• A
  • A
  • A
  • АБB
  • АБB
  • АБB
  • А
  • А
  • А
  • А
  • А
Обычная версия сайта
Найдены 32 522 публикации
Сортировка:
по названию
по году
Глава
Vorobyeva E.E., Antsiperov V., Zabrosaev I. In bk.: 11th Russian-German-Conference on Biomedical Engineering. Aachen: 2015. P. 131-134.

-

Добавлено: 8 декабря 2015
Глава
Zaharchuk V. V., Ignatov D. I., Konstantinov A. V. et al. In bk.: EEML 2012 – Experimental Economics in Machine Learning. Leuven: Katholieke Universiteit Leuven, 2012. P. 72-85.

We describe a new recommender system for the Russian interactive radio network FMhost. The new recommender model combines collaborative and user-based approaches. The system extracts information from tags of listened tracks for matching user and radio station profiles and follows an adaptive online learning strategy based on user history. We also provide some basic examples and describe the quality of service evaluation methodology.

Добавлено: 23 июля 2012
Глава
Lapina M. In bk.: Proceedings of the 31th International Conference "Mathematical Methods in Economics 2013". Brno: Polygraficky servis Brno, Frantisek Sabart, 2013. P. 183-189.

The authors propose a new statistical unconstraining method which is based on the construction of the distribution function for the censored demand and application of the maximum likelihood approach to estimate distribution parameters. Numerical results are presented of comparative analysis of existing unconstraining methods and the method advocated in the paper. It is demonstrated that the new method has proven to be more efficient in the case of a high percentage of observed censored elements of sample data. Yet another important advantage of the method connected to the fact that it enables one to process the situation of censoring information incompleteness when some elements of the observed sample data are known to be censored or not and for the others this information is not available. Mathematical computer environment Wolfram Mathematica has been used for obtaining all the results presented in the paper.

Добавлено: 24 октября 2013
Глава
Vishnevsky A. G. In bk.: Russia facing demographic challenges. National Human Development Report. Russian Federation. M.: UNDP, 2009. P. 18-25.
Добавлено: 25 марта 2013
Глава
Kazartsev (Evgenii Kazartcev) E. In bk.: Frontiers in Comparative Metrics 3 in memoriam Jaak Poldmae. Tallinn: Tallinn University, 2017. P. 25.
Добавлено: 15 октября 2017
Глава
Solovova E., Tsvetkova N. I. In bk.: The Magic of Innovation: New Techniques and Technologies in Teaching Foreign Languages. Cambridge Scholars Publishing, 2015.
Добавлено: 6 апреля 2016
Глава
Karaganov S. A., Suslov D. In bk.: Multipolarity: The promise of disharmony. Campus Verlag, 2018. Ch. 5. P. 59-82.
Добавлено: 25 сентября 2018
Глава
Sukhoroslov O. V. In bk.: Parallel Computing Technologies. PaCT 2019. Lecture Notes in Computer Science, vol 11657. Springer, 2019. P. 67-79.
Добавлено: 19 октября 2019
Глава
Lei J., Bolshakova E. I. In bk.: Proceedings of Third Workshop "Computational linguistics and language science",. Iss. 4. EasyChair, 2019. P. 50-60.
Добавлено: 3 ноября 2019
Глава
Shabes V. Y., Bostedt G., Troshchenkova E. et al. In bk.: Identities in Transition. eBook. 2011.
Статья посвящена обзору экспериментального метода сравнительно-сопоставительного исследования русской и шведской систем ценностей. В ней ценности рассматриваются как национально-специфичные концепты, представляющие собой часть когнитивных ментальных репрезентаций носителя соответствующей культуры. В статье описываются три стадии психолингвистических экспериментов с русскими и шведскими студентами, обсуждаются проблемы, возникающие при попытке сопоставления ценностных систем разных культур и предлагаются пути их решения.
Добавлено: 27 июня 2012
Глава
Natalia Loukachevitch, Nokel M. In bk.: Proceedings 10th International Conference on Terminology and Artificial Intelligence TIA 2013. P.: Université Paris 13 - Paris Sorbonne Cité, 2013. P. 69-76.
Добавлено: 18 декабря 2014
Глава
Knyazev M. In bk.: Proceedings of the 26th Meeting of Formal Approaches to Slavic Linguistics. Michigan Slavic Publications, 2018.
Добавлено: 19 апреля 2018
Глава
Nenova Elena, Ignatov D. I., Konstantinov A. V. In bk.: Formal Concept Analysis Meets Information Retrieval 2013. Vol. 977. Aachen: CEUR Workshop Proceedings, 2013. P. 57-73.

