29 апреля на базе кафедры иностранных языков факультета ФМ и ЕН 网上买足彩的app,足彩app哪个是正规的 для студентов 2, 3 и 4 курсов, обучающихся по программе ?Переводчик?, будет проведена деловая игра на тему ?Я сотрудник Городского совета (Городское самоуправление)? с участием депутата Городского совета г. Дрездена, земля Саксония, Германия, Вольфа Хагена Брауна. Цели деловой игры: погружение в языковую среду, практика общения на базе социо-гуманитарной, политической и общей лексики, развитие софт-скиллз, расширение межкультурных знаний.

Представили HENGXIN TECHNOLOGY JIANGSU HENGIIN TECHNOLOGY CO LTD: начальник отдела международной торговли, руководитель направления департамента по кадровой политике Ван Чунь.

В преддверии ?75-летия Победы в Великой Отечественной войне мы вновь обращаемся к этой теме на страницах Вестника – публикуем в весеннем номере одноименную рубрику, в которой центральное место занимает статья доктора политических наук, профессора кафедры истории и теории политики Факультета политологии МГУ имени М.В. Ломоносова, исполнительного директора Российского общества политологов И.И.Кузнецова ?Великая Отечественная война в школьном курсе литературы: особенности политической социализации школьников?.

Меланома-смертельная форма рака кожи, которая часто не диагностируется или ошибочно диагностируется как доброкачественное поражение кожи. Ее раннее выявление крайне важно, поскольку жизнь пациентов с меланомой зависит от точной и ранней диагностики заболевания. Однако, врачи часто полагаются на личный опыт и оценивают повреждения каждого пациента на основе личного осмотра. Клинические исследования позволяют получить точность диагноза меланомы от 65 до 80 процентов, что до некоторого времени являлось неплохим результатом. Однако современные исследования утверждают, что использование дермоскопических изображений в постановке диагноза значительно повышает точность диагностики кожных поражений. Тем не менее, визуальные различия между меланомой и доброкачественным поражением кожи могут быть очень незначительными, что делает диагностику сложной даже для врача-эксперта. Последние достижения в применении методов искусственного интеллекта в анализе медицинских изображений позволили считать разработку интеллектуальных медицинских систем диагностики на основе визуализации весьма перспективным направлением, которое помогут врачу в принятии более эффективных решений о здоровье пациентов и постановки диагноза уже на ранней стадии и в неблагоприятных условиях. В настоящей работе предложен подход к решению проблемы классификации кожных заболеваний, именно, меланомы на ранней стадии, основанный на глубоком обучении. В частности, предложено решение задачи классификации дермоскопического изображения, содержащего или злокачественное или доброкачественное поражения кожи. Для этого разработана архитектура глубокой нейронной сети и применена к обработке изображений. Компьютерные эксперименты на наборе данных ISIC показали, что предложенный подход обеспечивает точность на тестовой выборке 94%, что значительно выше, чем показали другие алгоритмы в этом наборе данных.