Содержание публикуемого тома 16, 2025

Выпуск №1 (64), январь-март

Прикладные программные системы

1. Винокуров И. В. Использование модели Mask R-CNN для сегментации объектов недвижимости на аэрофотоснимках. (Англ., Рус.).

Программное и аппаратное обеспечение распределенных и суперкомпьютерных систем

2. Бабенко В. Н., Невечеря А. П. О реализации QR-разложения на трехмерном систолическом массиве.

Медицинская информатика

3. Грибова В. В., Шуматов В. Б., Лебедев С. В., Шалфеева Е. А., Шестопалов Е. Ю., Окунь Д. Б., Ковалев Р. И., Шепета Е. И., Федорищев Л. А., Лифшиц А. Я. Комплекс онтологий как модель системы интеллектуальной поддержки в реабилитации пациентов, перенесших инсульт.

Искусственный интеллект и машинное обучение

4. Хубиев К. Ю., Семенов М. Е. Мультимодальное предсказание цен акций на примере российского рынка ценных бумаг. (Англ., Рус.).

Выпуск №2 (65), апрель-июнь

Теоретические основания программных систем

1. Джудакизаде М., Бельтюков А. П. Сложность вычислений с путешествиями во времени. (Англ., Рус.).

Прикладные программные системы

2. Абрамов Н. С., Фраленко В. П. Особенности организации единого научно-технологического пространства.

Программное и аппаратное обеспечение распределенных и суперкомпьютерных систем

3. Стецюра Г. Г. Скоростные ассоциативные операции и алгоритмы управления и обработки данных для распределенных цифровых систем, действующих в условиях неопределенности.

Искусственный интеллект и машинное обучение

4. Винокуров И. В. Повышение точности сегментирования объектов с использованием генеративно-состязательной сети. (Англ., Рус.).

Выпуск №3 (66), июль-сентябрь

Программное и аппаратное обеспечение распределенных и суперкомпьютерных систем

1. Антонов И. А., Курочкин И. И. Методы квантового машинного обучения для обнаружения атак на программно-конфигурируемые сети.

Методы оптимизации и теория управления

2. Расина И. В., Гусева И. С. Метод сильного улучшения управления для неоднородных дискретных систем.

Программное и аппаратное обеспечение распределенных и суперкомпьютерных систем

3. Подлазов В. С. Быстродействие и отказоустойчивость идеальной системной сети через дополнительную параллельность.

Искусственный интеллект и машинное обучение

4. Смирнов А. В., Тищенко И. П. Определение здоровых и больных областей листьев растений при помощи нейронных сетей.

Выпуск №4 (67), октябрь-декабрь (в процессе публикации)

Прикладные программные системы

1. Степанов М. А., Сластников С. А., Климин Н. А. Проектирование архитектуры программного обеспечения для анализа цифрового следа в образовательных системах.

Искусственный интеллект и машинное обучение

2. Токарев А. С., Воронков И. М. Использование доменной адаптации для задачи распознавания ключевых точек на теле человека. (Англ., Рус.).

Искусственный интеллект и машинное обучение

3. Змеев Д. Н., Левченко Н. Н., Климов А. В. Алгоритм прямого распространения в парадигме потока данных.