Please use this identifier to cite or link to this item: http://elar.urfu.ru/handle/10995/107246
Full metadata record
DC FieldValueLanguage
dc.contributor.authorZiganshina, A. V.en
dc.contributor.authorSinitskikh, K. V.en
dc.contributor.authorZinin, I. S.en
dc.contributor.authorNizamova, A. R.en
dc.contributor.authorЗиганьшина, А. В.ru
dc.contributor.authorСиницких, К. В.ru
dc.contributor.authorЗинин, И. С.ru
dc.contributor.authorНизамова, А. Р.ru
dc.date.accessioned2021-12-30T04:57:18Z-
dc.date.available2021-12-30T04:57:18Z-
dc.date.issued2020-
dc.identifier.citationОБЗОР АЛГОРИТМОВ МАШИННОГО ОБУЧЕНИЯ ДЛЯ АНАЛИЗА БИОМЕДИЦИНСКИХ СИГНАЛОВ / А. В. Зиганьшина, К. В. Синицких, И. С. Зинин и др. // Физика. Технологии. Инновации : тезисы докладов VII Международной молодежной научной конференции, посвященной 100-летию Уральского федерального университета (Екатеринбург, 18–22 мая 2020 г.). — Екатеринбург : УрФУ, 2020. — C. 1153-1154.ru
dc.identifier.urihttp://elar.urfu.ru/handle/10995/107246-
dc.description.abstractA potential area of application for neural networks (NN) is biomedicine. The relevance of using NN increases when it is necessary to solve problems with large amount of data. In report, we will consider methods that can be used to solve problems associated with the processing of biomedical signals.en
dc.format.mimetypeapplication/pdfen
dc.language.isoruen
dc.publisherУрФУru
dc.relation.ispartofФизика. Технологии. Инновации. Тезисы докладов (ФТИ-2020)ru
dc.titleОБЗОР АЛГОРИТМОВ МАШИННОГО ОБУЧЕНИЯ ДЛЯ АНАЛИЗА БИОМЕДИЦИНСКИХ СИГНАЛОВru
dc.title.alternativeOVERVIEW OF MACHINE LEARNING ALGORITHMS FOR ANALYZING BIOMEDICAL SIGNALSen
dc.typeConference Paperen
dc.typeinfo:eu-repo/semantics/conferenceObjecten
dc.typeinfo:eu-repo/semantics/publishedVersionen
dc.conference.nameVII Международная молодежная научная конференция «Физика. Технологии. Инновации», посвященная 100-летию Уральского федерального университетаru
dc.conference.date18.05.2020-22.05.2020-
local.description.firstpage1153-
local.description.lastpage1154-
Appears in Collections:Конференции, семинары

Files in This Item:
File Description SizeFormat 
fti_2020_666.pdf198,67 kBAdobe PDFView/Open


Items in DSpace are protected by copyright, with all rights reserved, unless otherwise indicated.