Journal influence
Higher Attestation Commission (VAK) - К1 quartile
Russian Science Citation Index (RSCI)
Bookmark
Next issue
№1
Publication date:
16 March 2024
Все новости информационных технологий
211. 03.06.2020В 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.
212. 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.
213. 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.
214. 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.
215. 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.
216. 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.
217. 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.
218. 15.04.2020
В Тверском государственном техническом университете спроектирована реализация экспертной системы для оценки инновационности технических решений.
Разработанное специализированное ПО является перспективным методологическим инструментом для использования интервальных оценок в соответствии с теорией свидетельств.
219. 08.04.2020
В Московском государственном техническом университете им. Н.Э. Баумана созданы модель и алгоритм выбора программной архитектуры для систем Интернета вещей.
Данная аналитическая модель зависимости трудоемкости проекта рассчитана по методике COCOMO II, а указанный алгоритм построен на основе локального поиска при решении задачи удовлетворения ограничений с минимизацией функции трудоемкости.
220. 25.03.2020
В Смоленском филиале Национального исследовательского университета МЭИ разработана совокупность способов для реализации этапов метода интеллектуальной поддержки принятия логистических решений.
Результаты исследований позволяют обосновать перспективность использования для зонального разбиения территорий методов, основанных на генетической кластеризации и обеспечивающих решение этих задач с требуемой точностью.
◄ ← 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 | 81 | 82 | Следующая → ►