?
Survey of Common Design Approaches in AML Software Development
P. 1–9.
Семенов А. С., Mazeev A., Dmitry D., Timur Y.
В книге
Vol. Vol-1981. , CEUR Workshop Proceedings, 2017.
Krasnov L., Malikov D., Kiseleva M. и др., Journal of Medicinal Chemistry 2026 Vol. 69 No. 8 P. 8838–8851
Добавлено: 23 апреля 2026 г.
Плесовских А. Е., Journal of Applied Economic Research 2023 Т. 22 № 2 С. 323–354
В современных исследованиях широко обсуждается роль особых экономических зон в стимулировании экономического роста и развития России, формировании необходимых инвестиционных потоков и повышении инновационного потенциала страны за счет расширения производства продукции в высокотехнологичных отраслях экономики с высокой добавленной стоимостью. Цель исследования – моделирование процесса генерации резидентов и детерминация количественных факторов, оказывающих статистически значимый эффект на среднегодовой ...
Добавлено: 13 апреля 2026 г.
Пакшин П. К., Legal Issues in the Digital Age 2026 Vol. 7 No. 1 P. 32–48
Искусственный интеллект выполняет значимую функцию в процессе автоматизации, минимизируя операционное участие человека в таких сферах, как медицина, искусство и юриспруденция. Несмотря на исторически тесную взаимосвязь искусства и технологий, именно генеративный искусственный интеллект расширил потенциал для творческой деятельности. Существенным катализатором этого процесса стало распространение предобученных систем искусственного интеллекта, интенсифицировавших развитие технологий в области обработки естественного языка ...
Добавлено: 31 марта 2026 г.
Gabdrahmanov R., Tsoy T., Martinez-Garcia E. и др., , in: Proceedings of the 21st International Conference on Informatics in Control, Automation and Robotics - (Volume 1) ICINCO 2024.: SciTePress, 2024. P. 511–518.
Добавлено: 17 марта 2026 г.
Semenikhin T., Корнилов М. В., Pruzhinskaya M. и др., , in: 26th International Conference, DAMDID/RCDL 2024, Nizhny Novgorod, Russia, October 23–25, 2024, Revised Selected Papers. Data Analytics and Management in Data Intensive Domains. (CCIS, volume 2641).: Springer, 2026. P. 211–219.
Добавлено: 11 марта 2026 г.
Мальцева С. В., Бериков В. Б., Кладов Д. Е. и др., В кн.: Информатика и прикладная математика: Материалы X Международной научно-практической конференции (08.10 - 11.10.2025 г.)Т. 1: Сборник материалов часть 1.: Алматы: Институт информационных и вычислительных технологий КН МНВО РК, 2025. С. 227–232.
В работе рассматривается задача кластеризации паттернов потребления для частного домохозяйства. Для кластеризации суточных профилей нагрузки разработан и применен ансамблевый алгоритм на основе метрики Вассерштейна. Предложенный подход позволяет выделить типичные сценарии энергопотребления, интерпретировать поведение потребителя. Приводятся результаты вычислительных экспериментов на реальных данных. ...
Добавлено: 3 марта 2026 г.
Ivanov S., Borisov V., Али С. и др., , in: 2025 IEEE XVII International Scientific and Technical Conference on Actual Problems of Electronic Instrument Engineering (APEIE).: IEEE, 2025. Ch. 127 P. 1–7.
Добавлено: 19 декабря 2025 г.
Arinin O. V., Bakhmach D. M., Кацнельсон А. И. и др., , in: 2025 Systems of Signals Generating and Processing in the Field of on Board Communications.: IEEE, 2025. P. 1–5.
Добавлено: 6 декабря 2025 г.
