Книжкові видання та компакт-диски Журнали та продовжувані видання Автореферати дисертацій Реферативна база даних Наукова періодика України Тематичний навігатор Авторитетний файл імен осіб
|
Для швидкої роботи та реалізації всіх функціональних можливостей пошукової системи використовуйте браузер "Mozilla Firefox" |
|
|
Повнотекстовий пошук
Пошуковий запит: (<.>K=TABLES<.>) |
Загальна кількість знайдених документів : 7
Представлено документи з 1 до 7
|
1. |
Lizunov P. Detection of near dublicates in tables based on the locality-sensitive hashing method and the nearest neighbor method [Електронний ресурс] / P. Lizunov, A. Biloshchytskyi, А. Kuchansky, S. Biloshchytska, L. Chala // Восточно-Европейский журнал передовых технологий. - 2016. - № 6(4). - С. 4-10. - Режим доступу: http://nbuv.gov.ua/UJRN/Vejpte_2016_6(4)__2
| 2. |
Bodyanskiy Ye. V. Tables of data with gaps restoration using multivariate fuzzy extrapolation [Електронний ресурс] / Ye. V. Bodyanskiy, A. Yu. Shafronenko // Системні технології. - 2014. - Вип. 6. - С. 11-17. - Режим доступу: http://nbuv.gov.ua/UJRN/st_2014_6_4
| 3. |
Klyuchko O. Creation of fish databases for electronic interactive map: tables and keys [Електронний ресурс] / O. Klyuchko, L. Buchatsky, Yu. Rud, O. Melezhyk // Рибогосподарська наука України. - 2019. - № 4. - С. 37-57. - Режим доступу: http://nbuv.gov.ua/UJRN/rnu_2019_4_5
| 4. |
Nesterenko M. Vibrating tables with the spatial oscillations of the moving frame technological properties for forming reinforced concrete products [Електронний ресурс] / M. Nesterenko, M.M. Nesterenko, O. Orysenko, T. Sklyarenko // Збірник наукових праць [Полтавського національного технічного університету ім. Ю. Кондратюка]. Серія : Галузеве машинобудування, будівництво. - 2019. - Вип. 2. - С. 13-18. - Режим доступу: http://nbuv.gov.ua/UJRN/Znpgmb_2019_2_4
| 5. |
Kulikova D. A. Determining hemodynamic significance of patent ductus arteriosus using echocardiographic data prognostic tables [Електронний ресурс] / D. A. Kulikova, I. N. Safonova, L. I. Chumak, I. N. Poddubnaya, O. S. Protsenko, D. G. Dotsenko // Медичні перспективи. - 2021. - Т. 26, № 2. - С. 52-58. - Режим доступу: http://nbuv.gov.ua/UJRN/Mp_2021_26_2_10 Представлено аналіз ехокардіографічних даних пацієнтів з відкритою артеріальною протокою (ВАП), що має різну гемодинамічну значущість. На цей час поняття "ступінь гемодинамічної значущості" залишається суперечливим. Критерії визначення гемодинамічної значущості ВАП у доношених дітей - не описані. Використано класифікацію трьох ступенів гемодинамічної значущості: негемодинамічно значущий ВАП - незначний, помірно гемодинамічно значущий - помірно значущий та великий ВАП - гемодинамічно значущий ВАП. Мета роботи - розробити алгоритм визначення ступеня гемодинамічної значущості ВАП для прогнозування його подальшого розвитку. У дослідженні брали участь діти до 18 років (80 % з них - діти до 3 років), які пройшли обстеження в кардіохірургічному відділенні ДУ "ІЗНХ ім. В. Т. Зайцева НАМН України" протягом 2013 - 2017 рр. Гестаційний вік (від 37 тижнів), наявність шунта по ВАП зліва направо, відсутність шунта по ДМПП та інших вроджених вад серця служили критеріями включення до дослідження. Сформовано дві прогностичні таблиці з основними критеріями для визначення гемодинамічної значущості ВАП за сумою ознак за градаціями (незначущі, помірно значущі та гемодинамічно значущі) як результат дослідження. На основі визначення основних та додаткових критеріїв гемодинамічної значущості та сили їх впливу формується діагностичний алгоритм для пацієнта з ВАП з можливістю прогнозування подальшого клінічного сценарію. Для визначення гемодинамічної значущості визначальним було збільшення легеневого градієнта з інформаційним індексом 1,135 та прогностичним фактором +5,90/-1,75, тоді як дилатація лівого шлуночка в чотирьохкамерній позиції з інформаційним індексом 1,020 та +3,69/-2,50 домінувала при визначенні ступеня гемодинамічної значущості за наявності вторинних змін. Запропонований механізм визначення рівня гемодинамічної значущості ВАП для дітей із граничними змінами дозволить більш точно передбачити розвиток захворювання, визначити тактику спостереження за пацієнтом та регулювати процес прийняття рішень щодо хірургічного втручання.
| 6. |
Diraman H. The bouillon tables from turkey: determinaton of cis-trans fatty acid profiles by capillary gaschromatography [Електронний ресурс] / H. Diraman // Харчова наука і технологія. - 2021. - Т. 15, Вип. 3. - С. 86-93. - Режим доступу: http://nbuv.gov.ua/UJRN/Khnit_2021_15_3_12
| 7. |
Yaroshenko O. Overview of ocr tools for the task of recognizing tables and graphs in documents [Електронний ресурс] / O. Yaroshenko // Information, computing and intelligent systems. - 2022. - Iss. 3. - С. 87-94. - Режим доступу: http://nbuv.gov.ua/UJRN/Vkpi_iuot_2022_3_12 Представлено огляд інструментів OCR для розпізнавання таблиць документів і графіків. Оцифрування паперових документів має багато переваг як для фізичних осіб, так і для компаній. Для оцифрування потрібно використовувати програмне забезпечення OCR (оптичне розпізнавання символів). Таке програмне забезпечення сканує документи, щоб зробити текст зрозумілим для комп'ютера. Їх можна конвертувати у формати, які підтримуються Microsoft Word або Google Docs. Програмне забезпечення OCR стає радше необхідністю, ніж утилітою для розваг. OCR створює текст із можливістю пошуку та редагування з друкованих документів, а також із відсканованих фотографій або книг і PDF-файлів. Зараз спостерігається активна тенденція до цифровізації документів. Існує великий попит на рішення, які можуть ефективно автоматизувати обробку великого масиву документів з високою точністю. Окремим випадком є обробка PDF-файлів, таких як відскановані документи або створені програмними редакторами. Рішення OCR спрямовані на підвищення ефективності обробки та аналізу цифрових документів за допомогою штучного інтелекту. Цими рішеннями можуть користуватися як державні установи, так і підприємства. Розроблені системи можуть стати цінним доповненням до CRM-систем і можуть бути інтегровані замість існуючих модулів обробки документів або використовуватися як окреме рішення. Хоча існуючі рішення OCR можуть ефективно розпізнавати текст, розпізнавання графічних елементів, таких як діаграми та таблиці, все ще знаходиться на стадії розробки. Рішення, які можуть підвищити точність розпізнавання візуальних даних, можуть бути цінними для обробки технічних документів, таких як наукові, фінансові та інші аналітичні документи.
|
|
|