?
Моделирование субмикронных МОП-транзисторов с использованием нейронных сетей
Наноиндустрия. 2024. Т. 17. № S10-2(128) . С. 707–709.
Попов Д. А., Жаров Е. Е.
В работе рассматривается возможность применения методов машинного обучения для моделирования вольт-амперных характеристик МОП-транзистора. Приведено обоснование замены приборно-технологического моделирования на модели полупроводниковых компонентов на базе нейронных сетей (ML-TCAD). Для иллюстрации подхода разработана модель для 130-нм МОП-транзистора и проведен расчет входных вольт-амперных характеристик (ВАХ).
Научное направление:
Электроника и электротехника
Язык:
русский
Рассмотрены проблемы метрологического обеспечения средств измерений показателя преломления твёрдых оптических материалов (кремния, германия и т. п.), применяемых в инфракрасном диапазоне спектра (инфракрасных материалов). Показатель преломления оптических материалов в инфракрасном диапазоне длин волн необходимо знать с высокой точностью при разработке оптики для тепловизоров, приборов ночного видения и т. п. В настоящее время актуальны задачи разработки отечественных ...
Добавлено: 14 мая 2026 г.
Методика оценки функциональной безопасности маршрутизаторов на основе вероятностно-физической модели
Полесский С. Н., Тумковский С. Р., Цветков В. Э. и др., Информационно-управляющие системы 2026 № 2 С. 49–60
Функциональная безопасность сетевых маршрутизаторов, используемых в критической информационной инфраструктуре, требует количественной оценки на основе надежностных данных. Существующие методики оценки показателей безопасности не отражают влияние физических механизмов деградации в реальных условиях эксплуатации, что снижает достоверность результатов и затрудняет принятие обоснованных технических решений. Цель: повысить точность количественной оценки функциональной безопасности маршрутизаторов путем разработки методики, учитывающей деградационные процессы и ...
Добавлено: 12 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.
Honolulu: IEEE, 2025.
Добавлено: 3 мая 2026 г.
Добавлено: 3 мая 2026 г.
М.: РТУ МИРЭА, 2024.
В сборнике опубликованы работы, представленные на Международной научно-технической конференции «Перспективные материалы и технологии» («ПМТ–2024»), а также работы ведущих ученых и специалистов, занимающихся созданием новых инновационных оптических материалов, исследованиями в области оптоэлектронных и оптоволоконных систем.
Сборник трудов может быть полезен для научных работников и инженеров, работающих по смежным научным направлениям, а также для аспирантов и студентов технических ...
Добавлено: 29 апреля 2026 г.
М.: РТУ МИРЭА, 2025.
Перспективные материалы и технологии (ПМТ-2025) : Сборник докладов Национальной научно-технической конференции с международным участием, Москва, 07–12 апреля 2025 года. – Москва: МИРЭА - Российский технологический университет, 2025. – 1820 с. ...
Добавлено: 29 апреля 2026 г.
Незнанов А. А., Глушко 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.
Bondarenko G.G., Fisher M. R., Kristya V. I., Bulletin of the Russian Academy of Sciences: Physics 2026 Vol. 90 No. 4 P. 572–576
Добавлено: 25 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.
Иванов И. А., Эбрахим А., Информационные процессы 2025 Т. 25 № 4 С. 787–798
В статье предложен метод планирования расположения точек доступа и шлюзов внутри зданий для построения сетей Интернета вещей. Основа метода — использование информации из информационой модели здания, что даёт возможность легко учитывать как геометрию, так и физико-технические характеристики строительных элементов при расчёте распространения радиосигнала. В данной работе для решения задач оптимизации применяется генетический алгоритм U-NSGA-III. Расчёты ...
Добавлено: 19 апреля 2026 г.
Doronin S., Yury A. Budkov, Current Opinion in Electrochemistry 2026 Vol. 57 Article 101853
Добавлено: 19 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.
IEEE, 2025.
Добавлено: 17 апреля 2026 г.
NY: Association for Computing Machinery (ACM), 2026.
Данная книга представляет собой сборник материалов расширенных тезисов докладов конференции 2026г "CHI Conference on Human Factors in Computing Systems." ...
Добавлено: 14 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.
Proceedings of IEMTRONICS 2025: International IoT, Electronics and Mechatronics Conference, Volume 1
Singapore: Springer, 2026.
Добавлено: 11 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.