База данных: Каталог ЭБС IPR SMART
Страница 8, Результатов: 95
Отмеченные записи: 0
71.
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.
72.
Подробнее
Яхъяева, Г. Э.
Нечеткие множества и нейронные сети : учебное пособие / Яхъяева Г. Э. - Москва : Интернет-Университет Информационных Технологий (ИНТУИТ), Ай Пи Ар Медиа, 2024. - 315 с. - ISBN 978-5-4497-3309-2 : Б. ц.
Книга находится в Премиум-версии IPR SMART.
ББК 22.12
Кл.слова (ненормированные):
когнитрон -- машина больцмана -- метод уидроу-хоффа -- метод хэбба -- нейронная сеть -- неокогнитрон -- нечеткое множество -- обучение коши -- обучение персептрона -- сеть хопфилда
Аннотация: Двумя популярными направлениями Artificial Intelligence являются теория нечетких множеств (fuzzy sets) и теория нейронных сетей (neuron nets). Данное учебное пособие является систематизированным вводным курсом в эти два направления. Издание ориентировано на студентов высших учебных заведений, обучающихся по направлениям подготовки и специальностям в области информационных технологий.
Яхъяева, Г. Э.
Нечеткие множества и нейронные сети : учебное пособие / Яхъяева Г. Э. - Москва : Интернет-Университет Информационных Технологий (ИНТУИТ), Ай Пи Ар Медиа, 2024. - 315 с. - ISBN 978-5-4497-3309-2 : Б. ц.
Книга находится в Премиум-версии IPR SMART.
| УДК |
Кл.слова (ненормированные):
когнитрон -- машина больцмана -- метод уидроу-хоффа -- метод хэбба -- нейронная сеть -- неокогнитрон -- нечеткое множество -- обучение коши -- обучение персептрона -- сеть хопфилда
Аннотация: Двумя популярными направлениями Artificial Intelligence являются теория нечетких множеств (fuzzy sets) и теория нейронных сетей (neuron nets). Данное учебное пособие является систематизированным вводным курсом в эти два направления. Издание ориентировано на студентов высших учебных заведений, обучающихся по направлениям подготовки и специальностям в области информационных технологий.
73.
Подробнее
Лекун, Я.
Как учится машина: революция в области нейронных сетей и глубокого обучения / Лекун Я. - Москва : Альпина ПРО, 2021. - 335 с. - ISBN 978-5-907394-92-6 : Б. ц.
Книга находится в Премиум-версии IPR SMART.
ББК 32.813
Кл.слова (ненормированные):
глубокое обучение -- искусственный интеллект -- нейронная сеть -- распознавание -- умная машина -- управление
Аннотация: Мы живем во время революции, еще 50 лет назад казавшейся невероятной, – революции в области умных машин, которые теперь обучаются самостоятельно, вместо того чтобы просто выполнять запрограммированные команды. И возможности таких машин огромны: распознавание изображений, лиц и голосов, переводы на сотни языков, беспилотное управление автомобилями, обнаружение опухолей на медицинских снимках и многое другое. Автор книги Ян Лекун стоит у истоков этой революции. Лауреат премии Тьюринга, профессор Нью-Йоркского университета и руководитель фундаментальными исследованиями в Facebook, он является одним из изобретателей глубокого обучения, применяемого к так называемым искусственным нейронным сетям, архитектура и функционирование которых вдохновлены устройством человеческого мозга. В своей книге он, не прибегая к метафорам, делится своим научным подходом на стыке компьютерных наук и нейробиологии, проливая свет на будущее искусственного интеллекта, связанные с ним проблемы и перспективы. Сегодня искусственный интеллект действительно меняет общество. Эта понятная и доступная книга перенесет вас в самое сердце машины, открывая новый увлекательный мир, который уже является нашей реальностью.
Доп.точки доступа:
Арсенова, Е. \пер.\
Скворцова, В. \ред.\
Плец, М. \ред.\
Лекун, Я.
Как учится машина: революция в области нейронных сетей и глубокого обучения / Лекун Я. - Москва : Альпина ПРО, 2021. - 335 с. - ISBN 978-5-907394-92-6 : Б. ц.
