| DC Field | Value | Language |
|---|
| dc.contributor.author | Шиманский, Н. А. | - |
| dc.contributor.author | Баглов, А. В. | - |
| dc.contributor.author | Хорошко, Л. С. | - |
| dc.coverage.spatial | Минск | en_US |
| dc.date.accessioned | 2025-05-05T09:49:02Z | - |
| dc.date.available | 2025-05-05T09:49:02Z | - |
| dc.date.issued | 2025 | - |
| dc.identifier.citation | Шиманский, Н. А. Статистический анализ и моделирование свойств наноматериалов методами Large Language Models, Agentic AI & Machine Learning = Statistical analysis and modeling of nanomaterials properties using Large Language Models, Agentic AI & Machine Learning / Н. А. Шиманский, А. В. Баглов, Л. С. Хорошко // Big Data и анализ высокого уровня = Big Data and Advanced Analytics : сборник научных статей XI Международной научно-практической конференции, Республика Беларусь, Минск, 23–24 апреля 2025 года / Белорусский государственный университет информатики и радиоэлектроники [и др.] ; редкол.: В. А. Богуш [и др.]. – Минск, 2025. – С. 290–295. | en_US |
| dc.identifier.uri | https://libeldoc.bsuir.by/handle/123456789/59722 | - |
| dc.description.abstract | В данной работе рассматривается возможность комбинированного использования
генеративного машинного обучения и классических нейронных сетей в качестве методов работы с большими
данными для предиктивного анализа электронных свойств полупроводниковых наноматериалов, не
ограничивая при этом общность данного подхода для иных кристаллических материалов и гетероструктур. | en_US |
| dc.language.iso | ru | en_US |
| dc.publisher | БГУИР | en_US |
| dc.subject | материалы конференций | en_US |
| dc.subject | машинное обучение | en_US |
| dc.subject | нейронные сети | en_US |
| dc.subject | большие языковые модели | en_US |
| dc.subject | большие данные | en_US |
| dc.subject | наноматериалы | en_US |
| dc.subject | статистический анализ | en_US |
| dc.subject | предсказательный анализ | en_US |
| dc.title | Статистический анализ и моделирование свойств наноматериалов методами Large Language Models, Agentic AI & Machine Learning | en_US |
| dc.title.alternative | Statistical analysis and modeling of nanomaterials properties using Large Language Models, Agentic AI & Machine Learning | en_US |
| dc.type | Article | en_US |
| local.description.annotation | This paper investigates the possibility of the combination of generative machine learning and
classical neural networks as methods for working with Big Data for the predictive analysis of the electronic properties
of semiconductor nanomaterials, without limiting the generality of this approach to other crystalline materials and
heterostructures. | en_US |
| Appears in Collections: | BIG DATA and Advanced Analytics = BIG DATA и анализ высокого уровня : сборник научных статей (2025)
|
