• A
  • A
  • A
  • АБB
  • АБB
  • АБB
  • А
  • А
  • А
  • А
  • А
Обычная версия сайта
Найдено 3 140 публикаций
Сортировка:
по названию
по году
Статья
Bakarov A., Gureenkova O. Lecture Notes in Computer Science. 2018. P. 16-21.
Добавлено: 12 декабря 2020
Статья
Khabarova O., Timothy Sagitov, Kislov R. et al. JOURNAL OF GEOPHYSICAL RESEARCH-SPACE PHYSICS. 2021. Vol. 126. No. 8. P. 1-25.
Добавлено: 10 сентября 2021
Статья
Galatenko V. V., Livshitz E. D., Chernorizov A. M. et al. Psychology in Russia: State of the Art. 2013. Vol. 6. No. 3. P. 41-48.
Добавлено: 29 октября 2015
Статья
Кацман В., Новиков Ф., Мосин В. Д. IOP Conference Series: Materials Science and Engineering (MSE). 2020. Vol. 734. P. 012132.
Добавлено: 10 декабря 2020
Статья
Samokhvalov D., Dworzanski L. W. Proceedings of the Institute for System Programming of the RAS. 2016. Vol. 28. No. 3. P. 65-84.

Вложенные сети Петри – это расширение формализма раскрашенных сетей Петри, которые используют сети Петри в качестве фишек. Данный формализм позволяет создавать подробные модели мультиагентных систем, осуществлять имитационное моделирование, верифицировать и анализировать их свойства на формальном и строгом уровне. Мультиагентные системы находят применение во многих областях – начиная системами, для которых безопасность играет критическую роль, заканчивая повседневными системами, работающими на персональных вычислительных устройствах. Число таких систем в современном мире растет вместе с увеличивающимся числом мобильных вычислительных устройств. На данный момент разработаны инструменты и методы моделирования и анализа вложенных сетей Петри, но синтез мультиагентных систем по моделям вложенных сетей Петри еще недостаточно исследован и находится в стадии активного изучения. Метод автоматической генерация исполняемого кода целевой системы по спроектированной и верифицированной модели вложенной сети Петри обеспечивает получение корректных системы из корректных спецификаций на языке вложенных сетей Петри. В данной работе, демонстрируется применение формализма вложенных сетей Петри для построения модели системы управления поисковыми и спасательными операциями и автоматической генерации реализации в виде исполняемого кода событийно-управляемых систем основанных на платформе Telegram. Мы добавляем возможность аннотировать модели вложенных сетей Петри с помощью Action Language, который позволяет связывать срабатывания переходов на модельном уровне с вызовами Telegram Bot API на уровне реализации. Предложенный подход продемонстрирован на примере аннотированной модели системы координирования спасательной операции.

Добавлено: 15 сентября 2016
Статья
Stepanov A., Shvarts A., Chumachenko D. The Russian Journal of Cognitive Science. 2018. Vol. 5. No. 3. P. 4-17.
Добавлено: 22 апреля 2020
Статья
Morozov I.V., Valuev I. Computer Physics Communications. 2011. Vol. 182. P. 2052-2058.

GridMD is a C++ class library intended for constructing simulation applications and running them in

distributed environments. The library abstracts away from details of distributed environments, so that almost no knowledge of distributed computing is required from a physicist working with the library. She or he just uses GridMD function calls inside the application C++ code to perform parameter sweeps or other tasks that can be distributed at run-time. In this paper we briefly review the GridMD architecture. We also describe the job manager component which submits jobs to a remote system. The C++ source code of our PBS job manager may be used as a standalone tool and it is freely available as well as the full library source code. As illustrative examples we use simple expression evaluation codes and the real application of Coulomb cluster explosion simulation by Molecular Dynamics.

Добавлено: 28 октября 2013
Статья
Yakovlev K., Makarov D. Scientific and Technical Information Processing. 2015. Vol. 42. No. 5. P. 347-358.
Добавлено: 17 июля 2017
Статья
Vikentyeva O. L., Deryabin A. I., Shestakova L. V. et al. International Journal "Information Technologies & Knowledge". 2015. Vol. 9. No. 4. P. 325-340.
Добавлено: 17 февраля 2016
Статья
Rusinov I. S., Ershova A. S., Karyagina A. S. et al. BMC Genomics. 2018. Vol. 19. No. 885. P. 1-11.
Добавлено: 20 декабря 2018
Статья
de Amorim R. C., Makarenkov V., Mirkin B. Information Sciences. 2016. Vol. 370-371. No. November . P. 343-354.

In this paper we make two novel contributions to hierarchical clustering. First, we introduce an anomalous pattern initialisation method for hierarchical clustering algorithms, called A-Ward, capable of substantially reducing the time they take to converge. This method generates an initial partition with a sufficiently large number of clusters. This allows the cluster merging process to start from this partition rather than from a trivial partition composed solely of singletons.