Книга находится в Премиум-версии IPR SMART.
| УДК |
Кл.слова (ненормированные):
глубокое обучение -- искусственный интеллект -- нейронная сеть -- распознавание -- умная машина -- управление
Аннотация: Мы живем во время революции, еще 50 лет назад казавшейся невероятной, – революции в области умных машин, которые теперь обучаются самостоятельно, вместо того чтобы просто выполнять запрограммированные команды. И возможности таких машин огромны: распознавание изображений, лиц и голосов, переводы на сотни языков, беспилотное управление автомобилями, обнаружение опухолей на медицинских снимках и многое другое. Автор книги Ян Лекун стоит у истоков этой революции. Лауреат премии Тьюринга, профессор Нью-Йоркского университета и руководитель фундаментальными исследованиями в Facebook, он является одним из изобретателей глубокого обучения, применяемого к так называемым искусственным нейронным сетям, архитектура и функционирование которых вдохновлены устройством человеческого мозга. В своей книге он, не прибегая к метафорам, делится своим научным подходом на стыке компьютерных наук и нейробиологии, проливая свет на будущее искусственного интеллекта, связанные с ним проблемы и перспективы. Сегодня искусственный интеллект действительно меняет общество. Эта понятная и доступная книга перенесет вас в самое сердце машины, открывая новый увлекательный мир, который уже является нашей реальностью.
Доп.точки доступа:
Арсенова, Е. \пер.\
Скворцова, В. \ред.\
Плец, М. \ред.\
74.
Подробнее
Трофимов, В. Б.
Интеллектуальные автоматизированные системы управления технологическими объектами : учебное пособие / Трофимов В. Б. - Москва, Вологда : Инфра-Инженерия, 2020. - 256 с. - ISBN 978-5-9729-0488-4 : Б. ц.
Книга находится в Премиум-версии IPR SMART.
ББК 32.96
Кл.слова (ненормированные):
асу -- интеллектуальная система -- нейронная сеть -- нейроэкспертный метод -- прокатное производство -- технологический объект -- черная металлургия
Аннотация: Представлены теоретические и прикладные основы интеллектуальных АСУ применительно к сложным техническим и человеко-техническим объектам. Выполнены анализ, обобщение и развитие концептуальных основ интеллектуальных систем контроля и управления сложными динамическими объектами, разработаны новые нейроэкспертные методы и алгоритмы распознавания, оптимизации, регулирования, создано алгоритмическое и программное обеспечение интеллектуальных систем для решения актуальных задач контроля и управления агрегатами и производственными участками предприятий черной металлургии. Для специалистов и исследователей в области систем управления, АСУТП, АСУП, а также для студентов, аспирантов, преподавателей вузов.
Доп.точки доступа:
Кулаков, С. М.
Трофимов, В. Б.
Интеллектуальные автоматизированные системы управления технологическими объектами : учебное пособие / Трофимов В. Б. - Москва, Вологда : Инфра-Инженерия, 2020. - 256 с. - ISBN 978-5-9729-0488-4 : Б. ц.
Книга находится в Премиум-версии IPR SMART.
| УДК |
Кл.слова (ненормированные):
асу -- интеллектуальная система -- нейронная сеть -- нейроэкспертный метод -- прокатное производство -- технологический объект -- черная металлургия
Аннотация: Представлены теоретические и прикладные основы интеллектуальных АСУ применительно к сложным техническим и человеко-техническим объектам. Выполнены анализ, обобщение и развитие концептуальных основ интеллектуальных систем контроля и управления сложными динамическими объектами, разработаны новые нейроэкспертные методы и алгоритмы распознавания, оптимизации, регулирования, создано алгоритмическое и программное обеспечение интеллектуальных систем для решения актуальных задач контроля и управления агрегатами и производственными участками предприятий черной металлургии. Для специалистов и исследователей в области систем управления, АСУТП, АСУП, а также для студентов, аспирантов, преподавателей вузов.
Доп.точки доступа:
Кулаков, С. М.
75.
Подробнее
Кудинов, Ю. И.
