Choice of metadata IPR SMART
Page 3, Results: 28
Report on unfulfilled requests: 0
21.
Подробнее
133369
Пылов, П. А.
Основы работы с моделями машинного и глубокого обучения : учебное пособие / Пылов П. А. - Москва, Вологда : Инфра-Инженерия, 2023. - 256 с. - ISBN 978-5-9729-1547-7 : Б. ц. - Текст : электронный.
Книга находится в Премиум-версии IPR SMART.
ББК 32.813
Кл.слова (ненормированные):
глубокое обучение -- гребневая регрессия -- машинное обучение -- нейронная сеть
Аннотация: Представлены необходимые инструменты для программной и математической разработки моделей прикладного машинного и глубокого обучения. Показаны базовые принципы и аспекты, которыми оперирует область Data Science. Дан ознакомительный экскурс по теоретической составляющей курса, для каждой рассмотренной модели машинного/глубокого обучения поставлена в соответствие её прикладная реализация. Для студентов, обучающихся по направлению подготовки «Искусственный интеллект». Может быть полезно специалистам в области искусственного интеллекта.
Доп.точки доступа:
Майтак, Р. В.
Дягилева, А. В.
Пылов, П. А.
Основы работы с моделями машинного и глубокого обучения : учебное пособие / Пылов П. А. - Москва, Вологда : Инфра-Инженерия, 2023. - 256 с. - ISBN 978-5-9729-1547-7 : Б. ц. - Текст : электронный.
Книга находится в Премиум-версии IPR SMART.
| УДК |
Кл.слова (ненормированные):
глубокое обучение -- гребневая регрессия -- машинное обучение -- нейронная сеть
Аннотация: Представлены необходимые инструменты для программной и математической разработки моделей прикладного машинного и глубокого обучения. Показаны базовые принципы и аспекты, которыми оперирует область Data Science. Дан ознакомительный экскурс по теоретической составляющей курса, для каждой рассмотренной модели машинного/глубокого обучения поставлена в соответствие её прикладная реализация. Для студентов, обучающихся по направлению подготовки «Искусственный интеллект». Может быть полезно специалистам в области искусственного интеллекта.
Доп.точки доступа:
Майтак, Р. В.
Дягилева, А. В.
22.
Подробнее
135783
Газуль, С. М.
Основы СУБД Libreoffice Base и Bi-системы Yandex Datalens : учебное пособие / Газуль С. М. - Санкт-Петербург : Международный банковский институт имени Анатолия Собчака, 2023. - 102 с. - ISBN 978-5-4228-0159-6 : Б. ц. - Текст : электронный.
Книга находится в Премиум-версии IPR SMART.
ББК 32.81
Кл.слова (ненормированные):
bi-система -- libreoffice base -- yandex datalens -- данные -- запросы -- информатика -- информационные технологии -- реляционная модель -- субд
Аннотация: В учебном пособии показаны особенности реляционной модели данных. Практическая часть пособия показывает основы работы с данными в реляционной модели данных в СУБД LibreOffice Base и BI-решении Yandex DataLens. Учебное пособие будет полезно бакалаврам младших курсов направления подготовки «Прикладная информатика», «Бизнес-информатика», «Информационные системы и технологии», «Экономика», «Менеджмент», а также других технических и нетехнических направлений подготовки.
Газуль, С. М.
Основы СУБД Libreoffice Base и Bi-системы Yandex Datalens : учебное пособие / Газуль С. М. - Санкт-Петербург : Международный банковский институт имени Анатолия Собчака, 2023. - 102 с. - ISBN 978-5-4228-0159-6 : Б. ц. - Текст : электронный.
