?
On the Capacity Estimation of a Slotted Multiuser Communication Channel
P. 1–5.
В книге
Dublin: IEEE, 2019.
Чеповский А. А., Чеповский А. М., Успехи кибернетики 2025 Т. 6 № 1 С. 55–61
В настоящей работе авторы изучают проблему как оценки качества выделения неявных сообществ на графе, полученном при импорте данных из социальных сетей и мессенджерах, так и методов анализа таких сетей на предмет выявления информационного воздействия на ее акторов. Рассматривается два подхода к оценке корректности разбиения графа на сообщества. Первый способ оценки, основан на методах теории информации ...
Добавлено: 23 мая 2025 г.
Leydesdorff L., Иванова И. А., Journal of the Association for Information Science and Technology 2021 Vol. 72 No. 4 P. 387–402
Problem solving often requires crossing boundaries, such as those between disciplines. When policy‐makers call for “interdisciplinarity,” however, they often mean “synergy.” Synergy is generated when the whole offers more possibilities than the sum of its parts. An increase in the number of options above the sum of the options in subsets can be measured as ...
Добавлено: 30 октября 2020 г.
В данной работе рассмотрен векторный дизъюнктивный канал, в котором пользователи передают некоторые последовательности из L битов. Для данной модели канала оценивается его пропускная способность и выводится нижняя границу этой величины. Кроме того, нижняя граница рассчитывается как для случая распределения Бернулли, так и для произвольного распределения для случая, когда L = 2. Численно показано, что при ...
Добавлено: 6 октября 2020 г.
Иванов Ф. И., Рыбин П. С., Afanassiev V. и др., , in: 2019 XVI International Symposium "Problems of Redundancy in Information and Control Systems" (REDUNDANCY).: IEEE, 2019. P. 27–31.
Добавлено: 17 марта 2020 г.
Иванов Ф. И., Рыбин П. С., , in: Proceedings of 2018 IEEE International Conference on Communications (ICC).: IEEE, 2018. P. 1–5.
Добавлено: 4 октября 2018 г.
Frolov A., Рыбин П. С., Иванов Ф. И., , in: Proceedings of the 2016 XV International Symposium «Problems of Redundancy in Information and Control Systems.: Institute of Electrical and Electronics Engineers ( IEEE ), 2016. P. 48–52.
Добавлено: 4 октября 2018 г.
Кельберт М. Я., Suhov Y., Stuhl I., Modern Stochastics: Theory and Applications 2017 Vol. 4 No. 3 P. 233–252
Добавлено: 10 октября 2017 г.
Осипов Д. С., , in: Proceedings of the 8th International Workshop, MACOM 2015, Helsinki, Finland, September 3-4, 2015,Vol. 9305.: Springer, 2015. P. 101–108.
Добавлено: 28 августа 2015 г.
Осадчий А. Е., Journal of Neuroscience Methods 2012 Vol. 207 No. 1 P. 1–16
Connectivity measures are (typically bivariate) statistical measures that may be used to estimate interactions between brain regions from electrophysiological data. We review both formal and informal descriptions of a range of such measures, suitable for the analysis of human brain electrophysiological data, principally electro- and magnetoencephalography. Methods are described in the space–time,space–frequency, and space–time–frequency domains. ...
Добавлено: 23 октября 2014 г.
Pronko P., Baillet S., Pflieger M. и др., Frontiers in Neuroinformatics 2014 Vol. 7
Spatial component analysis is often used to explore multidimensional time series data whose sources cannot be measured directly. Several methods may be used to decompose the data into a set of spatial components with temporal loadings. Component selection is of crucial importance, and should be supported by objective criteria. In some applications, the use of ...
Добавлено: 23 октября 2014 г.
Holevo A.S., Physica Scripta 2013 Vol. T153 P. 014034
Добавлено: 27 февраля 2014 г.
A. S. Holevo, Berlin: De Gruyter, 2013.
The subject of this book is theory of quantum system presented from information science perspective. The central role is played by the concept of quantum channel and its entropic and information characteristics. Quantum information theory gives a key to understanding elusive phenomena of quantum world and provides a background for development of experimental techniques that ...
Добавлено: 27 февраля 2014 г.
Alexei Ossadtchi, Пронько П. К., Baillet S. и др., Frontiers in Neuroinformatics 2014 Vol. 7 No. January P. Article 53
Spatial component analysis is often used to explore multidimensional time series data whose sources cannot be measured directly. Several methods may be used to decompose the data into a set of spatial components with temporal loadings. Component selection is of crucial importance, and should be supported by objective criteria. In some applications, the use of ...
Добавлено: 29 января 2014 г.
Ossadtchi A., Пронько П. К., Baillet S. и др., Frontiers in Neuroinformatics 2014 Vol. 7 No. 53 P. 1–11
Spatial component analysis is often used to explore multidimensional time series data whose sources cannot be measured directly. Several methods may be used to decompose the data into a set of spatial components with temporal loadings. Component selection is of crucial importance, and should be supported by objective criteria. In some applications, the use of ...
Добавлено: 19 января 2014 г.
Осипов Д. С., Frolov A., Zyablov V., , in: Lecture Notes in Computer ScienceVol. 8072: Wireless Access Flexibility. First International Workshop, WiFlex 2013, Kaliningrad, Russia, September 4-6, 2013. Proceedings.: Berlin, Heidelberg: Springer, 2013. P. 49–57.
Добавлено: 17 ноября 2013 г.