?
Прогнозирование тепловых режимов оборудования космического аппарата
Вестник НПО им. С.А. Лавочкина. 2017. № 4. С. 68–75.
Рассматривается подход к прогнозированию температурных показателей оборудования космического аппарата (КА) в ходе выполнения научной программы для предотвращения перегрева. Предлагаются алгоритмы обработки данных, накопленных в ходе эксплуатации КА для определения температурных значений компонентов в указанные моменты времени. Представляется реализация программного комплекса. Проведенные эксперименты подтвердили возможность выявления аномальных тепловых режимов эксплуатации КА.
Qian X., Guan X., Zhang B. и др., Journal of Global Optimization 2026
Добавлено: 27 сентября 2026 г.
Портной С. Л., Ефремов А. М., Кузьмин В. В., В кн.: Распределенные компьютерные и телекоммуникационные сети: управление, вычисление, связь (DCCN-2026): материалы XXIX Международной научной конференции. Россия, Москва, 21–27 сентября 2026 г.: Москва: РУДН, 2026..
В работе рассматривается возможность улучшения помехоустойчивости каскадного кода, состоящего из внутреннего кода Хэмминга (4,3) и внешнего кода Рида — Соломона (7,5) над полем GF(8), за счёт дополнительной кор рекции ошибок на основе машинного обучения. Внешний код декодируется списочным алгоритмом с перебором стираний; рассматриваются списки дли ной 5 и 10 комбинаций. Для компенсации потерь помехоустойчивости при ...
Добавлено: 26 сентября 2026 г.
Switzerland: Springer Cham, 2026.
Добавлено: 25 сентября 2026 г.
Добавлено: 25 сентября 2026 г.
Дубич Е. В., Щагин Д. В., Славянский форум 2026 № 2 (52) С. 560–565
В статье сравниваются протоколы HTTP/2 и HTTP/3 при передаче статических файлов в условиях программно моделируемой сетевой деградации. Эксперимент показал, что HTTP/3 не является универсально более быстрым, но устойчивее проявляет себя при росте задержки и потерь пакетов. ...
Добавлено: 25 сентября 2026 г.
Joulitov A.K., Lomazova I.A., Proceedings of the Institute for System Programming of the RAS 2026 Vol. 38 No. 4(2) P. 215–224
В майнинге процессов (process mining) графы непосредственного следования (Directly-Follows Graph, DFG) популярны благодаря своей простоте и наглядности. Однако, если процесс является ациклическим, но содержит параллельные события, стандартные алгоритмы построения DFG-моделей могут генерировать «ложные» циклы, которыe не представлены в журнале событий. Такие циклы мешают анализу информационных процессов, значительно снижая интерпретируемость и точность (precision) модели. Эта проблема ...
Добавлено: 24 сентября 2026 г.
Добрина Д. Н., Нестеренко А. Ю., Прикладная дискретная математика. Приложение 2026 № 19 С. 151–159
Работа содержит результаты формального анализа криптографических механизмов, входящих в состав проекта методических рекомендаций «Защищенный универсальный протокол передачи данных и управления микросхемой интеллектуальной карты» (протокол SECUNDA). Получена формальная модель и перечень трудноразрешимых математических задач, трудоёмкостью решения которых можно оценить стойкость используемых криптографических механизмов. ...
Добавлено: 24 сентября 2026 г.
I.I. Sergeev, I.A. Lomazova, Modeling and Analysis of Information Systems 2026 Vol. 33 No. 3 P. 394–419
Объектно-ориентированный process mining сформировался как эффективная парадигма анализа событийных данных, включающих несколько взаимодействующих бизнес-объектов. Существующие методы обнаружения моделей часто опираются на объектно-ориентированные сети Петри с фиксированными кратностями дуг, что ограничивает их способность представлять параметрические закономерности потребления и производства ресурсов, а также отражать количественные зависимости между взаимодействующими типами объектов. В данной работе предлагается метод обнаружения объектно-ориентированных ...
Добавлено: 24 сентября 2026 г.
