?
Superposition Principle for Tornado Prediction
P. 267–277.
В книге
Book 205. , Springer, 2023.
Глушко А. А., Незнанов А. А., Овчинников С. и др., В кн.: Интеллектуальный анализ данных в нефтегазовой отрасли.: М.: ООО «Геомодель Развитие», 2024. С. 140–143.
С развитием систем мониторинга мы получили возможность собирать ключевые показатели работы устройств в процессе механизированной добычи. Каждый день генерируется огромное количество телеметрии, которая пройдя процесс гармонизации и трансформации может быть использована для прогнозирования состояния оборудования. В докладе представлен обзор и произведён отбор современных математических методов и программных реализации инструментов анализа многомерных нерегулярных временных рядов для ...
Добавлено: 29 апреля 2026 г.
Глушко А. А., Незнанов А. А., Емельянов В. и др., В кн.: Интеллектуальный анализ данных в нефтегазовой отрасли.: М.: ООО «Геомодель Развитие», 2024. С. 42–45.
Сложность задач обработки данных в корпоративных информационных системах нефтегазовой отрасли постоянно растёт в том числе в связи с постоянным ростом количества и разнообразия данных, что требует внедрения современных методологий и инструментов управления данными и знаниями. Многие архитектурные решения уже апробированы консорциумом OSDU, но в условиях локализации и быстро изменяющегося IT-ландшафта необходима не просто попытка повторить ...
Добавлено: 29 апреля 2026 г.
Aczel B., Szaszi B., Clelland H. и др., Nature 2026 Vol. 652 P. 135–142
Добавлено: 27 января 2026 г.
Springer Publishing Company, 2025.
Добавлено: 23 ноября 2025 г.
Tyul’bashev S., Самодуров В. А., Позаненко А. С. и др., Publications of the Astronomical Society of Australia 2025 Vol. 42 Article e059
Добавлено: 20 ноября 2025 г.
Бояров Е. Н., Абрамова С. В., Шитов Э. Н. и др., В кн.: Приморские зори - 2024: Международные научные чтения: сборник научных трудов, Владивосток, 18–20 апреля 2024 года.: Владивосток: Дальневосточный федеральный университет, 2024. С. 166–170.
В статье проведен анализ необходимости и эффективности применения современных средств, в частности искусственного интеллекта и больших данных, в процессах моделирования управления производственными и профессиональными рисками. Рассматривается, каким образом интеграция передовых технологических решений способствует повышению точности прогнозирования потенциальных рисков, а также обеспечивает оптимизацию ресурсов и процессов управления рисками в организациях. Освещаются основные этапы построения моделей управления ...
Добавлено: 24 сентября 2025 г.
Двойнин А. М., Информация и образование: границы коммуникаций 2025 Т. 25 № 17 С. 125–127
В статье рассматриваются проблемы применения методов статистики в педагогических исследованиях: отсутствие информативных показателей, шаблонные виды анализа, фабрикация расчетов, p-hacking и др. ...
Добавлено: 19 августа 2025 г.
Логинова И. В., Пиекалнитс А. С., Грозовский Ф. М., Социология: методология, методы, математическое моделирование 2025 № 60 С. 36–88
Цель настоящей статьи заключается в демонстрации подходов по анализу связей центров компетенций с использованием системы интеллектуального анализа больших текстово-документных данных iFORA на примере картирования области «Промышленные информационноуправляющие и телекоммуникационные системы». Результаты исследования включают апробацию реализованных в системе iFORA подходов и методов к задачам, которые традиционно решаются в рамках организационного сетевого анализа. Основной результат проведенного анализа ...
Добавлено: 6 августа 2025 г.
Maillard J. P., Mihalchenko A., Novikov D. и др., Physical Review D - Particles, Fields, Gravitation and Cosmology 2024 Vol. 109 No. 2 Article 023523
Добавлено: 26 апреля 2025 г.
Ишанхонов А. Ю., Пшиченко Д. В., Можаровский Е. А. и др., Программные системы и вычислительные методы 2024 № 4 С. 140–150
В статье рассматривается роль больших языковых моделей (Large Language Models, LLM) в интегрированных средах разработки (Integrated Development Environment, IDE) нового поколения. Изучаются инструменты, такие как GitHub Copilot, IntelliCode и Alice Code Assistant, в контексте их использования в программировании. Авторы исследуют, каким образом LLM позволяют автоматизировать ключевые задачи разработки, включая автодополнение кода, выявление ошибок, рефакторинг и ...
Добавлено: 10 марта 2025 г.
Кузнецов И. А., Бобунов А. Ю., Бушуев С. А. и др., Конкурентоспособность в глобальном мире: экономика, наука, технологии 2024 № 9 С. 56–61
В статье рассматриваются современные технологии, применяемые в системах рекомендаций (СР) контента с использованием Big Data (больших данных). Изучаются методы обработки и анализа данных, которые позволяют значительно улучшить адаптацию рекомендаций под индивидуальные потребности человека. Анализируются преимущества, связанные с внедрением искусственного интеллекта (ИИ) и машинного обучения (МО) в обработку Big Data для повышения эффективности СР. В работе ...
Добавлено: 10 марта 2025 г.
Mustafina N. I., Плаксин М. А., Mikisheva P. A., Proceedings of the Institute for System Programming of the RAS 2024 Vol. 36 No. 2 P. 47–58
В статье обсуждаются вопросы планирования и управления ресурсами в процессе
тестирования программных систем. В работе представлен метод анализа ACC, используемый в Google
для оптимизации распределения усилий по тестированию различных частей системы. Расширение
метода путем добавления четвертой характеристики - актеров (роли пользователей системы) позволяет более гибко оценивать требования к действиям и уровни навыков пользователей.
Иллюстративные примеры атрибутов и компонентов системы ...
Добавлено: 17 февраля 2025 г.
Krivonosov M., Nazarenko T., Ushakov V. и др., Technologies 2025 Vol. 13 No. 1 Article 13
Добавлено: 23 декабря 2024 г.