Робототехника и искусственный интеллект

?

Робототехника и искусственный интеллект

Красноярск : ЛИТЕРА-принт, 2021.

Научный редактор: В. А. Углев

Сборник включает тексты докладов участников конференции по различным вопросам робототехники и искусственного интеллекта.
Основными темами конференции стали мехатроника, системы искусственного интеллекта при управлении роботами, формирование баз знаний и интеллектуаль-ных алгоритмов, экстремальная робототехника, интеллектуальный анализ данных и обучающие системы.
Представляет интерес для научных работников, аспирантов, преподавателей вузов, магистрантов, студентов и школьников.

Цифровые двойники: концепция и области применения. Digital Twins: Concept and Applications

Серова Е. Г., Сумятина В. О., В кн.: Робототехника и искусственный интеллект.: Красноярск: ЛИТЕРА-принт, 2021. С. 91–97.

Цифровая трансформация повышает конкурентоспособность предприятий, способствует развитию интеллектуальных технологий и систем, формированию инновационных бизнес-моделей. Одной из современных концепций этого направления является концепция цифровых двойников. Статья посвящена литературному обзору, основанному на библиометрическом анализе с помощью программного обеспечения VOSviewer, и фокусируется на теме цифровых двойников. Цель исследования – изучить и проанализировать динамику интереса в академической среде к ...

Добавлено: 28 декабря 2021 г.

Научное направление: Компьютерные науки Электроника и электротехника

Язык: русский

Полный текст

Ключевые слова: искусственный интеллект управление знаниями робототехника мехатроника Интеллектуальный анализ данных (Data Mining)

Proceedings of the 11th Workshop on Automated Knowledge Base Construction (AKBC 2026)

[б.и.], 2026.

Добавлено: 28 октября 2026 г.

Имитационные игры и искусственный интеллект: возвращение к корням проекта исследований экспертизы и опыта (SEE) третьей волны социологии науки

Иванов Д. В., ИНТЕРакция. ИНТЕРвью. ИНТЕРпретация 2026 Т. 18 № 2 С. 13–29

Статья посвящена решению методологического противоречия, возника- ющего при попытке инкорпорировать искусственный интеллект (ИИ) в ка- чественные социологические исследования (преимущественно укорененные в интерпретативистской парадигме). Если в количественных исследованиях ИИ, как минимум на первый взгляд, органично вписывается в естественно-научный идеал инструментального дистанцирования, то для качественной традиции, требующей чувствительности к контексту и близости к источ- нику субъективных смыслов, ...

Добавлено: 28 октября 2026 г.

Molecular dynamics and machine learning insights into oil-brine interfacial tension: Uncovering roles of dissolved gases and salinity

Nikitiuk B., Lenev D., Писарев В. В. и др., Journal of Colloid and Interface Science 2026 Vol. 718 Article 140444

Добавлено: 28 октября 2026 г.

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.

PARSE: Physical attribute representativity and stationarity evaluator open-source library for 3D images using scalar and vector metrics

Zubov A., Zubov A., Малявко, Я. и др., Computer Physics Communications 2025 Vol. 317 Article 109860

Добавлено: 28 октября 2026 г.

Amplifying Latent Safety in Large Language Models via Gated Activation Steering

Roman Prosvirnin, Suslov A., Aleksei Soldatov и др., Computation 2026 Vol. 14 No. 10 Article 261

Добавлено: 27 октября 2026 г.

PACTraD: Multi-Task Benchmark and Domain-Specific Attention Mechanism for Wildlife Classification, Detection, and Segmentation in Protected Area Camera Trap Data

Aleksei Samarin, Назаренко А. А., Nazarenko D. и др., Big Data and Cognitive Computing 2026 Vol. 10 No. 11 P. 1–52

Добавлено: 27 октября 2026 г.

2026 10th Scientific School Dynamics of Complex Networks and their Applications

IEEE, 2026.

Добавлено: 26 октября 2026 г.

A Curated Dataset for Chemical Characterization of Heated Tobacco Product Aerosol

Maddalena L., Yildiz B., Del Vecchio Blanco F. и др., Scientific data 2026 P. 1–20

Добавлено: 26 октября 2026 г.

A Multi-Feature Fusion Deep Neural Network with Attention for Multi-Task Crop Monitoring

Obsie E. Y., Zhan Y., Liu Y., Engineering Research Express 2026 Article 7

Добавлено: 22 октября 2026 г.

A Neural Network Approach for Generating Libration Point Orbits

Lev Pyatko, Sergey Aksenov, Regular and Chaotic Dynamics 2026 Vol. 31 No. 5 P. 794–813

In the circular restricted three-body problem, families of periodic and quasi-periodic orbits exist in the vicinity of the libration points and are of significant interest for practical applications. This work presents a neural network-based algorithm for orbit construction and station-keeping, applicable to both periodic and quasi-periodic orbits near collinear libration points. The method employs a ...

