Москва

82355

Автор(ы): 

Автор(ов): 

11

Параметры публикации

Тип публикации: 

Статья в журнале/сборнике

Название: 

Памяти Константина Владимировича Рудакова (21.06.1954 – 10.07.2021)

ISBN/ISSN: 

2076-7633

DOI: 

10.20537/2076-7633-2021-13-4-675-676

Наименование источника: 

  • Компьютерные исследования и моделирование

Обозначение и номер тома: 

Т. 13, № 4

Город: 

  • Москва

Издательство: 

  • АНО Ижевский институт компьютерных исследований

Год издания: 

2021

Страницы: 

675-676
Аннотация
10 июля 2021 года ушел из жизни член редколлегии журнала «Компьютерные исследования и моделирование», выдающийся российский математик и организатор науки, специалист в области распознавания образов, машинного обучения и интеллектуального анализа данных, академик Российской академии наук Константин Владимирович Рудаков. Наука потеряла выдающегося математика, ученого мирового уровня, талантливого педагога и замечательного человека. Память о Константине Владимировиче навсегда сохранится в сердцах его коллег, учеников и близких.

Библиографическая ссылка: 

Воронцов К.В., Журавлев Ю.И., Забежайло М.И., Майсурадзе А.И., Пушняков А.С., Соколов И.А., Семенов А.Л., Таханов Р.С., Торшин И.Ю., Черепнин А.А., Чехович Ю.В. Памяти Константина Владимировича Рудакова (21.06.1954 – 10.07.2021) // Компьютерные исследования и моделирование. 2021. Т. 13, № 4. С. 675-676.

82353

Автор(ы): 

Автор(ов): 

3

Параметры публикации

Тип публикации: 

Доклад

Название: 

ОЦЕНКА РИСКОВ ПРИ ПРОВЕДЕНИИ ОПЕРАЦИЙ НА ФИНАНСОВЫХ РЫНКАХ

Электронная публикация: 

Да

ISBN/ISSN: 

978-5-91450-283-3

Наименование конференции: 

  • 18-я Международная конференция «Управление развитием крупномасштабных систем» (MLSD'2025, Москва)

Наименование источника: 

  • Труды 18-й Международной конференции «Управление развитием крупномасштабных систем» (MLSD'2025, Москва)

Город: 

  • Москва

Издательство: 

  • ИПУ РАН

Год издания: 

2025

Страницы: 

573-580
Аннотация
Авторами представлена разработанная методика оценки финансового риска при осуществлении различных операций на финансовом рынке. Методика основана на совместном использовании методов нечеткой логики и эконометрики. Используя данную методику, можно определять параметры, которые в наибольшей степени влияют на величину уровня финансового риска.

Библиографическая ссылка: 

Козлов А.Д., Нога Н.Л., Смирнов М.В. ОЦЕНКА РИСКОВ ПРИ ПРОВЕДЕНИИ ОПЕРАЦИЙ НА ФИНАНСОВЫХ РЫНКАХ / Труды 18-й Международной конференции «Управление развитием крупномасштабных систем» (MLSD'2025, Москва). М.: ИПУ РАН, 2025. С. 573-580.

Смирнов М. В. (Финансовый университет при Правительстве России)

Фамилия: 

Смирнов

Имя: 

Михаил

Отчество: 

Викторович
Место работы

Организация: 

Финансовый университет при Правительстве России

Город: 

  • Москва

Должность: 

доцент

 

Майсурадзе А. И. (Московский государственный университет Факультет ВМК)

Фамилия: 

Майсурадзе

Имя: 

Арчил

Отчество: 

Ивериевич
Место работы

Организация: 

Московский государственный университет Факультет ВМК

Город: 

  • Москва

 

82343

Автор(ы): 

Автор(ов): 

3

Параметры публикации

Тип публикации: 

Статья в журнале/сборнике

Название: 

Военно-техническое сотрудничество России на современном этапе: проблемы и основные направления их решения

ISBN/ISSN: 

2541-8025

DOI: 

10.33693/2541-8025-2025-21-5-335-341

Наименование источника: 

  • Проблемы экономики и юридической практики

Обозначение и номер тома: 

Т. 21, № 5

Город: 

  • Москва

Издательство: 

  • Издательский дом «Юр-ВАК»

Год издания: 

2025

Страницы: 

335–341
Аннотация
В статье рассмотрены теоретико-методические основы военно-технического сотрудничества России с иностранными государствами, проведен анализ современного состояния мирового рынка вооружения и военной техники и динамики его развития в 2021–2024 гг. Особое внимание уделено экономическим аспектам военно-технического сотрудничества России в современных условиях. Авторы показывают, что дальнейшее его развитие и увеличение экспортных доходов России может быть достигнуто посредством планирования и реализации комплекса мероприятий, включающих рост объема прямых поставок продукции военного назначения, развитие альтернативных финансово-экономических механизмов торговли, использования цифровых активов и криптовалют, всемерного расширения участия дружественных стран в интеграционных объединениях и ряда других, включая расширение сотрудничества при проведении работ и оказании услуг по стандартизации вооружений и военной техники.

