Расширенный поиск

Лебедев А. И., Дьячков Е. С., Тверитнев М. Ю.
   Прогнозирование эмоций пользователей мессенджера Telegram с помощью искусственных нейронных сетей / Лебедев А. И., Дьячков Е. С., Тверитнев М. Ю. // Теоретическая информатика и компьютерные технологии : материалы 1-ой Научно- практической конференции, Москва, 1 ноября 2023 года / МГТУ им. Н. Э. Баумана (национальный исследовательский университет). - М., 2024. - С. 32-34.

Левашов О. В.
   Искусственное зрение. Искусственный интеллект. Нейронные модели живых сенсорных систем / Левашов О. В. - М. : URSS : ЛЕНАНД, 2022. - 246 с. : ил. - (Науки об искусственном ; № 38) (НАУКУ - ВСЕМ! Шедевры научно-популярной литературы ; № 282). - Библиогр. в конце глав. - ISBN 978-5-9519-2585-5.

Левин А. О., Белов Ю. С.
   Анализ проблемных аспектов диффузионных моделей в сфере генерации изображений по текстовым описаниям / Левин А. О., Белов Ю. С. // Наукоёмкие технологии в приборо- и машиностроении и развитие инновационной деятельности в вузе : материалы Региональной научно-технической конференции (Калуга, 23 - 25 апреля 2024 года) : в 2 т. / МГТУ им. Н. Э. Баумана (национальный исследовательский университет). - 2025. - Т. 2. - С. 155-158.

Левин А. О., Белов Ю. С.
   Использование диффузионных моделей для синтеза изображений по текстовому описанию: принципы, обучение и преимущества / Левин А. О., Белов Ю. С. // Наука, технологии и бизнес : сборник материалов 5-ой Межвузовской конференции аспирантов, соискателей и молодых учёных, Москва, 18-19 апреля 2023 г. / МГТУ им. Н. Э. Баумана (Национальный исследовательский университет). - М., 2023. - С. 333-342.

Левин А. О., Белов Ю. С.
   Применение гиперсетей совместно с моделями генерации изображений по текстовым описаниям, основанными на диффузионных моделях / Левин А. О., Белов Ю. С. // Наукоемкие технологии в приборо- и машиностроении и развитие инновационной деятельности в вузе. : материалы Всероссийской научно-технической конференции, Калуга, 14-16 ноября 2023 года : в 2 т. / МГТУ им. Н. Э. Баумана (национальный исследовательский университет), Калужский филиал. - 2024. - Т. 1 : Секции 1-11. - С. 351-353.

Левин В. И.
   Интервальная логика, сверхнечеткие множества и принятие решений / Левин В. И. // Вестник компьютерных и информационных технологий. - 2007. - № 8. - С. 23-26.

Левин Р., Дранг Д., Эделсон Б.
   Практическое введение в технологию искусственного интеллекта и экспертных систем с иллюстрациями на Бейсике / Левин Р., Дранг Д., Эделсон Б. ; пер. с англ. яз. и авт. предисл. Сальников М. Л., Сальникова Ю. В. - М. : Финансы и статистика, 1990. - 237 с. : ил. - Библиогр.: с. 236-237. - ISBN 5-279-00448-0.

Лекун Я.
   Как учится машина. Революция в области нейронных сетей и глубокого обучения / Лекун Я. ; ред. пер. Скворцов В. ; науч. ред. пер. Плец М. ; пер. с фр. Арсенова Е. ; при участии Бризар К. - М. : Интеллектуальная Литература, 2020. - 350 с. : ил. - (Библиотека Сбера. Искусственный интеллект). - ISBN 978-5-907394-29-2.

Лелюк В. А.
   Концептуальное проектирование систем с базами знаний : монография / Лелюк В. А. - Харьков : Изд-во "Основа" при Харьковском государственном университете, 1990. - 143 с. : схемы. - Библиогр.: с. 140-143. - ISBN 5-11-000762-4.

Лесков А. Г.
   Космические робототехнические комплексы : учеб. пособие по курсу "Перспективы развития новой техники" / Лесков А. Г. ; МГТУ им. Н. Э. Баумана. - М. : Изд-во МГТУ им. Н. Э. Баумана, 2002. - 21 с. : ил. - Библиогр.: с. 21. - ISBN 5-7038-1597-5.