Карточка | Таблица | RUSMARC | |
Асанбаева, Алина Сергеевна. Применение нейронных сетей для обнаружения объектов, несущих потенциальную угрозу в образовательных учреждениях (на примере МАОУ "Школа № 103"): выпускная квалификационная работа по программе магистратуры. Направление подготовки 01.04.02 : "Прикладная математика и информатика". Направленность (профиль): "Искусственный интеллект в кибербезопасности" / А. С. Асанбаева; Уфимский университет науки и технологий, факультет математики и информационных технологий, кафедра математического моделирования ; научный руководитель А. А. Корнилова. — Уфа, 2024. — 58 с. — <URL:https://elib.bashedu.ru/dl/diplom/2024/Asanbaeva AS_01.04.02_IIMRT_mag_2024.pdf>. — Текст: электронныйДата создания записи: 27.08.2024 Тематика: ВКР; магистратура; обнаружение; угроза; нейронная сеть; сеть Коллекции: Магистерские диссертации; Общая коллекция Разрешенные действия: –
Действие 'Прочитать' будет доступно, если вы выполните вход в систему и будете работать на компьютерах в читальных залах Библиотеки
Группа: Анонимные пользователи Сеть: Интернет |
Права на использование объекта хранения
Место доступа | Группа пользователей | Действие | ||||
---|---|---|---|---|---|---|
Локальная сеть Библиотеки | Аутентифицированные пользователи |
![]() |
||||
Локальная сеть Библиотеки | Все | |||||
Интернет | Аутентифицированные пользователи |
![]() |
||||
![]() |
Интернет | Все |
Оглавление
- 1601a6d7e7df57c88e6da50db8f3ddacfdc40bd6d1d73bd5c7c2e5bdb2f58859.pdf
- 49a7e3dd2d04127d13df7b4ffa752cfe4c12a6af16151c142269177c69e09421.pdf
- 329cf2a1061ebb5141c76a69490cb51549f96919fc04e0dedbd34612648d181a.pdf
- c8f99fa1d1ef66f3a79ee3e291bf84c4c5cb702cd9c2e523fa164b786b43b29f.pdf
- d39969ff24e6c7b24559e07184c44190554afb78652f24fb353420b87de53989.pdf
- Список использованных источников и литературы
- d39969ff24e6c7b24559e07184c44190554afb78652f24fb353420b87de53989.pdf
- c8f99fa1d1ef66f3a79ee3e291bf84c4c5cb702cd9c2e523fa164b786b43b29f.pdf
- 329cf2a1061ebb5141c76a69490cb51549f96919fc04e0dedbd34612648d181a.pdf
- безопасности, помогая выявлять потенциально опасные обьекты
- 49a7e3dd2d04127d13df7b4ffa752cfe4c12a6af16151c142269177c69e09421.pdf
- 329cf2a1061ebb5141c76a69490cb51549f96919fc04e0dedbd34612648d181a.pdf
- c8f99fa1d1ef66f3a79ee3e291bf84c4c5cb702cd9c2e523fa164b786b43b29f.pdf
- d39969ff24e6c7b24559e07184c44190554afb78652f24fb353420b87de53989.pdf
- Список использованных источников и литературы
- d39969ff24e6c7b24559e07184c44190554afb78652f24fb353420b87de53989.pdf
- c8f99fa1d1ef66f3a79ee3e291bf84c4c5cb702cd9c2e523fa164b786b43b29f.pdf
- 329cf2a1061ebb5141c76a69490cb51549f96919fc04e0dedbd34612648d181a.pdf
- 49a7e3dd2d04127d13df7b4ffa752cfe4c12a6af16151c142269177c69e09421.pdf
- Режим доступа: https://www.python.org/doc.- 11.03.2024.
Статистика использования
|
Количество обращений: 0
За последние 30 дней: 0 Подробная статистика |