Proceedings of the Conference on Modeling and Analysis of Complex Systems and Processes 2020 (MACSPro 2020). Val. 2795.

?

Proceedings of the Conference on Modeling and Analysis of Complex Systems and Processes 2020 (MACSPro 2020)

Vol. 2795. CEUR Workshop Proceedings, 2020.

Научный редактор: Alexander Shapoval, Попов В. Ю., Макаров И. А.

Software System Behavior Can Be Analyzed with Visual Analytics

Yaroslav V. Kotylev, Мицюк А. А., , in: Proceedings of the Conference on Modeling and Analysis of Complex Systems and Processes 2020 (MACSPro 2020)Vol. 2795.: CEUR Workshop Proceedings, 2020. P. 46–56.

Добавлено: 21 октября 2020 г.

Real-Time Vehicle Type Detection and Counting from Road Camera Video

Denis Zuenko, Макаров И. А., , in: Proceedings of the Conference on Modeling and Analysis of Complex Systems and Processes 2020 (MACSPro 2020)Vol. 2795.: CEUR Workshop Proceedings, 2020. P. 92–98.

In this paper, we study automatic recognition and counting of vehicles in the wild. For this problem, we tested several object detection models for car type recognition among five classes: Bicycle, Bus, Car, Motorcycle, Truck, Van. We extend existing dataset in order to balance classes and achieve classification quality for detected cars with 92% mAP ...

Добавлено: 4 января 2021 г.

Content Based Video Retrieval System for Distorted Video Queries

Boris Tseytlin, Макаров И. А., , in: Proceedings of the Conference on Modeling and Analysis of Complex Systems and Processes 2020 (MACSPro 2020)Vol. 2795.: CEUR Workshop Proceedings, 2020. P. 99–107.

We consider the task of content-based video retrieval (CBVR) given a query video, which is expected to match if it is a distorted short subsequence of a reference video from a database. In this paper, we present a CBVR system architecture that is both robust and scalable. We use a modified rHash frame fingerprint generation ...

Добавлено: 4 января 2021 г.

Named Entity Recognition from Chernobyl Documentaries

Daniil Tikhomirov, Nikitinsky N., Макаров И. А., , in: Proceedings of the Conference on Modeling and Analysis of Complex Systems and Processes 2020 (MACSPro 2020)Vol. 2795.: CEUR Workshop Proceedings, 2020. P. 133–139.

The paper describes a system that extracts facts and opinions from documentary texts to create a domain ontology of a controversial topic for Chernobyl disaster. The pipeline of the system is based on RNNbased NER module, which was tested on an annotated text corpora. ...

Добавлено: 4 января 2021 г.

Twitter Critical Phases Identification Based on Time Series of Microposts Analysis

Дмитриев А. В., Дмитриев В. А., Balybin S., , in: Proceedings of the Conference on Modeling and Analysis of Complex Systems and Processes 2020 (MACSPro 2020)Vol. 2795.: CEUR Workshop Proceedings, 2020. Ch. 2795 P. 140–145.

Добавлено: 10 января 2021 г.

Model of General Equilibrium in Multisector Economy with Monopolistic Competition and Hypergeometric Utilities

Vasily M. Goncharenko, Alexander B. Shapoval, Lipagina L., , in: Proceedings of the Conference on Modeling and Analysis of Complex Systems and Processes 2020 (MACSPro 2020)Vol. 2795.: CEUR Workshop Proceedings, 2020. P. 108–116.

Добавлено: 13 января 2021 г.

Compositional conformance checking of nested petri nets and event logs of multi-agent systems

Mecheraoui K., Карраскель Г. Х., Ломазова И. А., , in: Proceedings of the Conference on Modeling and Analysis of Complex Systems and Processes 2020 (MACSPro 2020)Vol. 2795.: CEUR Workshop Proceedings, 2020. P. 34–45.

Добавлено: 14 января 2021 г.

Why the conservative basel III portfolio credit risk model underestimates losses?

Пеникас Г. И., , in: Proceedings of the Conference on Modeling and Analysis of Complex Systems and Processes 2020 (MACSPro 2020)Vol. 2795.: CEUR Workshop Proceedings, 2020. P. 69–78.

