Proceedings 2018 Global Smart Industry Conference (GloSIC)

doi:10.1109/GloSIC.2018.8570112

?

Proceedings 2018 Global Smart Industry Conference (GloSIC)

Челябинск : IEEE, 2018.

Международная научная конференция «Цифровая индустрия: состояние и перспективы развития 2018» проводится с целью обсуждения достижений ведущих мировых университетов и научно-исследовательских центров в области разработки инновационных моделей, методов и технологий для цифровой индустрии, и опыта их внедрения в крупных транснациональных и отечественных промышленных компаниях. Конференция будет проходить в Челябинске с 13 по 15 ноября 2018 года.

SUSU Supercomputer Resources for Industry and fundamental Science

Kostenetskiy P., Semenikhina P., , in: Proceedings 2018 Global Smart Industry Conference (GloSIC).: Chelyabinsk: IEEE, 2018. P. 1–7.

Добавлено: 25 ноября 2019 г.

Probabilistic Estimations of Increasing Expected Reliability and Safety for Intelligent Manufacturing

Рыбас А. Л., Kostogryzov A., Grigoriev L. и др., , in: Proceedings 2018 Global Smart Industry Conference (GloSIC).: Chelyabinsk: IEEE, 2018. P. 1–7.

Добавлено: 23 июня 2020 г.

Научное направление: Компьютерные науки Технические науки

Приоритетные направления: компьютерно-математическое инженерные науки

Язык: английский

DOI

Текст на другом сайте

Ключевые слова: искусственный интеллект машинное обучение machine learning большие данные big data cloud computing sensors artificial intelligence промышленная робототехника High-Performance Computing (HPC)Condition monitoring Industrial robotics Digital twins Human-machine interaction Мониторинг состояния технического оборудования

Proceedings 2018 Global Smart Industry Conference (GloSIC)

Юридическая хроника

Иванов Н. В., Дискин Е. И., Елаев А. А. и др., Закон 2026 № 10 С. 110–130

В октябрьской «Юридической хронике» эксперты комментируют решение Конституционного совета Франции о признании не соответствующей Конституции статьи 1 законопроекта о защите несовершеннолетних от рисков, связанных с использованием социальных сетей; недавние нормативные акты о награждении государственными наградами, свидетельствующие об обесценивании наград в России; статью 10 Федерального закона от 26 июля 2026 года № 243-ФЗ «О поддержке развития ...

Добавлено: 13 ноября 2026 г.

Impact of 5G NR-V2X Message Losses on Connected Vehicle Warning Functions

Физулин А. В., Степанянц В. Г., Американов А. А. и др., FUTURE TRANSPORTATION 2026 Vol. 6 No. 6 Article 264

Добавлено: 12 ноября 2026 г.

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.

Имитационные игры и искусственный интеллект: возвращение к корням проекта исследований экспертизы и опыта (SEE) третьей волны социологии науки

Иванов Д. В., ИНТЕРакция. ИНТЕРвью. ИНТЕРпретация 2026 Т. 18 № 2 С. 13–29

Статья посвящена решению методологического противоречия, возника- ющего при попытке инкорпорировать искусственный интеллект (ИИ) в ка- чественные социологические исследования (преимущественно укорененные в интерпретативистской парадигме). Если в количественных исследованиях ИИ, как минимум на первый взгляд, органично вписывается в естественно-научный идеал инструментального дистанцирования, то для качественной традиции, требующей чувствительности к контексту и близости к источ- нику субъективных смыслов, ...

Добавлено: 28 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.

Low-energy collective excitations in a gold monolayer, Vyacheslav Silkin and Maxim Kagan Working papers by Cornell University Series cond-mat other “arxiv org” 2610. 31805 22 Oct. 2026

Каган М. Ю., / Series Series "arxiv org" 2610.31805 "cond-mat other "arxiv org" 2610.31805". 2026. No. 2610.31805.

Аннотация Низкоэнергетические плазмонные свойства свободностоящего монослоя золота Au (1,1,1) изучены с помощью зависящей от времени теории функционала плотности (DFT) в приближении хаотических фаз (ПХФ). При первопринципном вычислении диэлектрической функции и функции диэлектрических потерь используется зонная структура, характеризуемая одной s-p энергетической зоной, выходящей на уровень Ферми. В этой системе с простой зонной структурой наши вычисления ...

Добавлено: 27 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.