?
Интеллектуальные методы и информационные технологии в процессах контроля и управления потокам ионизирующего излучения
ИТНОУ: Информационные технологии в науке, образовании и управлении (Российская Федерация). 2017. № 3. С. 45–50.
Каперко А. Ф., Кулагин В. П.
Рассматривается использование в качестве интеллектуального метода контроля потока ионизирующего излучения нейросетевой подход обработки выходной информации со спектрометра, построенного на алмазных детекторах. С помощью спектрометра анализируются 24 выходных сигнала, содержащих интегральные количественные характеристики потоков ионизирующего излучения. Предложен математический аппарат, позволяющий получать информацию о дифференцированных значениях плотностей потоков ионизирующего излучения в 21 энергетическом диапазоне. Модель преобразования информации в тракте регистрации спектрометра основывается на использовании алгоритма моделирования в программном пакете GEANT4.
Гущина В. А., / Series chemrxiv-2023-vpzhz-v2 "ChemRxiv". 2023.
Наночастицы полностью неорганических перовскитов CsPbBr3 и Cs4PbBr6 интенсивно изучаются благодаря их уникальным свойствам и широкому спектру применений; однако природа их оптических свойств до сих пор полностью не изучена из-за сложности синтеза однофазных наночастиц. В данной статье мы описываем особенности синтеза однофазных частиц и результаты их химического и фазового анализа. Используя данные о концентрациях наночастиц, мы ...
Добавлено: 14 мая 2026 г.
Двойникова А. А., Кагиров И., Карпов А. А., Информационно-управляющие системы 2022 № 5 (120) С. 12–22
Введение: решение автоматическими средствами задачи распознавания и оценивания степени вовлеченности пользователя в процесс человеко-машинного взаимодействия или телекоммуникации является актуальным в области компьютерного распознавания состояний человека. Это необходимо для проектирования приложений дистанционного обучения, бизнеса и развлечений. Цель: провести сравнительный анализ существующего информационного обеспечения и методов в области автоматического распознавания и оценивания вовлеченности пользователя в процесс человеко-машинного ...
Добавлено: 24 апреля 2026 г.
Добавлено: 20 апреля 2026 г.
Подчуфаров А. Ю., Галкина А. Н., Ванина С. С. и др., Экономика и управление: проблемы, решения 2025 Т. 5 № 4 С. 61–74
В современных условиях внедрение технологий искусственного интеллекта становится значимым фактором развития высокотехнологичных отраслей промышленности. В статье представлены результаты исследования перспектив применения интеллектуальных аналитических систем в атомной энергетике. Проанализирован опыт зарубежных стран и выявлены особенности успешных проектов с использованием искусственного интеллекта в данной области. Обоснованы рекомендации по развитию технических и социальных компетенций в отечественной атомной и ...
Добавлено: 5 июня 2025 г.
Добавлено: 27 ноября 2024 г.
Influence of anisotropy on the study of critical behavior of spin models by machine learning methods
Суховерхова Д. Д., Щур Л. Н., / Series arXiv "math". 2024. No. 2410.14523.
...
Добавлено: 21 октября 2024 г.
Dmitriy Demin, Ilya Grebenkin, International Journal of Advanced Manufacturing Technology 2024 Vol. 133 No. 7 P. 3461–3473
It is well known that residual stresses and accumulated deformations during drawing processes can influence mechanical properties of the resulting products. This paper proposes the use of machine learning methods, such as artificial neural networks (ANN) and polynomial regression, to gain insight into the nature of these distributions across the cross-section of round wires. The ...
Добавлено: 17 июля 2024 г.
Добавлено: 20 мая 2024 г.
Каган М. Ю., Аксёнов С. В., / Series Research Square "Research Suqare". 2024. No. 1.
Добавлено: 10 апреля 2024 г.
Ребров Я. В., Глазков В. Н., Murtazoev A. F. и др., / Series cond-mat "arxiv.org". 2023.
Добавлено: 29 января 2024 г.
Rabchevskiy A., Ashikhmin E., Ясницкий Л. Н., , in: Cyber-Physical Systems and Control II.: Springer, 2023. P. 535–544.
The problem of creating datasets for training and testing neural networks is described in the example of the task of social network management. A method of expert dataset synthesis based on experts’ knowledge of the subject area is proposed. The essence of the method lies in the fact that sets are generated randomly within the ...
