Retrospective Satellite Data in the Cloud: An Array DBMS Approach

Исследования вовлеченности обучающихся массовых открытых онлайн-курсов (МООК), как правило, ограничиваются рассмотрением МООК, разрабатываемых образовательными и некоммерческими организациями. Однако в последние годы возрастает актуальность МООК, реализуемых компаниями-поставщиками и производителями (вендорами) информационных технологий, в том числе облачных технологий. Такие курсы имеют особенности, предусматривающие тесное взаимодействие обучающегося и вендора, что определяет актуальность изучения вовлеченности в процессе освоения материалов МООК ...

Добавлено: 18 января 2026 г.

Parallel Processing and Applied Mathematics. 15th International Conference, PPAM 2024, Ostrava, Czech Republic, September 8–11, 2024, Revised Selected Papers, Part I

Springer, 2025.

Добавлено: 26 декабря 2025 г.

City-Agglomeration: Production and representation of the boundaries of spatial influence of Krasnodar

O. I. Vendina, A. V. Sheludkov, Gritsenko A. A., Regional Research of Russia 2024 Vol. 14 No. Suppl 1 P. S10–S30

Добавлено: 10 октября 2025 г.

MIP Models and Complexity Results for DAG Scheduling in the Cloud

Yury Semenov, Oleg Sukhoroslov, , in: Mathematical Optimization Theory and Operations Research 24th International Conference, MOTOR 2025, Novosibirsk, Russia, July 7–11, 2025, ProceedingsVol. 15681.: Switzerland: Springer, 2025. P. 317–331.

Добавлено: 17 сентября 2025 г.

Green infrastructure dynamics in the urban areas of subarctic Western Siberia

Moskovchenko D., Roman Fedorov, Fakhretdinov A., Urban Ecosystems 2025 No. 28 Article 155

Добавлено: 4 августа 2025 г.

2025 International Russian Smart Industry Conference (SmartIndustryCon)

Sochi: IEEE, 2025.

Добавлено: 10 мая 2025 г.

Bi-objective Workflow Scheduling in the Cloud: What is the Real State-of-the-Art?

Yury Semenov, Oleg Sukhoroslov, , in: Supercomputing. 10th Russian Supercomputing Days, RuSCDays 2024, Moscow, Russia, September 23–24, 2024, Revised Selected Papers, Part II* 2.: Springer, 2025. P. 20–31.

Добавлено: 25 апреля 2025 г.

18th International Conference, PCT 2024, Chelyabinsk, Russia, April 2–4, 2024, Revised Selected Papers. Parallel Computational Technologies. Communications in Computer and Information Science (CCIS, volume 2241)

Springer, 2024.

Добавлено: 20 декабря 2024 г.

Randomized Machine Learning Algorithms to Forecast the Evolution of Thermokarst Lakes Area in Permafrost Zones

Yu. A. Dubnov, A. Yu. Popkov, Polishchuk V. Y. и др., Automation and Remote Control 2023 Vol. 84 No. 1 P. 64–81

Рандомизированное машинное обучение ориентировано на задачи, сопровождаемые значительной неопределенностью в данных и моделях. Алгоритмы машинного обучения формулируются в терминах функциональной задачи энтропийно-линейного программирования. Рассматривается методика их адаптации к задачам прогнозирования на примере временной эволюции площади термокарстовых озер в зонах вечной мерзлоты, которые являются генераторами метана — одного из парниковых газов, влияющих на изменения климата. Предлагаются ...

Добавлено: 5 февраля 2024 г.

Spatial Data Management

Родригес Залепинос Р. А., St. Petersburg: Naukoemkie Technologii, 2023.

По оценкам экспертов, около 80% всех данных в мире содержат локационные (пространственные) компоненты. Пространственные данные имеют решающее значение для управления городскими, лесными и водными ресурсами, быстрого реагирования на чрезвычайные ситуации, контроля качества воздуха, продовольственной безопасности, мониторинга окружающей среды и огромного множества других практически важных задач. Учебная программа предлагает получить фундаментальные знания и навыки управления пространственными данными, ...

Добавлено: 19 января 2024 г.

Geomorphology of the Central Kamchatka Depression, the Kamchatka Peninsula, NE Pacific

Zelenin E., Гуринов А. Л., Garipova S. и др., Journal of Maps 2023 Vol. 19 No. 1 Article 2252006

Добавлено: 27 октября 2023 г.

A Semi-empirical Approach for Decomposition of Remotely Sensed Leaf Area Index into Overstory and Understory Components over Russian Forests

Shabanov N., Sergey A. Bartalev, Kobayashi H. и др., IEEE Transactions on Geoscience and Remote Sensing 2023 Vol. 61 Article 4405717

Добавлено: 5 июля 2023 г.

Data-Driven Short-Term Daily Operational Sea Ice Regional Forecasting

Grigoryev T., Вереземская П. С., Krinitskiy M. и др., Remote Sensing 2022 Vol. 14 No. 22 Article 5837

Добавлено: 19 июня 2023 г.

2023 International Conference on Machine Intelligence for GeoAnalytics and Remote Sensing (MIGARS)

IEEE, 2023.

Добавлено: 22 марта 2023 г.

Usage Experience and Capabilities of the VEGA-Science System

Loupian E. A., Bourtsev M. A., Proshin A. A. и др., Remote Sensing 2022 Vol. 14 No. 1 Article 77

Добавлено: 20 января 2023 г.

Eurasian steppe civilization: human and the historical and cultural environment. Proceedings of the 5th International Congress of Archaeology of the Eurasian Steppes (Turkistan, 11-14 October, 2022).

[б.и.], 2022.

Добавлено: 3 ноября 2022 г.

Towards a General Framework for Studying Resource Management in Large Scale Distributed Systems

Oleg Sukhoroslov, Maxim Gorokhovskii, Roman Ilgovskiy и др., , in: Материалы IV Международного семинара по информационным, вычислительным и управляющим системам для распределенных сред (ICCS-DE 2022).: Иркутск: ИДСТУ СО РАН, 2022. P. 79–96.

Добавлено: 30 октября 2022 г.

Prediction of Wildfires Based on the Spatio-Temporal Variability of Fire Danger Factors

Gizatullin A., Алексеенко Н. А., Geography, Environment, Sustainability 2022 Vol. 15 No. 2 P. 31–37

Добавлено: 24 октября 2022 г.

Three decades of remote sensing subarctic vegetation in northern Russia: A case study in science diplomacy

Rees W. G., Tutubalina O. V., A. Medvedev и др., Polar Record 2022 Vol. 58 Article e37

Добавлено: 19 октября 2022 г.

Исследование возможностей использования данных ICESat-2 для оценки высоты лесов России

Барталев С. А., Богодухов М. А., Жарко В. О. и др., Современные проблемы дистанционного зондирования Земли из космоса 2022 Т. 19 № 4 С. 195–206

Представлен анализ возможностей использования данных ICESat-2 для оценки высоты лесов России и её пространственного распределения. Проведён краткий обзор доступных актуальных и архивных спутниковых лидарных данных и продуктов их обработки. Описаны принцип работы прибора ATLAS и схема формирования продукта ATL08, содержащего информацию о вертикальной структуре растительности. Реализован подход к автоматизированной загрузке и предобработке данных третьей версии ...

Добавлено: 19 октября 2022 г.