?
Approaches to the Detection of Deepfake in the Financial Organization’s Activities
Ch. 1. P. 3–7.
Белов А. В., Федотов Г. А.
Springer, 2027.
Добавлено: 20 сентября 2026 г.
Springer, 2027.
Добавлено: 20 сентября 2026 г.
Springer, Cham, 2026.
Добавлено: 19 сентября 2026 г.
Springer, Cham, 2026.
Добавлено: 19 сентября 2026 г.
FRUCT Oy, 2024.
Добавлено: 19 сентября 2026 г.
Aleksei Samarin, Aleksei Toropov, Dzestelova A. и др., , in: Proceedings of the 36th Conference of Open Innovations Association FRUCTVol. 36.: FRUCT Oy, 2024. P. 903–911.
Добавлено: 19 сентября 2026 г.
FRUCT Oy, 2024.
Добавлено: 19 сентября 2026 г.
FRUCT Oy, 2025.
Добавлено: 19 сентября 2026 г.
Aleksei Samarin, Aleksei Toropov, Назаренко А. А. и др., , in: Proceedings of the 39th Conference of Open Innovations Association FRUCTVol. 39.: FRUCT Oy, 2026. P. 253–261.
Добавлено: 19 сентября 2026 г.
FRUCT Oy, 2026.
Добавлено: 19 сентября 2026 г.
Aleksei Samarin, Kotenko E., Aleksei Toropov и др., , in: ICICT 2026: Proceedings of the 2026 9th International Conference on Information and Computer Technologies.: Association for Computing Machinery (ACM), 2026. P. 155–161.
Добавлено: 19 сентября 2026 г.
Aleksei Samarin, Назаренко А. А., Kotenko E. и др., Machine Learning and Knowledge Extraction 2026 Vol. 8 No. 8 P. 1–26
Добавлено: 19 сентября 2026 г.
Ramos-Soto O., Perez-Zarate E., Ramos-Frutos J. и др., Machine Learning and Knowledge Extraction 2026 Vol. 8 No. 7 Article 173
Добавлено: 18 сентября 2026 г.
Статья посвящена анализу влияния технологий искусственного интеллекта (ИИ) и машинного обучения на развитие, трансформацию киберугроз и создание высокоэффективных систем киберзащиты. Рассматриваются ключевые направления эволюции ИИ, включая ориентированные на данные, модели, приложения и человека подходы, и их роль в формировании как защитных, так и наступательных возможностей. Показано, что злоумышленники активно используют ИИ для автоматизации разведки, персонализации ...
Добавлено: 12 сентября 2026 г.
Лебедев О. Б., Черкасов Р. И., Известия ЮФУ. Технические науки 2025 № 5(247) С. 254–276
Рассмотрено применение технологий искусственного интеллекта, в частности компьютерного зрения в системах обработки визуальной информации. Проведен комплексный анализ нейросетевых подходов к решению задач компьютерного зрения, включая систематизацию ключевых типов задач: классификацию изображений, детектирование объектов и семантическую сегментацию. Детально исследованы архитектурные принципы сверточных нейронных сетей с акцентом на механизмы извлечения пространственных признаков через сверточные слои, оптимизацию представления ...
Добавлено: 10 сентября 2026 г.
Лебедев О. Б., Шмелева А. Г., Гежа Н. С., Информатика и автоматизация (Труды СПИИРАН) 2026 Т. 25 № 3 С. 720–750
Статья посвящена разработке нейросетевой модели для автоматизированного анализа медицинских данных в области электрофизиологии на основе методов глубокого обучения. Актуальность работы обусловлена растущей потребностью в повышении объективности, скорости и точности обработки сложных пространственно-временных сигналов, таких как ЭКГ или ЭЭГ. В качестве инструмента анализа были использованы сверточные нейронные сети (CNN), позволяющие извлекать пространственные особенности, и временные сверточные ...
Добавлено: 10 сентября 2026 г.
Асемота М. О., DISCOVER ARTIFICIAL INTELLIGENCE 2026 Vol. 6 Article 892
Добавлено: 31 августа 2026 г.
Асемота М. О., DISCOVER ARTIFICIAL INTELLIGENCE 2026 Vol. 6 Article 892
Добавлено: 31 августа 2026 г.
Минец М. В., Красноженов Г. Г., Трофимова Е. А. и др., PeerJ Computer Science 2026 Vol. 12 Article e4063
Добавлено: 12 августа 2026 г.
Заграничный А. И., Irina Dashkina, Королева Д. О., , in: GenAIED: Cultural and Pedagogical Catalysts in Higher Education.: L.: Routledge, 2027. Ch. 12 P. 181–198.
The rapid integration of artificial intelligence (AI) into higher education has intensified the need for regulatory frameworks that balance innovation with risk mitigation. This chapter examines regulatory preferences regarding AI among staff members of higher education institutions. The analysis is based on Hofstede's cultural dimensions framework to explore how individual cultural orientations influence attitudes toward ...
Добавлено: 6 августа 2026 г.
Канаев Е. А., Southeast Asia: Actual Problems of Development 2026 Vol. 1 No. 1(70) P. 153–163
Цель статьи состоит в определении степени успеха, достигнутого Камбоджой в развитии своей экосистемы искусственного интеллекта (ИИ), рассматриваемого сквозь призму ее состояния ее нецифровых активов как результата экономической модернизации, а также ее цифровых проектов и инициатив. Представив специфику камбоджийской парадигмы экономической модернизации и дав оценку достигнутым к настоящему времени результатам, статья анализирует основные проекты и инициативы ...
Добавлено: 30 июля 2026 г.
Силаков Д. В., Системный администратор 2026 № 5 С. 46–51
В предыдущей статье про Open Source в КНР [1] мы рассказали про Alibaba – крупную корпорацию, занимающую тридцатое место в рейтинге самых значимых мировых брэндов за 2025 год [2]. Место почетное, но не первое среди китайских компаний – на тринадцатом месте расположилась Tencent, разработчик WeChat и ряда других продуктов, широко используемых нашими восточными соседями. Tencent ...
Добавлено: 14 июля 2026 г.