SEARCH:
Главная > Персональные сайты > Марков Николай Григорьевич > publications

Марков Николай Григорьевич
Доктор технических наук

Отделение информационных технологий, Профессор

Тел.: 8 (3822) 70-16-09
Вн. телефон: 2222
написать сообщение
Расписание
Сегодня
04 апреля 2025 / Friday / Неделя нечетная
Time tableРасписание
  
    New Tab     

Список публикаций

Количество записей: 216

  1. Марков, Н. Г. Модели и методы глубокого обучения для решения задач дистанционного мониторинга лесных ресурсов = Deep learning models and methods for solving the problems of remote monitoring of forest resources / Н. Г. Марков, Кристиан Родриго Мачука // Известия Томского политехнического университета [Известия ТПУ]. Инжиниринг георесурсов / Национальный исследовательский Томский политехнический университет. — 2024. — Т. 335, № 6. — С. 55-74. — URL: http://earchive.tpu.ru/handle/11683/82264

  2. URL: http://earchive.tpu.ru/handle/11683/84746

  3. URL: http://earchive.tpu.ru/handle/11683/77940

  4. Мунько, А. С. Детектирование летающих объектов на изображениях с помощью свёрточных нейронных сетей семейства YOLO / Мунько А. С., Марков Н. Г. ; Томский политехнический университет, ИШИТР // Молодежь и современные информационные технологии : сборник трудов XX Международной научно-практической конференции студентов, аспирантов и молодых учёных, 20-22 марта 2023 г., г. Томск. — Томск, 2023. — С. 51-53. — URL: http://earchive.tpu.ru/handle/11683/77973

  5. Исследование аппаратно-реализованных сверточных нейронных сетей класса U-Net = Study of hardware-implemented convolutional neural networks of the U-Net class / И. В. Зоев, К. А. Маслов, Н. Г. Марков, Е. А. Мыцко // Известия Томского политехнического университета [Известия ТПУ]. Промышленная кибернетика : рецензируемый научный журнал / Национальный исследовательский Томский политехнический университет. — 2023. — Т. 1, № 1. — С. 7-16. — URL: http://earchive.tpu.ru/handle/11683/81868

  6. Клековкин, В. А. Модель сверточной нейронной сети LeNet5 для обнаружения и классификации объектов воздушного пространства на изображениях = Model of convolutional neural network LeNet5 for detection and classification of air space objects in images / В. А. Клековкин, Н. Г. Марков // Известия Томского политехнического университета [Известия ТПУ]. Промышленная кибернетика : рецензируемый научный журнал / Национальный исследовательский Томский политехнический университет. — 2023. — Т. 1, № 2. — С. 11-16. — URL: http://earchive.tpu.ru/handle/11683/81887

  7. Молодежь и современные информационные технологии : сборник трудов XIX Международной научно-практической конференции студентов, аспирантов и молодых учёных, 21-25 марта 2022 г., г. Томск / Национальный исследовательский Томский политехнический университет, Инженерная школа информационных технологий и робототехники ; ред. кол. А. Ю. Дёмин, Н. Г. Марков, В. Г. Спицын [и др.]Томск : Изд-во ТПУ, 2022. — URL: http://earchive.tpu.ru/handle/11683/71146

  8. Модели U-Net для семантической сегментации повреждённых деревьев сосны сибирской кедровой на снимках с БПЛА = U-Net models for semantic segmentation of damaged Pinus sibirica trees in UAV imagery / Н. Г. Марков, К. А. Маслов, И. А. Керчев, О. С. Токарева // Современные проблемы дистанционного зондирования Земли из космоса. — 2022. — Т. 19, № 1. — [С. 65-77]. — URL: https://doi.org/10.21046/2070-7401-2022-19-1-65-77

  9. Евсюткин, И. В. Бинарная классификация скважин нефтегазовых промыслов с использованием глубоких нейронных сетей = Binary classification for wells of oil and gas field with the use of deep neural networks / И. В. Евсюткин, Н. Г. Марков // Вестник Томского государственного университета. Управление, вычислительная техника и информатика. — 2022. — № 60. — [С. 73-83]. — URL: https://doi.org/10.17223/19988605/60/8

  10. Nebaba, S. G. Effectiveness Of Moving Objects Detecting And Tracking In Airspace By Images In Near-infrared = Исследование эффективности методов обнаружения и слежения за движущимися объектами в воздушном пространстве на снимках в ближнем инфракрасном диапазоне / S. G. Nebaba, N. G. Markov // Light & Engineering. — 2022. — Vol. 30, iss. 2. — [P. 62-69]. — URL: https://doi.org/10.33383/2021-102

  11. Небаба, С. Г. Исследование эффективности методов обнаружения и слежения за движущимися объектами в воздушном пространстве на снимках в ближнем инфракрасном диапазоне = Effectiveness Of Moving Objects Detecting And Tracking In Airspace By Images In Near-infrared / С. Г. Небаба, Н. Г. Марков // Светотехника : научно-технический журнал. — 2022. — № 2. — [С. 90-94]. — URL: https://elibrary.ru/item.asp?id=48247059

