Pesquisa

Edição
Título
Autores
System dynamic model of industry: growth factors and analysis of optimal strategies
Tsvetkov V.
Modeling the impact of export restrictions on domestic market prices
Akinfiev V.
On the modeling the behaviour of one markov process using the method of modeling random variables using intensities
Zverkina G., Koshelev A.
Learning in osipov – lanchester models
Novikov D.
Development of an adaptive traffic light control system using markov decision processes
Tislenko T., Semenova D.
Mathematical modeling of hybrid energy systems using queueing theory
Fedorova E., Tyulenina Y., Meloshnikova N.
Modeling of plane-parallel motion of a vessel based on a nonlinear dynamic system with varying parameters using the perturbation method and its experimental verification
Soliakov O., Uvarova L.
Modeling of a sea container terminal using a queuing network
Lempert A., Zharkov M., Kazakov A., Vu G.
Reduction of hierarchical models: researching sensitivity by factors using analysis of finite fluctuations
Sysoev A., Pogodaev A., Saraev P.
Analysis of the methodology of scenario planning and national security management
Chernov I.
The influence of ranking algorithms, bots and content moderation on opinion formation in social networks
Gubanov D., Chkhartishvili A.
Assessing the quality of neutronics parameters adjustment: an overview of approaches and recommendations for their use
Andrianov A., Andrianova O.
National security: scenario analysis of global environmental processes impact
Chernov I.
Machine monitoring of text chats and detection of anomalies
Mozaidze E., Zuev S.
Scenario technologies in group regional management
Komanich N., Chernov I.
The utilization of virtual structures in the formation of scenario-cognitive models based on the utilization of expert knowledge
Schultz V., Chernov I.
System data analysis and modeling of electricity consumption behavior for every hour of the day using machine learning methods
Dzgoev A., Lagunova A., Karatsev S., Konushok I., Komarov I., Huzmiev I., Gladushev O.
On a new approach to estimating response time quantiles of a fork-join queueing system
Gorbunova A., Lebedev A.
Modelling excess mortality during the pandemic period among federal districts of the Russian Federation
Makhankova I., Druzhinin P.
1 - 19 de 19 resultados
Dicas:
  • Palavras-chave são sensíveis a maiúsculas
  • Preposições e conjunções ingleses são ignoradas
  • Busca é feita por todos os palavras-chave (agente AND experimentador) por omissão
  • Use OR para pesquisar um termo exato, ex.: educação OR formação
  • Use parênteses para criar frases complexas, ex.: arquivo de ((revistas OR conferências) NOT teses)
  • Para pesquisar uma frase precisa use aspas duplas, ex.: "investigações científicas"
  • Exclua uma palavra utilizando o sinal - (hífen) ou operador NOT; ex.: concurso-de beleza ou concurso NOT de beleza
  • Use * como caractere-coringa, ex.: científic* recuperará as palavras "científico", "científicos", etc.

Согласие на обработку персональных данных с помощью сервиса «Яндекс.Метрика»

1. Я (далее – «Пользователь» или «Субъект персональных данных»), осуществляя использование сайта https://journals.rcsi.science/ (далее – «Сайт»), подтверждая свою полную дееспособность даю согласие на обработку персональных данных с использованием средств автоматизации Оператору - федеральному государственному бюджетному учреждению «Российский центр научной информации» (РЦНИ), далее – «Оператор», расположенному по адресу: 119991, г. Москва, Ленинский просп., д.32А, со следующими условиями.

2. Категории обрабатываемых данных: файлы «cookies» (куки-файлы). Файлы «cookie» – это небольшой текстовый файл, который веб-сервер может хранить в браузере Пользователя. Данные файлы веб-сервер загружает на устройство Пользователя при посещении им Сайта. При каждом следующем посещении Пользователем Сайта «cookie» файлы отправляются на Сайт Оператора. Данные файлы позволяют Сайту распознавать устройство Пользователя. Содержимое такого файла может как относиться, так и не относиться к персональным данным, в зависимости от того, содержит ли такой файл персональные данные или содержит обезличенные технические данные.

3. Цель обработки персональных данных: анализ пользовательской активности с помощью сервиса «Яндекс.Метрика».

4. Категории субъектов персональных данных: все Пользователи Сайта, которые дали согласие на обработку файлов «cookie».

5. Способы обработки: сбор, запись, систематизация, накопление, хранение, уточнение (обновление, изменение), извлечение, использование, передача (доступ, предоставление), блокирование, удаление, уничтожение персональных данных.

6. Срок обработки и хранения: до получения от Субъекта персональных данных требования о прекращении обработки/отзыва согласия.

7. Способ отзыва: заявление об отзыве в письменном виде путём его направления на адрес электронной почты Оператора: info@rcsi.science или путем письменного обращения по юридическому адресу: 119991, г. Москва, Ленинский просп., д.32А

8. Субъект персональных данных вправе запретить своему оборудованию прием этих данных или ограничить прием этих данных. При отказе от получения таких данных или при ограничении приема данных некоторые функции Сайта могут работать некорректно. Субъект персональных данных обязуется сам настроить свое оборудование таким способом, чтобы оно обеспечивало адекватный его желаниям режим работы и уровень защиты данных файлов «cookie», Оператор не предоставляет технологических и правовых консультаций на темы подобного характера.

9. Порядок уничтожения персональных данных при достижении цели их обработки или при наступлении иных законных оснований определяется Оператором в соответствии с законодательством Российской Федерации.

10. Я согласен/согласна квалифицировать в качестве своей простой электронной подписи под настоящим Согласием и под Политикой обработки персональных данных выполнение мною следующего действия на сайте: https://journals.rcsi.science/ нажатие мною на интерфейсе с текстом: «Сайт использует сервис «Яндекс.Метрика» (который использует файлы «cookie») на элемент с текстом «Принять и продолжить».