Интеллектуальные системы в информационном противоборстве. Сборник научных трудов Российской научной конференции 22-24 ноября 2016 г. В 2-х томах. Т. 1.

?

Интеллектуальные системы в информационном противоборстве. Сборник научных трудов Российской научной конференции 22-24 ноября 2016 г. В 2-х томах

Т. 1. ФГБОУ ВО "РЭУ им. Г.В. Плеханова", 2016.

Научный редактор: Н. И. Баяндин

Цель конференции - обсуждение возможностей применения интеллектуальных информационных технологий для достижения конкурентного превосходства в корпоративной бизнес-среде на основе развития средств и методов информационной безопасности и управления знаниями/ деловой разведки.

Гомоморфизмы в криптографии

Бабаш А. В., Баранова Е. К., В кн.: Интеллектуальные системы в информационном противоборстве. Сборник научных трудов Российской научной конференции 22-24 ноября 2016 г. В 2-х томахТ. 1.: ФГБОУ ВО "РЭУ им. Г.В. Плеханова", 2016. С. 12–15.

Рассматриваются возможности обеспечения конфиденциальности данных, передаваемых в гетерогенных сетях (таких как системы «умного дома», облачные технологии, ad-hoc сети) с применением гомоморфной криптографии. ...

Добавлено: 20 марта 2017 г.

Язык: русский

Ключевые слова: интеллектуальные информационные технологии

Интеллектуальные системы в информационном противоборстве. Сборник научных трудов Российской научной конференции 22-24 ноября 2016 г. В 2-х томах

Региональная информатика и информационная безопасность

СПб.: Санкт-Петербургское Общество информатики, вычислительной техники, систем связи и управления, 2018.

Сборник статей охватывает широкий круг направлений Санкт-Петербургской межрегиональной коференции "Информационная безопасность регионов России" и Санкт-Петербургской международной коференции "Региональная информатика", проведенных при поддержке Правительства Санкт-Петербурга. ...

Добавлено: 19 ноября 2019 г.

Интеллектуальный анализ текстов в логистике и управлении цепями поставок

Морозова Ю. А., Логистика и управление цепями поставок 2018 № 4 (87) С. 10–18

В настоящее время конкурентоспособность компании во многом зависит от того, насколько она использует возможности, которые дают современные информационные технологии. Интернет вещей, большие данные, блокчейн, технологии искусственного интеллекта - все это выводит компании на новый уровень взаимодействия и конкуренции, дает новые возможности построения логистических процессов, вносит свои коррективы в управление цепями поставок. Не секрет, что важным ...

Добавлено: 15 октября 2018 г.

Логика развития курса информатики периода перехода к информационному обществу: объединение компьютерных и интеллектуальных технологий работы с информацией

Плаксин М. А., В кн.: Ершовская конференция по информатике 2014: 24–27 июня 2014 г., Санкт-Петербург. Секция "Информатика образования": Доклады и тезисы.: Новосибирск: СО РАН, 2014. С. 49–53.

Статья посвящена анализу требований к курсу информатики, предъявляемых формирующимся информацуионным обществом. В качестве средства решения предлагается курс ТРИЗформатики - "Пермской версии" пропедевтического курса информатики, которая объединяет в себе компьютерные и интеллектуальные технологии работы с информацией. ...

Добавлено: 20 февраля 2015 г.

Specifity implementation of intelligent managment in the russian cities

Рыбина Е. Г., , in: Innovative Information Technologies: Materials of the International scientific-practical conference. Part 3* 3.: M.: HSE, 2014. P. 409–4017.

В статье предложена и описана схема интеллектуального управления городом построенная с учетом опыта внедрения информационных, коммуникационных технологий и специфики управления в российских городах. Сформулированы требования к предложенной интеллектуальной системе, а также описаны организационно-экономические условия и риски её реализации. ...

Добавлено: 16 мая 2014 г.

Выбор системы экономических показателей для диагностики и прогнозирования банкротств на основе нейросетевого байесовского подхода

Горбатков С. А., Белолипцев И. И., Вестник Финансового университета 2013 № 4 С. 50–61

Актуальность. В настоящее время разработано и применяется на практике множество моделей диагностики банкротств, различающихся методами построения моделей и набором факторов банкротства. Указанные методы, в основном, относятся к 5 группам: классическим статистическим методам, методам регрессионного анализа, методам дискриминантного анализа, методам logit-анализа, методам нечетких множеств и нейросетевым методам. Возможны комбинации указанных методов. Последние три группы методов в ...

Добавлено: 3 октября 2013 г.