Proceedings of the Conference on Modeling and Analysis of Complex Systems and Processes 2020 (MACSPro 2020). Val. 2795.

?

Proceedings of the Conference on Modeling and Analysis of Complex Systems and Processes 2020 (MACSPro 2020)

Vol. 2795. CEUR Workshop Proceedings, 2020.

Научный редактор: Alexander Shapoval, Попов В. Ю., Макаров И. А.

Software System Behavior Can Be Analyzed with Visual Analytics

Yaroslav V. Kotylev, Мицюк А. А., , in: Proceedings of the Conference on Modeling and Analysis of Complex Systems and Processes 2020 (MACSPro 2020)Vol. 2795.: CEUR Workshop Proceedings, 2020. P. 46–56.

Добавлено: 21 октября 2020 г.

Real-Time Vehicle Type Detection and Counting from Road Camera Video

Denis Zuenko, Макаров И. А., , in: Proceedings of the Conference on Modeling and Analysis of Complex Systems and Processes 2020 (MACSPro 2020)Vol. 2795.: CEUR Workshop Proceedings, 2020. P. 92–98.

In this paper, we study automatic recognition and counting of vehicles in the wild. For this problem, we tested several object detection models for car type recognition among five classes: Bicycle, Bus, Car, Motorcycle, Truck, Van. We extend existing dataset in order to balance classes and achieve classification quality for detected cars with 92% mAP ...

Добавлено: 4 января 2021 г.

Content Based Video Retrieval System for Distorted Video Queries

Boris Tseytlin, Макаров И. А., , in: Proceedings of the Conference on Modeling and Analysis of Complex Systems and Processes 2020 (MACSPro 2020)Vol. 2795.: CEUR Workshop Proceedings, 2020. P. 99–107.

We consider the task of content-based video retrieval (CBVR) given a query video, which is expected to match if it is a distorted short subsequence of a reference video from a database. In this paper, we present a CBVR system architecture that is both robust and scalable. We use a modified rHash frame fingerprint generation ...

Добавлено: 4 января 2021 г.

Named Entity Recognition from Chernobyl Documentaries

Daniil Tikhomirov, Nikitinsky N., Макаров И. А., , in: Proceedings of the Conference on Modeling and Analysis of Complex Systems and Processes 2020 (MACSPro 2020)Vol. 2795.: CEUR Workshop Proceedings, 2020. P. 133–139.

The paper describes a system that extracts facts and opinions from documentary texts to create a domain ontology of a controversial topic for Chernobyl disaster. The pipeline of the system is based on RNNbased NER module, which was tested on an annotated text corpora. ...

Добавлено: 4 января 2021 г.

Twitter Critical Phases Identification Based on Time Series of Microposts Analysis

Дмитриев А. В., Дмитриев В. А., Balybin S., , in: Proceedings of the Conference on Modeling and Analysis of Complex Systems and Processes 2020 (MACSPro 2020)Vol. 2795.: CEUR Workshop Proceedings, 2020. Ch. 2795 P. 140–145.

Добавлено: 10 января 2021 г.

Model of General Equilibrium in Multisector Economy with Monopolistic Competition and Hypergeometric Utilities

Vasily M. Goncharenko, Alexander B. Shapoval, Lipagina L., , in: Proceedings of the Conference on Modeling and Analysis of Complex Systems and Processes 2020 (MACSPro 2020)Vol. 2795.: CEUR Workshop Proceedings, 2020. P. 108–116.

Добавлено: 13 января 2021 г.

Compositional conformance checking of nested petri nets and event logs of multi-agent systems

Mecheraoui K., Карраскель Г. Х., Ломазова И. А., , in: Proceedings of the Conference on Modeling and Analysis of Complex Systems and Processes 2020 (MACSPro 2020)Vol. 2795.: CEUR Workshop Proceedings, 2020. P. 34–45.

Добавлено: 14 января 2021 г.

Why the conservative basel III portfolio credit risk model underestimates losses?

Пеникас Г. И., , in: Proceedings of the Conference on Modeling and Analysis of Complex Systems and Processes 2020 (MACSPro 2020)Vol. 2795.: CEUR Workshop Proceedings, 2020. P. 69–78.

Basel II and III allow banks to use own default statistics when estimating regulatory parameters (risk-weights) for the capital adequacy ratio purpose. Bank inputs own risk estimates into the Vasicek model. It yields a distribution of credit losses. Regulator then requires a bank to take 99.9% quantile of such a distribution as a risk-measure (a ...

Добавлено: 18 января 2021 г.

