?
Conference Proceedings: 2026 IEEE Ural-Siberian Conference on Biomedical Engineering, Radioelectronics and Information Technology (USBEREIT), 14-15 May 2026
IEEE, 2026.
Главы книги
Anastasia Ugleva, , in: Conference Proceedings: 2026 IEEE Ural-Siberian Conference on Biomedical Engineering, Radioelectronics and Information Technology (USBEREIT), 14-15 May 2026.: IEEE, 2026. P. 1–5.
Добавлено: 8 июля 2026 г.
Али С., Темирханов А. А., Kopytov D. и др., , in: Conference Proceedings: 2026 IEEE Ural-Siberian Conference on Biomedical Engineering, Radioelectronics and Information Technology (USBEREIT), 14-15 May 2026.: IEEE, 2026. P. 1–4.
Behavior of various engineering systems exhibits stochastic characteristics. Modeling such systems requires not only estimation of mean values of signals and parameters, but also analysis of their dispersion and higher-order statistics to gain deeper insight into internal system dynamics. Conventional machine learning regression algorithms primarily focus on mean value prediction and often fail to provide ...
Добавлено: 10 июля 2026 г.
Хижик А. И., Попов А. Г., Али С. и др., , in: Conference Proceedings: 2026 IEEE Ural-Siberian Conference on Biomedical Engineering, Radioelectronics and Information Technology (USBEREIT), 14-15 May 2026.: IEEE, 2026. P. 1–4.
Signature-Guided Data Augmentation for Induction Motor Diagnostics (SGDA) synthesizes physically plausible faulty spectra by injecting Motor Current Signature Analysis (MCSA) harmonics into healthy current recordings in the frequency domain. A key limitation in industrial deployments is that the motor parameters required to compute MCSA targets (e.g., supply frequency and slip or rotor frequency quantities) are ...
Добавлено: 10 июля 2026 г.
Data Centers HVAC abnormal operating behaviour Detection with semi-supervised data-driven approaches
Manjurov A., Polyakov S., Али С. и др., , in: Conference Proceedings: 2026 IEEE Ural-Siberian Conference on Biomedical Engineering, Radioelectronics and Information Technology (USBEREIT), 14-15 May 2026.: IEEE, 2026. P. 1–4.
The paper investigates semi-supervised anomaly detection in data center heating, ventilation, and air conditioning (HVAC) systems using multivariate time-series data under limited data availability. A one-year dataset with 10-minute resolution, including nine HVAC operational parameters and two exogenous variables (outdoor temperature and IT load), was analyzed across normal and several abnormal operating regimes. A rulebased threshold ...
Добавлено: 10 июля 2026 г.
Lev Pyatko, Sergey Aksenov, Regular and Chaotic Dynamics 2026 Vol. 31 No. 5 P. 794–813
In the circular restricted three-body problem, families of periodic and quasi-periodic orbits exist in the vicinity of the libration points and are of significant interest for practical applications. This work presents a neural network-based algorithm for orbit construction and station-keeping, applicable to both periodic and quasi-periodic orbits near collinear libration points. The method employs a ...
Добавлено: 19 октября 2026 г.
Воронцова Т. Д., М.: Академия, 2025.
Учебник подготовлен в соответствии с требованиями федеральных государственных образовательных стандартов среднего профессионального образования и предназначен для изучения профессиональных модулей «Защита информации в информационно-телекоммуникационных системах и сетях с использованием программных и программно-аппаратных, в том числе криптографических средств защиты» и «Защита информации в автоматизированных системах программными и программно-аппаратными средствами».
Содержание учебника включает в себя аксиоматику теории информации, а также такие фундаментальные понятия, как ...
Добавлено: 19 октября 2026 г.
Aleksei Samarin, Назаренко А. А., Nazarenko D. и др., Machine Learning and Knowledge Extraction 2026 Vol. 8 No. 10 Article 330
Добавлено: 14 октября 2026 г.
Мамедов И. Г., Fofanov M., Lukianchenko P. и др., IEEE Access 2026 No. 14 P. 26662–26671
Добавлено: 14 октября 2026 г.
Дмитриев А. В., Корнилов В. В., Batienkov R., Lecture Notes in Civil Engineering 2026 Vol. 886 P. 249–255
Добавлено: 13 октября 2026 г.
Дмитриев А. В., Shulman I., Лебедев А. А., Studies in Computational Intelligence 2026 Vol. 1265 P. 266–273
Добавлено: 13 октября 2026 г.
Добавлено: 13 октября 2026 г.
Makarov D. M., Каликин Н. Н., Fashchevsky K. A. и др., Electrochimica Acta 2026 Vol. 579 Article 150159
Добавлено: 13 октября 2026 г.