Basel II and III allow banks to use own default statistics when estimating regulatory parameters (risk-weights) for the capital adequacy ratio purpose. Bank inputs own risk estimates into the Vasicek model. It yields a distribution of credit losses. Regulator then requires a bank to take 99.9% quantile of such a distribution as a risk-measure (a ...

Добавлено: 18 января 2021 г.

Modeling the Protest-Repression Nexus

Ахременко А. С., Petrov A., , in: Proceedings of the Conference on Modeling and Analysis of Complex Systems and Processes 2020 (MACSPro 2020)Vol. 2795.: CEUR Workshop Proceedings, 2020. Ch. 1 P. 1–11.

Добавлено: 3 марта 2021 г.

Приоритетные направления: компьютерно-математическое

Язык: английский

Текст на другом сайте

Ключевые слова: modelling of complex systems multi-agent systems complex systems simulation modelling software testing and debugging

Proceedings of the Conference on Modeling and Analysis of Complex Systems and Processes 2020 (MACSPro 2020)

Three Algorithms for Merging Hierarchical Navigable Small World Graphs

Пономаренко А. А., / Series Computer Science "arxiv.org". 2025.

Добавлено: 30 июля 2026 г.

Dynamical origin of extreme events in mutually coupled and networked Brusselator

Manivelan S. V., Сринивасан С., Thamilmaran K. и др., Physical Review E - Statistical, Nonlinear, and Soft Matter Physics 2026 Vol. 114 No. 1 Article 014217

Добавлено: 15 июля 2026 г.

Growth in noncommutative algebras and entropy in derived categories

Пионтковский Д. И., / Series arXiv "math". 2026.

Добавлено: 23 июня 2026 г.

Multilinear nilalgebras and the Jacobian theorem

Пионтковский Д. И., / Series arXiv "math". 2025.

Добавлено: 23 июня 2026 г.

Социальное программирование как методологический инструмент сетевой самоорганизации: проблемы и тенденции (материалы «круглого стола»)

Пружинин Б. И., Афанасов Н. Б., Буданов В. Г. и др., Вопросы философии 2026 № 5 С. 5–35

В декабре 2025 г. в Институте философии РАН состоялся «круглый стол» с международным участием на тему «Социальное программирование как методологический инструмент сетевой самоорганизации: проблемы и тенденции». Организаторы «круглого стола» – журнал «Вопросы философии» и представители научного проекта № 25-28-00707 «Социальное программирование как проблема сетевой самоорганизации», поддержанного Российским научным фондом. В обсуждении приняли участие философы-эпистемологи, специалисты ...

Добавлено: 18 июня 2026 г.

ML-based Fast Simulation of FARICH Responses

Шипилов Ф. А., Barnyakov A., Ivanov A. и др., / Series Physics "arxiv.org". 2026.

Добавлено: 19 мая 2026 г.

Natural hazard database from Internet publications: text mining with a large language model

Деркачева А. А., Сакиркина М. А., Краев Г. Н. и др., /. 2026.

Добавлено: 28 апреля 2026 г.

Algorithmic overlaps as thermodynamic variables: from local to cluster Monte Carlo dynamics in critical phenomena

Пиле Я. Э., Deng Y., Щур Л. Н., / Series arXiv "math". 2026. No. 2604.10254.

Добавлено: 20 апреля 2026 г.

Using predefined vector systems to speed up neural network multimillion class classification

Gabdullin N., Андросов И. А., / Series Computer Science "arxiv.org". 2026.

Добавлено: 2 апреля 2026 г.

A control strategy for monitoring unknown flood regions by multiple UAVs

Song J., Bai Y., Svinin M. и др., Artificial Life and Robotics 2026 Vol. 31 No. 2 P. 365–377

Добавлено: 17 марта 2026 г.

Enhancing the Effectiveness of Management Decisions in Public Transport through Multi-Agent Technologies

Трофимов С. И., Ymer 2025 Vol. 24 No. 11 P. 1–18

Добавлено: 24 января 2026 г.

Iterative Ricci-Foster Curvature Flow with GMM-Based Edge Pruning: A Novel Approach to Community Detection

Сорокин К. С., Бекетов М. Е., Онучин А. и др., / arxiv.org. Серия cs.SI "Social and Information Networks ". 2025.

