?
HR-Tech Automation: A Case Study of Resume Design using GenAI Technologies
Ch. 20. P. 0157–0164.
В книге
Vol. 1. , NY: DAAAM International Vienna, 2024.
Руцкий В. Н., Aljarbouh A., Thommandru A. и др., , in: Data Science and Algorithms in Systems: Proceedings of 6th Computational Methods in Systems and Software 2022, Vol. 2Vol. 2. Book 597. Issue 1.: Cham: Springer, 2023. Ch. 81 P. 959–971.
Добавлено: 7 октября 2026 г.
International Joint Conferences on Artificial Intelligence, 2026.
Добавлено: 1 октября 2026 г.
Углева А. В., Социологическое обозрение 2026 Т. 25 № 3 С. 268–293
статье осуществляется социально-философский анализ ситуации, в которой место Другого в структуре субъективного опыта занимает алгоритмический агент, имитирующий понимание, но лишенный подлинной субъектности. Для исследования этой конфигурации автор обращается к психиатрической практике как к репрезентативному кейсу: именно здесь, в силу особой уязвимости самости и зависимости от признания, общие для цифровой эпохи процессы технологического опосредования становятся наиболее ...
Добавлено: 26 сентября 2026 г.
Добавлено: 23 сентября 2026 г.
Добавлено: 23 сентября 2026 г.
Sorokin I., Текич Ж., Technology in Society 2026 Vol. 88 Article 103456
Добавлено: 23 сентября 2026 г.
Springer, 2026.
Добавлено: 20 сентября 2026 г.
Springer, 2026.
Добавлено: 20 сентября 2026 г.
Резуник Л., Александров Д. В., Mikhail Prozorskiy, , in: Intelligent Decision Technologies. Proceedings of the 17th KES-IDT 2025 ConferenceVol. 450.: Cham: Springer, 2026. P. 81–91.
Мультиагентные системы (МАС) могут использовать преимущества больших языковых моделей (БЯМ), но «галлюцинации» могут представлять опасность для процесса принятия решений. В этой статье представлен подход к созданию МАС на основе БЯМ и предложена обобщенная архитектура таких систем. Мы обеспечиваем проведение рассуждений с помощью предикатной логики для минимизации ошибок, а БЯМ используются исключительно для перевода естественного языка ...
Добавлено: 14 сентября 2026 г.
Асемота М. О., DISCOVER ARTIFICIAL INTELLIGENCE 2026 Vol. 6 Article 892
Добавлено: 31 августа 2026 г.
Асемота М. О., DISCOVER ARTIFICIAL INTELLIGENCE 2026 Vol. 6 Article 892
Добавлено: 31 августа 2026 г.
Минец М. В., Красноженов Г. Г., Трофимова Е. А. и др., PeerJ Computer Science 2026 Vol. 12 Article e4063
Добавлено: 12 августа 2026 г.
Заграничный А. И., Irina Dashkina, Королева Д. О., , in: GenAIED: Cultural and Pedagogical Catalysts in Higher Education.: L.: Routledge, 2027. Ch. 12 P. 181–198.
The rapid integration of artificial intelligence (AI) into higher education has intensified the need for regulatory frameworks that balance innovation with risk mitigation. This chapter examines regulatory preferences regarding AI among staff members of higher education institutions. The analysis is based on Hofstede's cultural dimensions framework to explore how individual cultural orientations influence attitudes toward ...
Добавлено: 6 августа 2026 г.
Канаев Е. А., Southeast Asia: Actual Problems of Development 2026 Vol. 1 No. 1(70) P. 153–163
Цель статьи состоит в определении степени успеха, достигнутого Камбоджой в развитии своей экосистемы искусственного интеллекта (ИИ), рассматриваемого сквозь призму ее состояния ее нецифровых активов как результата экономической модернизации, а также ее цифровых проектов и инициатив. Представив специфику камбоджийской парадигмы экономической модернизации и дав оценку достигнутым к настоящему времени результатам, статья анализирует основные проекты и инициативы ...
Добавлено: 30 июля 2026 г.
Силаков Д. В., Системный администратор 2026 № 5 С. 46–51
В предыдущей статье про Open Source в КНР [1] мы рассказали про Alibaba – крупную корпорацию, занимающую тридцатое место в рейтинге самых значимых мировых брэндов за 2025 год [2]. Место почетное, но не первое среди китайских компаний – на тринадцатом месте расположилась Tencent, разработчик WeChat и ряда других продуктов, широко используемых нашими восточными соседями. Tencent ...
Добавлено: 14 июля 2026 г.
Добавлено: 22 июня 2026 г.
Stepin A., Mozikov M., Kabanov A. и др., IEEE Access 2026 Vol. 14 P. 48127–48144
Добавлено: 16 июня 2026 г.
Тюрякова-Матвеева Д. В., Цифровые гуманитарные исследования 2026 № 1 С. 4–26
Статья исследует культурные референции в творчестве Андрея Вознесенского путем анализа упоминаемых им персоналий. Обработано 1678 произведений, включая поэзию, прозу и ранние неопубликованные стихотворения. Методы NER, основанные на инструментах Natasha, spaCy и LLM Grok, позволили изучить частоту упоминания известных лиц и их связь с жанром произведения. Определены ключевые авторы Вознесенского (Пастернак, Пушкин, Маяковский), выявлены особенности жанра ...
Добавлено: 31 мая 2026 г.
Бекназаров Н. С., , in: Parallel Computational Technologies, 19th International Conference, PCT 2025, Moscow, Russia, April 8–10, 2025, Revised Selected Papers. (CCIS, volume 2891)Vol. 2891.: Springer, 2026. P. 3–16.
Добавлено: 19 мая 2026 г.
Настоящее учебное пособие представляет собой учебно-методический комплекс по ан-глийскому языку для специальных целей (ESP) в сфере экономики материальных и нема-териальных активов. При формировании пособия применены (i) современные методы кор-пусной лингвистики, включая частотный анализ и выявление ключевых слов на основе анализа аутентичных текстов, отражающих актуальные тенденции профессионального дискурса, а также (ii) технологии искусственного интеллекта для автоматизированной ...
Добавлено: 16 мая 2026 г.