Статья: РАЗРЕШИМОСТЬ МОДЕЛЬНОЙ ЗАДАЧИ ДВУХФАЗНОЙ ФИЛЬТРАЦИИ В БИОЛОГИЧЕСКОЙ ТКАНИ (2024)

Исследуются методы сравнения деревьев в теории графов. Алгоритмы основаны на метриках деревьев, комбинаторных характеристиках, их структурах и расстояниях, таких как редакционное расстояние или количество общих поддеревьев. Алгоритмы могут быть использованы для сравнения абстрактных синтаксических деревьев, чтобы определить сходство между различными текстами программ. Результаты сравнения могут быть использованы для автоматического нахождения плагиата кода и определения схожести программного обеспечения.

В работе рассматриваются общие методы пространственной регистрации изображений. Для улучшения качества добавляются границы на изображение. С помощью алгоритма масштабно-инвариантного преобразования объектов выделяются ключевые точки на изображениях. Путем гомографических преобразований получается совмещенное изображение. Приведены примеры работы алгоритма на медицинских данных. Производится сравнение базового алгоритма и алгоритма с добавлением границ на изображение.

В статье рассматривается проектирование и реализация построения рекомендаций в web-приложении онлайн-библиотеки. Исследуются такие методы построения рекомендаций, как контентная и коллаборативная фильтрации, и возможные варианты их реализации. В числе исследованных вариантов - такие методы машинного обучения, как кластеризация и регрессия, представленные тематическим моделированием и прогнозированием предпочтений, и в статье описываются алгоритмы, лежащие в основе каждого из выбранных методов, а также представляются результаты работы полученных моделей. Разработанное решение реализовано в виде сервиса онлайн-библиотеки и помогает пользователям с поиском интересующей их литературы среди книг, размещенных на ресурсе.

Задача извлечения структурированных данных из слабоструктурированного текстового представления информации является трудоёмкой, но актуальной. В статье рассмотрена задача структурирования данных для формирования дескрипторной модели студента с его компетенциями. Разработано решение, которое показывает хорошие результаты при условии, что в наличии есть большое количество данных для обучения. Данное решение можно переработать и распространить на другие области, например, проектную деятельность.

В статье представлен разработанный алгоритм генерации музыки, основанный на методах глубокого машинного обучения. Алгоритм использует наборы данных из разных жанров музыки для обучения модели и генерации новых музыкальных композиций. В статье приведены основные этапы разработки алгоритма, включая сбор и предобработку данных, выбор и настройку архитектуры модели, определение функций потерь и активации, выбор оптимизатора. Приводятся результаты экспериментов, демонстрирующие эффективность разработанного алгоритма в генерации музыки. Эта статья представляет интерес для исследователей в области машинного обучения и компьютерной музыки, а также для музыкантов и композиторов, ищущих новые идеи для создания музыки