Программные продукты и системы

Все новости информационных технологий

191. 25.06.2020
В Межведомственной суперкомпьютерном центре РАН совместно с Научно-исследовательским институтом «Квант» исследовались методы и алгоритмы машинного обучения для прогнозирования времени выполнения суперкомпьютерных заданий.
Предложена классификация заданий, в основу которой положено отношение фактического времени выполнения задания к запрошенному.

192. 17.06.2020
В Институте систем информатики им. А.П. Ершова СО РАН совместно с Новосибирским государственным университетом и Евразийским национальным университетом им. Л.Н. Гумилева разработан оригинальный метод автореферирования научно-технических текстов на основе риторического анализа и с использованием методов тематического моделирования.
Предложенный метод сочетает в себе использование лингвистической базы знаний, графовое представление текстов и машинное обучение.

193. 10.06.2020
В Волгоградском государственном техническом университете предложена архитектура системы предсказательного технического обслуживания сложных многообъектных систем.
Система включает в себя модули оффлайн-анализа накопленных данных, онлайн-анализа потоковых данных и поддержки принятия решений.

194. 03.06.2020
В Институте систем информатики им. А.П. Ершова СО РАН совместно с Новосибирским государственным университетом и Евразийским национальным университетом им. Л.Н. Гумилева разработан оригинальный метод автореферирования научно-технических текстов на основе риторического анализа и с использованием методов тематического моделирования.
Предложенный метод сочетает в себе использование лингвистической базы знаний, графовое представление текстов и машинное обучение.

195. 26.05.2020
В Поволжском государственном технологическом университете реализована интегрированная среда разработки с поддержкой структурного редактирования для языка программирования Go.
. Предложенная программная реализация отличается от известных способом представления хранимого состояния исходного кода, а также пользовательским интерфейсом структурного редактора, благодаря которому ускоряются действия над исходным кодом. Такое решение позволяет повысить производительность среды разработки, а также эффективность работы программиста.

196. 20.05.2020
В Московском государственном университете им. М.В. Ломоносова рассмотрен подход к использованию алгоритмов оптимизации с самообучением для управления динамически изменяющимися системами.
Предложенный подход к управлению допускает нестабильное поведение окружающей среды, ограниченность информации об управляемой системе и позволяет учитывать наличие многих характеристик работы системы, значения которых требуется поддерживать в заданных пределах.

197. 13.05.2020
В Южном федеральном университете создан метод автоматического синтеза нечетких регуляторов.
Отличительной особенностью разработанного метода синтеза нечетких регуляторов является возможность автоматической генерации нечетких правил по измеренным данным из реальной системы управления или ее модели.

198. 07.05.2020
В Стерлитамакском филиале Башкирского государственного университета исследовано специальное ПО для моделирования работы многомерных нечетких интервально-логических регуляторов и анализа их программ для контроллеров с программируемой логикой.
Данное ПО позволяет выполнить анализ ПЛК-программ МИЛР, рассчитать необходимое и/или достаточное количество продукционных правил, составляющих СПП, и количество критически важных продукционных правил, а также построить нечеткую модель работы МИЛР.

199. 29.04.2020
В Смоленском филиале Национального исследовательского университета МЭИ рассмотрен алгоритм идентификации параметров устройства для нагрева жидкости.
Предлагаемая алгоритмическая идентификация параметров устройства нагрева жидкости используется для приготовления, пастеризации, консервации сельскохозяйственной продукции.

200. 22.04.2020
В Научно-исследовательском институте информационных технологий разработан и программно реализован метод формирования приоритетного перечня автоматизируемых органов управления в системах специального назначения и его программная реализация.
Предлагаемый метод может быть использован заказывающими органами и научно-исследовательскими организациями при обосновании последовательности работ по созданию и развитию РИУС.

◄ ← 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 | 57 | 58 | 59 | 60 | 61 | 62 | 63 | 64 | 65 | 66 | 67 | 68 | 69 | 70 | 71 | 72 | 73 | 74 | 75 | 76 | 77 | 78 | 79 | 80 | Следующая → ►