19 октября в ТУСУРе состоится заседание Томского IEEE-семинара № 235
Научный руководитель: д-р техн. наук профессор А. А. Шелупанов. Учёный секретарь: канд. техн. наук О. О. Евсютин.
Заседание состоится 19 октября в 12:20 в ауд. 412 корпуса ФЭТ.
Программа докладов
- А. Г. Сизов: «Информационная система оценки уровня здоровья и качества социальной жизни пожилых людей и людей с ограниченными возможностями». Представление диссертации на соискание учёной степени кандидата технических наук по специальности 05.13.10 «Управление в социальных и экономических системах». Научный руководитель - д-р техн. наук профессор Р. В. Мещеряков.
- А. К. Лукьянов: «Математические методы и алгоритмы восстановления общего содержания CO2 по данным спутникового прибора GOSAT». Представление диссертации на соискание учёной степени кандидата технических наук по специальности 05.13.18 «Математическое моделирование, численные методы и комплексы программ». Научный руководитель - д-р техн. наук профессор М. Ю. Катаев.
Приглашаются все желающие.
Другие новости
В Томском государственном университете систем управления и радиоэлектроники создают систему для измерения и анализа структуры позвоночника, с помощью которой можно увидеть наглядную модель изменения в осанке через специальное приложение в телефоне.
Ректор ТУСУРа, директор Института системной интеграции и безопасности, профессор Александр Шелупанов рассказал в программе «Час науки» телеканала «Россия 24», как сегодня защищают информацию учёные, разработчики и выпускники вуза.
Исследовательские проекты молодых учёных ТУСУРа – победители конкурсов 2019 года на получение грантов Российского научного фонда по мероприятиям «Проведение инициативных исследований молодыми учёными» и «Проведение исследований научными группами под руководством молодых учёных» Президентской программы исследовательских проектов.
Учёные Томского госуниверситета систем управления и радиоэлектроники разрабатывают интеллектуальную систему контроля технологических процессов полупроводникового производства на основе методов машинного обучения. Это поможет увеличить производительность в электронной промышленности, сообщается на Инновационном портале Томской области.
