Документы 41 - 50 из 80
42.

Количество страниц: 2 с.

Зверева, А. Н. Наш директор : [о заслуженном работнике культуры Якутской АССР Гавриле Григорьевиче Софронове] / Анна Зверева // Ил Түмэн. - 2022. - N 9 (2325), 11 марта. - С. 10-11.

43.

Количество страниц: 1 с.

Зверева, А. Н. Наш любимый Учитель : [о педагоге, режиссере, заслуженном работнике культуры Республики Саха (Якутия) Анатолии Ивановиче Васильеве] / Анна Зверева // Ил Түмэн. - 2020. - 7 августа (N 30). - С. 26.

44.

Ответственность: Ионова Марианна

Количество страниц: 2 с.

Егоров, В. А. Нашу школу посетил министр образования и науки Якутии : [беседа с министром Владимиром Анатольевичем Егоровым о его работе, о том, как он стал министром / В. А. Егоров ; беседовали юнкоры пресс-центра "Ориентир" (г. Вилюйск) Стелла Федорова, Тимур Мусин ; записали Майя Иванова, Марианна Ионова] // Олох суола. – 2019. – N 82-83 (14503-14504), Алтынньы 25 күнэ. – С. 3.

45.

Количество страниц: 1 с.

Акиева, М. Б. Нитка за иголкой, стежок за стежком : [о мастерстве лоскутного шитья] / Марина Акиева // Якутия. - 2010. - N 242, (31958), 30 декабря. - С. 11.

47.

Количество страниц: 5 с.

В статье рассматривается задача обработки текста с помощью нейронных сетей для определения авторства. Актуальность данной темы обусловлена возрастающей ролью искусственного интеллекта в различных сферах, в том числе в области обработки естественного языка. Представлен практический пример реализации нейросетевого подхода к определению авторства текста с использованием библиотеки Keras Python на платформе Google Colaboratory. Описаны шаги по подготовке данных, создание обучающей и тестовой выборок, построения и обучения модели. Полученные результаты демонстрируют высокую точность идентификации авторства текстов, достигающую 95-98%.
The article deals with the task of text processing using neural networks to determine authorship. The relevance of this topic is due to the increasing role of artificial intelligence in various fields, including natural language processing. A practical example of implementation of neural network approach to text authorship determination using Keras Python library on Google Colaboratory platform is presented. The steps of data preparation, creation of training and test samples, model building and training are described. The obtained results demonstrate high accuracy of text authorship identification, reaching 95-98%.

Леонтьев, Нь. А. Обработка текста с помощью нейросети в направлении авторства / Н. А. Леонтьев, А. А. Саввинова ; Северо-Восточный федеральный университет им. М. К. Аммосова // Международный журнал гуманитарных и естественных наук. - 2024. - N 5-1 (92). - C. 249-253. - DOI: 10.24412/2500-1000-2024-5-1-249-253
DOI: 10.24412/2500-1000-2024-5-1-249-253

49.

Количество страниц: 1 с.

Зверева, А. Н. От "Тайны предков" до "Тыгын Дархана" : [о якутских кинофильмах] / Анна Зверева // Ил Түмэн. - 2022. - N 2 (2311), 21 января. - С. 11.

50.

Ответственность: Таюрский Владимир Георгиевич (Интервьюер)

Количество страниц: 1 с.

Егоров, В. А. От музыки до роботов : в Республике Саха совершенствуют условия для развития детского творчества : [о дополнительном образовании детей в Якутии : беседа с министром образования и науки республики В. А. Егоровым / В. А. Егоров ; записал Владимир Таюрский] // Российская газета. – 2017. – N 290 (7456), 21-27 декабря. – С. 19.