?
System Architecture of the Automated AI-driven Predictive Assessment for Environmental Monitoring in Industrial Areas
P. 1046–1050.
Cham: Springer, 2021.
Добавлено: 18 сентября 2026 г.
González-Flores L., Rubiano-Moreno J., Соса Гомез Г., Frontiers in Artificial Intelligence 2025 Vol. 8 Article 1554325
Добавлено: 18 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.
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.
Добавлено: 7 сентября 2026 г.
Савинова Е. А., Hoek J., Digital Journalism 2025 Vol. 13 No. 7 P. 1291–1310
Добавлено: 3 сентября 2026 г.
Nikita I. Lysenok, International Journal of Computer Information Systems and Industrial Management Applications 2026 Vol. 18 No. 18s P. 1406–1430
A volatility forecast becomes useful only after it has passed through four stages: a model produces it, a trading rule consumes it, a portfolio aggregates the result, and an investor evaluates that result against a utility function. Each stage has its own mature evaluation apparatus, and each is studied in isolation. This review traces the ...
Добавлено: 23 августа 2026 г.
Чепуренко А. Ю., Dormidontova Y., Central European Business Review 2026 Vol. 15 No. 2 P. 69–90
Добавлено: 7 июля 2026 г.
Коротаев А. В., Черноморченко И. Ю., Медведев И. А., Восток. Афро-азиатские общества: история и современность 2026 № 3 С. 117–130
В статье методами машинного обучения проранжированы по их значимости факторы крупномасштабной вооруженной и невооруженной дестабилизации в странах Азии и Африки. Показано, что страны Африки в большей мере уязвимы к вооружённой дестабилизации (вплоть до полномасштабных гражданских войн), а страны Азии – к массовой невооружённой (антиправительственные демонстрации, массовые беспорядки, политические забастовки и т. п.). Ключевыми факторами вооружённой ...
Добавлено: 21 июня 2026 г.
Butorova A., Bobakov V., Sergeev A. и др., European Physical Journal: Special Topics 2026 P. 1–19
Добавлено: 10 июня 2026 г.
Seul: PMLR, 2026.
Добавлено: 4 июня 2026 г.
Черноморченко И. Ю., Ilya Medvedev, Коротаев А. В., Cross-Cultural Research 2026 Vol. 60 No. 4 P. 375–423
This study investigates which structural factors most strongly predict armed and unarmed revolutionary destabilization across Sub-Saharan Africa (SSA), the Middle East and North Africa (MENA), as well as Asia using country–year data for 1950–2022 and a set of economic, demographic, political, and climatic indicators. It employs an interpretable machine learning framework (CatBoost with SHAP values ...
Добавлено: 1 июня 2026 г.
На основе нейросетевого подхода проводится декомпозиция индекса социальных настроений в России за период 2004-2024 гг., и моделируется динамика социальных настроений в этот период. Обсуждается: (а) природа шоков социальных настроений в России на основе их связи с концепциями политики памяти, сверхдержавы, национальной идеи; (б) проблема амбивалентности факторов, формирующих социальные настроения, и (в) преимущества и ограничения моделирования ...
Добавлено: 14 мая 2026 г.
Авдошин С. М., Песоцкая Е. Ю., Информационные технологии 2026 Т. 32 № 4 С. 185–194
С развитием ИИ, и в особенности глубокого обучения, появились модели, способные давать крайне точные
прогнозы. Однако их внутренняя логика остается трудной для понимания — и это серьезная проблема, особенно в сферах, где от корректности алгоритма зависят критиче ски важные решения. Одним из перспективных
путей ее решения считается направление Explainable Artificial Intelligence (XAI) — разработка подходов, позволяющих прояснять ...
Добавлено: 8 мая 2026 г.
Авдошин С. М., Песоцкая Е. Ю., Business Informatics 2026 Vol. 20 No. 1 P. 7–28
Добавлено: 8 мая 2026 г.
Кычкин А. В., Черницин И. А., Прикладная информатика 2026 № 1(121) С. 40–58
Представлены результаты разработки программного микросервиса, встраиваемого в системы мониторинга качества атмосферного воздуха для поддержки процессов идентификации промышленных источников загрязнений. Выброс и последующее распространение вредных веществ в приземистых слоях атмосферы происходит в динамике и характеризуется высокой неопределенностью из‑за особенностей технологических установок, их режимов работы, влияния рельефа местности, зданий и метеофакторов. Зависимости между местоположением источника выброса и ...
Добавлено: 23 апреля 2026 г.
Статья посвящена разработке алгоритма анализа новостной информации методами машинного обучения, реализованными в библиотеках Python. Обоснование выбора инструментов, применяемых на каждом этапе алгоритма, осуществляется с помощью расчета метрик качества решения соответствующих задач машинного обучения. Результаты работы алгоритма представлены классификацией региональных новостей, собранных за период с августа 2024 года по июнь 2025 года, по отраслям экономики и ...
Добавлено: 20 апреля 2026 г.
Makarov D. M., Каликин Н. Н., Gurikov P. и др., Journal of Supercritical Fluids 2026 Vol. 235 Article 106979
Добавлено: 19 апреля 2026 г.
Лысенок Н. И., Фундаментальная и прикладная математика 2026 Т. 26 № 3 С. 33–42
Исследование посвящено оценке влияния прогнозов реализованной волатильности на результаты активных торговых стратегий на российском рынке акций. На выборке 17 ликвидных акций за 2014-2026 гг. построена гибридная прогнозная модель, объединяющая HAR-J и градиентный бустинг; её преимущество над базовой HAR-J подтверждено тестом Дибольда-Мариано (p < 0,001). Шесть направленных стратегий трёх категорий протестированы с тремя механизмами интеграции прогнозов и без них. ...
Добавлено: 17 апреля 2026 г.