Содержание тома 15, 2024

Выпуск №1 (60), январь-март

Искусственный интеллект и машинное обучение

1. Винокуров И. В. Распознавание кадастровых координат с использованием свёрточно-рекуррентных нейронных сетей. (Рус., англ.).

Математическое моделирование

2. Амелькин С. А. Оптимальное распределение площади радиаторов в погружных системах охлаждения высокопроизводительных вычислительных комплексов.
3. Амелькин С. А. Фрактальная модель макросистем.

Программное и аппаратное обеспечение распределенных и суперкомпьютерных систем

4. Метелица Е. А. Обоснование методов ускорения гнёзд циклов итерационного типа.

Выпуск №2 (61), апрель-июнь

Программное и аппаратное обеспечение распределенных и суперкомпьютерных систем

1. Подлазов В. С. Распределенная арифметика в оптическом канале на основе фотонных коммутаторов.

Искусственный интеллект и машинное обучение

2. Абрамов Н. С., Саттарова В. В., Фраленко В. П., Хачумов М. В. Жестовое управление полетом малого беспилотного летательного аппарата.

Методы оптимизации и теория управления

3. Якушева С. Ф., Хританков А. С. Систематический обзор методов составления тестовых инвариантов. (Рус., англ.).

Искусственный интеллект и машинное обучение

4. Сметанин Ю. М. Использование распределенных вычислений при моделировании предметной области в универсальной силлогистике.
5. Смирнов А. В., Тищенко И. П. Применение нейронных сетей сиамской архитектуры в задачах классификации продуктов различных категорий на прилавках универсама.

Программное и аппаратное обеспечение распределенных и суперкомпьютерных систем

6. Кузьминский М. Б. Новое поколение GPGPU и сопутствующего оборудования: микроархитектура и производительность вычислительных систем от серверов до суперкомпьютеров. (Рус., англ.).

Медицинская информатика

7. Малых В. Л., Калинин А. Н., Рудецкий С. В. Архитектура взаимодействия в медицинской экосистеме.

Выпуск №3 (62), июль-сентябрь

Математическое моделирование

1. Панферов А. Д., Новиков Н. А., Ульянова А. А. Воспроизведение отклика графена на действие внешнего электрического поля с использованием модели сильно взаимодействующих ближайших соседей.
2. Степанов Д. Н., Тищенко И. П. Математическое моделирование и исследование оптимальной конфигурации оптической стереосистемы, состоящей из двух плоских зеркал.

Искусственный интеллект и машинное обучение

3. Смирнов А. В., Тищенко И. П. Применение Сиамских нейронных сетей для классификации биомассы растений по визуальному состоянию.
4. Винокуров И. В. Восстановление текстовых последовательностей с использованием моделей глубокого обучения. (Рус., англ.).

Выпуск №4 (63), октябрь-декабрь

Программное и аппаратное обеспечение распределенных и суперкомпьютерных систем

1. Стецюра Г. Г. Синхронное взаимодействие распределенных неупорядоченных цифровых объектов.

Методы оптимизации и теория управления

2. Расина И. В., Блинов А. О. Об одном способе поиска оптимального управления в неоднородной дискретной системе с запаздыванием по состоянию процессов.
3. Расина И. В., Гусева И. С. Эвристический алгоритм для одной нелинейной задачи оптимального управления.

Математическое моделирование

4. Степанов Д. Н., Тищенко И. П. Математическое моделирование с учётом ограничений и исследование оптимальной конфигурации оптической стереосистемы, состоящей из двух плоских зеркал и видеокамеры.

Искусственный интеллект и машинное обучение

5. Смирнов А. В., Парфенов Д. Д., Тищенко И. П. Нейросетевая классификация видеороликов по малому числу кадров.

Программное и аппаратное обеспечение распределенных и суперкомпьютерных систем

6. Багиров Э. Построение надёжной системы обнаружения вредоносного ПО с использованием генеративных состязательных сетей для увеличения данных. (Англ.).

Искусственный интеллект и машинное обучение

7. Гриценко Г. Г., Фраленко В. П. Аналитический обзор архитектур, моделей, методов и алгоритмов для локализации и трекинга неригидных объектов.

Медицинская информатика

8. Сердюк Ю. П., Власова Н. А., Момот С. Р. Извлечение симптомов и автоматическое предсказание диагноза по медицинским клиническим записям.