На правах рекламы:
SMM продвижение тут - https://seosait-yis.ru/smm
ISSN 0236-235X (P)
ISSN 2311-2735 (E)

Публикационная активность

(сведения по итогам 2020 г.)
2-летний импакт-фактор РИНЦ: 0,493
2-летний импакт-фактор РИНЦ без самоцитирования: 0,425
Двухлетний импакт-фактор РИНЦ с учетом цитирования из всех
источников: 0,932
5-летний импакт-фактор РИНЦ: 0,455
5-летний импакт-фактор РИНЦ без самоцитирования: 0,414
Суммарное число цитирований журнала в РИНЦ: 10613
Пятилетний индекс Херфиндаля по цитирующим журналам: 165
Индекс Херфиндаля по организациям авторов: 255
Десятилетний индекс Хирша: 20
Место в общем рейтинге SCIENCE INDEX за 2020 год: 166
Место в рейтинге SCIENCE INDEX за 2020 год по тематике "Автоматика. Вычислительная техника": 5

Больше данных по публикационной активности нашего журнале за 2008-2020 гг. на сайте РИНЦ

Добавить в закладки

Следующий номер на сайте

2
Ожидается:
25 Июня 2022
Перейти на статьи данного журнала
№1 25/03/2022
PDF (7.9 Мб)

Свежий выпуск

В этом номере журнала представлена формальная модель многоагентных систем для федеративного обучения.

Рассмотрена автоматизация учета рабочего времени сотрудников предприятия в условиях удаленной работы.

Исследован алгоритм поиска идиом в исходных текстах программ, использующий подсчет поддеревьев.

Разработано программное обеспечение для решения обобщенной задачи коммивояжера с ограничениями предшествования и затронуты многие другие актуальные темы.

темы номера





Новости информационных технологий

В Санкт-Петербургском государственном электротехническом университете «ЛЭТИ» им. В.И. Ульянова представлена формальная модель многоагентных систем для федеративного обучения. (18.05.2022)
В работе описываются взаимодействие и координация агентов, которые должны осуществляться с учетом стратегий обучения: последовательно, когда модель обучается по очереди на каждом узле; централизованно, когда модели обучаются параллельно на каждом узле и агрегируются на центральном сервере; децентрализованно, когда обучение и агрегация выполняются на каждом из узлов.

В Казанском (Приволжском) федеральном университете представлен метод классификации изображений с использованием, помимо базовой нейронной сети, дополнительной, способной адаптивно концентрироваться на классифицируемом объекте изображения. (11.05.2022)
В статье предложены варианты применения разработанного метода, демонстрирующие увеличение точности классификации изображений по сравнению с базовой моделью ResNet.

В Институте систем информатики им. А.П. Ершова СО РАН сделан обзор ключевых особенностей и преимуществ основных существующих подходов и систем обработки больших графов на персональном компьютере, таких как GraphChi, TurboGraph, GraphChi-DB и другие, а также распределенных систем, таких как Apache GraphX. (27.04.2022)
В статье проведены сравнительные эксперименты с использованием известного алгоритма восстановления сети связей между узлами по наблюдаемому распространению инфекций среди населения или распространению новостей и мемов в социальных сетях.

В Поволжском государственном технологическом университете предложена реализация программной платформы для создания нейросетевых моделей с их тестированием, используемых для формирования специализированных словарей автоматизированных систем. (19.04.2022)
Авторами исследования разработана архитектура программной платформы для формирования специализированных словарей, обеспечивающая одновременное создание разных нейросетевых моделей в виртуальных контейнерах.

В Уфимском государственном авиационном техническом университете предложен метод для прогнозирования некоторых угроз в сложных распределенных системах. (13.04.2022)
Разработанный в статье метод основан на интеллектуальном анализе и обработке больших разнородных данных, полученных в результате автоматического контроля изменения уровня воды в водных объектах и температуры воздуха в точке измерения.

В Российском центре судебно-медицинской экспертизы Минздрава России совместно с Тверским государственным техническим университетом описан программный комплекс Face marking database, предназначенный для реализации унифицированного алгоритма описания лица по фотоизображению и создания компьютерных программ для автоматизации процесса разметки и расчета размерных физиономических параметров. (06.04.2022)
Разработанный авторами Face marking database позволяет получать и хранить в БД метрическую информацию о фотоизображениях, которая характеризует индивидуальность каждого объекта и может быть использована для поиска аналогов или близких случаев при портретно-криминалистической и (или) судебно-медицинской экспертизе в случаях розыска без вести пропавших, скрывающихся, неустановленных лиц и в комплексной судебно-медицинской экспертизе идентификации личности.

В Санкт-Петербургском государственном электротехническом университете «ЛЭТИ» им. В.И. Ульянова предложено решение проблемы компенсации выбросов загрязняющих веществ в атмосферу. (30.03.2022)
В статье предлагаются подходы и конструктивные решения по компенсации выбросов на основе концепции построения замкнутой системы «Природа–Техногеника».

НАУЧНЫЕ БАЗЫ ДАННЫХ, ПЕРЕЧНИ, КАТАЛОГИ И ИНФОРМАЦИОННЫЕ СИСТЕМЫ, В КОТОРЫЕ ВКЛЮЧЕНО НАШЕ ИЗДАНИЕ

Облако тегов

анализ нечеткая логика эффективность обработка информации программа управление matlab фильтр калмана агент информационные системы имитационная модель облачные вычисления классификация текстов ит-инфраструктура распределенные вычисления интерфейс программный продукт кластеризация тестирование интеллектуальная система системный анализ разработка по математическое моделирование тактический тренажер программная реализация надежность прогнозирование информация экспертная система математическая модель информационная система автоматизация информационные технологии геоинформационная система компьютерное моделирование система управления обработка изображений принятие решений объектно-ориентированное программирование планирование автоматизированная система распознавание искусственные нейронные сети температурное поле интеграция система нечеткий регулятор модель классификация оптимизация мониторинг представление знаний программирование алгоритм база знаний автоматизированная информационная система временной ряд оптимальное управление программный комплекс информационная безопасность мультиагентные системы мультиагентное моделирование проектирование машинное обучение граф поддержка принятия решений искусственный интеллект генетический алгоритм онтология система поддержки принятия решений бд субд онтологии база данных тренажер компьютерное зрение нейронная сеть виртуализация технологический процесс жизненный цикл программное обеспечение генетические алгоритмы реальное время моделирование имитационное моделирование визуализация защита информации обработка данных сапр анализ данных нечеткие множества параллельные вычисления верификация нечеткий вывод нейронные сети многоагентная система диагностика распознавание образов интеллектуальный анализ данных