Библиографическая ссылка: 

Астахов С.А., Гончаренко В.И., Швец Н.Н. Военно-техническое сотрудничество России на современном этапе: проблемы и основные направления их решения // Проблемы экономики и юридической практики. 2025. Т. 21, № 5. С. 335–341.

82342

Автор(ы): 

Автор(ов): 

11

Параметры публикации

Тип публикации: 

Статья в журнале/сборнике

Название: 

Near-duplicate handwritten document detection without text recognition

ISBN/ISSN: 

2221-7932

DOI: 

10.28995/2075-7182-2021-20-47-57

Наименование источника: 

  • Computational linguistics and intellectual technologies (Papers from the Annual International Conference “Dialogue” 2021)

Обозначение и номер тома: 

Выпуск 20

Город: 

  • Москва

Издательство: 

  • Российский государственный гуманитарный университет

Год издания: 

2021

Страницы: 

47-57
Аннотация
The paper presents a novel method for near-duplicate detection in handwritten document collections of school essays. A large amount of online resources with available academic essays currently makes it possible to cheat and reuse them during high school final exams. Despite the importance of the problem, at the moment there is no automatic method for near-duplicate detection for handwritten documents, such as school essays. The school essay is represented as a sequence of scanned images of handwritten essay text. Despite advances in recognition of handwritten printed text, the use of these methods for the current task is a challenge. The proposed method of near-duplicate detection does not require detailed markup text, which makes it possible to use it in a large number of tasks related to the information extraction in zero-shot regime, i.e. without any specific resources written in the processed language. The paper presents a method based on series analysis. The image is segmented into words. The text is characterized by a sequence of features, which are invariant to the author’s writing style: normalized lengths of the segmented words. These features can be used for both handwritten and machine-readable texts. The computational experiment is conducted on IAM dataset of English handwritten texts and the dataset of real images of handwritten school essays.

Библиографическая ссылка: 

Бахтеев О.Ю., Кузнецова М.В., Хазов А.В., Огальцов А.В., Сафин К.Ф., Горленко Т.А., Суворова М.А., Ивахненко А.А., Ботов П.В., Чехович Ю.В., Моттль В.В. Near-duplicate handwritten document detection without text recognition // Computational linguistics and intellectual technologies (Papers from the Annual International Conference “Dialogue” 2021). 2021. Выпуск 20. С. 47-57.

82341

Автор(ы): 

Автор(ов): 

1

Параметры публикации

Тип публикации: 

Доклад

Название: 

Автоматизированный поиск метода обнаружения аномалий для диагностики технического состояния электромеханического привода

Электронная публикация: 

Да

ISBN/ISSN: 

978-5-91450-283-3

Наименование конференции: 

  • 18-я Международная конференция «Управление развитием крупномасштабных систем» (MLSD'2025, Москва)

Наименование источника: 

  • Труды 18-й Международной конференции «Управление развитием крупномасштабных систем» (MLSD'2025, Москва)

Обозначение и номер тома: 

Т. 1

Город: 

  • Москва

Издательство: 

  • ИПУ РАН

Год издания: 

2025

Страницы: 

954-961
Аннотация
Научная работа описывает подход к оптимизации и синтезу алгоритма машинного обучения для диагностики технического состояния электропривода беспилотного летательного аппарата самолётного типа. Описана постановка задачи машинного обучения и оптимизации гиперпараметров. Приведено описание процесса извлечения признаков с применением вейвлет-преобразования и статистических показателей.

Библиографическая ссылка: 

Авхименко Г.М. Автоматизированный поиск метода обнаружения аномалий для диагностики технического состояния электромеханического привода / Труды 18-й Международной конференции «Управление развитием крупномасштабных систем» (MLSD'2025, Москва). М.: ИПУ РАН, 2025. Т. 1. С. 954-961.

Страницы