1. ELARTU — Інституційний репозитарій ТНТУ імені Івана Пулюя
2. Матеріали конференцій, семінарів, читань
3. 2024
4. XII науково-технічна конференція „Інформаційні моделі, системи та технології“ (2024)

Назва:	Використання синтетичних сигналів для покращення класифікації мег сигналів
Інші назви:	Improvement of meg signal classification via the usage of synthetic signals
Автори:	Хом’як, А. Khomiak, A.
Приналежність:	Тернопільський національний технічний університет імені Івана Пулюя, Україна
Бібліографічний опис:	Хом’як А. Використання синтетичних сигналів для покращення класифікації мег сигналів / А. Хом’як // Матеріали Ⅻ НТК „ІМСТ“, 18-19 грудня 2024 року. — Т. : ТНТУ, 2024. — С. 103. — (Інформаційні системи та технології, кібербезпека).
Бібліографічне посилання:	Хом’як А. Використання синтетичних сигналів для покращення класифікації мег сигналів // Матеріали Ⅻ НТК „ІМСТ“, Тернопіль, 18-19 грудня 2024 року. 2024. С. 103.
Bibliographic citation (APA):	Khomiak, A. (2024). Vykorystannia syntetychnykh syhnaliv dlia pokrashchennia klasyfikatsii meh syhnaliv [Improvement of meg signal classification via the usage of synthetic signals]. Materials of the Ⅻ scientific and technical conference ‘Information models, systems and technologies’, 18-19 December 2024, Ternopil, 103. TNTU. [in Ukrainian].
Bibliographic citation (CHICAGO):	Khomiak A. (2024) Vykorystannia syntetychnykh syhnaliv dlia pokrashchennia klasyfikatsii meh syhnaliv [Improvement of meg signal classification via the usage of synthetic signals]. Materials of the Ⅻ scientific and technical conference ‘Information models, systems and technologies’ (Tern., 18-19 December 2024), pp. 103 [in Ukrainian].
Є частиною видання:	Матеріали Ⅻ науково-технічної конференції „Інформаційні моделі, системи та технології“, 2024 Materials of the Ⅻ scientific and technical conference ‘Information models, systems and technologies’, 2024
Конференція/захід:	Ⅻ науково-технічна конференція „Інформаційні моделі, системи та технології“
Журнал/збірник:	Матеріали Ⅻ науково-технічної конференції „Інформаційні моделі, системи та технології“
Дата публікації:	18-гру-2024
Дата внесення:	10-січ-2025
Видавництво:	ТНТУ TNTU
Місце видання, проведення:	Тернопіль Ternopil
Часове охоплення:	18-19 грудня 2024 року 18-19 December 2024
УДК:	004.9
Кількість сторінок:	1
Діапазон сторінок:	103
Початкова сторінка:	103
Кінцева сторінка:	103
URI (Уніфікований ідентифікатор ресурсу):	http://elartu.tntu.edu.ua/handle/lib/47428
Власник авторського права:	© Тернопільський національний технічний університет імені Івана Пулюя, 2024
URL-посилання пов’язаного матеріалу:	https://doi.org/10.1007/s11263-021-01555-8 https://arxiv.org/abs/1706.03762 https://doi.org/10.1109/BigData.2018.8621990
Перелік літератури:	1. H. Kataoka та ін., «Pre-Training without natural images», Int. J. Comput. Vis., т. 130, № 4, с. 990–1007, лют. 2022. Дата звернення: 11 груд. 2024. [Онлайн]. Доступно: https://doi.org/10.1007/s11263-021-01555-8. 2. A. Vaswani та ін. «Attention is all you need». [Онлайн]. Доступно: https://arxiv.org/abs/1706.03762. 3. H. Ismail Fawaz, G. Forestier, J. Weber, L. Idoumghar та P.-A. Muller, «Transfer learning for time series classification», у 2018 IEEE Int. Conf. Big Data (Big Data). 2018, с. 1367–1376. [Онлайн]. Доступно: https://doi.org/10.1109/BigData.2018.8621990.
References:	1. H. Kataoka and other, "Pre-Training without natural images", Int. J. Comput. Vis., V. 130, No 4, P. 990–1007, liut. 2022. Date of appeal: 11 hrud. 2024. [Onlain]. Dostupno: https://doi.org/10.1007/s11263-021-01555-8. 2. A. Vaswani and other "Attention is all you need". [Onlain]. Dostupno: https://arxiv.org/abs/1706.03762. 3. H. Ismail Fawaz, G. Forestier, J. Weber, L. Idoumghar ta P.-A. Muller, "Transfer learning for time series classification", u 2018 IEEE Int. Conf. Big Data (Big Data). 2018, P. 1367–1376. [Onlain]. Dostupno: https://doi.org/10.1109/BigData.2018.8621990.
Тип вмісту:	Conference Abstract
Розташовується у зібраннях:	XII науково-технічна конференція „Інформаційні моделі, системи та технології“ (2024)

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