Architecture of a software system for designing robust business processes

Сборник трудов конференции "Математические идеи академика П.Л. Чебышёва, их приложения в естественных науках и технологиях искусственного интеллекта» ...

Добавлено: 20 июня 2026 г.

ИНТЕГРАЦИЯ ТЕХНОЛОГИИ ГЕНЕРАТИВНОГО ИСКУССТВЕННОГО ИНТЕЛЛЕКТА В ОБРАЗОВАТЕЛЬНЫЙ ВИДЕОКОНТЕНТ

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.

Benchmarking DNA large language models on quadruplexes

Cherednichenko O., Herbert A., Попцова М. С., Computational and Structural Biotechnology Journal 2025 Vol. 27 P. 992–1000

Добавлено: 19 июня 2026 г.

Kolmogorov–Arnold networks for genomic tasks

Попцова М. С., Briefings in Bioinformatics 2025 Vol. 26 No. 2 P. 1–11

Добавлено: 19 июня 2026 г.

Графовые паттерны в несогласованных декларативных моделях процессов

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.

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.

Среда Онтологически Контролируемых Вычислительных Экспериментов в Химии и Материаловедении

Глушко А. А., Незнанов А. А., В кн.: Перспективные материалы и технологии (ПМТ-2024) : Сборник докладов Международной научно-технической конференции ИПТИП РТУ МИРЭА, Москва, 12–16 апреля 2024 годаТ. 1.: М.: РТУ МИРЭА, 2024. С. 380–385.

Работа раскрывает основные принципы, проектные решения и инструменты, которые легли в основу программной системы для анализа результатов реальных экспериментов и проведения вычислительных экспериментов в химии и материаловедения. Акцент сделан на формализации знания на нескольких уровнях и повышении эффективности работы экспертов предметной области за счёт обогащения классического представления данных разделяемыми онтологиями. Это, в свою очередь, облегчает ...

Добавлено: 29 апреля 2026 г.

Разработка моделей для расчета задержек доступа к контенту с учетом кеширования в сетях NDN

Якименко С. И., Информационно-управляющие системы 2026 № 2 С. 36–48

Введение: кеширование позволяет снизить задержку доступа к контенту с помощью его приближения к пользователям и разгрузки облачного уровня сети. Для этого применяются граничные серверы, однако стандартный стек TCP/IP не использует возможности кеширования полностью, поэтому необходимо рассмотреть модель кеша, задействующего более приспособленный для данной функции стек Named Data Networking. Цель: разработать модели для оценки задержек доступа к ...

Добавлено: 9 марта 2026 г.

Сообщество, связанное в общее тело, и тела, созданные одним аффектом

Петров К. А., Логос 2025 Т. 35 № 5 С. 93–114

Концепт задействования отсылает к идее контингентности границы тела/техники и в этом качестве выступает основанием для появления множественных онтологий тел в текстах Аннмари Мол. Однако задействование не означает бесконечной податливости тела. Для авторов, работающих в рамках исследований науки и технологий, тело обладает собственной несводимой материальностью. Исследуя опыт больных сахарным диабетом, Мол и Джон Ло показывают существующие ...

Добавлено: 18 ноября 2025 г.

Evaluating Structural Complexity of Workflow Nets Modeling Asynchronous Agent Interactions

Е. Zemlyanoy, R. Nesterov, Proceedings of the Institute for System Programming of the RAS 2025 Vol. 37 No. 4-2 P. 47–68

Добавлено: 21 сентября 2025 г.

Discovering hierarchical process models: an approach based on events partitioning

A. K. Begicheva, I. A. Lomazova, R. A. Nesterov, Modeling and Analysis of Information Systems 2024 Vol. 31 No. 3 P. 294–315

Process mining — это область компьютерных наук, которая занимается синтезом и анализом моделей процессов на основе автоматически генерируемых журналов событий. В настоящее время многие организации используют эту технологию для оптимизации и совершенствования бизнес-процессов. Однако синтезированная модель процесса может быть слишком подробной, сложной и трудной для понимания экспертами. В работе мы рассматриваем задачу синтеза иерархической модели ...

Добавлено: 14 сентября 2024 г.

Агентная модель распространения банковской паники

Раменская А. В., Фот Н. П., Яркова О. Н., В кн.: Имитационное моделирование. Теория и практика (ИММОД-2023). Сборник трудов одиннадцатой всероссийской научно-практической конференции по имитационному моделированию и его применению в науке и промышленности. Казань, 2023.: Каз.: Издательство АН РТ, 2023. С. 691–697.

Добавлено: 11 сентября 2024 г.