يعرض 1 - 10 نتائج من 3,019 نتيجة بحث عن '"Proskuryakov, As"', وقت الاستعلام: 0.65s تنقيح النتائج
  1. 1
    دورية أكاديمية

    المصدر: Сборник статей

    وصف الملف: application/pdf

    العلاقة: Актуальные вопросы современной медицинской науки и здравоохранения: сборник статей VIII Международной научно-практической конференции молодых учёных и студентов, Екатеринбург, 19-20 апреля 2023 г.; Проскуряков, А. А. Сравнительный анализ анатомо-морфологических и биохимических особенностей некоторых представителей рода Crataegus / А. А. Проскуряков, Е. А. Шарова. - Текст электронный. // Актуальные вопросы современной медицинской науки и здравоохранения: сборник статей VIII Международной научно-практической конференции молодых учёных и студентов, Екатеринбург, 19-20 апреля 2023 г. – Екатеринбург : УГМУ, 2023. – C. 3049-3054.; http://elib.usma.ru/handle/usma/14485Test

  2. 2
    دورية أكاديمية

    المصدر: Statistics and Economics; Том 20, № 4 (2023); 44-54 ; Статистика и Экономика; Том 20, № 4 (2023); 44-54 ; 2500-3925

    وصف الملف: application/pdf

    العلاقة: https://statecon.rea.ru/jour/article/view/1742/1361Test; Cryptocurrencies and Blockchain Technology Applications. Ed. by Dac-Nhuong Le, Gulshan Shrivastava, Kavita Sharma. Beverly: Scrivener Publishing LLC, 2020. 295 с.; Федеральный закон от 31.07.2020 № 259-ФЗ «О цифровых финансовых активах, цифровой валюте и о внесении изменений в отдельные законодательные акты Российской Федерации».; Ларина О.И., Акимов О.М. Цифровые деньги на современном этапе: ключевые риски и направления развития // Финансы: теория и практика. 2020. Т. 24. № 4. С. 18–30.; Kuznetsova V.P., Bondarenko, I.A. The blockchain as a tool of the digital economy // Journal of Economic Regulation. 2018. № 9. C. 102–109.; Cryptocurrency Market Capitalization // CoinMarketCap [Электрон. ресурс]. Режим доступа: https://coinmarketcap.com/chartsTest/ (Дата обращения: 02.04.2023).; ЦБ допустил экспериментальные криптовалютные платежи для внешних расчетов // РБК [Электрон. ресурс] Режим доступа: https://www.rbc.ru/crypto/news/643d56589a7947bd349a2fe3?from=newsfeedTest (Дата обращения: 21.05.2023).; Доугерти К. Введение в эконометрику. М.: ИНФРА-М, 2010. 465 с.; Тихомиров Н.П., Ушмаев О.С., Тихомирова Т.М. Методы эконометрики и многомерного статистического анализа. Под ред. Е.В. Полиевктовой. М.: Экономика, 2011. 647 с.; Jahnke W. The Asset Allocation Hoax // Journal of Financial Planning. February 1997. С. 109–113.; Brinson G.P., Hood L.R., Beebower G.L. Determinants of Portfolio Performance // Financial Analysts Journal. 1986. № 42. С. 133–138.; Brinson G.P., Singer B.D., Beebower G.L. Determinants of Portfolio Performance II: An Update // The Financial Analysts Journal. 1991. Vol. 47. No. 3. С. 40–48.; Fabozzi F.J., Markowitz H.M. The Theory and Practice of Investment Management. 2nd ed. Hoboken: John Wiley & Sons, 2011. 704 с.; Дуброва Т.А. Статистические методы прогнозирования в экономике: учебное пособие М.: ЕАОИ, 2011. 171 с.; Льюис К.Д. Методы прогнозирования экономических показателей. Пер. с англ. Е.З. Демиденко. М.: Финансы и статистика, 1986. 133 с.; Bitcoin Stock-To-Flow Model: A Beginner’s Guide [Электрон. ресурс]. Режим доступа: https://beincrypto.com/learn/bitcoin-stock-toflowmodelTest/. (Дата обращения: 21.05.2023).; Ashmore D., Curry B. (ed.) Understanding The Bitcoin Stock-to-Flow Model. [Электрон. ресурс]. Официальный сайт Forbes.Advisor. Режим доступа: https://www.forbes.com/advisor/investing/cryptocurrency/bitcoin-stock-to-flowmodelTest/. (Дата обращения: 18.05.2023).; Tsay R.S. Analysis of financial time series. Hoboken: John Wiley & Sons, 2010. 457 с.; Никифоров И.В. Последовательное обнаружение изменения свойств временных рядов. М.: Наука, 1983. 