Добавлено: 20 ноября 2023 г.
Добавлено: 15 сентября 2023 г.
Добавлено: 16 ноября 2022 г.
Скуратов М. И., Пугач Н. Г., [б.и.], 2021.
СБОРНИК ТЕЗИСОВ
МЕЖДУНАРОДНОЙ НАУЧНОЙ КОНФЕРЕНЦИИ
«УФИМСКАЯ ОСЕННЯЯ МАТЕМАТИЧЕСКАЯ ШКОЛА – 2021» ...
Добавлено: 16 апреля 2022 г.
Ихсанов Р. Ш., Mazur E., Каган М. Ю., / Series "Working papers by Cornell University". 2022. No. 2202.01452.
Добавлено: 4 февраля 2022 г.
Демидовский А. В., Бабкин Э. А., Информационно-управляющие системы 2021 № 5 С. 40–50
Введение: построение интегрированных нейросимволических систем является актуальной и сложной задачей. Построение нейросимволических систем поддержки принятия решений требует новых подходов к представлению знаний о проблемной ситуации и выражению символических рассуждений на субсимволическом уровне. Цель: разработка нейросетевых архитектур и методов для эффективного представления знаний в распределенном виде и субсимволических рассуждений в системах поддержки принятия решений в части алгоритмов агрегирования нечетких ...
Добавлено: 3 ноября 2021 г.
Демидовский А. В., Тугарёв А. М., В кн.: I Национальный конгресс по когнитивным исследованиям, искусственному интеллекту и нейроинформатике.: М.: Общероссийская общественная организация «Российская ассоциация искусственного интеллекта», 2020. С. 89–98.
Современные нейросетевые методы позволяют получать результаты достаточного уровня качества для их использования при построении промышленных приложений. Поэтому возникает необходимость в системах, таких как OpenVINO Deep Learning Workbench, для анализа и оптимизации производительности нейронных сетей на целевых устройствах. В качестве основного инструмента для инференса используется открытая среда OpenVINO, предоставляющая широкие возможности оптимизации процесса выполнения сети на ...
Добавлено: 20 октября 2021 г.
М.: Общероссийская общественная организация «Российская ассоциация искусственного интеллекта», 2020.
В этом сборнике публикуются аннотации пленарных и индустриальных докладов, а также докладов симпозиумов, сделанных на I Национальном конгрессе по когнитивным исследованиям, искусственному интеллекту и нейроинформатике, который объединил в 2020 году четыре конференции:
Восемнадцатая национальная конференция по искусственному интеллекту с международным участием,
IX Международная конференция по когнитивной науке,
XXII Международная научно-техническая конференция «Нейроинформатика-2020»,
Конференция Российского физиологического общества им. И.П. Павлова. ...
Добавлено: 20 октября 2021 г.
Будков Ю. А., Zavarzin S., Kolesnikov A. L., Journal of Physical Chemistry C 2021 Vol. 125 No. 38 P. 21151–21159
Добавлено: 16 сентября 2021 г.
Sanina N., Isaeva U., Utenyshev A. и др., Inorganica Chimica Acta 2021 Vol. 527 Article 120559
Добавлено: 16 сентября 2021 г.
Mikhaylevskiy S., Chernyavskiy V., Pavlishen V. и др., , in: 2021 International Seminar on Electron Devices Design and Production (SED).: IEEE, 2021. P. 1–6.
Добавлено: 8 августа 2021 г.
Solovyev R. A., Telpukhov D. V., Romanova I. I. и др., , in: Proceedings of the 2021 IEEE Conference of Russian Young Researchers in Electrical and Electronic Engineering, ElConRus 2021.: IEEE, 2021. P. 2029–2034.
Добавлено: 8 августа 2021 г.
Демидовский А. В., Бабкин Э. А., Нейрокомпьютеры: разработка, применение 2021 Т. 23 № 2 С. 5–14
Постановка проблемы. Построение интегрированных субсимволических систем является важным научным направлением. Клю- чевую роль в создании этих систем играет реализация символических правил в виде нейросетевых архитектур. При этом существует актуальная задача создания нейронных сетей для решения значимых интеллектуальных проблем без предварительного обучения для моделирования вычислительных процессов в перспективных массово-параллельных вычислительных средах. Каждая компонен- та такой среды ...
Добавлено: 8 июня 2021 г.