Choice of metadata IPR SMART
Page 1, Results: 5
Report on unfulfilled requests: 0
1.
Подробнее
Вычислительные наноструктуры. В 2 частях. Ч.1. Задачи, модели, структуры : учебное пособие / Алакоз Г. М. - Москва : Интернет-Университет Информационных Технологий (ИНТУИТ), Ай Пи Ар Медиа, 2020. - 487 с. - ISBN 978-5-4497-0654-6 : Б. ц.
Книга находится в Премиум-версии IPR SMART.
ББК 32.97
Кл.слова (ненормированные):
вычислительная наноструктура -- вычислительная система -- вычислительная технология -- квантовый компьютер -- машина тьюринга -- нанометровая системотехника -- нейрокомпьютерная технология -- нейроподобная модель -- проектная технология -- технология прототипирования
Аннотация: В учебном пособии раскрыт фундаментальный характер проблематики сквозного системного проектирования высокоответственных технотронных комплексов двойного назначения, функционирование которых невозможно без удовлетворения требований критических задач, превышающих не менее, чем на порядок, возможности существующих аппаратных платформ. Проанализированы потенциальные возможности «нечисленной» нейрокибернетики и структурно-параметрического метода хранения и преобразования информации в супрамолекулярной и нанометровой вычислительной технике. Книга рассчитана на научных работников, инженеров и менеджеров, работающих над созданием технотронных комплексов, определяющих облик высоких технологий XXI века. Она может быть полезной студентам различных специальностей для углубленного изучения методов и средств создания информационных технологий.
Доп.точки доступа:
Алакоз, Г. М.
Котов, А. В.
Курак, М. В.
Попов, А. А.
Сериков, А. П.
Алакоза, Г. М. \ред.\
Вычислительные наноструктуры. В 2 частях. Ч.1. Задачи, модели, структуры : учебное пособие / Алакоз Г. М. - Москва : Интернет-Университет Информационных Технологий (ИНТУИТ), Ай Пи Ар Медиа, 2020. - 487 с. - ISBN 978-5-4497-0654-6 : Б. ц.
Книга находится в Премиум-версии IPR SMART.
| УДК |
Кл.слова (ненормированные):
вычислительная наноструктура -- вычислительная система -- вычислительная технология -- квантовый компьютер -- машина тьюринга -- нанометровая системотехника -- нейрокомпьютерная технология -- нейроподобная модель -- проектная технология -- технология прототипирования
Аннотация: В учебном пособии раскрыт фундаментальный характер проблематики сквозного системного проектирования высокоответственных технотронных комплексов двойного назначения, функционирование которых невозможно без удовлетворения требований критических задач, превышающих не менее, чем на порядок, возможности существующих аппаратных платформ. Проанализированы потенциальные возможности «нечисленной» нейрокибернетики и структурно-параметрического метода хранения и преобразования информации в супрамолекулярной и нанометровой вычислительной технике. Книга рассчитана на научных работников, инженеров и менеджеров, работающих над созданием технотронных комплексов, определяющих облик высоких технологий XXI века. Она может быть полезной студентам различных специальностей для углубленного изучения методов и средств создания информационных технологий.
Доп.точки доступа:
Алакоз, Г. М.
Котов, А. В.
Курак, М. В.
Попов, А. А.
Сериков, А. П.
Алакоза, Г. М. \ред.\
2.
Подробнее
Вычислительные наноструктуры. В 2 частях. Ч.2. Программно-аппаратные платформы : учебное пособие / Алакоз Г. М. - Москва : Интернет-Университет Информационных Технологий (ИНТУИТ), Ай Пи Ар Медиа, 2020. - 399 с. - ISBN 978-5-4497-0655-3 : Б. ц.
Книга находится в Премиум-версии IPR SMART.
ББК 32.97
Кл.слова (ненормированные):
бит-потоковый субпроцессор -- бит-процессор -- вычислительная наноструктура -- вычислительная система -- квантовый компьютер -- нейрокомпьютер -- параллельное программирование -- программно-аппаратная платформа -- система астронавигации -- супрамолекулярный компьютер
Аннотация: В учебном пособии обобщен опыт создания и применения отечественных бит-потоковых технологий, для распространения которых в области супрамолекулярных и нанометровых вычислителей достаточно заменить инициализацию инструкций инструктированным синтезом реализующих их устройств. Раскрыты все этапы и поддерживающие их инструментальные платформы микропрограммного конструирования алгоритмически ориентированных сверхпараллельных бит-потоковых субпроцессоров. Продемонстрированы решения, обеспечивающие высокую живучесть бит-потоковых субпроцессоров. Книга рассчитана на научных работников, инженеров и менеджеров, работающих над созданием технотронных комплексов, определяющих облик высоких технологий XXI века. Она может быть полезной студентам различных специальностей для углубленного изучения методов и средств создания информационных технологий.
Доп.точки доступа:
Алакоз, Г. М.
Котов, А. В.
Курак, М. В.
Попов, А. А.
Сериков, А. П.
