?
Метод ускорения объединения распределенных наборов данных по заданному критерию
Информационно-управляющие системы. 2022. № 5(120). С. 2–11.
Тырышкина Е. С., Тумковский С. Р.
Atlasov B., Сельский А. К., Russian Journal of Information Technology in Sports 2025 Vol. 2 No. 1 P. 13–21
В статье рассматривается текущее состояние глобального рынка технологий виртуальной и дополненной реальности (VR/AR) в спорте, отмечается его рост, хотя и более медленный, чем ожидалось ранее. Особое внимание уделено российскому рынку, где развитие VR-технологий в спорте отстает от мировых лидеров, таких как США, страны ЕС и Китай, но при этом имеет значительный потенциал для роста. Проведен ...
Добавлено: 23 июня 2026 г.
IEEE, 2026.
Добавлено: 23 июня 2026 г.
Добавлено: 22 июня 2026 г.
Herbert A., Cherednichenko O., Lybrand T. и др., International Journal of Molecular Sciences 2025 Vol. 26 No. 6 Article 2422
Добавлено: 22 июня 2026 г.
Калужский печатный двор, 2026.
Сборник трудов конференции "Математические идеи академика
П.Л. Чебышёва, их приложения в естественных науках и технологиях искусственного интеллекта» ...
Добавлено: 20 июня 2026 г.
Стогниева О. Н., Чеснокова Н. Е., Отечественная и зарубежная педагогика 2026 Т. 1 № 3 (115) С. 123–131
Внедрение генеративных инструментов искусственного интеллекта в образовательную практику актуализирует проблему педагогически обоснованного использования данных технологий при создании образовательного видеоконтента, который всё чаще применяется в языковом и профессионально-ориентированном обучении.
Цель статьи — провести сравнительный анализ образовательного видеоконтента, созданного с применением генеративных ИИ-инструментов, с позиций теории когнитивной нагрузки и принципов педагогического дизайна, а также выявить дидактические условия повышения ...
Добавлено: 20 июня 2026 г.
Cherednichenko O., Herbert A., Попцова М. С., Computational and Structural Biotechnology Journal 2025 Vol. 27 P. 992–1000
Добавлено: 19 июня 2026 г.
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.
Cham: Springer Publishing Company, 2026.
Добавлено: 18 июня 2026 г.
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.
Beznosikov A., Kormakov G., Grigorievskiy A. и др., Journal of Optimization Theory and Applications 2026 Vol. 209 Article 18
Добавлено: 17 июня 2026 г.
Chertenkov V. I., Щур Л. Н., Lobachevskii Journal of Mathematics 2026 Vol. 47 No. 2 P. 720–727
Добавлено: 16 июня 2026 г.
Добавлено: 16 июня 2026 г.
Добавлено: 16 июня 2026 г.
Добавлено: 16 июня 2026 г.
Novopoltsev M., Tulenkov A., Murtazin R. и др., IEEE Access 2025 Vol. 13 P. 188170–188181
Добавлено: 16 июня 2026 г.
Stepin A., Mozikov M., Kabanov A. и др., IEEE Access 2026 Vol. 14 P. 48127–48144
Добавлено: 16 июня 2026 г.
Abdullaeva I., Karpukhin I., Filatov A. и др., IEEE Access 2026 Vol. 14 P. 59390–59408
Добавлено: 16 июня 2026 г.
Тырышкина Е. С., , in: Proceedings of 2022 IEEE Moscow Workshop on Electronic and Networking Technologies (MWENT).: M.: IEEE, 2022.
Добавлено: 31 мая 2022 г.
Тырышкина Е. С., В кн.: Международной научно-практической конференции «BIG DATA and Advanced Analytics».: Мн.: [б.и.], 2022.
В данной работе рассматривается проблема снижения затрат машинного времени за счет разработки и реализации метода ускорения операции соединения распределенных массивов данных по заданному критерию. Были решены следующие задачи: проведено исследование архитектуры распределенных хранилищ данных и алгоритмов параллельных вычислений; на основании этих исследований установлены лимитирующие стадии, замедляющие процесс переработки; разработан метод, исключающий установленные лимитирующие стадии; на ...
Добавлено: 31 мая 2022 г.
Тырышкина Е. С., В кн.: Межвузовская научно-техническая конференция студентов, аспирантов и молодых специалистов имени Е.В. Арменского. Материалы конференции.: М.: МИЭМ НИУ ВШЭ, 2022.
В данной работе рассматривается проблема снижения затрат машинного времени за счет разработки и реализации метода ускорения операции соединения распределенных массивов данных по заданному критерию. Были решены следующие задачи: проведено исследование архитектуры распределенных хранилищ данных и алгоритмов параллельных вычислений; на основании этих исследований установлены лимитирующие стадии, замедляющие процесс переработки; разработан метод, исключающий установленные лимитирующие стадии; на ...
Добавлено: 31 мая 2022 г.
С.Д. Кузнецов, Посконин А. В., Труды Института системного программирования РАН 2013 Т. 24 С. 327–258
В современном мире всё острее встает проблема работы с огромными объемами данных и большими нагрузками. Крупные Web-приложения, социальные сети, различные научные исследования, бизнес-аналитика, а также множество других областей, так или иначе, сталкиваются с проблемами управления и анализа данных большого объема («big data»). Кроме анализа уже накопленного объема данных, возникают задачи манипулирования данными под большой нагрузкой, ...
Добавлено: 30 января 2018 г.
Клеменков П. А., Кузнецов С. Д., Труды Института системного программирования РАН 2012 Т. 23 С. 143–158
Большие данные поставили перед традиционными системами хранения и обработки новые сложные задачи. В данной статье анализируются возможные способы их решения, ограничения, которые не позволяют сделать это эффективно, а также приводится обзор трех современных подходов к работе с большими данными: NoSQL, MapReduce и обработка потоков событий в реальном времени. ...
Добавлено: 31 октября 2017 г.