International Symposium on Computer Science, Digital Economy and Intelligent Systems, CSDEIS 2019. Val. 1127

doi:10.1007/978-3-030-39216-1

?

International Symposium on Computer Science, Digital Economy and Intelligent Systems, CSDEIS 2019

Vol. 1127: Advances in Intelligent Systems, Computer Science and Digital Economics. Springer, 2020.

Под общей редакцией: Z. Hu, S. Petoukhov, M. He

Aggregate Estimates for Probability of Social Engineering Attack Success: Sustainability of the Structure of Access Policies

Azarov A., Суворова А. В., Koroleva M. и др., , in: International Symposium on Computer Science, Digital Economy and Intelligent Systems, CSDEIS 2019Vol. 1127: Advances in Intelligent Systems, Computer Science and Digital Economics.: Springer, 2020. P. 299–306.

Добавлено: 30 сентября 2021 г.

Научное направление: Компьютерные науки

Язык: английский

DOI

Текст на другом сайте

Ключевые слова: интеллектуальные системы Intelligent Systems

International Symposium on Computer Science, Digital Economy and Intelligent Systems, CSDEIS 2019

Benchmarking DNA large language models on quadruplexes

Cherednichenko O., Herbert A., Попцова М. С., Computational and Structural Biotechnology Journal 2025 Vol. 27 P. 992–1000

Добавлено: 19 июня 2026 г.

Kolmogorov–Arnold networks for genomic tasks

Попцова М. С., Briefings in Bioinformatics 2025 Vol. 26 No. 2 P. 1–11

Добавлено: 19 июня 2026 г.

Графовые паттерны в несогласованных декларативных моделях процессов

Анненков А. Н., Нестеров Р. А., Моделирование и анализ информационных систем 2026 Т. 33 № 2 С. 176–205

Декларативные модели процессов широко используются в process mining для гибкого описания поведения процессов с помощью наборов ограничений. Однако модели, автоматически извлекаемые из журналов событий, могут содержать несогласованные ограничения, что затрудняет их интерпретацию и делает их непригодными для исполнения, проверки соответствия или дальнейшего анализа. Существующие методы анализа согласованности либо опираются на автоматные конструкции с высокой асимптотической сложностью ...

Добавлено: 18 июня 2026 г.

Advances in Information Retrieval: 48th European Conference on Information Retrieval, ECIR 2026, Delft, The Netherlands, March 29 – April 2, 2026, Proceedings, Part II. (LNCS, volume 16484)

Cham: Springer Publishing Company, 2026.

Добавлено: 18 июня 2026 г.

Искусственный интеллект как роза научной деятельности: исследование Тимоти Гауэрса

Поддьяков А. Н., Троицкий вариант. Наука 2026 № 12 С. 24–25

В научно-популярной заметке представлен обзор содержания поста филдсовского медалиста Тимоти Гауэрса о возможностях ИИ в математике и содержания комментариев под постом. Обзор сделан в основном чат-ботом DeepSeek. В заключение обсуждается возможность не только решения задач искусственным интеллектом, но и их постановки. ...

Добавлено: 18 июня 2026 г.

Exploring New Frontiers in Vertical Federated Learning: the Role of Saddle Point Reformulation

Beznosikov A., Kormakov G., Grigorievskiy A. и др., Journal of Optimization Theory and Applications 2026 Vol. 209 Article 18

Добавлено: 17 июня 2026 г.

Supervised Learning in Critical Phenomena—Statistical and Systematic Accuracy

Chertenkov V. I., Щур Л. Н., Lobachevskii Journal of Mathematics 2026 Vol. 47 No. 2 P. 720–727

Добавлено: 16 июня 2026 г.

Enhancing Emotion Recognition in Speech Based on Self-Supervised Learning: Cross-Attention Fusion of Acoustic and Semantic Features

Deeb B., Andrey V. Savchenko, Макаров И. А., IEEE Access 2026 Vol. 13 P. 56283–56295

Добавлено: 16 июня 2026 г.

Automated detection of wolf howls using audio spectrogram transformers

Makarov N., Савченко А. В., Zemtsova I. и др., Scientific Reports 2025 Vol. 15 Article 26641

Добавлено: 16 июня 2026 г.

Artificial intelligence framework for multi-pathology risk assessment from retinal fundus images: deep learning approach to 15-disease screening

Vasilev R., Савченко А. В., Blinov P. и др., Frontiers in Medicine 2026 Vol. 13

Добавлено: 16 июня 2026 г.

From Data to Signs: A Foundation Model for Multilingual Sign Language Recognition

Novopoltsev M., Tulenkov A., Murtazin R. и др., IEEE Access 2025 Vol. 13 P. 188170–188181

Добавлено: 16 июня 2026 г.

B3Emo: Quantifying Affect as a Double-Edged Sword in Strategic LLM Interactions

Stepin A., Mozikov M., Kabanov A. и др., IEEE Access 2026 Vol. 14 P. 48127–48144

Добавлено: 16 июня 2026 г.

ESQA: Event Sequences Question Answering

Abdullaeva I., Karpukhin I., Filatov A. и др., IEEE Access 2026 Vol. 14 P. 59390–59408

Добавлено: 16 июня 2026 г.

