Конспекти уроків та електронні конспекти-презентації для 5-9 класів
Сценарії та презентації для позакласних заходів
Додатковий матеріал з математики та фізики
Створення власного сайту
Розміщення матеріалів на методичному порталі
Розміщення презентацій в мережі Internet
Caffe (Convolutional Architecture for Fast Feature Embedding) is a deep learning framework made with expression, speed, and modularity in mind. It is developed by the Berkeley Vision and Learning Center (BVLC) and by community contributors.
Caffe’s expressive architecture encourages application and innovation. Models and optimization are defined by configuration without hard-coding. Switch between CPU and GPU by setting a single flag to train on a GPU machine then deploy to commodity clusters or mobile devices.Caffe’s extensible code fosters active development. In Caffe’s first year, it has been forked by over 1,000 developers and had many significant changes contributed back. Thanks to these contributors the framework tracks the state-of-the-art in both code and models.Speed makes Caffe perfect for research experiments and industry deployment. Caffe can processover 60M images per day with a single NVIDIA K40 GPU*. That’s 1 ms/image for inference and 4 ms/image for learning. We believe that Caffe is the fastest convnet implementation available.Caffe already powers academic research projects, startup prototypes, and even large-scale industrial applications in vision, speech, and multimedia. Join our community of brewers on the caffe-users group and Github.
This tutorial is designed to equip researchers and developers with the tools and know-how needed to incorporate deep learning into their work. Both the ideas and implementation of state-of-the-art deep learning models will be presented. While deep learning and deep features have recently achieved strong results in many tasks, a common framework and shared models are needed to advance further research and applications and reduce the barrier to entry. To this end we present the Caffe framework, public reference models, and working examples for deep learning. Join our tour from the 1989 LeNet for digit recognition to today’s top ILSVRC14 vision models. Follow along with do-it-yourself code notebooks. While focusing on vision, general techniques are covered.
Face Recognition Based on Deep Learning (Yurii Pashchenko Technology Stream) IT Arena
Lviv IT Arena is a conference specially designed for programmers, designers, developers, top managers, inverstors, entrepreneur and startuppers. Annually it takes place on 2-4 of October in Lviv at the Arena Lviv stadium. In 2015 conference gathered more than 1400 participants and over 100 speakers from companies like Facebook. FitBit, Mail.ru, HP, Epson and IBM. More details about conference at itarene.lviv.ua.
Конспекти уроків та електронні конспекти-презентації для 5-9 класів
Сценарії та презентації для позакласних заходів
Додатковий матеріал з математики та фізики
Створення власного сайту
Розміщення матеріалів на методичному порталі
Розміщення презентацій в мережі Internet
Caffe (Convolutional Architecture for Fast Feature Embedding) is a deep learning framework made with expression, speed, and modularity in mind. It is developed by the Berkeley Vision and Learning Center (BVLC) and by community contributors.
Caffe’s expressive architecture encourages application and innovation. Models and optimization are defined by configuration without hard-coding. Switch between CPU and GPU by setting a single flag to train on a GPU machine then deploy to commodity clusters or mobile devices.Caffe’s extensible code fosters active development. In Caffe’s first year, it has been forked by over 1,000 developers and had many significant changes contributed back. Thanks to these contributors the framework tracks the state-of-the-art in both code and models.Speed makes Caffe perfect for research experiments and industry deployment. Caffe can processover 60M images per day with a single NVIDIA K40 GPU*. That’s 1 ms/image for inference and 4 ms/image for learning. We believe that Caffe is the fastest convnet implementation available.Caffe already powers academic research projects, startup prototypes, and even large-scale industrial applications in vision, speech, and multimedia. Join our community of brewers on the caffe-users group and Github.
This tutorial is designed to equip researchers and developers with the tools and know-how needed to incorporate deep learning into their work. Both the ideas and implementation of state-of-the-art deep learning models will be presented. While deep learning and deep features have recently achieved strong results in many tasks, a common framework and shared models are needed to advance further research and applications and reduce the barrier to entry. To this end we present the Caffe framework, public reference models, and working examples for deep learning. Join our tour from the 1989 LeNet for digit recognition to today’s top ILSVRC14 vision models. Follow along with do-it-yourself code notebooks. While focusing on vision, general techniques are covered.
