?
Algorithm for density of angle distribution in random sections of polyhedron
Expert Systems with Applications. 2024. Vol. 235. Article 121195.
Ключевые слова: numerical algorithmsrandom planepolyhedra random sectionangle distributioncrystalline alloysслучайная плоскостьслучайное сечение многогранникачисленный алгоритмплотность распределения угловкристаллический сплав
ПУБЛИКАЦИЯ ПОДГОТОВЛЕНА ПО РЕЗУЛЬТАТАМ ПРОЕКТА:
Степанянц В. Г., Долгов И. М., Хорошилов Г. С. и др., Труды Института системного программирования РАН 2026 Т. 38 № 3 С. 95–110
На рынок постепенно выходят высокоавтоматизированные и подключенные транспортные средства (ТС). В настоящее время предлагаются решения, позволяющие использовать эти технологии для совместного управления дорожным движением, что может значительно повысить его безопасность. В статье анализируются требования к интегрированной среде моделирования подключенных и высокоавтоматизированных ТС и совместной автоматизации управления дорожным движением с высокодетализированным учетом влияния окружающих объектов. Проанализированы ...
Добавлено: 12 мая 2026 г.
Добавлено: 7 апреля 2026 г.
Манохин А. И., Электрооборудование: эксплуатация и ремонт 2026 № 2 С. 75–85
Предложена расширенная методика вычисления коэффициентов теплоотдачи с использованием программ автоматизированного анализа теплового режима радиоэлектронной аппаратуры ТРИАНА (АСОНИКАТ) для различных конструкций. На основе анализа полученных коэффициентов теплоотдачи показано, как задавать реалистичные значения коэффициента конвективной теплоотдачи в SOLIDWORKS Simulation и других CAE системах расчёта теплового режима. Продемонстрированы возможности использования суммарного коэффициента теплоотдачи,учитывающего конвекцию и излучение, для ускорения расчётов ...
Добавлено: 3 апреля 2026 г.
SciTePress, 2024.
Добавлено: 17 марта 2026 г.
IEEE, 2025.
Добавлено: 17 марта 2026 г.
Cham: Springer, 2026.
This book delivers actionable insights through 21 peer-reviewed chapters featuring new methods, models, and applications based on computational intelligence. Discover cutting-edge tools to support smart, efficient decision-making in complex, real-world scenarios. Organized into three parts—prescriptive analytics, soft computing models, and practical case studies—it spans domains such as healthcare, energy, mobility, finance, and public services. Readers ...
Добавлено: 17 марта 2026 г.
Frolov O. V., Safin R. N., Tsoy T. G. и др., Ученые записки Казанского университета. Серия: Физико-математические науки 2025 Vol. 167 No. 4 P. 786–805
Добавлено: 17 марта 2026 г.
Springer, 2026.
Добавлено: 17 марта 2026 г.
Springer, 2026.
Добавлено: 17 марта 2026 г.
Song J., Bai Y., Svinin M. и др., Artificial Life and Robotics 2026 P. 1–13
Добавлено: 17 марта 2026 г.
Kurtc V., Прохоров А. В., Journal of Mathematical Sciences 2025 No. 295 P. 229–240
Добавлено: 12 марта 2026 г.
Kiselev G., Прохоров А. В., Journal of Mathematical Sciences. Vol. 295, No. 2, December, 2025. Mathematical Modeling and AI for Traffic Flows on Networks and Related Topics 2025 No. 295 P. 185–196
Добавлено: 12 марта 2026 г.
М.: Международный центр «Новые научные исследования», 2025.
Сборник содержит статьи участников Международной научно-практической конференции «Научные открытия и инновационные стратегии», состоявшейся 24 мая 2025 г. в г. Москва.
В сборнике научных трудов рассматриваются современные научные проблемы и практики применения результатов научных исследований. Материалы сборника предназначены для научных работников, преподавателей, аспирантов, магистрантов, студентов в целях применения в научной работе и учебной деятельности. Ответственность за аутентичность ...
Добавлено: 18 февраля 2026 г.
Али С., Хижик А. И., Svirin S. и др., Engineering Applications of Artificial Intelligence 2025 Vol. 170 Article 114137
The application of machine learning algorithms in the intelligent diagnosis of three-phase engine has the potential to significantly enhance diagnostic performance and accuracy. Traditional methods largely rely on signature analysis, which, despite being a standard practice, can benefit from the integration of advanced machine learning techniques. In our study, we innovate by combining machine learning ...
Добавлено: 16 февраля 2026 г.
Пермский государственный национальный исследовательский университет, 2025.
Представлены материалы Десятой всероссийской научно-практической конференции с международным участием «Искусственный интеллект в решении
актуальных социальных и экономических проблем ХХI века», которая проводилась 9–10 октября 2025 г. в Перми, ПГНИУ.
Сборник предназначен для научных и педагогических работников, преподавателей, аспирантов, магистрантов, студентов и всех, кто интересуется и занимается проблемами развития и применения методов искусственного интеллекта. ...
Добавлено: 15 февраля 2026 г.
Pothi.com, 2025.
Материалы XXXVIII международной научно-практической конференции ...
Добавлено: 15 января 2026 г.
Springer, 2025.
Добавлено: 26 декабря 2025 г.
Springer, 2020.
Добавлено: 14 октября 2020 г.
Victor Lapshin, Vadim Kaushanskiy, Applied Economics 2016 Vol. 48 No. 58 P. 5654–5666
Добавлено: 23 мая 2016 г.
Чеботарев А. М., Teretenkov A. E., Applied Mathematics and Computation 2014 Vol. 234 P. 380–384
We describe a simple implementation of the Takagi factorization of symmetric matrices $A = U\Lambda U^T$ with unitary $U$ and diagonal $\Lambda$ in terms of the square root of an auxiliary unitary matrix and the singular value decomposition of $A$. The method is based on an algebraically exact expression. For parameterized family $A_\epsilon = A ...
Добавлено: 4 июня 2014 г.
Silaev M. A., V. A. Silaeva, Journal of Physics: Condensed Matter 2013 Vol. 25 No. 22 P. 1–10
We investigate the multiquantum vortex states in a type-II superconductor in both 'clean' and 'dirty' regimes defined by impurity scattering rate. Within a quasiclassical approach we calculate self-consistently the order parameter distributions and electronic local density of states (LDOS) profiles. In the clean case we find the low temperature vortex core anomaly predicted analytically by ...
Добавлено: 19 ноября 2013 г.