Modeling the Protest-Repression Nexus

Ахременко А. С., Petrov A., , in: Proceedings of the Conference on Modeling and Analysis of Complex Systems and Processes 2020 (MACSPro 2020)Vol. 2795.: CEUR Workshop Proceedings, 2020. Ch. 1 P. 1–11.

Добавлено: 3 марта 2021 г.

Приоритетные направления: компьютерно-математическое

Язык: английский

Текст на другом сайте

Ключевые слова: modelling of complex systems multi-agent systems complex systems simulation modelling software testing and debugging

Proceedings of the Conference on Modeling and Analysis of Complex Systems and Processes 2020 (MACSPro 2020)

ML-based Fast Simulation of FARICH Responses

Шипилов Ф. А., Barnyakov A., Ivanov A. и др., / Series Physics "arxiv.org". 2026.

Добавлено: 19 мая 2026 г.

Natural hazard database from Internet publications: text mining with a large language model

Деркачева А. А., Сакиркина М. А., Краев Г. Н. и др., /. 2026.

Добавлено: 28 апреля 2026 г.

Algorithmic overlaps as thermodynamic variables: from local to cluster Monte Carlo dynamics in critical phenomena

Пиле Я. Э., Deng Y., Щур Л. Н., / Series arXiv "math". 2026. No. 2604.10254.

Добавлено: 20 апреля 2026 г.

Using predefined vector systems to speed up neural network multimillion class classification

Gabdullin N., Андросов И. А., / Series Computer Science "arxiv.org". 2026.

Добавлено: 2 апреля 2026 г.

A control strategy for monitoring unknown flood regions by multiple UAVs

Song J., Bai Y., Svinin M. и др., Artificial Life and Robotics 2026 P. 1–13

Добавлено: 17 марта 2026 г.

Enhancing the Effectiveness of Management Decisions in Public Transport through Multi-Agent Technologies

Трофимов С. И., Ymer 2025 Vol. 24 No. 11 P. 1–18

Добавлено: 24 января 2026 г.

Iterative Ricci-Foster Curvature Flow with GMM-Based Edge Pruning: A Novel Approach to Community Detection

Сорокин К. С., Бекетов М. Е., Онучин А. и др., / arxiv.org. Серия cs.SI "Social and Information Networks ". 2025.

Обнаружение сообществ в сложных сетях — фундаментальная проблема, открытая для новых подходов в различных научных областях. Мы представляем новый метод обнаружения сообществ, основанный на потоке Риччи на графах. Наша техника итеративно обновляет веса ребер (их метрические длины) в соответствии с их (комбинаторной) версией кривизны Риччи Фостера, вычисленной на основе эффективного расстояния сопротивления между узлами. Известно, ...

Добавлено: 15 января 2026 г.

Implementing Transport Coding in OMNeT++ for Message Delay Reduction

Петрованов И. С., Сергеев А. В., / Series Computer Science "arxiv.org". 2025. No. 2512.18332.

Добавлено: 24 декабря 2025 г.

Hessian-based lightweight neural network for brain vessel segmentation on a minimal training dataset

Меньшиков И. А., Бернадотт А. К., Елфимов Н. С., / Series arXie "Statistical mechanics". 2025.

Добавлено: 1 декабря 2025 г.

Optimal Control for Stochastic Multi-agent Systems With the Use of Parallel Hybrid Genetic Algorithm

Akopov A. S., Бекларян А. Л., , in: Numerical Computations: Theory and Algorithms. 4th International Conference, NUMTA 2023, Pizzo Calabro, Italy, June 14–20, 2023, Revised Selected Papers, Part IVol. 14476.: Springer Publishing Company, 2025. P. 273–280.

Добавлено: 23 ноября 2025 г.

Determining the boundary of dynamical chaos in the generalized Chirikov map via machine learning

Чернышов Д. П., Сатанин А. М., Щур Л. Н., / Series arXiv "math". 2025.

Добавлено: 21 ноября 2025 г.

Эффективный алгоритм торговли на фондовом рынке: ретроспективный анализ, основанный на данных по S&P-500.

Рубчинский А. А., Чубарова Д. А., / Series WP7 "Математические методы анализа решений в экономике, бизнесе и политике". 2025. No. WP7/2025/01.

Добавлено: 9 ноября 2025 г.

2025 2nd International Conference on Intelligent Computing and Robotics (ICICR)

Dalian: IEEE, 2025.

Добавлено: 3 ноября 2025 г.

Distributed Self-Regulation of Hierarchical Arbitrage-Free Mesomarkets: Towards Knowledge Problem and Informational Role of Money Flow

Лубашевский И. А., Lubashevskiy V., / Series SSRN "Working Paper Series". 2024. No. 4920533.