Our second contribution is an extension of the Ward and Wardp algorithms to the situation where the feature weight exponent can differ from the exponent of the Minkowski distance. This new method, called A-Ward, is able to generate a much wider variety of clustering solutions. We also demonstrate that its parameters can be estimated reasonably well by using a cluster validity index.

We perform numerous experiments using data sets with two types of noise, insertion of noise features and blurring within-cluster values of some features. These experiments allow us to conclude: (i) our anomalous pattern initialisation method does indeed reduce the time a hierarchical clustering algorithm takes to complete, without negatively impacting its cluster recovery ability; (ii) A-Ward provides better cluster recovery than both Ward and Wardp.

Добавлено: 7 сентября 2016
Статья
Perevoznikov A., Shestov A., Permyakov E. et al. Pattern Recognition and Image Analysis. 2011. Vol. 21. No. 3. P. 545 -548.
Добавлено: 2 декабря 2015
Статья
Zelenkov Y., Volodarskiy N. Expert Systems with Applications. 2021. Vol. 185.
Добавлено: 21 июля 2021
Статья
Grigorev S., Bozhko S., Хатбуллина Л. Р. Lecture Notes in Computer Science. 2019. Vol. 11541. P. 264-281.
Добавлено: 20 августа 2019
Статья
Вавилов Б., Моторин В. И. Новые книги за рубежом. Серия Б: Техника. 1985. № 10. С. 36-40.
Добавлено: 5 марта 2015
Статья
Nikolenko S. I., Korobeynikov A. I., Alekseyev M. A. BMC Genomics. 2013. Vol. 14. No. Suppl. 1. P. S7.

Error correction of sequenced reads remains a difficult task, especially in single-cell sequencing projects with extremely non-uniform coverage. While existing error correction tools designed for standard (multi-cell) sequencing data usually come up short in single-cell sequencing projects, algorithms actually used for single-cell error correction have been so far very simplistic.

We introduce several novel algorithms based on Hamming graphs and Bayesian subclustering in our new error correction tool BAYESHAMMER. While BAYESHAMMER was designed for single-cell sequencing, we demonstrate that it also improves on existing error correction tools for multi-cell sequencing data while working much faster on real-life datasets. We benchmark BAYESHAMMER on both k-mer counts and actual assembly results with the SPADES genome assembler.

Добавлено: 13 февраля 2013
Статья
Губко М. В., Kuznetsov S., Neznanov A. et al. IFAC-PapersOnLine. 2016. Vol. 49. No. 32. P. 24-29.

Статья посвящена моделированию поведения пользователя хлебопечки как устройства умного дома. На основании реальных цен на электричество и симуляции поведения пользователя требуется предложить математическую модель и алгоритм машинного обучения для оптимального по соотношению цен и полезности для пользователя автоматического запуска устройства. Мы предлагаем Баейсовский алгоритм машинного обучения для обучения предпочтениям пользователя с учетом предудыщих запусков. В работе демонстрируются результаты экспериментов, в частности, превосходство поедлагаемого алгоритма над популярной реализацией градиентого бустинга, XGBoost. Подход может быть перенесен и на другие бытовые приборы, такие как системы обогрева и кондиционирования.

Добавлено: 24 января 2017
Статья
Osipov G., Panov A. I., Chudova N. V. Journal of Computer and Systems Sciences International. 2015. Vol. 54. No. 6. P. 882-896.

Procedures for forming an element of an actor's world model (sign) introduced in the first part of this study are considered. The process of forming the pair image--sign significance taking into account the modern understanding of the human brain cortex operation is investigated. An algorithm for synthesizing a behavior plan is constructed, and a novel architecture of intelligent agents that are able, among other things, to distribute roles in coalitions is proposed.

Добавлено: 14 декабря 2015
Статья
Panov A. I., Osipov G., Chudova N. V. Journal of Computer and Systems Sciences International. 2014. Vol. 53. No. 4. P. 517-529.

Functions that are referred in psychology as functions of consciousness are considered. These functions include reflection, consciousness of activity motivation, goal setting, synthesis of goal oriented behavior, and some others. The description is based on the concept of sign, which is widely used in psychology and, in particular, in the cultural–historical theory by Vygotsky, in which sign is interpreted informally. In this paper, we elaborate upon the concept of sign, consider mechanisms of sign formation, and some self?organization on the set of signs. Due to the work of self?organization mechanisms, a new method for the representation of the world model of an actor appears. The concept of semiotic network is introduced that is used for the examination of the actor’s world models. Models of some functions indicated above are constructed. The second part of the paper is devoted to func? tions of self?consciousness and to the application of the constructed models for designing plans and constructing new architectures of intelligent agents that are able, in particular, to distribute roles in coalitions.

Добавлено: 20 ноября 2015
Статья
Panov A. I. Biologically Inspired Cognitive Architectures. 2017. Vol. 19. P. 21-31.
Добавлено: 15 февраля 2017
Статья
Sulimov P., Voronkova A., Danilova Y. et al. Journal of Proteome Research. 2019. Vol. 18. No. 5. P. 2354-2358.
Добавлено: 2 июля 2019