Алакоза, Г. М. \ред.\
Вычислительные наноструктуры. В 2 частях. Ч.2. Программно-аппаратные платформы : учебное пособие / Алакоз Г. М. - Москва : Интернет-Университет Информационных Технологий (ИНТУИТ), Ай Пи Ар Медиа, 2020. - 399 с. - ISBN 978-5-4497-0655-3 : Б. ц.
Книга находится в Премиум-версии IPR SMART.
| УДК |
Кл.слова (ненормированные):
бит-потоковый субпроцессор -- бит-процессор -- вычислительная наноструктура -- вычислительная система -- квантовый компьютер -- нейрокомпьютер -- параллельное программирование -- программно-аппаратная платформа -- система астронавигации -- супрамолекулярный компьютер
Аннотация: В учебном пособии обобщен опыт создания и применения отечественных бит-потоковых технологий, для распространения которых в области супрамолекулярных и нанометровых вычислителей достаточно заменить инициализацию инструкций инструктированным синтезом реализующих их устройств. Раскрыты все этапы и поддерживающие их инструментальные платформы микропрограммного конструирования алгоритмически ориентированных сверхпараллельных бит-потоковых субпроцессоров. Продемонстрированы решения, обеспечивающие высокую живучесть бит-потоковых субпроцессоров. Книга рассчитана на научных работников, инженеров и менеджеров, работающих над созданием технотронных комплексов, определяющих облик высоких технологий XXI века. Она может быть полезной студентам различных специальностей для углубленного изучения методов и средств создания информационных технологий.
Доп.точки доступа:
Алакоз, Г. М.
Котов, А. В.
Курак, М. В.
Попов, А. А.
Сериков, А. П.
Алакоза, Г. М. \ред.\
3.
Подробнее
Тарков, М. С.
Нейрокомпьютерные системы : учебное пособие / Тарков М. С. - Москва : Интернет-Университет Информационных Технологий (ИНТУИТ), Ай Пи Ар Медиа, 2020. - 170 с. - ISBN 978-5-4497-0664-5 : Б. ц.
Книга находится в Премиум-версии IPR SMART.
ББК 32.81
Кл.слова (ненормированные):
искусственный интеллект -- нейрокомпьютер -- нейрокомпьютерная система -- нейрон маккаллока-питса -- нейронная сеть -- нейрон хебба -- паде-нейрон -- простой персептрон -- сигмоидальный нейрон
Аннотация: В учебном пособии излагаются основы построения нейрокомпьютеров. Дается детальный обзор и описание важнейших методов обучения нейронных сетей различной структуры, а также задач, решаемых этими сетями. Рассмотрены вопросы реализации нейронных сетей. Искусственные нейронные сети реализуют одну из парадигм искусственного интеллекта, а именно, коннекционистскую. Это означает, что преобразование, выполняемое сетью, определяется значениями весовых коэффициентов и топологией межнейронных соединений. Вместо программирования в традиционных вычислительных системах здесь используется обучение сети, которое сводится к настройке весовых коэффициентов с целью оптимизации заданного критерия качества функционирования сети. Нейронные сети хорошо решают те задачи, которые с трудом поддаются алгоритмизации: распознавание образов, реализация ассоциативной памяти, комбинаторная оптимизация.
Тарков, М. С.
Нейрокомпьютерные системы : учебное пособие / Тарков М. С. - Москва : Интернет-Университет Информационных Технологий (ИНТУИТ), Ай Пи Ар Медиа, 2020. - 170 с. - ISBN 978-5-4497-0664-5 : Б. ц.
Книга находится в Премиум-версии IPR SMART.
| УДК |
Кл.слова (ненормированные):
искусственный интеллект -- нейрокомпьютер -- нейрокомпьютерная система -- нейрон маккаллока-питса -- нейронная сеть -- нейрон хебба -- паде-нейрон -- простой персептрон -- сигмоидальный нейрон
Аннотация: В учебном пособии излагаются основы построения нейрокомпьютеров. Дается детальный обзор и описание важнейших методов обучения нейронных сетей различной структуры, а также задач, решаемых этими сетями. Рассмотрены вопросы реализации нейронных сетей. Искусственные нейронные сети реализуют одну из парадигм искусственного интеллекта, а именно, коннекционистскую. Это означает, что преобразование, выполняемое сетью, определяется значениями весовых коэффициентов и топологией межнейронных соединений. Вместо программирования в традиционных вычислительных системах здесь используется обучение сети, которое сводится к настройке весовых коэффициентов с целью оптимизации заданного критерия качества функционирования сети. Нейронные сети хорошо решают те задачи, которые с трудом поддаются алгоритмизации: распознавание образов, реализация ассоциативной памяти, комбинаторная оптимизация.
4.
Подробнее
Тарков, М. С.
Нейрокомпьютерные системы : учебное пособие / Тарков М. С. - Москва : Интернет-Университет Информационных Технологий (ИНТУИТ), Ай Пи Ар Медиа, 2024. - 170 с. - ISBN 978-5-4497-3308-5 : Б. ц.
Книга находится в Премиум-версии IPR SMART.
