1. ELARTU — Інституційний репозитарій ТНТУ імені Івана Пулюя
  2. Матеріали конференцій, семінарів, читань
  3. 2025
  4. ⅩⅣ Міжнародна науково-технічна конференція молодих учених та студентів „Актуальні задачі сучасних технологій“ (2025)
Будь ласка, використовуйте цей ідентифікатор, щоб цитувати або посилатися на цей матеріал: http://elartu.tntu.edu.ua/handle/lib/51628

Повний запис метаданих
Поле DCЗначенняМова
dc.contributor.authorРалік, І. Р.
dc.contributor.authorRalik, I. R.
dc.coverage.temporal11-12 грудня 2025
dc.coverage.temporal11-12 December 2025
dc.date.accessioned2026-02-19T14:25:47Z-
dc.date.available2026-02-19T14:25:47Z-
dc.date.created2025-12-11
dc.date.issued2025-12-11
dc.identifier.citationРалік І. Р. Резонансний селектор стратегій у інтелектуальних CRM-системах / І. Р. Ралік // Матеріали ⅩⅣ МНТКМУС „Актуальні задачі сучасних технологій“, 11-12 грудня 2025. — Т. : ФОП Паляниця В.А., 2025. — С. 331. — (Комп’ютерно-інформаційні технології та системи зв’язку).
dc.identifier.isbn978-614-8751-08-1
dc.identifier.urihttp://elartu.tntu.edu.ua/handle/lib/51628-
dc.format.extent331
dc.language.isouk
dc.publisherФОП Паляниця В.А.
dc.publisherPE Palianytsia V.A.
dc.relation.ispartofМатеріали ⅩⅣ Міжнародної науково-технічної конференції молодих учених та студентів „Актуальні задачі сучасних технологій“, 2025
dc.relation.ispartofProceedings of the ⅩⅣ International Scientific and Technical Conference of Young Scientists and Students “Current Issues of Modern Technologies”, 2025
dc.titleРезонансний селектор стратегій у інтелектуальних CRM-системах
dc.title.alternativeResonant strategy selector in intelligent CRM systems
dc.typeConference Abstract
dc.rights.holder© Тернопільський національний технічний університет імені Івана Пулюя, 2025
dc.coverage.placenameТернопіль
dc.coverage.placenameTernopil
dc.format.pages1
dc.subject.udc004.8
dc.relation.references1. Raschka S., Liu Y. H., Mirjalili V. Machine Learning with PyTorch and Scikit-Learn: Develop machine learning and deep learning models with Python. Birmingham: Packt Publishing Ltd., 2022. С. 265.
dc.relation.referencesen1. Raschka S., Liu Y. H., Mirjalili V. Machine Learning with PyTorch and Scikit-Learn: Develop machine learning and deep learning models with Python. Birmingham: Packt Publishing Ltd., 2022. P. 265.
dc.contributor.affiliationТернопільський національний технічний університет імені Івана Пулюя, Україна
dc.citation.journalTitleМатеріали ⅩⅣ Міжнародної науково-технічної конференції молодих учених та студентів „Актуальні задачі сучасних технологій“
dc.citation.spage331
dc.citation.epage331
dc.citation.conferenceⅩⅣ Міжнародна науково-технічна конференція молодих учених та студентів „Актуальні задачі сучасних технологій“
dc.identifier.citation2015Ралік І. Р. Резонансний селектор стратегій у інтелектуальних CRM-системах // Матеріали ⅩⅣ МНТКМУС „Актуальні задачі сучасних технологій“, Тернопіль, 11-12 грудня 2025. 2025. С. 331.
dc.identifier.citationenAPARalik, I. R. (2025). Rezonansnyi selektor stratehii u intelektualnykh CRM-systemakh [Resonant strategy selector in intelligent CRM systems]. Proceedings of the ⅩⅣ International Scientific and Technical Conference of Young Scientists and Students “Current Issues of Modern Technologies”, 11-12 December 2025, Ternopil, 331. PE Palianytsia V.A.. [in Ukrainian].
dc.identifier.citationenCHICAGORalik I. R. (2025) Rezonansnyi selektor stratehii u intelektualnykh CRM-systemakh [Resonant strategy selector in intelligent CRM systems]. Proceedings of the ⅩⅣ International Scientific and Technical Conference of Young Scientists and Students “Current Issues of Modern Technologies” (Tern., 11-12 December 2025), pp. 331 [in Ukrainian].
Розташовується у зібраннях:ⅩⅣ Міжнародна науково-технічна конференція молодих учених та студентів „Актуальні задачі сучасних технологій“ (2025)

Файли цього матеріалу:
Файл Опис РозмірФормат 
ISTCYSS_2025_Ralik_I_R-Resonant_strategy_selector_331.pdf302,87 kBAdobe PDFПереглянути/відкрити
ISTCYSS_2025_Ralik_I_R-Resonant_strategy_selector_331__COVER.png424,63 kBimage/pngПереглянути/відкрити
Показати базовий опис матеріалу Перегляд статистики


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