Добавлено: 28 сентября 2025 г.

Hierarchical Arbitrage-Free Mesomarket Model: A Characteristic Unit of Mesoeconomics

Лубашевский И. А., Lubashevskiy V., / Series SSRN "Working Paper Series". 2024. No. 4969201.

Добавлено: 28 сентября 2025 г.

Evaluating Structural Complexity of Workflow Nets Modeling Asynchronous Agent Interactions

Е. Zemlyanoy, R. Nesterov, Proceedings of the Institute for System Programming of the RAS 2025 Vol. 37 No. 4-2 P. 47–68

Добавлено: 21 сентября 2025 г.

Operationalization of the theory of meaning in inter-social communications and its applications

Иванова И. А., Scientometrics 2025 Vol. 130 No. 6 P. 3109–3126

Добавлено: 2 сентября 2025 г.

Yuri Georgievich Puzachenko (1940–2018): Biographic and Semantic Analysis

Puzachenko A. Y., Сандлерский Р. Б., Biology Bulletin 2023 Vol. 50 No. 2 P. S119–S131

В представленном сообщении мы попытались проследить этапы научного пути Юрия Георгиевича и выделить ключевые области его научного инте реса: организацию и функционирование сложных самоорганизующихся неравновесных систем – биогеоценозов и ландшафтов, различные аспекты биоразнообразия, отношения вида и среды. ...

Добавлено: 26 февраля 2025 г.

2024 Sixth International Conference Neurotechnologies and Neurointerfaces (CNN)

IEEE, 2024.

Добавлено: 10 октября 2024 г.

Эволюция науки о будущем: от искусства предсказания к науке об устойчивом развитии

Князева Е. Н., Человек 2024 Т. 35 № 4 С. 62–80

В статье показывается, как развивались методы исследования будущего, начиная с древнейших времен, когда почиталось обращаться к провидцам и оракулам, через утопии, догадки и проекты будущего в эпоху Нового времени и Просвещения, до возникновения и развития собственно современных исследований будущего (Futures Studies) и форсайта, начиная с середины XX века до наших дней. Инструменты исследования будущего развивались от ...

Добавлено: 4 октября 2024 г.

Influence of Realistic Perception and Surroundings on Qualitative Results in Automated and Connected Vehicle Simulation

Степанянц В. Г., Романов А. Ю., IEEE Access 2024 Vol. 12 P. 43721–43733

Automated and connected vehicles are emerging in the market. Currently, solutions are being proposed to use these technologies for cooperative driving, which can significantly improve road safety. Vehicular safety applications must be tested before deployment. It is challenging to verify and validate them in the real world. Therefore, simulation is used for this purpose. Modeling ...

Добавлено: 1 апреля 2024 г.

Мультиверсальность творчества

Князева Е. Н., В кн.: Третьи Степинские чтения. Перспективы философии науки в современную эпоху. Материалы международной конференции. Москва, 20 - 23 июня 2023 года.: М., Курск: Закрытое акционерное общество "Университетская книга", 2023. Гл. 88 С. 451–456.

Обсуждаются современные междисциплинарные подходы к пониманию креативной деятельности человека, причем в качестве центрального берется мультиверсальный подход. Мультиверсальность креативности означает множественность миров творческой личности, продуцирование ею множества смыслов, неоднозначность и альтернативность путей развития мысли, рефрейминг имеющегося знания, быстрота и неожиданность смены визуальных образов и поворотов мысли как в калейдоскопе, необычное использование привычного материала, создание и пересоздание ...

Добавлено: 25 января 2024 г.

Discovering Process Models from Event Logs of Multi-Agent Systems Using Event Relations

A. A. Sherstyugina, R. A. Nesterov, Proceedings of the Institute for System Programming of the RAS 2023 Vol. 35 No. 3 P. 11–32

Добавлено: 31 октября 2023 г.

Оптимизация характеристик интеллектуальной транспортной системы с использованием генетического алгоритма вещественного кодирования на основе адаптивной мутации

Акопов А. С., Бекларян Л. А., Бекларян А. Л., Информационные технологии 2023 Т. 29 № 3 С. 115–125

Представлен новый генетический алгоритм (FCGA-AM) с вещественным кодированием, использующий предложенный оператор адаптивной мутации (AM) и предназначенный для оптимизации характеристик разработанной интеллектуальной транспортной системы. С использованием различных тестовых функций и известных метрик качества фронтов Парето выполнена оценка эффективности предложенного генетического алгоритма в сравнении с другими методами многокритериальной эвристической оптимизации. Далее FCGA-AM был применен для поиска наилучших ...

Добавлено: 4 июня 2023 г.