ББК 32.81
Кл.слова (ненормированные):
искусственный интеллект -- нейрокомпьютер -- нейрокомпьютерная система -- нейрон маккаллока-питса -- нейронная сеть -- нейрон хебба -- паде-нейрон -- простой персептрон -- сигмоидальный нейрон
Аннотация: В учебном пособии излагаются основы построения нейрокомпьютеров. Дается детальный обзор и описание важнейших методов обучения нейронных сетей различной структуры, а также задач, решаемых этими сетями. Рассмотрены вопросы реализации нейронных сетей. Искусственные нейронные сети реализуют одну из парадигм искусственного интеллекта, а именно, коннекционистскую. Это означает, что преобразование, выполняемое сетью, определяется значениями весовых коэффициентов и топологией межнейронных соединений. Вместо программирования в традиционных вычислительных системах здесь используется обучение сети, которое сводится к настройке весовых коэффициентов с целью оптимизации заданного критерия качества функционирования сети. Нейронные сети хорошо решают те задачи, которые с трудом поддаются алгоритмизации: распознавание образов, реализация ассоциативной памяти, комбинаторная оптимизация.
Тарков, М. С.
Нейрокомпьютерные системы : учебное пособие / Тарков М. С. - Москва : Интернет-Университет Информационных Технологий (ИНТУИТ), Ай Пи Ар Медиа, 2024. - 170 с. - ISBN 978-5-4497-3308-5 : Б. ц.
Книга находится в Премиум-версии IPR SMART.
| УДК |
Кл.слова (ненормированные):
искусственный интеллект -- нейрокомпьютер -- нейрокомпьютерная система -- нейрон маккаллока-питса -- нейронная сеть -- нейрон хебба -- паде-нейрон -- простой персептрон -- сигмоидальный нейрон
Аннотация: В учебном пособии излагаются основы построения нейрокомпьютеров. Дается детальный обзор и описание важнейших методов обучения нейронных сетей различной структуры, а также задач, решаемых этими сетями. Рассмотрены вопросы реализации нейронных сетей. Искусственные нейронные сети реализуют одну из парадигм искусственного интеллекта, а именно, коннекционистскую. Это означает, что преобразование, выполняемое сетью, определяется значениями весовых коэффициентов и топологией межнейронных соединений. Вместо программирования в традиционных вычислительных системах здесь используется обучение сети, которое сводится к настройке весовых коэффициентов с целью оптимизации заданного критерия качества функционирования сети. Нейронные сети хорошо решают те задачи, которые с трудом поддаются алгоритмизации: распознавание образов, реализация ассоциативной памяти, комбинаторная оптимизация.
5.
Подробнее
Тарков, М. С.
Нейрокомпьютерные системы : учебное пособие для СПО / Тарков М. С. - Саратов : Профобразование, 2019. - 171 с. - ISBN 978-5-4488-0360-4 : Б. ц.
Книга находится в Премиум-версии IPR SMART.
ББК 32.81
Кл.слова (ненормированные):
градиентный алгоритм -- искусственный нейрон -- нейрокомпьютер -- нейрокомпьютерная система -- нейронная сеть -- паде-нейрон -- персептрон -- радиальная сеть -- рекуррентная сеть -- сигмоидальный нейрон
Аннотация: В учебном пособии рассматриваются основы построения нейрокомпьютеров, вопросы реализации нейронных сетей, основные модели искусственного нейрона и сетей, использующих искусственный нейрон в качестве своего элемента. В учебном пособии дается детальный обзор и описание важнейших методов обучения нейронных сетей различной структуры, а также задач, решаемых этими сетями. Учебное пособие предназначено для изучения дисциплин «Архитектура компьютерных систем», «Компьютерные сети» по специальностям среднего профессионального образования 09.02.03 «Программирование в компьютерных системах», 09.02.01 «Компьютерные системы и комплексы», 09.02.02 «Компьютерные сети» и др.
Тарков, М. С.
Нейрокомпьютерные системы : учебное пособие для СПО / Тарков М. С. - Саратов : Профобразование, 2019. - 171 с. - ISBN 978-5-4488-0360-4 : Б. ц.
Книга находится в Премиум-версии IPR SMART.
| УДК |
Кл.слова (ненормированные):
градиентный алгоритм -- искусственный нейрон -- нейрокомпьютер -- нейрокомпьютерная система -- нейронная сеть -- паде-нейрон -- персептрон -- радиальная сеть -- рекуррентная сеть -- сигмоидальный нейрон
Аннотация: В учебном пособии рассматриваются основы построения нейрокомпьютеров, вопросы реализации нейронных сетей, основные модели искусственного нейрона и сетей, использующих искусственный нейрон в качестве своего элемента. В учебном пособии дается детальный обзор и описание важнейших методов обучения нейронных сетей различной структуры, а также задач, решаемых этими сетями. Учебное пособие предназначено для изучения дисциплин «Архитектура компьютерных систем», «Компьютерные сети» по специальностям среднего профессионального образования 09.02.03 «Программирование в компьютерных системах», 09.02.01 «Компьютерные системы и комплексы», 09.02.02 «Компьютерные сети» и др.
Page 1, Results: 5