199 c.; Проскуряков А.Ю., Кропотов Ю.А., Белов А.А, Ермолаев В.А. Патент на изобретение № 2600099. Способ нейросетевого прогнозирования изменения значений функции c её предварительной вейвлет-обработкой и устройство его осуществления. Зарегистрировано в Государственном реестре изобретений Российской Федерации от 22 сентября 2016 г.; Proskuryakov A.Y., Kropotov Y.A. Forecasting the change in the parameters of time series and continuous functions // Procedia Engineering. 2017. № 201. С. 789–800.; Кропотов Ю.А., Проскуряков А.Ю., Белов А.А. Метод прогнозирования изменений параметров временных рядов в цифровых информационно-управляющих системах // Компьютерная оптика. 2018. Т. 42. № 6. С. 1093–1100.; Матросов В.В., Шалфеев В.Д. Моделирование экономических и финансовых циклов: генерация и синхронизация // Известия вузов. ПНД. 2021. № 4 (29). С. 127–138.; Полунин Ю.А. Синтез методов нелинейной динамики и регрессионного анализа для исследования социально-экономических процессов // Проблемы управления. 2019. № 1. С. 32–44.; Prechter R.R. The Socionomic Theory of Finance. Gainesville: Socionomics Institute Press, 2016. 813 с.; Prechter R.R., Frost A.J. Elliott Wave Principle: Key to Market Behavior. Gainesville: New Classics Library, 2022. 260 с.; Nakamoto S. Bitcoin: A Peer-to-Peer Electronic Cash System. [Электрон. ресурс] Режим доступа: https://bitcoin.org/bitcoin.pdfTest. (Дата обращения: 21.05.2023).; Платформа для технического анализа TradingView [Электрон. ресурс]. Режим доступа: https://ru.tradingview.com/chart/hU1TOn67/?symbol=BITSTAMP%3ABTCUSDTest (Дата обращения 28.03.2023); Hash Rate – Blockchain [Электрон. ресурс]. Режим доступа: https://www.blockchain.com/en/charts/hash-rate?timespan=2yearsTest (Дата обращения: 29.07.2023).; Спрос на криптовалюту для внешних расчетов // Официальный сайт РБК. [Электрон. ресурс]. Режим доступа: https://www.rbc.ru/crypto/news/6442126f9a79470b7e8b9006Test (Дата обращения: 27.04.2023).; Замглавы ЦБ: криптовалюты займут свою нишу в международных расчетах // РБК [Электрон. ресурс] Официальный сайт РБК. Режим доступа: https://www.rbc.ru/crypto/news/64675b099a79470e02c817fd?from=newsfeedTest (Дата обращения: 22.05.2023).; Bitcoin’s inflation rate is now three times lower than U.S. dollar’s [Электрон. ресурс]. Режим доступа: https://finbold.com/bitcoinsinflationrate-is-now-three-times-lower-than-u-sdollarsTest/ (Дата обращения: 29.07.2023).; Bitcoin stock to flow model live chart [Электрон. ресурс]. Режим доступа: https://charts.bitbo.io/stock-to-flowTest/. (Дата обращения: 25.05.2023).; Ермолаев В.А., Кропотов Ю.А., Проскуряков А.Ю. Построение моделей систем обмена информацией с дискретным и распределённым запаздыванием и задержанной обратной связью // Компьютерная оптика. 2020. Т. 44. № 3. С. 454–465.; Лон Вонг. Радикализируя ландшафт рынка ценных бумаг, второе издание 2019 [Электрон. ресурс] Режим доступа: https://files.proximax.io/pub-research/Radicalizing_the_Equity_Market_Version_2.0_Test(English).pdf. (Дата обращения: 05.06.2023).; Галанов В.А., Галанова А.В. Беспрогнозная торговля акциями как основа массового международного рынка торговых автоматов [Электрон. ресурс] // Международная торговля и торговая политика. 2017. №3 (11). С. 74–94. Режим доступа: https://cyberleninka.ru/article/n/besprognoznaya-torgovlya-aktsiyami-kak-osnovamassovogomezhdunarodnogo-rynka-torgovyhavtomatovTest (Дата обращения: 07.05.2023).; Lopez-Lira A., Tang Y. Can ChatGPT Forecast Stock Price Movements? Return Predictability and Large Language Models [Электрон. ресурс]. Режим доступа: https://ssrn.com/abstract=4412788Test (Дата обращения: 21.05.2023).; https://statecon.rea.ru/jour/article/view/1742Test