Добавлено: 19 октября 2026 г.

Основы теории информации

Воронцова Т. Д., М.: Академия, 2025.

Учебник подготовлен в соответствии с требованиями федеральных государственных образовательных стандартов среднего профессионального образования и предназначен для изучения профессиональных модулей «Защита информации в информационно-телекоммуникационных системах и сетях с использованием программных и программно-аппаратных, в том числе криптографических средств защиты» и «Защита информации в автоматизированных системах программными и программно-аппаратными средствами». Содержание учебника включает в себя аксиоматику теории информации, а также такие фундаментальные понятия, как ...

Добавлено: 19 октября 2026 г.

A Reproducible Microscopy Acquisition Pipeline and Microscopy-Aware Attention for Classification, Detection, and Segmentation of Microorganisms

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.

Studies in Computational Intelligence

Springer, 2026.

Добавлено: 13 октября 2026 г.

Proceedings of the 3rd International Conference on Sustainability: Developments and Innovations. Proceedings of ICSDI 2026, Volume 4. Lecture Notes in Civil Engineering (LNCE, volume 886)

Springer, 2026.

Добавлено: 13 октября 2026 г.

Sandpile Cellular Automata with Manna Rule on the Chung-Lu Graph: Application to X Social Network

Дмитриев А. В., Корнилов В. В., Batienkov R., Lecture Notes in Civil Engineering 2026 Vol. 886 P. 249–255

Добавлено: 13 октября 2026 г.

Sandpile Cellular Automata with Manna Rule on the Chung-Lu Graph: Application to X Social Network

Дмитриев А. В., Shulman I., Лебедев А. А., Studies in Computational Intelligence 2026 Vol. 1265 P. 266–273

Добавлено: 13 октября 2026 г.

Неравновесное состояние в квазиодномерных сверхпроводящих каналах

Арутюнов К. Ю., Харитонов И. А., Петросянц К. О., JETP Letters 2026 Vol. 124 No. 6 P. 1–16

Добавлено: 13 октября 2026 г.

When universal machine learning models fail in capacitance prediction for carbon-based supercapacitors: Leakage-aware validation and electrolyte screening

Makarov D. M., Каликин Н. Н., Fashchevsky K. A. и др., Electrochimica Acta 2026 Vol. 579 Article 150159

Добавлено: 13 октября 2026 г.

LiteKV: A KV cache compression method for efficient inference on resource-constrained devices

Zhang Z., Ильвовский Д. А., Information Processing and Management 2026 Vol. 63 No. 7

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.

Ranging Precision Comparison of Direct and Non-Line-of-Sight LiDAR Systems Based on SNSPD

Махлуф М., Ожегов Р. В., Елезов М. С. и др., Фотоника 2026 Vol. 20 No. 6 P. 414–423

В данной работе проведено сравнение точности дальнометрии лидарных архитектур прямого времени пролёта (dToF) и вне прямой видимости (NLOS), обе из которых используют сверхпроводящий нанопроволочный детектор одиночных фотонов (SNSPD). Обе системы работают на длине волны 1550 нм с импульсным лазером длительностью 50 пс и методом коррелированного во времени счёта одиночных фотонов (TCSPC). Конфигурация dToF обеспечила точность около 100 мкм ...

Добавлено: 12 октября 2026 г.

Человек и технический космос

Тульчинский Г. Л., Философские науки 2026 Т. 68 № 6 С. 32–58

В работе техника рассматривается как особая форма бытия, выходящая за пределы утилитарного и инструментального понимания и формирующая новое онтологическое пространство. Это пространство описывается как технокосмос или метакосмос: автономная и самопорождающаяся реальность, в которой технологии не просто обслуживают человеческие потребности, но начинают конституировать собственную логику существования, включая человека в новые формы со-бытия с техникой. Ключевым методологическим ...

Добавлено: 11 октября 2026 г.

Регулирование искусственного интеллекта в Европейском союзе, Соединенных Штатах, Китае и Южной Корее: между развитием инноваций и контролем

Виноградов В. А., Кузнецова Д. В., Вестник Санкт-Петербургского университета. Серия 14. Право 2026 Т. 17 № 3 С. 796–816

Осознавая огромный потенциал технологий искусственного интеллекта (ИИ), многие страны стремятся к их развитию и борются за лидерство в данной сфере. Вместе с тем развитие ИИ-технологий сопряжено с целым рядом рисков, которые необходимо предотвратить. Долгое время основную роль в регулировании ИИ играли различные принятые разработчиками систем ИИ добровольные обязательства, кодексы этики. Однако сейчас стало очевидно, что ...

Добавлено: 10 октября 2026 г.