?
Proceedings 2018 Global Smart Industry Conference (GloSIC)
Челябинск :
IEEE, 2018.
Международная научная конференция «Цифровая индустрия: состояние и перспективы развития 2018» проводится с целью обсуждения достижений ведущих мировых университетов и научно-исследовательских центров в области разработки инновационных моделей, методов и технологий для цифровой индустрии, и опыта их внедрения в крупных транснациональных и отечественных промышленных компаниях. Конференция будет проходить в Челябинске с 13 по 15 ноября 2018 года.
Kostenetskiy P., Semenikhina P., , in: Proceedings 2018 Global Smart Industry Conference (GloSIC). Chelyabinsk: IEEE, 2018. P. 1–7.
Добавлено: 25 ноября 2019 г.
Рыбас А. Л., Kostogryzov A., Grigoriev L. и др., , in: Proceedings 2018 Global Smart Industry Conference (GloSIC). Chelyabinsk: IEEE, 2018. P. 1–7.
Добавлено: 23 июня 2020 г.
Язык:
английский
Ключевые слова: искусственный интеллектмашинное обучениеmachine learningбольшие данныеbig data cloud computingsensorsartificial intelligenceпромышленная робототехникаHigh-Performance Computing (HPC)Condition monitoringIndustrial roboticsDigital twinsHuman-machine interactionМониторинг состояния технического оборудования
Montreal: Curran Associates, 2017.
Advances in Neural Information Processing Systems 30 (NIPS 2017) ...
Добавлено: 19 октября 2017 г.
Крылова Д. В., Максименко А. А., Государственное управление. Электронный вестник 2021 № 84 С. 241–255
В статье авторы на основе ряда зарубежных эмпирических исследований по использованию искусственного интеллекта и машинного обучения выделяют ряд особенностей в вопросах выявления и противодействия коррупции и приходят к заключению о том, что освещаемые в зарубежных источниках механизмы коррупционного мониторинга, основанные на использовании передовых информационных технологий и алгоритмах, обладают разной потенциальной эффективностью и не всегда релевантно ...
Добавлено: 25 февраля 2021 г.
AAAI Press, 2020.
Добавлено: 11 октября 2020 г.
Рассматривается задача проектирования архитектуры сетевого комплекса управления типовым модулем, как единицей современного автоматизированного здания или сооружения. С целью повышения эффективности эксплуатации здания в условиях больших объемов данных предложена архитектура сетевого управляющего комплекса, реализующая многоконтурное управление типовым модулем с применением облачных сценариев. Повышение эффективности эксплуатации здания заключается в использовании во внешнем контуре управления блоков интеллектуального анализа ...
Добавлено: 19 июля 2018 г.
IEEE, 2019.
Добавлено: 21 октября 2019 г.
CEUR-WS.org, 2020.
Добавлено: 30 октября 2020 г.
Switzerland: Springer, 2020.
Добавлено: 15 марта 2020 г.
Викентьева О. Л., Дерябин А. И., Шестакова Л. В. и др., Вестник Московского государственного строительного университета 2017 Т. 12 № 10 С. 1191–1201
Предмет исследования: эксплуатация интеллектуальных зданий требует учитывать ряд факторов – ресурсосбережение, снижение эксплуатационных расходов, повышение безопасности, обеспечение комфортных условий труда и отдыха. Автоматизации управления соответствующими инженерными системами – освещения, микроклимата, безопасности, коммуникационными системами и сетями с помощью современных технологий, например IoT (Интернет вещей), порождает проблемы, связанные хранением и обработкой больших объемов данных, степень использования которых ...
Добавлено: 21 ноября 2017 г.
Статья посвящена моделированию поведения пользователя хлебопечки как устройства умного дома. На основании реальных цен на электричество и симуляции поведения пользователя требуется предложить математическую модель и алгоритм машинного обучения для оптимального по соотношению цен и полезности для пользователя автоматического запуска устройства. Мы предлагаем Баейсовский алгоритм машинного обучения для обучения предпочтениям пользователя с учетом предудыщих запусков. В ...
Добавлено: 24 января 2017 г.
Springer, 2021.
Книга вклюает в себя работы 16ой международной конференции по Анализу формальных понятий. Книга поделена на 5 секций: теория, правила, методы и приложения, исследование и визуализация ...
Добавлено: 10 июля 2021 г.