We propose a new approach for Collaborative ltering which is based on Boolean Matrix Factorisation (BMF) and Formal Concept Analysis. In a series of experiments on real data (Movielens dataset) we compare the approach with the SVD- and NMF-based algorithms in terms of Mean Average Error (MAE). One of the experimental con- sequences is that it is enough to have a binary-scaled rating data to obtain almost the same quality in terms of MAE by BMF than for the SVD-based algorithm in case of non-scaled data.

Добавлено: 10 октября 2013
Глава
Kozintseva E., Dragoy O., Ivanova M. et al. In bk.: Proceedings of the Sixth International Conference on Cognitive Science. 2014. P. 64-65.
Добавлено: 6 июня 2016
Глава
Efimov E., Shevgunov T., Filimonova D. In bk.: 2016 17th International Radar Symposium (IRS). IEEE, 2016. P. 1-3.
Добавлено: 5 мая 2019
Глава
Sorlin S., Lajus J. In bk.: Media and the Politics of Arctic Climate Change: When the Ice Breaks. NY: Palgrave Macmillan, 2013. Ch. 4. P. 70-92.
Добавлено: 17 ноября 2013
Глава
Руденко В. А. В кн.: Материалы XIII международной научно-практической конференции «Наука в современном информационном обществе», 3-4 октября 2017 г., North Charleston. Научно-издательский центр Академический, 2017. С. 101-103.

Согласно современным исследованиям учет возможной зависимости случайных составляющих ошибки в модели стохастической производственной функции позволяет улучшить качество оценок параметров моделей. Доказано, что для этого можно использовать аппарат копула-функций, позволяющий описать зависимость компонент ошибки с помощью некоторой фиксированной копулы, выбор которой должен быть обусловлен целями исследования.В данной работе особое внимание будет уделено случаю наличия информации о факторах эффективности и показано влияние включения факторов эффективности в модель на зависимость случайных составляющих ошибки.

Добавлено: 21 ноября 2018
Глава
Евсютин О. О., Мещеряков Р. В., Югов Н. Т. et al. In bk.: 2017 Second Russia and Pacific Conference on Computer Technology and Applications (RPC). IEEE, 2017. P. 49-53.
Добавлено: 8 сентября 2019
Глава
Vereshchagin N. In bk.: 8th International Computer Science Symposium in Russia. Berlin: Springer, 2013. P. 203-2011.

Assume that $\NP\not\subset\RP$. Gutfreund, Shaltiel, and Ta-Shma in [Computational Complexity 16(4):412-441 (2007)] have proved that for every randomized polynomial time decision algorithm $D$ for SAT there is a polynomial time samplable distribution such that $D$ errs with probability at least $1/6-\eps$ on a random formula chosen with respect to that distribution. A challenging problem is to increase the error probability to the maximal possible $1/2-\eps$ (the random guessing has success probability 1/2). In this paper, we make a small step towards this goal: we show how to increase the error probability to $1/3-\eps$.

Добавлено: 14 декабря 2013
Глава
Makhalova T., Nourine L. In bk.: Formal Concept Analysis for Knowledge Discovery. Proceedings of International Workshop on Formal Concept Analysis for Knowledge Discovery (FCA4KD 2017), Moscow, Russia, June 1, 2017.. Vol. 1921. CEUR-WS.org, 2017.
Добавлено: 10 октября 2017
Глава
Dominguez Espinosa A., He J., Rosabal-Coto M. et al. In bk.: Venture into cross-cultural psychology: Proceedings from the 23rd Congress of the International Association for Cross-Cultural Psychology.. IACCP, 2018. P. 1-12.
Добавлено: 26 октября 2018