Face Recognition Based on Deep Learning (Yurii Pashchenko Technology Stream) IT Arena
Lviv IT Arena is a conference specially designed for programmers, designers, developers, top managers, inverstors, entrepreneur and startuppers. Annually it takes place on 2-4 of October in Lviv at the Arena Lviv stadium. In 2015 conference gathered more than 1400 participants and over 100 speakers from companies like Facebook. FitBit, Mail.ru, HP, Epson and IBM. More details about conference at itarene.lviv.ua.
This paper proposed a facial expression recognition approach based on Gabor wavelet transform. Gabor wavelet filter is first used as pre-processing stage for extraction of the feature vector representation. Dimensionality of the feature vector is reduced using Principal Component Analysis and Local binary pattern (LBP) Algorithms. Experiments were carried out of The Japanese female facial expression (JAFFE) database. In all experiments conducted on JAFFE database, results obtained reveal that GW+LBP has outperformed other approaches in this paper with Average recognition rate of 90% under the same experimental setting.
[AI07] Revolutionizing Image Processing with Cognitive Toolkitde:code 2017
Deep Learning has revolutionized the field of image processing. I'll show real-world examples using CNTK, from anomaly classification using CNNs to generation using Generative Adversarial Networks.
製品/テクノロジ: AI (人工知能)/Deep Learning (深層学習)/Microsoft Azure/Machine Learning (機械学習)
Michael Lanzetta
Microsoft Corporation
Developer Experience and Evangelism
Principal Software Development Engineer
Face recognition and deep learning โดย ดร. สรรพฤทธิ์ มฤคทัต NECTECBAINIDA
Face recognition and deep learning โดย ดร. สรรพฤทธิ์ มฤคทัต NECTEC
คณะสถิติประยุกต์ สถาบันบัณฑิตพัฒนบริหารศาสตร์ ร่วมกับ Data Science Thailand ร่วมกันจัดงาน The First NIDA Business Analytics and Data Sciences Contest/Conference
Structure Learning of Bayesian Networks with p Nodes from n Samples when n<...Joe Suzuki
``Structure Learning of Bayesian Networks with p Nodes from n Samples when n<<p">, presented at Probabilistic Graphical Model Workshop, ISM, March 2016.
Важливість впровадження стандарту ISO/IEC 17025:2019 у процес державних випро...tetiana1958
29 травня 2024 року на кафедрі зоології, ентомології, фітопатології, інтегрованого захисту і карантину рослин ім. Б.М. Литвинова факультету агрономії та захисту рослин Державного біотехнологічного університету було проведено відкриту лекцію на тему «Важливість впровадження стандарту ISO/IEC 17025:2019 у процес державних випробувань пестицидів: шлях до підвищення якості та надійності досліджень» від кандидата біологічних наук, виконавчого директора ГК Bionorma, директора Інституту агробіології Ірини Бровко.
Участь у заході взяли понад 70 студентів та аспірантів спеціальностей 202, 201 та 203, а також викладачі факультету та фахівці із виробництва. Тема лекції є надзвичайно актуальною для сільського господарства України і викликала жваве обговорення слухачів та багато запитань до лектора.
Дякуємо пані Ірині за приділений час, надзвичайно цікавий матеріал та особистий внесок у побудову сучасного захисту рослин у нашій країні!
«Слова і кулі». Письменники, що захищають Україну. Єлизавета Жаріковаestet13
До вашої уваги історія про українську поетку, бойову медикиню, музикантку – Єлизавету Жарікову, яка з початку повномасштабної війни росії проти України приєдналася до лав ЗСУ.
Регіональний центр євроатлантичної інтеграції України, що діє при відділі документів із гуманітарних, технічних та природничих наук, підготував віртуальну виставку «Допомога НАТО Україні».
2. Дата народження:Дата народження:
22. 03. 1958 р.22. 03. 1958 р.