  3. 3
  4. 4
    مؤتمر
  5. 5
    مؤتمر
  6. 6
    مؤتمر
  7. 7
    دورية أكاديمية
  8. 8
    دورية أكاديمية

    المصدر: Сборник статей

    وصف الملف: application/pdf

    العلاقة: Актуальные вопросы современной медицинской науки и здравоохранения: материалы VII Международной научно-практической конференции молодых учёных и студентов, Екатеринбург, 17-18 мая 2022 г.; Проскуряков, А. А. Сравнительный анализ жидких поливитаминных комплексов / А. А. Проскуряков, М. А. Гребенников, Т. М. Шерстобитова. // Актуальные вопросы современной медицинской науки и здравоохранения: материалы VII Международной научно-практической конференции молодых учёных и студентов, Екатеринбург, 17-18 мая 2022 г. – Екатеринбург : УГМУ, 2022. – C. 2858-2564.; http://elib.usma.ru/handle/usma/10375Test

  9. 9
    دورية أكاديمية

    المساهمون: The reported study was funded by RFBR, project number 20-315-90070., Исследование выполнено при финансовой поддержке РФФИ в рамках научного проекта № 20-315-90070.

    المصدر: Medical Visualization; Том 26, № 4 (2022); 102-109 ; Медицинская визуализация; Том 26, № 4 (2022); 102-109 ; 2408-9516 ; 1607-0763

