?
Navigating Complexity: Statistical Methods, Data Analysis, and Machine Learning for Actionable Insights
Switzerland :
Springer Cham, 2026.
Научный редактор: P. Brito, F. Denti, F. Greselin, K. Jajuga, M. Zenga
Главы книги
Миркин Б. Г., Bekniyazov A., , in: Navigating Complexity: Statistical Methods, Data Analysis, and Machine Learning for Actionable Insights.: Switzerland: Springer Cham, 2026. P. 210–217.
Добавлено: 25 сентября 2026 г.
Ключевые слова: cluster analysisанализ данныхdata analysisкластер-анализструктуризацияdata structuring
ПУБЛИКАЦИЯ ПОДГОТОВЛЕНА ПО РЕЗУЛЬТАТАМ ПРОЕКТА:
Qian X., Guan X., Zhang B. и др., Journal of Global Optimization 2026
Добавлено: 27 сентября 2026 г.
Добавлено: 25 сентября 2026 г.
Дубич Е. В., Щагин Д. В., Славянский форум 2026 № 2 (52) С. 560–565
В статье сравниваются протоколы HTTP/2 и HTTP/3 при передаче статических файлов в условиях программно моделируемой сетевой деградации. Эксперимент показал, что HTTP/3 не является универсально более быстрым, но устойчивее проявляет себя при росте задержки и потерь пакетов. ...
Добавлено: 25 сентября 2026 г.
Joulitov A.K., Lomazova I.A., Proceedings of the Institute for System Programming of the RAS 2026 Vol. 38 No. 4(2) P. 215–224
В майнинге процессов (process mining) графы непосредственного следования (Directly-Follows Graph, DFG) популярны благодаря своей простоте и наглядности. Однако, если процесс является ациклическим, но содержит параллельные события, стандартные алгоритмы построения DFG-моделей могут генерировать «ложные» циклы, которыe не представлены в журнале событий. Такие циклы мешают анализу информационных процессов, значительно снижая интерпретируемость и точность (precision) модели. Эта проблема ...
Добавлено: 24 сентября 2026 г.
Добрина Д. Н., Нестеренко А. Ю., Прикладная дискретная математика. Приложение 2026 № 19 С. 151–159
Работа содержит результаты формального анализа криптографических механизмов, входящих в состав проекта методических рекомендаций «Защищенный универсальный протокол передачи данных и управления микросхемой интеллектуальной карты» (протокол SECUNDA). Получена формальная модель и перечень трудноразрешимых математических задач, трудоёмкостью решения которых можно оценить стойкость используемых криптографических механизмов. ...
Добавлено: 24 сентября 2026 г.
I.I. Sergeev, I.A. Lomazova, Modeling and Analysis of Information Systems 2026 Vol. 33 No. 3 P. 394–419
Объектно-ориентированный process mining сформировался как эффективная парадигма анализа событийных данных, включающих несколько взаимодействующих бизнес-объектов. Существующие методы обнаружения моделей часто опираются на объектно-ориентированные сети Петри с фиксированными кратностями дуг, что ограничивает их способность представлять параметрические закономерности потребления и производства ресурсов, а также отражать количественные зависимости между взаимодействующими типами объектов. В данной работе предлагается метод обнаружения объектно-ориентированных ...
Добавлено: 24 сентября 2026 г.
Паршаков П. А., Паклина С. Н., International Journal of Human-Computer Interaction 2026 P. 1–17
Добавлено: 23 сентября 2026 г.
Андраби У. М., Wadood E., Ojha S. K. и др., IEEE Access 2026 Vol. 14 P. 103358–103375
Добавлено: 23 сентября 2026 г.
Добавлено: 23 сентября 2026 г.
Кертес-Фаркаш А., Аквей Ф. Л., Journal of Proteome Research 2026 Vol. 25 P. 3764–3768
Добавлено: 23 сентября 2026 г.
Maddalena L., Yildiz B., Del Vecchio Blanco F. и др., Risk Analysis 2026 Vol. 46 No. 4 P. 1–26
Добавлено: 22 сентября 2026 г.
Aleksei Samarin, Alexander Savelev, Aleksei Toropov и др., Pattern Recognition and Image Analysis 2024 Vol. 34 No. 3 P. 855–862
Добавлено: 21 сентября 2026 г.
Aleksei Samarin, Назаренко А. А., Alexander Savelev и др., Pattern Recognition and Image Analysis 2024 Vol. 34 No. 3 P. 844–854
Добавлено: 21 сентября 2026 г.
Aleksei Samarin, Alexander Savelev, Aleksei Toropov и др., Optical Memory and Neural Networks (Information Optics) 2024 Vol. 33 P. 424–434
Добавлено: 21 сентября 2026 г.
Aleksei Samarin, Aleksei Toropov, Alexander Savelev и др., Pattern Recognition and Image Analysis 2024 Vol. 34 No. 4 P. 1053–1060
Добавлено: 21 сентября 2026 г.
Cham: Springer, 2020.
Добавлено: 18 сентября 2026 г.
Динамика технологического развития обусловливает актуальность сравнительного анализа национальных приоритетов в сфере науки и инноваций. В статье выявлены и типологизированы перспективные технологии, закрепленные в стратегиях развития 19 стран — технологических лидеров (США, Япония, Германия, Великобритания, Южная Корея, Канада, Австралия, Испания, Италия) и глобального Юга (Бразилия, Индия, Китай, ЮАР, ОАЭ, Египет, Эфиопия, Индонезия, Иран, Саудовская Аравия). Проверяются ...
Добавлено: 18 сентября 2026 г.
Ионцев М. А., Финансы и кредит 2025 Т. 31 № 12 С. 53–62
Предмет. Надзор за децентрализованными финансами. Цели. Поиск оптимальных условий для эффективного осуществления встроенного надзора за децентрализованными финансами. Методология. Использованы математические подходы, общенаучные и специальные методы научного познания: ретроспективный, системный и функционально-структурный анализ, классификация; инструментальные приемы сравнения и обобщения. Результаты. Рассмотрены основные проблемы экономического анализа встроенного надзора за децентрализованными финансами и пути решения этих проблем. Определены ...
Добавлено: 10 сентября 2026 г.
Козлов Н. А., Семенова М. В., Journal of Corporate Finance Research 2026 Vol. 20 No. 2 P. 108–135
Добавлено: 6 июля 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.
Незнанов А. А., Емельянов В., Глушко А. А. и др., В кн.: Интеллектуальный анализ данных в нефтегазовой отрасли.: М.: ООО «Геомодель Развитие», 2024. С. 42–45.
Сложность задач обработки данных в корпоративных информационных системах нефтегазовой отрасли постоянно растёт в том числе в связи с постоянным ростом количества и разнообразия данных, что требует внедрения современных методологий и инструментов управления данными и знаниями. Многие архитектурные решения уже апробированы консорциумом OSDU, но в условиях локализации и быстро изменяющегося IT-ландшафта необходима не просто попытка повторить ...
Добавлено: 29 апреля 2026 г.
Aczel B., Szaszi B., Clelland H. и др., Nature 2026 Vol. 652 P. 135–142
Добавлено: 27 января 2026 г.