Книга находится в Премиум-версии IPR SMART.
| УДК |
Кл.слова (ненормированные):
bi-система -- libreoffice base -- yandex datalens -- данные -- запросы -- информатика -- информационные технологии -- реляционная модель -- субд
Аннотация: В учебном пособии показаны особенности реляционной модели данных. Практическая часть пособия показывает основы работы с данными в реляционной модели данных в СУБД LibreOffice Base и BI-решении Yandex DataLens. Учебное пособие будет полезно бакалаврам младших курсов направления подготовки «Прикладная информатика», «Бизнес-информатика», «Информационные системы и технологии», «Экономика», «Менеджмент», а также других технических и нетехнических направлений подготовки.
23.
Подробнее
124000
Протодьяконов, А. В.
Алгоритмы Data Science и их практическая реализация на Python : учебное пособие / Протодьяконов А. В. - Москва, Вологда : Инфра-Инженерия, 2022. - 392 с. - ISBN 978-5-9729-1006-9 : Б. ц. - Текст : электронный.
Книга находится в Премиум-версии IPR SMART.
ББК 32.813
Кл.слова (ненормированные):
data science -- python -- алгоритмы -- машинное обучение
Аннотация: Рассмотрен полный каскад разработки моделей искусственного интеллекта. Проанализирована область Data Science, из которой выделены все необходимые для прикладной сферы алгоритмы машинного обучения, расположенные по уровню возрастания сложности работы с ними. Для студентов, изучающих информационные технологии. Может быть полезно как начинающим программистам, так и специалистам высокого уровня.
Доп.точки доступа:
Пылов, П. А.
Садовников, В. Е.
Протодьяконов, А. В.
Алгоритмы Data Science и их практическая реализация на Python : учебное пособие / Протодьяконов А. В. - Москва, Вологда : Инфра-Инженерия, 2022. - 392 с. - ISBN 978-5-9729-1006-9 : Б. ц. - Текст : электронный.
Книга находится в Премиум-версии IPR SMART.
| УДК |
Кл.слова (ненормированные):
data science -- python -- алгоритмы -- машинное обучение
Аннотация: Рассмотрен полный каскад разработки моделей искусственного интеллекта. Проанализирована область Data Science, из которой выделены все необходимые для прикладной сферы алгоритмы машинного обучения, расположенные по уровню возрастания сложности работы с ними. Для студентов, изучающих информационные технологии. Может быть полезно как начинающим программистам, так и специалистам высокого уровня.
Доп.точки доступа:
Пылов, П. А.
Садовников, В. Е.
24.
Подробнее
125860
Иорданская, Ф. А.
Мониторинг функциональной подготовленности спортсменов - диагностические и прогностические возможности с использованием мобильных технологий в процессе тернировочных мероприятий : монография / Иорданская Ф. А. - Москва : Издательство «Спорт», 2022. - 284 с. - ISBN 978-5-907601-04-8 : Б. ц. - Текст : электронный.
Книга находится в Премиум-версии IPR SMART.
ББК 75.0
Кл.слова (ненормированные):
диагностика -- мониторинг -- подготовка -- спортсмен -- тренировочный процесс
Аннотация: Книга посвящена проблеме мониторинга функциональной подготовленности спортсменов разных возрастных групп как системно-диагностической и прогностической формы оперативного контроля, оснащенной новейшей мобильной аппаратурой для диагностики и физиотерапевтическими приборами для срочного восстановления. Рассмотрены особенности и эффективность программ мониторинга функциональной подготовленности спортсменов: на разных этапах спортивной подготовки; с учетом игрового амплуа, разного возраста и квалификации в футболе, хоккее с шайбой, волейболе и спортивной специализации в фигурном катании; особенности вегетативной ортостатической устойчивости высокорослых спортсменов и состоянию костного и мышечного метаболизма в процессе напряженных прыжковых нагрузок; особенности протекания временнóй адаптации при дальних широтных перелетах и смене часовых поясов у спортсменов разного пола и возраста и коррекции симптомов острого десинхроноза; выявлена эффективность частной, локальной формы мониторинга на примере изучения массы тела и компонентов мышечной и жировой массы тела в динамике двух олимпийских циклов подготовки. Возможность дневника самоконтроля – оперативной оценки переносимости тренировочных нагрузок детей на раннем этапе спортивной подготовки. Доказана эффективность модельных показателей игровых элементов в процессе мониторинга игровой деятельности соревнований по программе «Data-Volley». Книга предназначена врачам, тренерам, спортивным специалистам и профессиональным спортсменам; тренерам ДСШ, ДЮСШ и родителям детей на этапа ранней и начальной подготовки.
