Информационное представление метода и модели кэширования на основе использования временных меток

Атласов И. В.; Горшков А. В.; А. Ф. Каперко; Коптелова А. С.

?

Информационное представление метода и модели кэширования на основе использования временных меток

Системы управления и информационные технологии. 2024. № 2(96). С. 46–50.

Атласов И. В., Горшков А. В., Каперко А. Ф., Коптелова А. С.

Создано аналитическое представление метода кэширования на основе использованием временных меток, обеспечивающее своевременную актуализацию кэшированных данных при клиент-серверной обработке путем вычисления минимальных временных меток.

Научное направление: Компьютерные науки

Язык: русский

Текст на другом сайте

Ключевые слова: база данных Database кэширование cashing time points временные метки

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.

TreeDQN: Sample-efficient off-policy reinforcement learning for combinatorial optimization

Sorokin D., Kostin A., Савченко Л. В. и др., Knowledge-Based Systems 2026 Vol. 348 Article 116258

Добавлено: 10 июня 2026 г.

Microbial diversity and production of milk spirit using traditional Buryat fermentation and distillation technologies

Namsaraev Z., Nanzatov B., Козлова А. Д. и др., Scientific Reports 2026 Vol. 16 No. 1 Article 17769

Дистиллированные кисломолочные напитки встречаются в пищевой промышленности редко, несмотря на повсеместное распространение растительных спиртных напитков. В настоящее время производство крепких дистиллированных алкогольных напитков из кисломолочных продуктов с использованием традиционных технологий известно лишь среди монголоязычных народов и их сибирских соседей. Данное исследование представляет собой первый междисциплинарный анализ дарасуна, традиционного бурятского спиртного напитка, изготавливаемого из кисломолочного напитка ...

Добавлено: 10 июня 2026 г.

Artificial intelligence and digital twins for failure prediction in data center cooling systems: a comprehensive literature review (2018–2026)

Butorova A., Bobakov V., Sergeev A. и др., European Physical Journal: Special Topics 2026 P. 1–19

Добавлено: 10 июня 2026 г.

Innovations in Information and Decision Sciences. Proceedings of the 13th International Conference on Frontiers in Intelligent Computing: Theory and Applications (FICTA 2025), Volume 4

Springer, 2026.

Добавлено: 8 июня 2026 г.

Revealing Structure-Reporting Patterns of Pyruvylation Effects on 13C NMR Chemical Shifts in Natural Saccharides

Тоукач Ф. В., Smirnova N. S., Zdorovenko E. L. и др., Analytical Chemistry 2026 Vol. 98 No. 15 P. 10988–10996

Добавлено: 25 мая 2026 г.

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

Malikov D., Krasnov L., Kiseleva M. и др., Scientific data 2026 Vol. 13 Article 727

Добавлено: 19 мая 2026 г.

Natural hazard database from Internet publications: text mining with a large language model

Деркачева А. А., Сакиркина М. А., Краев Г. Н. и др., /. 2026.

Добавлено: 28 апреля 2026 г.

Eyetracking and vegetatics data in a cognitive load task

Альшанская Е. И., Мартынова О. В., Portnova G. и др., Mendeley 2024

Данные отслеживания движений глаз и вегетативной активности в задаче с когнитивной нагрузкой Опубликовано: 10 июля 2024 г. | Версия 1 | Исходные данные отслеживания движений глаз и вегетативной активности в задаче с когнитивной нагрузкой с дополнительной ложной обратной связью во втором блоке. ...

Добавлено: 6 марта 2026 г.

Quarterly financial statements Data for Russian firms

Maria Marakueva, Popova P., Data in Brief 2026 Vol. 65 Article 112508

Добавлено: 30 января 2026 г.

Исследование возможностей эмуляторов и учебных стендов для развертывания сетей именованных данных

Якименко С. И., Воронов А. И., Информационные технологии 2026 Т. 32 № 5 С. 243–250

Рассматриваются сети именованных данных (Named Data Networking, NDN), где адресация происходит по имени пакетов. Для данных сетей возникает задача поиска программного обеспечения для разработки учебных стендов, в первую очередь с возможностью исследования их особенностей – агрегации и кэширования. Показано, что в данной задаче предпочтительно не полагаться на готовое программное обеспечение (NDN-Play, mini-NDN), а самостоятельно разрабатывать ...

Добавлено: 1 января 2026 г.

Digital Representation of Youth’ Agency in Culture: A Database of Projects

Сорокин П. С., Новикова В. Д., Гошин М. Е., Frontiers in Psychology 2025 Vol. 16 Article 1716164

Добавлено: 11 декабря 2025 г.

Прагматика в цифровую эпоху: база данных «Рутиникон»

Рахилина Е. В., Гюласарян С. М., Бычкова П., Слово.ру: балтийский акцент 2025 Т. 16 № 2 С. 28–52

Настоящая работа посвящена базе данных «Рутиникон» как цифровому инструменту описания рутин — особого класса формульных фразеологических единиц, которые представляют собой реакции на стандартные экстралингвистические ситуации или комментарии к ним. Например, формула Кого я вижу! — это реакция на ситуацию неожиданной встречи, а Кто там? — стандартная формула-реакция на стук в дверь. Сбор, классификация и исследование ...

Добавлено: 29 октября 2025 г.

РАЗРАБОТКА БАЗЫ ДАННЫХ ОБРАЗЦОВ ГОРНЫХ ПОРОД И РЕЗУЛЬТАТОВ ГЕОМЕХАНИЧЕСКИХ ЛАБОРАТОРНЫХ ИСПЫТАНИЙ

Краюшкин Д. В., Казначеев П. А., Строганова С. М. и др., Геофизические процессы и биосфера 2025 Т. 24 № 3

В процессе лабораторных исследований большого количества образцов горных пород возникает необходимость разработки соответствующей базы данных. Процесс наполнения и поддержки таких баз данных особенно актуален при создании и актуализации математических и физических моделей, описывающих углеводородные и рудные месторождения, газохранилища, инженеярные сооружения (транспортные, гидротехнические, газопроводные и пр.), освоение и эксплуатация которых связана с преобразованием горных пород и критична ...

Добавлено: 21 сентября 2025 г.

BigSolDB 2.0, dataset of solubility values for organic compounds in different solvents at various temperatures

Krasnov L., Malikov D., Kiseleva M. и др., Scientific data 2025 Vol. 12 Article 1236

Solubility is one of the key properties of organic compounds that determines their applications in chemistry, materials science and pharmaceuticals. However, predicting solubility values in any solvent except water from a molecular structure still remains a challenging task in modern cheminformatics, not least due to the lack of large and diverse datasets. In this study, ...

Добавлено: 15 июля 2025 г.