Интегрированная система баз данных по свойствам неорганических веществ и материалов

Киселева Н. Н.; Дударев В.А.; Столяренко А. В.

?

Интегрированная система баз данных по свойствам неорганических веществ и материалов

Теплофизика высоких температур. 2016. Т. 54. № 2. С. 228–236.

Киселева Н. Н., Дударев В.А., Столяренко А. В.

Разработана интегрированная система баз данных по свойствам неорганических веществ и материалов, объединяющая в настоящее время базы данных ИМЕТ РАН и базу “AtomWork” по свойствам неорганических веществ, разработанную в National Institute for Materials Science (Япония). Данная система предназначена для информационного обслуживания специалистов и для компьютерного конструирования новых неорганических соединений, для чего была разработана информационно-аналитическая система. Приведены результаты применения этой системы для конструирования еще не полученных соединений.

Научное направление: Компьютерные науки

Приоритетные направления: компьютерно-математическое

Язык: русский

Полный текст

Ключевые слова: database integration интеграция баз данных

Proceedings of the 19th Conference of the European Chapter of the Association for Computational Linguistics (Volume 1: Long Papers)

Association for Computational Linguistics, 2026.

Добавлено: 14 июня 2026 г.

Proceedings of the 6th Workshop on Computational Approaches to Discourse, Context and Document-Level Inferences (CODI 2025)

Strube M., Braud C., Hardmeier C. и др., Suzhou: Association for Computational Linguistics, 2025.

Добавлено: 11 июня 2026 г.

TreeDQN: Sample-efficient off-policy reinforcement learning for combinatorial optimization

Sorokin D., Kostin A., Савченко Л. В. и др., Knowledge-Based Systems 2026 Vol. 348 Article 116258

Добавлено: 10 июня 2026 г.

Microbial diversity and production of milk spirit using traditional Buryat fermentation and distillation technologies

Namsaraev Z., Nanzatov B., Козлова А. Д. и др., Scientific Reports 2026 Vol. 16 No. 1 Article 17769

Дистиллированные кисломолочные напитки встречаются в пищевой промышленности редко, несмотря на повсеместное распространение растительных спиртных напитков. В настоящее время производство крепких дистиллированных алкогольных напитков из кисломолочных продуктов с использованием традиционных технологий известно лишь среди монголоязычных народов и их сибирских соседей. Данное исследование представляет собой первый междисциплинарный анализ дарасуна, традиционного бурятского спиртного напитка, изготавливаемого из кисломолочного напитка ...

Добавлено: 10 июня 2026 г.

Artificial intelligence and digital twins for failure prediction in data center cooling systems: a comprehensive literature review (2018–2026)

Butorova A., Bobakov V., Sergeev A. и др., European Physical Journal: Special Topics 2026 P. 1–19

Добавлено: 10 июня 2026 г.

Innovations in Information and Decision Sciences. Proceedings of the 13th International Conference on Frontiers in Intelligent Computing: Theory and Applications (FICTA 2025), Volume 4

Springer, 2026.

Добавлено: 8 июня 2026 г.

Proceedings of the 43rd International Conference on Machine Learning (ICML 2026)

Seul: PMLR, 2026.

Добавлено: 4 июня 2026 г.

OpenAtom Foundation. Консорциум, развивающий Open Source в Китае.

Силаков Д. В., Системный администратор 2026 № 3 С. 28–33

В статье про платформы для разработки открытого ПО в Китае мы рассказали про GitCode – молодой проект, позиционируемый как площадка для разработчиков со всего мира. Сейчас на GitCode размещаются проекты, созданные в КНР, но некоторые из них уже известны и на международной арене. Помочь открытым проектам в становлении, развитии и расширению аудитории призван фонд OpenAtom ...

Добавлено: 2 июня 2026 г.

The recognition-by-components method

Slivnitsin P., Мыльников Л. А., Engineering Applications of Artificial Intelligence 2026 Vol. 179 Article 115185

Добавлено: 29 мая 2026 г.

Brain-Computer Interfaces for Gait Rehabilitation After Stroke A Scoping Review

Мокиенко О. А., Zisman M. A., Бобров П. Д. и др., American Journal of Physical Medicine and Rehabilitation 2026 Vol. 105 No. 6 P. 555–563

Добавлено: 28 мая 2026 г.

Generalizing the Brady-Yong Algorithm: Efficient Fast Hough Transform for Arbitrary Image Sizes

Kazimirov D., Rybakova E., Vitalii V. Gulevskii и др., IEEE Access 2025 Vol. 13 P. 20101–20132

Добавлено: 28 мая 2026 г.

ML-based Fast Simulation of FARICH Responses

Шипилов Ф. А., Barnyakov A., Ivanov A. и др., / Series Physics "arxiv.org". 2026.

