Proceedings 16th International Symposium, ISBRA 2020, Moscow, Russia, December 1–4, 2020. Lecture Notes in Computer Science. Val. 12304.

doi:10.1007/978-3-030-57821-3

Публикации

?

Proceedings 16th International Symposium, ISBRA 2020, Moscow, Russia, December 1–4, 2020. Lecture Notes in Computer Science

Vol. 12304. Springer Publishing Company, 2020.

Научный редактор: Z. Cai, I. Mandoiu, G. Narasimhan, P. Skums, X. Guo

Cancer Breakpoint Hotspots Versus Individual Breakpoints Prediction by Machine Learning Models

Челошкина К. С., Bzhikhatlov I., Попцова М. С., , in: Proceedings 16th International Symposium, ISBRA 2020, Moscow, Russia, December 1–4, 2020. Lecture Notes in Computer ScienceVol. 12304.: Springer Publishing Company, 2020. P. 217–228.

Добавлено: 3 ноября 2020 г.

Язык: английский

DOI

Ключевые слова: machine learning classification computer science artificial intellegence

Proceedings 16th International Symposium, ISBRA 2020, Moscow, Russia, December 1–4, 2020. Lecture Notes in Computer Science

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.

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.

Interpretability of Neural-Network Models for the Synthesis and Analysis of Microstrip Microwave Filters: Application of SHAP and LIME

Suslova A., Жидкова П. А., Arinin O. и др., , in: 2026 Systems of Signal Synchronization, Generating and Processing in Telecommunications, SYNCHROINFO 2026 (IEEE Conference # 70145), 30 June – 03 July, 2026.: IEEE Circuits and Systems Society, 2026. P. 1–4.

Добавлено: 3 октября 2026 г.

Enhancing Boundary Stability in Decision Trees and Random Forests: A Weighted Sample Duplication Approach

Konstantinov A., Elizarova Anastasiya P., Utkin L., Computing, Telecommunications and Control 2026 Vol. 19 No. 1 P. 16–25

Деревья решений и их ансамблевые расширения, такие как случайные леса, широко используются в качестве моделей классификации благодаря своей простоте и интерпретируемости. Однако во многих реальных задачах, где метки классов перекрываются в пространстве признаков, стандартные деревья решений полагаются на жесткие разбиения, которые создают слабые границы принятия решений. В этих областях небольшие возмущения входных значений могут привести ...

Добавлено: 2 октября 2026 г.

Scalable machine learning approach to disordered 𝑠-wave superconductors

Vyacheslav D. Neverov, Lukyanov A., Andrey V. Krasavin и др., Physical Review B: Condensed Matter and Materials Physics 2026 Vol. 113 No. 2 Article 024515

Добавлено: 5 сентября 2026 г.

Can Humor Reveal Dark Personalities? Machine-Learning Detection of the Dark Tetrad

Глинкина Л. С., Доптан Э. С., Косоногов В. В., Journal of Individual Differences 2026 No. 47(3) P. 132–143

Добавлено: 8 июля 2026 г.

The Use of the Missing Sample Simulation Modeling to Create a Classification Model for Three or More Classes by the Example of the Carbohydrate Metabolism Disorder Degree Detection Problem

Новиков Р. С., Novopashin M., Позин Б. А., Programming and Computer Software 2026 Vol. 52 No. 1 P. 28 – 38

Добавлено: 26 июня 2026 г.

Machine Learning Approach to Anticancer Activity Prediction of Transition-Metal Complexes Based on a Large-Scale Experimental Database

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.

Особые экономические зоны Российской Федерации: моделирование решений потенциальных резидентов и процесса их генерации

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.

Replacing Criterion of Creativity with Criterion of Investment for Results Created by Artificial Intelligence

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.

A Tool for Mass Generation of Random Step Environment Models with User-Defined Landscape Features

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.

Real-Bogus Classification for ZTF Data Releases: Two Approaches

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.

