23rd International Symposium on Methodologies for Intelligent Systems - Proceedings

doi:10.1007/978-3-319-60438-1

Публикации

?

23rd International Symposium on Methodologies for Intelligent Systems - Proceedings

Birkhauser/ Springer, 2017.

Научный редактор: M. Kryszkiewicz, A. Appice, D. Ślęzak, H. Rybinski, A. Skowron, Z. Ras

On Containment of Triclusters Collections Generated by Quantified Box Operators

Егурнов Д. А., Игнатов Д. И., MEPHU NGUIFO E., , in: 23rd International Symposium on Methodologies for Intelligent Systems - Proceedings.: Birkhauser/Springer, 2017. P. 573–579.

Добавлено: 18 сентября 2017 г.

Научное направление: Компьютерные науки

Приоритетные направления: компьютерно-математическое

Язык: английский

DOI

Ключевые слова: social networks Internet neural networks data mining semantic web learning algorithms concept lattices machine learning algorithms formal concept analysis support vector machines clustering classification signal processing data stream information retrieval artificial intelligence Neural Language Processing (NLP)Recommender Systems

23rd International Symposium on Methodologies for Intelligent Systems - Proceedings

Structural model of decision support system for sustainable development of oil and gas companies

Stoianova A. D., Trofimets V. Y., Matrokhina K. V., International Journal of Engineering, Transactions A: Basics 2025 Vol. 38 No. 4 P. 701–709

Добавлено: 10 ноября 2026 г.

EdFitter: a hybrid course recommendation system using large language models

Sergei Koltcov, Рюмин Д. А., Alexandr Axyonov и др., PeerJ Computer Science 2026 Article 12:e4141

Добавлено: 10 ноября 2026 г.

Assessing density equilibration in confined Liquid–Liquid interfaces

Guskov T., Gerke K., Кондратюк Н. Д. и др., Molecular Simulation 2026 Vol. 52 No. 7 P. 546 – 555

Добавлено: 10 ноября 2026 г.

Influence of nuclear quantum effects on metastable states of warm dense hydrogen

Lukyanchuk V., Норман Г. Э., Кондратюк Н. Д. и др., Scientific Reports 2026 Vol. 16 No. 1 Article 16435

Добавлено: 10 ноября 2026 г.

Machine Learning and Knowledge Discovery in Databases. Research Track and Applied Data Science Track. European Conference, ECML PKDD 2026, Naples, Italy, September 7–11, 2026, Proceedings

Springer, 2027.

Добавлено: 9 ноября 2026 г.

Artificial Intelligence for Software Engineering (AI4SE): A Review of Capabilities, Evaluation, and Verification Challenges

Avdoshin S.M., Pesotskaya E.Y., Proceedings of the Institute for System Programming of the RAS 2026 Vol. 38 No. 6, part 2 P. 133–146

Добавлено: 8 ноября 2026 г.

MFL-ScrollNet: Recurrent Sliding-Window Detection for Panoramic Pipeline Magnetic Flux Leakage Images

Aleksei Samarin, Belous F., Торопов А. Г. и др., Technologies 2026 Vol. 14 No. 11 P. 1–21

Добавлено: 8 ноября 2026 г.

Proceedings 2026 IEEE International Conference on Joint Cloud Computing JCC 2026

IEEE Computer Society (Conference Publishing Services, CPS), 2026.

Добавлено: 7 ноября 2026 г.

Detecting the undetectable: benchmarking AI-generated text

Sergey Avdoshin, Elena Pesotskaya, Салех Х. М. и др., Procedia Computer Science 2026 Vol. 292 P. 1332–1341

Добавлено: 7 ноября 2026 г.

PrimeKV: Preserving critical KV cache without attention scores for long-context inference

Чжан Ч., Ильвовский Д. А., Neurocomputing 2027 Vol. 710

Добавлено: 5 ноября 2026 г.

A Multimodal Framework for Aphasia Severity Classification in Russian

Колмогорова А. В., Ekaterina Yavshitz, Margolina A. и др., Association for Computational Linguistics, 2026.

Добавлено: 4 ноября 2026 г.

Findings of the Association for Computational Linguistics: EMNLP 2026

Association for Computational Linguistics, 2026.

Добавлено: 3 ноября 2026 г.

PULSE: Psychological Characteristics Unified Learning via Speech-based Estimation

Абдулкадиров Т. Н., Рюмина Е. В., Рюмин Д. А. и др., Expert Systems with Applications 2026 Vol. 334 P. 1–29

Добавлено: 3 ноября 2026 г.

Interpretable GNN with Stable Concepts as Neurons

Кузнецов С. О., CEUR Workshop Proceedings 2026 Vol. Vol-4247 P. 27–32

Добавлено: 2 ноября 2026 г.

