Будь ласка, використовуйте цей ідентифікатор, щоб цитувати або посилатися на цей матеріал:
http://elartu.tntu.edu.ua/handle/lib/37587
Назва: | Згорткові нейронні мережі для опрацювання даних в умовах пандемії |
Інші назви: | Convolutional neural networks 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: | Згорткові нейронні мережі 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. 31–32. — (Інформаційні системи та технології, кібербезпека). |
Bibliographic description: | Bodnar R., Kormylo I., Zadolynnyi O., Maievskyi T. (2021) Zghortkovi neironni merezhi dlia opratsiuvannia danykh v umovakh pandemii [Convolutional neural networks 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. 31-32 [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 нейронна мережа пандемія data processing neural network pandemic |
Кількість сторінок: | 2 |
Діапазон сторінок: | 31-32 |
Початкова сторінка: | 31 |
Кінцева сторінка: | 32 |
URI (Уніфікований ідентифікатор ресурсу): | http://elartu.tntu.edu.ua/handle/lib/37587 |
Власник авторського права: | © Тернопільський національний технічний університет імені Івана Пулюя, 2021 |
URL-посилання пов’язаного матеріалу: | https://www.worldometers.info/coronavirus/ |
Перелік літератури: | 1. Guo Y.R., Cao Q.D., Hong Z.S., et al. The origin, transmission and clinical therapies on corona virus disease 2019 (COVID-19) outbreak–an update on the status. Mil Med Res. 2020;7(1):1-10. 2. Worldometer. COVID-19 CORONAVIRUS PANDEMIC. Coronavirus Cases. https://www.worldometers.info/coronavirus/. 3. Hall L.O., Paul R., Goldgof D.B., Goldgof G.M. Finding COVID-19 from chest X-Rays using deep learning on a small dataset. arXiv preprint arXiv:2004.02060; 2020. 4. Zhang J., Xie Y., Li Y., Shen C., Xia Y.. COVID-19 screening on chest X-Ray images using deep learning based anomaly detection. arXiv preprint arXiv:2003.12338; 2020. 5. Ucar F., Korkmaz D. COVIDiagnosis-net: deep BayesSqueezeNet based diagnostic of the corona virus disease 2019 (COVID-19) from X-ray images. Med Hypotheses. 2020;140 (2020):1–12. 6. Khalifa N.E.M., Taha M.H.N., Hassanien A.E., Elghamrawy S.. Detection of corona virus (COVID-19) associated pneumonia based on generative adversarial networks and a fine-tuned deep transfer learning model using chest X-Ray dataset. arXiv preprint arXiv:2004.01184; 2020. 7. 7) Salman F.M., Abu-Naser SS, Alajrami E, Abu-Nasser BS, Alashqar BA, COVID-19 Detection Using Artificial Intelligence; United States: The DSpace Institutional Digital Repository System; 2020. 8. Bassi P.R., Attux R. A deep convolutional neural network for COVID-19 detection using chest X-rays. arXiv preprint arXiv: 2005.01578; 2020. |
References: | 1. Guo Y.R., Cao Q.D., Hong Z.S., et al. The origin, transmission and clinical therapies on corona virus disease 2019 (COVID-19) outbreak–an update on the status. Mil Med Res. 2020;7(1):1-10. 2. Worldometer. COVID-19 CORONAVIRUS PANDEMIC. Coronavirus Cases. https://www.worldometers.info/coronavirus/. 3. Hall L.O., Paul R., Goldgof D.B., Goldgof G.M. Finding COVID-19 from chest X-Rays using deep learning on a small dataset. arXiv preprint arXiv:2004.02060; 2020. 4. Zhang J., Xie Y., Li Y., Shen C., Xia Y.. COVID-19 screening on chest X-Ray images using deep learning based anomaly detection. arXiv preprint arXiv:2003.12338; 2020. 5. Ucar F., Korkmaz D. COVIDiagnosis-net: deep BayesSqueezeNet based diagnostic of the corona virus disease 2019 (COVID-19) from X-ray images. Med Hypotheses. 2020;140 (2020):1–12. 6. Khalifa N.E.M., Taha M.H.N., Hassanien A.E., Elghamrawy S.. Detection of corona virus (COVID-19) associated pneumonia based on generative adversarial networks and a fine-tuned deep transfer learning model using chest X-Ray dataset. arXiv preprint arXiv:2004.01184; 2020. 7. 7) Salman F.M., Abu-Naser SS, Alajrami E, Abu-Nasser BS, Alashqar BA, COVID-19 Detection Using Artificial Intelligence; United States: The DSpace Institutional Digital Repository System; 2020. 8. Bassi P.R., Attux R. A deep convolutional neural network for COVID-19 detection using chest X-rays. arXiv preprint arXiv: 2005.01578; 2020. |
Тип вмісту: | Conference Abstract |
Розташовується у зібраннях: | IX науково-технічна конференція „Інформаційні моделі, системи та технології“ (2021) |
Файли цього матеріалу:
Файл | Опис | Розмір | Формат | |
---|---|---|---|---|
IMST_2021_Bodnar_R-Convolutional_neural_networks_31-32.pdf | 554,71 kB | Adobe PDF | Переглянути/відкрити | |
IMST_2021_Bodnar_R-Convolutional_neural_networks_31-32.djvu | 32,9 kB | DjVu | Переглянути/відкрити | |
IMST_2021_Bodnar_R-Convolutional_neural_networks_31-32__COVER.png | 525,26 kB | image/png | Переглянути/відкрити |
Усі матеріали в архіві електронних ресурсів захищені авторським правом, всі права збережені.