Пункт 10.5. Закупочная комиссия не вправе принимать к рассмотрению, оценке и сопоставлению заявки на участие в закрытых процедурах закупки о...

Верное утверждение: сравнить усреднённое качество работы моделей на тестовой выборке после многократного выполнения цикла обучение-оценка для каждой из моделей. Для сравнения моделей машинного обучения необходимо провести множество экспериментов, где каждая модель обучается на тренировочной выборке и оценивается на тестовой выборке. После многократного выполнения этого цикла для каждой модели можно усреднить результаты и сравнить их между собой. Это позволит получить более объективную оценку качества работы моделей и выбрать наиболее подходящую для решения задачи.

Введение: Физическая культура играет важную роль в развитии детей, включая их когнитивные способности. Когнитивные способности включают в себя память, внимание, мышление и решение проблем. Цель данной курсовой работы - исследовать влияние уроков физической культуры на развитие когнитивных способностей младших школьников. Методология: Для проведения исследования была выбрана группа младших школьников в возрасте от 7 до 9 лет. Группа была разделена на две подгруппы: экспериментальную и контрольную. Экспериментальная группа участвовала в специально разработанных уроках физической культуры, в то время как контрольная группа продолжала заниматься обычной программой физической культуры. Для оценки когнитивных способностей были использованы следующие методы: 1. Тест на память: участникам предлагалось запомнить и воспроизвести ряд чисел или слов. 2. Тест на внимание: участникам предлагалось сосредоточиться на определенной задаче и игнорировать отвлекающие факторы. 3. Тест на мышление: участникам предлагалось решить задачу, требующую логического мышления и анализа. Результаты: Анализ результатов показал, что участники экспериментальной группы, занимающиеся специально разработанными уроками физической культуры, имели значительное улучшение в когнитивных способностях по сравнению с контрольной группой. Они продемонстрировали лучшую память, более высокий уровень внимания и более развитое логическое мышление. Обсуждение: Результаты данного исследования подтверждают предположение о положительном влиянии уроков физической культуры на развитие когнитивных способностей младших школьников. Физическая активность способствует улучшению кровообращения и поступлению кислорода в мозг, что в свою очередь способствует улучшению когнитивных функций. Вывод: Исследование показало, что уроки физической культуры могут значительно способствовать развитию когнитивных способностей младших школьников. Это подтверждает важность включения физической активности в учебный процесс для достижения оптимального развития учеников. Дальнейшие исследования могут быть направлены на изучение конкретных аспектов физической культуры, которые оказывают наибольшее влияние на когнитивные способности детей.

Верное утверждение: MSE (Mean Squared Error) относится к метрикам оценки качества моделей компьютерного зрения. MSE измеряет среднеквадратичную ошибку между предсказанными и истинными значениями и является популярной метрикой для оценки точности моделей компьютерного зрения. PSNR (Peak Signal-to-Noise Ratio) также может использоваться для оценки качества изображений, но он не является специфической метрикой для моделей компьютерного зрения. MRR (Mean Reciprocal Rank) и BLEU (Bilingual Evaluation Understudy) являются метриками, используемыми в области обработки естественного языка и машинного перевода, а не в компьютерном зрении. F-мера (F-measure) является метрикой, используемой для оценки точности и полноты в задачах классификации и поиска информации, но не является специфической для моделей компьютерного зрения.

Верное утверждение: MSE (Mean Squared Error) - это метрика оценки качества моделей регрессии. Она измеряет среднеквадратичную ошибку между прогнозируемыми и фактическими значениями целевой переменной. F-мера, BLEU, MRR и PSNR - это метрики, которые обычно используются для оценки качества моделей в других областях, таких как классификация текста (F-мера), машинный перевод (BLEU), ранжирование информации (MRR) и качество изображений (PSNR).