?
Опыт среднесрочного прогнозирования изменения площади морских льдов в северном полушарии на основе расчетов приходящей солнечной радиации и нейросетевого моделирования
Криосфера Земли. 2016. № 3. С. 43–50.
Бухаров О. Е., Боголюбов Д. П., Федоров В. М., Гребенников П. Б.
На основе определения связи приходящей на верхнюю границу атмосферы солнечной радиации и площади морских льдов в Северном полушарии выполнено среднесрочное прогнозирование изменения площади морских льдов с применением математических методов статистического и нейросетевого моделирования. Анализ прогнозов доказывает, что наиболее значимым фактором, определяющим вариации максимальных и минимальных значений площади морских льдов в многолетнем режиме, является изменчивость приходящей на верхнюю границу атмосферы солнечной радиации. Оценка выполненных среднесрочных прогнозов площади морских льдов показывает эффективность использования осредненных данных регрессионного анализа и результатов нейросетевого моделирования.
Язык:
русский
Prokhorov A., Burda M., Journal of Computational and Graphical Statistics 2026 P. 1–13
Добавлено: 2 октября 2026 г.
Злотник А. А., Математические заметки 2026 Т. 120 № 6 С. 1005–1009
Численным методам решения систем газодинамических уравнений посвящена обширная литература. Ранее было разработано и успешно апробировано специальное семейство симметричных по пространству консервативных разностных методов, основанных на предварительной кинетической, точнее, квазигазодинамической (КГД), регуляризации этих уравнений. Актуальной задачей является построение численных методов, которые обладают не только свойством консервативности по массе, импульсу и полной энергии, но и удовлетворяют условиям энтропийной ...
Добавлено: 1 октября 2026 г.
Портной С. Л., Ефремов А. М., Voloshin A., , in: 2026 Systems of Signal Synchronization, Generating and Processing in Telecommunications (SYNCHROINFO).: IEEE, 2026. P. 1–4.
Добавлено: 1 октября 2026 г.
International Joint Conferences on Artificial Intelligence, 2026.
Добавлено: 1 октября 2026 г.
Добавлено: 30 сентября 2026 г.
Долгов А. Ю., МЕТОД: Московский ежегодник трудов из обществоведческих дисциплин 2025 Т. 5 № 4 С. 120–133
В обзоре интеллектуальное наследие В.И. Вернадского (1863-1945) рассматривается в контексте зарубежных инвайронментальных исследований (преимущественно на материале англоязычных публикаций двух последних десятилетий). Реконструируются ключевые идейные истоки мировоззрения Вернадского: влияние В.В. Докучаева, русского космизма и концепции ноосферы П. Тейяра де Шардена. Анализируются понятия научной системы Вернадского - «живое вещество», «биосфера» и «ноосфера»; прослеживается их рецепция в современных ...
Добавлено: 30 сентября 2026 г.
Князев Е. Н., Чеботарева О. Е., М.: Издательский дом НИУ ВШЭ, 2026.
В пособии кратко изложены теоретические и практические аспекты первичных навыков, необходимых для работы в биологической лаборатории, а также приведены протоколы практических занятий в рамках профессиональной учебной практики (ознакомительной) I курса бакалаврской программы «Клеточная и молекулярная биотехнология» факультета биологии и биотехнологии НИУ ВШЭ.
Учебно-методическое пособие предназначено для студентов и преподавателей факультета биологии и биотехнологии НИУ ВШЭ и ...
Добавлено: 30 сентября 2026 г.
Джамбонг Тенке Х., Institute for System Programming of the RAS, 2026.
Добавлено: 29 сентября 2026 г.
Рыскина Е. А., Князев Е. Н., Вопросы биологической, медицинской и фармацевтической химии 2026 Т. 29 № 9 С. 84–91
Введение. Активная интеграция стремительно развивающихся омиксных и компьютерных технологий в XXI веке позволяет осуществить прорыв в понимании принципов функционирования живых систем. Одним из динамично развивающихся интегративных направлений в биологии является биологическое моделирование. Фундаментальной парадигмой стала методология, позволяющая спрогнозировать биологическую активность молекул на основе анализа их структуры Structure-Activity Relationship (SAR).
Цель работы - предсказать in silico возможность ...
Добавлено: 29 сентября 2026 г.
Дрегуло А. М., Издательство Санкт-Петербургского государственного экономического университета, 2026.