Кластеризация паттернов потребления электроэнергии умного дома на основе ансамблевых методов машинного обучения

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.

Terra incognita: йольские языки (langues d’oïl)

Бестолкова Г. В., Вестник Донецкого национального университета. Филология и психология 2025 № 6 С. 62–73

Целью данной научной статьи является интеграция и адаптация термина «йольские языки (langues d’oïl)» в понятийный аппарат современной отечественной романистики для расширения научных знаний о данной группе романских языков. В соответствии с поставленной целью в работе решается ряд ключевых задач: анализируются исторические предпосылки формирования самого термина; описываются ареалы распространения региональных языков на территории современной Франции; даётся ...

Добавлено: 23 февраля 2026 г.

Территориальная вариативность окситанского языка: классификация северных диалектов

Бестолкова Г. В., Теория языка и межкультурная коммуникация 2023 № 3(50) С. 1–15

Существенную роль в развитии современного окситанского языка играет многообразие диалектов, субдиалектов и говоров, что обусловливает актуальность исследования, предпринятого в данной статье. Количество диалектов окситанского языка велико, поэтому в данной статье будут детально рассмотрены только северные диалекты окситанского языка. Материал, содержащийся в статье, позволяет сформировать научное представление о территориальных разновидностях современного окситанского языка и создать наиболее ...

Добавлено: 15 февраля 2026 г.

Искусственный интеллект в деятельности вьетнамских стартапов как инструмент цифровой поддержки экономической интеграции АСЕАН

Канаев Е. А., Вьетнамские исследования 2025 № 4 С. 47–59

В статье предпринята попытка определить потенциал вьетнамских стартапов, использующих в своей деятельности инструменты искусственного интеллекта (ИИ), для стимулирования многостороннего экономического со трудничества в ЮгоВосточной Азии. Систематизированы направления цифро вой поддержки для развития многосторонних проектов и инициатив в рамках Ассоциация стран ЮгоВосточной Азии (АСЕАН); дана оценка процессу инте грации в них стартапов, в том числе использующих ...

Добавлено: 30 января 2026 г.

Perceptions Matter: Probing Public Support for AI Development under Digital Sovereignty in Russia

Казун А. П., Demokratizatsiya: The Journal of Post-Soviet Democratization 2025 Vol. 33 No. 2 P. 139–167

Добавлено: 21 января 2026 г.

ПОВЫШЕНИЕ ПРОИЗВОДИТЕЛЬНОСТИ МСП В ЯПОНИИ ЗА СЧЕТ ИНТЕГРАЦИИ ИИ

Шапошников С. В., В кн.: Восьмая международная конференция «Управление бизнесом в цифровой экономике»: сборник статей конференции, Санкт-Петербург.: СПб.: ИПЦ СПбГУПТД, 2025. С. 109–112.

Малые и средние предприятия (МСП) составляют 99,7 % компаний Японии и обеспечивают занятость 70 % рабочей силы. Однако они сталкиваются с нехваткой кадров, финансовыми ограничениями и сложностями внедрения инноваций. Искусственный интеллект (ИИ), особенно генеративный ИИ, может стать решением этих проблем, но его внедрение в МСП остается низким (5,6 %) по сравнению с развитыми странами (75 %). Основные барьеры- ...

Добавлено: 12 января 2026 г.

Classification Approach to Mapping Cultural Differences: An Illustration Using Survey Data from 60 Russian Regions

Настина Е. А., Соколов Б. О., / Series OSF "SocArXiv". 2025.

We argue that a classification-based approach to measuring cultural differences across countries or subnational regions is a promising complement, and sometimes an alternative, to the widely used dimensional method in cross-cultural research. The latter summarises cultural variation using continuous dimensions, for example, Hofstede’s famous individualism-collectivism dimension. However, this approach relies on strong parametric assumptions, which ...

Добавлено: 23 декабря 2025 г.

Method of Automated Dataset Collection for Microwave Filters Synthesis

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.