О длине адаптивной различающей последовательности для семейства наблюдаемых автоматов

Бурдонов И. Б., Евтушенко Н. В., Косачев А. С., Труды Института системного программирования РАН 2025 Т. 37 № 6-1 С. 7–20

В статье исследуется длина адаптивной различающей последовательности для семейства инициальных полностью определенных наблюдаемых, возможно, недетерминированных автоматов. Приводится верхняя оценка длины такой последовательности и показывается ее достижимость. Обсуждается, каким образом полученные результаты можно применить при построении адаптивных диагностических тестов на основе конечно-автоматной модели. ...

Добавлено: 31 октября 2026 г.

К организации системы запросов в распределенной сети с кластерами диаметра не больше 2

Бурдонов И. Б., Евтушенко Н. В., Косачев А. С. и др., Труды Института системного программирования РАН 2026 Т. 38 № 4-1 С. 7–24

В статье усовершенствуется предложенная в предыдущей статье авторов модель кластеризованной распределённой сети с опросом, соответствующая сервис-ориентированной архитектуре. Целью опроса является нахождение ближайшего узла, готового оказать требуемую услугу (сервис) как можно раньше. Предлагаемые алгоритмы обеспечивают достижимость узлов, отсутствие дублирования сообщений, и обмен сообщениями с найденным узлом по кратчайшему пути. Кластеризованность сети означает, что в графе сети ...

Добавлено: 31 октября 2026 г.

Идентификация финального состояния в автоматах с таймаутами

Твардовский А. С., Бурдонов И. Б., Евтушенко Н. В., Труды Института системного программирования РАН 2026 Т. 38 № 4-2 С. 7–22

В статье вводятся понятия установочной и синхронизирующей последовательностей для конечных автоматов с временными ограничениями и таймаутами. Такие последовательности широко используются для идентификации финального состояния исследуемого автомата как при синтезе тестов на основе формальных моделей, так и при обучении конечно-автоматных моделей. Метод синтеза установочных и синхронизирующих последовательностей основан на использовании конечно-автоматной абстракции временного автомата, поскольку методы ...

Добавлено: 31 октября 2026 г.

К организации системы запросов в распределенной сети с кластерами-кликами

Бурдонов И. Б., Евтушенко Н. В., Косачев А. С. и др., Труды Института системного программирования РАН 2026 Т. 38 № 3-1 С. 7–32

В статье предложена модель кластеризованной распределённой сети для обработки запросов. В такой сети узлы являются вычислительными единицами, и каждый узел может запросить ту или иную услугу, которая может быть оказана каким-то другим, но заранее неизвестным, узлом сети. Для этого осуществляется опрос сети аналогичный поиску в ширину для того, чтобы найти ближайший узел с необходимыми свойствами. ...

Добавлено: 31 октября 2026 г.

Кластеризация услуг распределенной системы, в которой хосты могут выполнять функцию коммутации сообщений

Бурдонов И. Б., Евтушенко Н. В., Косачев А. С. и др., Труды Института системного программирования РАН 2025 Т. 37 № 5 С. 7–32

Статья является продолжением предыдущей статьи авторов, в которой строится абстрактная модель распределенной сети, содержащей только хосты и коммутаторы. Хосты предлагают пользователям пакеты определенных услуг (сервисов), сообщения (запросы) между хостами пересылаются через промежуточные узлы по правилам коммутации, и настройка узлов определяет множество путей от хоста к хосту, по которым будут пересылаться пакеты. Ситуация моделируется с использованием ...

Добавлено: 30 октября 2026 г.

Модель распределенной системы, в которой хосты могут выполнять функцию коммутации сообщений.

Бурдонов И. Б., Евтушенко Н. В., Косачев А. С. и др., Труды Института системного программирования РАН 2025 Т. 37 № 4-1 С. 7–30

В работе строится абстрактная модель распределенной сети, содержащей только хосты и коммутаторы, которая позволяет оценить классы задач, которые необходимо решать в такой сети, принимая во внимание, в том числе, нефункциональные параметры. Предполагается, что хосты предлагают пакеты определенных услуг (сервисов) и сообщения (запросы) между хостами пересылаются через промежуточные узлы по правилам коммутации. Правило определяет, каким соседним ...

Добавлено: 30 октября 2026 г.

Predicting multi-component oil viscosity using machine learning methods

Deshchenya V., Nikolay D. Kondratyuk, Sivakova A. и др., Chemical Engineering Sciences 2027 Vol. 337 Article 124616

Добавлено: 28 октября 2026 г.

Parameterization and calibration of wild blueberry machine learning models to predict fruit-set in the northeast china bog blueberry agroecosystem

Qu H., Xiang R., Obsie E. Y. и др., Agronomy 2021

Добавлено: 22 октября 2026 г.

A Neural Network Approach for Generating Libration Point Orbits

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.

13th International Conference, AIST 2026, Astana, Kazakhstan, October 16–18, 2026, Proceedings. Analysis of Images, Social Networks and Texts. AIST 2026. Lecture Notes in Computer Science (LNCS, volume 16795)

Springer, 2026.

Добавлено: 19 октября 2026 г.