?
Post-stroke Rehabilitation Training with a Motor-Imagery-Based Brain-Computer Interface (BCI)-Controlled Hand Exoskeleton: A Randomized Controlled Multicenter Trial
Frontiers in Neuroscience. 2017. Vol. 11. Article 400.
Frolov A., Mokienko O., Lyukmanov R., Biryukova E., Kotov S., Turbina L., Nadareyshvily G., Bushkova Y.
Язык:
английский
Pikalov V., Meshcheryakov V., Kondratev S. и др., Technologies 2026 Vol. 14 No. 1 P. 1–27
This paper presents Aerokinesis, an IoT-based software–hardware system for intuitive gesture-driven control of quadcopter unmanned aerial vehicles (UAVs), developed within the Robot Operating System 2 (ROS2) framework. The proposed system addresses the challenge of providing an accessible human–drone interaction interface for operators in scenarios where traditional remote controllers are impractical or unavailable. The architecture comprises ...
Добавлено: 19 мая 2026 г.
This paper presents Aerokinesis, an IoT-based software–hardware system for intuitive gesture-driven control of quadcopter unmanned aerial vehicles (UAVs), developed within the Robot Operating System 2 (ROS2) framework. The proposed system addresses the challenge of providing an accessible human–drone interaction interface for operators in scenarios where traditional remote controllers are impractical or unavailable. The architecture comprises ...
Добавлено: 19 мая 2026 г.
Ronglin Z., Wei L., Jiahong C. и др., Journal of Signal Processing Systems 2026 Vol. 98 P. 1–15
Добавлено: 16 мая 2026 г.
Суворов Н. М., Proceedings of the Institute for System Programming of the RAS 2026 Vol. 38 No. 3(2) P. 49–66
Сети Петри с данными (DPN) являются расширением классических сетей Петри, позволяющим моделировать процессы, где данные влияют на поток управления, обеспечивая комплексное представление о поведении системы и возможность обнаружения точек отказа, которые в противном случае были бы скрыты. Одним из критериев корректности для моделей процессов является бездефектность. Модель процесса называется бездефектной, если она всегда корректно завершается ...
Добавлено: 16 мая 2026 г.
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., Shumen: 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.
Феурра М., Перевознюк Г. С., Рагимова А. А. и др., Scientific Reports 2026 No. 16 Article 13098 (2026)
Добавлено: 5 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.
Мокиенко О. А., Люкманов Р. Х., Бобров П. Д. и др., Современные технологии в медицине 2023 Т. 15 № 6 С. 63–73
Интерфейсы мозг–компьютер (ИМК) — это группа технологий, позволяющих проводить ментальные тренировки с предъявлением обратной связи для восстановления движений после инсульта. Данные технологии в разных модификациях уже более 10 лет изучаются в клинических исследованиях, а их конструкции и программное обеспечение постоянно дорабатываются. Несмотря на положительные результаты лечения и наличие зарегистрированных медицинских изделий, в настоящее время существует ...
Добавлено: 19 марта 2026 г.
Исаев М. Р., Бобров П. Д., Журнал высшей нервной деятельности им. И.П. Павлова 2022 Т. 72 № 5 С. 728–738
В работе предлагается алгоритм работы интерфейса мозг–компьютер, основанного на регистрации гемодинамической активности с помощью спектрометрии в ближнем инфракрасном диапазоне (БИКС), который адаптирован для применения в целях реабилитации двигательных нарушений. Алгоритм включает способ фильтрации, учитывающий частоту предъявления инструкций с целью минимизации временной задержки в целевом частотном диапазоне, последовательную классификацию состояния покоя и выполняемых мысленных задач, а ...
Добавлено: 18 марта 2026 г.
Мокиенко О. А., Люкманов Р. Х., Бобров П. Д. и др., Неврология, нейропсихиатрия, психосоматика 2024 Т. 16 № 5 С. 17–23
Тренировки представления движения под контролем интерфейса мозг–компьютер (ИМК) способствуют двигательному восстановлению после инсульта. Эффективность ИМК на основе электроэнцефалографии (ЭЭГ-ИМК) подтверждена несколькими метаанализами, но более удобный и помехоустойчивый метод спектроскопии в ближней инфракрасной области в контуре ИМК (БИКС-ИМК) практически не изучен, сравнений двух типов ИМК не проводилось. Цель исследования заключалась в сравнении точности управления и клинической ...
Добавлено: 18 марта 2026 г.
Люкманов Р. Х., Исаев М. Р., Мокиенко О. А. и др., Анналы клинической и экспериментальной неврологии 2023 Т. 17 № 4 С. 82–88
Введение. Неинвазивные нейрокомпьютерные интерфейсы позволяют проводить тренировки представления движения с предъявлением обратной связи в двигательной реабилитации пациентов неврологического профиля. В настоящий момент практически не изучено применение интерфейса мозг–компьютер (ИМК) на основе регистрации спектроскопии в ближней инфракрасной области (БИКС) в двигательной реабилитации. Цель исследования — оценить возможность применения БИКС-ИМК для проведения тренировок представления движения руки в ...
Добавлено: 18 марта 2026 г.