?
Метод автоматической генерации признакового пространства в задаче прогнозирования потребления электроэнергии
Информационные технологии. 2021. Т. 27. № 10. С. 550–560.
Данилов К. В., Мальцева С. В.
Рассмотрен метод автоматической генерации признакового пространства. Изложен алгоритм работы метода и схема построения модели прогноза. Предлагаемый подход был апробирован на данных о потреблении электроэнергии в регионах России. Результаты проведенных вычислительных экспериментов с применением изложенного метода демонстрируют повышение эффективности разработанной модели и улучшение точности прогнозирования.
Qian X., Guan X., Zhang B. и др., Journal of Global Optimization 2026
Добавлено: 27 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.
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.
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.
В статье рассмотрена задача обучения распознаванию эмоций по фотографиям. Был осуществлен обзор и анализ отечественных и зарубежных работ ученых, занимающихся проблемой эмоционального интеллекта. Рассмотрены его формирование, влияние на деятельность человека и существующие варианты его структуры, а также выделены общие черты в понимании эмоционального интеллекта. Эмоциональный интеллект понимается как система умственных способностей, позволяющая идентифицировать, управлять своими ...
Добавлено: 9 апреля 2026 г.
Дудников Д. О., Коннов Э. А., Огурцов Н. А., Вестник Астраханского государственного технического университета. Серия: Управление, вычислительная техника и информатика 2025 Т. 2025 № 2 С. 69–75
Представлены современные подходы к автоматизации анализа микроструктуры металлических материалов, направленные на повышение точности и эффективности исследований. Описана разработка программного обеспечения для идентификации и классификации зерен в металлах, что является ключевым аспектом в изучении их структуры и прогнозировании механических свойств. Программа включает модули для частично автоматизированной обработки изображений, анализа характеристик зерен, визуализации результатов и интеграции с ...
Добавлено: 15 мая 2025 г.
Evgeniia I. Alshanskaia, Portnova G., Liaukovich K. и др., Frontiers in Neuroscience 2024 Vol. 18 Article 1445697
Добавлено: 2 сентября 2024 г.
Дьяконов А. Г., Васильев Р. Л., Доклады Российской академии наук. Математика, информатика, процессы управления (ранее - Доклады Академии Наук. Математика) 2023 Т. 514 № 2 С. 60–71
Представлен обзор методов обучения метрик с помощью глубоких нейронных сетей. Эти методы появились в последние годы, но сравнивались лишь с предшественниками, используя для обучения представлений (на которых вычисляется метрика) нейронные сети устаревших на данный момент архитектур. Проведено сравнение описанных методов на разных датасетах из нескольких доменов, используя предобученные нейронные сети, сопоставимые по качеству с SotA ...
Добавлено: 18 марта 2024 г.
White M., Тараканов А. А., Withers P. и др., Computational Materials Science 2023 Vol. 218 Article 111985
Добавлено: 10 апреля 2023 г.
Морейдо В. М., Gartsman B., Solomatine D. P. и др., Water (Switzerland) 2021 Vol. 13 No. 12 Article 1696
Добавлено: 31 января 2023 г.
Добавлено: 15 июня 2022 г.