?
Simulation of Residential Real Estate Markets in the Largest Russian Cities
Economy of Regions. 2022. Vol. 18. No. 2. P. 609–622.
Alekseev A.
Язык:
английский
Flamarion M. V., Пелиновский Е. Н., Nonlinear Dynamics 2026 Vol. 114 Article 784
Добавлено: 5 июня 2026 г.
Seul: PMLR, 2026.
Добавлено: 4 июня 2026 г.
Добавлено: 4 июня 2026 г.
Гомеоморфизмы топологических пространств называются эквивалентными по надстройке, если надстройки над ними топологически эквивалентны. В частности, топологически сопряженные гомеоморфизмы эквивалентны по надстройке. Известно, что для гомологически неприводимых гомеоморфизмов их топологическая сопряженность является необходимым и достаточным условием их эквивалентности по надстройке. Тогда как инварианты топологической сопряженности гомологически приводимых гомеоморфизмов во многих случаях являются избыточными для эквивалентности по ...
Добавлено: 3 июня 2026 г.
Гнетов Ф. А., Конаков В. Д., Успехи математических наук 2026 Т. 81 № 3 (489) С. 161–162
Пусть M обозначает симметрическое пространство некомпактного типа ранга 1. Опираясь на фундаментальную работу [1], в [2] было показано, что плотность соответствующим образом нормированной суммы независимых Hn-значных случайных величин, определенная через сложение Мёбиуса в модели шара Пуанкаре, сходится к фундаментальному решению соответствующего уравнения теплопроводности. Пределом являлся нормальный закон на Hn, соответствующий ядру теплопроводности, определяемому оператором Лапласа–Бельтрами. ...
Добавлено: 2 июня 2026 г.
Силаков Д. В., Системный администратор 2026 № 3 С. 28–33
В статье про платформы для разработки открытого ПО в Китае мы рассказали про GitCode – молодой проект, позиционируемый как площадка для разработчиков со всего мира. Сейчас на GitCode размещаются проекты, созданные в КНР, но некоторые из них уже известны и на международной арене. Помочь открытым проектам в становлении, развитии и расширению аудитории призван фонд OpenAtom ...
Добавлено: 2 июня 2026 г.
Slivnitsin P., Мыльников Л. А., Engineering Applications of Artificial Intelligence 2026 Vol. 179 Article 115185
Добавлено: 29 мая 2026 г.
Gorbounov Vassily, Kazakov A., Data Analytics and Topology 2025 Vol. 1 No. 1 P. 33–45
Добавлено: 28 мая 2026 г.
Мокиенко О. А., Zisman M. A., Бобров П. Д. и др., American Journal of Physical Medicine and Rehabilitation 2026 Vol. 105 No. 6 P. 555–563
Добавлено: 28 мая 2026 г.
Добавлено: 28 мая 2026 г.
Добавлено: 28 мая 2026 г.
Пакшин П. К., Legal Issues in the Digital Age 2026 Vol. 7 No. 1 P. 32–48
Искусственный интеллект выполняет значимую функцию в процессе автоматизации, минимизируя операционное участие человека в таких сферах, как медицина, искусство и юриспруденция. Несмотря на исторически тесную взаимосвязь искусства и технологий, именно генеративный искусственный интеллект расширил потенциал для творческой деятельности. Существенным катализатором этого процесса стало распространение предобученных систем искусственного интеллекта, интенсифицировавших развитие технологий в области обработки естественного языка ...
Добавлено: 31 марта 2026 г.
Мезенцев А. С., Ясницкий В. Л., Миролюбова Т. В. и др., В кн.: Искусственный интеллект в решении актуальных социальных и экономических проблем ХХI века : Сборник статей по материалам Десятой всероссийской научно-практической конференции с международным участием (г. Пермь, ПГНИУ, 9–10 октября 2025 г.).: Пермский государственный национальный исследовательский университет, 2025. С. 148–150.
На примере серийного производства стальных отливок показана возможность применения нейронных сетей в качестве системы поддержки принятия решений по снижению
отрицательных экономических последствий некоторых нештатных ситуаций, связанных
со сбоями поставок сырьевого материала.
Ключевые слова: нештатная ситуация, производственный брак, нейронная сеть, прогнозирование, сырьевой материал, моделирование ...
Добавлено: 15 февраля 2026 г.
