?
Метод автоматической генерации признакового пространства в задаче прогнозирования потребления электроэнергии
Информационные технологии. 2021. Т. 27. № 10. С. 550–560.
Данилов К. В., Мальцева С. В.
Рассмотрен метод автоматической генерации признакового пространства. Изложен алгоритм работы метода и схема построения модели прогноза. Предлагаемый подход был апробирован на данных о потреблении электроэнергии в регионах России. Результаты проведенных вычислительных экспериментов с применением изложенного метода демонстрируют повышение эффективности разработанной модели и улучшение точности прогнозирования.
Ефимов К. Д., Журнал Новой экономической ассоциации 2026 № 72 С. 105–114
В работе предлагается метод автоматического выявления картель ного поведения в электронных аукционах государственных закупок на основе анализа пол ной траектории ставок. Эмпирическая база включает 508 историй торгов за 2016–2020 гг. с электронной площадки РТС-тендер; положительный класс размечен по материалам дел ФАС России, контрольная группа сформирована из сопоставимых аукционов без зафикси рованных нарушений. Каждая сессия представлена ...
Добавлено: 13 ноября 2026 г.
Sergey N. Koltcov, Budkovaia M., Сурков А. Ю. и др., IEEE Journal of Biomedical and Health Informatics 2026 P. 1–10
Добавлено: 13 ноября 2026 г.
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.
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.
Добавлено: 10 ноября 2026 г.
Добавлено: 10 ноября 2026 г.
Lukyanchuk V., Норман Г. Э., Кондратюк Н. Д. и др., Scientific Reports 2026 Vol. 16 No. 1 Article 16435
Добавлено: 10 ноября 2026 г.
Cham: Springer, 2027.
Добавлено: 9 ноября 2026 г.
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.
Добавлено: 8 ноября 2026 г.
IEEE Computer Society (Conference Publishing Services, CPS), 2026.
Добавлено: 7 ноября 2026 г.
Sergey Avdoshin, Elena Pesotskaya, Салех Х. М. и др., Procedia Computer Science 2026 Vol. 292 P. 1332–1341
Добавлено: 7 ноября 2026 г.
Колмогорова А. В., Ekaterina Yavshitz, Margolina A. и др., Association for Computational Linguistics, 2026.
Добавлено: 4 ноября 2026 г.
Association for Computational Linguistics, 2026.
Добавлено: 3 ноября 2026 г.
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.
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.
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.
В статье рассмотрена задача обучения распознаванию эмоций по фотографиям. Был осуществлен обзор и анализ отечественных и зарубежных работ ученых, занимающихся проблемой эмоционального интеллекта. Рассмотрены его формирование, влияние на деятельность человека и существующие варианты его структуры, а также выделены общие черты в понимании эмоционального интеллекта. Эмоциональный интеллект понимается как система умственных способностей, позволяющая идентифицировать, управлять своими ...
Добавлено: 9 апреля 2026 г.
Дудников Д. О., Коннов Э. А., Огурцов Н. А., Вестник Астраханского государственного технического университета. Серия: Управление, вычислительная техника и информатика 2025 Т. 2025 № 2 С. 69–75
Представлены современные подходы к автоматизации анализа микроструктуры металлических материалов, направленные на повышение точности и эффективности исследований. Описана разработка программного обеспечения для идентификации и классификации зерен в металлах, что является ключевым аспектом в изучении их структуры и прогнозировании механических свойств. Программа включает модули для частично автоматизированной обработки изображений, анализа характеристик зерен, визуализации результатов и интеграции с ...
Добавлено: 15 мая 2025 г.
Evgeniia I. Alshanskaia, Portnova G., Liaukovich K. и др., Frontiers in Neuroscience 2024 Vol. 18 Article 1445697
Добавлено: 2 сентября 2024 г.
Дьяконов А. Г., Васильев Р. Л., Доклады Российской академии наук. Математика, информатика, процессы управления (ранее - Доклады Академии Наук. Математика) 2023 Т. 514 № 2 С. 60–71
Представлен обзор методов обучения метрик с помощью глубоких нейронных сетей. Эти методы появились в последние годы, но сравнивались лишь с предшественниками, используя для обучения представлений (на которых вычисляется метрика) нейронные сети устаревших на данный момент архитектур. Проведено сравнение описанных методов на разных датасетах из нескольких доменов, используя предобученные нейронные сети, сопоставимые по качеству с SotA ...
Добавлено: 18 марта 2024 г.
White M., Тараканов А. А., Withers P. и др., Computational Materials Science 2023 Vol. 218 Article 111985
Добавлено: 10 апреля 2023 г.