Посада:Посада:
викладач математикивикладач математики
Педагогічний стаж:Педагогічний стаж:
35 років35 років
Кваліфікаційна категорія:Кваліфікаційна категорія:
спеціаліст вищоїспеціаліст вищої
категоріїкатегорії
Педагогічне званняПедагогічне звання::
старший викладачстарший викладач
3. Рівненський державнийРівненський державний
педагогічний інститутпедагогічний інститут
ім. Д. З. Мануїльськогоім. Д. З. Мануїльського
1975 – 1979 рр.1975 – 1979 рр.
ОсвітаОсвіта
Спеціальність: математикаСпеціальність: математика
Кваліфікація: вчительКваліфікація: вчитель
математикиматематики
4. Курсова підготовкаКурсова підготовка
Рівненський обласний інститутРівненський обласний інститут
післядипломної педагогічної освітипіслядипломної педагогічної освіти
10 червня –10 червня –
03 липня 2014 р.03 липня 2014 р.
5. ПедагогічнийПедагогічний шляхшлях
Викладач математикиВикладач математики
РівненськогоРівненського
професійнопрофесійно
технічного училищатехнічного училища
№38№38
(1979 – 1989 рр)(1979 – 1989 рр) Викладач математикиВикладач математики
КвасилівськогоКвасилівського
професійного ліцеюпрофесійного ліцею
(1989 – )(1989 – )
6. Педагогічне кредо:Педагогічне кредо:
“ Якщо ви володієте знанням, дайте іншим“ Якщо ви володієте знанням, дайте іншим
запалити від нього свої світильники“ Т.запалити від нього свої світильники“ Т.
ФуллерФуллер
Життєве кредо:Життєве кредо:
“ Роби добро! Знай: воно повернеться тобі“ Роби добро! Знай: воно повернеться тобі
сторицею“сторицею“
7. Тема самоосвітиТема самоосвіти::
«Нестандартні методи роботи на«Нестандартні методи роботи на
уроках математики»уроках математики»
•СемінарСемінар;;
•урок-практикумурок-практикум;;
•урок-граурок-гра;;
•урок-подорожурок-подорож;;
•урок-презентаціяурок-презентація;;
•урок-турнірурок-турнір;;
•урок-вікторинаурок-вікторина;;
•урок-КВК.урок-КВК.
““Правильно навчає той - хто навчає цікаво.Правильно навчає той - хто навчає цікаво. “ А. Ейнштейн“ А. Ейнштейн
10. Відкриті уроки:Відкриті уроки:
““Відсоткові розрахунки”Відсоткові розрахунки”
2011р.2011р.
““Двогранний кут.Двогранний кут.
Кут між площинами”Кут між площинами”
2012р.2012р.
““ІрраціональніІрраціональні
рівняння”рівняння”
2013р.2013р.
““Статистика.Статистика.
Вибіркові характеристики”Вибіркові характеристики”
2015р.2015р.
11. Позаурочна робота зПозаурочна робота з
математикиматематики
ТурнірТурнір ““ЕрудитЕрудит”” 2013р.2013р.
Усний журнал:Усний журнал:
«Моя любов – Україна і математика»«Моя любов – Україна і математика»
М. П. КравчукМ. П. Кравчук 2015р.
Ярмарок знань 2011р.Ярмарок знань 2011р.
““Найдосконаліший мозок іржавіє без дії.Найдосконаліший мозок іржавіє без дії.”” Шерлок ХолмсШерлок Холмс
12. Виховна робота в групіВиховна робота в групі
Виховні години:Виховні години:
•““Наркоманія – крок у безодню”Наркоманія – крок у безодню”
2014р.2014р.
•““Без сімБез сім’’ї нема щастя на землі”ї нема щастя на землі”
2013р.2013р.
•““Важко тому жити, хто не хочеВажко тому жити, хто не хоче
робити“ 2012р.робити“ 2012р.
•““Кримінальна відповідальністьКримінальна відповідальність
Неповнолітніх” 2011р.Неповнолітніх” 2011р.
•““Барви рідної мови”Барви рідної мови”
•““Мій біль – Чорнобиль”Мій біль – Чорнобиль”