Интеллектуальные информационные системы : учебное пособие для СПО / Кудинов Ю. И. - Липецк, Саратов : Липецкий государственный технический университет, Профобразование, 2020. - 63 с. - ISBN 978-5-88247-961-8, 978-5-4488-0748-0 : Б. ц.
Книга находится в Премиум-версии IPR SMART.
ББК 32.813
Кл.слова (ненормированные):
генетический алгоритм -- интеллектуальная система -- информационная система -- нейронная сеть -- нечеткая модель
Аннотация: Учебное пособие включает теоретический и практический материал, позволяющий овладеть необходимыми базовыми знаниями в области интеллектуальных систем и приобрести первичные навыки работы с нейронными сетями, генетическими алгоритмами и нечеткими моделями. Подготовлено в соответствии с требованиями Федерального государственного образовательного стандарта среднего профессионального образования. Предназначено для изучения дисциплины «Интеллектуальные информационные системы» по специальностям 10.02.02 «Информационная безопасность телекоммуникационных систем», 10.02.04 «Обеспечение информационной безопасности и телекоммуникационных систем».
Кудинов, Ю. И.
Интеллектуальные информационные системы : учебное пособие для СПО / Кудинов Ю. И. - Липецк, Саратов : Липецкий государственный технический университет, Профобразование, 2020. - 63 с. - ISBN 978-5-88247-961-8, 978-5-4488-0748-0 : Б. ц.
Книга находится в Премиум-версии IPR SMART.
| УДК |
Кл.слова (ненормированные):
генетический алгоритм -- интеллектуальная система -- информационная система -- нейронная сеть -- нечеткая модель
Аннотация: Учебное пособие включает теоретический и практический материал, позволяющий овладеть необходимыми базовыми знаниями в области интеллектуальных систем и приобрести первичные навыки работы с нейронными сетями, генетическими алгоритмами и нечеткими моделями. Подготовлено в соответствии с требованиями Федерального государственного образовательного стандарта среднего профессионального образования. Предназначено для изучения дисциплины «Интеллектуальные информационные системы» по специальностям 10.02.02 «Информационная безопасность телекоммуникационных систем», 10.02.04 «Обеспечение информационной безопасности и телекоммуникационных систем».
76.
Подробнее
Широков, А. И.
Информатика: разработка программ на языке программирования Питон: базовые языковые конструкции : учебник / Широков А. И. - Москва : Издательский Дом МИСиС, 2020. - 142 с. - ISBN 978-5-907226-76-0 : Б. ц.
Книга находится в Премиум-версии IPR SMART.
ББК 32.97
Кл.слова (ненормированные):
алгоритмизация -- информатика -- нейронные сети -- программирование
Аннотация: В учебнике рассматриваются основные конструкции языка программирования Питон (Python). Приводятся многочисленные примеры, которые позволят современному специалисту овладеть навыками для создания приложений разной направленности. Материал соответствует учебному плану подготовки всех специальностей института ИТАСУ по разным дисциплинам бакалавриата и магистратуры, в которых применяются методы и средства алгоритмизации: «Нейронные сети», «Машинное обучение» и многие другие. Учебник может быть использован при изучении дисциплины «Информатика», раздел «Алгоритмизация и программирование» студентами ИТАСУ, а также при освоении курса «Информатика» студентами других институтов НИТУ «МИСиС» (выбирать язык программирования).
Доп.точки доступа:
Пышняк, М. О.
Широков, А. И.
Информатика: разработка программ на языке программирования Питон: базовые языковые конструкции : учебник / Широков А. И. - Москва : Издательский Дом МИСиС, 2020. - 142 с. - ISBN 978-5-907226-76-0 : Б. ц.
Книга находится в Премиум-версии IPR SMART.
| УДК |
Кл.слова (ненормированные):
алгоритмизация -- информатика -- нейронные сети -- программирование
Аннотация: В учебнике рассматриваются основные конструкции языка программирования Питон (Python). Приводятся многочисленные примеры, которые позволят современному специалисту овладеть навыками для создания приложений разной направленности. Материал соответствует учебному плану подготовки всех специальностей института ИТАСУ по разным дисциплинам бакалавриата и магистратуры, в которых применяются методы и средства алгоритмизации: «Нейронные сети», «Машинное обучение» и многие другие. Учебник может быть использован при изучении дисциплины «Информатика», раздел «Алгоритмизация и программирование» студентами ИТАСУ, а также при освоении курса «Информатика» студентами других институтов НИТУ «МИСиС» (выбирать язык программирования).
