ISSN 0236-235X (P)
ISSN 2311-2735 (E)

Bookmark

Next issue

3
Publication date:
16 September 2019
-->

Все новости информационных технологий

151. 08.09.2016
В Тверском государственном техническом университете рассматривалась модель температурного поля в изделии плоской формы при несимметричном конвективно-радиационном теплообмене поверхностей изделия с окружающей средой и ограждающими поверхностями (нагревательными элементами) технологического оборудования.
На основе стандартной функции pdepe в среде Matlab разработана программа, позволяющая по заданным теплофизическим характеристикам материала и параметрам конвективно-радиационного теплообмена моделировать температурное поле в изделии.

152. 06.09.2016
В Тверском государственном техническом университете проводились исследования в области автоматизированных систем управления качеством продукции в многономенклатурном машиностроительном производстве.
Представлена продукционная модель знаний для АСУ КП, позволяющая адекватно представить практические знания экспертов и произвести расчет значений комплексных критериев на основе нечетких множеств.

153. 31.08.2016
В Ульяновском государственном техническом университете с целью предотвращения потерь предложена система для поддержки принятия решений в процессе кредитования клиентов банками.
Данная система прогнозирования платежеспособности клиентов банка состоит из двух подсистем: подсистемы прогнозирования кредитоспособности клиентов (анкетный скоринг) и подсистемы прогнозирования изменения платежеспособности заемщиков (поведенческий скоринг).

154. 26.08.2016
В Московском государственном техническом университете им. Н.Э. Баумана исследовалось программное обеспечение для визуализации и аналитической поддержки процесса проектирования СБИС.
Выделена основная задача визуализации – преобразование информации из формата, позволяющего эффективно производить вычисления, в формат, удобный для восприятия и познания человеком.

155. 23.08.2016
В Восточно-Казахстанском государственном техническом университете им. Д. Серикбаева совместно с Санкт-Петербургским национальным исследовательским университетом информационных технологий, механики и оптики и Карловым университетом проводились исследования методов повышения качества автоматической классификации текстов на основе статистического подхода.
Построена математическая модель автоматической классификации текстов на основе известного подхода Bag-of-words, улучшенного за счет вовлечения в процесс классификации информации о семантических связях между словами, выявляемыми на основе статистики совместной встречаемости слов.

156. 17.08.2016
В Военной академии воздушно-космической обороны им. Маршала Советского Союза Г.К. Жукова проведен анализ активности вредоносных программ типа «блокиратор-шифровальщик файлов».
На основе анализа нескольких наиболее распространенных вредоносных программ показаны основные тенденции развития такого рода программ, предложены возможные пути устранения последствий их деятельности.

157. 11.08.2016
В Тверском государственном техническом университете рассматривались основные способы ухода от конфликта в многоагентной среде.
Разработаны математическая модель согласования представлений агентов и алгоритм решения конфликта в многоагентной среде.

158. 09.08.2016
В Российском государственном социальном университете рассмотрен и проанализирован предлагаемый автором метод для преодоления проблемы комбинаторного взрыва.
Идея метода состоит в использовании алгоритма распределенной верификации автоматов Бюхи для логики линейного времени (LTL).

159. 03.08.2016
В Санкт-Петербургском национальном исследовательском университете информационных технологий, механики и оптики (Университет ИТМО) рассматривался процесс автоматического построения онтологии предметной области по входному набору текстовых документов.
Предложен процесс построения шаблонов извлечения объектов на базе методов поиска частотных цепочек символов по аналогии с поиском частотных шаблонов последовательностей.

160. 28.07.2016
В Российском государственном социальном университете рассмотрена актуальная проблема наличия ошибок в обучающих выборках, предназначенных для последующего построения по методу прецедентов решающих функций, используемых в задачах классификации новых объектов.
На основе геометрической интерпретации задачи классификации предложены методы, позволяющие не только анализировать качество обучающей выборки, но и выявлять возможные причины ошибок, содержащихся в ней, а также выполнять их коррекцию, необходимую для последующего построения эффективного классификатора.

← Предыдущая | 1 | 2 | 3 | 4 | 5 | 6 | 7 | 8 | 9 | 10 | 11 | 12 | 13 | 14 | 15 | 16 | 17 | 18 | 19 | 20 | 21 | 22 | 23 | 24 | 25 | 26 | 27 | 28 | 29 | 30 | 31 | 32 | 33 | 34 | 35 | 36 | 37 | 38 | 39 | 40 | 41 | 42 | 43 | 44 | 45 | 46 | 47 | 48 | 49 | 50 | 51 | 52 | 53 | 54 | 55 | 56 | Следующая →