• ClipSaver
ClipSaver
Русские видео
  • Смешные видео
  • Приколы
  • Обзоры
  • Новости
  • Тесты
  • Спорт
  • Любовь
  • Музыка
  • Разное
Сейчас в тренде
  • Фейгин лайф
  • Три кота
  • Самвел адамян
  • А4 ютуб
  • скачать бит
  • гитара с нуля
Иностранные видео
  • Funny Babies
  • Funny Sports
  • Funny Animals
  • Funny Pranks
  • Funny Magic
  • Funny Vines
  • Funny Virals
  • Funny K-Pop

[Коллоквиум] Использование генеративных моделей в физике частиц скачать в хорошем качестве

[Коллоквиум] Использование генеративных моделей в физике частиц 5 лет назад

скачать видео

скачать mp3

скачать mp4

поделиться

телефон с камерой

телефон с видео

бесплатно

загрузить,

Не удается загрузить Youtube-плеер. Проверьте блокировку Youtube в вашей сети.
Повторяем попытку...
[Коллоквиум] Использование генеративных моделей в физике частиц
  • Поделиться ВК
  • Поделиться в ОК
  •  
  •  


Скачать видео с ютуб по ссылке или смотреть без блокировок на сайте: [Коллоквиум] Использование генеративных моделей в физике частиц в качестве 4k

У нас вы можете посмотреть бесплатно [Коллоквиум] Использование генеративных моделей в физике частиц или скачать в максимальном доступном качестве, видео которое было загружено на ютуб. Для загрузки выберите вариант из формы ниже:

  • Информация по загрузке:

Скачать mp3 с ютуба отдельным файлом. Бесплатный рингтон [Коллоквиум] Использование генеративных моделей в физике частиц в формате MP3:


Если кнопки скачивания не загрузились НАЖМИТЕ ЗДЕСЬ или обновите страницу
Если возникают проблемы со скачиванием видео, пожалуйста напишите в поддержку по адресу внизу страницы.
Спасибо за использование сервиса ClipSaver.ru



[Коллоквиум] Использование генеративных моделей в физике частиц

28 января 2020 Докладчик: Денис Деркач, доцент департамента больших данных и информационного поиска, старший научный сотрудник лаборатории методов анализа больших данных. Применение методов машинного обучения стало стандартом при анализе данных в физике частиц. Эти методы применяются на всех стадиях от первичного сбора данных до финального анализа. Новый запуск Большого адронного коллайдера, запланированный на 2021 год, откроет новую страницу применения машинного обучения из-за возросшей скорости обработки данных и новых технологий, доступных для их анализа. Одной из важных проблем при этом станет наличие достаточного количества симулированных событий, необходимых для детального понимания происходящего в данных. В докладе будут описаны текущие разработки по применению генеративных моделей для быстрой симуляции взаимодействия частиц с детектором. Эти подходы позволяют значительно снизить затраты компьютерных и человеческих ресурсов, а также в перспективе улучшить систематические погрешности измерения. Коллоквиум ФКН: https://cs.hse.ru/colloquium Департамент больших данных и информационного поиска: https://cs.hse.ru/big-data/ Научно-учебная лаборатория методов анализа больших данных: https://cs.hse.ru/lambda/

Comments

Контактный email для правообладателей: [email protected] © 2017 - 2025

Отказ от ответственности - Disclaimer Правообладателям - DMCA Условия использования сайта - TOS



Карта сайта 1 Карта сайта 2 Карта сайта 3 Карта сайта 4 Карта сайта 5