ZH
EN
ES

Пептиды машинного обучения

Пептиды машинного обучения, Всего: 100 предметов.

В международной стандартной классификации классификациями, относящимися к Пептиды машинного обучения, являются: Применение информационных технологий, Микропроцессорные системы, Словари, Информационные технологии (ИТ) в целом, Образование, Судостроение и морские сооружения в целом, Организация и управление компанией, Аналитическая химия, Системы и компоненты аэрокосмических жидкостей, Безопасность техники, сеть, Бытовые, коммерческие и промышленные отопительные приборы, Оборудование для развлечений, Интегральные схемы. Микроэлектроника.

Institute of Electrical and Electronics Engineers (IEEE), Пептиды машинного обучения

IEEE Federated Machine Learning - White Paper Интегрированное машинное обучение IEEE
IEEE WHITE PAPER-FML:2021 Информационный документ по федеративному машинному обучению IEEE
IEEE 3652.1-2020 Руководство IEEE по архитектурной структуре и применению федеративного машинного обучения
IEEE Std 3652.1-2020 Руководство IEEE по архитектурной структуре и применению федеративного машинного обучения
IEEE P2986/D1.1, September 2023 Проект рекомендаций IEEE по обеспечению конфиденциальности и безопасности для федеративного машинного обучения
IEEE P2986/D1, August 2023 Проект рекомендаций IEEE по обеспечению конфиденциальности и безопасности для федеративного машинного обучения
IEEE P3652.1/D6, April 2020 Проект руководства IEEE по архитектурной структуре и применению федеративного машинного обучения
IEEE P3652.1/D6.1, July 2020 Утвержденный IEEE проект руководства по архитектурной структуре и применению федеративного машинного обучения
IEEE 2830-2021 Стандарт IEEE для технической структуры и требований к совместному машинному обучению на основе доверенной среды выполнения
IEEE Std 2830-2021 Стандарт IEEE для технической структуры и требований к совместному машинному обучению на основе доверенной среды выполнения
IEEE P2830/D3, May 2021 Проект стандарта IEEE для технической структуры и требований к совместному машинному обучению на основе доверенной среды выполнения
IEEE P2830/D1, October 2020 Проект стандарта IEEE для технической структуры и требований к совместному машинному обучению на основе доверенной среды выполнения

中国人民银行, Пептиды машинного обучения

JR/T 0263-2022 Техническое руководство по финансовым приложениям машинного обучения

未注明发布机构, Пептиды машинного обучения

BS AAMI 34971-2023 машинное обучение в искусственном интеллекте ‒ Руководство
BS AAMI 34971:2023 машинное обучение в искусственном интеллекте ‒ Руководство

Anhui Provincial Standard of the People's Republic of China, Пептиды машинного обучения

DB34/T 2147-2014 портативная обучающая машина

International Telecommunication Union (ITU), Пептиды машинного обучения

ITU-T F.748.13-2021 Техническая основа для общей системы машинного обучения
ITU-T L Supplement 42-2021 Руководство по экологической эффективности процессов машинного обучения в управлении цепочками поставок
ITU-T Y Supplement 70-2021 Серия ITU-T Y.3800. Сети распределения квантовых ключей. Приложения машинного обучения
ITU-T Y.3179-2021 Архитектурная основа для модели машинного обучения, обслуживающей будущие сети, включая IMT-2020

General Administration of Quality Supervision, Inspection and Quarantine of the People‘s Republic of China, Пептиды машинного обучения

GB/T 17541-1998 Общие характеристики элементарного компьютера
GB/T 42755-2023 Процедура маркировки данных, ориентированная на искусственный интеллект, для машинного обучения
GB/T 5271.31-2006 Информационные технологии. Словарь. Часть 31. Искусственный интеллект. Машинное обучение.
GB/T 42888-2023 Спецификация оценки безопасности алгоритма машинного обучения технологии информационной безопасности

Japanese Industrial Standards Committee (JISC), Пептиды машинного обучения

JIS X 0031:1999 Информационные технологии. Словарь. Искусственный интеллект. Машинное обучение.