Иорданская, Ф. А.
Мониторинг функциональной подготовленности спортсменов - диагностические и прогностические возможности с использованием мобильных технологий в процессе тернировочных мероприятий : монография / Иорданская Ф. А. - Москва : Издательство «Спорт», 2022. - 284 с. - ISBN 978-5-907601-04-8 : Б. ц. - Текст : электронный.
Книга находится в Премиум-версии IPR SMART.
| УДК |
Кл.слова (ненормированные):
диагностика -- мониторинг -- подготовка -- спортсмен -- тренировочный процесс
Аннотация: Книга посвящена проблеме мониторинга функциональной подготовленности спортсменов разных возрастных групп как системно-диагностической и прогностической формы оперативного контроля, оснащенной новейшей мобильной аппаратурой для диагностики и физиотерапевтическими приборами для срочного восстановления. Рассмотрены особенности и эффективность программ мониторинга функциональной подготовленности спортсменов: на разных этапах спортивной подготовки; с учетом игрового амплуа, разного возраста и квалификации в футболе, хоккее с шайбой, волейболе и спортивной специализации в фигурном катании; особенности вегетативной ортостатической устойчивости высокорослых спортсменов и состоянию костного и мышечного метаболизма в процессе напряженных прыжковых нагрузок; особенности протекания временнóй адаптации при дальних широтных перелетах и смене часовых поясов у спортсменов разного пола и возраста и коррекции симптомов острого десинхроноза; выявлена эффективность частной, локальной формы мониторинга на примере изучения массы тела и компонентов мышечной и жировой массы тела в динамике двух олимпийских циклов подготовки. Возможность дневника самоконтроля – оперативной оценки переносимости тренировочных нагрузок детей на раннем этапе спортивной подготовки. Доказана эффективность модельных показателей игровых элементов в процессе мониторинга игровой деятельности соревнований по программе «Data-Volley». Книга предназначена врачам, тренерам, спортивным специалистам и профессиональным спортсменам; тренерам ДСШ, ДЮСШ и родителям детей на этапа ранней и начальной подготовки.
25.
Подробнее
142113
Самойлова, Е. М.
Цифровая трансформация проектирования и управления автоматизированных и автоматических производств : учебное пособие / Самойлова Е. М. - Москва : Ай Пи Ар Медиа, 2024. - 160 с. - ISBN 978-5-4497-3422-8 : Б. ц. - Текст : электронный.
Книга находится в Премиум-версии IPR SMART.
ББК 32.96
Кл.слова (ненормированные):
scada trace mode -- автоматизированное производство -- автоматическое производство -- графический интерфейс -- среда программирования -- цифровая трансформация
Аннотация: В учебном пособии рассматривается цифровая трансформация проектирования и управления автоматизированных и автоматических производств с применением технологий XXI века и их внедрением в высших учебных заведениях на примере применения высокотехнологичной российской программной системы для автоматизации технологических процессов SCADA TRACE MODE (Supervisory Control And Data Acquisition). Соответствует требованиям, предъявляемым Федеральным государственным образовательным стандартом высшего образования к изучению дисциплин: «Интегрированные системы проектирования и управления», «Автоматизация технологических процессов и производств», «Интегрированные системы проектирования и управления автоматизированных и автоматических производств», «Информационные системы в мехатронике и робототехнике», «Компьютерно-интегрированное проектирование». Предназначено для студентов, обучающихся по направлениям подготовки «Автоматизация технологических процессов и производств», «Мехатроника и робототехника». Учебное пособие также будет полезно аспирантам и специалистам, занимающимся вопросами проектирования и управления автоматизированными и автоматическими производствами в SCADA-системе TRACE MODE 6.
