?
Formal Concept Analysis: 16th International Conference, ICFCA 2021, Strasbourg, France, June 29 – July 2, 2021, Proceedings
Springer, 2021.
Научный редактор: A. Braud, Buzmakov Aleksey, T. Hanika, F. Le Ber
Книга вклюает в себя работы 16ой международной конференции по Анализу формальных понятий. Книга поделена на 5 секций: теория, правила, методы и приложения, исследование и визуализация
Главы книги
Дудырев Е. О., Кузнецов С. О., , in: Formal Concept Analysis: 16th International Conference, ICFCA 2021, Strasbourg, France, June 29 – July 2, 2021, Proceedings.: Springer, 2021. Ch. 16 P. 252–260.
Добавлено: 28 сентября 2021 г.
Bansal S., Kailasam S., Объедков С. А., , in: Formal Concept Analysis: 16th International Conference, ICFCA 2021, Strasbourg, France, June 29 – July 2, 2021, Proceedings.: Springer, 2021. P. 107–122.
Добавлено: 9 декабря 2021 г.
Приоритетные направления:
компьютерно-математическое
Язык:
английский
Ключевые слова: машинное обучениеBoolean algebraknowledge managementанализ формальных понятийlogicанализ данныхdata miningsemantic webconcept latticesmachine learningformal concept analysisfuzzy setsassociation rules miningассоциативные правилаclusteringClosure systemgraph drawingartificial intelligenceUnsupervised learningPAC learningpartially ordered setsknowledge representation and reasoninglatticeknowledge exploration
Гордин В. А., Ефременко Д. С., Boundary-Layer Meteorology 2026 Vol. 192 No. 51
An inverse problem of reconstructing the turbulent exchange tensor from large archives of observed wind profiles within the Åkerblom–Ekman (A-E) model framework is investigated using high-vertical-resolution radiosonde observations. The reconstructed tensor provides improved agreement between modeled and observed wind profiles compared to classical formulations based on real turbulent exchange coefficient. Instead of the classical A-E ...
Добавлено: 16 октября 2026 г.
Kuznetsov A. P., Sedova Y. V., Станкевич Н. В., Chaos, Solitons and Fractals 2026 Vol. 213 No. 12 Article 119309
Добавлено: 16 октября 2026 г.
Aleksei Samarin, Назаренко А. А., Nazarenko D. и др., Machine Learning and Knowledge Extraction 2026 Vol. 8 No. 10 Article 330
Добавлено: 14 октября 2026 г.
Мамедов И. Г., Fofanov M., Lukianchenko P. и др., IEEE Access 2026 No. 14 P. 26662–26671
Добавлено: 14 октября 2026 г.
Parkhomenko V., Куликова С. П., Бузмаков А. В., Lobachevskii Journal of Mathematics 2026 Vol. 47 No. 6 P. 2979–2992
Добавлено: 14 октября 2026 г.
Kuznetsov A. P., Sedova Y. V., Sataev I. R. и др., Mathematics and Computers in Simulation 2027 Vol. 2 P. 574–592
Добавлено: 14 октября 2026 г.
Дмитриев А. В., Корнилов В. В., Batienkov R., Lecture Notes in Civil Engineering 2026 Vol. 886 P. 249–255
Добавлено: 13 октября 2026 г.
Дмитриев А. В., Shulman I., Лебедев А. А., Studies in Computational Intelligence 2026 Vol. 1265 P. 266–273
Добавлено: 13 октября 2026 г.
Makarov D. M., Каликин Н. Н., Fashchevsky K. A. и др., Electrochimica Acta 2026 Vol. 579 Article 150159
Добавлено: 13 октября 2026 г.
Zhang Z., Ильвовский Д. А., Information Processing and Management 2026 Vol. 63 No. 7
Добавлено: 13 октября 2026 г.
Добавлено: 13 октября 2026 г.
No Species Is an Island, Entire of Itself: Genetic Speciation Algorithm with Interplay among Species
Громов В. А., Сохраби М., Fathollahi-Fard A., International Journal of Engineering, Transactions B: Applications 2027 Vol. 40 No. 5 P. 1437–1460
Добавлено: 12 октября 2026 г.
Горбунов А. А., Григорьев А. А., Демидов Л. Н. и др., Приборы и системы. Управление, контроль, диагностика 2025 № 7 С. 20–24
Быстрое развитие технологии квантовых вычислений потенциально может произвести революцию в сложных вычислениях в
физических, химических и биологических областях за счет использования квантовой суперпозиции и запутанности. Квантовые компьютеры используют кубиты, способные существовать в нескольких состояниях одновременно, в отличие от классических битов.
Эта функция позволяет хранить и обрабатывать больше информации, что дает значительное преимущество при решении задач с
обширным пространством ...
Добавлено: 12 октября 2026 г.
Добавлено: 12 октября 2026 г.
Александров Д. В., Василевский В. И., Резуник Л. и др., Труды Института системного программирования РАН 2026 Т. 38 № 5 С. 73–90
Ограничения при выполнении задач, требующих точного извлечения информации из сверхдлинных последовательностей, приводят к снижению качества генерации и отладки кода крупных объектно-ориентированных систем, характеризующихся сложными межклассовыми зависимостями и необходимостью анализа длинных трассировок выполнения, превышающих размеры стандартных контекстных окон. Предлагается технология JavaCapsule для генерации и отладки Java-кода, реализующая итеративную отладку на основе структурированной обратной связи, включающей результаты ...
Добавлено: 12 октября 2026 г.
Singapore: Springer, 2026.
Добавлено: 12 октября 2026 г.
Гусейн-Заде С. М., М.: МЦНМО, 2026.
Книга содержит курс лекций по дифференциальной геометрии и топологии, читавшихся автором на механико-математическом факультете МГУ в разные годы. В дополнениях приводятся некоторые сюжеты (связности в расслоениях, теорема Фробениуса, производные Ли и др.), которые были включены в курс в отдельные годы либо содержались в аналогичных курсах лекций в Независимом московском университете.
Для студентов математических и физических специальностей. ...
Добавлено: 12 октября 2026 г.
Зыков С. В., Ермаков С. Р., Современные наукоемкие технологии 2026 № 9 С. 43–53
При федеративном обучении с неоднородными клиентскими данными и переменными задержками запоздавшие обновления могут ухудшать качество модели, а обмен параметрами с глобальным сервером увеличивает сетевую нагрузку. Целью исследования является разработка и теоретико-экспериментальное обоснование метода и алгоритмов адаптивного федеративного обучения с учетом распределенного запаздывания клиентских обновлений. Для обоснования разрабатываемых решений использованы событийная и непрерывная модели градиентных обновлений, ...
Добавлено: 11 октября 2026 г.
Брычков М. Е., Незнанов А.А., Программирование 2026 № 4 С. 50–66
Матричный профиль (МП) при появлении в 2016 г. быстро стал одним из важнейших методов предобработки, облегчающим решение широкого класса задач анализа временных рядов, в частности, задач обнаружения аномалий и шаблонов. Высокая значимость привела к появлению разнообразных инструментов вычисления МП, но оказалось, что особенности реализации методов существенно влияют на результаты, которые перестают быть идентичными. Встает вопрос, ...
Добавлено: 9 октября 2026 г.
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.
International Joint Conferences on Artificial Intelligence, 2026.
Добавлено: 1 октября 2026 г.
Терегулов Т. Р., Лубенец Е. Р., / Series Quantum Physics "arXiv". 2026. No. 2609.31472.
Добавлено: 28 сентября 2026 г.