    وصف الملف: application/pdf

    العلاقة: https://medvis.vidar.ru/jour/article/view/1279/765Test; Ouzaid I., Capitanio U., Staehler M. et al. Surgical Metastasectomy in Renal Cell Carcinoma: A Systematic Review. Eur. Urol. Oncol. 2019; 2 (2): 141–149. https://doi.org/10.1016/J.EUO.2018.08.028Test; Padala S.A., Barsouk A., Thandra K.C. et al. Epidemiology of Renal Cell Carcinoma. Wld J. Oncol. 2020; 11 (3): 79–87. https://doi.org/10.14740/WJON1279Test; Shah M.H., Goldner W.S., Benson A.B. et al. Neuroendocrine and Adrenal Tumors, Version 2.2021, NCCN Clinical Practice Guidelines in Oncology. J. Natl. Compr. Canc. Netw. 2021; 19 (7): 839–867. https://doi.org/10.6004/JNCCN.2021.0032Test; Campbell S.C., Uzzo R.G., Karam J.A. et al. Renal Mass and Localized Renal Cancer: Evaluation, Management, and Follow-up: AUA Guideline: Part II. J. Urol. 2021; 206 (2): 209–218. https://doi.org/10.1097/JU.0000000000001912Test; Almeida R.R., Lo G.C., Patino M. et al. Advances in Pancreatic CT Imaging. Am. J. Roentgenol. 2018; 211 (1): 52–66. https://doi.org/10.2214/AJR.17.18665Test; Lee N.J., Hruban R.H., Fishman E.K. Pancreatic neuroendocrine tumor: review of heterogeneous spectrum of CT appearance. Abdom. Radiol. 2018; 43 (11): 3025–3034. https://doi.org/10.1007/s00261-018-1574-4Test; Sellner F. Observations on Solitary Versus Multiple Isolated Pancreatic Metastases of Renal Cell Carcinoma: Another Indication of a Seed and Soil Mechanism? Cancers. 2019; 11 (9): 1379. https://doi.org/10.3390/CANCERS11091379Test; Nogueira M., Dias S.C., Silva A.C. et al. Solitary pancreatic renal cell carcinoma metastasis. Autopsy. Case Reports. 2018; 8 (2): e2018023. https://doi.org/10.4322/ACR.2018.023Test; Akirov A., Larouche V., Alshehri S. et al. Treatment Options for Pancreatic Neuroendocrine Tumors. Cancers. 2019; 11 (6): 828. https://doi.org/10.3390/CANCERS11060828Test; Barthet M., Giovannini M., Lesavre N. et al. Endoscopic ultrasound-guided radiofrequency ablation for pancreatic neuroendocrine tumors and pancreatic cystic neoplasms: A prospective multicenter study. Endoscopy. 2019; 51 (9): 836–842. https://doi.org/10.1055/A-0824-7067/ID/JR17031-18Test; Fazio N., Kulke M., Rosbrook B. et al. Updated Efficacy and Safety Outcomes for Patients with Well-Differentiated Pancreatic Neuroendocrine Tumors Treated with Sunitinib. Target. Oncol. 2021; 16 (1): 27–35. https://doi.org/10.1007/S11523-020-00784-0/FIGURES/4Test; Quhal F., Mori K., Bruchbacher A. et al. First-line Immunotherapy-based Combinations for Metastatic Renal Cell Carcinoma: A Systematic Review and Network Meta-analysis. Eur. Urol. Oncol. 2021; 4 (5): 755–765. https://doi.org/10.1016/J.EUO.2021.03.001Test; Powles T., Albiges L., Bex A. et al. ESMO Clinical Practice Guideline update on the use of immunotherapy in early stage and advanced renal cell carcinoma. Ann. Oncol. 2021; 32 (12): 1511–1519. https://doi.org/10.1016/J.ANNONC.2021.09.014Test; Gu D., Hu Y., Ding H. et al. CT radiomics may predict the grade of pancreatic neuroendocrine tumors: a multicenter study. Eur. Radiol. 2019; 29 (12): 6880–6890. https://doi.org/10.1007/s00330-019-06176-xTest; Lin X., Xu L., Wu A. et al. Differentiation of intrapancreatic accessory spleen from small hypervascular neuroendocrine tumor of the pancreas: textural analysis on contrast-enhanced computed tomography. Acta Radiol. 60 (2019) 553–560. https://doi.org/10.1177/0284185118788895Test; Karmazanovsky G., Gruzdev I., Tikhonova V. et al. Computed tomography-based radiomics approach in pancreatic tumors characterization. Radiol. Medica. 2021; 126: 1388–1395. https://doi.org/10.1007/S11547-021-01405-0/FIGURES/1Test; van der Pol C.B., Lee S., Tsai S. et al. Differentiation of pancreatic neuroendocrine tumors from pancreas renal cell carcinoma metastases on CT using qualitative and quantitative features. Abdom. Radiol. 2019; 44(3): 992–999. https://doi.org/10.1007/s00261-018-01889-xTest; Nioche C., Orlhac F., Boughdad S. et al. Lifex: A freeware for radiomic feature calculation in multimodality imaging to accelerate advances in the characterization of tumor heterogeneity. Cancer Res. 2018; 78 (16): 4786–4789. https://doi.org/10.1158/0008-5472.CAN-18-0125Test; Gruzdev I.S., Zamyatina K.A., Tikhonova V.S. et al. Reproducibility of CT texture features of pancreatic neuroendocrine neoplasms. Eur. J. Radiol. 2020; 133: 109371. https://doi.org/10.1016/j.ejrad.2020.109371Test; Kang T.W., Kim S.H., Lee J. et al. Differentiation between pancreatic metastases from renal cell carcinoma and hypervascular neuroendocrine tumour: Use of relative percentage washout value and its clinical implication. Eur. J. Radiol. 2015; 84 (11): 2089–2096. https://doi.org/10.1016/J.EJRAD.2015.08.007Test; Lyu H.-L., Cao J.-X., Wang H.-Y. et al. Differentiation between pancreatic metastases from clear cell renal cell carcinoma and pancreatic neuroendocrine tumor using double-echo chemical shift imaging. Abdom. Radiol. 2018; 43 (10): 2712–2720. https://doi.org/10.1007/s00261-018-1539-7Test; Ambrosetti M.C., Zamboni G.A., Fighera A., Mansueto G. Pancreatic metastases from renal neoplasms and neuroendocrine pancreatic tumours: is a differential diagnosis possible with CT? Hell. J. of Radiol. 2019; 4 (3). 17–21. https://doi.org/10.36162/HJR.V4I3.295Test; https://medvis.vidar.ru/jour/article/view/1279Test

  10. 10
    دورية أكاديمية