В монографии представлен междисциплинарный анализ современных вызовов перехода городских агломераций к климатически нейтральному и энергоэффективному развитию. В работе рассмотрены теоретические подходы к определению городских агломераций, международных стратегий устойчивого развития, проведен анализ климатических рисков, энергопотребления и секторальных выбросов парниковых газов в Российской Федерации, стран Европейского союза и др. В России, несмотря на рост энергопотребления и выбросов ...
Добавлено: 29 сентября 2026 г.
Иванашев Я. М., Доклады Российской академии наук. Математика, информатика, процессы управления (ранее - Доклады Академии Наук. Математика) 2026 Т. 529 С. 93–101
Язык L является нижним для релятивизируемого сложностного класса C, если CL=C. Для классов #P, GapP и SpanP известны точные нижние классы языков: Low(#P) = UP ∩ coUP, Low(GapP) = SPP и Low(SpanP) = NP ∩ coNP. В этой статье мы доказываем, что Low(TotP) = P, и приводим характеризации нижних классов функций для #P, GapP, TotP ...
Добавлено: 28 сентября 2026 г.
Piliugin L., Antropov A., Lobashev E. и др., Journal of Nuclear Materials 2026 Vol. 632 Article 156876
Добавлено: 28 сентября 2026 г.
Kashpurovich I., Oleynichenko A., Стегайлов В. В., Supercomputing Frontiers and Innovations 2026 Vol. 13 No. 1 P. 52–73
Добавлено: 28 сентября 2026 г.
Терегулов Т. Р., Лубенец Е. Р., / Series Quantum Physics "arXiv". 2026. No. 2609.31472.
Добавлено: 28 сентября 2026 г.
Силаков Д. В., Системный администратор 2026 С. 84–89
Пользователи социальных сетей редко задумываются о том, что стоит за красивым фасадом с лентами активностей, пестрящими фотографиями и видеоисториями. Однако массовое увлечение подобными платформами порождает огромное количество всевозможного контента, который надо хранить, оперативно обрабатывать и отображать, а в эру ИИ — еще и активно помогать в его создании и адаптации.
Неудивительно, что последние десятилетия разработчики ведущих социальных сетей стабильно являются поставщиками инфраструктурных программных продуктов, многие из которых распространяются ...
Добавлено: 28 сентября 2026 г.
Prokhorov A., Wei Z., Sang H. и др., Journal of Productivity Analysis 2026 Vol. 65 P. 1–16
Добавлено: 28 сентября 2026 г.
Ли А., Agriculture, Ecosystems and Environment 2026 Vol. 412 Article 110676
Добавлено: 28 сентября 2026 г.
Qian X., Guan X., Zhang B. и др., Journal of Global Optimization 2026
Добавлено: 27 сентября 2026 г.
Aleksei Samarin, Назаренко А. А., Alexander Savelev и др., Pattern Recognition and Image Analysis 2024 Vol. 34 No. 3 P. 844–854
Добавлено: 21 сентября 2026 г.
Aleksei Samarin, Aleksei Toropov, Alexander Savelev и др., , in: Pattern Recognition. ICPR 2024 International Workshops and Challenges.: Cham: Springer, 2025. P. 308–320.
Добавлено: 21 сентября 2026 г.
Поддьяков А. Н., / Series Social Science Research Network "Social Science Research Network". 2026. No. 7437658.
Добавлено: 15 сентября 2026 г.
Лебедев О. Б., Шмелева А. Г., Гежа Н. С., Информатика и автоматизация (Труды СПИИРАН) 2026 Т. 25 № 3 С. 720–750
Статья посвящена разработке нейросетевой модели для автоматизированного анализа медицинских данных в области электрофизиологии на основе методов глубокого обучения. Актуальность работы обусловлена растущей потребностью в повышении объективности, скорости и точности обработки сложных пространственно-временных сигналов, таких как ЭКГ или ЭЭГ. В качестве инструмента анализа были использованы сверточные нейронные сети (CNN), позволяющие извлекать пространственные особенности, и временные сверточные ...
Добавлено: 10 сентября 2026 г.
Vyacheslav D. Neverov, Lukyanov A., Andrey V. Krasavin и др., Physical Review B: Condensed Matter and Materials Physics 2026 Vol. 113 No. 2 Article 024515
Добавлено: 5 сентября 2026 г.