Professional Standard - Electron, Пептиды машинного обучения

SJ/T 10113-1991 Обучающая машина Чжун-хуа для типа CEC-I(IA)

CN-STDBOOK, Пептиды машинного обучения

图书 3-9247 Набор задач по исследованию чертежей машиностроения
图书 A-4123 Учебное пособие по точному механическому проектированию и испытаниям

Danish Standards Foundation, Пептиды машинного обучения

DS/CWA 15903:2009 Метаданные для возможностей обучения (MLO) – реклама
DS/EN 15982:2011 Метаданные для возможностей обучения (MLO) – реклама
DS/ISO/TR 24291:2021 Информатика здравоохранения. Применение технологий машинного обучения в визуализации и других медицинских приложениях.
DS/ISO/TR 22100-5:2021 Безопасность машин. Связь с ISO 12100. Часть 5. Последствия машинного обучения искусственного интеллекта.

Lithuanian Standards Office , Пептиды машинного обучения

LST EN 15982-2011 Метаданные для возможностей обучения (MLO) – реклама

AENOR, Пептиды машинного обучения

UNE-EN 15982:2012 Метаданные для возможностей обучения (MLO) – реклама

German Institute for Standardization, Пептиды машинного обучения

DIN EN 15982:2011-11 Метаданные для возможностей обучения (MLO) — реклама; Немецкая версия EN 15982:2011.
DIN 58121:1993 Учебное, учебное и учебное оборудование; лабораторная посуда
DIN EN ISO/IEC 23053:2023 Структура систем искусственного интеллекта (ИИ), использующих машинное обучение (ML) (ISO/IEC 23053:2022); Немецкая и английская версии prEN ISO/IEC 23053:2023.
DIN EN ISO/IEC 23053:2023-04 Структура систем искусственного интеллекта (ИИ), использующих машинное обучение (ML) (ISO/IEC 23053:2022)
DIN CEN ISO/TR 22100-5:2022-11 Безопасность машин. Связь с ISO 12100. Часть 5. Значение машинного обучения искусственного интеллекта (ISO/TR 22100-5:2021); Немецкая версия CEN ISO/TR 22100-5:2022.
DIN 58123:1993 Учебное, учебное и учебное оборудование; стойки штанги; головки, штативы и настольные зажимы
DIN VDE 0700-209:1984 Безопасность бытовых и аналогичных электроприборов; особые требования к устройствам для игр и обучения [Спецификация VDE]
DIN 57700-209:1984 Безопасность бытовых и аналогичных электроприборов; особые требования к устройствам для игр и обучения [Спецификация VDE]

Association Francaise de Normalisation, Пептиды машинного обучения

NF EN 15982:2011 Метаданные для возможностей обучения – реклама
FD Z61-031*FD ISO/IEC 2382-31:1998 Информационные технологии. . Словарный запас. . Часть 31: искусственный интеллект. Машинное обучение.

Group Standards of the People's Republic of China, Пептиды машинного обучения

T/ZAI 11-2022 Руководство по предварительной обработке больших данных для машинного обучения
T/CESA 1043-2019 Сервер для спецификации глубокого обучения
T/CESA 1040-2019 Информационные технологии. Искусственный интеллект. Правила аннотации данных машинного обучения.
T/CESA 1034-2019 Информационные технологии. Искусственный интеллект. Размер выборки и требования к алгоритму для многократного обучения.
T/CESA 1037-2019 Информационные технологии. Искусственный интеллект. Структура и функциональные требования системы машинного обучения.
T/CAS 644-2022 Спецификации энергосберегающих технологий для сверхнизкого энергопотребления электрических накопительных водонагревателей с функцией обучения привычкам пользователя
T/CESA 1036-2019 Информационные технологии. Искусственный интеллект. Элементы качества и методы тестирования модели и системы машинного обучения.
T/CESA 1247-2023 Искусственный интеллект — характеристики облачных микросхем глубокого обучения для вывода компьютерного зрения.
T/CESA 1227-2022 Искусственный интеллект. Технические требования к интерфейсу алгоритмов компьютерного зрения на основе глубокого обучения.
T/CESA 1246-2022 Искусственный интеллект. Технические характеристики облачных микросхем глубокого обучения для обучения компьютерному зрению.

