• A
  • A
  • A
  • АБB
  • АБB
  • АБB
  • А
  • А
  • А
  • А
  • А
Обычная версия сайта
Контакты

603093 Н.Новгород,ул. Родионова, 136

603095 Н.Новгород,ул. Львовская, 1В

603155 Н.Новгород,ул. Б.Печерская, д.25/12

Статья
Inpainting Semantic and Depth Features to Improve Visual Place Recognition in the Wild

Semenkov I., Karpov A., Savchenko A. et al.

IEEE Access. 2024. Vol. 12. P. 5163-5176.

Глава в книге
Facial Expression Recognition with Adaptive Frame Rate based on Multiple Testing Correction

Savchenko A.

In bk.: Proceedings of the 40th International Conference on Machine Learning: Volume 202: International Conference on Machine Learning, 23-29 July 2023, Honolulu, Hawaii, USA. Vol. 202: International Conference on Machine Learning, 23-29 July 2023, Honolulu, Hawaii, USA. PMLR, 2023. P. 30119-30129.

Препринт
DAREL: Data Reduction with Losses for Training Acceleration of Real and Hypercomplex Neural Networks

Demidovskij A., Трутнев А. И., Тугарев А. М. et al.

NeurIPS 2023 Workshop. ZmuLcqwzkl. OpenReview, 2023

Базы Данных

2023/2024
Учебный год
RUS
Обучение ведется на русском языке
5
Кредиты

Преподаватели

Программа дисциплины

Аннотация

В результате освоения дисциплины студент должен знать: основные понятия теории систем баз данных вообще и реляционных систем в частности. Владеть основами стандартного языка запросов SQL, уметь: применять полученные знания для получения и анализа информации, содержащейся в базе данных; владеть: навыками построения реляционной модели данных, связанных с объектами профессиональной деятельности, навыками обработки данных при проведении научных исследований, связанных с объектами профессиональной деятельности.