• A
  • A
  • A
  • АБВ
  • АБВ
  • АБВ
  • A
  • A
  • A
  • A
  • A
Обычная версия сайта
  • RU
  • EN
  • Национальный исследовательский университет «Высшая школа экономики»
  • Публикации ВШЭ
  • Глава
  • Predictive analytics of digital conflicts: a neural network approach
  • RU
  • EN
Расширенный поиск
Высшая школа экономики
Национальный исследовательский университет
Приоритетные направления
  • бизнес-информатика
  • государственное и муниципальное управление
  • гуманитарные науки
  • инженерные науки
  • компьютерно-математическое
  • математика
  • менеджмент
  • право
  • социология
  • экономика
по году
  • 2027
  • 2026
  • 2025
  • 2024
  • 2023
  • 2022
  • 2021
  • 2020
  • 2019
  • 2018
  • 2017
  • 2016
  • 2015
  • 2014
  • 2013
  • 2012
  • 2011
  • 2010
  • 2009
  • 2008
  • 2007
  • 2006
  • 2005
  • 2004
  • 2003
  • 2002
  • 2001
  • 2000
  • 1999
  • 1998
  • 1997
  • 1996
  • 1995
  • 1994
  • 1993
  • 1992
  • 1991
  • 1990
  • 1989
  • 1988
  • 1987
  • 1986
  • 1985
  • 1984
  • 1983
  • 1982
  • 1981
  • 1980
  • 1979
  • 1978
  • 1977
  • 1976
  • 1975
  • 1974
  • 1973
  • 1972
  • 1971
  • 1970
  • 1969
  • 1968
  • 1967
  • 1966
  • 1965
  • 1964
  • 1963
  • 1958
  • еще
Тематика
Новости
8 июня 2026 г.
«За 12 лет на нашем счету почти 1000 операций с пробуждением»
В НИУ ВШЭ прошла XIII Летняя нейролингвистическая школа, организованная Центром языка и мозга при поддержке факультета гуманитарных наук НИУ ВШЭ. В центре внимания слушателей была совместная работа нейролингвистов, нейрохирургов и нейрофизиологов в операционной, стандартизация лингвистических парадигм и практические подходы к сохранению речевой функции пациентов.
5 июня 2026 г.
Аспирантка НИУ ВШЭ открыла «невидимую» планировку античного Париона
Исследовательница из НИУ ВШЭ Идиль Малгиль изучила с помощью дрона с лазерным сканером сверхвысокого разрешения древнеримский город Парион, расположенный на территории современной Турции. Благодаря высокой плотности сканирования удалось зафиксировать крошечные неровности рельефа, скрытые под землей и растительностью. Обнаружены следы целых кварталов, террасных систем и стен, которые невозможно было различить ни при обычных раскопках, ни с помощью аэрофотосъемки. Результаты исследованияо публикованы в международном научном журнале Ancient Civilizations from Scythia to Siberia.
2 июня 2026 г.
От Волги до Янцзы: математики из Нижнего Новгорода и Шанхая изучают устойчивость систем
Математики НИУ ВШЭ в Нижнем Новгороде совместно с коллегами из шанхайского Университета Тунцзи исследуют фундаментальные причины структурной устойчивости систем и механизмы их нарушения. О развитии проекта Qualitative Theory of Systems of Ordinary and Partial Differential Equations в рамках программы НИУ ВШЭ «Международное академическое сотрудничество» «Вышке.Главное» рассказала его руководитель, профессор Ольга Починка, заведующая Международной лабораторией динамических систем и приложений НИУ ВШЭ в Нижнем Новгороде.


 

Нашли опечатку?
Выделите её, нажмите Ctrl+Enter и отправьте нам уведомление. Спасибо за участие!

Публикации
  • Книги
  • Статьи
  • Главы в книгах
  • Препринты
  • Верификация публикаций
  • Расширенный поиск
  • Правила использования материалов
  • Наука в ВШЭ

?

Predictive analytics of digital conflicts: a neural network approach

.
Харламов А. А., Pilgun M.
Язык: английский
Текст на другом сайте
Ключевые слова: predictive analyticsneural network approachdigital conflicts

