On the Decision Tree Complexity of Threshold Functions

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.

Polynomial Threshold Functions for Decision Lists

Vladimir Podolskii, Nikolay V. Proskurin, , in: 33rd International Symposium on Algorithms and Computation (ISAAC 2022). LIPIcs, Volume 248.: Saarbrücken, Вадерн: Schloss-Dagstuhl - Leibniz Zentrum für Informatik, 2022. Ch. 52 P. 52:1–52:12.

Добавлено: 29 ноября 2023 г.

Organizing Contexts as a Lattice of Decision Trees for Machine Reading Comprehension

Galitsky B., Ильвовский Д. А., Гончарова Е. Ф., , in: Proceedings of the 10th International Workshop "What can FCA do for Artificial Intelligence?"Vol. 3233.: CEUR Workshop Proceedings, 2022. P. 75–87.

Добавлено: 1 ноября 2022 г.

Delay Analysis of Massive Unsourced ALOHA-based Protocols with User Authentication

Nesterenkov O., Chemodanov A., Turlikov A., , in: 2022 Wave Electronics and its Application in Information and Telecommunication Systems (WECONF) 30 May - 3 June 2022, St. Petersburg, Russia.: IEEE, 2022. Ch. 180440 P. 1–5.

Добавлено: 28 октября 2022 г.

Arbitrarily accurate approximation of numerical characteristics of stationary ALOHA Channels

Burkov A. A., Shneer S., Turlikov A. M., , in: WAVE ELECTRONICS AND ITS APPLICATION IN INFORMATION AND TELECOMMUNICATION SYSTEMS. 2021. (WECONF 2021) St. Petersburg, Russia, 31 May - 4 June 2021.: IEEE, 2021. Ch. 9470700 P. 1–8.

Добавлено: 28 октября 2022 г.

Использование метода интеллектуального анализа данных для прогнозирования академически рискованных студентов в зависимости от их темперамента (на примере факультета ИМиКН в НИУ ВШЭ-Нижний Новгород)

Шадрина Е. В., Вестник Нижегородского университета им. Н.И. Лобачевского. Серия: Социальные науки 2022 № 3(67) С. 229–236

Рассматривается влияние темперамента на академическую успеваемость студентов первого курса в НИУ ВШЭ-Нижний Новгород на примере факультета Информатики, Математики и Компьютерных наук. Материалом для исследования послужила информация о темпераменте, степени экстраверсии, стабильности и других личностных чертах студентов, полученная путем проведения опроса. В исследовании принимали участие студенты первого и второго курса факультета ИМиКН 2017-2018 учебного года. Далее ...

Добавлено: 18 октября 2022 г.

A Brief IT-Project Risk Assessment Procedure for Business Data Warehouse Development

Кравченко Т. К., Шевгунов Т. Я., , in: Informatics and Cybernetics in Intelligent Systems: Proceedings of 10th Computer Science On-line Conference 2021Vol. 3.: Cham: Springer, 2021. P. 230–240.

Добавлено: 26 сентября 2021 г.