Доп.точки доступа:
Пышняк, М. О.
77.
Подробнее
Белоус, А. И.
Кибероружие и кибербезопасность. О сложных вещах простыми словами / Белоус А. И. - Москва, Вологда : Инфра-Инженерия, 2020. - 692 с. - ISBN 978-5-9729-0486-0 : Б. ц.
Книга находится в Премиум-версии IPR SMART.
ББК 32.97
Кл.слова (ненормированные):
антивирусы -- кибербезопасность -- кибероружие -- лазерное оружие -- нейронное оружие
Аннотация: Книга по широте охвата проблемы, новизне и практической значимости является фактически энциклопедией по кибербезопасности. Здесь вы найдете многочисленные примеры применения информационных атак, а также наиболее эффективные методы защиты от их воздействия. В доступной форме изложены теоретические основы информационной безопасности и базовые технологии защиты информации. Подробно описаны характеристики технологических платформ кибератак и применение их на различных устройствах. Для технических специалистов в области микроэлектроники, информационных технологий и безопасности. Также книга будет полезна преподавателям вузов, студентам, изучающим информационные технологии.
Доп.точки доступа:
Солодуха, В. А.
Белоус, А. И.
Кибероружие и кибербезопасность. О сложных вещах простыми словами / Белоус А. И. - Москва, Вологда : Инфра-Инженерия, 2020. - 692 с. - ISBN 978-5-9729-0486-0 : Б. ц.
Книга находится в Премиум-версии IPR SMART.
| УДК |
Кл.слова (ненормированные):
антивирусы -- кибербезопасность -- кибероружие -- лазерное оружие -- нейронное оружие
Аннотация: Книга по широте охвата проблемы, новизне и практической значимости является фактически энциклопедией по кибербезопасности. Здесь вы найдете многочисленные примеры применения информационных атак, а также наиболее эффективные методы защиты от их воздействия. В доступной форме изложены теоретические основы информационной безопасности и базовые технологии защиты информации. Подробно описаны характеристики технологических платформ кибератак и применение их на различных устройствах. Для технических специалистов в области микроэлектроники, информационных технологий и безопасности. Также книга будет полезна преподавателям вузов, студентам, изучающим информационные технологии.
Доп.точки доступа:
Солодуха, В. А.
78.
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.
79.
Подробнее
Сенько, О. В.
Цифровые методы диагностики и прогнозирования процессов : учебное пособие / Сенько О. В. - Москва : Издательский Дом МИСиС, 2016. - 85 с. - ISBN 978-5-906846-21-1 : Б. ц.
Книга находится в Премиум-версии IPR SMART.
ББК 32.97
Кл.слова (ненормированные):
алгоритм -- диагностика -- искусственный нейрон -- линейная регрессия -- нейронная сеть -- программное средство -- статистическая модель -- цифровой метод
Аннотация: Изложены методы решения задач автоматического прогнозирования и диагностики процессов с помощью алгоритмов, настроенных по выборкам прецедентов. Описывается ряд методов регрессионного анализа, включая современные модели, основанные на регуляризации по Тихонову. Анализируются наиболее популярные подходы к решению задач распознавания, включая статистические модели, нейронные сети, решающие деревья и леса, комбинаторно-логические модели, метод опорных векторов и др. Рассматриваются статистически обоснованные способы оценки точности получаемых решений, сравниваются эффективности различных подходов. Приводится ряд примеров использования излагаемых методов для решения различных практических задач в разных отраслях промышленности. Соответствует ГОС дисциплины «Цифровые методы диагностики и прогнозирования процессов». Предназначено для магистров, аспирантов и специалистов.
Сенько, О. В.
Цифровые методы диагностики и прогнозирования процессов : учебное пособие / Сенько О. В. - Москва : Издательский Дом МИСиС, 2016. - 85 с. - ISBN 978-5-906846-21-1 : Б. ц.
