| DC Field | Value | Language |
|---|
| dc.contributor.author | Долгая, В. В. | - |
| dc.coverage.spatial | Минск | en_US |
| dc.date.accessioned | 2025-06-03T06:17:46Z | - |
| dc.date.available | 2025-06-03T06:17:46Z | - |
| dc.date.issued | 2025 | - |
| dc.identifier.citation | Долгая, В. В. Использование искусственного интеллекта в android-приложении музыкального рекомендательного сервиса = The use of artificial intelligence in the android application of the music recommendation service / В. В. Долгая // Электронные системы и технологии : сборник материалов 61-й научной конференции аспирантов, магистрантов и студентов БГУИР, Минск, 21–25 апреля 2025 г. / Белорусский государственный университет информатики и радиоэлектроники ; редкол.: Д. В. Лихаческий [и др.]. – Минск, 2025. – С. 389–392. | en_US |
| dc.identifier.uri | https://libeldoc.bsuir.by/handle/123456789/59926 | - |
| dc.description.abstract | В статье рассматривается применение искусственного интеллекта для
генерации персонализированных плейлистов в Android-приложении музыкального
рекомендательного сервиса. Особое внимание уделяется использованию
оптимизированных нейросетевых алгоритмов и библиотеки KotlinDL. Анализируются
особенности работы искусственного интеллекта на мобильных устройствах с
ограниченными вычислительными ресурсами, а также методика использования
аудиохарактеристик треков для формирования рекомендаций. | en_US |
| dc.language.iso | ru | en_US |
| dc.publisher | БГУИР | en_US |
| dc.subject | материалы конференций | en_US |
| dc.subject | музыкальные сервисы | en_US |
| dc.subject | мобильные приложения | en_US |
| dc.subject | нейронные сети | en_US |
| dc.subject | рекомендации | en_US |
| dc.title | Использование искусственного интеллекта в android-приложении музыкального рекомендательного сервиса | en_US |
| dc.title.alternative | The use of artificial intelligence in the android application of the music recommendation service | en_US |
| dc.type | Article | en_US |
| local.description.annotation | The article discusses the use of artificial intelligence to generate personalized
playlists in the Android application of the music recommendation service. Special attention is
paid to the use of optimized neural network algorithms and the KotlinDL library. The article
analyzes the features of working on mobile devices with limited computing resources, as well as
the methodology for using audio characteristics of tracks to form recommendations. | en_US |
| Appears in Collections: | Электронные системы и технологии : материалы 61-й конференции аспирантов, магистрантов и студентов (2025)
|