Индаков Г. С., Казначеев П. А., Майбук З. Я. и др., Геофизические исследования 2025 Т. 26 № 2 С. 99–124
Исследована группируемость импульсов акустической эмиссии при высокотемпературном нагреве образца песчаника, предварительно подвергнутого механическому нагружению. Механическое нагружение осуществлялось в одноосном режиме до нагрузки, близкой к разрушающей, с проявлением на поверхности признаков крупных трещин. После этого образец нагревался до 650 °C с регистрацией импульсов термоакустической эмиссии (ТАЭ). Проведена кластеризация импульсов на основе их сходства, установленного методом взаимной ...
Добавлено: 19 сентября 2025 г.
Чепиков И. А., Карпов И. А., , in: 26th International Conference, AIED 2025, Palermo, Italy, July 22–26, 2025, Proceedings, Part I. Artificial Intelligence in Education. Posters and Late Breaking Results, Workshops and Tutorials, Industry and Innovation Tracks, Practitioners, Doctoral Consortium, Blue Sky, and WideAIED.: Springer, 2025. P. 352 – 358.
Добавлено: 4 сентября 2025 г.
Wien: Association for Computational Linguistics, 2025.
Добавлено: 26 августа 2025 г.
Delev A., Semakov S., , in: 2025 8th International Conference on Artificial Intelligence and Big Data (ICAIBD).: IEEE, 2025. P. 318–322.
Добавлено: 25 августа 2025 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: 6 мая 2025 г.
Ivanov P., Shtark M., Kozhevnikov A. и др., IEEE Access 2025 Vol. 13 P. 25186–25197
Fault detection and diagnosis (FDD) is a critical challenge in industrial processes aimed at minimizing risks such as safety hazards, costly downtime, and suboptimal production. Traditional supervised FDD methods offer great performance while heavily relying on large volumes of labeled data, whereas unsupervised methods do not depend on labeled data, though are inferior in performance ...
Добавлено: 29 апреля 2025 г.
Логинова И. В., Грозовский Ф. М., Аксенова А. С., Automatic Documentation and Mathematical Linguistics 2025 Vol. 59 No. 3 P. 145–153
Добавлено: 28 апреля 2025 г.
Сергеев А. В., Минченков В. О., Soldatov A. и др., ADVANCES IN ARTIFICIAL INTELLIGENCE AND MACHINE LEARNING 2025 No. 1 P. 3344–3355
Различные технологии, включая модели компьютерного зрения, применяются для автоматизированного контроля процессов ручной сборки на производстве. Эти модели позволяют обнаруживать и классифицировать события, такие как наличие компонентов в области сборки или их соединение. Основной проблемой алгоритмов детекции и классификации является их чувствительность к изменениям условий окружающей среды и непредсказуемое поведение при обработке объектов, отсутствующих в обучающей ...
Добавлено: 2 апреля 2025 г.
V.P. Stepashkina, M.I. Hushchyn, Doklady Mathematics 2024 Vol. 110 No. 1 P. S95–S102
This paper presents the development and evaluation of methods for detecting cyberattacks on industrial systems using neural network approaches. The focus is on the task of detecting anomalies in multivariate time series, where the diversity and complexity of potential attack scenarios require the use of advanced models. To address these challenges, a transformer-based autoencoder architecture ...
Добавлено: 25 марта 2025 г.
Деркач Д. А., Ефременко Д. С., Чупров И. А. и др., / Series Computer Science "arxiv.org". 2025. No. 2503.18849.
Добавлено: 25 марта 2025 г.
Добавлено: 13 марта 2025 г.
Semenikhin T. A., Корнилов М. В., Pruzhinskaya M. и др., Astronomy and Computing 2025 Vol. 51 Article 100919
In the task of anomaly detection in modern time-domain photometric surveys, the primary goal is to identify astrophysically interesting, rare, and unusual objects among a large volume of data. Unfortunately, artifacts — such as plane or satellite tracks, bad columns on CCDs, and ghosts — often constitute significant contaminants in results from anomaly detection analysis. ...
Добавлено: 3 марта 2025 г.
Volnova A., Aleo P., Lavrukhina A. и др., Communications in Computer and Information Science 2024 Vol. 2086 P. 195–208
Добавлено: 3 марта 2025 г.