Добавлено: 19 мая 2026 г.

Natural hazard database from Internet publications: text mining with a large language model

Деркачева А. А., Сакиркина М. А., Краев Г. Н. и др., /. 2026.

Добавлено: 28 апреля 2026 г.

Algorithmic overlaps as thermodynamic variables: from local to cluster Monte Carlo dynamics in critical phenomena

Пиле Я. Э., Deng Y., Щур Л. Н., / Series arXiv "math". 2026. No. 2604.10254.

Добавлено: 20 апреля 2026 г.

Using predefined vector systems to speed up neural network multimillion class classification

Gabdullin N., Андросов И. А., / Series Computer Science "arxiv.org". 2026.

Добавлено: 2 апреля 2026 г.

Iterative Ricci-Foster Curvature Flow with GMM-Based Edge Pruning: A Novel Approach to Community Detection

Сорокин К. С., Бекетов М. Е., Онучин А. и др., / arxiv.org. Серия cs.SI "Social and Information Networks ". 2025.

Обнаружение сообществ в сложных сетях — фундаментальная проблема, открытая для новых подходов в различных научных областях. Мы представляем новый метод обнаружения сообществ, основанный на потоке Риччи на графах. Наша техника итеративно обновляет веса ребер (их метрические длины) в соответствии с их (комбинаторной) версией кривизны Риччи Фостера, вычисленной на основе эффективного расстояния сопротивления между узлами. Известно, ...

Добавлено: 15 января 2026 г.

Implementing Transport Coding in OMNeT++ for Message Delay Reduction

Петрованов И. С., Сергеев А. В., / Series Computer Science "arxiv.org". 2025. No. 2512.18332.

Добавлено: 24 декабря 2025 г.

Hessian-based lightweight neural network for brain vessel segmentation on a minimal training dataset

Меньшиков И. А., Бернадотт А. К., Елфимов Н. С., / Series arXie "Statistical mechanics". 2025.

Добавлено: 1 декабря 2025 г.

Determining the boundary of dynamical chaos in the generalized Chirikov map via machine learning

Чернышов Д. П., Сатанин А. М., Щур Л. Н., / Series arXiv "math". 2025.

Добавлено: 21 ноября 2025 г.

Эффективный алгоритм торговли на фондовом рынке: ретроспективный анализ, основанный на данных по S&P-500.

Рубчинский А. А., Чубарова Д. А., / Series WP7 "Математические методы анализа решений в экономике, бизнесе и политике". 2025. No. WP7/2025/01.

Добавлено: 9 ноября 2025 г.

On Information Search Measures and Metrics Within Integration of Information Systems on Inorganic Substances Properties

Дударев В. А., Kiselyova N. N., Temkin I. O., , in: Data Analytics and Management in Data Intensive Domains 21st International Conference, DAMDID/RCDL 2019 Kazan, Russia, October 15–18, 2019 Revised Selected Papers.: Springer, 2020. P. 47–58.

Добавлено: 18 января 2021 г.

Relevance Evaluation of Information Retrieval in the Integration of Information Systems on Inorganic Substances Properties

V.A. Dudarev, Kiselyova N. N., Temkin I. O., , in: Data Analytics and Management in Data Intensive Domains. Proceedings of the ХХI International Conference DAМDID/RCDL' 2019 (October 15–18, 2019, Kazan, Russia).: Kazan: Kazan Federal University, 2019. P. 447–456.

Добавлено: 31 октября 2019 г.

Интегрированная информационная система по свойствам неорганических веществ и материалов (Integrated Information System on Inorganic Substances and Materials Properties)

Dudarev Victor, Kiselyova N., В кн.: Selected Papers of the XVII International Conference on Data Analytics and Management in Data Intensive Domains (DAMDID/RCDL 2015).: Ахен: CEUR Workshop Proceedings, 2015. С. 14–21.

Рассматривается созданная в ИМЕТ РАН интегрированная информационная система по свойствам неорганических веществ и материалов. Кратко описываются предпосылки для создания системы, приводится информация о разработке интегрированной системы в области неорганического материаловедения, направленной на консолидацию созданных информационных систем и их источников данных. В заключении обсуждаются перспективы развития системы. Работа выполнена при частичной финансовой поддержке РФФИ, проекты 14-07-31032 и ...

Добавлено: 29 февраля 2016 г.

Интегрированная информационная система по свойствам неорганических веществ и материалов

Дударев В.А., Киселева Н. Н., В кн.: Аналитика и управление данными в областях с интенсивным использованием данных.: Обнинск: НИЯУ МИФИ, 2015. С. 41–48.

Добавлено: 29 февраля 2016 г.