Автор: Подмарькова Екатерина Михайловна
| Название: | Система интеграции тестовых материалов | 
|
| Тематика: | техника | |
| Вид ресурса: | электронная копия бумажного издания | |
| Тип ресурса: | Статья | |
| Целевое назначение: | Учебное | |
| Целевая аудитория: | Преподаватель | |
| Аннотация: | Предлагается концепция среды хранения и поддержки тестовых вопросов для различных систем автоматизированного тестирования, применяемых в учебном процессе | |
| Дата издания: | 2019 | |
| Дата загрузки: | 11.11.2019 | |
| Издательство: | Издательство ПГУ | |
| Название: | Модель представления знаний в области правовой информации |
|
| Тематика: | техника | |
| Вид ресурса: | электронная копия бумажного издания | |
| Тип ресурса: | Статья | |
| Целевое назначение: | Научное | |
| Целевая аудитория: | Исследователь | |
| Дата издания: | 2020 | |
| Дата загрузки: | 11.11.2020 | |
| Издательство: | Известия высших учебных заведений. Поволжский регион. Технические науки | |
| Название: | Теория вычислительных процессов и структур |
|
| Тематика: | техника | |
| Вид ресурса: | электронная копия бумажного издания | |
| Тип ресурса: | Методические указания (рекомендации) для обучающихся по изучению дисциплины (модуля) с учетом формы обучения | |
| Целевое назначение: | Учебное | |
| Целевая аудитория: | Учащийся | |
| Аннотация: | Даны указания к выполнению лабораторных работ по курсу «Теория вычислительных процессов и структур» по следующей тематике: создание процессов и потоков, задание приоритетов их выполнения, синхронизация работы вычислительных процессов, передача данных между процессами для реализации алгоритмов их взаимодействия, изучение аспектов многопоточного программирования. | |
| Дата издания: | 2020 | |
| Дата загрузки: | 28.11.2020 | |
| Издательство: | Пензенский Государственный Университет | |
| Название: | Восходящий синтаксический анализ текстов на естественном языке |
|
| Тематика: | техника | |
| Вид ресурса: | электронное немультимедийное издание | |
| Тип ресурса: | Статья | |
| Целевое назначение: | Научное | |
| Целевая аудитория: | Исследователь | |
| Дата издания: | 2021 | |
| Дата загрузки: | 09.06.2021 | |
| Издательство: | Воронежский институт высоких технологий (Воронеж) | |
| Название: | Алгоритм улучшения трассировки печатных плат |
|
| Тематика: | техника | |
| Вид ресурса: | электронная копия бумажного издания | |
| Тип ресурса: | Статья | |
| Целевое назначение: | Научное | |
| Целевая аудитория: | Исследователь | |
| Дата издания: | 2021 | |
| Дата загрузки: | 18.11.2021 | |
| Издательство: | Модели, системы, сети в экономике, технике, природе и обществе | |
| Название: | Системный анализ |
|
| Тематика: | техника | |
| Вид ресурса: | электронная копия бумажного издания | |
| Тип ресурса: | Учебно-методическое пособие | |
| Целевое назначение: | Учебное | |
| Целевая аудитория: | Учащийся | |
| Дата издания: | 2021 | |
| Дата загрузки: | 18.11.2021 | |
| Издательство: | Издательство ПГУ | |
| Название: | Объектно-ориентированное программирование |
|
| Тематика: | техника | |
| Вид ресурса: | электронная копия бумажного издания | |
| Тип ресурса: | Учебно-методическое пособие | |
| Целевое назначение: | Учебное | |
| Целевая аудитория: | Учащийся | |
| Аннотация: | Дано описание аспектов объектно-ориентированного программирования на языке C++, широко используемого в системах автоматизированного проектирования и информационных системах. Материал подкрепляется практическими заданиями по следующей тематике: проектирование классов, наследование и агрегация, виртуальные функции, обработка исключений. Приводятся примерные темы заданий для курсового проектирования. | |
| Дата издания: | 2023 | |
| Дата загрузки: | 27.09.2023 | |
| Издательство: | Издательство ПГУ | |
| Название: | The Concept of Complex Assessment System for Territories |
|
| Тематика: | техника | |
| Вид ресурса: | электронная копия бумажного издания | |
| Тип ресурса: | Статья | |
| Целевое назначение: | Научное | |
| Целевая аудитория: | Исследователь | |
