检索

期
标题
作者
卷 12, 编号 3 (2025)
Reducing the dimensionality of data for analysis using the principal component method
Gadasin D., Tremasova L., Kalininsky D.
PDF
(Rus)
卷 12, 编号 3 (2025)
Analysis of software code preprocessing methods to improve the effectiveness of using large language models in vulnerability detection tasks
Charugin V., Charugin V., Stavtsev A., Chesalin A.
PDF
(Rus)
卷 12, 编号 2 (2025)
Application of artificial intelligence tools in analyzing the problem of increasing the motivation of age groups of students in the system of additional professional education
Smolentseva T., Prikhodko N.
PDF
(Rus)
卷 12, 编号 2 (2025)
Algorithmic methods of event-based predictive quality control of complex data processing systems: integration of system analysis and computational modeling
Samokhina N., Efremov A.
PDF
(Rus)
卷 12, 编号 1 (2025)
Mathematical Model of the Mechanism for Generating SQL Questions in the ORM Layer of the Hibernate Framework
Goryachkin B., Svetasheva Y.
PDF
(Rus)
卷 11, 编号 1 (2024)
Non-iterative Calculation of Parameters of a Linear Classifier with a Threshold Activation Function
Ponimash Z., Potanin M.
PDF
(Rus)
卷 12, 编号 1 (2025)
Spectral Analysis in Automated Information Systems
Starostin A., Artemyev V.
PDF
(Rus)
卷 12, 编号 1 (2025)
Statistical Learning of Robotic Demonstration Trajectories Based on Multicriteria Segmentation and Multi-Demonstration Alignment (HSMM)
Gao T., Dmitriev D., Neusypin K.
PDF
(Rus)
卷 12, 编号 2 (2025)
Forecasting silicon ore concentrate yield using machine learning methods
Buslaeva O., Konov V., Palei A., Ushakov N.
PDF
(Rus)
卷 11, 编号 2 (2024)
Development of a Cryptocurrency Trading Strategy Using Machine Learning Methods
Mikhaiylova S., Sabirova S.
PDF
(Rus)
卷 10, 编号 1 (2023)
Using a Tensor Model to Handle Uncertainty in Complex Dynamical Systems
Volosova A.
PDF
(Rus)
卷 11, 编号 1 (2024)
Development of a Web Application for Intelligent Analysis of Customer Reviews Using a Modified seq2seq Model with an Attention Mechanism
Budaev E.
PDF
(Rus)
卷 10, 编号 1 (2023)
Analysis of the Modern Algorithms’ Accuracy for Communities Identification on Networks when Working with Graph Databases
Kazakova E.
PDF
(Rus)
卷 9, 编号 2 (2022)
Prospects for the Application of Additive Technologies in Russia from an Industry Perspective (on the Example of the Aviation Industry)
Naim O., Ermakov D., Melnikov V., Kazenkov O.
PDF
(Rus)
卷 11, 编号 1 (2024)
Exploring Amorphous Alloys: Advanced Electron Microscopy and Cluster Analysis
Sileshi D., Pustovalov E., Fedorets A., Frolov A.
PDF
(Eng)
卷 9, 编号 2 (2022)
Elements of artificial intelligence in solving problems of text analysis
Katermina T., Tagirov K., Tagirov T.
PDF
(Rus)
卷 11, 编号 1 (2024)
Advanced Electron Microscopy Image Processing for Analyzing Amorphous Alloys: Electron Microscopy Image Cluster Analyzer (EMICA). Tool and Results
Sileshi D., Pustovalo E., Fedorets A.
PDF
(Eng)
卷 9, 编号 1 (2022)
Investigation of Thin Films MgAl2O4, Deposited on the Si Substrates by Vacuum Thermal Evaporation
Stanchik A., Gremenok V., Trukhanova E., Khoroshko V., Suleymanov S., Dyskin V., Djanklich M., Kulagina N., Amirov S.
PDF
(Rus)
卷 11, 编号 4 (2024)
Algorithm for detection of head tremor according to data of a smartphone video camera of a biomedical monitoring system
Egorchev A., Chikrin D., Pashin D., Fakhrutdinov A.
PDF
(Rus)
卷 11, 编号 1 (2024)
Development of a Visual Odometry Model Based on Sensors and Video Stream Analysis
Danilova S.
PDF
(Rus)
卷 11, 编号 4 (2024)
Application of numerical methods for optimizing visual elements in e-commerce
Chmelev A., Grineva N.
PDF
(Rus)
卷 10, 编号 3 (2023)
Determination of Parameters of Hidden Threats of Early Detection in Information Systems for Machine Learning Tasks
Zolotukhina M., Zykov S.
PDF
(Rus)
卷 11, 编号 2 (2024)
Investigation of the Influence of Pulsed Radiation Generated by Functional Ceramics Based on the Principle of PTE on the Characteristics of the Cr2O3–SiO2–Fe2O3–CaO–Al2O3–MgO–CuO System
Rakhimov R., Pankov V., Saidvaliev T.
PDF
(Rus)
卷 10, 编号 2 (2023)
Analysis of the Algorithms of the Constituent Parts of the Compiler and its Optimization
Kharin I., Raskatova M.
PDF
(Rus)
1 - 24 的 24 信息

检索提示:

  • 检索的名词区分大小写
  • 常用字词将被忽略
  • 默认情况下只有在查询结果满足所有检索词才返回（例如，隐含AND）
  • 使用OR结合多个检索词，便于查找含有这些检索词的文章，例如education OR research
  • 使用括号来创建更复杂的查询; 例如：archive ((journal OR conference) NOT theses)
  • 使用引号检索一个完整的词组; 例如： "open access publishing"
  • 使用-或者NOT排除一个检索词; 例如：online -politics or online NOT politics
  • 在检索词里使用 *作为通配符匹配任何字符序列; 例如., soci* morality 将符合含有 "sociological" or "societal"的词语

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».