.: Применение в различных отраслях. - 2022
|
|