• A
  • A
  • A
  • АБВ
  • АБВ
  • АБВ
  • A
  • A
  • A
  • A
  • A
Обычная версия сайта
  • RU
  • EN
  • Национальный исследовательский университет «Высшая школа экономики»
  • Публикации ВШЭ
  • Глава
  • Features of Data Collection and Software Tool Architecture for Performing Predictive Analysis of Phenomena Leading to Forest Fires
  • RU
  • EN
Расширенный поиск
Высшая школа экономики
Национальный исследовательский университет
Приоритетные направления
  • бизнес-информатика
  • государственное и муниципальное управление
  • гуманитарные науки
  • инженерные науки
  • компьютерно-математическое
  • математика
  • менеджмент
  • право
  • социология
  • экономика
по году
  • 2027
  • 2026
  • 2025
  • 2024
  • 2023
  • 2022
  • 2021
  • 2020
  • 2019
  • 2018
  • 2017
  • 2016
  • 2015
  • 2014
  • 2013
  • 2012
  • 2011
  • 2010
  • 2009
  • 2008
  • 2007
  • 2006
  • 2005
  • 2004
  • 2003
  • 2002
  • 2001
  • 2000
  • 1999
  • 1998
  • 1997
  • 1996
  • 1995
  • 1994
  • 1993
  • 1992
  • 1991
  • 1990
  • 1989
  • 1988
  • 1987
  • 1986
  • 1985
  • 1984
  • 1983
  • 1982
  • 1981
  • 1980
  • 1979
  • 1978
  • 1977
  • 1976
  • 1975
  • 1974
  • 1973
  • 1972
  • 1971
  • 1970
  • 1969
  • 1968
  • 1967
  • 1966
  • 1965
  • 1964
  • 1963
  • 1958
  • еще
Тематика
Новости
18 мая 2026 г.
В Вышке прошла XXX юбилейная научно-техническая конференция имени Е.В. Арменского
Организатором научного события выступает Московский институт электроники и математики им. А.Н. Тихонова ВШЭ. В этом году главный инженерный студенческий форум проходил 30-й раз и собрал рекордное число участников. Студенты, аспиранты и молодые специалисты из 50 вузов и организаций России представили научно-исследовательские доклады в ИТ-области. Отдельная секция была посвящена научно-исследовательским работам школьников.
15 мая 2026 г.
В НИУ ВШЭ разрабатывают нейросеть для сферы науки и инноваций
Исследователи НИУ ВШЭ учат большие языковые модели понимать русскоязычную научную терминологию, увеличивая при этом их энергоэффективность. Адаптированная модель работает в 2,7 раза быстрее и требует на 73% меньше памяти, чем исходная открытая модель, что позволяет запускать ее на более доступном оборудовании. Программа прошла государственную регистрацию.
15 мая 2026 г.
Стартовал совместный спецпроект бренд-медиа Вышки IQ Media и iFORA ИСИЭЗ
В мае 2026 года стартовал научно-популярный проект «Искусственный интеллект: технологии, данные и будущее», который стал результатом работы двух команд — проекта iFORA Института статистических исследований и экономики знаний НИУ ВШЭ и редакции бренд-медиа IQMedia. Медийно-аналитический спецпроект посвящен современному развитию искусственного интеллекта и аналитике больших данных.

 

Нашли опечатку?
Выделите её, нажмите Ctrl+Enter и отправьте нам уведомление. Спасибо за участие!

Публикации
  • Книги
  • Статьи
  • Главы в книгах
  • Препринты
  • Верификация публикаций
  • Расширенный поиск
  • Правила использования материалов
  • Наука в ВШЭ

?