| Дата издания: | 2023 | |
| Дата загрузки: | 18.11.2023 | |
| Издательство: | Springer Nature Switzerland AG | |
| Название: | Кластеризация субъектов РФ по мощности образования |
|
| Тематика: | техника | |
| Вид ресурса: | электронная копия бумажного издания | |
| Тип ресурса: | Статья | |
| Целевое назначение: | Научное | |
| Целевая аудитория: | Исследователь | |
| Аннотация: | Для эффективного управления образованием нужно принимать своевременные и оптимальные решения. В настоящее время для управления системой образования региона используются данные из многих информационных систем, не предоставляя возможность для принятия решений «в одном окне». По различным регионам имеется различное количество школ начального, среднего образования, различное количество учреждений среднего профессионального образования и различное количество учреждений высшего профессионального образования, каждое из которых имеет различную образовательную мощность. Кроме того, количество обучающихся так же различается по территориям. Авторы предлагают разрабатывать систему поддержки принятия решений различного уровня в зависимости от региона, для чего выполняется кластеризация регионов по образовательным мощностям. | |
| Дата издания: | 2024 | |
| Дата загрузки: | 11.11.2024 | |
| Издательство: | Воронежский государственный технический университет | |
| Название: | Разработка концепции системы проведения экспресс-опроса обучающихся |
|
| Тематика: | техника | |
| Вид ресурса: | электронная копия бумажного издания | |
| Тип ресурса: | Статья | |
| Целевое назначение: | Научное | |
| Целевая аудитория: | Исследователь | |
| Аннотация: | Разработана концепция системы для автоматизированного экспресс-опроса, устраняющая недостатки традиционного тестирования. Преподаватель устно формулирует вопросы, а студент выбирает ответ через веб-страницу на своем устройстве. Данный подход сочетает минимальные затраты на подготовку теста с возможностью охвата всей аудитории. | |
| Дата издания: | 2025 | |
| Дата загрузки: | 22.06.2026 | |
| Издательство: | Пензенский государственный университет | |
| Название: | Enhancing Neural Network Performance with a Pre-Trained Low-Level Feature Detection Unit |
|
| Тематика: | техника | |
| Вид ресурса: | электронная копия бумажного издания | |
| Тип ресурса: | Статья | |
| Целевое назначение: | Научное | |
| Целевая аудитория: | Исследователь | |
| Аннотация: | The paper proposes a new approach to designing neural network architectures, inspired by neurophysiological findings on the visual cortex, to enhance both training efficiency and pattern recognition accuracy. The foundation of this method lies in emulating the function of detector neurons in the brain, which are specialized for recognizing elementary visual features such as simple lines and shapes. To integrate this biological principle into artificial systems, the study introduces an additional block of pre-trained neurons into a conventional neural network model. This block is specifically dedicated to the low-level processing of fundamental image components. The results demonstrate that the incorporation of this specialized block yields the benefit: it improves the final quality of image recognition by the network. A key advantage of this architecture is that the pre-trained neurons do not consume computational resources during the main network's training phase, as their parameters are already optimized. The research investigates the dependency of training speed and recognition quality on the presence and specific composition of this lines-recognizing block. In conclusion it is indicates that approach to optimizing the architecture of neural networks has been developed and experimentally validated: applying of additional block of pretrained neurons that simulate the operation of detector neurons in the primary visual cortex leads to increased efficiency of existing neural networks. | |
| Дата издания: | 2025 | |
| Дата загрузки: | 22.06.2026 | |
| Издательство: | IEEE Publisher | |