International Organization for Standardization (ISO), Пептиды машинного обучения

ISO/IEC 23053:2022 Платформа для систем искусственного интеллекта (ИИ), использующих машинное обучение (ML)
ISO/TR 24291:2021 Информатика здравоохранения. Применение технологий машинного обучения в визуализации и других медицинских приложениях.
ISO/IEC TS 4213:2022 Информационные технологии. Искусственный интеллект. Оценка эффективности классификации машинного обучения.
ISO/TR 22100-5:2021 Безопасность машин. Связь с ISO 12100. Часть 5. Последствия машинного обучения искусственного интеллекта.
ISO/IEC CD TS 12791 Информационные технологии. Искусственный интеллект. Лечение нежелательной систематической ошибки в задачах машинного обучения классификации и регрессии.
ISO/IEC CD 5259-2 Искусственный интеллект. Качество данных для аналитики и машинного обучения (ML). Часть 2. Меры качества данных.
ISO/IEC CD 5259-1 Искусственный интеллект. Качество данных для аналитики и машинного обучения (ML). Часть 1. Обзор, терминология и примеры.
ISO/IEC CD 5259-4 Искусственный интеллект. Качество данных для аналитики и машинного обучения (ML). Часть 4. Структура процесса качества данных.
ISO/IEC CD 5259-3 Искусственный интеллект. Качество данных для аналитики и машинного обучения (ML). Часть 3. Требования и рекомендации по управлению качеством данных.

Standard Association of Australia （SAA）, Пептиды машинного обучения

AS ISO/IEC 23053:2023 Платформа для систем искусственного интеллекта (ИИ), использующих машинное обучение (ML)

American National Standards Institute （ANSI), Пептиды машинного обучения

AAMI TIR34971:2023 Применение ISO 14971 к машинному обучению в области искусственного интеллекта. Руководство
BS/AAMI 34971:2023 Применение ISO 14971 к машинному обучению в области искусственного интеллекта. Руководство (Британский стандарт)

British Standards Institution (BSI), Пептиды машинного обучения

BS ISO/IEC 23053:2022 Платформа для систем искусственного интеллекта (ИИ), использующих машинное обучение (ML)
BS EN ISO/IEC 23053:2023 Платформа для систем искусственного интеллекта (ИИ), использующих машинное обучение (ML)
PD ISO/IEC/TS 4213:2022 Информационные технологии. Искусственный интеллект. Оценка эффективности классификации машинного обучения
BS PD ISO/TR 22100-5:2021 Безопасность техники. Связь с ISO 12100. Последствия машинного обучения искусственного интеллекта
PD CEN ISO/TR 22100-5:2022 Безопасность техники. Связь с ISO 12100. Последствия машинного обучения искусственного интеллекта
21/30374631 DC BS ISO/IEC 23053. Структура систем искусственного интеллекта (ИИ), использующих машинное обучение (ML).
21/30428107 DC BS 34971/AAMI CR 34971. Руководство по применению ISO 14971 к искусственному интеллекту и машинному обучению.

ASHRAE - American Society of Heating@ Refrigerating and Air-Conditioning Engineers@ Inc., Пептиды машинного обучения

ASHRAE OR-16-C079-2016 Обнаружение неисправностей в системе охлажденной воды с помощью алгоритмов машинного обучения
ASHRAE 4235-1999 Архитектура интеллектуальных термостатов, которые учатся на поведении пассажиров

Korean Agency for Technology and Standards (KATS), Пептиды машинного обучения

KS X 0001-31-2009(2019) Информационные технологии－Словарь－Часть 31:Искусственный интеллект－Машинное обучение
KS X 0001-31-2009 Информационные технологии-Словарь-Часть 31:Искусственный интеллект-Машинное обучение

