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)

Tytuł:	Системи штучного інтелекту для опрацювання даних в умовах пандемії
Inne tytuły:	Artificial intelligence systems for data processing in a pandemic condition
Authors:	Боднар, Р. Кормило, І. Задолинний, О. Маєвський, Т. Bodnar, R. Kormylo, I. Zadolynnyi, O. Maievskyi, T.
Affiliation:	Тернопільський національний технічний університет імені Івана Пулюя, Україна Технічний коледж ТНТУ імені Івана Пулюя, Україна
Bibliographic description (Ukraine):	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 (International):	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].
Część publikacji:	Матеріали Ⅸ науково-технічної конференції „Інформаційні моделі, системи та технології“, 2021 Proceedings of the scientific and technical conference "Information models, systems and technologies", 2021
Konferencja/wydarzenie:	Ⅸ науково-технічна конференція „Інформаційні моделі, системи та технології“
Journal/kolekcja:	Матеріали Ⅸ науково-технічної конференції „Інформаційні моделі, системи та технології“
Data wydania:	8-gru- 21
Date of entry:	23-mar-2022
Wydawca:	ТНТУ TNTU
Place edycja:	Тернопіль Ternopil
Zakresu czasowego:	08-09 грудня 2021 року 08-09 December 2021
UDC:	004.8
Słowa kluczowe:	дані опрацювання система пандемія штучний інтелект data processing system pandemic artificial intelligence
Strony:	2
Zakres stron:	29-30
Główna strona:	29
Strona końcowa:	30
URI:	http://elartu.tntu.edu.ua/handle/lib/37585
Właściciel praw autorskich:	© Тернопільський національний технічний університет імені Івана Пулюя, 2021
Wykaz piśmiennictwa:	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
Typ zawartości:	Conference Abstract
Występuje w kolekcjach:	IX науково-технічна конференція „Інформаційні моделі, системи та технології“ (2021)

Pozycje DSpace są chronione prawami autorskimi