Горбунов А. А., Исаев Е. А., Самодуров В. А., Radio Physics and Radio Astronomy 2017 Т. 22 № 4 С. 270–275
В процессе астрономических наблюдений собираются огромные объемы данных. БСА (Большая Сканирующая Антенна) ФИАН, используемая при исследовании импульсных явлений, ежедневно регистрирует 87.5 Гбайт данных (32 Тб в год). Целью данной работы является разработка веб-сервиса, для помощи экспертам в классификации новых астрономических наблюдений. Azure Machine Learning Studio, поддерживающая алгоритм глубокой нейронной сети, используется в качестве инструмента для ...
Добавлено: 15 октября 2017 г.
Switzerland: Springer, 2019.
Добавлено: 9 января 2019 г.
Работа посвящена исследованию применимости современных методов машинного обучения к задаче автоматической генерации кодов УДК научных статей. В качестве классификаторов рассматриваются такие модели, как искусственные нейронные сети, логистическая регрессия и бустинг. Разработаны графовые алгоритмы и прототип программного модуля для генерации кода УДК. ...
Добавлено: 30 июля 2017 г.
Шугуров И. С., Мицюк А. А., Proceedings of the Institute for System Programming of the RAS 2016 Vol. 28 No. 3 P. 103–122
Process mining – это относительно новая область исследований, в рамках которой разрабатываются методы исследования и улучшения бизнес-процессов. Спецификой методов process mining является то, что они основываются на анализе истории выполнения процессов, которая представляется в виде логов событий. Проверка соответствия моделей процессов и логов событий является одним из ключевых направлений в области process mining. Алгоритмы проверки соответствия используются ...
Добавлено: 12 сентября 2016 г.
Х.: НТУ "ХПИ", 2014.
Сборник тезисов научно-технической конференции студентов, магистров и аспирантов: "Информатика, управление и искусственный интеллект". Которая проходила 26 – 27 ноября 2014 года в НТУ "ХПИ". ...
Добавлено: 19 января 2015 г.
Авторами рассматривается задача проектирования киберфизической системы, применяемой в качестве сервиса для управления интеллектуальными зданиями с использованием технологий Интернета вещей — Internet of Things (IoT). Такие программные платформы входят в состав комплексных систем класса BEMS — Building Energy Management System и являются инструментальным средством для реализации энергоресурсосберегающих мероприятий в зданиях. Сервера и контроллеры IoT образуют инфраструктуру ...
Добавлено: 5 сентября 2018 г.
Зимина Е. Ю., Статистика и Экономика 2018 Т. 15 № 2 С. 30–37
В статье рассматривается применение статистического метода, а именно кластерного анализа на примере исследования кардиологических данных. Использованы методы классификации Data Mining для обработки кардиологических данных, анализа состояния пациента. Целью данного исследования было поставлено проверка гипотезы о возможности диагностики состояния здоровья сердца пациента, а также выявления у него
патологий, при помощи анализа серий ЭКГ и выделения схожих кластеров ...
Добавлено: 29 мая 2018 г.
IEEE, 2020.
Добавлено: 16 апреля 2021 г.
Ясницкий Л. Н., Пермь: Пермский государственный национальный исследовательский университет. – Электронные данные. , 2020.
В сборнике представлены материалы Международной конференции «Интеллектуальные системы в науке и технике» и Шестой всероссийской научно-практической конференции «Искусственный интеллект в решении актуальных социальных и экономических проблем ХХI века», которая проводилась 12–18 октября 2020 г. в г. Перми в рамках Пермского естественнонаучного форума «Математика и глобальные вызовы XXI века».
Сборник предназначен для научных и педагогических работников, преподавателей, аспирантов, магистрантов, студентов ...
Добавлено: 4 декабря 2020 г.
Springer, 2020.
Добавлено: 9 февраля 2020 г.
М.: Физматлит, 2013.
Конференция посвящена применению интегрированных моделей и мягких вычислений в искусственном интеллекте. ...
Добавлено: 26 мая 2013 г.
Рысаков С. В., Системный администратор 2015 № 10(155) С. 92–95
Сейчас кажется привычной возможность задать вопрос любимой поисковой системе и моментально получить от нее соответствующий ответ. Для пользователя процесс может показаться простым, в то время как поисковый алгоритм встречает несколько препятствий, среди которых важное место занимает языковой барьер: вопрос, как правило, задается на естественном языке, которому в отличие от компьютерного языка поискового алгоритма присуща неоднозначность. ...
Добавлено: 25 ноября 2015 г.