United States Navy, Пептиды машинного обучения

NAVY MIL-T-82366-1967 ТРЕНИРОВОЧНОЕ ПОМОЩЬ, КОЛОДА КАРТОЧЕК ДЛЯ ИЗУЧЕНИЯ

European Committee for Standardization (CEN), Пептиды машинного обучения

EN 15982:2011 Метаданные для возможностей обучения (MLO) – реклама
prEN ISO/IEC 23053 Структура систем искусственного интеллекта (ИИ), использующих машинное обучение (ML) (ISO/IEC 23053:2022)
EN ISO/IEC 23053:2023 Структура систем искусственного интеллекта (ИИ), использующих машинное обучение (ML) (ISO/IEC 23053:2022)
CEN ISO/TR 22100-5:2022 Безопасность машин. Связь с ISO 12100. Часть 5. Последствия машинного обучения искусственного интеллекта (ISO/TR 22100-5:2021).

KR-KS, Пептиды машинного обучения

KS X ISO TR 24291-2023 Информатика здравоохранения. Применение технологий машинного обучения в визуализации и других медицинских приложениях.

IEEE - The Institute of Electrical and Electronics Engineers@ Inc., Пептиды машинного обучения

IEEE 1484.11.1-2004 Стандарт IEEE для технологий обучения - модель данных для связи контента с системой управления обучением (IEEE Computer Society)
IEEE 1154-1991 Стандарт программируемого исследования@обучения@или преподавания (ПИЛОТ) (документ IEEE Computer Society)
IEEE 1484.12.1 CORR 1-2011 Исправление метаданных объекта обучения 1 (Компьютерное общество IEEE)
IEEE 1484.12.3-2005 Стандарт технологии обучения. Расширяемый язык разметки (XML). Язык определения схемы. Привязка для метаданных объекта обучения (IEEE Computer Society).
IEEE P1589/D1-2017 Проект стандарта для модели обучения в дополненной реальности (Компьютерное общество IEEE)
IEEE 1484.11.1 ERTA-2006 Технология обучения — коммуникация объектов контента модели данных (Компьютерное общество IEEE)
IEEE 1484.20.1-2007 Технология обучения — модель данных для многократного использования определений компетенций (Компьютерное общество IEEE)

Society of Automotive Engineers (SAE), Пептиды машинного обучения

SAE AIR4543B-2010 Извлеченные уроки по аэрокосмической гидравлике и исполнительному механизму

ES-UNE, Пептиды машинного обучения

UNE-CEN ISO/TR 22100-5:2022 Безопасность машин. Связь с ISO 12100. Часть 5. Значение машинного обучения искусственного интеллекта (ISO/TR 22100-5:2021) (одобрено Испанской ассоциацией нормализации в июне 2022 г.)

PT-IPQ, Пептиды машинного обучения

NP 3003-31-2001 Словарь по информационным технологиям. Часть 31. Машинное обучение

European Telecommunications Standards Institute (ETSI), Пептиды машинного обучения

ETSI TR 103 717-2021 СмартМ2М; Исследование для oneM2M; Разработка спецификации обнаружения и запроса (V1.1.1)
ETSI TR 103 715-2020 СмартМ2М; Исследование для oneM2M; Анализ и выбор решений Discovery и Query (V1.1.1)

Professional Standard - Aviation, Пептиды машинного обучения

HB 6460-1990 Общие технические характеристики тренажера по процедурам в кабине самолета

Canadian Standards Association (CSA), Пептиды машинного обучения

CSA ISO/IEC 2382-31-01:2001 Technologies De L碔nformation – Словарь – Часть 31: Искусственный интеллект – Автоматическое обучение ISO/IEC 2382-31: 1997

U.S. Military Regulations and Norms, Пептиды машинного обучения

ARMY MIL-B-70448 VALID NOTICE 2-2013 Ствол, Пулемет, Кал. 50, Усилитель отдачи, Практика, М3

American Gear Manufacturers Association, Пептиды машинного обучения

AGMA 06FTM12-2006 Анализ отказов крановых механизмов: практический пример, наблюдения, извлеченные уроки, рекомендации

Professional Standard - Public Safety Standards, Пептиды машинного обучения

GA/T 1719-2020 Общие технические требования к Интернет-платформе обучения и образования водителей транспортных средств