В книге

XII Международная научно-техническая конференция "Нейроинформатика-2020". Сборник научных трудов". М.: МИФИ, 2020
М.: [б.и.], 2020.
Похожие публикации
Caspian Pipeline Consortium Equipment Monitoring System
Белов А. В., Irina V. Arutyunova, , in: Proceedings of the 2025 INTERNATIONAL CONFERENCE "QUALITY MANAGEMENT, DIGITAL SECURITY, INFORMATION TECHNOLOGIES" (2025 QM&DS&IT).: IEEE, 2025. P. 169–173.
Добавлено: 21 апреля 2026 г.
Prediction of Characteristics of Inductive Coupled Radio Frequency Discharge at Low Pressure in One-Dimensional Approximation Using Neural Network Approach
Skvortsov I. V., Shemakhin A.Y,, Danilov I. Y. и др., High Energy Chemistry 2024 Vol. 58 No. Suppl. 3 P. S421–S424
Добавлено: 26 февраля 2026 г.
Enhancing the Effectiveness of Management Decisions in Public Transport through Multi-Agent Technologies
Трофимов С. И., Ymer 2025 Vol. 24 No. 11 P. 1–18
Добавлено: 24 января 2026 г.
Применение нейросетевого подхода к построению современного образовательного процесса в вузе
Бояров Е. Н., Абрамова С. В., Купцова О. В. и др., Педагогика. Вопросы теории и практики 2025 Т. 10 № 5 С. 588–599
Цель исследования заключается в теоретическом обосновании возможности применения нейросетевого подхода к построению современного образовательного процесса в вузе. В статье рассматриваются основные методы машинного обучения, используемые для анализа образовательных данных, обосновывается необходимость их внедрения в образовательный процесс. Особое внимание уделено вопросам интерпретируемости моделей искусственных нейронных сетей (ИНС) и их влиянию на принятие решений в образовательных учреждениях. ...
Добавлено: 9 декабря 2025 г.
Optimization of business processes using artifical intelligence-based automated control systems
D. Pshychenko, Вестник Воронежского института высоких технологий 2024 Vol. 18 No. 3 Article 14
Добавлено: 10 марта 2025 г.
Evaluation of the effectiveness of implementing AI-based CRM systems
Пшиченко Д. В., Инновационная наука 2024 No. 7-2 P. 40–45
Добавлено: 10 марта 2025 г.
Predicting customer churn based on changes in their behavior patterns
Yury A. Zelenkov, Angelina S. Suchkova, Business Informatics 2023 Vol. 17 No. 1 P. 7–17
Добавлено: 2 апреля 2023 г.
The use of predictive modeling for assessing college readiness
Bryer J., Ахмеджанова Д. Р., Andrade H. и др., , in: Enhancing Effective Instruction and Learning Using Assessment Data.: Information Age Publishing Inc., 2022. Ch. 5 P. 83–108.
Добавлено: 31 октября 2022 г.
Application of Predictive Analytics to Sales Planning Business Process of FMCG Company
Panvlyuchenko, K., Panfilov, P., , in: MEDES '21: Proceedings of the 13th International Conference on Management of Digital EcoSystems.: NY: Association for Computing Machinery (ACM), 2021. P. 167–170.
Добавлено: 15 января 2022 г.
Аналитика данных для формирования управленческих решений в образовании
Заир-Бек С. И., Мерцалова Т. А., В кн.: Большие данные в образовании: доказательное развитие образования. Сборник научных статей II Международной конференции, 15 октября 2021 года, Москва.: Издательский дом «Дело» РАНХиГС, 2021. Гл. 4 С. 186–210.
В статье представлены современные подходы к использованию доказательной аналитики при работе с данными для принятия управленческих решений на разных уровнях. Источником стали материалы исследований, проведенных авторами статьи за последние пять лет. Представленные данные и технологии аналитической работы с ними демонстрируют значительную динамику в условиях принятия управленческих решений с использованием результатов аналитических процедур. При этом обращается ...
Добавлено: 22 ноября 2021 г.
Examining private sector strategies for preventing insurance fraud
Тимофеев Ю. В., Skidmore M., , in: The Handbook of Security, 3rd ed.: Palgrave Macmillan, 2022. Ch. 12 P. 239–260.
Добавлено: 24 апреля 2021 г.
About some issues of developing Digital Twins for the intelligent process control in quarries
Deryabin S., Temkin I., Зыков С. В., , in: Knowledge-Based and Intelligent Information & Engineering Systems: Proceedings of the 24th International Conference KES2020Vol. 176.: Elsevier, 2020. P. 3210–3216.
Добавлено: 21 ноября 2020 г.
Analysis of the Situation Connotation on the Example of Assessing the Reaction of Society
Харламов А. А., Pilgun M., International Journal of Future Generation Communication and Networking 2020 Vol. 13 No. 3 P. 37–44
Добавлено: 29 октября 2020 г.
Method of Digital Counterpart Creation of Physical Processes at Productive Foresight Modeling of Cyber-Physical Systems
Кофанов Ю. Н., Сотникова С. Ю., , in: 2020 Moscow Workshop on Electronic and Networking Technologies (MWENT).: IEEE, 2020. P. 1–5.
Добавлено: 9 мая 2020 г.
Comparative Analysis of Predictive Analytics Models in Classification Problems
Жукова Л. В., Поляков К. Л., , in: Actual Problems of Systems and Software Engineering APSSE 2019 (Invited Papers).: Los Alamitos, Washington, Tokyo: IEEE Computer Society, 2019. P. 162–169.