Доп.точки доступа:
Мусатов, В. Ю.
Самойлова, Е. М.
Цифровая трансформация проектирования и управления автоматизированных и автоматических производств : учебное пособие / Самойлова Е. М. - Москва : Ай Пи Ар Медиа, 2024. - 160 с. - ISBN 978-5-4497-3422-8 : Б. ц. - Текст : электронный.
Книга находится в Премиум-версии IPR SMART.
| УДК |
Кл.слова (ненормированные):
scada trace mode -- автоматизированное производство -- автоматическое производство -- графический интерфейс -- среда программирования -- цифровая трансформация
Аннотация: В учебном пособии рассматривается цифровая трансформация проектирования и управления автоматизированных и автоматических производств с применением технологий XXI века и их внедрением в высших учебных заведениях на примере применения высокотехнологичной российской программной системы для автоматизации технологических процессов SCADA TRACE MODE (Supervisory Control And Data Acquisition). Соответствует требованиям, предъявляемым Федеральным государственным образовательным стандартом высшего образования к изучению дисциплин: «Интегрированные системы проектирования и управления», «Автоматизация технологических процессов и производств», «Интегрированные системы проектирования и управления автоматизированных и автоматических производств», «Информационные системы в мехатронике и робототехнике», «Компьютерно-интегрированное проектирование». Предназначено для студентов, обучающихся по направлениям подготовки «Автоматизация технологических процессов и производств», «Мехатроника и робототехника». Учебное пособие также будет полезно аспирантам и специалистам, занимающимся вопросами проектирования и управления автоматизированными и автоматическими производствами в SCADA-системе TRACE MODE 6.
Доп.точки доступа:
Мусатов, В. Ю.
26.
Подробнее
143008
Сараджишвили, С. Э.
Цифровая обработка многомерных сигналов и Большие Данные : учебное пособие / Сараджишвили С. Э. - Санкт-Петербург : Санкт-Петербургский политехнический университет Петра Великого, 2023. - 183 с. - ISBN 978-5-7422-7890-0 : Б. ц. - Текст : электронный.
Книга находится в Премиум-версии IPR SMART.
ББК 32.940
Кл.слова (ненормированные):
big data -- z-преобразование -- бих-фильтр -- большие данные -- ких-фильтр -- многомерный сигнал -- программная инженерия -- фурье-преобразование -- цифровая обработка
Аннотация: Соответствует специальности 09.04.04 «Программная инженерия». Учебное пособие содержит последовательное изложение теоретических основ цифровой обработки многомерных сигналов. Рассматриваются характеристики систем, многомерные Фурье- и Z-преобразования для анализа сигналов и систем, вопросы быстрых алгоритмов фильтрации, особенности построения многомерных КИХ- и БИХ-фильтров, а также использования Microsoft Power BI в цифровой обработке многомерных сигналов. Предназначено для студентов высших учебных заведений, обучающихся по направлениям подготовки магистров «Системный анализ и управление», «Программная инженерия» и «Информатика и вычислительная техника». Также может использоваться в системах повышения квалификации, в учреждениях дополнительного профессионального образования.
Доп.точки доступа:
Воронков, И. А.
Сараджишвили, С. Э.
Цифровая обработка многомерных сигналов и Большие Данные : учебное пособие / Сараджишвили С. Э. - Санкт-Петербург : Санкт-Петербургский политехнический университет Петра Великого, 2023. - 183 с. - ISBN 978-5-7422-7890-0 : Б. ц. - Текст : электронный.
