1. ELARTU — Інституційний репозитарій ТНТУ імені Івана Пулюя
2. Матеріали конференцій, семінарів, читань
3. 2021
4. IX науково-технічна конференція „Інформаційні моделі, системи та технології“ (2021)

Назва:	Системи штучного інтелекту для опрацювання даних в умовах пандемії
Інші назви:	Artificial intelligence systems for data processing in a pandemic condition
Автори:	Боднар, Р. Кормило, І. Задолинний, О. Маєвський, Т. Bodnar, R. Kormylo, I. Zadolynnyi, O. Maievskyi, T.
Приналежність:	Тернопільський національний технічний університет імені Івана Пулюя, Україна Технічний коледж ТНТУ імені Івана Пулюя, Україна
Бібліографічний опис:	Системи штучного інтелекту для опрацювання даних в умовах пандемії / Р. Боднар, І. Кормило, О. Задолинний, Т. Маєвський // Матеріали Ⅸ науково-технічної конференції „Інформаційні моделі, системи та технології“, 08-09 грудня 2021 року. — Т. : ТНТУ, 2021. — С. 29–30. — (Інформаційні системи та технології, кібербезпека).
Bibliographic description:	Bodnar R., Kormylo I., Zadolynnyi O., Maievskyi T. (2021) Systemy shtuchnoho intelektu dlia opratsiuvannia danykh v umovakh pandemii [Artificial intelligence systems for data processing in a pandemic condition]. Proceedings of the scientific and technical conference "Information models, systems and technologies" (Tern., 08-09 December 2021), pp. 29-30 [in Ukrainian].
Є частиною видання:	Матеріали Ⅸ науково-технічної конференції „Інформаційні моделі, системи та технології“, 2021 Proceedings of the scientific and technical conference "Information models, systems and technologies", 2021
Конференція/захід:	Ⅸ науково-технічна конференція „Інформаційні моделі, системи та технології“
Журнал/збірник:	Матеріали Ⅸ науково-технічної конференції „Інформаційні моделі, системи та технології“
Дата публікації:	8-гру- 21
Дата внесення:	23-бер-2022
Видавництво:	ТНТУ TNTU
Місце видання, проведення:	Тернопіль Ternopil
Часове охоплення:	08-09 грудня 2021 року 08-09 December 2021
УДК:	004.8
Теми:	дані опрацювання система пандемія штучний інтелект data processing system pandemic artificial intelligence
Кількість сторінок:	2
Діапазон сторінок:	29-30
Початкова сторінка:	29
Кінцева сторінка:	30
URI (Уніфікований ідентифікатор ресурсу):	http://elartu.tntu.edu.ua/handle/lib/37585
Власник авторського права:	© Тернопільський національний технічний університет імені Івана Пулюя, 2021
Перелік літератури:	1. Duda, O., Pasichnyk, V., Kunanets, N., Antonii, R., Matsiuk, O. Multidimensional Representation of COVID-19 Data Using OLAP Information Technology. International Scientific and Technical Conference on Computer Sciences and Information Technologies, 2020, 2, pp. 277–280, 9321889. 2. Woolhouse M., Scott F., Hudson Z., Howey R., Chase-Topping M. Human viruses: discovery and emergence. Philos Trans R Soc B Biol Sci. 2012;367(1604):2864-2871. 3. Cascella M., Rajnik M., Cuomo A., Dulebohn S.C., di Napoli R. Features, evaluation and treatment corona virus (COVID-19). Statpearls [internet]. Treasure Island (FL): StatPearls Publishing; 2020. 4. Singhal T. A review of corona virus disease-2019 (COVID-19). Indian J Pediatr. 2020;87(4):281-286. 5. Kong W., Agarwal P.P. Chest imaging appearance of COVID-19 infection. Radiol Cardiothorac Imaging. 2020;2(1):e200028. 6. LeCun Y., Bengio Y., Hinton G. Deep learning. Nature. 2015;521 (7553):436-444. 7. Jain A, Tiwari S, Sapra V. Hands on Deep Learning with Python Programming. Germany: Lambert Academic Publishing House; 2018 978-613-9-91551-4. 8. Iesmantas T., Alzbutas R. Convolutional capsule network for classification of breast cancer histology images. International Conference Image Analysis and Recognition. Cham, Switzerland: Springer; 2018:853-860. 9. Tiwari S., Shamik, Anurag J. "Convolutional capsule network for COVID‐19 detection using radiography images." International Journal of Imaging Systems and Technology 31.2 (2021): 525-539. 10. Apostolopoulos I.D., Mpesiana TA. COVID-19: automatic detection from X-ray images utilizing
References:	1. Duda, O., Pasichnyk, V., Kunanets, N., Antonii, R., Matsiuk, O. Multidimensional Representation of COVID-19 Data Using OLAP Information Technology. International Scientific and Technical Conference on Computer Sciences and Information Technologies, 2020, 2, pp. 277–280, 9321889. 2. Woolhouse M., Scott F., Hudson Z., Howey R., Chase-Topping M. Human viruses: discovery and emergence. Philos Trans R Soc B Biol Sci. 2012;367(1604):2864-2871. 3. Cascella M., Rajnik M., Cuomo A., Dulebohn S.C., di Napoli R. Features, evaluation and treatment corona virus (COVID-19). Statpearls [internet]. Treasure Island (FL): StatPearls Publishing; 2020. 4. Singhal T. A review of corona virus disease-2019 (COVID-19). Indian J Pediatr. 2020;87(4):281-286. 5. Kong W., Agarwal P.P. Chest imaging appearance of COVID-19 infection. Radiol Cardiothorac Imaging. 2020;2(1):e200028. 6. LeCun Y., Bengio Y., Hinton G. Deep learning. Nature. 2015;521 (7553):436-444. 7. Jain A, Tiwari S, Sapra V. Hands on Deep Learning with Python Programming. Germany: Lambert Academic Publishing House; 2018 978-613-9-91551-4. 8. Iesmantas T., Alzbutas R. Convolutional capsule network for classification of breast cancer histology images. International Conference Image Analysis and Recognition. Cham, Switzerland: Springer; 2018:853-860. 9. Tiwari S., Shamik, Anurag J. "Convolutional capsule network for COVID‐19 detection using radiography images." International Journal of Imaging Systems and Technology 31.2 (2021): 525-539. 10. Apostolopoulos I.D., Mpesiana TA. COVID-19: automatic detection from X-ray images utilizing
Тип вмісту:	Conference Abstract
Розташовується у зібраннях:	IX науково-технічна конференція „Інформаційні моделі, системи та технології“ (2021)

Усі матеріали в архіві електронних ресурсів захищені авторським правом, всі права збережені.