Книга находится в Премиум-версии IPR SMART.
| УДК |
Кл.слова (ненормированные):
алгоритм -- диагностика -- искусственный нейрон -- линейная регрессия -- нейронная сеть -- программное средство -- статистическая модель -- цифровой метод
Аннотация: Изложены методы решения задач автоматического прогнозирования и диагностики процессов с помощью алгоритмов, настроенных по выборкам прецедентов. Описывается ряд методов регрессионного анализа, включая современные модели, основанные на регуляризации по Тихонову. Анализируются наиболее популярные подходы к решению задач распознавания, включая статистические модели, нейронные сети, решающие деревья и леса, комбинаторно-логические модели, метод опорных векторов и др. Рассматриваются статистически обоснованные способы оценки точности получаемых решений, сравниваются эффективности различных подходов. Приводится ряд примеров использования излагаемых методов для решения различных практических задач в разных отраслях промышленности. Соответствует ГОС дисциплины «Цифровые методы диагностики и прогнозирования процессов». Предназначено для магистров, аспирантов и специалистов.
80.
Подробнее
Химченко, А. В.
Компьютерное моделирование технических систем : учебное пособие / Химченко А. В. - Москва : Ай Пи Ар Медиа, 2025. - 205 с. - ISBN 978-5-4497-3990-2 : Б. ц.
Книга находится в Премиум-версии IPR SMART.
ББК 32.97
Кл.слова (ненормированные):
simulink -- имитационное моделирование -- компьютерное моделирование -- моделирование системы -- нейронная сеть -- программный продукт -- техническая система
Аннотация: В учебном пособии рассматривается имитационное моделирование в среде Simulink, в том числе с использованием инструмента Simscape. Отдельное внимание уделено применению для моделирования простейших нейронных сетей с использованием Matlab. Целью издания является оказание помощи студентам в освоении компьютерного моделирования технических систем на примерах конкретного использования моделирования для решения практических задач. Приведены примеры анализа результатов. Целевой аудиторией издания являются студенты, для которых компьютерное моделирование является прикладной задачей. Это обусловливает выбор в качестве инструмента моделирования программных продуктов Mathworks Matlab и Simulink. Издание подготовлено с учетом требований Федерального государственного образовательного стандарта высшего образования. Предназначено для студентов технических специальностей и направлений подготовки, связанных с сельским хозяйством, автомобильным транспортом, дорожным хозяйством, изучающих дисциплины «Компьютерное технических моделирование», «Моделирование систем», «Моделирование», «Имитационное моделирование», а также другие аналогичные курсы.
Доп.точки доступа:
Мищенко, Н. И.
Сытник, Е. С.
Химченко, А. В.
Компьютерное моделирование технических систем : учебное пособие / Химченко А. В. - Москва : Ай Пи Ар Медиа, 2025. - 205 с. - ISBN 978-5-4497-3990-2 : Б. ц.
Книга находится в Премиум-версии IPR SMART.
| УДК |
Кл.слова (ненормированные):
simulink -- имитационное моделирование -- компьютерное моделирование -- моделирование системы -- нейронная сеть -- программный продукт -- техническая система
Аннотация: В учебном пособии рассматривается имитационное моделирование в среде Simulink, в том числе с использованием инструмента Simscape. Отдельное внимание уделено применению для моделирования простейших нейронных сетей с использованием Matlab. Целью издания является оказание помощи студентам в освоении компьютерного моделирования технических систем на примерах конкретного использования моделирования для решения практических задач. Приведены примеры анализа результатов. Целевой аудиторией издания являются студенты, для которых компьютерное моделирование является прикладной задачей. Это обусловливает выбор в качестве инструмента моделирования программных продуктов Mathworks Matlab и Simulink. Издание подготовлено с учетом требований Федерального государственного образовательного стандарта высшего образования. Предназначено для студентов технических специальностей и направлений подготовки, связанных с сельским хозяйством, автомобильным транспортом, дорожным хозяйством, изучающих дисциплины «Компьютерное технических моделирование», «Моделирование систем», «Моделирование», «Имитационное моделирование», а также другие аналогичные курсы.
Доп.точки доступа:
Мищенко, Н. И.
Сытник, Е. С.
Страница 8, Результатов: 95