Книга находится в Премиум-версии IPR SMART.
| УДК |
Кл.слова (ненормированные):
big data -- z-преобразование -- бих-фильтр -- большие данные -- ких-фильтр -- многомерный сигнал -- программная инженерия -- фурье-преобразование -- цифровая обработка
Аннотация: Соответствует специальности 09.04.04 «Программная инженерия». Учебное пособие содержит последовательное изложение теоретических основ цифровой обработки многомерных сигналов. Рассматриваются характеристики систем, многомерные Фурье- и Z-преобразования для анализа сигналов и систем, вопросы быстрых алгоритмов фильтрации, особенности построения многомерных КИХ- и БИХ-фильтров, а также использования Microsoft Power BI в цифровой обработке многомерных сигналов. Предназначено для студентов высших учебных заведений, обучающихся по направлениям подготовки магистров «Системный анализ и управление», «Программная инженерия» и «Информатика и вычислительная техника». Также может использоваться в системах повышения квалификации, в учреждениях дополнительного профессионального образования.
Доп.точки доступа:
Воронков, И. А.
27.
Подробнее
146407
Кариев, Ч. А.
Технология Microsoft ADO .NET : учебное пособие / Кариев Ч. А. - Москва : Интернет-Университет Информационных Технологий (ИНТУИТ), Ай Пи Ар Медиа, 2025. - 665 с. - ISBN 978-5-4497-0945-5 : Б. ц. - Текст : электронный.
Книга находится в Премиум-версии IPR SMART.
ББК 32.973
Кл.слова (ненормированные):
база данных -- доступ -- защита данных -- компьютер -- технология -- технология ado.net
Аннотация: В учебном пособии рассматривается использование технологии ADO.NET для взаимодействия с базами данных Microsoft SQL Server 2000 и Microsoft Access, а также библиотекой .NETFramework. Более 90 готовых примеров на языке Visual C#, доступных для скачивания, позволят освоить практические методы решения наиболее распространенных задач. В издании описаны понятия, необходимые для освоения основного материала: элементы работы с СУБД Microsoft Access и Microsoft SQL 2000, преобразования баз данных, элементы языка SQL, работа с утилитами SQL Server Enterprise Manager и SQL Query Analyzer, излагаются основы защиты баз данных, а также подключение с различным уровнем доступа. Приводится большое количество примеров хранимых процедур, их применение в ADO.NET. Вводится технология XML с такими составляющими, как DTD, XSL, XSD. В основной части издания подробно разбираются следующие вопросы: объект Connection, пул соединений, объект Command и его методы ExecuteNonQuery, ExecuteScalar и ExecuteReader, применение транзакций, объекты DataSet, DataTable и DataColumn, фильтрация, сортировка и поиск данных, вывод связанных таблиц, создание и использование типизированного объекта DataSet, чтение и запись документов XML, передача изменений в базу данных при помощи параметров объектов Command, транзакций и объекта CommandBuilder, свойства, методы объектов DataAdapter и DataSet, введение в XML-веб сервисы.
Кариев, Ч. А.
Технология Microsoft ADO .NET : учебное пособие / Кариев Ч. А. - Москва : Интернет-Университет Информационных Технологий (ИНТУИТ), Ай Пи Ар Медиа, 2025. - 665 с. - ISBN 978-5-4497-0945-5 : Б. ц. - Текст : электронный.
Книга находится в Премиум-версии IPR SMART.
| УДК |
Кл.слова (ненормированные):
база данных -- доступ -- защита данных -- компьютер -- технология -- технология ado.net
Аннотация: В учебном пособии рассматривается использование технологии ADO.NET для взаимодействия с базами данных Microsoft SQL Server 2000 и Microsoft Access, а также библиотекой .NETFramework. Более 90 готовых примеров на языке Visual C#, доступных для скачивания, позволят освоить практические методы решения наиболее распространенных задач. В издании описаны понятия, необходимые для освоения основного материала: элементы работы с СУБД Microsoft Access и Microsoft SQL 2000, преобразования баз данных, элементы языка SQL, работа с утилитами SQL Server Enterprise Manager и SQL Query Analyzer, излагаются основы защиты баз данных, а также подключение с различным уровнем доступа. Приводится большое количество примеров хранимых процедур, их применение в ADO.NET. Вводится технология XML с такими составляющими, как DTD, XSL, XSD. В основной части издания подробно разбираются следующие вопросы: объект Connection, пул соединений, объект Command и его методы ExecuteNonQuery, ExecuteScalar и ExecuteReader, применение транзакций, объекты DataSet, DataTable и DataColumn, фильтрация, сортировка и поиск данных, вывод связанных таблиц, создание и использование типизированного объекта DataSet, чтение и запись документов XML, передача изменений в базу данных при помощи параметров объектов Command, транзакций и объекта CommandBuilder, свойства, методы объектов DataAdapter и DataSet, введение в XML-веб сервисы.