Features of Data Collection and Software Tool Architecture for Performing Predictive Analysis of Phenomena Leading to Forest Fires

P. 379–395.
Hlib Nekrasov, Aleksandr Belov
Язык: английский
Полный текст
DOI
Текст на другом сайте
Ключевые слова: Neural NetworkComputer simulationmeteorological parameters clusteringLower Forest Fire

В книге

International IoT, Electronics and Mechatronics Conference, Volume 2. Proceedings of IEMTRONICS 2024. LNEE, volume 1228
International IoT, Electronics and Mechatronics Conference, Volume 2. Proceedings of IEMTRONICS 2024. LNEE, volume 1228
Vol. 1228. , Springer Publishing Company, 2025.
Похожие публикации
Pseudo-Boolean Polynomial Method for InterpreTab. Dimensionality Reduction: A Paradigm Shift from Abstract to Meaningful Feature Extraction
Chikake T. M., Гольденгорин Б. И., Пардалос П. О., Computer Optics 2025 Vol. 49 No. 6 P. 1191–1201
Добавлено: 2 января 2026 г.
Инструмент для создания речевого профиля обобщенной языковой личности для диагностики ментальных расстройств по транскриптам речевого потока
Хоменко А. Ю., Комратова А. Д., Исаков Д. А. и др., В кн.: Экспериментальные исследования языка: материалы конференции 2025.: М.: Наш мир, 2025. С. 17–19.
Данное исследование направлено на разработку инструмента для автоматизированной диагностики ментальных расстройств на основе анализа русскоязычных транскриптов речи. Модель использует методы кластеризации и стилостатистики для выявления различий между речью здоровых людей и пациентов с психиатрическими диагнозами. ...
Добавлено: 19 октября 2025 г.
ОТСЛЕЖИВАНИЕ РАЗВИТИЯ РАЗРУШЕНИЯ С ПОМОЩЬЮ КЛАСТЕРИЗАЦИИ ИМПУЛЬСОВ ТЕРМИЧЕСКИ СТИМУЛИРОВАННОЙ АКУСТИЧЕСКОЙ ЭМИССИИ ПРИ ОТСУТСТВИИ ЛОКАЦИИ
Индаков Г. С., Казначеев П. А., Майбук З. Я. и др., Геофизические исследования 2025 Т. 26 № 2 С. 99–124
Исследована группируемость импульсов акустической эмиссии при высокотемпературном нагреве образца песчаника, предварительно подвергнутого механическому нагружению. Механическое нагружение осуществлялось в одноосном режиме до нагрузки, близкой к разрушающей, с проявлением на поверхности признаков крупных трещин. После этого образец нагревался до 650 °C с регистрацией импульсов термоакустической эмиссии (ТАЭ). Проведена кластеризация импульсов на основе их сходства, установленного методом взаимной ...
Добавлено: 19 сентября 2025 г.
Development of Image Preprocessing Methods for Software Compensation of Refraction Anomalies of an Observer’s Eyes
Алкзир Н., Yarykina n., Nikolaev D. и др., Neuroscience and Behavioral Physiology 2024
Добавлено: 28 апреля 2025 г.
Approximating and Predicting Energy Consumption of Portable Devices
Ullah T., Siraj A. H., Umer Mukhtar Andrabi и др., , in: 2022 VIII International Conference on Information Technology and Nanotechnology (ITNT).: IEEE, 2022. P. 1–7.
Добавлено: 20 марта 2025 г.
Нейросетевой алгоритм выявления и удаления выбросов в зашумленных наборах данных
Ясницкий Л. Н., Плотникова Е. Г., Прикладная информатика 2024 Т. 19 № 5 С. 88–100
Выбросы в статистических данных, являющиеся результатом ошибочно собранной информации, часто становятся препятствием для успешного применения метода моделирования, основанного на машинном обучении, во многих предметных областях. Наличие выбросов в наборах данных снижает точность моделей машинного обучения, а в некоторых случаях делает применение этих методов невозможным. Существующие в настоящее время методы выявления выбросов ненадежны. Они принципиально не ...
Добавлено: 29 ноября 2024 г.
Date-Driven Approach for Identifying State of Hemodialysis Fistulas: Entropy-Complexity and Formal Concept Analysis