Proceedings of the 19th Conference of the European Chapter of the Association for Computational Linguistics (Volume 1: Long Papers)

Association for Computational Linguistics, 2026.

Добавлено: 14 июня 2026 г.

Proceedings of the 6th Workshop on Computational Approaches to Discourse, Context and Document-Level Inferences (CODI 2025)

Strube M., Braud C., Hardmeier C. и др., Suzhou: Association for Computational Linguistics, 2025.

Добавлено: 11 июня 2026 г.

TreeDQN: Sample-efficient off-policy reinforcement learning for combinatorial optimization

Sorokin D., Kostin A., Савченко Л. В. и др., Knowledge-Based Systems 2026 Vol. 348 Article 116258

Добавлено: 10 июня 2026 г.

Microbial diversity and production of milk spirit using traditional Buryat fermentation and distillation technologies

Namsaraev Z., Nanzatov B., Козлова А. Д. и др., Scientific Reports 2026 Vol. 16 No. 1 Article 17769

Дистиллированные кисломолочные напитки встречаются в пищевой промышленности редко, несмотря на повсеместное распространение растительных спиртных напитков. В настоящее время производство крепких дистиллированных алкогольных напитков из кисломолочных продуктов с использованием традиционных технологий известно лишь среди монголоязычных народов и их сибирских соседей. Данное исследование представляет собой первый междисциплинарный анализ дарасуна, традиционного бурятского спиртного напитка, изготавливаемого из кисломолочного напитка ...

Добавлено: 10 июня 2026 г.

Artificial intelligence and digital twins for failure prediction in data center cooling systems: a comprehensive literature review (2018–2026)

Butorova A., Bobakov V., Sergeev A. и др., European Physical Journal: Special Topics 2026 P. 1–19

Добавлено: 10 июня 2026 г.

16th International Conference on Intelligent Systems, INTELS 2024, Moscow, Russia, December 2–4, 2024, Proceedings, Part I. Intelligent Systems. (CCIS, volume 2603)

Springer, 2025.

Добавлено: 17 марта 2026 г.

Возможности современных интеллектуальных систем в управлении производственными и профессиональными рисками

Бояров Е. Н., Абрамова С. В., Шитов Э. Н. и др., В кн.: Приморские зори - 2024: Международные научные чтения: сборник научных трудов, Владивосток, 18–20 апреля 2024 года.: Владивосток: Дальневосточный федеральный университет, 2024. С. 166–170.

В статье проведен анализ необходимости и эффективности применения современных средств, в частности искусственного интеллекта и больших данных, в процессах моделирования управления производственными и профессиональными рисками. Рассматривается, каким образом интеграция передовых технологических решений способствует повышению точности прогнозирования потенциальных рисков, а также обеспечивает оптимизацию ресурсов и процессов управления рисками в организациях. Освещаются основные этапы построения моделей управления ...

Добавлено: 24 сентября 2025 г.

Интеллектуальные информационные радиофизические системы. Вводные лекции.

Боев С. Ф., Ступин Д. Д., Кочкаров А. А., М.: Издательство МГТУ им. Н.Э. Баумана, 2016.

Вводные лекции по курсу "Интеллектуальные информационные радиофизические системы" ...

Добавлено: 7 марта 2025 г.

Интеллектуальные информационные системы: теория и практика. Сборник научных статей по материалам V Международной конференции (Курск, 19–21 ноября 2024 года)

Курск: Курский государственный университет, 2024.

В сборнике публикуются научные статьи по материалам V Международной научно-технической конференции «Интеллектуальные информационные системы: Теория и практика». Издание адресовано студентам, аспирантам, преподавателям вузов, кандидатам и докторам наук, практикующим специалистам, всем, кто проявляет интерес к проектированию и разработке интеллектуальных информационных систем, их практическим приложениям, а также методам и алгоритмам интеллектуального анализа и обработки. ...

Добавлено: 17 февраля 2025 г.

Управление электропотреблением предприятий нефтегазового комплекса с учетом диагностических оценок технического состояния потребителей-регуляторов

Прохорова В. Б., Бабанова И. С., Токарев И. С., Горное дело, 2022.

В монографии рассмотрены физические основы теории и практики электротехнических комплексов промышленных предприятий на примере нефтегазодобывающей отрасли. Проанализированы научно-технические проблемы повышения точности прогнозирования электропотребления. Выполнен анализ работы основных групп электропотребителей для повышения эффективности управления и обоснования режимов экономии электрической энергии предприятий. Разработаны методики по оценке технического состояния потребителей-регуляторов и обоснованию экономии электрической энергии и заявленной мощности. Рассмотрена научная ...

Добавлено: 6 сентября 2022 г.

Искусственный интеллект как социальный регулятор: за и против

Кошель А. С., Дремлюга Р. И., Азиатско-тихоокеанский регион: Экономика, политика, право 2018 № 3 С. 55–68

Цифровизация влияет не только на общественные отношения, но и грозит замещением права, как регулятора отношений, на новые формы регулирования. Это означает, что в ближайшем будущем под влиянием цифровизации программный код (алгоритмы) может выполнять регуляторную функцию. Анализ процессов цифровизации позволяет прогнозировать изменение механизма правообразования и композиции существующей модели социального регулирования, коррекцию границ известных социальных регуляторов и ...

Добавлено: 9 декабря 2021 г.