Маринин Н. Д., Гетьман А. И., В кн.: Труды Института системного программирования РАНЧ. 2. Т. 38. Вып. 4.: ИСП РАН, 2026.
Аннотация. В работе рассматривается метод обнаружения туннелей, реализованных с помощьюпротокола DNS в сетевом трафике при помощи нейронной сети. Для этого был произведен анализактуальных методов. Подготовлен набор данных для обучения нейронной сети. Предложенная модельиспользует на входе последовательность символов, извлеченная из DNS ответа. Обученная модельпоказала F1-меру близкую к единице. Для проверки работоспособности доработаны модули системыобнаружения вторжений с ...
Добавлено: 23 сентября 2026 г.
Паршаков П. А., Паклина С. Н., International Journal of Human-Computer Interaction 2026 P. 1–17
Добавлено: 23 сентября 2026 г.
Андраби У. М., Wadood E., Ojha S. K. и др., IEEE Access 2026 Vol. 14 P. 103358–103375
Добавлено: 23 сентября 2026 г.
Добавлено: 23 сентября 2026 г.
Кертес-Фаркаш А., Аквей Ф. Л., Journal of Proteome Research 2026 Vol. 25 P. 3764–3768
Добавлено: 23 сентября 2026 г.
Maddalena L., Yildiz B., Del Vecchio Blanco F. и др., Risk Analysis 2026 Vol. 46 No. 4 P. 1–26
Добавлено: 22 сентября 2026 г.
Настоящая работа посвящена сравнению эффективности классических эконометрических моделей и современных алгоритмов машинного и глубокого обучения для кратко- и среднесрочного прогнозирования качественных данных бизнес-опросов деловой активности обрабатывающих производств России. На основе данных за период с января 2010 г. по март 2026 г. было комплексно протестировано 10 различных подходов, включая классические модели ARIMA, VAR, ETS, алгоритм XGBoost ...
Добавлено: 21 сентября 2026 г.
Aleksei Samarin, Alexander Savelev, Aleksei Toropov и др., Pattern Recognition and Image Analysis 2024 Vol. 34 No. 3 P. 855–862
Добавлено: 21 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, Alexander Savelev, Aleksei Toropov и др., Optical Memory and Neural Networks (Information Optics) 2024 Vol. 33 P. 424–434
Добавлено: 21 сентября 2026 г.
Статья посвящена анализу влияния технологий искусственного интеллекта (ИИ) и машинного обучения на развитие, трансформацию киберугроз и создание высокоэффективных систем киберзащиты. Рассматриваются ключевые направления эволюции ИИ, включая ориентированные на данные, модели, приложения и человека подходы, и их роль в формировании как защитных, так и наступательных возможностей. Показано, что злоумышленники активно используют ИИ для автоматизации разведки, персонализации ...
Добавлено: 12 сентября 2026 г.
Маринин Н. Д., Гетьман А. И., Труды Института системного программирования РАН 2026 Т. 38 № 4 С. 123–142
В работе рассматривается метод обнаружения туннелей, реализованных с помощью протокола DNS в сетевом трафике при помощи нейронной сети. Для этого был произведен анализ актуальных методов. Подготовлен набор данных для обучения нейронной сети. Предложенная модель использует на входе последовательность символов, извлеченная из DNS ответа. Обученная модель показала F1 меру близкую к единице. Для проверки работоспособности доработаны ...
Добавлено: 11 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.
Вохминцев И. В., Вестник международных организаций: образование, наука, новая экономика 2026 Т. 21 № 2
ЕАЭС и ОДКБ – главные региональные международные организации для России. Понимание, оценка и анализ внешнеполитических позиций стран, которые туда входят — это вопрос национальных интересов страны. Из этого вытекает цель работы: выявление уровня и формы согласованности голосования стран ЕАЭС и ОДКБ в ГА ООН. Уровень согласованности – оценка уровня близости стран при голосовании. Форма согласованности ...
Добавлено: 7 сентября 2026 г.