?
Анализ опыта использования технологий искусственного интеллекта в транспортном проектировании и смежных отраслях
Московский транспорт. Наука и проектирование. 2025. № 2. С. 69–87.
В настоящей статье проведены обзор и анализ технологий искусственного интеллекта, применяемых в транспортном проектировании и смежных отраслях, коммерческих продуктов и задач транспортного проектирования, решаемых указанными технологиями.
Neal N. X., Weiqing L., Dacheng H. и др., Algorithms 2026 Vol. 19 No. 5 P. 1–22
Добавлено: 13 мая 2026 г.
Velichkov B., Nikolova-Koleva I., Slavcheva M., INCOMA Ltd, 2025.
Добавлено: 12 мая 2026 г.
Степанянц В. Г., Долгов И. М., Хорошилов Г. С. и др., Труды Института системного программирования РАН 2026 Т. 38 № 3 С. 95–110
На рынок постепенно выходят высокоавтоматизированные и подключенные транспортные средства (ТС). В настоящее время предлагаются решения, позволяющие использовать эти технологии для совместного управления дорожным движением, что может значительно повысить его безопасность. В статье анализируются требования к интегрированной среде моделирования подключенных и высокоавтоматизированных ТС и совместной автоматизации управления дорожным движением с высокодетализированным учетом влияния окружающих объектов. Проанализированы ...
Добавлено: 12 мая 2026 г.
Тихонов Р. А., Efendiev M. T., Fedotenkov A. A., 2026 International Russian Smart Industry Conference (SmartIndustryCon) 2026 P. 542–547
Добавлено: 11 мая 2026 г.
Los Alamitos: IEEE Computer Society, 2026.
Добавлено: 10 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.
Ismagilov T., Mukosey A., Смирнов Ф. А. и др., International Journal of High Performance Computing Applications 2026 Vol. 40 No. 2 P. 240–253
Добавлено: 7 мая 2026 г.
Ясницкий Л. Н., Голдобин М. А., Мезенцев А. С., Прикладная математика и вопросы управления 2025 № 2 С. 99–116
Представлен обзор современных методов и основанных на них программных
инструментах, применяемых для математического моделирования серийных производственных процессов с целью снижения брака и повышения качества производимых изделий. Перечисляются группы работ, нацеленных на обнаружение и классификацию дефектов, работ, в которых решаются задачи прогнозирования образования дефектов и определения значимости параметров, работ направленных на поиск
оптимального сочетания технологических параметров изготовления изделий, ...
Добавлено: 5 мая 2026 г.
Монахова Э. А., Монахов О. Г., Рзаев Э. Р. и др., Прикладная дискретная математика 2026 Т. 71 С. 112–127
В настоящей работе исследовано совместное конструирование топологий семейств оптимальных по диаметру циркулянтных сетей $C(N; \pm 1, \pm s_2)$ и реализуемых для них оптимальных алгоритмов маршрутизации сложности $O(1)$. Предлагаемый алгоритм маршрутизации основан на использовании масштабируемых параметров $L$-образных шаблонов плотной укладки графов на плоскости для семейств оптимальных сетей.
Определены аналитические формулы зависимости этих параметров от диаметра графов семейств ...
Добавлено: 4 мая 2026 г.
Добавлено: 4 мая 2026 г.
Мультимодальные фундаментальные модели и медицинские мультимодальные большие языковые модели формируют новый класс диагностических систем поддержки принятия решений, способных работать с разнородными источниками данных: медицинскими изображениями (рентген, КТ, МРТ, УЗИ, гистология), сигналами (ЭКГ, ЭЭГ), текстом (история болезни, протоколы, выписки), лабораторными показателями, данными молекулярного профилирования и др. В статье систематизированы архитектуры и стратегии обучения, обеспечивающие переносимость между ...
Добавлено: 4 мая 2026 г.
Honolulu: IEEE, 2025.
Добавлено: 3 мая 2026 г.
Добавлено: 3 мая 2026 г.
Добавлено: 3 мая 2026 г.
М.: ООО «Геомодель Развитие», 2024.
Интелшектуальный анализ данных в нефтегазовой отрасли, Калининград, Россия, 2024, ООО «Геомодель Развитие» ...
Добавлено: 29 апреля 2026 г.
Karpova Irina Petrovna, Pattern Recognition and Image Analysis 2025 Vol. 35 No. 4 P. 1138–1144
Добавлено: 29 апреля 2026 г.
Федоров А. О., Карпов С. В., Библиосфера 2025 № 4 С. 106–115
Искусственный интеллект (ИИ) трансформирует процесс поиска информации, предоставляя библиотекарям новые эффективные инструменты для помощи пользователям. Цель статьи – изучить восприятие искусственного интеллекта российскими библиотекарями. В статье на основе анализа публикаций, кейсов внедрения технологий машинного обучения, интервью с экспертами и проведенного экспресс-опроса сделана попытка оценить готовность библиотек к внедрению искусственного интеллекта в свою практику. Результаты исследования ...
Добавлено: 2 марта 2026 г.
Тимофеева О. А., Кушкин Н. А., Мониторинг общественного мнения: Экономические и социальные перемены 2024 № 5 С. 60–84
Искусственный интеллект (ИИ) уже давно стал частью нашей жизни, но открытие в 2022 г. массового доступа к ChatGPT и Midjourney вывело дискуссию о нем на новый уровень. В статье рассматривается восприятие студентами, преподавателями и представителями креативных индустрий ИИ как технологии в целом, а также его возможных ролей и практик использования. Эмпирическую базу статьи составляют результаты ...
Добавлено: 27 февраля 2026 г.
Йошкар-Ола: Поволжский государственный технологический университет, 2025.
Представлены материалы 35-й Международной конференции «ГрафиКон 2025», проходившей на базе Поволжского государственного технологического университета.
В сборник вошли доклады участников конференции, посвященные методам и технологиям компьютерного анализа изображений, визуальной и когнитивной аналитики, 3D-реконструкции, визуальной навигации и человеко-машинного взаимодействия, виртуальной и дополненной реальности, распознавания образов и др.
Издание адресовано сотрудникам научно-исследовательских и образовательных организаций, специалистам предприятий ИТ-индустрии, аспирантам, студентам. ...
Добавлено: 21 февраля 2026 г.
Каграманян Д. Г., В кн.: ТЕЗИСЫ XXVI ВСЕРОССИЙСКОЙ КОНФЕРЕНЦИИ МОЛОДЫХ УЧЁНЫХ ПО МАТЕМАТИЧЕСКОМУ МОДЕЛИРОВАНИЮ И ИНФОРМАЦИОННЫМ ТЕХНОЛОГИЯМ.: [б.и.], 2025.
Исследование статистических свойств микроструктур композитных материалов проводится путем анализа микрофотографий срезов материала. Часто анализ снимков может быть ограничен из-за малого размера выборки снимков. В работе исследуется возможность создания искусственных микроструктур с помощью генеративных нейронных сетей: диффузионная сеть и GAN. Мы хотим ответить на вопрос, можно ли при помощи генеративных сетей усиливать статистические свойства исходных данных. ...
Добавлено: 8 февраля 2026 г.