Zhang Z., Ильвовский Д. А., Information Processing and Management 2026 Vol. 63 No. 7
Добавлено: 13 октября 2026 г.
No Species Is an Island, Entire of Itself: Genetic Speciation Algorithm with Interplay among Species
Громов В. А., Сохраби М., Fathollahi-Fard A., International Journal of Engineering, Transactions B: Applications 2027 Vol. 40 No. 5 P. 1437–1460
Добавлено: 12 октября 2026 г.
В данной работе проведено сравнение точности дальнометрии лидарных архитектур прямого времени пролёта (dToF) и вне прямой видимости (NLOS), обе из которых используют сверхпроводящий нанопроволочный детектор одиночных фотонов (SNSPD). Обе системы работают на длине волны 1550 нм с импульсным лазером длительностью 50 пс и методом коррелированного во времени счёта одиночных фотонов (TCSPC). Конфигурация dToF обеспечила точность около 100 мкм ...
Добавлено: 12 октября 2026 г.
Александров Д. В., Василевский В. И., Резуник Л. и др., Труды Института системного программирования РАН 2026 Т. 38 № 5 С. 73–90
Ограничения при выполнении задач, требующих точного извлечения информации из сверхдлинных последовательностей, приводят к снижению качества генерации и отладки кода крупных объектно-ориентированных систем, характеризующихся сложными межклассовыми зависимостями и необходимостью анализа длинных трассировок выполнения, превышающих размеры стандартных контекстных окон. Предлагается технология JavaCapsule для генерации и отладки Java-кода, реализующая итеративную отладку на основе структурированной обратной связи, включающей результаты ...
Добавлено: 12 октября 2026 г.
Singapore: Springer, 2026.
Добавлено: 12 октября 2026 г.
Зыков С. В., Ермаков С. Р., Современные наукоемкие технологии 2026 № 9 С. 43–53
При федеративном обучении с неоднородными клиентскими данными и переменными задержками запоздавшие обновления могут ухудшать качество модели, а обмен параметрами с глобальным сервером увеличивает сетевую нагрузку. Целью исследования является разработка и теоретико-экспериментальное обоснование метода и алгоритмов адаптивного федеративного обучения с учетом распределенного запаздывания клиентских обновлений. Для обоснования разрабатываемых решений использованы событийная и непрерывная модели градиентных обновлений, ...
Добавлено: 11 октября 2026 г.
Goncharov A., Чибисов А. Н., Advanced Theory and Simulations 2023 Vol. 12 No. 13 Article 2200816
Добавлено: 11 октября 2026 г.
Добавлено: 11 октября 2026 г.
Добавлено: 11 октября 2026 г.
Prokhorenko A., Чибисов А. Н., Gnidenko A. и др., The Journal of Physical Chemistry Letters 2024 Vol. 15 No. 41 P. 10295–10300
Добавлено: 11 октября 2026 г.
Чибисов А. Н., Chibisova M., Modern Electronic Materials 2025 Vol. 71 P. 99–103
Добавлено: 11 октября 2026 г.
Кирсанова Е. Е., Пакшин П. К., Право и экономика 2026 № 3 (456) С. 26–34
В статье рассматривается вопрос правового режима интеллектуальной собственности, созданной искусственным интеллектом. Изменения существующей правовой базы в сторону признания искусственного интеллекта субъектом права нарушат обоснование и фундаментальные принципы системы интеллектуальных прав. В статье представлен обзор разных взглядов на обоснование предоставления авторских прав на созданные искусственным интеллектом произведения. Автор отмечает, что в некоторых юрисдикциях авторские права таким ...
Добавлено: 28 апреля 2026 г.
Крамаренко Л. В., Законность 2024 № 3 С. 16–19
Современное общество, а также органы прокуратуры, местного самоуправления невозможно представить без информационных технологий. В связи с этим автором предлагается использовать информационные технологии при взаимодействии органов прокуратуры с органами местного самоуправления, что, по его мнению, значительно повлияет на эффективность деятельности указанных органов. ...
Добавлено: 21 января 2026 г.
Поросенков Г. А., Селезнева В. Н., Информационное общество 2025 № 6 С. 60–66
Внешнее обучение реализуется компанией по тематикам, связанным с ее деятельностью, и направлено на обучающихся, не являющихся персоналом: потенциальных и действующих клиентов, потенциальных сотрудников, аудиторию массовых открытых курсов. В обзоре выполнены обобщение и систематизация задач внешнего обучения, предоставляемого ИТ-компаниями на основе выборочного анализа научных работ, исследований консалтинговых, HR- и ИТ-компаний, открытых источников. К задачам внешнего обучения, ...
Добавлено: 18 января 2026 г.