Добавлено: 18 января 2020 г.
Автоматизация процессов компенсационно-предиктивного управления климат-системами интеллектуального здания
Кычкин А. В., Дерябин А. И., Викентьева О. Л. и др., Вестник Московского государственного строительного университета 2019 Т. 14 № 6 С. 734–747
Введение. На основе накопленного опыта в области автоматизации зданий и технических возможностей IoT формируется новый подход к управлению инженерными подсистемами, обеспечивающий заданные параметры качества на протяжении всего периода эксплуатации. В рамках этого подхода исследуются компенсационные и предиктивные алгоритмы, обеспечивающие контроль параметров климата в здании, на основе контроллеров IoT. Цель — повышение эффективности управления инженерными подсистемами ...
Добавлено: 12 сентября 2019 г.
Discovery of technology trends from patent data on the basis of predictive analytics
Dmitry Prokhorenkov, Petr Panfilov, , in: 2018 IEEE 20th Conference on Business Informatics (CBI)Vol. 2: Research-in-Progress Papers and Workshop Papers .: IEEE Computer Society, 2018. P. 148–152.
Добавлено: 11 сентября 2018 г.
Модели и инструменты предиктивной аналитики для цифровой корпорации
Брускин С. Н., Вестник Российского экономического университета им. Г.В. Плеханова 2017 № 5 (95) С. 135–139
В статье рассматриваются перспективные подходы к построению цифровой корпорации с использованием методов и технологий предиктивной аналитики, а также излагаются принципы трансформации существующих в компаниях информационных систем в цифровые системы корпоративного управления. Проведен анализ основных технологических трендов глобальной цифровизации, а также связанных с ними международных исследований. Предложена новая информационная модель цифровой корпорации, которая, в отличие от ...
Добавлено: 20 июля 2018 г.
Profiling satisfied and dissatisfied hotel visitors using publicly available data from a booking platform
Покрышевская Е. Б., Антипов Е. А., International Journal of Hospitality Management 2017 Vol. 67 P. 1–10
Добавлено: 29 сентября 2017 г.
Scientific Matchmaker: Collaborator Recommender System
Макаров И. А., Буланов О. В., Olga Gerasimova и др., , in: Analysis of Images, Social Networks and Texts. 6th International Conference, 2017, Revised Selected PapersVol. 10716.: Cham: Springer, 2018. P. 404–410.
Modern co-authorship networks contain hidden patterns of researchers interaction and publishing activities. We aim to provide a system for selecting a collaborator for joint research or an expert on a given list of topics. We have improved a recommender system for finding possible collaborator with respect to research interests and predicting quality and quantity of ...
Добавлено: 25 июня 2017 г.
Разработка модели прогнозирования численности клиентской базы компании
Андреева А. В., Аудит и финансовый анализ 2011 Т. 6 С. 104–108
В статье рассмотрена проблема прогнозирования численности клиентской базы компании в рамках решения задачи управления клиентами. Автором предложен новый подход к сегментоориентированному прогнозированию численности клиентов, в основе которого лежит адаптация модели движения кадров О.В. Староверова. Также в статье рассмотрены условия применимости данной модели и модификация основных положений в зависимости от характера взаимоотношений клиента и компании. ...
Добавлено: 19 сентября 2012 г.
  • О ВЫШКЕ
  • Цифры и факты
  • Руководство и структура
  • Устойчивое развитие в НИУ ВШЭ
  • Преподаватели и сотрудники
  • Корпуса и общежития
  • Закупки
  • Обращения граждан в НИУ ВШЭ
  • Фонд целевого капитала
  • Противодействие коррупции
  • Сведения о доходах, расходах, об имуществе и обязательствах имущественного характера
  • Сведения об образовательной организации
  • Людям с ограниченными возможностями здоровья
  • Единая платежная страница
  • Работа в Вышке
  • ОБРАЗОВАНИЕ
  • Лицей
  • Довузовская подготовка
  • Олимпиады
  • Прием в бакалавриат
  • Вышка+
  • Прием в магистратуру
  • Аспирантура
  • Дополнительное образование
  • Центр развития карьеры
  • Бизнес-инкубатор ВШЭ
  • Образовательные партнерства
  • Обратная связь и взаимодействие с получателями услуг
  • НАУКА
  • Научные подразделения
  • Исследовательские проекты
  • Мониторинги
  • Диссертационные советы
  • Защиты диссертаций
  • Академическое развитие
  • Конкурсы и гранты
  • Внешние научно-информационные ресурсы
  • РЕСУРСЫ
  • Библиотека
  • Издательский дом ВШЭ
  • Книжный магазин «БукВышка»
  • Типография
  • Медиацентр
  • Журналы ВШЭ
  • Публикации
  • http://www.minobrnauki.gov.ru/
    Министерство науки и высшего образования РФ
  • https://edu.gov.ru/
    Министерство просвещения РФ
  • http://www.edu.ru
    Федеральный портал «Российское образование»
  • https://elearning.hse.ru/mooc
    Массовые открытые онлайн-курсы
  • НИУ ВШЭ1993–2026
  • Адреса и контакты
  • Условия использования материалов
  • Политика конфиденциальности
  • Правила применения рекомендательных технологий в НИУ ВШЭ
  • Карта сайта
Редактору