Обнаружение сообществ в сложных сетях — фундаментальная проблема, открытая для новых подходов в различных научных областях. Мы представляем новый метод обнаружения сообществ, основанный на потоке Риччи на графах. Наша техника итеративно обновляет веса ребер (их метрические длины) в соответствии с их (комбинаторной) версией кривизны Риччи Фостера, вычисленной на основе эффективного расстояния сопротивления между узлами. Известно, ...

Добавлено: 15 января 2026 г.

Implementing Transport Coding in OMNeT++ for Message Delay Reduction

Петрованов И. С., Сергеев А. В., / Series Computer Science "arxiv.org". 2025. No. 2512.18332.

Добавлено: 24 декабря 2025 г.

Hessian-based lightweight neural network for brain vessel segmentation on a minimal training dataset

Меньшиков И. А., Бернадотт А. К., Елфимов Н. С., / Series arXie "Statistical mechanics". 2025.

Добавлено: 1 декабря 2025 г.

Optimal Control for Stochastic Multi-agent Systems With the Use of Parallel Hybrid Genetic Algorithm

Akopov A. S., Бекларян А. Л., , in: Numerical Computations: Theory and Algorithms. 4th International Conference, NUMTA 2023, Pizzo Calabro, Italy, June 14–20, 2023, Revised Selected Papers, Part IVol. 14476.: Springer Publishing Company, 2025. P. 273–280.

Добавлено: 23 ноября 2025 г.

Эффективный алгоритм торговли на фондовом рынке: ретроспективный анализ, основанный на данных по S&P-500.

Рубчинский А. А., Чубарова Д. А., / Series WP7 "Математические методы анализа решений в экономике, бизнесе и политике". 2025. No. WP7/2025/01.

Добавлено: 9 ноября 2025 г.

2025 2nd International Conference on Intelligent Computing and Robotics (ICICR)

Dalian: IEEE, 2025.

Добавлено: 3 ноября 2025 г.

Distributed Self-Regulation of Hierarchical Arbitrage-Free Mesomarkets: Towards Knowledge Problem and Informational Role of Money Flow

Лубашевский И. А., Lubashevskiy V., / Series SSRN "Working Paper Series". 2024. No. 4920533.

Добавлено: 28 сентября 2025 г.

Hierarchical Arbitrage-Free Mesomarket Model: A Characteristic Unit of Mesoeconomics

Лубашевский И. А., Lubashevskiy V., / Series SSRN "Working Paper Series". 2024. No. 4969201.

Добавлено: 28 сентября 2025 г.

Evaluating Structural Complexity of Workflow Nets Modeling Asynchronous Agent Interactions

Е. Zemlyanoy, R. Nesterov, Proceedings of the Institute for System Programming of the RAS 2025 Vol. 37 No. 4-2 P. 47–68

Добавлено: 21 сентября 2025 г.

Operationalization of the theory of meaning in inter-social communications and its applications

Иванова И. А., Scientometrics 2025 Vol. 130 No. 6 P. 3109–3126

Добавлено: 2 сентября 2025 г.

Yuri Georgievich Puzachenko (1940–2018): Biographic and Semantic Analysis

Puzachenko A. Y., Сандлерский Р. Б., Biology Bulletin 2023 Vol. 50 No. 2 P. S119–S131

В представленном сообщении мы попытались проследить этапы научного пути Юрия Георгиевича и выделить ключевые области его научного инте реса: организацию и функционирование сложных самоорганизующихся неравновесных систем – биогеоценозов и ландшафтов, различные аспекты биоразнообразия, отношения вида и среды. ...

Добавлено: 26 февраля 2025 г.

2024 Sixth International Conference Neurotechnologies and Neurointerfaces (CNN)

IEEE, 2024.

Добавлено: 10 октября 2024 г.

Эволюция науки о будущем: от искусства предсказания к науке об устойчивом развитии

Князева Е. Н., Человек 2024 Т. 35 № 4 С. 62–80

В статье показывается, как развивались методы исследования будущего, начиная с древнейших времен, когда почиталось обращаться к провидцам и оракулам, через утопии, догадки и проекты будущего в эпоху Нового времени и Просвещения, до возникновения и развития собственно современных исследований будущего (Futures Studies) и форсайта, начиная с середины XX века до наших дней. Инструменты исследования будущего развивались от ...

Добавлено: 4 октября 2024 г.