7th International Conference, ICR 2022, Fuzhou, China, December 16-18, 2022, Proceedings

doi:10.1007/978-3-031-23609-9

?

7th International Conference, ICR 2022, Fuzhou, China, December 16-18, 2022, Proceedings

Springer, 2022.

Под общей редакцией: A. Ronzhin, R. Meshcheryakov, Z. Xiantong

LIRS-ArtBul: Design, Modelling and Construction of an Omnidirectional Chassis for a Modular Multipurpose Robotic Platform

Apurin A., Abbyasov B., Safarova L. и др., , in: 7th International Conference, ICR 2022, Fuzhou, China, December 16-18, 2022, Proceedings.: Springer, 2022. P. 70–80.

Добавлено: 31 января 2023 г.

Comparison of Monocular ROS-Based Visual SLAM Methods

Safarova L., Abbyasov B., Tsoy T. и др., , in: 7th International Conference, ICR 2022, Fuzhou, China, December 16-18, 2022, Proceedings.: Springer, 2022. P. 81–92.

Добавлено: 31 января 2023 г.

Научное направление: Компьютерные науки Технические науки

Язык: английский

DOI

Ключевые слова: интеллектуальная робототехника Intelligent Robots взаимодействие человека и робота human-robot interaction (HRI)

7th International Conference, ICR 2022, Fuzhou, China, December 16-18, 2022, Proceedings

Non-linear in-band interference cancellation on base of conjugate gradients method

Degtyarev A., Bakhurin S., Юдин Н. Е., DSPA 2026 P. 1–6

Добавлено: 26 мая 2026 г.

Comparative Study of Training Methods and Architectures of Echo State Networks

Андросов И. А., Proceedings of the Institute for System Programming of the RAS 2026 Vol. 38 No. 3 P. 87–114

В работе рассматриваются сети эхо-состояний (Echo State Network, ESN), которые являются одними из самых распространенных способов реализации резервуарных вычислений. Они состоят из рекуррентной нейронной сети, веса которой выбираются один раз и не обучаются, и выходного, обычно линейного, обучаемого слоя. Такой подход позволяет создавать энергоэффективные и быстрые нейронные сети, способные обучаться в режиме реального времени. Но ...

Добавлено: 26 мая 2026 г.

Рефакторинг исходного кода на основе LLM и расширения UML

Караваева Е. А., Кулигин Л. А., Резуник Л. и др., Труды Института системного программирования РАН 2026 Т. 38 № 3 С. 67–94

В статье представлен метод рефакторинга исходного кода на основе интеграции большой языковой модели (LLM) и расширенной UML-модели программного кода. Предложенный подход позволяет выявлять проблемные участки кода с использованием функций тревожности и структурных метрик классов, а затем выполнять автоматизированный рефакторинг. Ключевой особенностью метода является использование LLM для генерации формальных спецификаций на языке OCL (Object Constraint Language), ...

Добавлено: 24 мая 2026 г.

Coping with AI errors with provable guarantees

Tyukin I., Тюкина Т. А., van Helden D. P. и др., Information Sciences 2024 Vol. 678 Article 120856

Добавлено: 23 мая 2026 г.

Overcoming the Curse of Dimensionality with Synolitic AI

Zaikin A., Sviridov I., Sosedka A. и др., Technologies 2026 Vol. 14 No. 2 Article 84

Добавлено: 23 мая 2026 г.

Stable On-the-Fly Learning for Dynamic Neural Networks With Delayed Inputs

Kibkalo Vladislav, Chertopolokhov V., Mukhamedov A. и др., IEEE Access 2026 Vol. 14 P. 14369–14392

Добавлено: 22 мая 2026 г.

Опыт применения сетевого анализа (SNA) в историческом нарративе полисубъектного региона (на примере валлийской хроники Brut y Tywysogyon)

Лошкарева М. Е., Матвеева Н. Н., Вестник Томского государственного университета. История 2026 № 100 С. 112–118

Предпринята попытка применения сетевого анализа в изучении средневекового нарративного источ ника. Цель исследования – проверка гипотезы о политической фрагментарности как основной причины завоевания Уэльса Англией. Построены сети взаимодействий исторических лиц на основе данных валлийской Хроники принцев с 1193 по 1282 г. Построение сетей демонстрирует, что завоевано Англией было формально объеди ненное княжество, ослабляемое не столько ...

Добавлено: 22 мая 2026 г.

АНАЛИЗ НАПРАВЛЕНИЙ ИННОВАЦИОННОГО РАЗВИТИЯ СРЕДСТВ ИЗМЕРЕНИЙ В РОССИЙСКОЙ ФЕДЕРАЦИИ

Плотников С. О., Альманах современной метрологии 2024 № 2 (38) С. 140–149

Приведены результаты анализа данных, собранных методом экспертного анкетирования сотрудников государственных научных метрологических институтов, а также покупателей средств измерений. ...

Добавлено: 21 мая 2026 г.

АНАЛИЗ СОДЕРЖАНИЯ ФЕДЕРАЛЬНОГО ИНФОРМАЦИОННОГО ФОНДА ПО ОБЕСПЕЧЕНИЮ ЕДИНСТВА ИЗМЕРЕНИЙ В ЧАСТИ ОСЦИЛЛОГРАФОВ

Плотников С. О., Апрелев А. В., Апрелева М. А. и др., Альманах современной метрологии 2022 № 2 (30) С. 94–101

Приведены результаты анализа данных, находящихся в Федеральном информационном фонде по обеспечению единства измерений в части осциллографов. ...

