На правах рекламы:
ISSN 0236-235X (P)
ISSN 2311-2735 (E)

Авторитетность издания

ВАК - К1
RSCI, ядро РИНЦ

Добавить в закладки

Следующий номер на сайте

2
Ожидается:
16 Июня 2024
Перейти на статьи данного журнала
Т.37 №1 16/03/2024
PDF (6.3 Мб)

Свежий выпуск

В этом номере журнала представлено автоматическое конфигурирование маршрутизаторов

Приведен анализ времени выполнения теста неравенства Белла

Разработана модель биотехнологических процессов

Исследована нейросетевая диагностика заболеваний сердечно-сосудистой системы

В выпуске также обсуждаются многие другие актуальные темы

темы номера





Новости информационных технологий

В Казанском национальном исследовательском техническом университете им. А.Н. Туполева–КАИ представлены результаты разработки интеллектуальной системы анализа транспортных потоков (24.04.2024)
Полученные результаты использованы для эффективного управления транспортными потоками, повышения пропускной способности улично-дорожной сети, предотвращения автомобильных заторов, уменьшения задержек в движении транспорта, повышения безопасности дорожного движения, оптимизации перевозочного процесса, информирования участников дорожного движения о дорожно-транспортной ситуации и вариантах оптимального маршрута движения, обеспечения бесперебойного движения наземного городского пассажирского транспорта.

В Самарском государственном техническом университете предложены алгоритмы выбора параметров электрооборудования и поиска отклонений значений гармонических колебаний (17.04.2024)
Предлагаемый алгоритм позволяет классифицировать и выбирать наиболее важные диагностические параметры, влияющие на состояние электрооборудования, тем самым отклоняя незначимые параметры без потери информации.

В Санкт-Петербургском политехническом университете Петра Великого совместно с Институтом кибербезопасности и защиты информации предложена новая графовая модель системы управления большими данными (11.04.2024)
В отличие от аналогичных решений модель за счет обобщенных операций позволяет учесть преобразования данных внутри инструментов обработки, а также при передаче информации между ними, обеспечивая комплексное представление процесса обработки информации на уровне инженерии данных.

В Полесском государственном университете совместно с Белорусским государственным экономическим университетом построена математическая модель распределенных вычислений (03.04.2024)
В статье решены задачи нахождения минимального времени выполнения неоднородных процессов, конкурирующих за использование ограниченного числа копий программного ресурса в синхронном режиме в случаях неограниченного и ограниченного параллелизма по числу процессоров многопроцессорной системы.

В Санкт-Петербургском государственном электротехническом университете «ЛЭТИ» им. В.И. Ульянова представлен разработанный метод автоматизации процесса конфигурирования маршрутизаторов с использованием теории конечных автоматов. (27.03.2024)
На практическом примере показана возможность поиска устройств в сети, анализа производителя оборудования по MAC-адресу, удаленного подключения к нему и автоматического конфигурирования маршрутизаторов компании MikroTik. Разработанный программный комплекс может быть использован для быстрой и удобной настройки маршрутизаторов в средних и больших организациях.

В университете ИТМО совместно с Томским государственным университетом систем управления и радиоэлектроники представлены проектирование архитектуры и принцип работы распределенной компьютер-ной лаборатории для дистанционного моделирования физических процессов (20.03.2024)
Представленная структура подходит и для реализации сетевых многопользовательских тренажеров при подготовке специалистов различных технических направлений, и для проведения дистанционных экспериментов с использованием одного физического тестового стенда.

В Национальном исследовательском университете «Московский энергетический институт» рассмотрены возможности интеграции методов обучения с подкреплением и нечеткой логики в плане повышения эффективности алгоритмов обучения с подкреплением. (13.03.2024)
Представлена программная реализация и приводятся данные компьютерного моделирования методов глубокого обучения с подкреплением на основе темпоральных различий, полученные при сравнительном анализе алгоритма на основе нечеткой логики и алгоритмов на основе нейронных сетей.

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

Облако тегов

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