Громов В. А., Zvorykina, E., Бесчастнов Ю. Н. и др., , in: Recent Trends in Analysis of Images, Social Networks and Texts: 11th International Conference, AIST 2023, Yerevan, Armenia, September 28–30, Revised Selected Papers.: Springer, 2024. P. 250–262.
The paper explores mathematical methods that differentiate regular and chaotic time series, specifically for identifying pathological fistulas. It proposes a noise-resistant method for classifying responding rows of normally and pathologically functioning fistulas. This approach is grounded in the hypothesis that laminar blood flow signifies normal function, while turbulent flow indicates pathology. The study explores two ...
Добавлено: 12 августа 2024 г.
Content policy and access limitations on commercial neural networks as an incentive to artivism
Миловидов С. В., Artnodes 2024 No. 33 P. 1–9
Добавлено: 1 февраля 2024 г.
Обзор методов стегоанализа с использованием нейронных сетей
Космачев А. А., Задорожникова А. А., Перов А. А., В кн.: БОЛЬШИЕ ДАННЫЕ Материалы I Международного форума (Новосибирск, 16–18 ноября 2022 года).: Новосибирск: Новосибирский государственный университет экономики и управления «НИНХ», 2023.
В статье рассматриваются основные концепции и термины, используемые в стеганографии, дается обоснование актуальности задачи стегоанализа, рассматриваются вопросы применения глубоких нейронных сетей в задачах стегоанализа на цифровых изображениях. Производится сравнительный анализ и описание наиболее эффективных архитектур сверточных сетей для решения поставленной задачи. ...
Добавлено: 26 января 2024 г.
Classification of Short Scientific Texts
I. K. Kusakin, Fedorets O. V., A. Y. Romanov, Scientific and Technical Information Processing 2023 Vol. 50 No. 3 P. 176–183
Добавлено: 4 ноября 2023 г.
Применение методов машинного обучения при автоматизации детектирования препятствия движению поезда через железнодорожный переезд
Искандеров Ю. М., Катарушкин Б. Е., Ершов А. А., Информатизация и связь 2020 № 2 С. 46–51
Цель. В настоящее время при создании интеллектуальных информационных систем в различных областях практической деятельности используются методы машинного обучения. В статье показаны возможности применения указанных методов при автоматизации детектирования препятствий в интересах повышения безопасности и снижения количества аварийных ситуаций на железнодорожных переездах. Материалы и методы. В статье рассматриваются передовые технологии компьютерного зрения, используемые в качестве основы ...
Добавлено: 15 сентября 2023 г.
Кому доверяют те, кто доверяет ChatGPT?
Фабрикант М. С., Социодиггер 2023 Т. 4 № 5-6
Обсуждаются возможные причины доверия к ChatGPT. Делается вывод, что основная приична в том, что ChatGPT представляют собой наиболее точный из доступных эквивалентов коммуникации с обществом в целом. ...
Добавлено: 23 августа 2023 г.
Neural Fields across Fields: Methods and Applications of Implicit Neural Representations. ICLR 2023 Workshop
[б.и.], 2023.
Добавлено: 18 июля 2023 г.
Учебно-методические материалы мастер-класса «Состязательные атаки на нейронные сети распознавания изображений» для студентов и школьников
Пантюхин Д. В., Информатика и образование 2023 Т. 38 № 1 С. 55–63
Проблема уязвимости нейронных сетей уже несколько лет является предметом научных исследований и экспериментов. Состязательные атаки — один из способов «обмануть» нейросеть, заставить ее принимать ошибочные классификационные решения. Сама возможность состязательной атаки кроется в особенностях машинного обучения нейросетей. В статье показано, как свойства нейронных сетей становятся источником проблем и ограничений в их использовании. Материалы соответствующих исследований ...
