Публикации

Арутюнов А.Л. Прогноз состояния развития некоторых социально – значимых заболеваний в РФ с помощью метода ветвящихся процессов Гальтона-Ватсона / Труды 61-й Всероссийской научной конференции МФТИ (Москва, 2018). М.: МФТИ, 2018. С. 11-12.
Арутюнов А.Л. Критический анализ степени влияния статистических данных на качество построения эконометрических и дискретно-оптимизационных моделей при стратегическом планировании на макроуровне / Материалы 19-го Всероссийского Симпозиума «Стратегическое планирование и развитие предприятий» (Москва, 2018). М.: ЦЭМИ РАН, 2018. Секция 2. С. 245-246.
Максимовский А.Ю. О групповых свойствах подстановок, определенных на смежных классах конечной абелевой группы составного порядка по ее подгруппам // Математические вопросы криптографии. 2016. Т. 7, № 1. С. 83-92.
Кузнецов О.П., Жилякова Л.Ю., Базенков Н.И., Болдышев Б.А., Куливец С.Г. New Approaches to Discrete Modeling of Natural Neural Networks // Advances in Intelligent Systems and Computing. 2019. Vol. 874. Proceedings of the Third International Scientific Conference “Intelligent Information Technologies for Industry” V.1. С. 463-472.
Макаренко А.В. Применение методов Deep Learning для оценивания показателей Ляпунова дискретных динамических систем по наблюдаемым временным рядам / Материалы 14-й Международной конференции "Устойчивость и колебания нелинейных систем управления'' (конференция Пятницкого) (Москва, 2018). М.: ИПУ РАН, 2018. С. 274-277.
Гилязова А.А., Федянин Д.Н. Динамика графов социальных сетей, построенных по алгоритму с отсевом активных узлов / Материалы 15-й Всероссийской школы-конференции молодых ученых «Управление большими системами» (УБС'2018, Воронеж). Воронеж: ВГТУ, 2018. Том 2. С. 135-138.
Макаренко А.В. Deep learning algorithms for estimating Lyapunov exponents from observed time series in discrete dynamic systems / Proceedings of the 14th International Conference "Stability and Oscillations of Nonlinear Control Systems" (Pyatnitskiy's Conference) (STAB-2018, Moscow). Moscow, Russia: IEEE, 2018. С. https://ieeexplore.ieee.org/document/8408378.
Макаренко А.В. Deep Convolutional Neural Networks for Chaos Identification in Signal Processing / Proceedings of the 26th European Signal Processing Conference (EUSIPCO-2018, Rome, Italy). Rome, Italy: IEEE, 2018. С. https://ieeexplore.ieee.org/document/8553098.
Боскаин У.В., Готье Ж.-П.А., Пранди Д.., Ремизов А.О., Чертовских Р.А. Cortical-inspired image reconstruction via sub-Riemannian geometry and hypoelliptic diffusion // ESAIM: Proceedings and Surveys. 2018. Vol. 64. С. 37-53.
Райков А.Н. Конвергентный синтез когнитивной модели на основе глубокого обучения и квантовых семантик // International Journal of Open Information Technologies. 2018. Т. 6, № 12. С. 43-50.

Страницы