Добавлено: 21 мая 2026 г.

ML-based Fast Simulation of FARICH Responses

Шипилов Ф. А., Barnyakov A., Ivanov A. и др., / Series Physics "arxiv.org". 2026.

Добавлено: 19 мая 2026 г.

Proceedings of the 19th Conference of the European Chapter of the Association for Computational Linguistics (Volume 3: System Demonstrations)

Rabat: Association for Computational Linguistics, 2026.

Добавлено: 19 мая 2026 г.

Dataset of solubility values for organic compounds in binary mixtures of solvents at various temperatures

Беззубов С. И., Malikov D., Krasnov L. и др., Scientific data 2026 Vol. 13 Article 727

Добавлено: 19 мая 2026 г.

Aerokinesis: An IoT-Based Vision-Driven Gesture Control System for Quadcopter Navigation Using Deep Learning and ROS2

Pikalov V., Meshcheryakov V., Kondratev S. и др., Technologies 2026 Vol. 14 No. 1 P. 1–27

This paper presents Aerokinesis, an IoT-based software–hardware system for intuitive gesture-driven control of quadcopter unmanned aerial vehicles (UAVs), developed within the Robot Operating System 2 (ROS2) framework. The proposed system addresses the challenge of providing an accessible human–drone interaction interface for operators in scenarios where traditional remote controllers are impractical or unavailable. The architecture comprises ...

Добавлено: 19 мая 2026 г.

Aerokinesis: An IoT-Based Vision-Driven Gesture Control System for Quadcopter Navigation Using Deep Learning and ROS2

Kondratev S., Yulia Dyrchenkova, Georgiy Nikitin и др., Technologies 2026 Vol. 14 No. 1 Article 69

Добавлено: 19 мая 2026 г.

Parallel Computational Technologies. PCT 2025

Springer, 2025.

Добавлено: 18 мая 2026 г.

KMHCR: A Key-Controlled Signal-Domain Transformation for 5G IoT Security

Ronglin Z., Wei L., Jiahong C. и др., Journal of Signal Processing Systems 2026 Vol. 98 Article 31

Добавлено: 16 мая 2026 г.

DPN Verifier: A Toolkit for Faster Soundness Verification and Repair of Process Models with Data

Суворов Н. М., Proceedings of the Institute for System Programming of the RAS 2026 Vol. 38 No. 3(2) P. 49–66

Сети Петри с данными (DPN) являются расширением классических сетей Петри, позволяющим моделировать процессы, где данные влияют на поток управления, обеспечивая комплексное представление о поведении системы и возможность обнаружения точек отказа, которые в противном случае были бы скрыты. Одним из критериев корректности для моделей процессов является бездефектность. Модель процесса называется бездефектной, если она всегда корректно завершается ...

Добавлено: 16 мая 2026 г.

QGKM: A Quantum Fidelity-Based Graph Clustering Framework for Robust Data Pattern Recognition in Education Social Networks

Xiong N., Long W., He D. и др., Algorithms 2026 Vol. 19 No. 5 Article 386

Добавлено: 13 мая 2026 г.

Proceedings of the 9th Student Research Workshop associated with the International Conference Recent Advances in Natural Language Processing

Velichkov B., Nikolova-Koleva I., Slavcheva M., Shumen: INCOMA Ltd, 2025.

Добавлено: 12 мая 2026 г.

Parallel Computational Technologies, 19th International Conference, PCT 2025, Moscow, Russia, April 8–10, 2025, Revised Selected Papers. (CCIS, volume 2891)

Springer, 2026.

Добавлено: 12 мая 2026 г.

User Perception and Evaluation of a Portrait Drawn by KUKA KR3 AGILUS Manipulator

Zagirov A., Chebotareva E., Osokin S. и др., , in: Interactive Collaborative Robotics. 9th International Conference, ICR 2024, Mexico City, Mexico, October 14–18, 2024, Proceedings.: Cham: Springer, 2024. P. 45–58.

Добавлено: 19 февраля 2025 г.

Decentralized Unlabeled Multi-agent Pathfinding Via Target And Priority Swapping

Дергачев С. А., Яковлев К. С., , in: ECAI 2024. 27th European Conference on Artificial Intelligence, October 19 – 24 October 2024, Santiago de Compostela, Spain – Including 13th Conference on Prestigious Applications of Intelligent Systems (PAIS 2024).: IOS Press, 2024. P. 4344–4351.

Добавлено: 11 сентября 2024 г.

Decentralized Unlabeled Multi-agent Navigation in Continuous Space

Дергачев С. А., Яковлев К. С., , in: Interactive Collaborative Robotics. 9th International Conference, ICR 2024, Mexico City, Mexico, October 14–18, 2024, Proceedings.: Cham: Springer, 2024. P. 186–200.

Добавлено: 11 сентября 2024 г.

Interactive Collaborative Robotics. 9th International Conference, ICR 2024, Mexico City, Mexico, October 14–18, 2024, Proceedings

Cham: Springer, 2024.

This book constitutes the refereed proceedings of the 9th International Conference on Interactive Collaborative Robotics, ICR 2024, held in Mexico City, Mexico, during October 14–18, 2024. The 32 full papers presented here were carefully reviewed and selected from 62 submissions. These papers focus on the challenges, trends and applications of Human-Robot collaboration in various domains such as Industry, Healthcare, Society ...

Добавлено: 11 сентября 2024 г.