Добавлено: 14 апреля 2023 г.
Shot noise in next-generation neural mass models for finite-size networks
Vladimir V. Klinshov, Kirillov S., Physical Review E - Statistical, Nonlinear, and Soft Matter Physics 2022 Vol. 106 No. 6 Article L062302
Добавлено: 24 января 2023 г.
Rate chaos and memory lifetime in spiking neural networks
Vladimir V. Klinshov, Kovalchuk A., Franović I. и др., Chaos, Solitons and Fractals 2022 Vol. 158 Article 112011
Добавлено: 24 января 2023 г.
Machine learning methods for demographic data analysis
Муратова А. А., Игнатов Д. И., Митрофанова Е. С., , in: Recent Trends in Analysis of Images, Social Networks and Texts. 9th International Conference, AIST 2020, Skolkovo, Moscow, Russia, October 15–16, 2020 Revised Supplementary ProceedingsVol. 12602.: Springer, 2021. P. 297–299.
Добавлено: 1 ноября 2022 г.
Нейронные сети синтеза речи голосовых помощников и поющих автоматов
Пантюхин Д. В., Речевые технологии 2021 № 3-4 С. 3–16
Добавлено: 17 июня 2022 г.
Identification of hydrogen permeability and thermal desorption parameters of vanadium-based membrane
Zaika Y. V., Sidorov N. I., Fomkina Olga V, International Journal of Hydrogen Energy 2021 Vol. 46 No. 18 P. 10789–10800
Добавлено: 30 января 2022 г.
Machine Learning Approach for the Game Mechanics Problem in Computer Games
Белов А. В., Sapozhnikov A., Семичаснов И. В., , in: Proceedings of the 2021 IEEE International Conference "Quality Management, Transport and Information Security, Information Technologies" (IT&QM&IS).: IEEE, 2021. P. 485–490.
Добавлено: 14 января 2022 г.
Использование методов искусственного интеллекта в прогнозировании результата на соревновательный сезон для велосипедиста по его тренировочным данным
Марквирер В. Д., Сахипова М. С., В кн.: Математика и междисциплинарные исследования – 2021.: Пермь: Пермский государственный национальный исследовательский университет, 2021. С. 152–157.
Добавлено: 19 декабря 2021 г.
  • О ВЫШКЕ
  • Цифры и факты
  • Руководство и структура
  • Устойчивое развитие в НИУ ВШЭ
  • Преподаватели и сотрудники
  • Корпуса и общежития
  • Закупки
  • Обращения граждан в НИУ ВШЭ
  • Фонд целевого капитала
  • Противодействие коррупции
  • Сведения о доходах, расходах, об имуществе и обязательствах имущественного характера
  • Сведения об образовательной организации
  • Людям с ограниченными возможностями здоровья
  • Единая платежная страница
  • Работа в Вышке
  • ОБРАЗОВАНИЕ
  • Лицей
  • Довузовская подготовка
  • Олимпиады
  • Прием в бакалавриат
  • Вышка+
  • Прием в магистратуру
  • Аспирантура
  • Дополнительное образование
  • Центр развития карьеры
  • Бизнес-инкубатор ВШЭ
  • Образовательные партнерства
  • Обратная связь и взаимодействие с получателями услуг
  • НАУКА
  • Научные подразделения
  • Исследовательские проекты
  • Мониторинги
  • Диссертационные советы
  • Защиты диссертаций
  • Академическое развитие
  • Конкурсы и гранты
  • Внешние научно-информационные ресурсы
  • РЕСУРСЫ
  • Библиотека
  • Издательский дом ВШЭ
  • Книжный магазин «БукВышка»
  • Типография
  • Медиацентр
  • Журналы ВШЭ
  • Публикации
  • http://www.minobrnauki.gov.ru/
    Министерство науки и высшего образования РФ
  • https://edu.gov.ru/
    Министерство просвещения РФ
  • http://www.edu.ru
    Федеральный портал «Российское образование»
  • https://elearning.hse.ru/mooc
    Массовые открытые онлайн-курсы
  • НИУ ВШЭ1993–2026
  • Адреса и контакты
  • Условия использования материалов
  • Политика конфиденциальности
  • Правила применения рекомендательных технологий в НИУ ВШЭ
  • Карта сайта
Редактору