  12. Евсюткин, И. В. Интеллектуальная информационная система для управления фондом скважин нефтегазодобывающего предприятия : автореферат диссертации на соискание учёной степени кандидата технических наук / И. В. Евсюткин ; Национальный исследовательский Томский политехнический университет ; науч. рук. Н. Г. МарковТомск, 2021. — 1 файл (838 КБ). — URL: http://earchive.tpu.ru/handle/11683/65201

  13. Евсюткин, И. В. Интеллектуальная информационная система для управления фондом скважин нефтегазодобывающего предприятия : диссертация на соискание учёной степени кандидата технических наук / И. В. Евсюткин ; Национальный исследовательский Томский политехнический университет ; науч. рук. Н. Г. МарковТомск, 2021. — 1 файл (4 245 КБ). — URL: http://earchive.tpu.ru/handle/11683/65221

  14. Молодежь и современные информационные технологии : сборник трудов XVIII Международной научно-практической конференции студентов, аспирантов и молодых учёных, 22-26 марта 2021 г., г. Томск / Национальный исследовательский Томский политехнический университет, Инженерная школа информационных технологий и робототехники ; под ред. Н. Г. Маркова [и др.]Томск : Изд-во ТПУ, 2021. — URL: http://earchive.tpu.ru/handle/11683/67919

  15. Марков, Н. Г. Реализация сверточной нейронной сети на архитектуре YOLOv4 с использованием библиотеки PyTorch / Н. Г. Марков, С. А. Ткачёв // Молодежь и современные информационные технологии : сборник трудов XVIII Международной научно-практической конференции студентов, аспирантов и молодых учёных, 22-26 марта 2021 г., г. Томск / Национальный исследовательский Томский политехнический университет, Инженерная школа информационных технологий и робототехники ; под ред. Н. Г. Маркова [и др.]. — 2021. — [С. 53-54]. — URL: http://earchive.tpu.ru/handle/11683/67975

  16. Марков, Н. Г. Применение методов машинного и глубокого обучения в задачах семантической сегментации изображений лесного покрова / Н. Г. Марков, К. А. Маслов // Молодежь и современные информационные технологии : сборник трудов XVIII Международной научно-практической конференции студентов, аспирантов и молодых учёных, 22-26 марта 2021 г., г. Томск / Национальный исследовательский Томский политехнический университет, Инженерная школа информационных технологий и робототехники ; под ред. Н. Г. Маркова [и др.]. — 2021. — [С. 55-56]. — URL: http://earchive.tpu.ru/handle/11683/67986

  17. Zoev, I. V. Computing unite of a mobile computer vision system / I. V. Zoev, N. G. Markov, T. A. Yagunov // IOP Conference Series: Materials Science and Engineering. — 2021. — Vol. 1019 : 14th International Forum on Strategic Technology (IFOST 2019). — [012044, 7 p.]. — URL: http://earchive.tpu.ru/handle/11683/64556

  18. Семантическая сегментация повреждённых деревьев пихты на снимках с беспилотных летательных аппаратов = Semantic segmentation of damaged fir trees in unmanned aerial vehicle images / И. А. Керчев, К. А. Маслов, Н. Г. Марков, О. С. Токарева // Современные проблемы дистанционного зондирования Земли из космоса. — 2021. — Т. 18, № 1. — [С. 116-126]. — URL: https://doi.org/10.21046/2070-7401-2021-18-1-116-126

  19. Евсюткин, И. В. Глубокие искусственные нейронные сети для прогноза значений дебитов добывающих скважин / И. В. Евсюткин, Н. Г. Марков // Известия Томского политехнического университета [Известия ТПУ]. Инжиниринг георесурсов / Национальный исследовательский Томский политехнический университет (ТПУ). — 2020. — Т. 331, № 11. — [С. 88-95]. — URL: http://earchive.tpu.ru/bitstream/11683/63899/1/bulletin_tpu-2020-v331-i11-08.pdf

  20. Евсюткин, И. В. Искусственные нейронные сети для решения задач управления геолого-техническими мероприятиями / И. В. Евсюткин, Н. Г. Марков // Молодежь и современные информационные технологии : сборник трудов XVII Международной научно-практической конференции студентов, аспирантов и молодых учёных, 17-20 февраля 2020 г., г. Томск / Национальный исследовательский Томский политехнический университет, Инженерная школа информационных технологий и робототехники ; под ред. Д. М. Сонькина [и др.]. — 2020. — [С. 83-84]. — URL: http://earchive.tpu.ru/handle/11683/62172

Страницы: 1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 11

2011 © Томский политехнический университет
При полном или частичном использовании текстовых и графических материалов с сайта ссылка на портал ТПУ обязательна