Andere Kunden interessierten sich auch für
![Metodologiq Nexus]( "Metodologiq Nexus")
Metodologiq Nexus23,99 €![Obnaruzhenie wybrosow na osnowe klasterizacii dannyh, poluchennyh s pomosch'ü HADOOP]( "Obnaruzhenie wybrosow na osnowe klasterizacii dannyh, poluchennyh s pomosch'ü HADOOP")
Obnaruzhenie wybrosow na osnowe klasterizacii dannyh, poluchennyh s pomosch'ü HADOOP13,99 €![Obnaruzhenie i raspoznawanie texta sceny: podhod k obrabotke izobrazhenij]( "Obnaruzhenie i raspoznawanie texta sceny: podhod k obrabotke izobrazhenij")
Obnaruzhenie i raspoznawanie texta sceny: podhod k obrabotke izobrazhenij19,99 €![DeepCOPD: obnaruzhenie HOBL s pomosch'ü glubokogo obucheniq]( "DeepCOPD: obnaruzhenie HOBL s pomosch'ü glubokogo obucheniq")
DeepCOPD: obnaruzhenie HOBL s pomosch'ü glubokogo obucheniq29,99 €![Powedencheskoe obnaruzhenie wredonosnogo PO s pomosch'ü intellektual'nogo analiza dannyh]( "Powedencheskoe obnaruzhenie wredonosnogo PO s pomosch'ü intellektual'nogo analiza dannyh")
Powedencheskoe obnaruzhenie wredonosnogo PO s pomosch'ü intellektual'nogo analiza dannyh13,99 €![Soglasowanie stereoizobrazhenij dlq trehmernoj rekonstrukcii]( "Soglasowanie stereoizobrazhenij dlq trehmernoj rekonstrukcii")
Soglasowanie stereoizobrazhenij dlq trehmernoj rekonstrukcii13,99 €![Vydelenie krowenosnyh sosudow setchatki glaza s pomosch'ü MATLab]( "Vydelenie krowenosnyh sosudow setchatki glaza s pomosch'ü MATLab")
Vydelenie krowenosnyh sosudow setchatki glaza s pomosch'ü MATLab13,99 €
V nastoqschee wremq ochen' wazhno podderzhiwat' wysokij urowen' bezopasnosti dlq obespecheniq bezopasnoj i nadezhnoj peredachi informacii mezhdu razlichnymi organizaciqmi. No bezopasnaq peredacha dannyh cherez Internet i lübuü druguü set' wsegda nahoditsq pod ugrozoj wtorzhenij i neprawomernogo ispol'zowaniq. bessporno, dlq zaschity setewyh sistem ispol'zuetsq shirokij spektr tehnologij bezopasnosti, takih kak shifrowanie informacii, kontrol' dostupa i predotwraschenie wtorzhenij, no wse esche suschestwuet mnogo nezamechennyh wtorzhenij. w ätom proekte predstawlen obzor obnaruzheniq wtorzhenij i gibridnyj algoritm klassifikacii, osnowannyj na naiwnom baje i K Nearest sosed. Nabor dannyh snachala prohodit cherez naiwnyj zaliw dlq klassifikacii, generiruq predwaritel'nye i uslownye weroqtnosti dlq kazhdogo primera w nabore dannyh. Esli est' neprawil'naq klassifikaciq, to primer peredaetsq w KNN, kotoraq zatem ranzhiruet okrestnosti primera, i poluchennye primery wzweshiwaütsq po shodstwu kazhdogo soseda primera, esli Sim(X,Dj) rawen 1, to X - normal'no, inache algoritm nahodit K naibol'shego Sim(X,Dj), swerqet ego s kriteriem ostanowki (porogom).