?
К применению методов машинного обучения для ранжирования факторов дестабилизации
С. 397–432.
В книге
Ч. 1. Т. 11. , Издательство "Учитель", 2020.
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.
Глушко А. А., Незнанов А. А., Овчинников С. и др., В кн.: Интеллектуальный анализ данных в нефтегазовой отрасли.: М.: ООО «Геомодель Развитие», 2024. С. 140–143.
С развитием систем мониторинга мы получили возможность собирать ключевые показатели работы устройств в процессе механизированной добычи. Каждый день генерируется огромное количество телеметрии, которая пройдя процесс гармонизации и трансформации может быть использована для прогнозирования состояния оборудования. В докладе представлен обзор и произведён отбор современных математических методов и программных реализации инструментов анализа многомерных нерегулярных временных рядов для ...
Добавлено: 29 апреля 2026 г.
Krasnov L., Malikov D., Kiseleva M. и др., Journal of Medicinal Chemistry 2026 Vol. 69 No. 8 P. 8838–8851
Добавлено: 23 апреля 2026 г.
Ершов И. А., Системная инженерия и инфокоммуникации 2025 № 4 С. 11–14
Теплопотребление жилых зданий представляет собой стохастический ряд, создание нейросетевой модели для которого необходимо для проектирования регуляторов тепловой энергии. В статье модель разработана с применением "длинной цепи элементов краткосрочной памяти" (LSTM, Long Short-Term Memory). Высокая точность воспроизведения рядов достигнута обучением модели на наборе данных города Томска 2013-2023 г.г. При моделировании учтены характеристики зданий и температура наружного воздуха. ...
Добавлено: 22 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.
Плесовских А. Е., Journal of Applied Economic Research 2023 Т. 22 № 2 С. 323–354
В современных исследованиях широко обсуждается роль особых экономических зон в стимулировании экономического роста и развития России, формировании необходимых инвестиционных потоков и повышении инновационного потенциала страны за счет расширения производства продукции в высокотехнологичных отраслях экономики с высокой добавленной стоимостью. Цель исследования – моделирование процесса генерации резидентов и детерминация количественных факторов, оказывающих статистически значимый эффект на среднегодовой ...
Добавлено: 13 апреля 2026 г.
Опыт генерации оценок эмоциональной валентности и возбуждения слов на основе символьно-уровневой CNN
Люсин Д. В., Валуева Е. А., Сысоева Т. А., В кн.: Психология познания: Материалы Всероссийской научной конференции, ЯрГУ, Институт психологии РАН, 5–6 декабря 2025 г.: Институт психологии РАН, 2026. С. 310–314.
Эмоциональная окраска слов широко используются в различных академических и прикладных исследованиях, от анализа текстов до понимания когнитивных процессов. Актуальной задачей является создание объёмных датасетов с оценками слов по ряду эмоциональных параметров. Современные методы машинного обучения, основанные на семантической близости слов, извлекаемой из текстовых корпусов, демонстрируют высокие корреляции с человеческими оценками, однако иногда наблюдаются существенные расхождения. ...
Добавлено: 10 апреля 2026 г.
Федоров А. О., Вакку Г. В., Лебедева С. Э., Галактика медиа: журнал медиа исследований 2026 Т. 8 № 2 С. 163–182
С увеличением объемов данных преподаватель вуза может потратить годы на обработку и систематизацию информации. Персонализированная помощь, рекомендации по контенту, сбор данных для обзоров литературы и оформление библиографических ссылок укрепляют роль искусственного интеллекта как эффективного нейросетевого инструмента научной коммуникации. В данной статье рассматриваются практические примеры использования таких инструментов, как Elicit, SciSpace, Consensus, Undermind и Paperfinder, для упрощения ...
Добавлено: 7 апреля 2026 г.
Выполнен комплексный обзор методов машинного обучения (ML), применяемых для повышения устойчивости сигнала к помехам в каналах связи. Бурное развитие поколений беспроводной связи, активная разработка концепции 6G предъявляют высокие требования к задержке, скорости и надежности передачи данных. Традиционные подходы к защите от помех, основанные на строгих аналитических моделях, зачастую не справляются с хаотичной природой плотных гетерогенных ...
Добавлено: 4 апреля 2026 г.
Пакшин П. К., Legal Issues in the Digital Age 2026 Vol. 7 No. 1 P. 32–48
Искусственный интеллект выполняет значимую функцию в процессе автоматизации, минимизируя операционное участие человека в таких сферах, как медицина, искусство и юриспруденция. Несмотря на исторически тесную взаимосвязь искусства и технологий, именно генеративный искусственный интеллект расширил потенциал для творческой деятельности. Существенным катализатором этого процесса стало распространение предобученных систем искусственного интеллекта, интенсифицировавших развитие технологий в области обработки естественного языка ...
Добавлено: 31 марта 2026 г.
Gabdrahmanov R., Tsoy T., Martinez-Garcia E. и др., , in: Proceedings of the 21st International Conference on Informatics in Control, Automation and Robotics - (Volume 1) ICINCO 2024.: SciTePress, 2024. P. 511–518.
Добавлено: 17 марта 2026 г.
Юсупов В. А., Sukhorukov N., Фролов Е. П., User Modelling and User-Adapted Interaction 2026 Vol. 36 Article 2
Графовые системы рекомендаций стали мощной парадигмой для персонализированных рекомендаций. Однако их зависимость от полного переобучения модели для интеграции новых пользователей или новых взаимодействий создаёт барьеры для масштабирования. В реальных системах рекомендаций эта задача становится невыполнимой из-за чрезмерных затрат времени и ресурсов. Чтобы преодолеть это ограничение, мы предлагаем быстрый и эффективный метод обновления графовых рекомендательных моделей ...
Добавлено: 15 марта 2026 г.
Графовые системы рекомендаций стали мощной парадигмой для персонализированных рекомендаций. Однако их зависимость от полного переобучения модели для интеграции новых пользователей или новых взаимодействий создаёт барьеры для масштабирования. В реальных системах рекомендаций эта задача становится невыполнимой из-за чрезмерных затрат времени и ресурсов. Чтобы преодолеть это ограничение, мы предлагаем быстрый и эффективный метод обновления графовых рекомендательных моделей ...
Добавлено: 14 марта 2026 г.
Semenikhin T., Корнилов М. В., Pruzhinskaya M. и др., , in: 26th International Conference, DAMDID/RCDL 2024, Nizhny Novgorod, Russia, October 23–25, 2024, Revised Selected Papers. Data Analytics and Management in Data Intensive Domains. (CCIS, volume 2641).: Springer, 2026. P. 211–219.
Добавлено: 11 марта 2026 г.
Мальцева С. В., Бериков В. Б., Кладов Д. Е. и др., В кн.: Информатика и прикладная математика: Материалы X Международной научно-практической конференции (08.10 - 11.10.2025 г.)Т. 1: Сборник материалов часть 1.: Алматы: Институт информационных и вычислительных технологий КН МНВО РК, 2025. С. 227–232.
В работе рассматривается задача кластеризации паттернов потребления для частного домохозяйства. Для кластеризации суточных профилей нагрузки разработан и применен ансамблевый алгоритм на основе метрики Вассерштейна. Предложенный подход позволяет выделить типичные сценарии энергопотребления, интерпретировать поведение потребителя. Приводятся результаты вычислительных экспериментов на реальных данных. ...
Добавлено: 3 марта 2026 г.