Ясницкий Л. Н., Голдобин М. А., В кн.: Искусственный интеллект в решении актуальных социальных и экономических проблем ХХI века : Сборник статей по материалам Десятой всероссийской научно-практической конференции с международным участием (г. Пермь, ПГНИУ, 9–10 октября 2025 г.).: Пермский государственный национальный исследовательский университет, 2025.
В статье предложен алгоритм нейросетевого метода поиска выбросов статистической информации. Алгоритм основан на анализе поведения накопленной ошибки обучения
множества нейросетей персептронного типа с одним скрытым слоем, полученной суммированием для каждого примера обучающего набора данных. Количество нейронов
скрытого слоя каждой нейросети определяется исходя из следствия теоремы Арнольда –
Холмогорова – Хехт-Нильсена, которое регламентирует количество связей и количество
нейронов скрытого слоя, ...
Добавлено: 15 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.
Добрынская В. В., Томтосов А. Ф., Речмедина С., / NRU HSE. Series WP BRP 60/FE/2017 "SERIES: FINANCIAL ECONOMICS". 2025.
Добавлено: 21 января 2026 г.
Теплова Т. В., Соколова Т. В., Кисса Д. С. и др., Журнал Новой экономической ассоциации 2026 Т. 70 № 1 С. 157–190
Мы впервые применяем объяснимый искусственный интеллект (ИИ) для выявления влияния различных показателей экологической и социальной ответственностей и корпоративного управления (ESG) компаний- эмитентов на риск снижения цен акций (далее — downside риск, или РСЦА) на российском рынке. Методология основана на двухэтапном подходе, включающем построение нейронных сетей с плотными слоями и определение значений векторов Шепли (из теории ...
Добавлено: 17 октября 2025 г.
Ясницкий Л. Н., Голдобин М. А., Прикладная информатика 2025 Т. 20 № 3(117) С. 85–100
В настоящее время нейросетевые методы и технологии довольно широко используются на производственных предприятиях для обнаружения, классификации, устранения и выявления причин возникновения брака, прогнозирования качества и свойств получаемых изделий, подбора оптимальных параметров производственно-технологических процессов, выявления и исследования их закономерностей. Однако остается не решенной важная задача определения таких диапазонов значений технологических параметров, при которых вероятность возникновения брака ...
Добавлено: 10 июля 2025 г.
V.P. Stepashkina, M.I. Hushchyn, Doklady Mathematics 2024 Vol. 110 No. 1 P. S95–S102
This paper presents the development and evaluation of methods for detecting cyberattacks on industrial systems using neural network approaches. The focus is on the task of detecting anomalies in multivariate time series, where the diversity and complexity of potential attack scenarios require the use of advanced models. To address these challenges, a transformer-based autoencoder architecture ...
Добавлено: 25 марта 2025 г.
Джейранян А. Д., Плаксин М. А., В кн.: Экономика 5.0: коллективный интеллект и развитие: материалы VIII Пермского экономического конгресса (г.Пермь, ПГНИУ, 1–2 февраля 2024 г.).: Пермь: ПГНИУ, 2024. С. 83–92.
В статье оценивается возможность использовать действующие на се-годня общедоступные системы генеративного искусственного интеллекта для организации групповой экспертизы программных проектов. Предлагаются формулировки запросов к чат-ботам (инстрактов, промптов), которые призваны обеспечить получение нужной информации. ...
Добавлено: 17 февраля 2025 г.
Ясницкий Л. Н., Плотникова Е. Г., Прикладная информатика 2024 Т. 19 № 5 С. 88–100
Выбросы в статистических данных, являющиеся результатом ошибочно собранной информации, часто становятся препятствием для успешного применения метода моделирования, основанного на машинном обучении, во многих предметных областях. Наличие выбросов в наборах данных снижает точность моделей машинного обучения, а в некоторых случаях делает применение этих методов невозможным. Существующие в настоящее время методы выявления выбросов ненадежны. Они принципиально не ...
Добавлено: 29 ноября 2024 г.
A.A. Ziazetdinov, V.V. Zunin, I.I. Romanova, , in: 2024 International Russian Automation Conference (RusAutoCon).: IEEE, 2024. P. 937–942.
Добавлено: 19 сентября 2024 г.
Евсютин О. О., Мельман А. С., Подболотов Д. И. и др., В кн.: Сборник трудов по материалам IX Международной конференции и молодежной школы "Информационные технологии и нанотехнологии (ИТНТ-2023)".: Самарский национальный исследовательский университет имени академика С.П. Королева, 2023.
Добавлено: 10 сентября 2024 г.