28.
Подробнее
145454
Бродовская, Е. В.
Большие данные в исследовании политических процессов : учебное пособие / Бродовская Е. В. - Москва : Московский педагогический государственный университет, 2024. - 88 с. - ISBN 978-5-4263-0712-4 : Б. ц. - Текст : электронный.
Книга находится в Премиум-версии IPR SMART.
ББК 66.04
Кл.слова (ненормированные):
интернет -- исследование -- ит -- киберметрия -- политический процесс -- социальный компьютинг
Аннотация: В учебном пособии раскрываются теоретико-методологические и методические аспекты больших данных как метода анализа политических процессов по цифровым маркерам. Раскрываются основы и типы киберметрического анализа как способа изучения больших данных. Показаны особенности таких методов интеллектуального поиска цифровых маркеров политических процессов в интернет-контенте, как Predictor Mining, Data Mining, проанализированы эвристические и методические основы этих методов социального компьютинга. Представлены образцы разработки поисковых запросов и техник киберметрии с применением онлайн-сервисов для мониторинга социальных медиа. Приведены и проанализированы конкретные примеры киберметрических исследований в сфере изучения политических процессов по цифровым следам. Приводятся задания для самостоятельного освоения студентами техники применения больших данных в анализе политических процессов. Рекомендуется магистрантам направлений «Интернет-технологии в политике и управлении», «Политическое прогнозирование и проектирование» и аспирантам направления обучения «Политология», преподавателям высшей школы, читающим предметы, связанные с оценкой роли Интернета в современных реалиях, ученым, исследующим проблемы интернет-коммуникации с применением киберметрического анализа.
Доп.точки доступа:
Домбровская, А. Ю.
Бродовская, Е. В.
Большие данные в исследовании политических процессов : учебное пособие / Бродовская Е. В. - Москва : Московский педагогический государственный университет, 2024. - 88 с. - ISBN 978-5-4263-0712-4 : Б. ц. - Текст : электронный.
Книга находится в Премиум-версии IPR SMART.
| УДК |
Кл.слова (ненормированные):
интернет -- исследование -- ит -- киберметрия -- политический процесс -- социальный компьютинг
Аннотация: В учебном пособии раскрываются теоретико-методологические и методические аспекты больших данных как метода анализа политических процессов по цифровым маркерам. Раскрываются основы и типы киберметрического анализа как способа изучения больших данных. Показаны особенности таких методов интеллектуального поиска цифровых маркеров политических процессов в интернет-контенте, как Predictor Mining, Data Mining, проанализированы эвристические и методические основы этих методов социального компьютинга. Представлены образцы разработки поисковых запросов и техник киберметрии с применением онлайн-сервисов для мониторинга социальных медиа. Приведены и проанализированы конкретные примеры киберметрических исследований в сфере изучения политических процессов по цифровым следам. Приводятся задания для самостоятельного освоения студентами техники применения больших данных в анализе политических процессов. Рекомендуется магистрантам направлений «Интернет-технологии в политике и управлении», «Политическое прогнозирование и проектирование» и аспирантам направления обучения «Политология», преподавателям высшей школы, читающим предметы, связанные с оценкой роли Интернета в современных реалиях, ученым, исследующим проблемы интернет-коммуникации с применением киберметрического анализа.
Доп.точки доступа:
Домбровская, А. Ю.
Page 3, Results: 28